《超级思维：用理工科思维推算世界》读后感700字
How Many Licks ?
Or , How To
Estimate Damn
Near Anything
咦——喂——等等，你跑什么？
大数据时代，Its show time !
作者主修物理，但是涉及的数、理概念对阅读本书并无大碍。貌似在由易到难，大到人群，小到DNA分子，远到土星体积，开车去太阳的距离，什么甜甜圈，巨无霸棉花糖之类的，还有麦当劳一年售出的芝士汉堡所含的热量＝70颗原子弹的热量等等数例
（真的假的？在这70个问题中，作者有一个很想把它们描绘的有趣的小心机。
But——还是被你………………的书，无聊的乱码一通。）
看这本书分什么文理科啊，好像认的字就
o d k . 数学谜题就像物理黑洞，但是作者会告诉你，不要怕，别跑开，我们来谈谈数字，好叭。
当你能够量化你谈论的事物，并且能够用数字描述它时，你对它就确实有了深入了解。但如果你不能用数字描述，那么你的头脑根本就没有跃升到科学思考的状态。 ——威廉·汤姆森·开尔文勋爵
提出问题→分解问题→公式整合→结果
欣赏数字→辩别数字→理解数字
无论是把微观的，宏观的“状态”，实验化还是数据化，无非是为了想得到或清晰，或准确的表达。
一、不要在数值中挣扎，用“取近似值”理解数字。准确性是相对而言的，应该学会赋予它们实际的意义。
费米法取近似值（量级估算）If→End
1）从你知道的入手，即有把握的方面
2）利用 单位对消 获取答案
3）圈定范围（下限＜X＜上限）
4）利用网络查找数据资料
5）要公正，理性，敢于自我怀疑
6）制定数值地标（数字与具体情况参照，增大对数字的理解能力）
二、简化数字
1）凑整
2）指数计数法，（用10的若干次幂缩减空间。）
3）大数序列，min 10的幂
最后由数据的可观性，由物化到量化的思维，为我们平添些对数据的敏感性叭…
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a.背景介绍（信息）
b.问自己（提炼）
c.有益提示（数理专题）
d.设计公式（的＝X，是＝）
e.烦心的数学题（代数公式）
d.答案
以上～70次“循环”中 ～
