數(shù)學(xué)衩椒，原本是很實(shí)實(shí)在在的學(xué)科尤误，然而經(jīng)歷了多年的發(fā)展卻已經(jīng)變得越來越抽象，結(jié)果就是大多數(shù)人很難對(duì)數(shù)學(xué)的了解上升的更高的水平撮慨，一開始我是比較討厭數(shù)學(xué)的竿痰，我的數(shù)學(xué)一直倒不是很好，當(dāng)然也不是很差的那種砌溺。
在之后的人生道路上影涉，我開始逐漸意識(shí)到數(shù)學(xué)的重要性，時(shí)不時(shí)也被數(shù)學(xué)的魅力所吸引规伐。我開始嘗試從數(shù)學(xué)的角度思考一些問題蟹倾，并且獲益匪淺，比如將遞歸問題用數(shù)學(xué)中的歸納推理來考慮猖闪。Google中的新聞分類完全是計(jì)算機(jī)完成的鲜棠，其中用到的是余弦相似性，也就用到了我們高中之前一直接觸到但又不知如何應(yīng)用的三角函數(shù)培慌，仔細(xì)想想豁陆，在新聞分類上應(yīng)用余弦相似性的效果確實(shí)會(huì)比Pearson相關(guān)性更好。還有著名的PageRank算法中應(yīng)用的圖論知識(shí)以及其中應(yīng)用的TF-IDF（我也一直懷疑TF-IDF使用的合理性检柬，最終發(fā)現(xiàn)有人從信息論中找到了證明献联，證明TF-IDF是合理的）竖配。矩陣的奇異值分解可以應(yīng)用于圖像壓縮算法何址，當(dāng)然，奇異值分解的應(yīng)用絕不僅僅如此进胯。
我深深感受到了數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)聯(lián)系的重要性用爪，也深信計(jì)算機(jī)科學(xué)來源于數(shù)學(xué)。當(dāng)初胁镐，發(fā)明分析機(jī)的查爾斯·巴貝奇在自己的實(shí)驗(yàn)室迷迷糊糊地看著數(shù)學(xué)表（當(dāng)初的數(shù)學(xué)表是人工計(jì)算的偎血，經(jīng)常出錯(cuò)），同事看到他這樣便問他在干嘛盯漂，查爾斯·巴貝奇回答：“我正在考慮這些表也許能用機(jī)器來計(jì)算颇玷！”。于是差分機(jī)就這樣發(fā)明了（很可惜的是就缆，查爾斯·巴貝奇盡其一生也未能制作出運(yùn)算精度為20位的大型差分機(jī)）帖渠，可以說差分機(jī)就是計(jì)算機(jī)的早期模型，人們發(fā)明計(jì)算機(jī)最早也是為了解決數(shù)學(xué)計(jì)算問題的竭宰。
事實(shí)上空郊，有了數(shù)學(xué)的支撐份招，計(jì)算機(jī)科學(xué)才得以快速發(fā)展起來。關(guān)系數(shù)據(jù)庫為何經(jīng)久不衰狞甚，我想也是其中關(guān)系代數(shù)的支撐锁摔，不然面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫早就取代了關(guān)系數(shù)據(jù)庫。
我不得不佩服數(shù)學(xué)的神奇哼审，好久以前買了一本書——《圖靈的秘密》谐腰，說實(shí)話，這本書的后半部分內(nèi)容我并沒有看懂棺蛛，但還是很佩服圖靈能用數(shù)的可計(jì)算性理論來研究計(jì)算機(jī)怔蚌，至少已經(jīng)證明計(jì)算機(jī)并不是什么事情都能干的。
