编程自动生成迷宫
科学家如何借助分析奇怪的粘液菌行为来绘制构成暗物质的隐藏网？
科学家如何借助分析奇怪的粘液菌行为来绘制构成暗物质的隐藏网？
研究人员正在通过分析粘液菌（一种奇怪的单细胞生物）的行为来帮助绘制构成我们宇宙的暗物质细丝网。根据美国宇航局（NASA）的新闻稿，科学家设计了一种受这种独特生物启发的计算机算法，以试图追踪宇宙网，其被认为是“宇宙的大规模骨架” 。他们将算法应用于包含37000个星系的位置的数据，然后创建了宇宙网“复杂的丝状网络”的3D地图。
粘液菌是种引起科学家极大兴趣的奇怪生物。这种单细胞生物可以在寻找食物的过程中建立丝状网络，从而优化其搜索路径。值得注意的是，它们缺乏“大脑”，但是粘液菌能够执行令人难以置信的壮举，例如找到穿过迷宫的最短路径。奇怪的是，它所建立的网络类似于重力在塑造宇宙时所形成的网络，沿着无数的“桥梁”，将银河系和星系团连接在一起，长达数亿光年。
宇宙网主要由暗物质组成，并包裹有气体。考虑到气体太暗且难以检测，天文学家一直在努力寻找网的“细丝”。因此，他们转向了不起眼的粘液模子。利用受粘液菌行为启发的计算机算法，他们能够在距地球5亿光年内建立宇宙中细丝的地图。
研究人员将该算法与宇宙中暗物质长丝生长的计算机模拟进行了对比。将算法应用于包含37000个星系的位置的数据，他们能够模拟底层宇宙网结构的3D地图。但是，这比编写算法要复杂得多。然后，科学家分析了哈勃光谱遗留档案中记录的350个类星体的紫外线。研究人员利用类星体-非常明亮且偏僻的黑洞-能够照亮宇宙网，看到构成它的气体。
加利福尼亚大学圣克鲁兹分校的首席研究员约瑟夫·伯切特（Joseph Burchett）在新闻稿中说：“最令人着迷的是，一种最简单的生命形式实际上使人们能够洞察宇宙中最大的结构。通过使用粘模模拟来查找宇宙网丝的位置，包括远离星系的网丝，然后我们可以使用哈勃太空望远镜的档案数据来检测并确定这些网丝外围的冷气密度。几十年来，科学家们已经探测到这种气体的特征，并且我们已经证明了这种气体包含宇宙网的理论期望。”
该调查支持以下研究：银河系气体的较密部分被分成从银河系延伸超过1000万光年的细丝。
数学对于编程有多重要？
数学是一切科学的基础，也是计算机科学的基础。
不仅一切算法基于数学，而且没有数学，是无法编程的。
编程中的加减乘除运算基于数学。
编程中的if/else判断是数学的逻辑判断。
编程中的进制转换是基于数学。
数据库的left join等也是运用了数学中的集合。
光这些基础的，可能有人不以为然。再看一道编程题。
给定表达式[x/2] y x * y, 其中x,y都是正整数。其中的中括号表示下取整，例如[3/2] 1 ， [5/2] 2。 有些正整数可以用上述表达式表达出来，例如正整数2，当取x y 1时，可以把2表达出来 （ 解释下：当xy1时， [x / 2] y x * y [1 / 2] 1 1 * 1 0 1 1 2 ）； 有些数可以有多种方式表达，例如13可以由 x 2 y 4 以及x 3 y 3来表示； 有些数无法用这个表达式表达出来，比如3。 从1开始第n个不能用这个表达式表示出来的数，我们叫做an，例如a11 a23,给定n，求an。 输入：n值 1ltnlt40 输出：an % 1000000007的结果（因为结果较大，输出an 00000007的结果）这道题可以说不懂梅森质数,大数取模(a^n mod b)是不可能做出来的。
数据结构中的图论等等基于数学，一切算法皆基于数学。
“高等数学在数学计算机科学基本用不上”，这句话可以说大错特错。说出这句话的，要么压根就不是编程人员，要么就是连编程的大门都找不着。
就拿现在最火爆的人工智能来说，先看最简单的近邻算法。
再看决策树
再看贝叶斯
再看梯度上升/下降。
svm
可以说，没有高等数学，连人工智能的门都找不着，如何编程？
数学不是异常糟糕的语言，更不是落后的语言，相反，数学是最简洁最优雅的语言。
编程不过是数学实现的一种工具。
如果想在编程路上走，尤其想在人工智能这条路走，请好好啃数学。
个人编程多年，一如老老实实啃数学。
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