《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與
《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！
《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！
▎《勝算：賭的科學與決策智慧》
從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普，
博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋，
他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？
又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？
長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。
我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。
●懂博奕，你會更洞察盲點
○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展……
○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？
○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？
○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？
○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？
●懂博奕，你會更了解投資
○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？
○交易機器人崛起後，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？
○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？
○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？
○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？
○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？
●懂博奕，你會更善於決策
○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？
○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。
○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。
○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法……
●懂博奕，你會更過好人生
○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？
○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？
○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？
○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。
▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》
最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！
一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌……
說到「傳染力」，我們往往聯想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。
由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是：
●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。
●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？
●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。
●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。
●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？
……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！
各界推薦
▎《勝算：賭的科學與決策智慧》
●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明
●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌
●賭客和數學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》
●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬
●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特
▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》
►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg）
►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos）
►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot）
►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》
讀者評語
如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。
