《魔鬼数学》 读后感

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名成教育17
2022-07-07 · TA获得超过5485个赞
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我们为什么学数学?学数学到底有什么用?数学到底难不难?

对于大多数人而言,数学伴随着我们教育的整个历程。我们时常沉浸于那一堆堆的数字和公式,仿佛身处汪洋之中。

数学对于我们的生活,最有用的不外乎加减乘除。难道我们如此多年的数学教育只是为了简单的计算?

乔丹艾伦伯格是数学界的超级明星,他在大学数学系任教,同时致力于零基础受众的数学科普。《魔鬼数学》一书当中没有过多的复杂公式,它的意义在于唤醒人的数学思维,并将其应用于生活当中。

数学知识可以分为四个象限。

第一个象限,简单而浅显的数学知识。比如简单的加减乘除、三角函数。

第二个象限,复杂但是浅显的数学知识。比如多位数的计算。

第三个象限,复杂且深奥的数学知识。比如黎曼假设、费马定理。这个象限几乎为数学家的专属,普通人难以窥其万一。

第四个象限,简单而深奥的数学知识。比如随机性、因果关系。这个象限的知识我们平时学不到但十分重要。这本书便是专门介绍这一象限。

书中列举的一个故事十分的经典,这个故事是“失踪的弹孔”。

第二次世界大战期间,美国军方秘密建立了一个统计研究小组,目的是为战争中的美军服务。有一次,军方为了不让自己的飞机被击落,想在飞机上增加装甲。但装甲太多会影响飞机飞行,于是增加多少装甲便是想让数学家解决的问题。

军方提供了大量数据,美军飞机在和敌方交火并返回后,会留下很多弹孔。军方发现,在返回的飞机上,机身上的弹孔会比引擎上的弹孔更多。于是他们判断机身是更应该保护的部分,而在机身上增加多少装甲正是他们想要知道的东西。

故事说到这里,军方的观点似乎没问题。机身上的弹孔比引擎上的多,机身中弹的概率更大,那么机身更需要保护。

但数学家瓦尔德给出了不一样的看法。装甲最应该装配的地方并不是弹孔多的机身,而是弹孔少的引擎。

这是为什么?读到这里,大脑一堆的问号。

原来,子弹不会长眼睛,机身和引擎上的弹孔数量应该差不多。为什么引擎上的更少?因为被统计数据的飞机都是幸存下来,机身中弹更多的一部分。而引擎中弹更多的那部分去哪里了呢?它们被击落了,无法被用于数据统计。这说明军方用来统计弹孔的飞机并不具有代表性。在中弹概率相同的条件下,击中引擎更容易导致飞机坠落。

因此引擎更应该被保护。

看到这里才恍然大悟。军官的空战知识远超瓦尔德,但也会犯这种先入为主的错误。瓦尔德能看到军官看不到的东西,这便是数学思维的应用。

数学家把军官的这种失误称为“幸存者偏差”,也就是说,你只看到了幸存下来的,却没有看到那些已经失败和消亡的。

再比如,随着经济和医疗条件的发展,人的寿命逐渐提高,但患癌症的人逐年增加。难道是生活条件改善促使人患癌症的概率增加?真实情况之一是,癌症属于老年病,以前生活条件艰难时,寿命较短,很多老人还没有来得及患病就去世了。

我们每个人都有数学基因,只不过不熟悉数学的表达方式。

我们在大脑中从事数学运算的功能区,实际上也是我们使用语言的功能区。

数学和语言同宗同源,都是为了探索某种模式,而且是为了说给别人听,并理解别人是什么意思。你天生的语言能力,就是掌握数学逻辑的基础。

中国的孩子数学更加优秀,除了教育模式之外,汉语的发音方式也有重要的作用。汉语可以让数字的描述更加简洁。

未来可不可以被预测?

未来很难被预测,未来在一定程度上可以被预测。预测未来最好的方法是线性外推。

线性外推的定义是什么?线性趋势外推法是最简单的外推法。这种方法可用来研究随时间按恒定增长率变化的事物。在以时间为横坐标的坐标图中,事物的变化接近一条直线。根据这条直线,可以推断事物未来的变化。

这种方法只适用于随着时间线性变化的事物,比如人会逐渐衰老、太阳的东升西落。

预测短期和长期的技术难度相对较小,预测中期更为复杂。

预测短期趋势时,我们可能会高估;预测长期趋势时,我们可能会低估。

这说明一件事情短期之内很难看到效果,持之以恒、长期发展才会有意想不到的效果。

线性外推并不是十全十美。它有时只在一定范围之内起作用。比如小孩子身高一定会逐渐长高,但不会一直长高。成绩不好的人努力学习,成绩会越来越好,但不会一直好到超越所有人。

人类是容易轻信的,我们会试图寻找世间万物的联系,即使找到的仅仅是错误的联系。我们会在找到第一个支持证据之后就放手,不再思考这种联系到底是不是存在的,是因果关系还是相关关系。

数学思维是一种本能。抽象是数学的工具箱中最有威力的工具。

四种抽象思维的层次。“眼见为实”、“想到为实”、“眼见为虚”、“想到为虚”。

前三种每个人都能熟练掌握,只有第四种需要我们加强锻炼。

回归平均。回归平均是一种统计学的现象,一旦遇到随机性成功后,以后必定会出现回归平均。

比如一个棒球选手打出一场超常发挥的成功比赛之后,除非之后的每场比赛都更加超水平发挥,否则就会不如前一次而“回归平均”。

父母都是十分聪明的人,生下的孩子是否更加聪明?更大的概率是孩子不如父母聪明。如果预测孩子的智商,可以这样计算:父母智商的平均值和普通人的智商再取平均值。显然,每个人的智商都趋向于大众,智商很高和智商很低都是偶然事件。

如果将这种现象应用于财富,我们应当明白,没有永恒的财富,只有勤劳的人。
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