物理之美观后感（精选10篇）
物理之美观后感1
见到吴军的另一本书《数学之美》，唤起了很深的兴趣，所以很快把书看完了，普及了好多基础的知识的同时也启发了很多想法，觉得很爽。
我自己在交学院的是文科（尽管没怎样上过课），中学、初中、高中都是一路出席物理大赛，名次都还不错，也因而没有出席高考、高考，一路保送，自己对数学有很深的爱情，同时女同事学院也是物理系，有点懊悔的学院选了个并不感兴趣的专业（师大当时容许我随意选专业物理学的进化读后感，我没有跟母亲商量自己选了船舶制造）。看这本书的过程中找到了好多小学在看大赛书的觉得，上面提及的好多机率论（不方程）、图论、数论的知识是中学物理比赛复试的重点，小学的时侯早已研究的很深了，不过学院荒废了以后也忘得差不多了，书中提及的好多定律还很有亲切感
书名称作《数学之美》，变得有些太大，虽然更多的是吴军在做搜索相关工作用到的物理模型的介绍与总结，提及的物理部份大多集中在机率论、图论、数论领域，所以书名太大了，可能hax说得对，其实是出版社为了卖书取得名子
不得不说吴军是一个你们，文字中才能透漏出你们的气度，书中不断的穿插着各类历史上的大科学家以及科技领域的你们的小故事甚至八卦，从文字中特别才能感遭到吴军是一个和她们一个层次的人（虽然他自己会自夸说是一个二流的工程师之类）
书中具体的模型就不介绍了，说几点我学到的知识（仅仅皮毛），能列下来的都是看完还有点印象的：
1.在互联网的世界中，信息是怎样量化的，信息熵是如何回事？有啥用？
2.搜索领域中，语言是怎样统计的，尤其是怎样通过机率模型进行动词
3.搜索引擎是怎样工作的—网络爬虫是如何回事儿
4.是如何回事？为了解决哪些问题？
5.密码与揭秘领域的物理模型，尤其提及的二战时侯的各类揭秘的轶事儿，提及的电视剧《暗算》打算抽空看下
6.拼音输入法的物理模型
7.、文本手动分类的模型
……
看完以后最大的体会就是：
1.物理模型巨大作用，促使着新技术的发展
2.攻城师是一个伟大的职业，才能运用这种知识转化为生产力，特别流弊
3.书中提及了好多物理模型都是在不断的进化、改良、升级，也就是说有人不断的在做优化，会有不断更好的模型、更新的技术出现，跟得上技术的发展可能也是比较重要的，否则好多人仍然在做某一点上的持续优化就没有意义了。
但同时技术很大的作用是拿来解决实际问题的，书中提及的各个物理模型、各种方式都是为了解决人们的需求或则业务的需求，虽然公司不是科学研究所，所以追求通过技术直接解决用户需求或则弄成易用的工具给业务人员、运营人员来间接解决用户需求是挺重要的，可能不是技术人员觉得做到80分就可以了，而是用户、使用工具的人认为做到80分是一个重要的评判
提及工具，想到赵赵说过的一句话：不好用就等于没有，可能就是这个点，同时运用工具的人必须好好的运用，假如用不好甚至不用就太对不住技术了。
物理之美观后感2
《数学之美》，一个从事多年工作的微软研究员眼里的物理。令我大饱眼福的是，学院上面的物理知识竟能这么广泛运用到了计算机行业中。
在语音辨识、翻译，还有密码学领域，有着许多基于机率统计的模型和思想。其实，贝叶斯公式是基础，应用到蕴涵马尔科夫链模型，神经网路模型。
在搜索中，一些相关性的估算，无不用到了机率的知识。在新闻分类中，用到了一些有关矩阵特点值、相似对角化的知识。其实，在图象处理方面，矩阵变换堪称是无处不在。另外，在辨识方面，有一些通讯模型，涉及到了信道、误分辨率、信息熵。
近来刚开学也没哪些事，所以就想随意找几本书看一下，但最好别是那个太深奥艰涩的书。8月份仍然到现今，吴军写的这本12年5月出版的《数学之美》一直盘踞易迅、亚马逊等各大网上商城科技类图书的榜首，其实，还有早些时侯出版的《浪潮之巅》也排在很靠前的位置。心想市场的力量应当能帮我挑出好书吧，于是就从图书馆借了一原本，仍然到明天早上把它给看完了。
因而想写一点东西来总结、反思一下，总之刚开完班会也没哪些事干。
写在上面的建议：假如你不厌恶物理的话，强烈推荐这本书，网上也可以下到电子版，不过阅读觉得上还是很不一样的。
屁话就不多说了，《数学之美》其实是一本科普类的读物，所面向的是接受过普通高等教育的人，完全不须要在特定领域有很深的功底就可以读懂，大约懂一点线性代数、概率统计、组合物理、信息论、计算机算法、模式辨识最好（尽管列出了如此多，虽然有些不懂也没关系……），所以尤其适宜信科的人看。内容大部份是和人工智能、计算机相关的，这并非我所学的专业，但作者比较擅长将看似复杂的原理用简明的语言抒发下来，所以可读性还是挺好的。
吴军是北大学院结业的，之前任职于物理学的进化读后感，后来到了腾讯，这种文章都是发表在黑板报上的，后来经过了重画，所以网上下载的和书本内容有所差别。因为吴军本人是研究自然语言处理和语音辨识的，所以统计语言模型的东西可能会多一点，不过我认为这丝毫不阻碍全书物理之美的诠释……感觉收获还是挺多的，知识上的'有一些，但更多还是思维方法上的。作者举了好多反例企图让人明白好多看似复杂的高科技背后，基本原理虽然是超乎预料简单的（其实，必须承认第一个想到那些方式的人还是十分了不起的……）。例如高确切率的机器翻译，看起来似乎是计算机才能理解各粤语言，隐藏在背后的却是很多具有学院理科学历的人都十分清楚的统计模型和机率模型；再例如拼音输入法的物理原理，初期的研究主要集中在减短平均编码宽度，例如以前流行一时的五笔输入法，而现在真正实用的输入法却是有好多信息冗余、编码宽度比较长的拼音输入法，作者从信息论和市场的角度做了简单的论述；又例如新闻的手动分类，许多非IT领域的人可能会觉得计算机可以看懂新闻并进行分类，而实际上只是特点向量的抽取、多维空间中向量倾角的估算，十分特别简单，即便学过一点线性代数的人绝对是一看就懂的……当然，完美的实现还须要考虑好多细节和现实的情况，但这并不是这本书所关注的地方，物理之美在于其简约而不是繁杂。
不仅对于具体信息技术的分析之外，作者还花了很大篇幅来讲一些杰出人士的成长过程，非常是把这种人的成长经历和中国中学生的成长经历作对比。即使作者并没有明说，但字里行间多少流漏出对于中国高等教育以及好多中国企业的批评，一是教育的矫饰性，欠缺修身的独立思索的环境，虽然学了一堆理论也难有用武之地，自然也就缺少创新性的成果；二是中国企业的短视，大部份都不舍得在新框架开发上投资，而是坐享学术界和美国企业的研究成果。
总结一下呢，《数学之美》事实上不能带给你编程能力的提高，也无法让人的语文水平有显着的提高，但它在很大程度上让你跳出教科书式的冗长细节的禁锢，才能从更宏观的角度来思索信息世界背后的物理引擎的运行原理，让人明白看似很中级、复杂的东西背后似乎并不如我们所想像的那样复杂，而我们所学的“枯燥”的物理真的可以“四两拨千斤”，改变亿万人的生活。
物理之美观后感3
读完这本书有一点强烈的体会：工具一定要先进。物理是强悍的工具，计算机也是。这两种工具结合在一起，缔造了强悍的、百度、亚马逊、阿里、京东、腾迅等公司。她们不是百年老店，但她们把握了先进的工具。
把握了先进的工具，终将获得竞争优势。假如你晓得那里有一群软件工程师，维护着更大的一群计算机，这么不要迟疑，想办法使用她们提供的服务，由于这会给你带来优势。所以我们使用的搜索和短信，在亚马逊、京东和天猫上购物，用QQ和微博联系同学，使用交行卡和网上建行，借助交易终端在全球市场上进行各类交易……
人类历史就是一部工具的进化史。石器、青铜、铁器、火药、蒸汽机、内燃机、电报、电话、电视、计算机、卫星、互联网，工具的进步推动着文明的进步。新的工具不断淘汰老的工具，如同互联网视频点播正在淘汰电视、微博正在淘汰报纸、电子书正在淘汰纸质书那样。
但有一些古老的工具，明天仍有人在学习和使用，甚至在里面耗费许多时间。钢笔就是这样一个反例。明天学习把握钢笔这些落后的工具，还有哪些意义？虽然我们在使用一些落后的工具时，主要是在学习工具背后的思想。绘画和素描中蕴涵的艺术审美的通常原则，禁得起具体工具演进的考验。甲骨文、金文、石鼓文所包含的对空间布光的理解，依然值得现代人学习。思想工具是比实物工具更强悍的工具。
工具组合使用，产生更强悍的新工具。《数学之美》中提及的马尔可夫链其实是很强悍的工具，但我在物理课上没有听老师提及过。这本书中给我印象最深的事例是正弦定律和新闻分类。正弦定律是高中语文，再加上一些不算很难的多维向量的知识，居然解决了计算机新闻分类这样的困局！
每一种工具的背后，是人们对世界的一种理解。蒸气机和内燃机背后，是热学的世界。电报、电话、电视、计算机和互联网背后，是信息的世界。物理是具象的工具，是其他工具背后的工具。每一门学科要成为科学，都少不了语文。似乎有三天人们会习惯，用物理工具来剖析艺术。物理是一种语言，它始于具体的世界，又低于具体的世界。假如说语言是对世界的认识和描述，假如说物理是一种语言，这么它一定是最接近神的语言。看似毫不相关，却又能描述万事万物。
学习语文有哪些用？化学学家费曼当初在大一时提出这个问题，他的师弟建议他转入数学系。明天，这个问题已不成为问题。具有扎实语文功力的人才正步入各行各业，诸如金融业。我认识一个出版社的老板，他招应届结业生有一个条件：物理要好。
工具虽好，关键还要会用。最终要回到把握先进工具的人。软件算法工程师加上计算机集群，这是目前一流企业必需的武器。正如马克。安德森所说的，各行各业的一流公司，都是软件公司。优秀的软件算法工程师，是人才角逐的焦点。这样，我们就容易理解招工程师的要求。
对信息加工处理和传递的能力不断提高，是知识经济的特征。《数学之美》展示了怎样运用物理和计算机网路，率领我们步入云估算和大数据时代。
知识经济时代的工作，就是在各自的领域中进行科学研究。科学研究要大胆假定，当心求证。科学研究要量化。科学研究要有对比实验。科学研究要有物理模型。科学研究要有田野调查。科学研究要有文献核实。科学研究要有同行评议。《数学之美》向我们介绍了自然语言剖析领域的科研方式和过程。
任何一个领域，深入进去都有无数的细节。有兴趣的人不但没被那些细节困住，反倒会兴致勃勃地研究，进而达到令人钦佩的高度。吴军先生向我们展示了物理和算法中的那些细节，也展示了他所达到的高度。值得我学习。
物理之美观后感4
在网上听到有人推荐吴军博士的《数学之美》，虽然我从事社会科学研究，但对数学的推崇仍然这么，所以买来一读，我的深切体验正如吴军博士在书的自序中所说，把自己境界提高了一个层次。
这么，对我而言，究竟提高了哪些境界呢？
首要的肯定是思想境界。在未读这本书之前，我晓得对于这个世界的风波产生的信息集合，人类只有两种方法可以抒发，一个是数字，一个是语言。整个实数的集合是无穷个，并且每位数字都是惟一的；整个世界中的风波也是无穷个的，但是每位风波也时独一无二的，这样物理中的数字集合与世界中的风波集合就构成一个一一对应的关系，所以研究数字之间的关系，实际上就是在研究世界中风波之间的关系。语言中的概念和世界中的风波之间也是可以构成一个对应关系的，但问题是，语言中概念的集合是有限的，所以它和数字集合的对应似乎只能是部份对应。
计算机科学的发展，人类须要把语言处理成数字，由于计算机只能辨识数字讯号，所以语言的数字化成为计算机形成以来发展最快、而且最有创新性的领域，而许多华人科学家成为了这个领域的顶级专家，如李开复，吴军博士是卓越的科学家之一。至此我才倍感，在计算机主导的世界中，信息化就是数字化，而最难的数字化、也是最有成就的数字化，就是对人类自然语言的数字化，由于人类的信息几乎100%是用语言承载、传播的，计算机要与人对话，弄成智能化的机器，首先要解决的就是语言的数字化问题。但我们在笔记本上自如地输入文字时、或者拿着手机通话时，我们跟本没有意识到，这些卓越的语言科学家，早早已把我们的语言，转化成数字讯号，通过输入、处理、解码的方法，让我们无障碍地联络、工作。
我虽然倍感，语言与数字的关系，就是人与自然关系的插口。套用古埃及毕达哥拉斯学派的观点，加上我的理解，即是，数是万物的本原，语言是人的本原！
吴军博士其实也在提高我对技巧的认识境界。科学研究的思索形式，习惯遵守本质、规律、连续性思维，在语言学研究的初期，人类为了让计算机辨识语言，采用构建语言规则和语言规则数据库的办法，但最终以失败告终（20世纪50-70年代），70年代后科学家采用了语言统计模型，研究取得了突飞猛进。语言统计模型的胜利，再一次证明了宇宙量子模型的信念，世界是不连续的随机性的粒子构成，人类数千年文明进化下来的语言系统，就是动态的随机机率风波。其一，化学思维再也逃过牛顿的精典本质思维方式，即找寻到百分之百确定性的规律，而信息论思维是研究怎样掌握不确定性现象，借助机率统计是不二法门。其一，语言本质上就是信息传播，只有从通讯模型视角能够真正理解计算机的功能，对语言的编码、处理、传输、解码是计算机的强项，计算机是永远不可能理解语言的意思的。
在《数学之美》中，吴军博士对他的老师、师兄弟、同事的经历、掌故进行了表述，让我们了解到这种世界一流的学科家、技术精英们的为人处事品质、鲜明个性、科学素质及其管理风格。诸如贾里尼克对博士生的严苛淘汰，马库斯对中学生的宽宏大度，但我倍感她们有一样东西是共同的，就是对科学创造、顶尖人才的辨识和器重，甚至是无条件的宽容。这么为人的境界才是根本，由于伟大的科学创造虽然是人做下来的，只有崇高的人文精神之下才会缔造顶级的人才、一流的科学和技术。
观国外的学说界，官风兴起、腐败当道、人情参杂，与那些一流学说群对科学创造的赏识、对个性人才的宽容，对科学探求的热诚，堪称相去甚远。
看来，我们只能寄希望于年青一代，但愿吴博士的《数学之美》，能让我们的学子们，初步体验到科学精英们卓越的才智与情结。
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