前言

2017年，擔任Tachyus公司CTO（首席技術(shù)官）的我開始了本書的寫作。這家公司是我創(chuàng)立的，主要業(yè)務(wù)是為石油和天然氣公司編寫預(yù)測分析軟件。當時，我們已經(jīng)完成了核心產(chǎn)品的構(gòu)建：一個基于物理學和機器學習的流體流動模擬器，以及一個優(yōu)化引擎。這些工具能讓我們的客戶展望儲油層的未來動態(tài)，并幫助他們發(fā)現(xiàn)價值數(shù)億美元的優(yōu)化機會。

隨著一些大型跨國公司開始使用我們的軟件，我作為CTO的任務(wù)是將這款軟件產(chǎn)品化并進行推廣。我們面臨的挑戰(zhàn)不僅是開發(fā)一個復(fù)雜的軟件項目，還要編寫很多與數(shù)學相關(guān)的代碼。大概就在那個時候，公司設(shè)立了一個叫作“科學軟件工程師”的職位。我們的想法是，專業(yè)的軟件工程師既需要過硬的技術(shù)，還要有扎實的數(shù)學、物理學和機器學習背景。在尋找和招聘科學軟件工程師的過程中，我意識到這種人才非常稀缺但需求量很大。我們的軟件工程師也意識到了這一點，他們希望提升自己的數(shù)學技能，為公司技術(shù)棧中特定領(lǐng)域的后端部分貢獻代碼。除了團隊中已經(jīng)有很多渴望學習數(shù)學的人，我們在招聘過程中也發(fā)現(xiàn)了不少人愿意學習數(shù)學。這促使我開始思考，如何將一位優(yōu)秀的軟件工程師培訓(xùn)成能夠出色利用數(shù)學知識的人。

我當時意識到，對于軟件工程師來說，市面上還沒有內(nèi)容準確、難易適中的數(shù)學書。雖然可能有數(shù)百本書和數(shù)千篇免費的在線文章涉及線性代數(shù)和微積分等主題，但我發(fā)現(xiàn)它們并不能讓一個專業(yè)的軟件工程師在幾個月內(nèi)充分掌握這些數(shù)學知識。這么說并不是在貶低軟件工程師，我的意思是，閱讀和理解數(shù)學書是一項學習難度很高的技能。要做到這一點，往往需要弄清楚學習的具體主題是什么（如果你在學習之前對那些資料一無所知，這是很難的），閱讀材料，然后找一些高質(zhì)量的習題來練習應(yīng)用這些主題。如果沒有很好的辨別能力，即便你能讀完一本教材，并且解答書里的所有習題，也需要幾個月的全身心投入才能做到！

我希望通過本書為大家提供一個新的選項。相信你可以在合理的時間內(nèi)從頭到尾讀完本書，并且完成所有的練習，從而掌握一些關(guān)鍵的數(shù)學概念。