「害怕數學的人,請舉手!」相信全地球有2/3以上的人都會怯生生地把手舉起來吧。但本書作者斯坦教授卻不認為那是因為大家都沒有數學細胞的緣故,他認為數學就像那一頭被盲人辨識的大象,沒人認得清全貌。因此「(學校老師應該)第一次就把數學教對!」
這本書將數學的正確觀念傳遞給每個人。對於那些在學校裡有不愉快經驗而放棄數學(通常是12歲以前),或漠不關心數學的人,作者希望能把他們拉回最初的邂逅點,對數學一見鍾情。至於那些喜歡數學的人,希望本書所舉的事例能充分表現出數學之美與數學的價值,進而加深他們對數學的熱愛。
作者簡介:
斯坦 著
哥倫比亞大學博士,加州大學戴維斯分校數學教授(一直任教至1993年),該校傑出教學獎得主之一,曾獲得美國數學學會頒發的福特獎(Lester R. Ford Prize),以表彰他在闡揚數學知識方面的貢獻,此外也因為《Algebra and Tiling》這本書,獲頒貝肯巴赫書獎(Beckenbach Book Prize)。 斯坦的主要興趣在代數、組合數學及教學法,另著有《幹嘛學數學?》(Strength in Numbers)、《數學是啥玩意?》(Mathematics: The Man-Made Universe)(中文版均由天下文化出版),以及為中學生所寫的數學普及書系。
各界推薦
得獎紀錄:
中研院與國科會數學中心「向社會推薦優良數學科普書籍」
得獎紀錄:中研院與國科會數學中心「向社會推薦優良數學科普書籍」
目錄
閱讀指引1第一部數學這玩意2第1章數學的許多面貌--數學有點像諺語裡被三個瞎子摸來摸去的大象3第2章冷數字的咒語--這類數字不會有嚴重的爭辯,卻能激起熾熱的感情13第3章熱數字--涉及幾百億的法案時,熱數字往往是美麗說詞的關鍵19第4章不要編個數字在我頭上--莫札特和愛因斯坦兩人,誰的IQ比較高?28第5章經驗vs.統計數字--問題不是沒有資料,而是沒有時間來好好消化這些資料35第6章事情不一定是這樣的--不知招誰惹誰了,數學領域居然匯集了很多錯誤的傳聞45第7章敏捷的白癡--當你很容易按鈕的時候,質疑的能力就逐漸喪失了61第8章發明之母--那些能滿足好奇心的數學,後來也能有實際的用途68第9章職業究竟是什麼﹖--沒有工作的人急著找工作,已有工作的人擔心失去工作77第10章那裡面有哪些數學﹖--數學能力愈強的人,就業機會愈多,也愈能把工作做好80第11章行動症候群--從猶豫「我想我應該去做」,到很堅定的「我要去做」91第12章所有改革都到哪裡去了--數學教改運動總是換湯不換藥,名字每十年就換一次93第13章溫和的與直爽的建議--教室裡的氣氛這麼紊亂,學生作這些選擇可能是必要的118第二部國民數學須知130第14章怎麼讀數學--讀數學就像兩個人一來一往,互踢毽子131第15章你永遠看不到一個大數--任何整數,就算它後面的0有1英里長,都算是小數目136第16章汽車與兩隻山羊--然後你就會相信,自己能以數學方式來思考問題147第17章兩數字之間的五種運算--它們全是由加法衍生出來的,至少對整數而言是如此151第18章級數的總和--說到這裡,我們真應該感謝幾何級數的和是有限的164第19章錢憑空而來--從最初這1,000元,可能創造出無限多的財富來嗎?172第20章對於分數應該知道的事--如果你會整數的加減乘除,那麼分數的運算實在不難178第21章每個數都是分數嗎?--1.414並不是2的平方根,因為1.414的平方是1.999396187第22章直角三角形的三邊--中國數學家在畢氏之前一千年,可能已經證明過這定理197第23章圓周率只是個小玩意?--π就像變魔術一樣,在數學領域裡到處出現206第24章把方程式變成圖形--這一場代數與幾何的婚禮,是由笛卡兒與費馬撮合的219第25章為什麼負負得正?--這裡面既不神祕也不深奧,我可以提出三種不同的解釋227第26章無窮大也有大小之分?--問一個正確的問題,和發現正確的答案同樣重要234第三部真理近了246第27章0分之0--用一個小數目去除另一個小數目,什麼事都可能發生247第28章曲線有多斜?--生意人想賺取最大利潤,就需要設法找出曲線的最高點252第29章想辦法計算曲線下的面積--方法之一就是畫一排很窄的長方形,沿著曲線排列263第30章求得曲線下的面積--那是十七世紀由費馬做出來的,真的得到確切的面積了271第31章圓與所有的奇數--在圓周率與所有奇數正整數之間,有種令人驚異的關聯281第32章數學之美--讓數學自己把它的真實與美麗,展現給你們看291
閱讀指引1第一部數學這玩意2第1章數學的許多面貌--數學有點像諺語裡被三個瞎子摸來摸去的大象3第2章冷數字的咒語--這類數字不會有嚴重的爭辯,卻能激起熾熱的感情13第3章熱數字--涉及幾百億的法案時,熱數字往往是美麗說詞的關鍵19第4章不要編個數字在我頭上--莫札特和愛因斯坦兩人,誰的IQ比較高?28第5章經驗vs.統計數字--問題不是沒有資料,而是沒有時間來好好消化這些資料35第6章事情不一定是這樣的--不知招誰惹誰了,數學領域居然匯集了很多錯誤的傳聞45第7章敏捷的白癡--當你很容易按鈕的時候,質疑的能力就逐漸喪失了61第8章發明...