我想大家都有這樣的體會:小學(xué)的時候你根本不知道初中數(shù)學(xué)是什么樣,高中的時候你也根本想不到大學(xué)數(shù)學(xué)是什么樣。而大學(xué)生,如果你不專注于數(shù)學(xué),恐怕也不知道現(xiàn)代數(shù)學(xué)是什么模樣。下面將分別從學(xué)數(shù)學(xué)的動機(jī)、數(shù)學(xué)不同學(xué)科的分類以及如何切實可行培養(yǎng)數(shù)學(xué)能力等幾個方面闡述如何學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。
進(jìn)入正題:
一、認(rèn)清你的需要
為什么需要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué),這是你首先需要想清楚的問題。數(shù)學(xué)學(xué)科子分類多、每一本數(shù)學(xué)書中都有許多定理和結(jié)論,需要花大量時間研究。而人的時間是寶貴的、有限的,需不需要學(xué)數(shù)學(xué),學(xué)數(shù)學(xué)到什么程度你需要大體有一個目標(biāo)和計劃,合理安排時間。
1.1你的目標(biāo)是精通數(shù)學(xué)、鉆研數(shù)學(xué),以數(shù)學(xué)謀生,你可能立志掌握代數(shù)幾何,或者想精通前沿物理。那么你需要打下堅實的現(xiàn)代代數(shù)、幾何以及分析基礎(chǔ),你需要準(zhǔn)備大量時間和精力,擁有堅定不移的決心。(要求:精通全部三級高等數(shù)學(xué))
1.2你的目標(biāo)是能夠熟練運(yùn)用高等數(shù)學(xué),解決問題,掌握探索新應(yīng)用領(lǐng)域的武器,你可能立志進(jìn)入計算機(jī)視覺領(lǐng)域、經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域或數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。那么,你需要打下堅實的矩陣論、微積分以及概率統(tǒng)計基礎(chǔ)。(要求:精通第一級高等數(shù)學(xué))
1.3你的目標(biāo)是想了解數(shù)學(xué)的樂趣,把學(xué)數(shù)學(xué)作為人生一大業(yè)余愛好。那么,你需要打下堅實的線性代數(shù)、數(shù)學(xué)分析、拓?fù)鋵W(xué)以及概率統(tǒng)計基礎(chǔ),對你來說,體會學(xué)數(shù)學(xué)的樂趣是一個更重要的目標(biāo)。(精通第一級高等數(shù)學(xué),在第二級高等數(shù)學(xué)中暢游,嘗試接觸第三級高等數(shù)學(xué))
二、給自己足夠的動力
學(xué)數(shù)學(xué)需要智力,更需要時間和精力。下面的幾個事實相大家都深有體會:
1.凡是沒有用的東西,或者雖然有用,但是你用不到的東西,學(xué)得快忘得也快。不信你回憶一下你大一或者初一的基礎(chǔ)課,你還記的清楚嗎?
2.凡是你不感興趣(或者感覺不到樂趣)的東西,你很難堅持完成它。很多人都有這樣的經(jīng)歷,一本書,前三章看的很仔細(xì),后面就囫圇吞棗,越看越快,反正既沒意思也沒用。
3.小學(xué)數(shù)學(xué)是中學(xué)數(shù)學(xué)的基礎(chǔ),中學(xué)數(shù)學(xué)是高中數(shù)學(xué)的基礎(chǔ),高中數(shù)學(xué)是大學(xué)數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)(你可以以此類推)。因此,無論你的目標(biāo)是什么,搞數(shù)學(xué)、用數(shù)學(xué)、還是體會數(shù)學(xué)的樂趣、滿足自己從少年時就有的夢想。學(xué)有所樂、學(xué)有所用,永遠(yuǎn)是維持你動力不衰退的兩個最主要的因素。
三、如何學(xué)習(xí)現(xiàn)代數(shù)學(xué)
首先我們要知道什么是數(shù)學(xué),要對數(shù)學(xué)下個定義是很難的。本文的處理途徑是,不去回答它,我不打算給出數(shù)學(xué)的定義而是通過描述它的許多最重要的概念,定理,和應(yīng)用使對于什么是數(shù)學(xué)有一個好的看法,而要使這些有意義對數(shù)學(xué)進(jìn)行分類是很有必要的
1現(xiàn)代數(shù)學(xué)可以大致被分為兩個領(lǐng)域:純粹數(shù)學(xué)(研究數(shù)學(xué)本身)和應(yīng)用數(shù)學(xué)(用以解決更實際的問題)。但我們要記住的是,它們之間其實有著緊密的關(guān)聯(lián)。如果能的話,應(yīng)該畫張圖更好一點,地圖更應(yīng)該是一張網(wǎng)絡(luò),連接著每個相關(guān)的分支。
事實上,從歷史中我們會發(fā)現(xiàn),有許多數(shù)學(xué)家一開始只是出于好奇以及對美的追求去研究數(shù)學(xué),然后發(fā)展了一系列美麗而又有趣的數(shù)學(xué)分支,但對于真實世界卻一點用處都沒有。令人驚喜的是,比如在100年后,當(dāng)有些科學(xué)家正在試圖解決物理學(xué)或計算機(jī)科學(xué)最前沿的問題時發(fā)現(xiàn),他們所需要的數(shù)學(xué)其實早就在純粹數(shù)學(xué)里被發(fā)展出來了。這樣的例子不勝枚舉,比如廣義相對論的發(fā)展依賴于黎曼度規(guī);弦理論則需要卡-丘空間等等。這些抽象的概念最終被應(yīng)用在其它的科學(xué)領(lǐng)域中是非常令人欣喜的一件事。先拋開純粹數(shù)學(xué)是否有一天能被應(yīng)用在現(xiàn)實中去,其實研究純粹數(shù)學(xué)本身也是非常有價值的事。如果你問一位數(shù)學(xué)家為什么要研究純粹數(shù)學(xué),我想很多人的答案會簡潔到只有一個字,那就是:美!
2.純粹數(shù)學(xué)
純粹數(shù)學(xué)主要包括四個部分:數(shù)字系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)、空間和變化。
2.1【數(shù)字系統(tǒng)】
數(shù)字系統(tǒng)的研究起源于數(shù),一開始為熟悉的自然數(shù)(1、2、3...)及整數(shù)(…-2、-1、0、1、2...)與被描述在算術(shù)內(nèi)的自然數(shù)及整數(shù)的算術(shù)運(yùn)算(+-× ÷)。當(dāng)數(shù)系進(jìn)一步發(fā)展時,整數(shù)被視為有理數(shù)(-7、1/2、2.32...)的子集,而有理數(shù)則包含于實數(shù)(-4π、e、√2...)中。實數(shù)則可以進(jìn)一步被廣義化為復(fù)數(shù)(4+3i、-4i...)。除此外,還有其它一系列的數(shù)(比如四元數(shù)、八元數(shù)和基數(shù)等)。還有一些數(shù)深受數(shù)學(xué)家的喜愛,比如π、e和質(zhì)數(shù)(1,3,11...)。
剛才提到的這些數(shù)字都有一些有意思的性質(zhì),例如,盡管實數(shù)和整數(shù)都有無限多,但實數(shù)要比整數(shù)多。所以有一些無限實際要比另一些大。
2.2【結(jié)構(gòu)】
對結(jié)構(gòu)的研究起始于將數(shù)字以變量的形式代入方程(y=mx+c)。如何解這些方程的規(guī)則包含在代數(shù)之中。在這個分支中,還有矢量和矩陣,它們都是多維數(shù),而它們之間的聯(lián)系于線性代數(shù)中被研究。
在這個分支內(nèi),有一個被譽(yù)為“最純”的數(shù)學(xué)領(lǐng)域,那就是數(shù)論。數(shù)論專注于研究在“數(shù)字系統(tǒng)”中提到的所有數(shù)的特征,比如質(zhì)數(shù)的性質(zhì)(質(zhì)數(shù)產(chǎn)生了很多非專業(yè)人士也能理解而又懸而未解的問題,如哥德巴赫猜想,孿生質(zhì)數(shù)猜想等)。
另一方面,組合數(shù)學(xué)是一門研究可數(shù)或離散對象的數(shù)學(xué)分支,比如樹、圖論等,一些著名的問題包括地圖著色問題、船夫過河問題等等。群論則是研究名為群的代數(shù)結(jié)構(gòu),一個熟悉的例子就是魔方,是一個置換群。序理論是研究捕獲數(shù)學(xué)排序的直覺概念的各種二元關(guān)系的數(shù)學(xué)分支,比如哈斯圖,是用來表示有限偏序集的一種數(shù)學(xué)圖標(biāo)。
2.3【空間】
純粹數(shù)學(xué)的另一個部分是研究形狀和它們在空間中的行為。空間的研究源自于幾何——尤其是歐幾里得幾何。三角學(xué)則結(jié)合了空間及數(shù),且包含有著名的勾股定理。還有一些比較有趣的領(lǐng)域,比如分形,它是一種具有尺度不變性的數(shù)學(xué)模式,意思是說你無論你怎么放大它們看起來都是一樣的。
在其許多分支中,拓?fù)鋵W(xué)可能是20世紀(jì)數(shù)學(xué)中有著最大進(jìn)展的領(lǐng)域。拓?fù)鋵W(xué)研究的是空間的不同性質(zhì),你可以連續(xù)不斷地將它們變形,但不能將它們撕裂或粘合。例如,無論你對莫比烏斯帶做什么,它永遠(yuǎn)只有一個面和一個邊界。在拓?fù)鋵W(xué)里,咖啡杯和甜甜圈是一樣的東西。拓?fù)鋵W(xué)包含了存在已久的龐加萊猜想(2006年由數(shù)學(xué)家格里戈里·佩雷爾曼證明)以及頗有爭議的四色定理(1976年由計算機(jī)證明)。
測度論是一種給空間或集分配數(shù)值的數(shù)學(xué)分支,它將數(shù)和空間聯(lián)系起來。最后,微分幾何是非常重要的一個數(shù)學(xué)分支,它研究在彎曲表面上的形狀的性質(zhì),比如三角形在彎曲的表面中內(nèi)角和跟在歐式空間中的不一樣。
2.4【變化】
了解及描述變化在自然科學(xué)里是一個普遍的議題,而微積分更加使研究變化的有力工具。函數(shù)誕生于此,作為描述一變化的量的核心概念。微積分是研究極限、微分學(xué)(函數(shù)的梯度的行為)、積分學(xué)(函數(shù)下的面積)和無窮級數(shù)的一個分支。而向量分析關(guān)注的則是向量場的微分和積分。除此外,還有一系列其它的研究方向。動力系統(tǒng)描述的是系統(tǒng)如何隨著時間流逝從一個狀態(tài)演化到另一個狀態(tài),比如流體流動或任何有反饋環(huán)路的東西(如生態(tài)系統(tǒng))。混沌理論則是對系統(tǒng)的既不可預(yù)測而又是決定的行為作明確的描述,它對于初始條件非常敏感,比如著名的蝴蝶效應(yīng)。最后是復(fù)分析,對于實數(shù)及實變函數(shù)的嚴(yán)格研究為實分析,而復(fù)分析則為復(fù)數(shù)的等價領(lǐng)域。數(shù)學(xué)中最大的未解問題之一——黎曼猜想便是以復(fù)分析來描述的。
以上這些便是純粹數(shù)學(xué)的各個分支。接下來我們進(jìn)入應(yīng)用數(shù)學(xué)的領(lǐng)域。應(yīng)用數(shù)學(xué)的主旨在于將抽象的數(shù)學(xué)工具運(yùn)用在解答科學(xué)、工程、商業(yè)及其他領(lǐng)域上的現(xiàn)實問題。
3.應(yīng)用數(shù)學(xué)
數(shù)學(xué)被廣泛地應(yīng)用在各個科學(xué)領(lǐng)域。
3.1我們從物理學(xué)開始。基本上在純粹數(shù)學(xué)提到的所有分支都多多少少的被應(yīng)用于物理學(xué)上。數(shù)學(xué)和理論物理跟純粹數(shù)學(xué)的關(guān)系是密不可分的。許多數(shù)學(xué)理論是在物理問題的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的;也有很多數(shù)學(xué)方法和工具通常只在物理學(xué)中找到實際應(yīng)用。例如,微分方程被應(yīng)用在經(jīng)典力學(xué)和量子力學(xué);場論被應(yīng)用在電磁場、引力場和規(guī)范場;群論和表示論別應(yīng)用在粒子物理學(xué)中。
3.2除了物理外,數(shù)學(xué)也被應(yīng)用在其它的自然科學(xué)上,特別是在數(shù)學(xué)化學(xué)和生物數(shù)學(xué)上。在數(shù)學(xué)化學(xué)中,數(shù)學(xué)模型通常被用以模擬分子;拓?fù)浠瘜W(xué)也是一個熱門的研究領(lǐng)域(2016年的諾貝爾化學(xué)獎就跟拓?fù)溆嘘P(guān))。數(shù)學(xué)也大量應(yīng)用在生物學(xué)中,如由于基因?qū)W的發(fā)展,生物學(xué)家采集到的大量數(shù)據(jù)必須通過解析方法加以處理;演化生物學(xué)和生態(tài)學(xué)都大量使用數(shù)學(xué)理論等等。
3.3數(shù)學(xué)也被大量應(yīng)用在工程學(xué)上,自古埃及和巴比倫時期,數(shù)學(xué)就被大量應(yīng)用在建筑上。非常復(fù)雜的電路系統(tǒng),比如在飛機(jī)或電網(wǎng)中,就利用了動力系統(tǒng)的方法,叫控制理論。
(這里推薦一本Mary Boas寫的教材《Mathematical Methods in the Physical Sciences》,對于那些本科選擇物理、化學(xué)和工程專業(yè)的學(xué)生,這本書可以快速的幫你們掌握所需要的數(shù)學(xué)知識。)
3.4當(dāng)一些數(shù)學(xué)太過于復(fù)雜我們無法有效地解決時,我們就會用到數(shù)值分析,它也包含了對計算中舍入誤差或其它來源的誤差之研究。例如,如果你把一個圓圈放進(jìn)一個正方形中,并向它扔許多的飛鏢,接著比較飛鏢在圓圈和正方形的數(shù)量,你就可以得到π的近似值。但在現(xiàn)實中,數(shù)值分析通常會使用大型計算機(jī)來實現(xiàn)。
3.5博弈論專注于思考游戲中的個體的預(yù)測行為和實際行為,并研究它們的優(yōu)化策略。主要研究公式化了的激勵結(jié)構(gòu)(游戲)間的相互作用。其中一個代表性的應(yīng)用例子是囚徒困境。博弈論在經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)、國際關(guān)系、政治學(xué)等其它學(xué)科都有廣泛的應(yīng)用。
3.6概率論是集中研究概率及隨機(jī)現(xiàn)象的數(shù)學(xué)分支,最簡單的隨機(jī)事件為扔硬幣、抽撲克或擲骰子。應(yīng)用數(shù)學(xué)中的一個重要領(lǐng)域為統(tǒng)計學(xué),它利用概率論為其工具并允許對含有機(jī)會成分的現(xiàn)象進(jìn)行描述、分析與預(yù)測。大部分的實驗、調(diào)查及觀察研究都依賴于統(tǒng)計分析。因此被廣泛地應(yīng)用在各門學(xué)科,從自然科學(xué)、社會科學(xué)到人文學(xué)科。特別是在金融行業(yè),通過統(tǒng)計分析以獲取最大的利益。
3.7跟最大化利益相關(guān)的是最優(yōu)化,你試圖計算的是在一系列不同選擇或限制下的最佳選擇,也就是找到一個函數(shù)的最高或最低點。最優(yōu)化問題是人類的第二天性,我們一直在都在進(jìn)行最優(yōu)化選擇,比如試圖最優(yōu)化我們的快樂程度,購買的時候想要物有所值等等。
3.8另一個領(lǐng)域跟純數(shù)學(xué)有非常深的聯(lián)系,那就是計算機(jī)科學(xué)。計算機(jī)科學(xué)的規(guī)則事實上是從純數(shù)學(xué)中推導(dǎo)出來的。機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一個途徑,即以機(jī)器學(xué)習(xí)為手段解決人工智能中的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科,利用了數(shù)學(xué)的許多領(lǐng)域,比如線性代數(shù)、最優(yōu)化、動力系統(tǒng)和概率論等等。
3.9最后,密碼術(shù)也是非常重要且實用的一個數(shù)學(xué)分支,應(yīng)用到了純粹數(shù)學(xué)研究,比如組合數(shù)學(xué)和數(shù)論等。
現(xiàn)在我們已經(jīng)概括了純粹數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的主要部分。但是,還沒有結(jié)束,我們不能夠忽略數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)。
4.基礎(chǔ)
數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)試圖理解數(shù)學(xué)本身的性質(zhì),并且追問所有數(shù)學(xué)規(guī)則的基礎(chǔ)是什么。是否存在著一套稱為公理的完整的基本規(guī)則?我們要如何證明它是否自洽?數(shù)理邏輯、集合論和范疇論就試圖回答這個問題。在數(shù)理邏輯中有一個非常著名的成果叫做哥德爾不完備定理,對大多數(shù)人來說,數(shù)學(xué)并沒有一套完整和自洽的公理,意味著它們都是由我們?nèi)祟悇?chuàng)造的。這聽起來很奇怪,因為數(shù)學(xué)如此完美的解釋了宇宙中的許多事物。為什么我們會認(rèn)為由人類創(chuàng)造的東西可以做到如此地步?這是一個非常深奧的謎題。我們還有計算理論,它專注于研究不同的計算模型,基于這些模型如何能夠有效地解決問題。它包含了復(fù)雜性理論,其中P/NP問題是該領(lǐng)域中至今沒有解決的問題。數(shù)學(xué)是一個非常抽象和美妙的世界,如果要用一句話形容它的重要性,那么我會選擇伽利略曾經(jīng)說過的:“如果一個人不懂得宇宙的語言,即數(shù)學(xué)的語言,他就不能夠閱讀宇宙這本偉大的書。”
四、如何學(xué)習(xí)
4.1適量做題
千萬千萬千萬不要狂做題。比如說你先花5年做完吉米諾維奇六本數(shù)學(xué)分析習(xí)題集,那么到時候你就30歲了,后面的二級課程還沒開始學(xué)呢。因此,做一些課后習(xí)題,幫助你復(fù)習(xí)、思考、維持大腦運(yùn)轉(zhuǎn)就行,要不斷地向后學(xué)。如果完全學(xué)不懂了,返回來做習(xí)題幫自己理清頭緒。
4.2了解思想
數(shù)學(xué)的精髓不是做題的數(shù)量,而是掌握思想。每一個數(shù)學(xué)分支都有自己的主線思想和方法論,不同分支也有相互可供對比和借鑒的思維方式。留意它,模仿它,瑣碎的知識就串成了一條項鏈,你也就掌握了一門課。思想并不是讀一本教材就能輕易了解的,你要讀好幾本書,了解一些應(yīng)用才能體會。舉兩個例子:
微積分的主線有這么幾條:認(rèn)識到微觀和宏觀是有聯(lián)系的,微分用來刻畫事物如何變化,它把細(xì)節(jié)放大給你看,而積分用來刻畫事物的整體性質(zhì);微分和積分有時是描述一個現(xiàn)象的不同方式,這一點你在數(shù)學(xué)分析書中可能不容易發(fā)現(xiàn),但是如果學(xué)點物理,就會發(fā)現(xiàn)麥克斯韋方程組同時有等價的微分形式和積分形式;積分變換能夠建立不同空間之間的的聯(lián)系,建立空間和空間邊界的聯(lián)系,這就是Stokes定理,這個公式最遲要在微分流形中你才能一窺全貌。
矩陣是空間中線性變換的抽象,線性代數(shù)這門課的全部意義在于研究如何表達(dá)、化簡、分類空間線性變換算子;SVD分解不僅在應(yīng)用學(xué)科用有極為廣泛的亮相,也是你理解矩陣的有力工具;矩陣是有限維空間上的線性算子,對"空間"的理解不僅能讓你重新認(rèn)識矩陣,更為泛函分析的學(xué)習(xí)開了個好頭。
4.3漸進(jìn)式迂回式學(xué)習(xí),對比學(xué)習(xí)
很多時候,只讀一本書,可能由于作者在某處思維跳躍了一下,以后你就再也跟不上了。學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的一個訣竅,就是你同時拿到好幾本國際知名教材,相互對比著看,或者看完一本然后再看同一主題的另一本書,已經(jīng)熟悉的內(nèi)容跳過去,如果看不懂了,停下來思考或者做做習(xí)題,還是不懂則往后退一退,從能看懂的部分向前推進(jìn),當(dāng)你看的多了,就會發(fā)現(xiàn)一個東西出現(xiàn)在很多地方,對它的理解就加深了。舉兩個例子:
a.外微分這個東西,國內(nèi)有的數(shù)學(xué)分析書里可能不介紹,我第一次遇到是在彭家貴的《微分幾何》里,覺得這是個方便巧妙的工具;后來讀卓里奇的《數(shù)學(xué)分析》和Rudin的《數(shù)學(xué)分析原理》,都講了這個東西,可見在西方外微分是一個基礎(chǔ)知識。你要讀懂它,可能要首先理解矩陣,明白行列式恰好是空間體積在矩陣的變換下拉伸的倍數(shù),它是一種線性形式。最后,當(dāng)你讀微分流形后,將發(fā)現(xiàn)外微分是獲得流形上的Stokes定理的工具。
b.點集拓?fù)鋵W(xué)這個東西,搞應(yīng)用用不到。但是但凡你想往深處學(xué),這一門學(xué)科就必須要掌握,因為它提供對諸如開集、緊集、連續(xù)、完備等數(shù)學(xué)基本概念的精準(zhǔn)刻畫。往后學(xué)泛函分析、微分流形,沒有這些概念你將寸步難行。首先你要讀芒克里斯的曠世名著《拓?fù)鋵W(xué)》,接著在讀其他外國人寫的書時,或多或少都會接觸一些相關(guān)概念,你的理解就加深了,比如讀Rudin的《泛函分析》,開始就是介紹線性拓?fù)淇臻g,前面的知識你就能用上了。
4.4建立不同學(xué)科的聯(lián)系
看到一個東西在很多地方用,你對它的理解就加深了,慢慢也就能體會到這個東西的精妙,最后你會發(fā)現(xiàn)所有的基礎(chǔ)學(xué)科相互交織,又在后續(xù)應(yīng)用中相互幫助,切實體會到它們真的很基礎(chǔ),很有用。這是一種體會數(shù)學(xué)樂趣的途徑。
4.5關(guān)注應(yīng)用學(xué)科(上文介紹過一些)
沒有什么比應(yīng)用更能激發(fā)你對新知識、新工具的渴望。找一些感興趣的應(yīng)用學(xué)科教材,讀一讀,開闊眼界,為自己的未來積累資源。以下結(jié)合自己的專業(yè)(計算機(jī)視覺)和愛好說說一些優(yōu)秀的專業(yè)書籍:
學(xué)了微積分,就可以無壓力閱讀《費(fèi)恩曼物理學(xué)講義第一卷》,了解力、熱、光、時空的奧秘;學(xué)了偏微分方程,就可以無壓力閱讀《費(fèi)恩曼物理學(xué)講義第二卷》,了解電的奧秘;學(xué)了矩陣論,可以買一本《計算機(jī)視覺中的多視圖幾何》,了解成像的奧秘,編程進(jìn)行圖像序列的三維重建;學(xué)了概率論的同學(xué)應(yīng)該會聽說過貝葉斯學(xué)派和頻率學(xué)派,這兩個學(xué)派的人把戰(zhàn)場拉到了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,成就了兩本經(jīng)典著作《Pattern Recognition And Machine Learning》和《TheElements of Statistical Learning》,讀了它們,我被基礎(chǔ)數(shù)學(xué)為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提供的豐碩成果和深刻見解深深折服;讀了《Ray Tracing from the Ground Up》,自己寫了一個光線追蹤器渲染真實場景,它的基礎(chǔ)就是一點點微積分和矩陣......
高等數(shù)學(xué)的應(yīng)用實在是太多了,如果你喜歡編程,自動化、機(jī)器人、計算機(jī)視覺、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、圖形圖像、信息論和密碼學(xué)......到處都有大量模型供你玩耍,而且只需要一點點高等數(shù)學(xué)。在這些領(lǐng)域,你可能能發(fā)現(xiàn)比數(shù)學(xué)書更有趣,也更容易找到工作的目標(biāo)。
4.6找有趣的書看
數(shù)學(xué)家寫的書有時是比較死板的,但是總有一些教材,它們的作者有強(qiáng)烈的欲望想向你展示"這個東西其實很有趣","這個東西完全不是你想的那個樣子"等等,他們成功了;還有些作者,他們喜歡把一個東西在不同領(lǐng)域的應(yīng)用,和不同東西在某一領(lǐng)域的應(yīng)用集中展示給你看。這樣的書會提供給你充足的樂趣讀下去。典型代表就是國內(nèi)出版的一套《圖靈數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)叢書》,這一套書實在是太棒了,比如《線性代數(shù)應(yīng)該這樣學(xué)》《復(fù)分析:可視化方法》《微分方程、動力系統(tǒng)與混沌導(dǎo)論》,個人認(rèn)為都是學(xué)數(shù)學(xué)必讀的經(jīng)典教材,非常非常有趣。
五、多讀書,讀好書
如果只有一句話概括如何培養(yǎng)數(shù)學(xué)能力,那么就是這一句:多讀書,讀好書。因此這一步我想單獨拿出來多說兩句。
想必大家都十分精通并能熟練應(yīng)用小學(xué)數(shù)學(xué)。想讀懂代數(shù)幾何,或者退一步,想讀懂信息論基礎(chǔ),你就要挑幾本好的基礎(chǔ)教材,最好是外國人寫的,像掌握小學(xué)數(shù)學(xué)那樣掌握它。不要只看一本,找三本不同作者的書,對比著看,逐行逐字看。有的地方肯定看不懂,記下來,說不定在另一本書的某個地方就從另一個角度說到了這個東西。
如果你以后還要往后學(xué),現(xiàn)在看到的每一個基礎(chǔ)定理,以后還會用到。每一本基礎(chǔ)書,你今天放棄,明天還要乖乖重頭再來。要像讀經(jīng)文一樣,交叉閱讀對比不同教材內(nèi)容的異同。
-
信號完整性
+關(guān)注
關(guān)注
68文章
1425瀏覽量
96169
原文標(biāo)題:【充電】如何學(xué)好數(shù)學(xué)----轉(zhuǎn)給信號完整性工程師看看
文章出處:【微信號:SI_PI_EMC,微信公眾號:信號完整性】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論