查看原文
其他

一张图,带你进入数学世界

谈起数学时,你的脑海中会浮现出什么?是复杂的几何形状、繁琐的数值运算、难解的方程、未解的猜想,还是…….?在面对什么是数学这个问题上,我们尽量保持比较广的定义,它包括所有数量、几何和逻辑相关的领域。或许一个最直观的定许是——数学是数学家所从事的研究领域。


那么,数学家究竟都在研究什么呢?或者说数学是由哪些部分组成的?传统上,我们可以将数学分为两大类:研究数学本身的纯数学和应用于解决现实问题的应用数学。但是这种分类法并不十分清晰,许多领域起初是按照纯数学发展的,但后来却发现了意想不到的应用。许多领域之间也有着非常紧密的关系,因此,如果要精确地为数学分类的话,应该是一个复杂的网络。


而在本文中,我们将会带领读者简单地了解数学的五大部分:数学基础、代数学、分析学、几何学和应用数学。


○  数学可大致分为五大部分,每一个分支中又包含着许多的子领域。| 图片来源:NPI


往期精彩文章(单击就可查看):

  1. 美国科学院院士、图灵奖得主:约翰•爱德华•霍普克罗夫特——深度学习

  2. 南京大学教授:周志华——深度森林:探索深度神经网络以外的方法

  3. 斯坦福大学人工智能实验室主任:李飞飞——ImageNet之后,计算机视觉研究最新进展

  4. 海军工程大学教授:贲可荣——人工智能技术及其应用进展

  5. 清华大学:刘洋——基于深度学习的机器翻译

  6. 国防科技大学教授:殷建平——计算机科学理论的过去、现在与未来

  7. 清华大学软件学院院长——刘云浩:与高中生对话人工智能

  8. 【原创】|日本理化学研究所先进智能研究中心主任——Masashi Sugiyama:弱监督机器学习研究新进展

  9. 「人物特写」清华大学邓志东:“特征提取+推理”的小数据学习才是AI崛起的关键

  10. 明略讲堂 | 清华马少平教授详解“人工智能能做什么?”

  11. 【原创】|西安电子科大——焦李成:人工智能时代后深度学习的挑战与思考

  12. Michael I. Jordan——计算思维、推断思维与数据科学

  13. 【原创】王飞跃:生成式对抗网络的机会与挑战

  14. 【原创】|微软亚洲研究院——刘铁岩:深度学习前沿

  15. 清华大学教授:孙富春——认知时代人工智能与机器人

  16. 清华大学:朱军博士——When Bayes meets Big Data

  17. 加州大学伯克利分校:马毅——低维结构和高维深模型(视觉)数据

  18. 加州大学伯克利分校计算机系教授:Dawn SONG——AI如何建立一个更强的防御系统

  19. 清华大学:刘知远——知识表示学习及其应用

  20. 李飞飞和ImageNet的洪荒之力

  21. 清华大学教授:孙富春——教育机器人核心技术展望

  22. 从高端人才配置看全国第四轮计算机科学与技术专业一级学科评估结果

  23. 长江学者、北京大学教授:黄铁军——人工智能的过去、现在和未来


您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存