学习数学的正确方法

学习数学的正确方法

原作者: Steve Yegge     译者: puto 

正确学习数学的方法是广度优先,而非深度优先.你需要生存在空间里,学习事物的名字,区分出什么是什么.



以透视的方法来对待的话,考虑用用长整除.(汗一个,感觉译的不准确)现在就举起你的手如果你能在纸上做长整除.手吗?谁呢?我可不这么认为.


回头看看在学校里学过的长除法,要是不让你觉得烦恼和愤怒才怪.当然,这是显然的,但你不一定要自己亲自去做,因为很容易用计算器来做,即使你不幸在一座没有电力的荒无人烟的小岛上.你起码还有个计算器,在的手表上,补牙的什么东东,或其他什么上面.



为什么他们还教你这些呢?为什么我们感到含混心虚讷,如果我们不能记住怎样去做?这不是好像我们需要再次知道她.除此以外, if your life were on the line,你可以运用任意大的数来做长除法.相象你被囚禁在第三世界的地牢里,那儿的独裁者是 不会放你出来的,除非你计算出 219308862/103503391.你会怎么做呢?好吧,很容易.你开始从分子减去分母,直到不能再减只剩余数为止.if pressed,你可以想个办法估计好作为十进制的余数反复来减(这种情况下,0.1185678219,Emacs M-x calc 告诉我的.够精确了! )


你也许能明白因为你知道除法就是反复的减.对除法概念的直觉是根深蒂固的.



学习数学的正确方法是忽略实际的算法和证明,对于大部分情况来说, ...:他们的名字,他们的作用,他们计算的大致步骤, (有时是)谁发明了他们,发明了多久了,他们的缺陷是什么,和他们相关的有什么.把数学当文科来学.


为什么讷?因为第一步应用在数学上的是问题的确定.如果你有一个问题去解决,并且如果你没有头绪如何开始, 这将花费你很长的时间来弄明白.但如果你知道这是个变异的问题,或者是一个凸优化问题,或者一个布尔的逻辑问题, 然后你起码能知道从哪着手开始寻找解决方案.


现在有许许多多的数学技术和整个的学科分支.如果你不知道组合逻辑是什么,甚至连听都没听说过, 那么你是不可能意识到在组合逻辑中可以找到的解决答案的问题的,难道你会么?



但那实在是个大新闻哪,因为阅读这些领域,学习实际算法,建模和计算结果的方法,记住这些名字都是容易的.在学校里他们教你链式法则,你也能回忆起他们并能运用在考试题上,但有多少学生能真正的了解他们到底意味着什么呢? 所以当他们遇到变种的链式问题时他们就不懂得如何运用公式了.让人感到讽刺的是,了解这是什么比记住如何运用公式更为容易.链式法则仅仅是如何对链式函数求导的意思,函数 x() 引用函数 g() ,你要求导 x(g()) .好,程序员知道所有和函数相关的;我们每天都使用他们,所以现在这比过去在学校更加容易能够相象出问题.


这就是为什么我认为他们以错误的方式在教数学. 对大多数高中毕业生来说,他们专门教授的内容不是可以靠经验来证明数学是如何有用的,他们教的那些恰恰是非经验式的内容.在你学习如何求导和做积分之前,你将要学习如何计数,怎样编程.



我认为学习数学最好的方法是每天花15到30分钟逛维基百科.那上面有数千数学分支的相关文章. 可以从一些你感兴趣的文章着手(比如,炫理论,或者,傅立叶变换,或者张量理论,就是能冲击你相象力的东西) 阅读.如果有什么你不理解的,就去了解那些链接.如此这般直到你累到不行.



几个月后,这么做会纵向扩展你的数学知识面.比如,你会发现一些模式--比如,数学的每个分支看上去都包括了一个有着复杂的多元版本的变量,所以线性代数将会琢建爬满你的 书单列表,直到你强迫自己学会他实际上是怎样工作的,你要下载个电子书或买本书,直到你 能从中找到乐趣.



藉着维基百科,你也能快速的找到一条了解数学基本原理的途径,条条大道通罗马.在某些领域,数学几乎总是形式化我们的"常识",所以我们能减少或证明那些领域里的新事物.对数学本身的研究就是无止境而且令人着迷的:构造形式模型本质的能力,证明,自明的系统, 规则表示,信息,和计算.



符号是个很重大的但很快被放弃的东西.数学符号是关闭你通往另一个世界的符咒.即使你熟悉累加,积分,多项式,指数,等等,如果你看到一堆符号堆彻的异常复杂时,你就把他实现的功能简单的当成一个原子操作好了,不要深究太多.



然而,从观察数学来说,尝试着明白人们正在试图解决的问题(那些已被证明了的问题某天也许会对你有实际用途), 你会开始在符号中看到相同的类型,你也不再排斥他们.比如,累加符号(大写符号-西格马)或者 product sign(大写符号-pi)起初看上去让人心里没底,即时你了解了他们的基本原理.但如果你是个程序员,你会认识到他仅仅是个循环:一个累加值,一个累乘.积分是一段连续曲线的相加,所以那不会让你郁闷太久.



一旦你习惯了数学的许多分支,和许多不同的符号的格式,你就走在了解许多数学知识的路上了.因为你不再害怕,你将会发现问题,其实他们会自动跳到你面前."嗨,"你会思索,"我 了解这个.这是乘法符号!"


这样你就能扔掉计算器了.有一个充满相象的计算器比如 R,Matlab,Mathematica,甚或是支持向量机的C语言库.但几乎所有有用的数学都是重型自动机,所以你能够让一切都变的自动化.

When Are Exercises Useful?

练习有啥用处呢?



在做了几年的业余数学爱好者之后,你打算做更多的数学,甚至你从没碰过铅笔和纸.比如, 你会一直看到多项式,所以最后你会耳濡目染的做起多项式的运算.同样的,对数,根,超越数,和其他到处出现的基本数学原理.



我还是得到了一种感觉我要亲手做许多的练习题.我正在寻找一种能够跟着证明步骤的方法,比如使用一种"貌似可信的测试",如果他们的结果看上去或多或少是对的,然后我就会拍拍屁股过去了.但如果我看着的那个说明我从来没听说过,亦或看上去是错的或不可能的情况,我就会挖更多的东西了.


这很像读程序源代码,不是么?当你读某人的代码你不需要手动模拟整个程序状态;如果你知道计算过程大致会发生什么情形,你能理智简单检测出结果.举个例子,如果结果是个列表,他们返回一个标量,可能你会挖的更深一点.但正常情况下你能扫描源代码几乎是以你阅读英文文本的速度(有时仅仅是速度上),并且你自信你理解了全部状态,同时你也许会发现任何真正令你震惊的错误。



我认为那就是数学爱好者(数学家和真正的数学迷)怎样读数学论文的,或者任何包含了许多数学的旧论文.他们做了同样的分类检查,正如在你读代码的时候所做的,但是不只是这些,除非他们不想把作者的观点扳倒.



照那样说法,我还是偶尔做数学练习.如果那些(比如代数和线性代数)又不停的跑过来,然后我就开始做些练习去确定我是真正的理解她了.


但我要强调这点:不要让练习使你分心.如果一个练习(甚或是一篇特别的文章或章节)开始让你烦恼,那就暂时丢一边继续前进.该跑路就坚决跑路.让你的直觉引导你.你会学的更多,更快,你的信心也会随之增长.


这些怎样才能帮到我?



也许不是--不能立刻奏效.但确实能帮助提升你的逻辑推理能力;好比是在体育馆做练习,你整体的能力会提升如果你每天都做一点的话.


对我来说,我已经注意到一些我已经感兴趣的领域(包括人工智能,机器学习,自然语言处理,和模式识别)大量的使用到数学.如我已经挖的有点深度的领域,我已经发现他们使用的数学不再比我在中学的学到的数学还要更难;大部分来说仅仅是不同领域.不是更难了, 并且学习使我能写(或者是在我自己的代码里使用)神经网络,基因算法,贝页斯分类器,集群算法,图像识别,和其他时髦的东西能产生很酷的应用.我常向我的朋友显宝.



我已经渐渐意识到这点,当别人给我看一篇包含了数学符号的文章我不再像突然冒了一身冷汗:组合,微分,真值表,定列式,无限系列,等等.那些数学符号现在变得容易相处了,但(像编程语言的语法)一开始的话多少还是有点让人感到有些怪异.现在我能更好的理解了,当我一点不知道正在说什么时,也不再感到自己是个不懂数学的人了.因为我知道自己是能够弄明白的.


那很好.



我会继续加油做的更好滴.我还有不少活头,有好多书和文章要读.有时我会花整个周末来读数学书,有时会数周都不再思索她.也和其他兴趣一样,如果你单纯的信任她你就会有兴趣,也能更容易的消磨时光,你可以经常一点点的尝试应用你觉得有趣的并且从中获益.


好好学习,天天数学!