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- 蘋果橘子經濟學 (2594)
- By 史帝芬．杜伯納(Stephen J. Dubner), 史帝文．李維特(Steven D. Levitt)
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Finished on Oct 1, 2007
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- 改變世界的簡單法則 (91)
- By Mark Buchanan
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Finished on Sep 23, 2007
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自然界的很多狀態，並不是符合常態分配，而是power law。這種分配有個fat tail，表示極端狀態也有一定的發生機率，而符合這種分配的事件，不像常態分配有所謂的典型。將我們的身體隨意放大縮小來看待一群符合power law的碎片，我們對週遭的感覺都是相同的，所以這些碎片又被稱為具有non-scale或自我相似的特性。
很多事件的臨界狀態，就是有這樣的普遍性；不管組成的細節，事件的架構與不斷累積的歷史痕跡，就是會導致這樣的冪次定律。但對於這項事實的了解，卻還不足以讓我們掌握事件發生的因果關係；目前只能說，所有的大劇變都在意料之中，和一般的小事件發生原因並無不同。
- — Sep 23, 2007 | Add your feedback
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- 連結 (301)
- 讓60億人串在一起的無形網路
- By Mark Buchanan
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Finished on Sep 14, 2007
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Small world是新興的網路科學，具有群聚性與分隔度小的特性，欲把過往所認為複雜、隨機、巧合的事件，利用小世界的網路結構來解釋。
隨機網路的分隔度小，有序網路的群聚度高；Watts最初設計出來的小世界，就是在有序網路上加上幾條隨機的連結，結合了兩種網路的特點，並發現其與真實世界的相關。平等式的小世界--神經系統、交通運輸、電力網--較少高連結者，貴族式--網際網路、WWW、論文引用--具有軸輻式的集散點；由這些簡單的模型，我們可以粗略地來解釋一些複雜的行為，且能進一步地提出建設性的措施。本書中段即是針對病毒攻擊、生態食物鏈、流行的引爆點、流行性疾病、經濟行為等事件，以小世界網 ... (continue)
- — Sep 14, 2007 | 1 feedback
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- 電腦也搞不定 (83)
- 從數學看計算機科學的罩門
- By 哈雷爾
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Finished on Sep 8, 2007
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有些問題是沒有演算法可解決的；其中還有更高度不可計算的問題，即使有些oracle存在，仍是不可解。有些問題是難解的，意即有個指數(複雜度)下界；我們使用演算法來找到問題的上界，並用嚴格證明找到其下界。有些問題上下界的gap很大，並分別落在指數與多項式的複雜度，我們不知道其究竟屬於何種類別。
許多技術--平行計算、隨機化、量子計算、分子計算，嘗試要解決這些不可計算或是難解的問題，但結果似乎都是悲觀的。
另一方面看來，我們仍巧妙地利用這些壞消息，在密碼學上創造出不少成就。我們需要一個容易計算的函數，而它的反函數，除非掌握了key，否則是難解的；但我們還未達成此目標，目前所找 ... (continue)
- — Sep 8, 2007 | Add your feedback
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- 電腦如何思考 (93)
- 科學大師系列
- By 林榮崧, 奚力思
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Finished on Sep 8, 2007
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本書第一個主題是功能分離的觀念，現代電腦是由因果階層架構出來的，訊息在階層中反複運作，不需要顧慮彼此。第二是通用電腦，我們現在所用的個人電腦，與Turing machine比起來，也只是速度倍數上的差別。
第三所提到的，是以演化設計來取代以往的工程設計。工程設計嚴格且沒有彈性，不容許一點錯誤，而當機器變得複雜時，更可能產生不可預期的行為；演化所設計的系統，行為由單純交互作用累積而成，沒有由上至下的控制行為，將可能表現出生物體的強韌與適應性。
- — Sep 8, 2007 | Add your feedback
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- 神經外科的黑色喜劇 (1075)
- When The Air Hits Your Brain—Tales of Neurosurgery
- By 法蘭克•佛杜錫克 Frank Vertosick, Jr., M.D.
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Finished on Sep 4, 2007
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所有的生命體，都只為了要隨時間巨輪永遠地滾動下去，演化至目前，成為現在的模式。大自然負責生命傳承的設計，醫生則必須盡力讓每一個個體活下去，違反天擇來滿足人類演化而來的種種「副作用」；基因以永續傳遞為目標，演化則為人類設計了各式各樣的次目標，讓我們為了滿足種種的需求，來完成這世界所想要達到的。
醫生並非聖人，會為了一時的不小心夾爆了腦中的動脈瘤，會因為當場的判斷錯誤而產生無法挽回的遺憾下場；手術也不是萬能的，只是為了在運作完美的天擇之下，盡可能地修補上天眼中的不適者，搶救我們認定的寶貴生命。
上帝是否存在？是抱著怎樣的態度存在世界之上？他可能真的屬於一種超出我們理解能力的 ... (continue)
- — Sep 4, 2007 | Add your feedback
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- 心智探奇 (119)
- By Steven Pinker
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Finished on Sep 2, 2007
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本書的內容是如此的豐厚，我不得不分章註記，要在完整看完800頁的內容後，統整所有的概念，實在遠超出我能力所及。
標準配備
心智由種種高科技系統所組成，這些高科技，不論是實做模擬或僅是其運作藍圖的理解，都遠超出我們目前的知識範圍；即便我們有計算力遠強於大腦的電腦技術，在充分了解心智系統的運作之前，都不過是台計算機罷了。
我們欲了解某機器是為何而設時，會對其進行反向工程。我們視覺所接受的輸入是視網膜成像，輸出結果即看見物體的所有資訊，是反向光學的問題；了解肌肉收縮時身體如何運動是運動學，計算出如何收縮某肌肉讓身體移到預定位置的答案則是反向運動學。這種反向問題是不可能 ... (continue) - — Sep 2, 2007 | Add your feedback
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- 記憶的祕密 (413)
- Committed to Memory
- By 蘿普
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Finished on Aug 16, 2007
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本書的寫作方式很特別，分了三大部分探討記憶、遺忘、記憶術。每部分分成了好多個小的主題，在記憶的部份先是敘述了耳熟能詳的現象，深入抽象的心智，進入分子生物領域，然後是主流的實驗方法PET/MRI；整個部分並未因主題的不同而散亂地切割，而是很技巧地用一個流暢且連慣的故事將各主題完整地連結，一個個生活上的例子以及在各節皆可見的引用名句，很生動地引發讀者的共鳴而容易閱讀。
遺忘的部分也是一樣，逐例說明我們的記憶是多麼地不可靠。作者在闡釋每個特性及現象，會一一列舉各家假說與理論，因為在大腦的領域裡，其運作的機制尚未有定論，仍是處於mystries過度到problem的時期，僅僅累積了各種分歧 ... (continue)
- — Aug 16, 2007 | Add your feedback
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- 紙牌的秘密 (3856)
- By Jostein Gaarder
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Finished on Aug 6, 2007
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- 刻卜勒的猜想 (51)
- By George G. Szpiro
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Finished on Aug 2, 2007
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- 大腦的秘密檔案 (514)
- By Rita Carter
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Finished on Jul 27, 2007
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- 經濟學與社會的對話 (83)
- By 陶德．桑德勒
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Finished on Jul 27, 2007
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學問與生活接軌，才令人感到興味盎然，在生活中看到我們研究中、書本上的真實影像，讓我感到成就與好奇，而有動力繼續前進。
本書舉了豐富的例子，分章逐個闡釋近年來經濟學上的主流思想：公共、政治、賽局、均衡、資訊等經濟課題。公共經濟學是作者不斷強調的重點，也的確讓我感受到了它的有趣，其重要性可簡單地用「公共建設支出佔一國GDP的比例」來顯現。
看不見的手主張自由放任，讓市場自動調整相關機制，但有時市場不存在(外部性污染)、收費不易(公共財)、資訊不完全(醫療、保險、二手車)、自然獨佔，即市場失靈；這些問題須由政府出面干預，訂定額外的政策規則，重新提供誘因讓人民有效率、公平地使用 ... (continue)
- — Aug 10, 2007 | Add your feedback
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- 圖解經濟學 (433)
- By 熊秉元, 溫美珍
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Finished on Jul 12, 2007
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- 經濟學的新世界 (40)
- By 李誠, 高希均, 周行一, …
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Finished in Jun 2007
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- 16歲開始的經濟學 (48)
- By 小鹽隆士
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Finished in Jun 2007
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蘋果橘子經濟學
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Freakonomics所研究的主題和一般的經濟學有很大的不同。不僅是較為理論、模式化的書籍，一般談論到經濟學的科普著作也是以貨幣、金融、供需理論、賽局論點為主，現在還有法律經濟、訊息經濟、知識經濟等較為不同的主題。Freakonomics深入到廣泛的社會現象與常見的問題，討論何者為相關，何者為因果；在複雜糾纏的社會現象當中，我們其實很難釐清事件之前的關係。
作者提出了很多不一樣的角度，來看待我們習以為常的conventional wisdom，利用統計數據重新解釋事件之間的關係，推論出不同於我們傳統認知的結果。在本書中了解到的種種結論是其次，重要的是學習面對問題的態度：如何提出好 ... (continue)
Freakonomics所研究的主題和一般的經濟學有很大的不同。不僅是較為理論、模式化的書籍，一般談論到經濟學的科普著作也是以貨幣、金融、供需理論、賽局論點為主，現在還有法律經濟、訊息經濟、知識經濟等較為不同的主題。Freakonomics深入到廣泛的社會現象與常見的問題，討論何者為相關，何者為因果；在複雜糾纏的社會現象當中，我們其實很難釐清事件之前的關係。
作者提出了很多不一樣的角度，來看待我們習以為常的conventional wisdom，利用統計數據重新解釋事件之間的關係，推論出不同於我們傳統認知的結果。在本書中了解到的種種結論是其次，重要的是學習面對問題的態度：如何提出好問題？如何挑戰世俗認知？我們也許可以找到明確的因果關係，但通常是經過重重的假設；複雜事件背後的因果關係也不一定是統計方法能夠釐清的。
小世界的理論，告訴我們要解釋複雜的網路現象，應著重於整體的結構方式，而不是精細的研究組成個體。新興的網路科學可以提供其它各門學問一項好工具，來研究事件間的複雜關係。
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