心中有數,腳下有路:用數學思維解讀世界、解決生活中的難題

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劉雪峰
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具体描述

  人生就是不斷尋找更優解的過程,
  善用數學,就能重新求證我們的人生!

  看《甄嬛傳》跟寫好論文有什麼關係?
  微軟和蘋果是如何成功的?
  股票什麼時候漲,什麼時候跌?
  什麼才是好的設計?

  把數學智慧,運用於日常人生!
  19種數學工具,引領你探尋數與理的浪漫,
  把複雜的世界簡單化,解決工作和生活中的大小難題!

  小到電鍋為什麼不會糊底,筷子夾不起來豌豆怎麼辦;大到股票的漲跌、如何更好的與人相處、選擇自己的職業……這些看似與數學無關的問題,其實都蘊含著深刻的數學思維。

  本書除了以文科生都能懂的方式,讓我們既可以從生活中的知識和經驗理解數學,還可反推以數學思維解釋人生。讀完本書不但能受到啟發,還可練就以理性的視角更深刻地思考問題。

本書特色

  ★一本人人看得懂的有趣數學思維書!不論曖昧的人際關係、懸而未決的經濟問題、你最迫切想知道的投資決策……都能用數學思維輕鬆解決!

  人與猴子最大的差別,就是人類發明了數學,讓我們能更看清這個世界,
  並且做出精準預測。這本書充滿生活化有趣例子,幫助讀者重拾人類的長處。
  ──盧希鵬|台灣科技大學資訊管理系教授

專業推薦

  巧妙運用日常故事和經典案例來解釋數學概念,使其易於理解,同時也顯示了數學在我們生活中的重要性。是一本能引起讀者共鳴,以及給予我們編織新想法的書。──洪瀞|《自己的力學》作者、成大副教授

  人與猴子最大的差別,就是人類發明了數學,讓我們能更看清這個世界,並且做出精準預測。這本書充滿生活化有趣例子,幫助讀者重拾人類的長處。──盧希鵬|台灣科技大學資訊管理系教授

  作者用他豐富的研究經驗和對生活的深刻理解,將演算法與生活聯繫起來,讓我們既可以用生活中的知識和經驗理解演算法,也可以用演算法解釋人生。──曹建農|香港理工大學教授

  看《甄嬛傳》和讀學術論文有什麽內在聯繫?作者從「主動預測+在差距中學習」,引申出「監督式學習」。我讀完本書之後大受啓發,相信你也一定會受益良多。——張琳|北京市大數據中心主任

  透過分解看似複雜的數學公式,發現數學在日常工作和生活的妙用,啟發我們的數學思維,讓我們更理性地生活、更高效率地工作。——李永樂|人大附中教師、科普影片創作者

  本書告訴我們,面對不確定情況,如何用較小的代價達成自我目標,抓住問題的本質,利用機率思維做好決策。——戰隼|知名自媒體warfalcon、100天行動發起人、時間管理達人
 
《数字的交响:在复杂世界中构建清晰路径》 本书简介 在这个信息爆炸、变化迅猛的时代,我们被海量数据和纷繁复杂的现象所包围。如何穿透表象的迷雾,抓住事物运行的底层逻辑?如何将那些看似抽象的“数字”转化为解决实际问题的“工具”?《数字的交响:在复杂世界中构建清晰路径》正是为了回应这些挑战而生的一部力作。它不是一本枯燥的数学教科书,而是一部关于思维方式的转型手册,引导读者掌握一套强大的、可迁移的“数学化思维框架”,用严谨而富有洞察力的方式去理解、评估和优化我们所处的现实世界。 本书的核心理念在于,数学并非仅仅是高等教育中的一门学科,它更是一种精妙的语言和逻辑结构,是人类理解自然规律、构建社会系统的基石。我们旨在揭示,无论你是管理者、决策者、规划师,还是仅仅想让生活更有效率的普通人,掌握这种思维都能让你如虎添翼。 全书结构围绕“观察世界——抽象建模——量化分析——优化决策”这一完整的认知流程展开。我们拒绝空泛的口号,而是通过大量贴近实际生活的案例,将抽象的概念具体化,将复杂的系统简化为可分析的模型。 第一部分:重塑感官——从“模糊”到“清晰”的思维跃迁 本部分着重于如何转变我们感知和描述世界的方式。人类的直觉在很多情况下是可靠的,但面对非线性关系、概率事件和大规模系统时,直觉往往会失效或产生系统性偏差。 1. 量化直觉的局限性: 我们将探讨人类认知偏差(如锚定效应、可得性偏见)如何误导我们的判断,并展示如何用基础的统计概念(如均值、方差、置信区间)来校准这些偏差。例如,分析“平均数陷阱”在收入分配和项目评估中的误导性作用。 2. 问题的解构与建模入门: 任何复杂的挑战都源于许多相互作用的要素。本章教授如何将一个模糊的、开放式的问题(如“如何提升城市交通效率?”)系统地分解为可测量的变量、假设的因果关系和边界条件。我们将介绍系统思考的初步工具,强调定义“系统边界”的重要性。 3. 尺度与比例的力量: 很多决策的对错取决于我们看待问题的尺度。本书会深入分析对数思维在理解指数增长(如病毒传播、技术迭代)和巨大差异(如宇宙尺度、金融杠杆)中的关键作用。学会区分线性增长与指数增长带来的截然不同的后果,是制定长期战略的前提。 第二部分:逻辑的骨架——构建驱动决策的数学模型 如果说第一部分是培养“提问”的能力,那么第二部分就是教授“构建模型”的方法论。模型是理解现实的简化蓝图,它帮助我们隔离变量,测试假设。 4. 概率论:应对不确定性的艺术: 现代生活充满了不确定性。我们不是要预测未来,而是要评估风险。本章详述贝叶斯推理的实用价值,展示如何利用新信息动态更新我们对事件发生可能性的信念。我们将通过风险评估、投资组合选择等案例,说明概率思维如何将“运气”转变为可管理的风险敞口。 5. 优化与约束:寻找最佳路径: 资源永远是有限的,目标往往是多重的。本章引入线性规划和约束优化的基本概念,但重点在于其哲学意义:如何在既定资源限制下,实现目标函数最大化(或最小化)。案例涵盖生产排程、时间管理中的优先级排序,以及如何识别决策中的“真正瓶颈”。 6. 网络的内在秩序: 现代社会是高度互联的。从社交关系到供应链,从电网到互联网,理解“网络”的结构至关重要。本书将探讨图论的基础概念,如中心性、路径长度和鲁棒性,解释为什么某些“枢纽节点”对整个系统的稳定至关重要,以及如何识别和避免“孤岛效应”。 第三部分:数据的语言——从观察到洞察的桥梁 拥有模型后,我们需要真实的数据来喂养和检验它。本部分聚焦于如何科学地收集、解读数据,并警惕数据背后的“陷阱”。 7. 抽样的智慧与偏差: 如何在不检查所有个体的情况下,可靠地推断总体情况?我们将详细讨论随机抽样的原理,并分析常见的抽样错误(如幸存者偏差、自选择偏差)如何系统性地扭曲调查结果和市场分析。 8. 相关性与因果性的鸿沟: 这是本书最为关键的辨识点之一。我们深入剖析“相关不等于因果”的深层原因,探讨混淆变量、中介变量和滞后效应在混淆判断中的角色。通过对比自然实验与A/B测试的差异,指导读者在日常生活和商业环境中,更负责任地进行归因。 9. 时间序列的节奏:趋势、周期与异常值: 世界在变化,数据随时间流动。本章教授如何通过分解时间序列数据,分离出长期的趋势、可预测的周期性和需要特别关注的异常点。这对于库存预测、市场趋势判断和设备维护计划至关重要。 第四部分:应用与超越——数学思维在实践中的落地 本书的终极目标是将抽象的思维框架转化为解决实际问题的“利器”。 10. 复杂系统的管理艺术:反馈回路与涌现行为: 许多系统(如生态系统、组织文化)的特性无法通过简单地叠加个体行为来解释。我们将引入正反馈(加速器)和负反馈(稳定器)的概念,帮助管理者理解如何通过微小干预,引发系统性的、意想不到的“涌现”效应,以及如何避免“控制悖论”。 11. 经济决策中的边际分析: 成功的商业决策往往不是基于总成本或总收益,而是基于“再多一个单位”的得失。本章详细阐述边际效用和边际成本的概念,将其应用于定价策略、资源分配和个人时间投资的取舍中。 12. 拥抱不完美与持续迭代: 数学思维的最高境界不是追求绝对的精确,而是接受不完美,并建立一个快速学习和修正的循环。本书以迭代优化和敏捷方法论的数学基础作结,鼓励读者将生活和工作视为一个持续运行的实验,用数据驱动的方式不断校准航向。 《数字的交响》旨在提供一套全面的、可操作的思维工具箱,帮助读者在面对不确定性时,能够冷静地提问、清晰地建模、负责任地决策,最终在纷繁复杂的世界中,找到属于自己的清晰路径。

著者信息

作者簡介

劉雪峰


  北京航空航天大學計算機學院副教授,博士生導師。2008年取得英國布里斯托大學博士學位。〈知識星球〉廣受歡迎的計算機大師。主要研究方向包括線性代數、訊號處理、人工智慧等。在全球期刊和國際會議上發表過70多篇學術論文。2018年榮獲中國高等學校科學研究優秀成果獎(科學技術)二等獎。執教的《小波信號與系統》在學院的課程教評中獲得滿分。
 

图书目录

推薦序 用日常與數學豐富你的世界觀    洪瀞
推薦序 演算法與人生可互為借鑑    曹建農
前 言 機率的世界觀:靠努力提高成功機運

思維篇 用理性思維看待世界
第1章    雖不能保證結果,但可努力趨近目標──機率
˙平靜接受現實嗎?
˙「事在人為」還是「宿命論」
˙機率的世界觀
第2章 股票什麼時候漲,什麼時候跌?――不要低估「預測」
˙穀神星的發現
˙什麼是一個好的學習模型?
第3章 三個臭皮匠,未必勝過諸葛亮──多樣性紅利
˙多樣性帶來的紅利
˙方程組的多角度視野
˙對雜訊敏感的病態方程組
˙所有直線的交點,就是共識
第4章 頻繁的小確幸與偶爾的大幸福──摺積
˙小確幸與大幸福
˙對外界的輸入,進行輸出
˙用摺積解釋偶爾的大幸福和頻繁的小確幸
˙摺積思考在生活中的其他應用
第5章 像CPU一樣多工思考利與弊──啓發式演算法
˙從三種處理器看利弊
˙五石之瓠,大而無當?
˙NP難題的解決方案
˙用「可控的弊」換取「更大的利」
第6章 複雜現象背後的簡單規律――稀疏性
˙智取櫃的取件碼
˙稀疏的時間訊號和圖像
˙湧現
第7章 龐帝克汽車與香草冰淇淋──條件獨立
˙汽車和冰淇淋
˙條件獨立
˙條件獨立案例
˙穿夾克和車禍發生率
˙「春風吹又生」的邏輯問題
˙火警
˙情緒ABC理論
第8章 空氣清淨機與卡爾曼濾波器──訊息演算
˙如何計算空氣品質?
˙卡爾曼濾波器

方法篇 解決難題的策略和技巧
第9章 微軟和蘋果是如何成功的?──負回饋與正回饋
˙跑步的正向迴圈
˙控制系統中的回饋
˙正回饋
˙好壞正回饋的一線之隔
第 10章 什麼才是好的設計?──好的UI/UX都看重基準
˙如何用筷子夾豌豆?
˙什麼是好的設計?
˙如何設計一把錘子?
˙如何設計一口電鍋?
˙如何解決取票時忘了帶走身分證的問題?
第 11章 抓住本質,擺脫限制──模仿
˙玩具放大鏡
˙飛機和蒸汽帆船    
˙人工智慧的發展方向
˙研究生如何讀科技論文?
第 12章 夾娃娃機的致勝要訣──大數法則
˙大數法則
˙夾娃娃機的發展
第 13章 「執兩用中」的智慧──最小平方估計
˙執兩用中
˙無解的方程組真的無解嗎?
˙最小平方估計和執兩用中
第 14章 把大象裝進冰箱需要幾步?──函數微分
˙解決問題的兩種思路
˙兩種求函數極限值的方法
˙產品開發的兩種模型
˙寫論文的兩種模式
第 15章 怎樣切洋蔥才不會刺激眼睛?──變換的思維
˙如何切洋蔥?
˙「變換」的思維
˙傳輸中的變換
第 16章 為什麼年輕時應該多去闖闖?──類比退火演算法
˙解法1:解析解
˙解法2:梯度法
˙解法3:爬山法
˙爬山法的問題和解決方法
˙如何解決該問題:用隨機的方式接受不完美
˙類比退火演算法

學習篇 如何學習和表達?
第 17章 看《甄嬛傳》跟寫好論文有什麼關係?──主動預測
˙《甄嬛傳》的另類觀賞法
˙如何讀學術論文?
˙監督式學習
˙快速閱讀
第 18章 練就好的學習方法論,成為潛力股──AI學習模式
˙單任務學習3
˙多任務學習
˙遷移學習
˙元學習
第 19章 邏輯清晰的增量式表達力──奇異值分解
˙為什麼需要訓練表達力?
˙傳輸圖像的兩種模式
˙如何由主到次地增量式表達一個矩陣?
˙生活中使用這種表達方式的例子

 

图书序言

  • ISBN:9789861366586
  • 叢書系列:HAPPY LEARNING
  • 規格:平裝 / 264頁 / 14.8 x 20.8 x 1.32 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

推薦序

用日常與數學豐富你的世界觀
洪瀞 《自己的力學》作者、成大副教授、雙寶爸


  你是否曾經讀完一本書後,非但不排斥再度翻開它,且每次閱讀都有新鮮的體悟與啟發?《心中有數,腳下有路》就是這樣一本相當值得被收藏的科普書。 我相信,多數人都承認數學的重要性,同時也可能認為數學是抽象且難以理解的,尤其是高中之後的數學。若你身處於這時期,為了解題與取得高分,「背起來」是一個辦法,但這通常不是一個有趣的做法。與之相對,若能透過貼近生活的簡單故事,以此幫助我們深入賞析數學的應用會有趣得多,本書就是如此。書中融合了許多引人深思的故事,以它們為線索,串連起各種往往難以解釋的複雜而深奧的數學概念,使得整個閱讀過程不僅有趣,更從中不斷發現和產生新的想法,獲益良多。 透過本書的詮釋,諸如「最小平方法」「摺積」「基本機率」「稀疏性」「矩陣」「奇異值」等術語,突然就變得有趣,還會萌生一種「原來可以這樣理解」的驚喜感,能相當程度啟發好奇心,更鼓勵進一步探索和學習更多。我自己在上課時就引用了不少書中提到的,例如電鍋的自動斷電是如何設計的,這些令人難忘且相當實用的趣味故事。藉由這種深入淺出地詮釋方式,即便是對數學感到陌生或害怕的人也能進一步理解它們的意義,學會重要的數學概念。 數學家約翰.馮紐曼告訴我們:「若人們不相信數學簡單,只因他們未意識到生命之複雜。」看似模糊與複雜的概念,也可能具有相對簡單的本質。拓撲學即是一個不錯的例子,可以用來解釋這段話。因為在拓撲學裡,數學家們判定咖啡杯和甜甜圈是一樣的東西。原因相當簡單—它們都有一個洞。本質上,數學是一個非常有趣且應用廣泛的學科,而且能在生活的各個面向被落實。只不過,有太多的術語、觀念與生活間的連結過於薄弱,而使數學與現實的距離遙遠,就像拓撲學。若想讓更多人感受數學的魅力,就需要更多的把數學術語與生活做連結,藉此打破隔閡,讓人們能輕鬆理解看似複雜卻與生活息息相關的數學概念。 簡言之,這是一本使數學變得有趣且鼓勵深入思考,以此開闊新視角的書。作者巧妙運用日常故事和經典案例來解釋數學概念,使其易於理解,同時也顯示了數學在生活中的重要性。我認為,這是一本能引起共鳴,以及給予我們編織新想法的書。退一步說,就算你無法在讀完本書就立刻掌握裡頭探討的理論和觀念,但我相信你至少將會對這些理論和觀念產生好感與樂趣。誠心推薦這本好書。

演算法與人生可互為借鑑
曹建農 香港理工大學教授


  花時間認真閱讀本書後,我學到很多,領悟不少。演算法與人生都是藝術,演算法相當於電腦程式的靈魂,而人生則更深邃。成功的設計需要邏輯思維、經驗和認知等,其中創意尤其不可或缺。讀了本書,你對此一定會有更深的感受。 電腦科學和生活的關係之密切,體現在計算思維為我們解決生活中的種種問題,且提供了思考途徑與解決方法;同時,計算思維也從生活的智慧中借鑑了很多有益的思想和啟示。所以,演算法與人生可以互為借鑑。在本書中,作者用他豐富的研究經驗和對生活的深刻理解,將演算法與生活聯繫起來,讓我們既可以用生活中的知識和經驗理解演算法,也可以用演算法解釋人生。 一方面,我們會感覺到,積累的生活經驗越多,我們想學習電腦知識就越容易。平時我在給學生上課或進行指導時,喜歡引用課題背後的人與物在生活中的故事進而發展出的知識和技術。學生聽了這些故事,便會了解相關知識的創意與演進,或者技術發明的背景和動機,從而加深相應的理解,這本書裡,就有很多這樣的故事。 另一方面,演算法的奇妙之處在於它可以幫助我們認識與解決生活中的問題,本書也給了我們很多這樣的啟示,使我們產生更多的聯想,比如機器學習和生活的關聯。人工神經網路其實也是一種演算法,它從資訊處理角度對人腦神經元網路進行抽象處理。人工神經網路的運算模型對生活的提示也反映在方方面面。其一,在神經網路訓練中,為節點間的連接賦予權重並改變加權連接,可以改變網路的輸出。在生活中,如果我們要對某件事有更強的掌控力,就要對其給予更高的權重。其二,與反向傳播神經網路演算法類似,即我們要想改變或養成一個新習慣,就要改變環境,消除或加強對習慣行為的提示,以抑制或刺激大腦中的回饋迴路。其三,就像我們登上山峰後,想要以最快的速度回到山腳下的目的地,深度學習中的梯度下降法會告訴我們,在事先無法看清所有路徑時,如何持續評估並找出哪條路連著最陡的下坡,使我們能在最短時間內到達山下。同理,如果在生活中無法預測事情是否會順利發展,我們可以不斷觀察前進的方向,以最小的代價達到自己的目標。 無論是體驗生活,還是追求知識,都需要我們運用好奇心與觀察力,產生領悟,而這需要練習、反思和總結。作者就是透過這樣的觀察和領悟,用演算法和人生之間的關聯,幫我們加強對兩者的理解。 全書分為三大部分:〈思維篇〉〈方法篇〉和〈學習篇〉。〈思維篇〉告訴我們怎樣看待一件事,從而更好地提升認識,做出更好的選擇。〈方法篇〉告訴我們如何看待問題以及怎樣抓住問題的本質,並分享了常用的問題解決模式。〈學習篇〉則分享了讀書、學習和表達的方法。 平時我很喜歡看科普讀物,期待從中獲得啟迪和靈感。儘管市面上有不少這樣的讀物,但像這本書一樣聚焦於電腦演算法領域的書並不多,因此本書非常值得一讀。我逐章逐段地閱讀了全書,獲益匪淺。希望各位有心的讀者也會有同樣的感受。

前言

機率的世界觀:靠努力提高成功機運


  我上大學時學的是自動控制專業。了解這個專業的人也許知道,自動控制專業的基礎課程覆蓋很廣,涉及很多學科,內容多而雜。一次和數學相關的基礎課上的經歷讓我至今記憶猶新。上課鈴聲一響起,老師就認真地從頭開始在黑板上推導一個公式。這個公式比較複雜,老師用了整整兩節課的時間,推導過程寫滿了幾個黑板;下課時,卻發現最後的結論和書上的不一樣。老師跟我們說:「同學們別著急,下次上課我再給大家重新推導一遍。」 這一經歷可能並不多見,但是一些大學生或許會有這種感受:拿到一本教科書,上面的每個公式都有密密麻麻、嚴謹的推導過程,一眼看上去令人生畏。為了看懂這道公式,你硬著頭皮仔細研讀每一步過程,然後自己拿筆試著推導好幾遍,直到最終將公式導出來才感到心安。你會想:「我已經把這個公式推導出來了,應該理解這個概念了。」你的心裡除了湧現挫折感外,應該還會不時浮現一個個疑問:「這道公式到底有什麼用?它能幫助我解決生活中的什麼問題?」最後甚至冒出這麼一個念頭:「我真的理解這個概念嗎?」 很可惜,在大多數時候,我們都無法找到上面這些問題的答案。於是成功推導出公式除了能讓我們通過考試外,只給我們帶來了「我應該理解了這個概念」的安慰。大部分人會一直帶著這些未被解答的疑惑,在考完試之後馬上就把這些數學公式忘得乾乾淨淨。 有的人認為,數學是數學,生活是生活。數學的概念只是那些書本上的公式,這些公式屬於數學家,和自己沒有任何關係。就像朱自清在〈荷塘月色〉裡寫的那句話:「但熱鬧是它們的,我什麼也沒有。」 如果我告訴你,很多數學概念的背後都閃耀著智慧的光芒,這些智慧能幫我們更好地看清這個繁雜的社會,並且能幫助我們在生活中做出更好的決策和行為,你相信嗎? 也許你會質疑:「什麼,數學公式還能幫我們解決生活問題?你不是在開玩笑吧。」 如果你有這種疑問,也許下面「最小平方法」「病態方程組」等案例,會讓你改變對數學的看法。 數學中有一種演算法叫作「最小平方法」。數學家高斯曾經用最小平方法準確預測出一顆行星的位置。但是如果你只是背下最小平方法的估計式x=(ATA)–1ATb,或只會套用這個估計式來解一些書本上的問題,那麼你就沒有體會到最小平方估計背後的智慧。透過最小平方估計找到的解,不力求讓少數方程式完全成立,而是讓所有方程式左右兩邊的誤差之和最小,它背後體現出來的思想,是做事情不追求絕對完美,而是在接受不完美的前提下權衡多方利益,找到最佳平衡點。這其實和孔子推崇的「中庸之道」或「執兩用中」的智慧不謀而合。 又比如,在數學中,有「微分法」和「數值演算法」這兩種解法,它們實際上對應我們生活中解決問題的兩種思路。用「微分法」來找到函數的極限,可以分為三步:(1)函數微分,(2)令導數為零,(3)找到該方程式的解。每一步都不能出錯,最終才可以得到答案。這種模式對應一個成語:「步步為營」。它要求每一步都力求完美,把整個流程走完才能得到想要的結果。「數值演算法」則對應另外一個成語:「精益求精」。它並不要求在每一步做到最好,而是迅速走完一輪,然後在本輪結果的基礎上疊代,反覆多輪,不斷提高,最後也可以得到一個好結果。「精益求精」模式不僅與產品開發、專案管理中的「敏捷模型」相對應,也與互聯網公司經常說的「小步快跑,快速疊代」相對應,意指「完成比完美更重要」。 又比如,在線性代數中,有一個概念叫作「病態方程組」,即一個線性方程組(聯立方程式)y=Ax中y和A的輕微變化會導致解x有極大變化。但如果你只知道病態方程組這個概念,就錯過了這個概念背後的智慧:方程組中的每條直線,實際上代表一個視角,而直線的交點,就是從多個視角達成的共識。病態函數這個例子告訴我們,如果多個人想透過交流的方式達成共識,了解某個事情背後的真相,那麼這些人最好有不同的視角。一旦視角太接近,那麼這些不同視角交叉得到的共識,會對雜訊極為敏感。一點點雜訊,都會對最後的結果產生極大的影響,這就是所謂的「失之毫釐,差之千里」,也是「多樣性紅利」的數學解釋。 在電腦科學中,有一個演算法叫作「模擬退火演算法」。模擬退火演算法可以幫助我們透過逐步疊代,找到某一個函數的最優解。如果你只會簡單地應用這個演算法來解決函數的極限值問題,就錯過了這個演算法背後閃耀的智慧。 在我看來,人生其實就是一個尋找最優解的過程,我們總是透過不斷努力提升自己,在最後達到自己可能達成的最高位置。而模擬退火演算法告訴我們,一個人在年輕的時候,應該讓自己充分探索,接受暫時的不完美,從而避免陷入局部的最優值,並在將來攀上一個更高的山峰。而到了一定階段,知道自己最適合什麼以後,就應該在自己最適合的地方深耕,不要輕易切換賽道。所以,一個大學生畢業之後,就應該去大城市闖一闖,多嘗試一些行業,而不是老老實實待在一個一眼就能看到未來的職位上一輩子。 以上的幾個例子,就是數學公式和演算法背後的智慧。這些智慧能幫助我們更好地看清這個世界,並在你遇到問題的時候,提供你更科學的視角,讓你做出更好的決策和行為。 如果你是一名理工科的在校或已畢業的大學生,這本書一定適合你。尤其是資訊科學系、電子工程學系和自動控制學系的學生,看到你在書本上曾經學到、似曾相識的這些數學公式背後竟然包含那麼深刻而智慧的道理,你就可以立刻理解它們。它們會成為烙印在你大腦裡的思維方式,而不只是停留在書本上的數學公式。 如果你是一名從沒接觸過這些數學公式的文科生,這本書也同樣適合你。透過這本書,你不再會被那些看似「勸退」的數學公式「嚇倒」。你會藉由這些公式和演算法,直接理解它們背後閃耀的理性思維。作為一名文科生,如果你能掌握這些思維,它會立刻幫你打開一扇新世界的窗戶,在你困惑和迷惘時,從另外一個視角提供你啟示,讓你能更加深刻地看待問題,甚至能改變你的人生觀和做事態度。 例如,我們從小被教育的世界觀是「事在人為」。然而,有這種世界觀的人雖然通常樂觀而積極,卻容易因現實中的挫折與打擊而產生無力感。有的人的世界觀則是另外一頭的「宿命論」:一切都是確定的,一切都是最好的安排。然而,在我看來,正確的世界觀,應該介於兩者之間,叫作機率的世界觀。機率的世界觀的核心思想很簡單:很多事情的最終結果是我們不能保證的,但是,這個結果發生的機率是我們可以靠努力改變的。 最後,願這本《心中有數,腳下有路》,能讓你心中有數,幫助你更好地看清這個世界。

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