发表于2024-11-23
如果世界是计算机,人生就是算法;科学是英雄主义的,却也有着可悲的统计学错误;量子物理学家进行的民意调查;提高能源效率的人类走路方式;类似GPS的罗马帝国交互地图;能够减少时差的应用程序……在这本书中,你将读到一个个有趣的数学与科技创新的故事,并激励你不断去探索世界。
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《数学与科技(全彩)》内容简介:电子工业出版社与美国科学与公众协会(The Society for Science & the Public)及其出版的《科学新闻》杂志(Science News)倾力合作,陆续推出“科学新探索”丛书,《数学与科技》正是该丛书的第六本书。本书介绍了人类对数学本质的不断追求,以及科技如何依赖数学而得以创新和进步的有趣故事。
《数学与科技》一书的文章均选自近几年《科学新闻》杂志中尤为精彩、受读者欢迎且值得阅读的文章。《科学新闻》杂志是美国专业、全面、及时的科学新闻来源之一。
美国《科学新闻》杂志(Science News)由非营利机构美国科学与公众协会(The Society for Science & the Public)出版,出版地为华盛顿特区。纸质版《科学新闻》杂志(Science News)为双周刊,同时开通了每日更新的新闻网站 (www.ScienceNews.org)。
纸质版《科学新闻》杂志拥有超过9.3万的付费订阅者,网站年独立访问量高达1200万。此外,《科学新闻》杂志在社交媒体上也十分活跃,拥有220万脸谱网粉丝和150万推特粉丝。
《科学新闻》杂志已有94年的历史,一直致力于为公众提供值得信赖的科学信息。1922年,报纸出版人爱德华?W. 斯克里普斯(Edward W. Scripps)创办了《科学新闻》杂志,最初名为Science News-letter,这是美国第一份旨在为公众提供客观严谨的科学新闻的出版物。如今,《科学新闻》杂志的使命依然没有改变,始终以“传播育人”为己任,继续将各个科学领域的重要发现传递给公众。
《科学新闻》杂志由优秀的团队撰写、编辑和设计,面向科学爱好者、希望更深了解前沿科学成果的学者,以及时刻关注其他领域发展的科学家。
“如果说数学为我们提供了对现实的描述,技术就是我们改造现实的*好手段。”
——美国《科学新闻》杂志社(Science News)
一、计算
犯罪数量可能造成误导
真实?虚幻?
脸书喜欢揭示用户政治立场、性取向以及IQ
通过电话数据分析犯罪人员的拨号情况
更快的内存加速计算
计算机科学家将会管理死者的数字遗产
相似的面容
内存升级
为什么大数据对科学有害
大数据的发展凸显科学研究对理论的需求
能够减少时差的应用程序
如果世界是计算机,人生就是算法
量子计算机运行划时代的算法
挖掘用户习惯的个性化网上购物
谷歌检索行为揭露花粉季节起伏
计算机从脸书的点赞数据中挖掘用户个性
程序决定何时弃牌
大数据,大挑战
人工智能征服“太空入侵者”“乒乓” “立体跳方块” 等游戏
脸书揭示产后抑郁症的征兆
公正的计算机证实媒体的偏见
计算机程序对决顶尖扑克玩家
短时记忆能够成为优良策略
二、数学
数学思想
物理学家进入随机模式:量子“把戏”提供了消除数字模式的方法
测试解密了海豚的数学才能
让数据有用
经典概率计算方法依赖于量子随机性?
一位数学家将费马大定理进行公理约减
量子物理学家进行的民意调查
数学中最抽象的领域是在“现实”世界中的应用
最难获得突破的领域一日内出现两个重大成果
数学用于城市的核心
《平面国》及续集将高维数学带入荧屏
素数簇必定存在
要让科学更美好,得注意统计上的缺陷
材料的光特性可能很快会扩展用于数学计算
用统计来测试统计有点不那么对劲儿
博士也答错的甄别测试数学题
做出孩子能玩的数学
重现实验比看上去要复杂得多
匹配行人行为的数学就是时机问题
生命起源可能展示了博弈论的力量
P值被禁用:杂志迈出一小步,科学跨出一大步
约翰?纳什和路易斯?尼伦伯格分享数学阿贝尔奖
让博弈论告诉你如何赢得半决赛
美丽心灵,美丽遗产
科学是英雄主义的,却也有着可悲的(统计学)错误
83 年前的数学问题得以解决
三、机器人
机器人同步跳舞:借鉴细菌沟通原理
制造滑行机器人
折叠结构促使微型机器人及工具的产生
有翼机器人的产生
模仿苍蝇的眼睛
刺激盲鼠大脑的眼睛芯片
机器人义肢的未来
从思想到行动
白蚁式机器人建造复杂结构
机器人手指伸出援助之手
可以组合成多种形状的集群机器人
遇热折叠的机器人
由爆炸供能的跳跃机器人
章鱼机器人装备带蹼手臂游得更快
混合型机器人将两台蛇形机器与飞行机器合并
赈灾机器人的发展
机械姬和人工智能一样可以探索人性
四、科技
Eureqa:少量数据挖掘自然规律
数码相机的革命:创新性光线技术
类似GPS 的罗马帝国交互地图
科技进步变噪声为音乐
爱迪生电池大转变
红外技术挖掘犯罪现场
电子产品使用后的自动降解
塑料密封高速行驶的子弹
氢燃料技术更进一步
购买医疗用品的医疗保险方案存在重大问题
击球运气会传染
微波技术简化看透物体的过程
三维打印的革命
科学演说遭遇挑战:当巨魔从桥底走出
关于时光之箭的解释一直在进行
贪婪促进财政增长,但是改革保证生存
从远处获得声音的相机
父母们就是不能理解的网络隐私二三事
埃及不会一天建造起来,但它正在飞速崛起
晶体制造交叉建筑物
三维打印建造细菌大厦
网络游戏能够提高失语症患者的阅读能力
新形状的分子结构
无线电波的曙光
管状物体相互接触的故事
随温度变化的塑料
新型金字塔建造方案
电影《模仿游戏》并未还原历史
21 世纪十大科学谜团
可以控制新闻倾向的脸书
提高能源效率的人类走路方式
基于证据的医学理论缺乏坚实的支撑证据
无线网络通信影响天气预报精度
脸书喜欢揭示用户政治立场、性取向以及IQ
研究人员利用社交媒体网络数据推断个人性格
蕾切尔?埃伦伯格
你可能会预测到具有讽刺性的福克斯新闻-嘲弄节目大部分的粉丝是民主党人士。但是结果显示,喜欢说唱歌手妮琪?米娜同时也喜欢拥抱的人群暗示了其“左倾”政治倾向。最新的研究也表明,通过人们在脸书上发表的对不同事物的喜好,能够推断出个人性格,例如政治倾向、年龄、性别以及性取向。
这项研究利用了58 000名志愿者使用脸书上一个应用产生的数据。这个应用叫“我的个性”,是由这篇论文的一位共同作者,来自英国剑桥大学的大卫?史迪威在几年前开发的。通过这个应用,参与者分析包括IQ测试结果在内的自己的个人信息,还有一些性格测试问卷结果。这些测试还涉及一些隐私信息,比如父母是否结婚、被测试者是否抽烟或者喝酒。研究人员将这些数据与志愿者曾经在脸书上点赞过的页面进行对比。利用点赞网页和性格数据进行训练之后,程序可以仅根据点赞信息预测参与者其他的一些性格。
这项研究中的许多发现是很直观,甚至是显而易见的:喜欢耶稣基督的用户很可能是基督教徒。这是研究人员在3月11日美国国家科学院院刊上发表的内容。同样,喜欢封面女郎妆的用户通常是女性,喜欢拉什?林鲍的用户通常是共和党的拥护者。但是还有一些不太明显的关联:计算机程序对用户是否吸烟的预测准确率可以达到73%,依据的内容比如有些用户喜欢重金属摇滚乐队“超级杀手合唱团”,有些加入了脸书上“一人我饮酒醉”的群组。
这个程序对男同性恋者的识别率可以达到88%,即使这其中仅有少于5%的人关注了明显与性别取向有关的东西。其实程序依赖更不明显的一些关联,比如喜欢某个电视节目,比如电视剧《绝望主妇》,或者是音乐剧《邪恶》。
还有一些看起来更偏激的关联信息:比如特别喜欢吃暴风雪冰激凌和炸薯条与高智商之间存在一定的弱关联。
“我很高兴许多发现看起来都很直观”,共同作者米甲?库辛斯基这样说。这位作者来自英国剑桥大学,研究心理学,并且长期在微软公司做兼职。
当然,直观和固有成见之间的界限很不明显。“但是计算机本身并不带有偏见”,库辛斯基说道,“它只是输出了它算出来的那些相关性。”
“令人吃惊的是,电脑可以识别到性取向”他说。他热衷于探索炸薯条和智力发育之间的关系。
这些研究所采用的方法是很可靠的,纽约大学的社交网络信息扩散的专家司南?阿拉尔说。但是程序还是在那些比较明显的特征上表现出色,比如性别、年龄,还有种族。他说,因为研究人员并没有与其他技术进行对比,很难知道他的预测能力是否能够与其他方法得到的结果抗衡,比如人口普查数据,还有选举投票记录。
“如果我想要预测你的政治倾向,但我只知道你的年龄、国别、性别,或者这三者中的任意两项,我可以做得比程序更好吗?”阿拉尔问道。
他还补充说道,所有这些数据源自于人们通过大量的在线测试所展现的,愿意和别人分享的那些个人信息。志愿者们可能并不能代表所有脸书用户的平均情况。然而这种弱点可能并不会对市场营销带来影响。
“每一个营销人员的梦想都是更多地了解他们的客户,这样他们就可以向用户提供更多有用的内容,从而得到信任,”来自亚特兰大社会媒体市场营销专家亚当?斯迪尔伯格这样说,“任何能够帮助营销者更多地了解客户的产品都是非常有价值的。”
这些研究并没有提到任何与喜欢《科学新闻》这本书有关的个性属性。但是喜欢科学的人多多少少都与高智商相关联。
数学的核心追求,自然是解决问题。牛顿发明了微积分,因为他要描述一个动态世界,一个行星环绕、流体动静的世界。欧拉花了大量精力去思考,试图理解质数在自然数领域内的分布情况。哪怕是高中学生,在几何课堂中,也要学习证明毕达哥拉斯定理的种种技巧。
研究人员和工程师发明新的技术去解决问题时,也同样迫切。他们的思想比较贴近实际,考虑的是可见的结果。他们在现实世界中发现一个问题——比如说,缺乏可靠的运输方式或者燃烧化石燃料带来的污染——然后找到方法解决。他们必须了解时间和资源带来的局限、人们的偏好和行为,但是 他们通常也必须实现来自更“纯粹”的数学实践中的想法、规则和运算。
所以,本书将数学和技术加以集合是非常合适的。虽说这两个方面看上去可能差别很大,但是它们有着共同的目标,还经常互相交互、互相促进。就拿机器人学来说,本书有一整章来讨论这个主题。约翰?霍普金斯大学的工程师希望建造能在人体内输送药物的自折叠机器人,他们向一位布朗大学的数学家请教,要他帮忙找出最精简的二维形状。不管机器人是被设计成像蛇一样爬行还是和着迈克尔?杰克逊“战栗”(Thriller)舞曲而起舞(见本书相关章节介绍),它的每个行动都是由精细的数学操作序列(也就是算法)定义的。
最近上了头条的技术发展也依赖于数学。人脑计算机界面需要理解神经基质,并对神经活动进行复杂的计算分析。光学也是数学成分很大的领域,它的进步让我们能制造更新、更好的数码相机。说到量子计算机和现有的计算机,它们的数学根源其实一样。反过来,技术也能帮助数学。一些科学家和学生使用3D打印创建物理模型来为分形模式和拓扑学的学习提供帮助。
在描述现实上,数学一直特别有用,无论我们要描绘的是行星行动、城市特性,还是生命的起源,都离不开数学。有人甚至相信,现实产生于数学规则。汤姆?希格弗莱德在一篇关于细胞自动机的文章(本书有收录)中写道,那些前卫的思想家们不再把世界看作一架机械钟(如同牛顿时代所认为的)或者是一台蒸汽机(如同19世纪物理学家所看作的)。他写道,“如今不少科学家把自然看作一台计算机”。
如果说数学为我们提供了对现实的描述,技术就是我们改造现实的最好手段。卫生、能源生产、通信等方面的进步,改善了全世界人们的生活。陶哲轩发表他对埃尔德什差异问题的证明后所说的一段话,既能用在他的数学成就上,也能用在技术进步上:“解决这样一个问题的过程,通常会为解决其他更复杂的问题提供一些技巧。”
美国《科学新闻》杂志社(Science News)
2017年1月
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