问题

为什么看见很多人说学数学专业需要智商高,难道它不是一环接一环,逻辑嵌套式的学下去吗?

回答
你这个问题问得特别好,很多人都有类似的疑惑。确实,数学学习的核心在于它那严谨的逻辑链条,一步扣一步,环环相扣,看着就很有条理。但为什么大家会觉得学数学专业需要“智商高”呢?这背后其实有几个层面的原因,而且这些原因相互交织,共同塑造了我们对数学能力和“智商”的认知。

首先,我们得承认,数学确实是高度抽象和形式化的学科。 你说的“一环接一环,逻辑嵌套式”正是它的本质。这不像历史,你可以死记硬背一些事件和人物;也不像文学,你可以靠感性去体会。数学要求你理解概念、掌握定理、运用公式,并且能将这些元素串联起来解决问题。这个过程需要一种特殊的思维能力,一种能够游刃有余地在抽象世界里穿梭的能力。

那么,为什么这种能力会被关联到“智商高”呢?

1. “数学感”和“逻辑思维”的早期养成与区分:
从小学开始,数学教育就在悄悄地筛选。那些天生对数字、形状、空间关系更敏感的孩子,会更容易理解加减乘除背后的逻辑,更容易在几何题中找到规律。这是一种“数学感”,有点像音乐家对音符的敏感度。
更重要的是逻辑思维。数学中的证明题、应用题,都需要你建立清晰的逻辑推理链。比如,要证明一个定理,你不能凭空想象,必须从已知条件出发,一步步推导出结论,每一步都需要严谨的逻辑支持。而这种能力,在很多人身上并不是自然而然就发展得很强。
那些在早期学习中就能快速掌握这些抽象概念、并能灵活运用逻辑思考的孩子,往往会被认为是“聪明”、“脑子转得快”,这些都是“智商高”的代名词。所以,很多时候,大家说的“需要智商高”是在强调这种早期形成的、对数学抽象和逻辑的先天优势或后天训练成果。

2. 学习曲线的陡峭性与“门槛”效应:
你说的“一环接一环”意味着,如果你在一个环节卡住了,后面很多内容都会学不下去。数学的学习是累积性的,前面的知识是后面所有知识的基础。一旦基础不牢,后续的学习就会变得异常困难,甚至让你产生“我就是学不好数学”的自我否定。
数学专业更是如此。它不是简单地应用小学、初中的数学知识,而是要深入到大学的微积分、线性代数、抽象代数、拓扑学等更高级、更抽象的领域。这些领域的概念和方法,与我们日常经验离得更远,理解起来需要更大的认知跳跃。
这种“门槛效应”会让很多人望而却步,而那些能够跨过这些门槛,并且在不同阶段都能保持高效学习状态的人,自然会被贴上“智商高”的标签。这并非是说他们有超能力,而是说他们具有更强的学习韧性和更快的知识消化能力。

3. 思维的灵活性与“举一反三”:
数学学习不仅仅是记住公式和方法,更重要的是理解它们背后的原理,并能灵活运用。一道题可能有多种解法,一个定理可以在不同的场景下被应用。
“举一反三”的能力在数学中尤为重要。看到一个新问题,你能联想到相关的概念和定理,找到解决问题的切入点,而不是死搬硬套。这种思维的灵活性,很多时候也是大家衡量“智商”的标准之一。
那些善于从不同角度审视问题、能够发现不同知识点之间的联系、并能创造性地解决问题的人,会被认为具有更高的“数学智商”。

4. 解决问题的策略与探索性:
很多数学问题,特别是研究性的数学问题,是没有标准答案的。你需要自己去探索、去猜想、去证明。这个过程需要强大的分析能力、逻辑推理能力、以及坚持不懈的精神。
数学研究者往往需要具备高度的创造力和解决未知问题的能力。他们需要设计实验(虽然是思想实验)、提出猜想、构建模型,然后用严谨的逻辑去验证。
这些特质,比如分析复杂问题的能力、逻辑推理的严谨性、以及探索未知领域的勇气和毅力,确实是构成“高智商”的重要组成部分。

所以,当我们说“学数学专业需要智商高”时,我们实际上是在说:

你需要具备较强的抽象思维能力,能够理解和操作那些脱离具体事物的概念。
你需要有良好的逻辑思维能力,能够构建严谨的推理链,并且发现和纠正逻辑上的错误。
你需要具备快速学习和消化新知识的能力,因为数学知识是高度累积和连贯的。
你需要有一定的数学直觉和解决问题的灵活性,能够找到不同的解题思路和应用知识的方法。
你可能还需要一定的“数学感”,对数学的结构和模式有自然的敏感度。

这并不是说没有这些特质的人就完全无法学好数学。很多人通过后天的刻苦努力、反复练习和有效的学习方法,也可以在数学领域取得优异的成绩。但不得不承认,拥有上述特质的人,在数学学习的初期和进阶过程中,会比其他人走得更顺畅一些。

“智商”这个词本身就比较模糊和笼统,它包含了很多不同的能力维度。在谈论数学时,大家常常会将“逻辑能力”、“抽象思维能力”、“解决问题能力”等与数学学习直接相关的能力,简单地概括为“智商高”。这是一种约定俗成的说法,但理解其背后的具体能力,可能比简单地套用“智商”标签更有意义。

你想想,当你看到一个复杂的数学证明,如果能在脑海里清晰地描绘出那些抽象符号和它们之间的关系,并且能顺畅地跟着逻辑一步步推导,是不是会觉得这个人很厉害?这就是大家所谓的“智商”。但这个“厉害”背后,是你前面提到的那些具体的、可培养的思维能力在起作用。

网友意见

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其实也不尽然,大学数学在逻辑结构上确实是一环套一环的,但是蛋疼的地方在于这个逻辑链并不是花时间就能弄懂的(甚至可能你花了一个学期都没弄懂),因为这些逻辑往往包含了多层抽象,而如何驾驭这种多层抽象是一个很困难的问题。

数学系和高中数学的一个不同点在于,数学系的很多课程都是在抽象,一层一层地往上抽象,因此如何驾驭这种抽象就成了一个巨大的问题。当然从理论上来说只要肯花时间任何智商正常的人都能够驾驭/习惯这种抽象,但对于高手来说他们需要的时间可能是几十分钟,而对于像我这样的普通人来说可能就是大半个学期。


当然,题主提出的大学数学难是因为专业名词多+前缀知识多+时间投入不够,实际上这些原因是导致大学数学很难的全部原因的子集,题主实际上还遗漏了一个问题,就是在上面谈到的,如何习惯/驾驭这种一层一层的抽象。

举个例子,在高中数学里有一个东西叫距离,比如说坐标系里两个向量 ,它们之间的距离就是 ,这件事情很直观也很自然


然后在线性代数里,我们可以把它推广到 维空间, 为了计算 维空间的距离,我们可以把向量的点乘推广到高维空间,于是两点间的距离就可以用向量的点乘表示,即 。 这件事没有那么直观,但其实也挺直观,你只要想象一个有 个维度的直角坐标系,然后想象一个有 个分量的向量就可以了。


然后我们可以继续把距离往上抽象。在泛函分析里,距离被定义为一个二元函数 ,只要这个二元函数满足 (对称性) 和 (非负性)以及 (三角不等式)就行。这个集合可以是任意的线性空间,然后距离可以是任意一个满足上述三个性质的二元函数。这样的一个定义了距离的空间被我们称为度量空间。

如果要研究度量空间的数学性质,你会发现你已经距离几何直观很远了。在研究度量空间的时候,你不能再直观地想象一个直角坐标系,因为这个空间可能是无穷维的,甚至不是直观认知上的空间(比如说全体在某个闭区间上平方可积的函数,全体方差存在的随机变量),所有的定义都是高度抽象的,这个时候你不仅不能用几何直观去解决问题,甚至不能用几何直观去“想”问题(举个例子,在有限维的情况下一个线性空间很自然地存在一组可列个基向量,但是在无限维的情况下,这个是要分情况讨论的)。

当然在泛函分析里,如果你愿意摒弃掉一些直觉,还是可以勉强地想象一个一般的度量空间,只不过这个空间上的距离和我们常用的距离不同而已,或者具体来说就是一个定义了奇怪距离的直角坐标系。在这种想象下,平常的几何直觉还是稍微有一些作用的。


然后再往上抽象一层就是拓扑学。到了拓扑学,所有前面的度量直接失效,因为拓扑学很多情况下基本不考虑度量。拓扑学研究的是所谓的”带有拓扑的拓扑空间“。拓扑你可以简单理解为定义了什么叫开集(开区间的推广)。但是与实数上的开区间不同,拓扑学定义开集的方式是你随便找一个集合(啥集合都行),然后在上面钦点一批集合(当然,要按照基本公理的要求指定),这批集合就是开集了。这个集合不需要是什么实数集复数集,只要集合选得好,你几乎可以在任意的集合上定义拓扑(也就自然地定义了开闭),然后我们可以再用拓扑的概念重新定义连续,收敛这些基础概念。

到了这一步,几何直观就没有任何意义了,甚至可能是有害的。比如说在微积分里,一个点列如果收敛,那么它收敛的极限唯一,这是很显然的。但是在拓扑里面你可以构造出一个拓扑空间,这里面的点列可以收敛到若干个不同的点,甚至你可以构造出一个所有点列收敛到所有点的畸形的空间,基本上只有你想不到没有你做不到。

在这种情况下,如果还想理解学的是什么+完成课后作业的话(我们就不说科研了),你就必须要有足够的抽象能力,也就是在想问题的时候不能借助过多的几何直观,而是必须严格依赖于逻辑,顺着各种定义和已有的命题一步步严丝合缝地往下走,这中间要避免各种随意的或直观的想象,因为在拓扑空间这种严苛的环境下,直观想象可能会把你带到歪路上。


上面从高中的距离出发,一步步到了连距离都没有的拓扑,这一层层加码中我们离直观越来越远,探讨的对象越来越抽象。探讨这种抽象的对象往往要求抽象的思考,即你的思维过程必须不依赖于直观,而是要遵从数学的“语法”,顺着并依赖各种定义与推论严格往下走。而为了走得顺利,你的大脑中必须要对自己正在处理的对象(很可能是若干个完全抽象的对象)及其性质有着非常清醒的认知。在研究对象极为抽象的情况下,要做到这一点很可能会导致猪脑过载(比如我)

所以回到问题本身,不同的人驾驭抽象的能力千差万别,能力强的人处理各种抽象概念如同喝水,而能力弱的人很可能做着做着就忘了自己到底在干啥,个人认为这种处理抽象能力的差别是一部分人(比如我)认为数学困难的重要原因,而这一能力是很难通过学习一环扣一环的逻辑或投入大量时间掌握的。当然我觉得这种能力还是可以通过后天训练掌握的,不过如何训练就是玄学了,可能是灵光一现,也有可能是书读百遍其意自现,还有可能是大佬的点拨等等等等(当然也有一些人就是天生的)


我大二的时候曾经和某巨佬吃饭,聊到数学和统计的差别,巨佬表示他很不喜欢统计(好像喜欢纯数学的都不喜欢统计233333),与统计相比纯数学就直观形象很多(原文用词就是“直观形象”,当时我感觉世界观都受到了冲击),只要有了定义接下来的一切都是非常流畅的,自然而然的。那个时候我才意识到很可能对于很多人而言,数学书的展开就像是小说一样自然通顺,就好像你看《基督山伯爵》,读到了唐泰斯到巴黎,就自然而然地知道他肯定是来找维勒福和汤格拉尔复仇的一样。在数学上他们看我很可能就是类似于“唐泰斯都到巴黎了,你难道就想不到他是去复仇的吗?”,而我可能就是“巴黎?什么巴黎?哦让我看看,巴黎的定义是······,复仇的定义是······”


当然这是学数学,至于搞纯数学学术研究,那就是另一码事了,这个我也没搞过,就不多评论了。

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先说结论:你的理解是错的,数学与智商高度正相关。

数学的难度不在于解题技巧、知识点多,而在于需要进行多层抽象。

什么是多层抽象?

先说第一层抽象,举个例子说明:小明有2个苹果小红有3个苹果问一共有几个苹果,妈妈吃了2个鸡蛋爸爸吃了3个鸡蛋问一共吃了几个鸡蛋,这是两个完全不同的应用题,但是我们都可以用2+3=5来运算,这个算式是对应用题的抽象,具体的一道应用题是这个算式的一个实例。大学之前的数学,不论是代数还是平面几何、立体几何,基本上都停留在第一层抽象上,是比较简单的。

但是,进入大学数学之后,很快你就会遇到第二层抽象。数字和数学运算可以被抽象成群、环、域,例如整数&加法就是阿贝尔群的一个实例,还有其他无穷多个阿贝尔群,群有许多特性,可以用于解决一个具体的群实例的特定问题。这就有点难了,大部分人都不能很好的掌握在群、环、域的空间里思考问题。

有些数学领域,还会进入第三层的抽象,正常人难以企及。

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需要的是working memory够大。

如果你不知道啥是working memory,你可以查一下现在心理学对于人的记忆的理论。

简言之,主流的研究人的记忆的理论认为,人的记忆分为两种:working memory和long term memory。

working memory有点类似于RAM,一般来说是4-7个items的容量。long term memory 你可以浅显地理解为storage。

比如说一个人一次最多可以记忆4-7个圆点在图上的位置,或者一次大概记忆4-7个字母或者单词。

这个working memory的容量跟你能否同时处理很多信息保持不掉线很有关系。

纯数学学到最后,会变得极度抽象,一个字母,一个符号,后面代表的含义可以用几十页的文本去解释。

所以,作为数学研究者,很大的一个挑战是如何把这么一大坨信息保持在你的脑海中,同时把这一大坨信息往下推演产生的更多信息,一直保持在你脑海中最活跃的区域。如果你有好几个极度抽象的符号在同时处理,你想想你的RAM要多大才能保持快速处理的状态。

你说这需要智商吗?我只能说,如果你RAM不够大,还是能做,但是你会慢很多。

PS:

以上是我作为一个(前)心理学研究人员的理论知识+我男票作为一个纯数学博士(在读)的个人感受,两者经过我不负责任的胡编乱造,产生的不负责任的解读。请勿当做真实的科学理论,图一乐。

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如果高中数学的全部学习内容放在大学的话,最多一个学期就干完了。

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