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157Chinese Journal of Nature 2024 Vol.46 No.2 SCIENCE FOR THE FUTURE2024 年 46 卷 2 期 科学创造未来 数学不单单是一套套冷冰冰的公式和理论，更是一种深刻反映和解析现实世界的工具1-2。数学概念和理论在很多方面与人生经验紧密相连，给我们提供了独特的视角来理解自我和世界。尤其是在面对决策、机遇和复杂环境时，数学为我们提供了一种独特的思考框架。本文探讨了三个具有代表性的数学概念贝叶斯定理、泊松分布和傅里叶变换在决策过程中的应用，及其所蕴含的人生哲理。数学概念在形式上体现为抽象的公式，但数学的力量却不仅限于解决具体的数学问题，更重要的是，它能够帮助我们更好地理解和探索复杂的世界，发现生活的模式，评估可能性和做出更明智的选择。简言之，数学是一个关于思考、理解和决策的工具，与人生选择息息相关。1 贝叶斯定理与人生决策贝叶斯定理是概率论中的一个重要概念，提供了一种在已知某些其他概率的情况下，计算某个事件发生概率的方法。其公式表达为 P(A B)=P(B|A)P(A)P(B)。式中：P(A|B)是在事件B发生的条件下事件A发生的概率，称为后验概率；P(B|A)是在事件A发生的条件下事件B发生的概率；P(A)是事件A的先验概率；P(B)是事件B的总概率。这个公式的强大之处在于它允许我们使用新证据来更新对一个事件发生概率的估计。这种方法在面对不确定性和基于不完全信息做决策时尤其有用。1.1 实例：改变生活轨迹的决策假设你在考虑是否应该转行，目前你对新领域成功的信心只有30%(先验概率P(A)=0.3)。你参加了该领域专业课程的学习，得知其他转行成功的人学习此课程的比例为75%(似然概率P(B|A)=0.75)。在这个场景中，如何使用贝叶斯定理来更新你的信念呢？假设学习该课程的基础概率为P(B)=25%，则更新后的信念，即后验概率P(A|B)，可通过以下方式计算：P(?|?)=P(?|?)P(?)P(?)P(?|?)=P(?|?)P(?)P(?)=0.750.30.25=0.9?*国家自然科学基金面上项目(52172046)通信作者，研究方向：低维材料。E-mail:DOI:10.3969/j.issn.0253-9608.2024.02.009数学哲学与人生智慧*朱宏伟清华大学 材料学院，北京 100084摘要 数学概念深远地影响着人类的思维方式和世界观。文章探讨了贝叶斯定理、泊松分布和傅里叶变换在日常生活中的应用，揭示了这些数学公式背后的深层人生哲理。数学理论不仅能够解释科学现象，也为个人决策提供了可参照的方案，指导我们如何更新信念、把握机遇，从不同角度理解复杂问题。关键词 贝叶斯定理；泊松分布；傅里叶变换；数学哲学；人工智能158Chinese Journal of Nature 2024 Vol.46 No.2 SCIENCE FOR THE FUTURE这意味着，经过课程学习后，你对转行成功的信心从30%提升到90%。通过贝叶斯定理，你能够在面对新证据时做出更合理的决策。1.2 从先验到后验：生活中的信念更新贝叶斯定理是一种在给定新证据后更新概率的方法，告诉我们如何结合先前的信念(先验概率)和新的证据(似然)，来形成更新后的信念(后验概率)。它鼓励我们基于以往的经验和新获取的信息不断更新观点和判断。一个人的“信念”不应该是固定不变的，而是随着时间的推移和新证据的出现而动态优化的。2 泊松分布与机遇的把握泊松分布是一种统计分布，用于描述一定时间间隔内独立随机事件发生的次数。其公式如下：P(k;)=ke-k!，式中，P(k;)表示在给定的时间间隔内，事件恰好发生k次的概率，而是单位时间内事件发生的平均次数。2.1 实例：把握人生中的难得瞬间假设你是一位自由职业者，根据过往经验，你通常每月有一个接到大项目的机会。你正在考虑是否在下个月安排一次长途旅行，当然，这可能会影响你接新项目。你想知道，如果下个月出游，错过至少一个大项目的概率有多高。在这个场景中，大项目的到来可以看作一个泊松事件，其平均发生率=1(即1次/月)。根据泊松分布，一个月内接不到任何大项目的概率P(0;1)为：P(0;1)=10e-10!0.368。因此，一个月内至少接到一个大项目的概率为1-P(0;1)=1-0.368=0.632。这意味着，如果你选择去旅行，你有大约63.2%的概率错过至少一个大项目。这个计算可以帮助你权衡个人满足和工作机会之间的关系。2.2 稀疏事件与生活机遇泊松分布用于描述在特定时间段或空间区域内发生的独立稀疏事件的概率，是对机遇的数学表达。在生活中，许多重要的事件(如机会的出现)可能不会频繁发生，但我们仍需要为其随机出现做好准备，应该理解和接受生活的随机性和不可预测性。3 傅里叶变换与生活的多面性傅里叶变换是一种数学工具，可以将一个信号从时域(即时间序列数据)转换到频域(即频率序列数据)。该变换揭示了构成信号的不同频率要素，即使这些要素在时域中不是显而易见的。其基本形式如下：F()=f(t)e-jtdt-，式中，F()表示信号在频域中的表示，f(t)是时域中的原始信号，而是频率变量。3.1 实例：解析生活节奏的变化想象一下，你的生活充满了不同类型的活动，如工作、休息、运动、社交等。最近，你感到有些烦乱，无法确定哪些活动浪费了你的时间，哪些才是你真正享受的。为了更好地分配时间，并做出平衡生活的决策，你决定使用傅里叶变换分析你的日常活动。你开始记录每种活动的时间，创建一个时间序列数据，其中每个活动类型按时间顺序排列。接下来，你应用傅里叶变换，将这个时域数据转换为频域数据，来识别哪些活动是你生活中的主要“频率”。通过傅里叶变换，你发现：高频部分是那些短暂但频繁的活动，如查看手机、短暂休息等；低频部分是那些持续时间长但不那么频繁的活动，如专注工作、长时间运动等。如果你发现高频活动占据了过多时间，而这些并非是你真正想要投入的，或者低频但重要的活动(如创造性工作、陪伴家人)过少，就需要重新评估和调整生活优先级。你可以减少某些高159Chinese Journal of Nature 2024 Vol.46 No.2 SCIENCE FOR THE FUTURE2024 年 46 卷 2 期 科学创造未来 频但不重要的活动，增加那些低频但深度影响你幸福感的活动。3.2 时域与频域：不同视角的生活解读傅里叶变换允许我们从时域转换到频域，并揭示隐藏在复杂信息中的基本周期和结构。表面上看似混乱无序的事物，在透过不同的视角分析后，就会显示出内在的规律和秩序。这启示我们在面对复杂问题和挑战时，换一个角度看问题或许会揭示出解决问题的新途径。4 从数学视角探索人生在面对生活的复杂性和不确定性时，贝叶斯定理、泊松分布和傅里叶变换提供了三种不同但互补的视角，共同构成了一个更全面的理解和应对生活挑战的框架(图1)：主动适应和更新我们的理解(贝叶斯定理)，准备和把握生命中的稀有机遇(泊松分布)，并从不同角度探寻深层的结构和意义(傅里叶变换)。这个框架不仅在数学上有其严格的逻辑和表达，在生活中同样适用，可使我们保持适应性、警觉性和多角度思考的能力。不止在真实的世界中，以上三个数学理论在人工智能的“虚拟世界”(如人工神经网络)中也发挥着重要的作用1-2。贝叶斯定理是机器学习，尤其是贝叶斯分类器和贝叶斯网络中一个重要概念。通过考虑先验知识和新的观测数据来计算后验概率，进行概率推断和决策制定。而输入到脉冲神经网络中的刺激信号通常被建模为泊松过程，每个神经元接收到的脉冲数遵循泊松分布。通过将输入事件建模为泊松分布，可以模拟具有时间随机性的真实世界刺激。傅里叶变换在机器学习和信号处理中常用于音频、图像处理和时间序列分析。通过转换到频域，模型可以更容易地识别和分类信号中的模式和趋势。?图1 数学哲学与人生智慧5 结语每一个数学概念都为我们提供了一种不同的视角来看待世界，帮助我们更好地理解和应对生活中的不确定性、机遇和复杂性。贝叶斯定理教会我们如何在新证据出现时更新信念，保持开放性，愿意根据新信息修正自己的观点和判断。泊松分布让我们认识到，在看似随机的生活事件中，仍存在可预测的模式和机遇。要为偶然的机遇做好准备，并在不确定性中找到可能的秩序。傅里叶变换示范了如何从不同的角度审视问题，揭示了事物的内在结构。在面对复杂问题时，应尝试从不同的角度和维度来分析和理解。综上，数学概念不仅增强了我们解决具体问题的能力，也丰富了我们的生活哲学。数学指导我们在不确定和复杂的世界中如何寻找明确160Chinese Journal of Nature 2024 Vol.46 No.2 SCIENCE FOR THE FUTUREMathematical philosophy and life wisdomZHU HongweiSchool of Materials Science and Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,ChinaAbstract Mathematical concepts profoundly influence our worldview and decision-making processes.This article delves into how the Bayesian theorem,Poisson distribution,and Fourier transform find applications in everyday life,thereby revealing the deep life philosophies behind them.These theories not only explain scientific phenomena but also provide frameworks for personal decision-making,guiding us on how to update beliefs,seize opportunities,and understand complex issues from different perspectives.Key words Bayesian theorem,Poisson distribution,Fourier transform,mathematical philosophy,artificial intelligence(编辑：沈美芳)性、机遇和秩序，以及如何在信息不完全时做出理性的决策。将数学思维应用于日常生活，可以帮助我们更有效地解决问题，使生活变得更加充实和有意义。(2024年3月12日收稿)参考文献1 NELSON H.Essential math for AI M.Sebastopol,CA:OReilly Media,2023.2 雷明.机器学习的数学M.北京:人民邮电出版社,2021.迄今最精确宇宙地图发布，证明暗物质塑造宇宙天文学家通过追踪遥远星系团的X射线，重建了近90亿年的宇宙演化历程。他们的分析支持了宇宙学标准模型。根据该模型，神秘暗物质的引力作用是宇宙结构形成的主要因素。“我们没有看到任何偏离宇宙学标准模型的情况。”研究团队成员、德国马克斯普朗克地外物理研究所(MPE)天体物理学家Esra Bulbul说。研究团队2024年2月14日在预印本平台arXiv上公布了相关研究结果。研究团队于1月底公布了根据eROSITA巡天望远镜前6个月运行数据汇编而成的全天图，这也是使用X射线拍摄的最精确的全天图，其中包含了从自然信息黑洞到超新星爆发遗迹的约90万个X射线源。eROSITA巡天望远镜于2019年发射升空，能够以比大多数X射线天文台更宽的角度收集数据，这使其每6个月就能扫过整个天球。通过远距离观测，eROSITA巡天望远镜可以回溯、了解宇宙演化的各个阶段。M PE天体物理学家 Vit t or io Ghirardini与Bulbul等人基于暗能量巡天(DES)项目绘制的现有地图，结合eROSITA巡天望远镜的数据，绘制了5 000多个星系团周围星系际气体卤素光晕的三维图。这些观测数据跨越了广阔的区域和近90亿年的时间段。这使研究人员能够计算出宇宙演化的一些关键参数，比如在任何给定时间，“宇宙网络”上集中了多少天体总质量。此外，星系团数据使研究团队能够梳理出中微子在宇宙网络形成中的作用。宇宙大爆炸产生了大量中微子。中微子质量小，并且不与其他粒子相互作用，这意味着它们就像暗物质一样，能够在星系周围形成晕。根据这些信息，天体物理学家计算出中微子的质量可能不超过0.22 eV。Bulbul表示，研究团队正在研究更多数据，以绘制比当前目录中更小、更暗或更远的气晕，并提高测量精度。上述研究同样适用于eROSITA绘制的其他类型X射线源，如类星体等。eROSITA团队发言人、MPE天体物理学家Mara Salvato表示，对这一信息宝库的研究才刚刚开始，任务结束时预计将对300万个天体进行分类。吴玉 编译