1. 程式人生 > >十大中國數學之最

十大中國數學之最

數學史最長的國家

中國數學史源遠流長,有4500年左右。早在仰韶文化出土的陶器上即有規則三角形圖案與計數點陣。

640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1

最早的記數方法

上古無文字,結繩以記事。《易·繫辭下》:"上古結繩而治,後世聖人易之以書契。"

640?wx_fmt=jpeg

最早使用“0”的人

早期中國用空位來表示"0",13世紀40年代左右數學家李治、秦九韶不約而同地用“0”在著作中表示數字的空位。

640?wx_fmt=jpeg

使用圓周率最早的人

漢朝時,張衡得出π的平方除以16等於5/8,即π等於10的開方(約為3.162)。

640?wx_fmt=jpeg

最早推算出圓周率精密數值的人

祖沖之進一步得出精確到小數點後7位的結果,在之後的800年裡祖沖之計算出的π值都是最準確的。

640?wx_fmt=jpeg

最早的計算器

算盤是中國傳統的計算工具。中國人在長期使用算籌的基礎上發明的,據公開資料顯示,“珠算”一詞最早見於東漢徐嶽所撰的《數術記遺》。

最早的數學著作

《算數書》是我國目前發現的最早的數學著作,約成書於公元前二世紀或更早時間,比此前一直被公認中國最早的數學著作《周髀算經》和《九章算術》還要早一個世紀左右。

640?wx_fmt=jpeg

最早發現勾股定理的人

西漢時期的《周髀算經》記載了周朝的商高對勾股定理的描述與求解,即勾三,股四,弦五。而三國時期的趙爽通過數形結合的“弦圖”給出了具體的證明。

最早的不定方程組

《九章算數》中的“五家共井”,是最早的不定方程求解問題。

最早的漢譯數學著作

明末科學家徐光啟編譯了歐幾里得的《幾何原本》,現代數學中如“直線、四邊形、平面”等幾何概念皆源於此譯本。

640?wx_fmt=jpeg

選自:數學內參

0?wx_fmt=gif

演算法數學之美微信公眾號歡迎賜稿

稿件涉及數學、物理、演算法、計算機、程式設計等相關領域
稿件一經採用,我們將奉上稿酬。

投稿郵箱:[email protected]

相關推薦

中國數學

數學史最長的國家中國數學史源遠流長,有4500年左右。早在仰韶文化出土的陶器上即有規則三角形圖案

資料探勘經典演算法K近鄰演算法

k-最近鄰演算法是基於例項的學習方法中最基本的,先介紹基於例項學習的相關概念。     基於例項的學習     1.已知一系列的訓練樣例,很多學習方法為目標函式建立起明確的一般化描述;但與此不同,基於例項的學習方法只是簡單地把訓練樣例儲存起來。     從這些例項中泛化

排序演算法的實現 經典排序演算法強總結(含JAVA程式碼實現)

十大經典排序演算法最強總結(含JAVA程式碼實現)   最近幾天在研究排序演算法,看了很多部落格,發現網上有的文章中對排序演算法解釋的並不是很透徹,而且有很多程式碼都是錯誤的,例如有的文章中在“桶排序”演算法中對每個桶進行排序直接使用了Collection.sort

資料探勘領域經典演算法—CART演算法(附程式碼)

簡介 CART與C4.5類似,是決策樹演算法的一種。此外,常見的決策樹演算法還有ID3,這三者的不同之處在於特徵的劃分: ID3:特徵劃分基於資訊增益 C4.5:特徵劃分基於資訊增益比 CART:特徵劃分基於基尼指數 基本思想 CART假設決策樹是二叉樹,

機器學習經典演算法K-近鄰演算法(學習筆記)

演算法概述 K-近鄰演算法(k-Nearest Neighbor,KNN)是機器學習演算法中最簡單最容易理解的演算法。該演算法的思路是:給定一個訓練資料集,對新的輸入例項,在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的K個例項, 這K個例項的多數屬於某個類,就把該輸入例項分

資料探勘領域經典演算法—樸素貝葉斯演算法(超詳細附程式碼)

簡介 NaïveBayes演算法,又叫樸素貝葉斯演算法,樸素:特徵條件獨立;貝葉斯:基於貝葉斯定理。屬於監督學習的生成模型,實現簡單,沒有迭代,並有堅實的數學理論(即貝葉斯定理)作為支撐。在大量樣本下會有較好的表現,不適用於輸入向量的特徵條件有關聯的場景。 基本思想 (1)

資料探勘領域經典演算法—SVM演算法(超詳細附程式碼)

簡介 SVM(Support Vector Machine)中文名為支援向量機,是常見的一種判別方法。在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行模式識別、分類以及迴歸分析。 相關概念 分類器:分類器就是給定一個樣本的資料,判定這個樣本屬於哪個類別的演算法。例如在股

機器學習經典演算法決策樹(學習筆記整理)

一、決策樹概述 決策樹是一種樹形結構,其中每個內部節點表示一個屬性上的測試,每個分支代表一個測試輸出,每個葉節點代表一種類別。決策樹是一個預測模型,代表的是物件屬性與物件值之間的一種對映關係。 最初的節點稱為根節點(如圖中的"顏色"),有分支的節點稱為中間節點

資料探勘經典演算法K-means 演算法

K-means演算法(非監督性學習) 1.演算法思想         k-means演算法是一種簡單的迭代型聚類演算法,採用距離作為相似性指標,從而發現給定資料集中的K個類,且每個類的中心是根據類中所有值的均值得到,每個類

資料探勘經典演算法KNN演算法

KNN演算法(監督性學習) 1.演算法思想        KNN是通過測量不同特徵值之間的距離進行分類。它的思路是:如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣本也屬於這個類別,其

資料探勘領域經典演算法—SVM演算法

本文轉自:https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79483057 簡介 SVM(Support Vector Machine)中文名為支援向量機,是常見的一種判別方法。在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來

資料探勘領域經典演算法—CART演算法(超詳細附程式碼)

簡介 CART與C4.5類似,是決策樹演算法的一種。此外,常見的決策樹演算法還有ID3,這三者的不同之處在於特徵的劃分: ID3:特徵劃分基於資訊增益 C4.5:特徵劃分基於資訊增益比 CART:特徵劃分基於基尼指數 基本思想 CAR

經典排序演算法強總結(含JAVA程式碼實現 +演算法Gif動圖)

最近在複習排序演算法,對於演算法自己理解的總是不那麼透徹,所以在網路上搜索到有很多優秀的總結,借前輩們的經驗來灌輸一下自己,也不失為一件有效的學習方法,更有效的學習和記憶,適合自己的都是好方法。這裡總結了十大經典排序演算法,並且有Gif動圖,讓你學習起來一目瞭然,快來一起學

資料探勘領域經典演算法—Apriori演算法

簡介 先驗演算法(Apriori Algorithm)是關聯規則學習的經典演算法之一。先驗演算法的設計目的是為了處理包含交易資訊內容的資料庫(例如,顧客購買的商品清單,或者網頁常訪清單。)而其他的演算法則是設計用來尋找無交易資訊(如Winepi演算法和Mi

資料探勘領域經典演算法—C4.5演算法(超詳細附程式碼)

資料探勘十大經典演算法如下: 簡介 C4.5是決策樹演算法的一種。決策樹演算法作為一種分類演算法,目標就是將具有p維特徵的n個樣本分到c個類別中去。常見的決策樹演算法有ID3,C4.5,CART。 基本思想 下面以一個例子來詳細說明C4.5的基本思想 上述

程式語言父——每個程式設計師都應該記住!

Dennis Ritchie(丹尼斯•裡奇)被世人尊稱為“無形之王的C語言之父”、“偉大的UNIX之父”,開創了計算機網路技術的先河,為喬布斯等IT巨匠提供肩膀的巨人。1978年與布萊恩•科爾尼幹(BrianW Kernighan)一起出版了名著《C程式設計語言》,被翻譯為多種語言,是C語

資料探勘領域經典演算法—K-鄰近演算法/kNN(超詳細附程式碼)

簡介 又叫K-鄰近演算法,是監督學習中的一種分類演算法。目的是根據已知類別的樣本點集求出待分類的資料點類別。 基本思想 kNN的思想很簡單:在訓練集中選取離輸入的資料點最近的k個鄰居,根據這個k個鄰居中出現次數最多的類別(最大表決規則),作為該資料

矩陣經典題目七- Warcraft--III--守望者的煩惱

原文: 我們可以用上面的方法二分求出任何一個線性遞推式的第n項,其對應矩陣的構造方法為:在右上角的(n-1)*(n-1)的小矩陣中的主對角線上填1,矩陣第n行填對應的係數,其它地方都填0。例如,我們可以用下面的矩陣乘法來二分計算f(n) = 4f(n-1) - 3f(n-2

OWASP Top 10風險 – 10個重大的Web應用風險與攻防

先來看幾個出現安全問題的例子OWASP TOP10開發為什麼要知道OWASP TOP10TOP1-注入TOP1-注入的示例TOP1-注入的防範TOP1-使用ESAPI(https://github.com/ESAPI/esapi-java-legacy)TOP2-失效的身份認

經典排序希爾排序與快速排序

希爾排序與插入排序的區別 1.希爾排序沒有插入排序穩定 eg:    當陣列為[5,4,6,7,4]時,希爾排序會將第二個4的排序到第一個4之前,所以不穩定,但插入排序不會 2.當希爾排序排到增量為1時,就和插入排序類似 個人理解:巨集觀上希爾排序和插入排序的思想類