哲学,数学,计算机

在这里只是简单的说下自己出现的想法....

不论哪个行业,什么工种,勤奋努力是最主要的~~

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一切从一个物理的概念开始: 静:动
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在学习数学过程中,最先接触的就是常量和变量,后来高等数学的复习老师说:本科阶段的高等数学研究的只是一个或多个自变量对应一个应变量的函数,而在更高的学习中会研究多个自变量对应多个应变量的函数.线性代数则是在对于多值函数的一种简便算法的讨论,无非是为了更加方便的计算出想要的值.概率论和数理统计则是在针对不确定事件中找到一种规律.

但是从宏观上讲,目前我所认识到的数学内容,基本都属于"静"的范围:比如,确定函数的极值,计算某个矩阵的自变量,确定某种变化的规律.这些东西都是静止的,就像摆在我们面前有一堆数字,我们需要做的只是通过计算分析从那堆数字中找到正确的,排除错误的,因为最后所得到的答案只有2种.成功和失败.比如说火箭成功飞天或者爆炸,比如你计算失误发现多付给别人钱了之类...人们要做的只是找到然后利用自然的规律帮助自己达到某种要求.
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在学习了政治以后,特别是学习了资本论时候,<<资本论>>的评论前言中这么这句话让我产生了兴趣:虽然《资本论》中没有用到高深的数学，但其中运用于问题分析的逻辑和思想表明，没有好好学过微积分、线性代数、概率论和统计学等高等数学课程的人，是很难 把握其精髓的。实际上，数学水平不如马克思者，已不适合研究经济科学。当然，数学水平超过马克思者，如大学里的数学教授，也未必就适合研究经济科学。这还 要看其是否会违反经济科学除数理逻辑外的另两个逻辑——历史逻辑和现实逻辑。一个例子见。

发现,经济学中的数学比工程类的数学更加难以琢磨些,虽然答案也只有2种,赚钱或赔钱.但是其中所考虑的因素要复杂的多,因为赚钱则意味着别人赔钱.那么在这里属于人与人的斗争.只是,这个仅仅限制与经济层面的,并且所得到的只是某种价值的体现.在这里我没有能力很好的归纳,只能这么说:需要通过精密的计算来打败对手,在这里困难的是对手的条件和方式都是个变量,唯一能够确保相同的大概就是规则了.(甚至有时候规则都会随着过程而变化,但变化的幅度不会太大)

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接下来再说哲学这东西,现在学习看来,哲学其实是最难的,因为它要通过现象找到规律,就好比只给你X Y 要你找出函数一样,但是困难在于,条件是随时变化的,对手更是毫无踪影的.当你自信满满以为从黑暗中找到一条道路,可能实际上只是从一个泥潭踏上另一个泥潭.在哲学的范围内,唯一不变的就是改变了.

所以说伟人的伟大在于他当时制定的路线可能只有几十年或者几百年以后才能看出是正确而明智的.(这句话从哲学来看本身也是错误的,后面会解释)

如果硬要算做归纳的话:哲学就是一切皆有可能!

做个简单的例子:比如某人经常迟到,今天和你见面,结果他按时到了.你能归纳下原因吗?还要有科学的依据.如果你做好了解答,我们再继续:并且你惊讶的发现,自从和你见面那次按时到以后,他以后不论做什么都再也没有迟到过.你刚刚的归纳能否可以继续解释这个现象?(按照数学原则,任给一个变量X, 经过f(x),都有变量Y与之对应)

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总结下来,如下:

自然科学类:规则多,较死板.所以较简单..只要不违背规则,就可以简单得到答案.

经济学科:规则较少,很灵活,较困难,大体上不违反规则,可以得到短暂的成果.

哲学:基本没规则,十分困难,没有什么依据可言,前面说到的某"伟人"的理论经过几十年验证是明智的但是可能再过几十年被验证完全是错误的甚至再过一百年又被发现是正确的都有可能.所以在哲学的范围内,没有答案!

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说了这么多,再来说计算机方面,现在可以很好的解释下我几年前的疑问了,当时学会了点单片机的皮毛,做了点小东西就发现怎么都没用到过数学?开始在想数学是否需要,一年前老赵曾经就数学和编程给我说过一些他的想法,不过我现在觉得较偏激了点,即他认为数学是唯一评判人编程水平的方法,也可以这么说,讲究算法.现在我觉得偏激了的地方是强硬的把算法和能力扯到了一起.

就我现在所学看来,数学在编程中的方法只是为了更加方便的解决变量(不确定量)的问题.这个变量不同与以前说的变量,比如之前编程可能就是说某变量X 只能说是有限个常量的集合.那么在单位时间内的事件依然是一个常量的计算.
最简单的应该就是基本逻辑应用编程.

处在中间的可能是函数运算或者数值计算过程

我现在认为,最难的应该算人工智能方面,因为计算机就是计算机,没有自主思维,所以不能叫做电脑.

举个例子:

给计算机一个苹果,就算给它附加仪器分析,它也无法自主说出是好吃还是不好吃.看官可能觉得不对.经过仪器分析苹果成分再配上相应的分析软件当然能够判别好吃与不好吃了.为什么我说它不能呢.
那么我再来说:我把你暴打三天,折磨你,然后给你个大红苹果,问你好吃还是不好吃,你怎么回答?或者你在沙漠里面走了三天没吃东西,我给你个烂苹果,问你好吃还是不好吃,你怎么回答?
那么再来针对电脑,我在给电脑分析之前恶意重启300次,然后把键盘泼硫酸,拿铁棒猛敲显示器,再给它分析苹果,它肯定还是说好吃...

在面对巨大或复杂的变量情况下,计算机是无助的.....
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为了更形象的说明,我举出下面这个例子:

NMD或者TMD算是人工智能的雏形吧...
但是....在面对人类的思维来说..还是太小儿科了~~比如最近出现的卫士-2D火箭弹
下面引用一个很搞笑的回复,原帖地址:http://military.club.china.com/data/thread/1011/2432/92/93/3_1.html
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日舰电子战90多枚“标准”导弹去拦截中国后续不断的卫士-2D火箭弹吗??日本有你说的这么傻吗???日本不会计算成本!!!

日舰电子战会用90多枚“标准”导弹去拦截中国卫士-2D火箭弹,

那我们先来二十枚卫士-2D火箭弹齐射,日本人高科技,是拦截到了!!!但日本人会气得吐血!!!

接着我们再来二十枚卫士-2D火箭弹齐射,那第三回再来二十枚卫士-2D火箭弹齐射,第四回二十枚卫士-2D火箭弹齐射,加三枚反舰导弹同时射出!!!......想一想后果!!!!

有的军事专家问:火箭蛋能3马赫？

-------我他妈干吗要3马赫？我没马赫!!!你不有宙斯盾?!你不有雷达指令无人近防炮吗?!你不有标准”-3导弹,你拦截呀!!

有的军事专家又问:神鹰400H的装药量可能不是很大，估计50多公斤装药，想一弹就把日舰打发进海底估计有难度...

-------你嫌我装弹药少是不??我他妈装石头行不?!!!不信砸不坏你!!怕砸??!!你高科技,你拦截呀???

解放军大量装备这种武器，台湾购买“爱国者”等防空和反导系统的意义就将完全丧失。
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暂时就这么多.....如果以后还有想法,也会说出,欢迎讨论..........