国外最值得读的5本科学书籍，数学和工程专业的学生都应该了解
这篇文章涵盖了我最喜欢的一些书籍，适合对数学、科学、技术和工程感兴趣的学生。让我们开始吧。
未来的物理学（Michio Kaku）
第一本是《未来的物理学》，它涵盖了广泛的主题，从计算机、人工智能、纳米技术到医学、聚变动力和太空旅行。该书包括对我们的未来有重要意义的具体研究领域。比如阿贡国家实验室正在研究的可以寻找癌细胞的纳米粒子。或者你会了解到一些公司正在研究的互联网眼镜和隐形眼镜，使AR技术得到更广泛的应用。
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如果你对这本书感兴趣，作者的《Soonish》和《机器人的崛起》你可能也会喜欢。
顺便说一句，我不太满意大学的教学方法。特别是当涉及到STEM领域时，他们采取了一种自下而上的方法。他们向我们展示了晶体管的工作原理，或者各种类型的火箭燃料可以提供多大的推力，当然，这也是至关重要的。但即使你知道所有这些东西，你也不知道正在出现什么新技术，科学界人士在某一领域面临的大问题，科学家和工程师正在做什么来解决这些问题。或者你不知道不同领域如何相互影响。例如，室温超导体是超强的磁体。它们使电力的输送更容易。学校教一些这些东西，但在我看来，他们可以做得更好，让我们对一切都有一个高层次的认识。但你可以自己学习很多这方面的知识。
生活中的算法（Brian Christian & Tom Griffiths）
下一本书是《生活中的算法（Algorithms to Live）》，这本书对于任何对计算机科学、数学算法、统计学感兴趣的人来说都是非常好的。主要是，这本书向我们展示了这些不同的领域如何共同解决计算机科学和我们日常生活中的各种问题。在第一章中，作者解释了被称为“”秘书问题”的数学难题。
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这里简单解释一下“秘书问题”。假设你要为一个秘书职位面试一百个人，你想雇用他们当中最好的一个。在这一百个人中，只有一个人最适合这个职位，而你不知道是谁。每次面试后，你要么雇用他们，结束剩下了面试，要么告诉他们没有被录取，你就再也见不到他们了。什么是处理这个问题的最佳方式，以雇用一百个候选人中最好的？如果你雇用了你面试的第一个人，这将是一个不明智的选择。这意味着其他99个候选人都被放弃，这不太可能。如果你等到第90次面试时才选人，有可能你已经错过了最佳人选。这个问题的算法是面试37人，然后选择下一个比之前所有37人都好的人选。如果你使用这种算法，你将从一百个候选人中的37%挑选出最好的候选人。因此，它确实会让其余63%的候选人失败，但即使你面试了一百万人，这个方法仍然有效，这有助于你节省大量时间。
这种方法被称为最优停顿，在做出决定后，你不能总是回头。它可以适用于寻找停车位，挑选公寓，或选择与某人结婚。37%出现在这些问题中，尽管我们必须假设一些情况来简化。这只是本书的一个主题，作者首先打破了计算机科学中的这些概念，然后展示了它们如何在现实世界中应用。
作者还谈到了计算机使用的排序算法，并利用它们尽可能有效地对一摞书或数字列表进行排序。例如，假设你在一家赌场，想玩各种老虎机。你玩了十次，其中你赢了八次，但输了两次。当然，这是相当不错的，但基于其他一些参数，我想多解释一下。对你来说，尝试你还没有玩过的老虎机可能更好。
当然，还有很多关于数学和统计问题中使用的计算机科学概念如何应用于我们的日常生活，但它奠定了一个很好的基础。
数字之心（Barbara Oakley ）
下一本书有点不同，它是 "数字之心（A Mind for Numbers）"。这本书是关于如何在数学和科学方面取得优异成绩，但它也可以适用于任何学科。它更多的是关于如何学习一些东西。作者谈到了两种不同的学习模式，集中式和分散式模式。此外，她还提到你必须在这两种模式中进退自如，才能真正掌握一门学科。她揭示了学习的错觉，如何防止拖延症，以及更多。
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如何不犯错，数学思维的力量（Jordan Ellenberg）
下一本书是为数学爱好者推荐的。《如何不犯错，数学思维的力量（How Not to Be Wrong, the Power of Mathematical Thinking ）》一书是我最喜欢的书之一，毫无疑问。它谈到了许多主题，从几何学、计算机科学、赌博、统计学到军事和政治。但一切都从更多的数学角度来讨论，例如在美国五十个州中，南达科他州的脑癌患者比例最高，但为什么假设通常是错误的。原因实际上是由于大数定律，以及该州较低的人口如何导致更大的波动，无论是脑癌还是那些喜欢特定类型电影的人。如果你投掷两次硬币，很可能会得到百分之百的正面。但是如果你把同样的硬币扔一百次，你会得到百分之百的正面，这是不可能的。
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埃隆·马斯克：特斯拉、SpaceX和对神奇未来的追求（Ashlee Vance ）
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