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同一句話男女情緒大不同!AI 幫你分析無法脫魯的原因——清大資工陳宜欣專訪

科技大觀園_96
・2021/03/10 ・3825字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 515 ・六年級

A:「我以為你會早點回來一起出門吃大餐。」
B:「沒辦法,事情很多忙不完」
A:「可是今天是很重要的日子耶,我以為你記得」
B:「老闆就臨時交代事情走不開,不然到底要我怎麼樣?!」

看到以上這段對話,你能感受到這兩人的情緒嗎?是期待、緊張、悲傷還是憤怒的呢?

應該可以感覺得到A帶著有些失望、悲傷的情緒,然而他並沒有說出「難過」、「傷心」等表示悲傷的字眼,那我們是怎麼得知的?

清華大學資訊工程學系副教授陳宜欣說:「社會文化讓我們收到特定用字時,會在潛意識進入同一個情境裡。」人類就像裝有好幾個 sensors,在經驗的累積之下,人們能夠在情境中,透過字句接收到情緒,於是她開始思考,如果人可以學習,那機器可以嗎?

人類可以學習從言語中判別情緒,那機器人是否也能經由訓練學習如何判別情緒。圖/Pexels

從數據分析看出發言者的情緒

情緒反映著心理狀態,而語言又是情緒的載具之一。陳宜欣副教授和團隊想出了一種用機器學習來分析情緒的新方法,利用社群網路的大數據找出蛛絲馬跡,與過去不同的是,他們拿掉了情緒用字,從常見字裡的「特徵」找出情緒型態。

許多我們認為是中性的字眼,其實和情緒有關。」陳老師說,例如,他們曾在標資料的過程中,發現「學校」這個字竟然有 80% 是帶著悲傷的。也有些令人出乎意料的發現,譬如我們通常認為「希望」是很正向的,然而分析結果卻是「悲傷」,這有可能是因為我們在說「希望如何如何」時,往往是在一個不太開心的狀態中才會這麼說。

以往語言及情緒相關的研究,大多是由心理學家訪談,再進行人為標註,然而容易受到主觀判定、字彙有限等影響。而陳宜欣老師的團隊,起初從臉書粉絲頁抓取資料,將留言或貼文底下表情符號作為情緒特徵。由於社群媒體常作為人們抒發的管道,他們也發現,情緒用字是會隨著時代、潮流改變的,例如有一陣子社會案件頻傳,在網路上「恐龍法官」這個詞經常伴隨著憤怒。然而,同一個詞只會有一種情緒嗎?這可不一定,來看看下面這兩句吧!

「謝謝團隊裡的每一個人,我們才能完成這個研究。」
「真是謝謝你,毀了我美好的一天。」

發現了嗎?一樣都是使用「謝謝」,第一句是開心的,但第二句卻是無奈的。

「語言有趣的地方是,人類在溝通時,會用所謂的諷刺文」陳老師笑著說。因此,除了詞本身,上下文也須納入考慮。也就是說,不同文字各有其表達的概念,組合起來後才會形成語意。在與人互動的過程中,語言是傳遞訊息的媒介,乘載著我們的情緒與想法。但並非每次的傳遞都是順遂的,有時我們會用中性的字眼包裝強烈的情緒,對方不見得能理解背後的含義;有時「說者無意,聽者有心」,明明你認為這句話沒什麼,但某些用詞卻造成他人的誤解。

例如文初 A 說的「我以為你會早點回來一起出門吃大餐。」便是用期待的情緒來隱藏悲傷、失望。而 B 最後回答的「不然到底要我怎麼樣?!」,或許他自己認為沒有什麼用意,但在 A 聽起來可能會以為 B 是帶著憤怒在說這句話的。

「人在溝通時,有時候講的話跟別人收到的不一樣。」陳老師這麼說。不僅聽者可能會誤解,有時甚至連自己都能夠騙過自己。陳老師表示,隨著研究,她也逐漸了解到,我們平常認為平和的說話方式,原來暗藏著許多「眉眉角角」。

從數據分析發現人在溝通時暗藏許多「眉眉角角」。圖/pexels

訓練 AI 分辨情緒用詞,發現男女不同情緒表達方式

提到語言裡的「眉眉角角」,那男生和女生表達情緒的方式會不一樣嗎?

陳老師在收集資料時發現,把性別納入考量,得到的結果會更準確。比如說同樣是憤怒的情緒,女生比較常用「期待」的語氣來表示,例如「我以為⋯⋯」、「我想說⋯⋯」,而男生可能會用一些強烈的字眼,例如 f**k,或是等事情過去才表達。

後來他們分別訓練出男生和女生的情緒分析器,輸入只標註情緒但不區分性別的詞,果真得到不一樣的結果。像是原本帶著「期待」情緒的詞,女生的情緒分析出來是驚訝,但男生的卻是憎恨;帶「悲傷」的字,女生的結果卻是期待,男生的出來則是憤怒。

陳老師表示,可能是在社會文化薰陶下,不論男女在表達情緒時總習慣以「不直接」的方式包裝,尤其是負面情緒。

男女在表達情緒時總習慣以「不直接」的方式包裝,尤其是負面情緒。圖/Pexels

運用 AI 分辨情緒,找出躁鬱症徵兆

於是他們開始思考,這樣的發現是否能應用在男女表現差異較大的心理疾病上。後來,他們嘗試開發方法,能從社群平台發文動態中,偵測發文者的精神狀況,希望能協助受躁鬱症困擾的人。

躁鬱症又稱為雙極性情感疾患 (bipolar disorder),發作時會導致情緒失調,情緒會在狂躁(異常興奮)以及抑鬱之間擺盪。但有時女性躁鬱症患者會被誤診成憂鬱症,原因是當她狂躁時表現得比較像精神變好,與醫生認知的不同。

陳宜欣老師的團隊搜集了上萬則的動態發文,除了用字之外,也從生活型態,例如發文時間、頻率等等,從行為中找出一些規律,最後訓練機器學習演算法,綜合各項特徵來區分初期徵兆。希望可以透過早期發現,給予患者需要的幫助及治療。

希望可以透過 AI 分辨情緒,早期找出患者躁鬱症徵兆。圖/Pexles

洞見不鼓勵負面情緒的網路社群

從作情緒分析,到後來應用在心理疾病的偵測上,陳老師提及開始研究情緒語言的契機,當時,第一個博士班學生來找她時,抱怨怎麼都搞不懂女朋友到底在想什麼,有沒有辦法可以利用機器學習知道一句話背後的情緒。加上她是三個孩子的媽媽,小朋友表達情緒的方式更是非典型,陳老師笑著說,她會想像小孩內建一個 model,與他們相處的過程中,不斷 trial and error,就會發現有趣的事情。也因為去上媽媽教室及身心靈課程的關係,讓她時常用兩種觀點思考、相互結合。

在研究情緒的過程中,發現人在某些時候會害怕自己的脆弱被看見,究竟是為什麼呢?

陳老師分享,她在中央大學副教授陳永儀的 TED 演講中找到原因,其中有句話說「這個社會常常只獎勵正面情緒」,好像表現出樂觀、正向才是好的,但如同他們在研究中發現的,當我們用另外一種情緒包裝負面時,其實對方不見得接收得到,溝通上的誤會便發生了。於是陳老師想,如果我們都能直接說出心裡的感受,或許許多衝突或傷害便能夠被避免。

回到文章開頭 A 和 B 的對話,若 A 明確地向 B 說:「今天是我們很重要的日子,你沒有早點回來一起吃飯,讓我覺得有點難過。」B 在接收到 A 的情緒後,或許更能夠同理並說出自己的苦衷,使兩人的頻率一致,達成溝通。

我認為人際連結最好的方式是——適度表達悲傷」陳老師說,她在撰寫部落格時,觸及率最高的竟然是分享自己升等失敗的文章,就像電影《腦筋急轉彎》裡的角色憂憂 (Sadness) 。把悲傷說出來,除了讓他人了解你的需求外,也能使其他有過相同遭遇的人,知道自己不是孤單的。

電影《腦筋急轉彎》裡的角色憂憂 (右下藍色的動畫角色)。圖/Wikipedia

以 AI 為鏡,可以看見自己

在人人都說 AI 可以改變世界的今日,AI 真的能解決人類面臨的種種問題嗎?

陳老師表示,不要期待 AI 能夠解決問題,真正能解決問題的是人,機器只是輔助的工具,但只要是工具都像一把雙面刃,然而,她相信 Nokia 的那個廣告標語「科技始終來自於人性」,在決定要做什麼之前,先想最壞、最極端的情況,若還可以接受才會繼續做,不論未來如何發展,最根本的初衷是要考慮人性。

而在作研究的歷程中,陳老師發現人的確會在某些情況下,提供一些本身也不知道的資訊,也就是說,我們可能連自己都不太了解自己。小時候常被叮嚀的「吾日三省吾身」,但若原本認為的就是錯的,再怎麼想可能都還是得到一樣的結果。因此,她希望 AI 能夠像一面鏡子,幫助人們看到不願看見的自己,能夠更了解自己。

參考資料

  1. 社群大數據的情緒分析
  2. 一名女科技人的反思
  3. 「狂躁抑鬱症」是什麼?
  4. Yi-Shin Chen IDEA lab
  5. 台灣資料科學年會——大數據下的情緒分析

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科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。


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既是科學家,也是樂團鼓手!──專訪數學物理學家程之寧

研之有物│中央研究院_96
・2022/03/11 ・5978字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文|郭雅欣、簡克志
  • 美術設計|林洵安、蔡宛潔

在學術與搖滾的多重維度上行走

還記得美劇《The Big Bang Theory》嗎?劇中常常出現的物理名詞「弦論」,是描述物理世界基本結構的理論。中央研究院「研之有物」專訪院內數學研究所程之寧研究員,她正是研究弦論的科學家,也是熱愛音樂的搖滾樂團鼓手,這種跨領域身份並不衝突,兩邊都需要創造力與紀律。由於天生斜槓的性格,讓程之寧在數學和物理領域大展身手,透過數學的深入探討,她試圖將弦論更往前推進。最近程之寧更跨足到人工智慧領域,為學界提供理論物理上的貢獻。

中研院數學所程之寧研究員,主要研究 K3 曲面(特殊的四維空間)的弦論,她發現模函數和有限對稱群之間有 23 個新的數學關聯,稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。圖/研之有物

萬有理論和難以捉摸的「月光」

世界從那裡來呢?物理世界的本質是什麼呢?回答這樣的大哉問,一直是理論物理學家所追求的目標。從牛頓力學(日常應用)、廣義相對論(探討很重的物質)到量子力學(探討很小的物質),隨著物理學不斷發展,我們似乎一步步接近答案,但至今卻還未走到終點。

舉例來說,如果有個東西很重又很小,就像「黑洞」,或是大爆炸時的宇宙,我們要怎麼用數學描述?於是科學家試圖整合廣義相對論和量子力學,找出所謂的「萬有理論」(Theory of Everything)──能完全解釋物理世界基本結構的核心理論。

程之寧研究的「弦論」就企圖發展成這樣一個萬有理論。弦論一如其名的「玄妙」,它設定宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。

「人類一直以來的夢想之一就是,如果能用一句話解釋所有事情,那該有多麼美好。」中研院數學所研究員程之寧說道。

程之寧的研究牽涉到數學上的「月光猜想」(Moonshine)與弦論中 K3 曲面的連結。月光猜想是存在於模函數係數與特殊群之間的數學關聯,程之寧與其研究夥伴共發現了 23 個新的關連,並稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。

基於弦論的假設,我們的世界是十維的,除了人們在日常生活中可以感知到的 3+1 維(空間+時間),還有六維是因為尺寸太小而無法用肉眼觀察的,這些看不到的維度影響著物理世界,最終也產生了我們這個物理世界所需的各種條件與特性。

綜觀程之寧的研究,橫跨了物理與數學兩個領域,她笑稱自己「天生斜槓」。在學術上,程之寧原先喜歡文學,之後卻走上數理研究的道路;在音樂上,程之寧喜愛搖滾樂,至今仍在自己的樂團裡擔任鼓手。

她如何看待自己一路走來的各種轉折?游徜在數學與物理之間,她又對這兩個領域的連結有怎樣的體會?在與「研之有物」的訪談中,程之寧侃侃而談她的經歷、想法,以及對學術研究的熱忱所在。

在弦論的設定中,宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。圖/iStock
  • 請問您是如何對數學及物理產生興趣?從何時開始?

一開始考大學時,其實我想去念中文系(笑)。不過,因為我高中是選理組,而且只念了一兩年,對文科考試比較沒把握,加上對工程科系沒興趣,最後就選擇臺大物理系就讀。

後來發生兩個轉折,第一個是我很認真的去修了大學中文系的課,結果發現真的沒有想像中容易。第二個就是我發現物理系的課還蠻有趣的,像量子力學和相對論,讓我覺得還想再多學一點、多知道一點。

我開始覺得如果念完臺大物理系就停下來,好像有一種小說沒讀完的感覺,所以就想繼續讀碩士班。那時還沒有覺得自己會走上學術研究的路,單純抱著想把故事看完的想法。

  • 後來是如何接觸到弦論?弦論是如何引起您的興趣?

後來我去荷蘭念碩士,指導教授是諾貝爾物理獎得主 Gerard ’t Hooft。他其實蠻不認同弦論,但他對於如何處理量子力學與相對論很有興趣。

當時 ’t Hooft 教授在建議我碩士題目時就說:「你也知道我不太認為弦論是一條正確的道路,不過聽說弦論最近真的在量子重力這一塊有一些成果。不如妳去讀一讀,看看是不是真的有一些東西在那裡,也可以比較一下其他量子重力理論。」

在我很認真的比較各個量子重力理論之後,就變成弦論派了(笑)。’t Hooft 教授對此也保持開放態度,他有幾個不錯的博士生後來也變成弦論學家,之後我在 Erik Verlinde 的指導下念博士時,就完全以弦論為研究主題了。

  • 研究理論物理會影響您對現實世界的理解嗎?

蠻多人會問我說,妳學了量子力學,是不是就會比較了解這個世界不是非黑即白?或問我量子力學跟宗教是不是有關?可是我覺得我分得很開,我不會去做這樣的連結,我還是活在現實裡,走路時大部分都在專注於自己不要跌倒之類的。

如果真的要講,我蠻感激我們的存在,因為我所學的東西讓我知道這是沒有必然性的。我們能這樣以一種人形的很奇怪的生物的形式存在,然後在這樣一個環境過一輩子,是機率很低的事情,而且我還蠻開心我是當人,而不是奇怪的阿米巴蟲或外星生物!有些人會從這裡連結到宗教或轉世,但我不會,我就停在這裡。

  • 來談談您的研究,伴影月光猜想與 K3 曲面弦論之間是什麼關係?

弦論中有很多的可能性,我們可以挑選特定的四維,然後假設這四維空間是個 K3 曲面。例如說,我們可以把兩個甜甜圈乘起來,在上面做特殊的奇異點,來製造出一個 K3 曲面。這個曲面有一些很有趣的對稱性。從弦論的角度來講,我們可以透過這個過程,找出一個解釋為何有伴影月光猜想的框架。

「把維度乘起來」這個概念很難想像,但這在數學上是成立的。我舉例一個我們能想像的「乘起來」:如果有一個空間是一條線,另一個空間是一個圓,乘起來就變成一個圓柱形,從一個方向剖面可以切出圓,另一個方向則切出線。而在數學上,不管幾維,能不能在紙上畫的出來,都可以這樣操作。

程之寧向「研之有物」採訪團隊解釋「把維度乘起來」的概念。圖/研之有物
  • 如何透過計算,發現捉摸不定的「月光」?

有時候這看似湊巧,一個數學上的函數正好就是弦論某個問題的答案。但其實並不是真的那麼巧,弦論看起來很有彈性,好像什麼都可以解釋,但它其實有非常多結構及限制。

當我在計算一個弦論理論時,它的內部結構可能原本就具有某些特定的性質,然後我再去觀察數學中,有這樣性質的函數可能就只有一兩個,只要再初步算一下,就能知道哪一個是答案。弦論學家日常的計算常常是這樣的,所以這是巧合嗎?是也不是。

  • 您曾經發現 23 個新的伴影月光猜想,您對這類題目特別有興趣嗎?

我覺得數學有兩種,有些數學家喜歡系統性的事情,就像蓋房子一樣,在數學裡建造一個很美麗、非常有系統性的結構,可以把很多事情都放入這個結構來理解。

另一種比較少數的,就是喜歡獵奇,去收集分類奇奇怪怪的特殊東西,例如有這些性質的函數在哪裡?可能你算出來就是 5 個,你也不知道為什麼。月光猜想很明顯就屬於這一類。

兩種的樂趣感覺是不一樣的,我覺得應該都很棒,但我可能是屬於偏好獵奇的這種。

  • 您的研究連結了物理上的弦論與數學上的月光猜想,您怎麼看待這兩個知識體系的互動?

弦論是一個需要很多數學理論配合的物理理論,它是一個有點繁複的框架,我們什麼都要會一些,才能看懂這個理論。當你把許多不一樣的學門的知識加起來,有時候就會在某一個學門──例如幾何──有意想不到的收穫。

弦論在數學上也扮演探索與找尋新方向的角色,讓數學家有新的發現。雖然最後數學定理的證明還是得仰賴傳統數學方法,但在這二三十年間,我們一直從弦論身上找尋數學研究的新方向或有趣的猜想,看到了弦論與數學之間的互動。

數學家有兩種,一種人喜歡建立美麗又有系統性的結構,另一種人喜歡尋找和收集奇怪特殊的數學物件(比如函數),程之寧表示自己屬於後者。圖/研之有物
  • 剛才一開始提到,您高中只念了一兩年,是因為對學校沒有興趣嗎?

其實我一直都覺得上學很無聊。我小時候臺灣教育和現在很不一樣,一班 50 幾個人,老師必須盡量軍事化管理,大家最好都一模一樣,比較好管理。我和學校一直處於互相磨合的狀況,我自認已經努力配合學校,但學校一直覺得我在反抗,這可能是一個認知上的差別。

舉例來說,我小學的時候不想睡午覺,可是老師說大家都一定要睡午覺,不睡午覺的人要罰抄課文,所以我早上到學校時就會把已經抄好的課文交給老師。我覺得我這樣做是在配合老師的規定,可是以老師的立場會覺得我在反抗,學校教育中我遇到了很多類似的情況。

還有就是不喜歡高中的升學氛圍,同學和老師好像都只有一個活著的目標,就是「考大學」。我當時無法習慣升學氛圍,感覺好像活在平行宇宙一樣。

  • 高中休學後,您去唱片行工作,可否談談當時的想法?

我國中開始聽音樂,這是我除了看書之外的重要興趣,我也很快就喜歡上了搖滾樂。高中休學的時候,我唯一的謀生技能可能就是我對音樂的各類知識吧!所以我就去了唱片行,這是唯一一個我會做又有興趣的工作,還好那時候還有很多唱片行(笑)。

  • 對音樂的熱忱,讓您與朋友共組了樂團,並擔任鼓手。您是否比較過樂團生活和學術研究之間的異同之處?

有些人覺得我這樣很跳 tone,但我自己覺得還好。音樂和學術都是我發自內心覺得好玩的東西,兩者也有相同之處,例如它們都需要創造性,也都有需要了解的框架。數學需要嚴謹的證明,音樂演奏也需要遵循結構,例如不能掉拍。

音樂領域還有一點和數學類似──玩樂團的圈子也是以男性為主。我們樂團則是只有一個男生,其他都是女生,可能我真的天生對框架有點遲鈍,玩團之後才發現:「怎麼大家都是男生?」

程之寧表示,學術界仍有許多性別不平等問題未受重視。圖/研之有物
  • 也就是說,目前數學學術圈仍是男性主導,在研究路上,您有因為性別而感受到一些衝擊或眼光嗎?您怎麼面對?

有。那感覺很明顯,日復一日地要去面對,尤其是年紀還比較輕、還必須每一天去證明自己的能力的時候,特別有感。

我遇到時的反應就是,在心裡暗罵一句髒話,然後繼續做我要做的事。我不會想改變別人的想法,感覺那是浪費時間,就算環境給我的阻礙是這樣,我還是繼續去做該做的事。

可是有些事情沒那麼簡單,現在我也當過老師,有時候會看到年輕女生在學術界因為性別而被欺負,或遭到不公平待遇、甚至騷擾。

對此我感到心痛,覺得為何我們學術領域還是這樣的狀況?甚至為什麼性騷擾至今還是一個議題?可以確定的是,學術界許多性別不平等問題未受到重視。

  • 您現在已經有傑出的研究成果,還會因為性別而遭受質疑嗎?

我現在比較會遇到一個狀況反而是來自學生的質疑。我在荷蘭阿姆斯特丹大學教書時,有時候學生會因為我是女教授,而且我的外表在許多歐洲人眼中看起來就像小妹妹,所以比較容易去挑我的毛病。

在課堂上,下面坐的可能都是男學生,只有一兩個女學生,那個氣氛就會變得很奇怪。例如說偶爾會聽到學生評論我的身材或樣貌。

我有和其他一些在歐洲或美國的女性教授聊過這樣的問題,似乎不少人都有類似的不太愉快的經驗。感覺不是很好。

  • 看到您最近的研究和人工智慧(AI)有關,為何會想往這個方向發展?

我有兩個動機。一個就是我真的想深入了解人工智慧。我也可以像普羅大眾,看看 AI 下圍棋,讚嘆「哇!好厲害!」這樣就好,可是我覺得我一定可以真的去理解它,這可能就是數學家的自大吧!

另一方面,我知道對科學研究來說,未來 AI 將會是一個非常重要的工具。這是「在職訓練」的概念,我可能會用到這個新工具,或以後我可能會需要教這樣的課,因為學生是下一代的科學家。因為這些原因,我覺得我需要去訓練自己使用新的工具。在我的領域裡,也有一些有趣的、還沒被解答的科學問題,是 AI 有可能幫得上忙的,我看到了一些潛力。

  • 弦論和 AI 感覺差距很大,AI 也可以應用到弦論的研究嗎?

乍看之下,弦論的確比較抽象,也不像其他許多實驗會產生大量數據。但其實弦論有大量的可能性,我認為使用 AI 來在這些巨量的可能性當中搜尋特別有趣的理論,是一個有潛力能夠加深我們對弦論理解的新的研究方法。

而且 AI 的應用絕不僅限於巨量資料。如果是面對一些比較新的挑戰,在沒有現成的演算法可以用的情形之下,可以自己做出需要的功能嗎?這過程我覺得也非常很有趣,而且應該是會有成果的一條路。這種不是那麼顯而易見的事情,我覺得很有挑戰性,也蠻好玩的。

除了用 AI 來幫助物理跟數學的研究之外,我也試著物理研究當做靈感來源,找出新的 AI 的可能性,我覺得這也是一個很有趣的研究方向。我現在有和 AI 的學者合作,嘗試做出一些創新的演算法,真的還蠻有趣的。

  • AI 對您而言是全新的領域,您如何面對跨領域遇到的門檻?

一開始會覺得真的要去碰這個新的領域嗎?其實現在也還是偶爾會有這樣的懷疑。我在弦論領域可能已經是專家,但去了一個新的領域,我學得不會比二十歲的人快,要怎麼去跟人家競爭?是不是在浪費時間?

但也會想,與其想這麼多,不如先做再說。到目前為止我做了兩年多,感覺還蠻好的,我有學到東西,也有做出小小的貢獻。

其實我還蠻感激有這樣的學習機會。對我來說當科學家最大的好處就是,去搞懂一個新的東西就是工作的一部分。當科學家雖然蠻辛苦,但就結果論來說,我還蠻開心能當一位科學家!

延伸閱讀

  1. Moonshine Master Toys With String Theory | Quanta Magazine
  2. Mathematicians Chase Moonshine’s Shadow | Quanta Magazine
  3. 林正洪教授演講 一 怪物與月光(Monster and Moonshine),《數學傳播》

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研之有物│中央研究院_96
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