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數(shù)學(xué)，科學(xué)的皇后；算術(shù)，數(shù)學(xué)的皇后，數(shù)學(xué)知識蘊(yùn)藏于生活中的點(diǎn)滴，數(shù)學(xué)小報就是熟悉的一個縮影。百分網(wǎng)小編精心整理了數(shù)學(xué)小報內(nèi)容，希望對你有用!
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數(shù)學(xué)小報內(nèi)容內(nèi)容：大海邊的阿基米德
大海邊的阿基米德
阿基米德11歲那年，離開了父母，來到了古希臘最大的城市之一的亞歷山大里亞求學(xué)。當(dāng)時的亞歷山大里亞是世界聞名的貿(mào)易和文化交流中心，城中圖書館異常豐富的藏書，深深地吸引著如饑似渴的阿基米德。 當(dāng)時的書是訂在一張張的羊皮上的，也有用莎草莖剖成薄片壓平后當(dāng)作紙，訂成后粘成一大張再卷在圓木棍上。那時沒有發(fā)明印刷術(shù)，書是一個字一個字抄成的，十分寶貴。阿基米德沒有紙筆，就把書本上學(xué)到的定理和公式，一點(diǎn)一點(diǎn)地牢記在腦子里。阿基米德攻讀的是數(shù)學(xué)，需要畫圖形、推導(dǎo)公式、進(jìn)行演算。沒有紙，就用小樹枝當(dāng)筆，把大地當(dāng)紙，因?yàn)榈孛嫣�，寫上去的字跡看不清楚，阿基米德苦想了幾天，又發(fā)明了一種"紙"，他把爐灰扒出來，均勻地鋪在地面上，然后在上面演算。可是有時天公不作美，風(fēng)一刮，這種"紙"就飛了。
一天，阿基米德來到海濱散步，他一邊走一邊思考著數(shù)學(xué)問題。無邊無垠的沙灘，細(xì)密而柔軟的沙粒平平整整地鋪展在腳下，又伸向遠(yuǎn)方。他習(xí)慣地蹲下來，順手撿起一個貝殼，便在沙灘上演算起來，又好又便捷�；氐阶〉兀⒒椎率峙d奮地告訴他的朋友們說："沙灘，我發(fā)現(xiàn)沙灘是最好的'學(xué)習(xí)地方，它是那么廣闊，又是那么安靜，你的思想可以飛翔到很遠(yuǎn)的地方，就象是飛翔在海面上的海鷗一樣。"神奇的沙灘、博大的海洋，給人智慧，給人力量。打那以后，阿基米德喜歡在海灘上徜洋徘徊，進(jìn)行思考和學(xué)習(xí)。從求學(xué)的少年時代開始一直保持到生命的最后一息。公元前212年，羅馬軍隊攻占了阿基米德的家鄉(xiāng)敘拉古城。當(dāng)時，已75歲高齡的阿基米德正在沙灘上聚精會神地演算數(shù)學(xué)，對于敵軍的入侵竟絲毫未覺察。當(dāng)羅馬士兵拔出劍來要?dú)⑺臅r候，阿基米德安靜地說："給我留下一些時間，讓我把這道還沒有解答完的題做完，免得將來給世界留下一道尚未證完的難題。"
數(shù)學(xué)小報內(nèi)容資料：數(shù)學(xué)之美
這一系列文章的作者是google公司的科學(xué)家吳軍。他畢業(yè)于清華大學(xué)計算機(jī)系(本科)和電子工程系(碩士)，并于1993-1996年在清華任講師。他于1996年起在美國約翰霍普金斯大學(xué)攻讀博士，并于XX年獲得計算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。在清華和約翰霍普金斯大學(xué)期間，吳軍博士致力于語音識別、自然語言處理，特別是統(tǒng)計語言模型的研究。他曾獲得1995年的全國人機(jī)語音智能接口會議的最佳論文獎和XX年eurospeech的最佳論文獎。
吳軍博士于XX年加入google公司，現(xiàn)任google研究院資深研究員。到google不久，他和三個同事們開創(chuàng)了網(wǎng)絡(luò)搜索反作弊的研究領(lǐng)域，并因此獲得工程獎。XX年，他和兩個同事共同成立了中日韓文搜索部門。吳軍博士是當(dāng)前google中日韓文搜索算法的主要設(shè)計者。在google其間，他領(lǐng)導(dǎo)了許多研發(fā)項(xiàng)目，包括許多與中文相關(guān)的產(chǎn)品和自然語言處理的項(xiàng)目，并得到了公司首席執(zhí)行官埃里克.施密特的高度評價。吳軍博士在國內(nèi)外發(fā)表過數(shù)十篇論文并獲得和了近十項(xiàng)美國和國際專利。他于XX年起，當(dāng)選為約翰霍普金斯大學(xué)計算機(jī)系董事會董事。
正是他在信息檢索與自然語言處理領(lǐng)域中的一系列工作，使他講述了我所看到的內(nèi)容-數(shù)學(xué)之美。
看了數(shù)學(xué)之美，立即聯(lián)想到了金庸小說中的武林高人，總是把一套大多數(shù)人都會的入門功夫使得威力無比，擊潰眾多敵者。東西放在那，它的威力如何，并鍵在于使用者，武術(shù)如此，數(shù)學(xué)同樣如此。
于我而言，語音視別是一類高科技，作為非專業(yè)人土，深覺高奧。但看完數(shù)學(xué)之美之后，頓感驚詫，原來如此深奧東西的解決方法自己也學(xué)過，并且理工科讀過大學(xué)的人都學(xué)過，那就是統(tǒng)計學(xué)中的條件概率p(a/b)，即b事件發(fā)生條件下a事件發(fā)生的概率。
如果s表示一連串特定順序排列的詞w1，w2，…，wn，換句話說，s可以表示某一個由一連串特定順序排練的詞而組成的一個有意義的句子。現(xiàn)在，機(jī)器對語言的識別從某種角度來說，就是想知道s在文本中出現(xiàn)的可能性，也就是數(shù)學(xué)上所說的s的概率用p(s)來表示。利用條件概率的公式，s這個序列出現(xiàn)的概率等于每一個詞出現(xiàn)的概率相乘，于是p(s)可展開為：
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)…p(wn|w1w2…wn-1)
其中p(w1)表示第一個詞w1出現(xiàn)的概率;p(w2|w1)是在已知第一個詞的前提下，第二個詞出現(xiàn)的概率;以次類推。不難看出，到了詞wn，它的出現(xiàn)概率取決于它前面所有詞。從計算上來看，各種可能性太多，無法實(shí)現(xiàn)。因此我們假定任意一個詞wi的出現(xiàn)概率只同它前面的詞wi-1有關(guān)(即馬爾可夫假設(shè))，于是問題就變得很簡單了。現(xiàn)在，s出現(xiàn)的概率就變?yōu)椋?/p>
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w2)…p(wi|wi-1)…
(當(dāng)然，也可以假設(shè)一個詞又前面n-1個詞決定，模型稍微復(fù)雜些。)
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