数学之美读后感(经典3篇)

数学之美读后感 篇一

《数学之美》是一本让人着迷的书籍。它以浅显易懂的语言，生动有趣的案例，向读者展示了数学的魅力和智慧。通过阅读这本书，我深深地感受到了数学的广阔和深邃。

书中的第一个案例就是关于谷歌的PageRank算法。通过这个案例，作者展示了数学在互联网搜索引擎中的重要性。PageRank算法的核心是利用数学模型对网页的重要性进行评估，从而实现搜索结果的排序。这个算法的背后涉及到了图论、概率论等数学知识，通过数学的力量，谷歌成为了全球最大的搜索引擎。这个案例让我深刻地认识到，数学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式和工具，它可以在各个领域发挥巨大的作用。

除了PageRank算法，书中还介绍了很多有趣的数学问题和应用。比如，作者通过数学模型解释了为什么在一场足球比赛中，控球时间长的球队更容易取得胜利；通过数学公式解释了为什么蜜蜂的蜂窝是六边形的。这些案例充分展示了数学在解决实际问题中的作用，让我对数学的应用价值有了更深刻的认识。

《数学之美》还给我带来了对数学美学的思考。书中提到了一些数学定理和公式，它们虽然看起来很抽象，但却具有一种无可言喻的美。比如，费马大定理、黎曼猜想等，这些定理和猜想的证明过程虽然很复杂，但是它们的美感却让人为之着迷。通过阅读《数学之美》，我开始对数学的美学价值有了更深入的了解，也对数学的研究产生了浓厚的兴趣。

总的来说，阅读《数学之美》给我带来了很多启发和思考。它让我认识到数学的广阔和深邃，让我看到了数学在各个领域的应用和美学价值。通过这本书，我对数学的兴趣更加浓厚，也更加愿意去探索数学的奥秘。我相信，在未来的学习和工作中，数学会成为我不可或缺的伙伴。

数学之美读后感 篇二

读完《数学之美》，我对数学的认识发生了很大的改变。以前，我总是觉得数学是一门枯燥无味的学科，只适合那些喜欢计算和推理的人。但是通过这本书，我深刻地认识到了数学的智慧和魅力。

《数学之美》通过生动有趣的案例，向读者展示了数学在各个领域的应用。比如，书中提到了关于互联网搜索引擎的PageRank算法，这个算法的背后涉及到了图论、概率论等数学知识。通过数学模型对网页的重要性进行评估，谷歌成为了全球最大的搜索引擎。这个案例让我深刻地认识到，数学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式和工具，它可以在各个领域发挥重要的作用。

除了实际应用，书中还介绍了一些有趣的数学问题。比如，为什么在一场足球比赛中，控球时间长的球队更容易取得胜利？为什么蜜蜂的蜂窝是六边形的？通过数学公式和模型，这些问题都可以得到解答。这些案例让我意识到，数学不仅可以帮助我们解决实际问题，还可以带给我们乐趣和启发。

《数学之美》还让我对数学的美学价值有了更深入的了解。书中提到了一些数学定理和公式，它们看起来很抽象，但却具有一种无可言喻的美。比如，费马大定理、黎曼猜想等，这些定理和猜想的证明过程虽然很复杂，但是它们的美感却让人为之着迷。通过阅读《数学之美》，我开始对数学的美学价值有了更深入的了解，也对数学的研究产生了兴趣。

通过阅读《数学之美》，我对数学的认识和兴趣都发生了很大的改变。我开始意识到数学的智慧和魅力，也愿意主动去探索数学的奥秘。我相信，数学将成为我不可或缺的伙伴，在未来的学习和工作中发挥重要的作用。

数学之美读后感 篇三

数学之美读后感

　　《数学之美》，一个从事多年工作的谷歌研究员眼中的数学。令我大饱眼福的是，大学里面的数学知识竟能如此广泛运用到了计算机行业中。

　　在语音识别、翻译，还有密码学领域，有着许多基于概率统计的模型和思想。当然，贝叶斯公式是基础，应用到隐含马尔科夫链模型，神经网络模型。

　　在搜索中，一些相关性的计算，无不用到了概率的知识。在新闻分类中，用到了一些有关矩阵特征值、相似对角化的知识。当然，在图像处理方面，矩阵变换可谓是无处不在。另外，在识别方面，有一些通信模型，涉及到了信道、误码率、信息熵。

　　最近刚开学也没什么事，所以就想随便找几本书看一下，但最好别是那种太艰深晦涩的书。8月份一直到现在，吴军写的这本12年5月出版的《数学之美》一直盘踞京东、亚马逊等各大网上商城科技类图书的榜首，当然，还有早些时候出版的《浪潮之巅》也排在很靠前的位置。心想市场的力量应该能帮我挑出好书吧，于是就从图书馆借了一本来，一直到今天晚上把它给看完了。

　　因此想写一点东西来总结、反思一下，反正刚开完班会也没什么事干。

　　写在前面的建议：如果你不讨厌数学的话，强烈推荐这本书，网上也可以下到电子版，不过阅读感觉上还是很不一样的。

　　废话就不多说了，《数学之美》其实是一本科普类的读物，所面向的是接受过普通高等教育的人，完全不需要在特定领域有很深的造诣就可以看懂，大概懂一点线性代数、概率统计、组合数学、信息论、计算机算法、模式识别最好（虽然列举了这么多，其实有些不懂也没关系……），所以尤其适合信科的人看。内容大部分是和人工智能、计算机相关的，这并非我所学的专业，但作者比较擅长将看似复杂的原理用简明的语言表达出来，所以可读性还是很好的。

　　吴军是清华大学毕业的，之前任职于Google，后来到了腾讯，这些文章都是发表在Google黑板报上的，后来经过了重写，所以网上下载的和书本内容有所差异。由于吴军本人是研究自然语言处理和语音识别的，所以统计语言模型的东西可能会多一点，不过我觉得这丝毫不妨碍全书数学之美的展现……感觉收获还是挺多的，知识上的有一些，但更多还是思维方式上的。作者举了很多例子试图让人明白很多看似复杂的高科技背后，基本原理其实是出乎意料简单的（当然，必须承认第一个想到这些方法的人还是非常了不起的……）。比如高准确率的机器翻译，看上去好像是计算机能够理解各国语言，隐藏在背后的却是很多具有大学理科学历的人都非常清楚的统计模型和概率模型；再比如拼音输入法的数学原理，早期的研究主要集中在缩短平均编码长度，比如曾经流行一时的五笔输入法，而现今真正实用的输入法却是有很多信息冗余、编码长度比较长的拼音输入法，作者从信息论和市场的.角度做了简单的阐述；又比如新闻的自动分类，许多非IT领域的人可能会认为计算机可以读懂新闻并进行分类，而实际上只是特征向量的抽取、多维空间中向量夹角的计算，非常非常简单，但凡学过一点线性代数的人绝对是一看就懂的……当然，完美的实现还需要考虑很多细节和现实的情况，但这并不是这本书所关注的地方，数学之美在于其简洁而不是繁琐。

　　除了对于具体信息技术的剖析之外，作者还花了很大篇幅来讲一些杰出人士的成长过程，特别是把这些人的成长经历和中国学生的成长经历作对比。虽然作者并没有明说，但字里行间多少流露出对于中国高等教育以及很多中国企业的批评，一是教育的功利性，缺乏宽松的独立思考的环境，即使学了一堆理论也难有用武之地，自然也就缺乏创新性的成果；二是中国企业的短视，大部分都不舍得在新框架开发上投资，而是坐享学术界和国外企业的研究成果。

　　总结一下呢，《数学之美》事实上不能带给你编程能力的提升，也没法让人的数学水平有显着的提升，但它在很大程度上让你跳出教科书式的繁琐细节的束缚，能够从更宏观的角度来思考信息世界背后