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令人著迷的孤獨質數──《數學大觀念》

貓頭鷹出版社_96
・2017/05/01 ・5374字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 496 ・六年級

  • 【科科愛看書】無論何時,只要想到數學就一個頭兩個大?那你肯定還沒看過《數學大觀念:從數字到微積分,全面理解數學的 12 大觀念》!此書從簡單加減到高深微積分,用嶄新的視角連結密碼般的數字和真實人生,循序漸進去探索數學的規律和其中令人讚嘆的美好。讓我們一起將數學砍掉重練,邁向數學偉大的航道吧!

質數?合數?傻傻分不清楚

每一個正整數都能表示若干個 2 的次方之和,而且這個表示法是唯一的。在某種意義上,你可以說 2 的各個次方就像是磚塊,在加法的過程中逐漸砌成正數。在本文中,我們會看到質數也扮演著類似的角色,但這次是利用乘法:每一個正數都可以用唯一的一組質數乘積表示。然而,2 的次方很容易就能找出來,而且沒有什麼數學上的驚喜;反之質數卻棘手得多,而且我們對質數還有很多不了解的地方。

質數是恰好有兩個正因數的正整數,這兩個正因數就是 1 和該數本身。下面列出最初的幾個質數:2、3、5、7、11、13、17、19、23、29、31、37、41、43、47、53、⋯

1 這個數字並不被當作質數,因為它只有一個因數,也就是 1。(其實 1 之所以不被認為是質數還有一個更重要的原因,這點我們很快就會提到。)

請注意,2 是質數中唯一的偶數,有些人可能會因此說它是所有質數中最怪的!

2 是質數中唯一的偶數,有些人可能會因此說它是所有質數中最奇怪的!圖/Hiné Mizushima @Flickr

擁有三個或更多因數的正整數稱作合數,因為這些數字可由其他更小的因數合成。合數依序有:4、6、8、9、10、12、14、15、16、18、20、21、22、24、25、26、27、28、30、⋯。舉例來說,4 這個數字剛好有三個因數:1、2 和 4。6 則有四個因數:1、2、3 和 6。

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請注意,1 也不是合數,數學家將 1 這個數字稱作單位,它是所有整數的因數。

每一個合數都可以表示為若干個質數的乘積。要將 120 分解至只剩下質數,我們可能會寫先下 120=6×20,而 6 和 20 雖然都是合數,但它們都可以被分解成質數,也就是 6=2×3 以及 20=2×2×5。因此,120 = 2 × 2 × 2 × 3 × 5 = 233151

有趣的是,無論我們一開始用什麼方式分解此數,最後得到的質因數分解都是一樣的。這就是唯一分解定理,也稱作算術基本定理,它聲稱每個大於 1 的數字都有一組唯一的質因數分解法。

順帶一提,1 不算是質數的真正原因是:如果我們說他是一個質數,這個定理就無法成立。舉例來說,12 可以分解成2×2×3,但也可以說是 1×1×2×2×3,這樣的話,質因數分解就不會是唯一的了。

如果 1 是質數,那麼唯一分解定理就不能成立了。圖/Hiné Mizushima @Flickr

愛它,就要知道如何分解它

一旦你知道如何分解一個數字,其實就已經相當了解這個數字了。當我還小的時候,我最喜歡的數字是 9,但隨著我漸漸長大,我喜歡的數字開始變大,甚至更複雜。(比方說,π = 3.14159 …, φ = 1.618 …,e = 2.71828 …,還有,i,這個數字沒有辦法用小數表示)在我開始對無理數進行實驗之前,有一陣子我最喜歡的數字是 2520,因為在那些可以「被一到十都整除」的數目中,這是最小的一個。2520 的質因數分解如下:2520 = 23325171

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一旦你知道某數質因數分解的結果,你就可以立刻確定該數有多少個正因數。舉例來說,2520 的因數一定會是 2a3b5c7d,其中 a 可以是 0、1、2 或 3(四種選擇),b 可以是 0、1 或 2(三種選擇),c 可以是 0 或 1(兩種選擇),d 可以是 0 或 1(兩種選擇)。因此藉由乘法規則,2520 總共有 4×3×2×2=48 個正因數。

算術基本定理的證明利用了下列關於質數的事實(任何一本數論教科書都會在第一章證明這點):

若 p 是一個質數,且 p 能整除兩個或更多個數字的乘積,那麼在組成這個乘積的各個數字中,p 肯定是其中至少一項的因數。

舉例來說:999,999=333×3003 是 11 的倍數,所以 11 一定能整除 333 或 3003。(事實上,3003=11×273。)這個特性對合數來說就不是每次都能成立了,比方說 60=6×10 是 4 的倍數,但是 4 並無法整除 6 或是 10。

要證明唯一的分解定理,我們先反過來假設有些數字質因數分解的結果不只一組。如果 N 是擁有兩組不同的質因數分解的數字中最小的那一個,表示為:p1p2…pr = N = q1q2…qs

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其中所有的 pi 和 qj 項都是質數。因為 N 一定是質數 p1 的倍數,所以 p1 一定是其中一個 qj 項的因數。為了讓標記簡單一些,我們就說 p1 整除 q1 好了。因此,由於 q1 是質數,所以我們一定會得到 q1=p1。所以如果我們將上述等式都除以 p1,就會得到:P2…Pr=N/P1=q2…ps

但現在 N/P1 質因數分解也有兩個不同的結果了,這跟我們之前假設的「N是這種數目中的最小的一個」有所牴觸。

要是在火星,一切將不同

順帶一提,在某些數系中,並非所有數都有唯一的因數分解法。

舉例來說,在火星上,由於所有的火星人都有兩個頭,所以他們在生活中只會用偶數:2、4、6、8、10、12、14、16、18、20、22、24、26、28、30、……

在火星人的數系中,像 6 或 10 這樣的數目會被視為質數,因為在因數分解後,這些數目無法由更小的若干個偶數組成。在這個系統中,質數和合數單純地交替出現,每一個 4 的倍數都是合數(因為 4k=2×2k),而其他的所有偶數(像是 6、10、14、18 等等)都是質數,因為這些數不能被分解成兩個更小的偶數。

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讓我們來想想 180 這個數目:6×30 = 180 = 10×18

在火星人的數系中,180 可以被分解成兩種不同的質因數組合,所以在這顆星球的數系中,質因數分解的結果並非獨一無二。

圖/《數學大觀念

質數會不會消失?

1 到 100 之間恰好有 25 個質數,下一百個數中有 21 個質數,再下一百個數中則有 16 個質數。隨著數字愈來愈大,質數也愈來愈稀有。(但並沒有遵循任何可預測的方式,比如說三百到四百之間有 16 個質數,但四百到五百之間的質數有 17 個。)到了一百萬和一百萬零一百之間的時候,就只有 6 個質數了。質數會愈來愈稀有是很合理的,因為一個大樹底下的數字非常多,所以含有因數的可能性也更高。

我們可以證明一串不含任何質數的 100 個相連數字的確存在,甚至有些完全沒有出現質數的相連數字長達 1000 或 100,0000 個(看你想要多長都可以)。為了說服你接受這個事實,接下來我要立刻給你看 99 個相連的合數(雖然這並非由我首創)。研究一下這 99 個相連的數字:100! + 2, 100! + 3, 100! + 4, . . . , 100! + 100

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由於 100!=100×99×98×…×3×2×1,所以這個數一定能被 2 到 100 之間的所有數字整除。接下來想想 100!+53 這樣的數字,由於 53 能整除 100!,所以必定也能整除 100!+53。這個論述可以證明凡是 2 ≤ k ≤ 100,則 100!+k 一定會是 k  的倍數,所以這一定會是合數。

請注意,我們的論述並沒有提到 100!+1 是否為質數,但我們也可以證明這一點。有一個美麗的定理叫做威爾遜定理,它說若且唯若 n 是一個質數,則 (n− 1)!+1 是 n 的倍數。

用幾個較小的數目來實驗看看:1!+1=2 是 2 的倍數;2!+1=3 是 3 的倍數;3!+1=7「不是」4 的倍數;4!+1=25 是 5 的倍數;5!+1=121「不是」6 的倍數;6!+1=721 是 7 的倍數;以此類推。由於 101 是質數,而沃里斯定理表示 100!+1 會是 101 的倍數,所以該數就是合數。因此 100! 到 100!+100 包含了 101 個相連的合數。

連續 101 個相連的合數!圖/Tom Simpson @Flickr

因為在極大的數字中質數會變得愈來愈稀少,所以大家自然會好奇是不是在某一數之後就完全不會有質數了。不過就如同歐幾里德在兩千年前告訴我們的,這並不會發生。但可不要就這麼接受他說的話了,好好享受自己證明這點的樂趣吧。

定理:質數有無限多個。

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證明:反過來假設質數的數量有上限,那麼一定有一個最大的質數,這裡我們用 P 來表示。現在來看看 P!+1 這個數字,由於 P! 能夠被 2 到 P 之間的所有數字整除,就表示這些數字中沒有一個能整除 P!+1,所以 P!+1 一定有一個大於 P 的質因數,而這跟原本假設的「P是最大的質數」有所牴觸。

雖然我們永遠不會找到最大的質數,但這並沒有阻止數學家和電算科學家繼續尋找更大的質數。在我撰寫這本書的當下,目前已知的最大質數有 17,425,170 位數。光是要寫下這個數字就要花掉比本書多上大約一百倍的紙張,不過,我們也可以只寫成一行:257,885,161 − 1

要得知 2n−1 或 2n+1 是不是質數,我們有個非常管用的方式,這是為什麼此數可以用如此簡單的方式表達出來。

到底是不是質數?費馬為你驗真身

偉大的數學家費馬曾經證明:如果 p 是奇質數,那麼 2p−1−1肯定是 p 的倍數。

用最小的幾個奇質數試試看吧:對質數 3、5、7、11 來說,我們能看到 22−1=3 是 3 的倍數;24−1=15 是 5 的倍數;26−1=63 是 7 的倍數;且 210−1=1023 是 11 的倍數。

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至於合數,顯然當 n 是偶數的時候,2n-1−1 一定是奇數,所以此數不可能是 n 的倍數。接著拿最小的幾個奇合數來試試看:9、15、21,我們會看到 28−1=255 不是 9 的倍數;214−1=16,383 不是 15 的倍數;220−1=1,048,575 也不是 21 的倍數(甚至不是 3 的倍數)。

因此根據費馬定理,如果有一個很大的數目 N,使得 2N-1−1 不是 N 的倍數,那麼我們也可以百分之百確定 N 不是質數,就算不知道 N 的因數為何也無妨!

然而費馬定理的逆論述並不正確,因為的確有某些合數(稱做擬質數)表現得像質數一樣。最小的例子是 341=11×31,具有 2340−1 為 341 的倍數這個特性。雖然已經有人證明擬質數的存在非常稀有,但是仍然有無限多個,好在有方法可以排除它們。

令人著迷的完美數字

質數能運用在許多地方,尤其是電算科學。質數是幾乎所有加密演算法的核心,包括為了能在網路上安全地作金融交易而產生的「公開金鑰密碼系統」。這些演算法多數都是基於一個事實:對我們來說能迅速判斷出某數是否為質數,但截至目前為止,並無法迅速地完成某個大數的因數分解。

舉例來說,如果我隨機相乘兩個 1000 位數的質數並得到一個 2000 位數的答案,任何人或是電腦(除非某天有人打造出了一台量子電腦)能算出原來那兩個質數的機率都微乎其微。基於我們沒有能力分解大數而產生出來的這些密碼(像是 RSA 加密演算法),一般相信是相當安全的。

世人已經為質數著迷了數千年,古希臘人曾說,當一個數字等同於該數所有真因數(除了該數本身以外的各個因數)之和的時候,它就是一個完美的數字(正式名稱為「完全數」)。舉例來說,6 是一個完全數,因為它的真因數 1、2 和 3 的總和是 6。

6 是一個完全數,因為它的真因數 1、2 和 3 的總和是 6!圖/Robin @Flickr

下一個完全數是 28,它的真因數 1、2、4、7 和 14 總和為 28。再接下去的兩個完全數是 496 和 8128,這有任何規律嗎?讓我們看看這些數字質因數分解的結果:

6 = 2× 3
28 = 4 × 7
496 = 16 × 31
8128 = 64 × 127

你看出其中的規律了嗎?第一個數都是 2 的次方,第二個數都是第一數的兩倍再減 1 的結果,而且是個質數。(這就是為什麼上述等式中沒有 8×15 或是 32×63,因為 15 和 63 都不是質數。)我們可以將這個規律歸納成下面這個定理:

定理:若 2n−1 是一個質數,則 2n-1×(2n−1) 就是一個完全數。

證明:令 p=2n−1 為質數,而我們的目標是要證明2n-1p 是完全數。

2n-1p 的真因數為何?如果排除因數 p,剩下的因數就是簡單的 1、2、4、8、…、2n-1,其總和就是 2n-1=p。其他的真因數(不包括2n-1p)則包括因數 p,所以這些因數之和就是 p(1+2+4+8+…+2n−2)=p(2n−1−1)。因此,真因數的總和會是 p + p(2n-1−1) = p(1 + (2n-1−1)) = 2n-1p 正是待證的結果。

偉大的數學家歐拉(1707 ∼ 1783)證明了所有的完全數都遵循這個形式。在我撰寫這本書的當下,已經被找出的完全數總共有四十八個,而且全部都是偶數。

關於質數,仍有許多神秘未知

有任何完全數是奇數嗎?就目前為止,沒有人知道這個問題的答案。唯一知道的是如果有一個完全數是奇數,那麼這個數目一定超過三百位數,但目前也沒有人能證明它們並不存在。

有許多能夠簡單陳述的未解之謎都跟質數有關係,我們已經說明過目前無法得知是否有無限多個費氏數質數。(已經有人證明出費氏數裡面只有兩個完全平方(1 和 144),也只有兩個完全立方(1 和 8)。)

另外一個未解之謎稱作哥德巴赫猜想,它的猜測是所有大於二的偶數都是兩個質數之和。

同樣地,沒有人能夠證明這個猜想,不過有人證明出如果反例的確存在,那麼這個數字至少會有十九位數。(最近有個類似的問題已經有所突破,2013 年,賀歐夫各特(Harald Helfgott)證明了每一個大於七的奇數都可寫成頂多三個奇質數的和。)

最後,所謂的孿生質數是任意兩個相差 2 的質數。孿生質數的前幾個例子是 3 和 5、5 和 7、11 和 13、17 和 19、29 和 31。

你能看出來為什麼 3、5 和 7 是唯一的「三質數組」嗎? 雖然已經證實( 因為古斯塔夫(Gustav Dirichlet)一個定理中的特例)世上有無限多個結尾是 1 的質數(或者結尾是 3、7 或 9),是否有無限多個孿生質數這個問題依然還沒有答案。

不管怎麼樣,正整數就是有趣啦!

讓我們用一個有點可疑的證明來結束這一章,但我希望你好歹還是會同意這個論述。

主張:所有的正整數都很有趣!

證明:你一定會同意前幾個正整數都非常有趣,舉例來說,1 是第一個數字,2 是第一個偶數,3 是第一個奇數,4 既是 2+2 又是 2×2 等等。現在反過來假設並不是所有的數字都很有趣,那就必定會有第一個不有趣的數,我們稱之為 N。但光是這一點就讓 N 變得很有趣!所以不有趣的數字根本不存在。

太有趣啦~~~圖/GIPHY

數學大觀念》書封

 

 

 

 

本文摘自《數學大觀念:從數字到微積分,全面理解數學的 12 大觀念》,貓頭鷹出版

文章難易度
貓頭鷹出版社_96
65 篇文章 ・ 26 位粉絲
貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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民眾黨是未來台灣政治的樞紐?
林澤民_96
・2024/01/30 ・3382字 ・閱讀時間約 7 分鐘

一、前言

選後的立法院三黨不過半,但民眾黨有八席不分區立委,足以與民進黨或國民黨結成多數聯盟,勢將在國會居於樞紐地位。無獨有偶的是:民眾黨主席柯文哲在總統大選得到 26.5% 的選票,屈居第三,但因其獲得部分藍、綠選民的支持,在選民偏好順序組態的基礎上,它卻也同樣地居於樞紐地位。這個地位,將足以讓柯文哲及民眾黨在選後的台灣政壇持續激盪。

二、柯文哲是「孔多塞贏家」?

這次總統大選,誰能脫穎而出並不是一個特別令人殷盼的問題,更值得關心的問題是藍白綠「三跤㧣」在選民偏好順序組態中的消長。台灣總統大選採多數決選制,多數決選制英文叫 first-past-the-post(FPTP),簡單來講就是票多的贏,票少的輸。在 10 月中藍白合破局之後,賴蕭配會贏已經沒有懸念,但這只是選制定規之下的結果,換了另一個選制,同樣的選情可能就會險象環生。

從另一個角度想:選制是人為的,而選情反映的是社會現實。政治學者都知道天下沒有十全十美的選制;既定的選制推出了一位總統,並不代表選情的張力就會成為過眼雲煙。當三股社會勢力在制度的帷幕後繼續激盪,台灣政治將無法因新總統的誕生而趨於穩定。

圖/作者自製

如果在「三跤㧣」選舉之下,選情的激盪從候選人的得票多少看不出來,那要從哪裡看?政治學提供的一個方法是把候選人配對 PK,看是否有一位候選人能在所有的 PK 中取勝。這樣的候選人並不一定存在,如果不存在,那代表有 A 與 B 配對 A 勝,B 與 C 配對 B 勝,C 與 A 配對 C 勝的 A>B>C>A 的情形。這種情形,一般叫做「循環多數」(cyclical majorities),是 18 世紀法國學者孔多塞(Nicolas de Condorcet)首先提出。循環多數的存在意涵選舉結果隱藏了政治動盪。

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另一方面,如果有一位候選人能在配對 PK 時擊敗所有的其他候選人,這樣的候選人稱作「孔多塞贏家」(Condorcet winner),而在配對 PK 時均被擊敗的候選人則稱作「孔多塞輸家」(Condorcet loser)。三角嘟的選舉若無循環多數,則一定會有孔多塞贏家和孔多塞輸家,然而孔多塞贏家不一定即是多數決選制中贏得選舉的候選人,而多數決選制中贏得選舉的候選人卻可能是孔多塞輸家。

如果多數決選制中贏得選舉的候選人不是孔多塞贏家,那與循環多數一樣,意涵選後政治將不會穩定。

那麼,台灣這次總統大選,有沒有孔多塞贏家?如果有,是多數決選制之下當選的賴清德嗎?我根據戴立安先生調查規劃的《美麗島電子報》追蹤民調第 109 波(1 月 11 日至 12 日),也是選前最後民調的估計,得到的結果令人驚訝:得票墊後的柯文哲很可能是孔多塞贏家,而得票最多的賴清德很可能是孔多塞輸家。果然如此,那白色力量將會持續地激盪台灣政治!

我之前根據美麗島封關前第 101 波估計,侯友宜可能是孔多塞贏家,而賴清德是孔多塞輸家。現在得到不同的結果,顯示了封關期間的三股政治力量的消長。本來藍營期望的棄保不但沒有發生,而且柯文哲選前之夜在凱道浩大的造勢活動,還震驚了藍綠陣營。民調樣本估計出的孔多塞贏家本來就不準確,但短期內的改變,很可能反映了選情的激盪,甚至可能反映了循環多數的存在。

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三、如何從民調樣本估計孔多塞贏家

根據這波民調,總樣本 N=1001 位受訪者中,如果當時投票,會支持賴清德的受訪者共 355 人,佔 35.4%;支持侯友宜的受訪者共 247 人,佔 24.7%。支持柯文哲的受訪者共 200 人,佔 19.9%。

美麗島民調續問「最不希望誰當總統,也絕對不會投給他的候選人」,在會投票給三組候選人的 802 位支持者中,一共有 572 位對這個問題給予了明確的回答。《美麗島電子報》在其網站提供了交叉表如圖:

根據這個交叉表,我們可以估計每一位明確回答了續問的受訪者對三組候選人的偏好順序,然後再依這 572 人的偏好順序組態來判定在兩兩 PK 的情形下,候選人之間的輸贏如何。我得到的結果是:

  • 柯文哲 PK 賴清德:311 > 261(54.4% v. 45.6%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:287 > 285(50.2% v. 49.8%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:293 > 279(51.2% v. 48.8%)

所以柯文哲是孔多塞贏家,賴清德是孔多塞輸家。當然我們如果考慮抽樣誤差(4.1%),除了柯文哲勝出賴清德具有統計顯著性之外,其他兩組配對可說難分難解。但在這 N=572 的小樣本中,三位候選人的得票率分別是:賴清德 40%,侯友宜 33%,柯文哲 27%,與選舉實際結果幾乎一模一樣。至少在這個反映了選舉結果的樣本中,柯文哲是孔多塞贏家。依多數決選制,孔多塞輸家賴清德當選。

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不過以上的分析有一個問題:各陣營的支持者中,有不少人無法明確回答「最不希望看到誰當總統,也絕對不會投給他做總統」的候選人。最嚴重的是賴清德的支持者,其「無反應率」(nonresponse rate)高達 34.5%。相對而言,侯友宜、柯文哲的支持者則分別只有 24.1%、23.8% 無法明確回答。為什麼賴的支持者有較多人無法指認最討厭的候選人?一個假設是因為藍、白性質相近,對許多綠營選民而言,其候選人的討厭程度可能難分軒輊。反過來說,藍、白陣營的選民大多數會最討厭綠營候選人,因此指認較無困難。無論如何,把無法明確回答偏好順序的受訪者歸為「遺失值」(missing value)而棄置不用總不是很恰當的做法,在這裡尤其可能會造成賴清德支持者數目的低估。

補救的辦法之一是在「無法明確回答等於無法區別」的假設下,把「遺失值」平分給投票對象之外的其他兩位候選人,也就是假設他們各有 1/2 的機會是無反應受訪者最討厭的候選人。這樣處理的結果,得到

  • 柯文哲 PK 賴清德:389 > 413(48.5% v. 51.5%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:396 > 406(49.4% v. 50.6%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:376 > 426(46.9% v. 53.1%)

此時賴清德是孔多塞贏家,而柯文哲是孔多塞輸家。在這 N=802 的樣本中,三位候選人的得票率分別是:賴清德 44%,侯友宜 31%,柯文哲 25%。雖然依多數決選制,孔多塞贏家賴清德當選,但賴的得票率超過實際選舉結果(40%)。用無實證的假設來填補遺失值,反而造成賴清德支持者數目的高估。

如果擔心「無法明確回答等於無法區別」的假設太勉強,補救的辦法之二是把「遺失值」依有反應受訪者選擇最討厭對象的同樣比例,分給投票對象之外的其他兩位候選人。這樣處理的結果,得到

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  • 柯文哲 PK 賴清德:409 > 393(51.0% v. 49.0%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:407 > 395(50.8% v. 49.2%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:417 > 385(52.0% v. 48.0%)

此時柯文哲又是孔多塞贏家,而賴清德又是孔多塞輸家了。這個樣本也是 N=802,三位候選人的得票率分別是:賴清德 44%,侯友宜 31%,柯文哲 25%,與上面的結果一樣。

以上三種無反應處理方法都不盡完美。第一種把無反應直接當遺失值丟棄,看似最不可取。然而縮小的樣本裡,三位候選人的支持度與實際選舉結果幾乎完全一致。後兩種以不同的假設補足了遺失值,但卻過度膨脹了賴清德的支持度。如果以樣本中候選人支持度與實際結果的比較來判斷遺失值處理方法的效度,我們不能排斥第一種方法及其結果。

無論如何,在缺乏完全資訊的情況下,我們發現的確有可能多數決輸家柯文哲是孔多塞贏家,而多數決贏家賴清德是孔多塞輸家。因為配對 PK 結果缺乏統計顯著性,我們甚至不能排除循環多數的存在。此後四年,多數決選制產生的總統能否在三角嘟力量的激盪下有效維持政治穩定,值得我們持續觀察。

四、結語

柯文哲之所以可以是孔多塞贏家,是因為藍綠選民傾向於最不希望對方的候選人當總統。而白營的中間偏藍位置,讓柯文哲與賴清德 PK 時,能夠得到大多數藍營選民的奧援而勝出。同樣的,當他與侯友宜 PK 時,他也能夠得到一部份綠營選民的奧援。只要他的支持者足夠,他也能夠勝出。反過來看,當賴清德與侯友宜 PK 時,除非他的基本盤夠大,否則從白營得到的奧援不一定足夠讓他勝出。民調 N=572 的樣本中,賴清德得 40%,侯友宜得 33%,柯文哲得 27%。由於柯的支持者討厭賴清德(52.5%)遠遠超過討厭侯友宜(23.7%),賴雖然基本盤較大,能夠從白營得到的奧援卻不多。而侯雖基本盤較小,卻有足夠的奧援。柯文哲之所以成為孔多塞贏家,賴清德之所以成為孔多塞輸家,都是這些因素的數學結果。

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資料來源

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林澤民_96
37 篇文章 ・ 243 位粉絲
台大電機系畢業,美國明尼蘇達大學政治學博士, 現任教於美國德州大學奧斯汀校區政府系。 林教授每年均參與中央研究院政治學研究所及政大選研中心 「政治學計量方法研習營」(Institute for Political Methodology)的教學工作, 並每兩年5-6月在台大政治系開授「理性行為分析專論」密集課程。 林教授的中文部落格多為文學、藝術、政治、社會、及文化評論。

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數學無聊是誰的錯?數學家其實很幽默?——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/08 ・2441字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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雖然很少有學生小學畢業後還不懂乘法表,但有很多人確實不會算,如果一個人開車的速度是每小時 56 公里,開了 4 小時之後,他就開了 224 公里。要是每公克花生賣 40 美分,而 1 袋花生賣 2.2 美元,那麼,這袋花生裡就有 5.5 公克花生。假如全世界人口中有 1/4 是中國人,其餘的 1/5 是印度人,那麼,印度人在全世界的人口中就占了 3/20,或說是 15%。當然,要理解這些問題,並不像學會算 35×4=140、(2.2)/(0.4)=5.5、1/5×(1–1/4)=3/20=0.15=15% 這麼簡單。對很多小學生來說,這不是自然而然就會的東西,要靠做很多很實用、或是純屬想像的問題,才能進一步學會。

至於估計,學校裡除了教一些四捨五入之外,通常也沒有別的了。四捨五入和合理的估計與真實人生大有關係,但課堂上很少串起這樣的連結。學校不會帶著小學生估計學校砌一面牆要用掉多少塊磚、班上跑最快的人速度多快、班上同學爸爸是禿頭的比例多高、一個人的頭圍與身高之比是多少、要堆出一座高度和帝國大廈等高的塔需要幾枚 5 美分硬幣,還有他們的教室能否容納這些 5 美分硬幣。

幾乎也沒人教歸納推理,也不會用猜測相關性質和規則的角度,來研究數學現象。在小學數學課裡談到非形式邏輯(informal logic)的機率,就跟講到冰島傳說一樣高。當然,也不會有人提到難題、遊戲和謎語。我相信,這是因為很多時候,聰明的 10 歲小孩輕輕鬆鬆就能打敗老師。

數學科普作家葛登能最不遺餘力探索數學和這些遊戲之間的密切關係。他寫了很多極有吸引力的書,也在《科學美國人》撰寫專欄,而這些都是會讓高中生或大學生感到很刺激的課外讀物(前提是有人指定他們去讀的話)。此外,數學家喬治.波利亞(George Polya)的《怎樣解題》(How to Solve It)和《數學與合情判讀》(Mathematics and Plausible Reasoning),或許也屬於這一類。有一本帶有這些人的文風、但屬於較初階的有趣好書,是瑪瑞琳.伯恩斯(Marilyn Burns)所寫的《我恨數學》(The I Hate Mathematics! Book),書裡有很多啟發性的提示,帶領讀者解題與發想各種奇思異想,是小學數學課本裡罕見的內容。

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圖/envato

有太多教科書仍列出太多人名和術語,就算有說明解析,也很少。比方說,教科書上會說加法是一種結合律運算(associative operation),因為(a + b)+ c=a +(b + c)。但很少人會提到非結合律運算,因此,充其量來說,結合律運算的定義是畫蛇添足。不管是結合律或非結合律,你知道了這些資訊之後要怎麼應用?書上還會介紹到其他術語,但除了用粗體字印在書頁中間的小框框裡,看起來很了不起之外,也沒什麼值得提的理由。這些術語滿足了很多人認為,知識就好比一門普通植物學,每種學問都可以在體系中,找到自己的類別和位置。相比之下,把數學當成有用的工具、思維方式或是獲得樂趣的途徑,在多數小學教育課綱中都是很陌生的概念(即使教科書內容不錯也一樣)。

或許有人會認為,在小學階段,可以用電腦軟體,來幫助學生掌握基本的算數原理及相關應用(應用題、估計等等)。可惜的是,目前可用的程式通常是從教科書上擷取無趣的例行練習,轉化成電腦螢幕版本而已。我不知道有任何軟體可用整合、一致且有效的方法,來教算術與解題應用。

小學階段的數學教學品質普遍不佳,最終必會有人怪罪於老師能力不足,而且對數學沒什麼興趣、或不懂欣賞數學。我認為,這當中有一部分又要歸咎於大專院校的師資培養課程中,很少或根本不強調數學。以我自己的教學經驗來說,我教過的學生中,表現最差的是中學生,而不是大學主修數學的學生。準小學老師的數學背景也很糟,很多時候甚至根本沒有相關的數學教學經歷。

而每所小學聘用一、兩位數學專才,在學校裡每天分別到不同班級輔導(或教授)數學,或許可以解決部分問題。有時我認為,如果大學數學教授和小學老師每年可以交換個幾星期,會是個好方法。同樣的,把主修數學的大學生和研究生交到小學老師手裡,不會造成傷害(事實上,後者或許能從前者身上學到一些東西)。而三、四、五年級的小學生則可以在完全適任的老師教導下,接觸到數學謎題與遊戲,將可大大獲益。

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圖/envato

稍微打個岔,謎題與數學之間很有關係,而且相關性會一直延續到大學與研究階段的數學。當然,把謎題換成幽默也通。我在《數學與幽默》(Mathematics and Humor)書中試著說明,數學和幽默都是某種益智遊戲,與猜謎、解題、遊戲和悖論多有共通之處。

數學和幽默都是把概念組合、拆開再拼回來,然後從中得到樂趣。慣用的手法包括並列、歸納、迭代和倒向(比方說「aixelsyd」就是把「dyslexia」﹝閱讀障礙﹞的字序倒過來)。那麼,如果我放寬這個條件,但緊縮另一個條件會怎樣?某一個領域的概念(像是綁辮子),和另一個看來完全不同領域的概念(如某些幾何圖形的對稱性)有什麼共通點?當然,即便不是數盲,可能也不熟悉數學這個面向,因為你必須要先具備一定程度的數學概念,才可以拿來耍弄。其他像獨創性、不協調感以及精簡的表達,對於數學和幽默來說也都同樣重要。

可能有人說過,因為所受訓練之故,數學家有一種特殊的幽默感。他們往往會接受字面意義,但字面上的解讀又常和標準用法的意義不同,因此很好笑。比方說,哪種運動比賽時要蓋臉?答案是,冰上曲棍球以及痲瘋病人拳擊(按:原文「Which two sports have face-offs」,「face-off」其中一個字面意義為「蓋臉」,而這也是冰上曲棍球常用的術語,意指「爭奪球權」)。他們也很沉溺於歸謬法(reductio ad absurdum),或設定極端前提條件然後做邏輯演練,以及各式各樣的字組遊戲。

如果可以透過小學、中學或大學階段的正式數學教育,或是非正式的數學科普書籍,傳達數學有趣的面向。我認為,數盲就不會像現在這麼普遍。

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——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》,2023 年 11 月,大牌出版,未經同意請勿轉載。

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大牌出版.出版大牌_96
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