數字輯凶：美劇中的數學破案 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《數字輯凶：美劇中的數學破案》以哥倫比亞廣播公司的黃金檔熱播刑偵電視連續劇《數字追凶》為話題，基思·德夫林（在空中談話節目《周末》中被廣大聽眾稱為“數學夥計”）和加裏·洛登（《數字追凶》的首席數學顧問）聯袂閤作，解釋瞭現實生活中美國聯邦調查局特工和其他執法機構如何使用數學工具來抓捕和指控罪犯。從法醫學到反恐，從黎曼猜想到圖像增強技術，德夫林和洛登通過極具說服力的案件，展示瞭當代數學在罪案偵查中發揮的重要作用。
　　在《數字輯凶：美劇中的數學破案》中，你將發現數學能用於，而且已經用於與現實犯罪作鬥爭並抓獲瞭真正的罪犯。

作者簡介

基思？德夫林（Keith Devlin，1947―）是美國加利福尼亞州莫拉加市聖瑪麗學院科學係主任，斯坦福大學語言與信息研究中心高級研究員，美國科學院數學科學教育委員會委員，世界經濟論壇成員，美國科學促進會成員，美國全國公共電颱數學普及節目主持人。他是22本書的作者，其中包括《數字化的生命》（Life by the Numbers）、《數學：模式的科學》（Mathematics：The Science of Patterns）與《韆年難題》（The Millennium Problems）等。加裏？洛登(Gary Lorden)，美國加州理工學院數學係教授。哥倫比亞廣播公司電視連續劇《數字追凶》首席數學顧問。

精彩書評

　　我們每天都在使用數學，預報天氣、查看時間，還有……數錢。數學絕不僅僅隻是方程和公式，它是邏輯的，是有理的，它使人們通過思考來解決所麵臨的各式謎題。
　　——網絡評論

目錄

1．尋找熱區——犯罪的地理分析技術
2．使用統計101與犯罪作鬥爭
3．數據挖掘——在大量的信息中找齣有意義的模式
4．字跡什麼時候第一次齣現在牆上——改變點檢測
5．圖像的增強和重構
6．預言未來——貝葉斯推理
7．DNA圖譜分析
8．密碼——編碼與解碼
9．證據有多可靠——對指紋的懷疑
10．點間連接——網絡的數學
11．囚徒睏境、風險分析和反恐怖主義
12．法庭上的數學
13．賭場中的犯罪——用數學攻擊係統
附錄：《數字追凶》前三季劇情中的數學概要

精彩書摘

　　熱區中的每一名嫌疑人都被有關DNA的證據刷清瞭嫌疑，偵查遭到瞭挫摺。但是隨即他們運氣來瞭。偵查負責人麥剋（Mac，全名McCullan Gallien）收到瞭一條匿名舉報的信息，檢舉一名未必可能的犯罪嫌疑人——鄰近機構的代理司法長官。由於這隻是已獲得的堆積如山的舉報信息中的又一條，麥剋傾嚮於僅把它歸檔瞭事，但是一時興起的他決定查一下這個代理司法長官的地址。結果甚至連靠近熱區都談不上。不過他仍然感到有什麼在牽引著他，他又深入挖掘瞭一下。這次他中瞭“頭奬”。這個代理司法長官以前居住在另一個地方——就在熱區中！從一個香煙頭收集來的DNA證據與從犯罪現場采集來的相符閤。此人被逮捕瞭，羅斯莫則迅速成為犯罪偵查圈內的著名人物。
　　有趣的是，當霍頓和法拉奇基於真實案例編寫《數字追凶》試播集的劇本時，他們不可抗拒地在結尾處把同樣戲劇性的麯摺編寫瞭進去。當查利第一次使用他的公式時在熱區的嫌疑人中也沒有發現相符的DNA，就像羅斯莫的公式在拉斐特發生的那樣。查利堅定地相信他的數學分析，所以當丹告訴他搜索的結果為零時，一開始他拒絕接受這一結果。“你們一定把他漏掉瞭。”他說。
　　遭到挫摺心情不佳，查理和丹聚在他們父親艾倫的屋子裏交談，艾倫說，“我知道不是數學的問題，查利。一定是其他問題。”這一提醒促使丹認識到尋找殺手的住所可能是個錯誤的目標。“如果試圖在我住的地方找到我，你可能會失敗，因為我幾乎從不住在那裏，”他提示說。“我一直在工作。”查利抓住這條提示設計瞭一條不同的進攻路綫，通過修改他的計算來尋找兩個熱區，一個可能包含這個殺手的住所，而另一個是他的工作場所。這次查利的數學管用瞭。丹成功地確定瞭殺手的身份，並恰好在這個罪犯正要殺害另一個被害人之前抓住瞭他。
　　現在，羅斯莫的環境犯罪學研究公司提供專利産品計算機軟件包Rigel，同時包括教他們如何使用它來有效地破案。羅斯莫自己則奔波於全世界，去亞洲、非洲、歐洲以及中東，協助刑事調查，給警察和犯罪學傢上課。要熟練掌握這個程序以適用於一個特定罪犯的行為癖性，需要受羅斯莫或他的一名助手培訓兩年。
　　Rigel並不是每次都贏得很大的勝利。例如，羅斯莫也被請來參加偵破臭名昭著的環形路狙擊手案，這是一起發生在2002年10月的3個星期裏的案件，共有10人被殺，3人重傷，2名連環殺手在華盛頓特區和周邊地區作下此案。羅斯莫得齣的結論是狙擊手的基地是在華盛頓北郊的某個地區，但後來證明這兩個殺手並不居住在這一地區，他們遷移得太頻繁瞭，因而用地理分析技術無法確定地點。
　　Rigel並不總是管用的事實，對於任何瞭解把數學應用子雜亂無章的人類現實世界時會發生些什麼的人來說並不突然。許多人脫離他們的中學數學經驗來思考，認為使用數學去解決問題時隻有正確的或錯誤的兩種方法——在許許多多情況下，老師的方法是正確的而他們自己用的則是錯誤的。但情況遠非如此。當你在那些物理條件非常確定的情況下運用數學時，隻要用得正確，數學總是能給你正確的答案，諸如計算一架噴氣式客機從洛杉磯飛到紐約需要多少燃料。（那就是說，隻要你給齣有關機身、乘客和貨物的總重量以及風力等準確數據，數學將給你正確的答案。如有一個關鍵數據被漏輸進數學方程中，幾乎總是會給齣不正確的答案。）但是當你把數學用到諸如犯罪問題此類的社會問題時，很少能給齣如此涇渭分明的結果。
　　建立那些捕捉某個實際活動的一些要素的方程組，叫構建一個“數學模型”。在構造某一事物的物理模型時，譬如說研究風洞中的一個飛行器，重要的是要得到包括尺寸大小、所用材料的各項真賣情況。而在構建一個數學模型時，要得到的是恰如其分的正確行為。例如，利用數學模型的天氣預報要預報齣下雨的日子為陰雨，有太陽的日子為晴天，這纔是有用的。建立模型_的第一步通常是很艱巨的。用此模型去“做數學”——即求解組成此模型的方程組——一般來說要容易得多，特彆是使用計算機的話。預報天氣的數學模型常常齣錯，因為天氣有太多的復雜情況（俗話說，“天有不測風雲”）需要數學以很高的精度去捕捉。
　　正如我們將在以後的章節中看到的那樣，在用數學解決現實世界中的問題時．特彆是涉及人的那些問題，通常是沒有“一條光明大道”的。當遇到《數字追凶》中查利麵臨的那些挑戰——確定犯罪地點、跟蹤疾病的擴散或假幣的流動、預測恐怖分子選擇的目標等等——的時候，一個數學傢不能僅僅隻是列齣方程並解此方程。需要一種高超的技術，把信息和數據匯集拼湊起來，選擇描寫狀態的數學變量，然後用一組方程來建立它的模型。即使當一名數學傢已建立瞭一個模型，也還有如何去求解它的問題，是用近似計算。還是解析計算，還是計算機模擬。這個過程的每一步都要求有判斷力和創造性。兩個獨立工作的數學傢（不管他們是多麼地優秀），如果他們確實能夠給齣有用的結果，這兩個結果很可能不是完全一緻的。
　　於是，毫不奇怪，在地理分析技術領域裏，羅斯莫有競爭者。阿拉斯加大學司法中心的格羅弗·戈德溫（Grover M．Godwin）博士，《獵捕連環掠奪者》一書的作者，開發瞭一個名叫Predator（掠奪者）的計算機軟件包，使用數學統計中一個叫做多元分析的分支．通過分析犯罪地點，被害者最後在什麼地方露麵，屍體在什麼地方發現等來確定一個連環殺手的居住地。內德·利文（Ned Levine），一名休斯敦地區的城市規劃師，為國傢司法研究所（美國司法部的一個研究部門）開發瞭一個名叫Crimestat的計算機程序。它使用被稱為空間統計學的技術來分析連環犯罪數據，它也能用來幫助研究人員們理解諸如交通事故或疾病暴發的模型。還有英格蘭利物浦大學的一名心理學教授和那裏的偵查心理學中心主任戴維·坎特（DavidCanter），也開發瞭他自己的計算機程序Dragnet，並有時將此軟件免費提供給研究人員。坎特指齣，到目前為止，還沒有任何人將各種用於確定連環犯罪案的計算機數學係統應用於同一個案例．從而進行麵對麵的比較。在一次采訪中他還說，長久來看，他的程序和其他的程序會被證實至少和Rigel一樣精確。
　　……

前言/序言

　　2005年1月23日，一部名為《數字追凶》的刑偵電視連續劇首播。這部由尼剋·法拉奇夫婦和謝裏爾·霍頓編寫劇本的電視連續劇是派拉濛電視網絡公司（Palamount Network Television）拍攝的，好萊塢資深導演裏德利·斯各特（Ridley Scott）和托尼·斯各特（TonyScott）的加盟使它贏得瞭廣大觀眾的喝彩聲，他們執導的電影有：《異形》、《壯誌淩雲》、《角鬥士》等。自播齣以來，《數字追凶》自然而然地擊退瞭競爭對手成瞭星期五晚上該電視劇播齣時段中的收視冠軍。

　　使大傢驚奇的是劇中兩個英雄之一竟是一位數學傢，而且許多行動涉及數學。查利·埃普斯作為一名教授，利用強有力的數學技巧幫助他的哥哥丹（一名聯邦調查局特工）找齣並抓住罪犯。許多電視劇觀眾以及有些評論傢曾評論說，這些故事很具娛樂性，但基本前提很牽強：你不能簡單地利用數學去破案。然而本書卻證明，他們錯瞭。你可以利用數學去破案，雖然並非對每一案例都可行，但執法機構常常能使數學成為在對犯罪無休止的戰鬥中的有力武器。事實上，正如我們將在下一章中討論的，此連續劇的第一集就是以現實生活中的一個案例為基礎的。

　　我們打算用非技術性的方式來描述目前對警察、中央情報局和聯邦調查局有用的一些主要數學技巧。這些方法大部分已在《數字追凶》的劇本中被提及，在頻繁地將我們的解釋與播齣的劇情相聯係的同時，我們的注意力集中於這些數學技巧以及它們如何能被執法者所使用。另外我們也描述一些實際的案例，在這些案例中，數學對破案起瞭作用，雖然在電視劇中並沒有運用過——至少沒有直接運用。

　　在許多方麵，《數字追凶》類似於一部優秀的科學小說．以正確的物理和化學知識為基礎。每個星期，《數字追凶》播齣一集情節跌宕的故事，在這個故事的敘述中實際可行的數學起瞭關鍵作用。《數字追凶》的製片人竭盡全力來確保劇中使用的數學知識是正確的，所演示的應用是可能的。雖然有些案例觀眾看來是虛構的；但它們確實發生瞭，而有些案例則是非常可能發生的。這部電視連續劇采用瞭某些戲劇性手法，但本書沒有。在本書中，你將發現數學能用於，而且已經用於與現實犯罪作鬥爭並抓獲瞭真正的罪犯。

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京東的服務很好。

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本來以為隻有英文原版，想不到已經有簡體譯本，非常好

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沒有多麼高深的內容，當休閑讀物可

評分☆☆☆☆☆

看書名以為內容會像小說一樣跌宕起伏、麯摺離奇，但讀下來覺得內容一是散亂，章節之間沒有緊密的邏輯聯係；二是故作高深，觀點牽強，不能令人信服。總之，形式大於內容。

評分☆☆☆☆☆

京東的服務很好。

評分☆☆☆☆☆

這是值得一看的一本書。

評分☆☆☆☆☆

書嘛...還不錯，如果按照書上去做...

評分☆☆☆☆☆

很好,很喜歡,不過數學應用偏重於數據挖掘,統計分析這一方嚮

評分☆☆☆☆☆

大學三年，聊天時有時會聽到一些奇怪的言論，比如：“現在學的這些東西有什麼用，大學怎麼都教這些過時的東西。“ 誠然大陸學校有時會教授一些過時的東西，譬如聽說有的學校還教授vb和fortran這樣的語言，但我知道這話常常針對數學、通信原理、數電、模電這類的基礎理論的，背後的潛颱詞是：”工作以後都是用現成的芯片、工具，這些幾十年上百年曆史的理論能有什麼用。“ 說這樣話的人通常都沒有任何學習的覺悟，除瞭為對付考試啃一啃課本，他們從來不願意去翻任何知識性書籍，也從來不會好奇他們學的這些基礎理論到底有什麼作用，他們恨不能直接學一門類似於”嵌入式開發“這種實用的技術，然後最好這門”技術“能一勞永逸管一輩子飯碗呢 。 　　 　　每一次我都想反駁，可我又沒法反駁，因為我也說不清楚這些基礎理論到底是如何服務於具體技術的，而它們在實踐中又為什麼非常重要。所以當讀到吳軍博士的這本《數學之美》時，我發現這本書解答瞭我和很多學IT的本科學生長期以來的睏惑，連續兩天手不釋捲讀完，深深被書裏精彩的內容吸引住瞭。 　　 　　個人感覺這本書非常適閤信息領域大三、大四階段的學生閱讀，讀得早瞭，會因為有些課程沒有學過不能讀懂或者讀來沒有感覺，讀得遲瞭恐怕就會感慨怎麼沒有早點讀到這本書。 　　 　　我們本科階段學習的那些"綫代、統計、圖論、通信原理時常常會懷疑這些理論到底有什麼用呢？讀瞭這本書算是長瞭見識，原來這些理論還可以這麼玩。比如計算機自然語言處理可以抽象成非常簡單的通信模型和統計學模型，然後一個簡單條件概率公式加上一個馬爾可夫假設就可以做到機器翻譯和語音識彆......比如簡單的布爾代數就是支撐搜索引擎索引的數學基礎，一個漂亮的page rank矩陣乘法迭代加上一個非常符閤直覺卻有信息論支撐的TF-IDF公式，就可以非常大程度地改善搜索結果的質量......比如餘弦公式竟然能夠用來做新聞分類!？綫性代數除瞭可以用來解方程組，那些莫名其妙不知乾嘛用的特徵值、奇異值居然可以用作內容聚閤分類!？ 　　 　　讀瞭這本書之後纔真心信服，原來這些數學知識除瞭用作科學傢們的頭腦遊戲以外，確實有非常令人驚嘆的實際應用。得益於吳軍博士深入淺齣的宏觀講解，和恰到好處的細節展現，讀者很容易能感受到，數學縱使在計算和證明上有許多繁瑣巧妙的細節，但數學模型本身卻是高度簡潔高度具有概括力的，一些看似毫不相關的領域居然可以用同一個簡單的數學模型來構建（比如新聞分類背後的餘弦定理）——我想，這大概就是所謂的數學之"美”瞭吧，它是紛繁技術細節背後最曼妙的骨架，沒有一絲纍贅，簡潔、和諧、有力。 　　 　　讀這本書的過程也是數學建模思維訓練的一種訓練，相信很多參加過數模訓練的同學都會同意數模訓練在思考實際問題時帶來的好處。閱讀本書，更能體會到數學建模思維在工程實踐領域中的重要作用。作者在書中數次提到，在工程領域有時候靠瞎湊也能夠得到一個湊閤可用的結果，但長期來看維護這些瞎湊搭起來的東西代價非常巨大，不僅結構混亂醜陋，而且由於說不清瞎湊背後的道理，在以後的修改維護時也根本無從下手；反之，如果從更高的數學模型層麵去抽象問題，去尋找一個正確的模型框架，就可以有條理地慢慢去填充細節，逐漸達到完善。這樣的解決方案不僅能達到需求，而且結構清晰道理明瞭，便於日後的維護和修正（這大概也是數學之美的另一種錶現吧）。作者在後記裏是這樣說明他的寫作意圖的：“我更希望讓做工程的年輕人看到信息技術行業正確的做事情的方法。”作為一個寫代碼和做實驗常常沒有厘清框架思路，在實驗中用湊來得齣正確結果的學生碼農，讀到這些教誨時，我感到十分汗顔。 　　 　　關於用數學建模思維去宏觀把握問題的研究方嚮，書中的一個例子讓人印象深刻：作者介紹瞭用信息論的模型來思考如何改善搜索引擎的結果，即改善搜索結果的本質是引入更多的信息，所以在信息不夠的時候應該做的是如何多問一問用戶，除此之外在細節處玩弄數學公式和算法是不可能有效果的，而更糟的結果是引入人為的乾預——它在滿足部分用戶的需求同時，必然使其他用戶得到更糟糕的結果。 　　 這本書同時也是一本科研方法論的啓濛讀物。本科階段，我們接觸科研的機會並不多，即使參加瞭一些大學生科研立項活動，在這方麵也不足以得到足夠的視野。這本書在介紹信息技術背後數學原理的同時，也講瞭很多技術背後科學傢們的故事以及他們從事科學研究的方式方法，故事生動翔實富有教益，是一本優秀的科研方法論讀物。書中富有啓發的故事有不少，比如：通信領域齣身的賈裏尼剋教授采用通信領域的模型方法打破瞭傳統計科基於規則的思維，為自然語言處理建立瞭統計學模型的框架，這個故事給人的啓發是跨界思維和學科融閤非常重要，因此很多知識即使看上去沒有直接用途，也不要輕下結論，廣泛地聯係和運用所學的知識，並且用數學思維去抽象和提煉它們，找尋共通點，常常會有瞭不起的創造。

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