ISBN: 9786269651702
出版日期: 2022-09-07
作者: 亞當.庫查司基
譯者: 甘錫安,高子璽
裝訂: 平裝.單色印刷.672頁.21.
《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格,專業力挺!
▎《勝算:賭的科學與決策智慧》
從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神,更是股神》愛德華.索普,
博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋,
他們的研究成果,對於理解運氣和決策有何啟發?
又點出我們解讀事物的哪些常見盲點?
長久以來,各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引,他們不斷挑戰預測的極限,探究秩序與混沌的界限,以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧,都因「賭」而拓展了探索的疆界。
我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成因,問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學,你將學會洞察普遍存在的判斷盲點,更睿智地權衡風險與報酬,從而做出優質決策,控制運氣的影響。
●懂博奕,你會更洞察盲點
○輪盤贏錢策略的演進,反映出機率科學近一世紀來的發展……
○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客,為何效果適得其反?
○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干?
○為何有些投注公司反其道而行,樂於吸引精明賭客來投注?
○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率,那是為啥?
●懂博奕,你會更了解投資
○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」,反之亦然?
○交易機器人崛起後,金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀?
○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」,用於賽馬時有何弱點?
○購買不同產業多家公司的股票,投資組合多樣性為何仍然不夠?
○投資領域的「基本分析法」,要注意什麼盲點?
○購買擔保債券憑證時,要避免什麼錯誤假設?
●懂博奕,你會更善於決策
○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」,如何有助於尋找隱含資訊?
○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影,因為它試圖處理缺漏的資訊。
○賽局未達到最佳結果時,參與者的決定不會趨向平衡,而會大幅震盪。
○參與者易失誤或得在賽局中學習時,賽局理論不是找出最佳策略的好方法……
●懂博奕,你會更過好人生
○為什麼選擇最簡單的解釋,往往反而明智?
○為何最快的解決方法,有時像在走回頭路?
○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面?
○優秀的機器人程式不能只有蠻力,還要懂心理學才行。
▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》
最符合現今時局需求的著作,讀者異口同聲:「好看到讓你想『傳』給別人」!
一種致命病毒蟄伏多年,於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開,隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」,致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來,自此改變世界的樣貌……
說到「傳染力」,我們往往聯想到疾病傳播,然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學,更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究,他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手,探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼(哪個人或事件、地點),從而預測事態的後續發展,並且建議妥適的因應之道。
由於流行病學探究傳染力所得的成果,已廣泛應用至諸多領域,因此本書內容雖以疾病傳播起頭,以疫情控制做結,然而書中頭尾之間的篇幅,則切入相當廣泛的領域,像是:
●金融界普遍相信分散投資能降低風險,然而已有多項研究發現,隨著「金融傳染途徑」形成,分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。
●從健康、生活風格,一路到政治觀點等,我們與熟人往往具備共同特徵,科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境?還是社會傳染所致?
●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪,科學家發展出預測模型,除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源,亦可說服民眾配合甚至協力。
●網際網路創造了新形態的互動,本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象,也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。
●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備,乃至程式碼共享難溯源等情形,一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展?
……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察,乃至暴力事件等等,作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣,許多現象牽一髮動全身,「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭,想要解讀眾多現象與趨勢,擬出因應之道,你不能不知道!
各界推薦
▎《勝算:賭的科學與決策智慧》
●庫查斯基以風趣的寫作,介紹必勝投注法的歷史和最新進展,讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟.班傑明
●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用,寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫,而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌
●賭客和數學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》
●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事,寫得相當成功。本書淺顯易讀,但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩.法馬
●這本書用許許多多的故事,敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後,我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛.史匹格赫爾特
▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》
►自古至今,從聖經中的瘟疫,到當前攻占新聞頭條的新冠病毒:疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事,探索「傳染」這一門學問。讀了之後,保證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格(Jordan Ellenberg)
►本書充分展現科普魅力:筆法趣味橫生、清楚明確;主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家,涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學,以精采權威的論據,帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒,了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力,所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯.貝洛斯(Alex Bellos)
►例證豐富,以務實角度切入,說明如何以數學幫助了解傳染,進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處理議題廣泛,既談疾病大流行,亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機,本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得.皮奥特(Peter Piot)
►以數學角度切入,精采探討有些事物何以會快速傳播,而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說,他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用,檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡,並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》
讀者評語
如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯,這真的是一本好書。這本書不只探討流行病學,也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等,探討有些事物能快速「瘋傳」,有些卻欲振乏力,背後機制為何?作者是數學家,所以這本書不是生物學著作,但也非數學專書。這本書最精采的地方,在於呈現各統計模型中有多少未知因子,以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷,這也增加了論點的說服力。整體而言,讀起來讓人大呼過癮。
作者簡介
亞當.庫查司基
作者簡介
亞當.庫查司基(Adam Kucharski)
亞當・庫查司基於倫敦衛生與熱帶醫學學院擔任助理教授,是數學本科系出身的數學家,由於研究伊波拉病毒和茲卡病毒等全球性傳染病,得以親赴太平洋群島多座村落、以及拉丁美洲多間醫院,展開田野調查。庫查斯基也是TED Fellow的一員,並曾榮獲2016年羅莎琳.富蘭克林獎,以及2012年「惠康科普著作獎」等殊榮,發表作品散見於《觀察家》、《金融時報》、《科學人》和《新政治家》。
譯者簡介
甘錫安
專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯,現仍為《科學人》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《成分迷思:解讀健康新聞的10堂通識課》、《暗池:人工智慧如何顛覆股市生態》、《因果革命:人工智慧的大未來》、《決斷的演算:預測、分析與好決定的十一堂邏輯課》、《品嘗的科學》(合譯)、《天生不愛動》、《現代主義烹調》、《獵光聖經》等,熱愛吸收各類知識,正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
高子璽(Tzu-hsi KAO)
台大翻譯碩畢,碩論探討福爾摩沙自然史文獻。中英日全職譯者,曾於翻譯社內部任職七年。主攻領域:醫藥、體育、環保,以及各類產業文件。譯有《輿情操縱:用數據操控心智的鼻祖「析模公司」運作大揭密》、《彩色圖解運動生理學導論》、《王者製造:勒布朗.詹姆斯縱橫球場與制霸商場的成王之道》、《癮,駛往地獄的列車,該如何跳下?》。現亦為《BBC知識》科普譯者。
賜教:[email protected]

Zone | Order Total (RM) | Delivery Fee (RM) |
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West Malaysia | Flat Rate | 6.00 |
Zone | Items/Weight | Delivery Fee (RM) |
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East Malaysia | First 1.00 kg | 13.00 |
Extra 1.00 kg | 5.00 | |
Singapore | First 1.00 kg | 25.00 |
Extra 1.00 kg | 5.00 | |
Australia, New Zealand | First 1.00 kg | 159.77 |
Extra 0.50 kg | 52.65 | |
Austria, Denmark, Finland, Ireland, Switzerland, Russia | First 1.00 kg | 157.78 |
Extra 0.50 kg | 34.31 | |
Brunei, Cambodia, Laos, Mongolia | First 1.00 kg | 175.10 |
Extra 0.50 kg | 87.14 | |
Belgium,France, Germany, Netherlands, Spain, U.K | First 1.00 kg | 150.94 |
Extra 0.50 kg | 30.46 | |
China | First 1.00 kg | 96.44 |
Extra 0.50 kg | 25.35 | |
Bangladesh, Brazil, Iraq, Pakistan, Qatar, S.Arabia, UAE, Sri Lanka | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
South Africa | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
Philippines | First 1.00 kg | 91.42 |
Extra 0.50 kg | 15.29 | |
Canada, United States, Mexico | First 1.00 kg | 162.58 |
Extra 0.50 kg | 35.90 | |
Hong Kong | First 1.00 kg | 80.63 |
Extra 0.50 kg | 29.06 | |
India | First 1.00 kg | 113.30 |
Extra 0.50 kg | 22.28 | |
Indonesia | First 1.00 kg | 107.35 |
Extra 0.50 kg | 24.87 | |
Japan | First 1.00 kg | 112.97 |
Extra 0.50 kg | 35.03 | |
Macau | First 1.00 kg | 92.93 |
Extra 0.50 kg | 13.82 | |
Singapore | First 1.00 kg | 74.75 |
Extra 0.50 kg | 21.49 | |
Taiwan | First 1.00 kg | 94.42 |
Extra 0.50 kg | 34.76 | |
Thailand | First 1.00 kg | 94.10 |
Extra 0.50 kg | 28.25 | |
Vietnam | First 1.00 kg | 98.94 |
Extra 0.50 kg | 14.34 |