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本文目录

1. 神奇的记忆公式
2. 亿万富翁的神奇公式是什么
3. 数学绝密公式

[One]、神奇的记忆公式

神奇记忆法》是2013年北京燕山出版社出版的图书，作者是魏怡。

[Two]、亿万富翁的神奇公式是什么

“神奇公式”是假定有一位年轻人，从当下每年定期存款
1.4万元，享受平均5%的利率，如此持续40年，他可以积累的财富为
1.4万元×(1+5%)×40=169万元。

但是，如果这位年轻人将每年应存的钱全部投资到股票或房地产市场，并假定能获得年均20%的投资报酬率，则40年后，他能积累多少财富？

一般人猜测是在200万元至800万元。然而，“神奇公式”给出的答案是
1.0281亿元！而这个数据，乃依照财务学计算年金的公式得到：
1.4*[1+20%）^40-1]/20%=
1.0281亿元试试将这个天文数字与前述平均投资报酬率仅为5%的定期存款相比，会发现两者收益的差距达70余倍之巨，然而并没有稳赚不赔的20%，这个公式只是告诉大家一个理念，并不是真的就会实现。扩展资料：显然，“神奇公式”真正的目的，是告诉人们投资理财并无什么复杂技巧，最重要的乃是观念。

每个理财致富的人，只不过是养成了一般人不喜欢、且无法做到的习惯而已，即投资理财的能力。如此，那些令人困扰的贫富问题就有了“基本标准”的答案：一个人一生能积累多少财富，不取决于赚了多少，也非一味开源节流，而是取决于如何理财。这便是致富的关键。

[Three]、数学绝密公式

Tupper自引用公式是一种非常有趣的公式，如果单纯看公式本身你看不出来什么。但是如果在计算机上运行，并把运行结果在坐标系中以图形的方式表达出来的时候，这个图形跟公式本身是一模一样的。也就是公式能够自己把自己表达出来。

如果问你pi（圆周率）的第12094854921位数字是什么？那么你应该怎么做？正常情况下，你需要计算pi到这个位数，然后你才能知道这个位置的数字是多少。然而，有天才的数学家发现了一个公式，通过这个公式我们能随意计算pi任意位的数字，而不需要知道这个位数之前或者之后的数字。这就是BBP算法。BBP算法的发现极具巧合性，本来这个算法是为了更精确地计算pi的数值，但是发现者突然意识到这个公式可以计算任意位置的pi的数字。

我们都知道素数，这些整数只能被自己和1整除。数学里面有一个分支专门研究素数，数学家们花费了大量的时间和精力来预测素数在数列中的分布。素数的分布看起来是随机的，但是黎曼zeta函数似乎能准确预测素数的位置。

薛定谔公式是量子力学最基本的公式，这个公式描述了量子系统随时间演化的基本规则。其在量子力学世界的地位同牛顿第二定律的地位是一样的。神奇的是，这个公式不是从任何其他基本公式推导出来的，而是通过最基本的逻辑推论写出来的，但是这个公式似乎跟实际世界吻合得非常好。

康托证明可以说是数学界里最令人费解的证明之一，然而这个证明完完全全重新定义了什么是无穷大。首先我们需要问一个看起来极其荒谬的问题：无穷大到底有多大？这个问题看来毫无意义。然而，实际上这个问题非常重要。康托认真考虑了这个问题，并发展了对角证明法。最后，他证明了无穷大也是有大小的，有些无穷大比其他无穷大要大或者小。

在计算机数学中，所有的问题都可以两类，一类是P问题，一类是NP问题。对计算机来说所有的P问题都是可解的。但是NP问题就没有那么简单了。有些问题，计算机运算数亿年也不一定能得到结果。NP问题又个非常奇特的性质，那么就是如果你给定一个解，它能轻易判断这个解是否正确，但是它自己却很难求得一个结果。在数学中P=NP就意味着所有复杂的数学问题都是计算机可解的，如果有人能证明P=NP，那么这个结论无疑是划时代的。例如，理论上能证明P=NP问题的人，能破解这个世界上的任何密码问题。

俄罗斯物理学家亚历山大.弗里德曼在1920年代创造了这个公式来描述宇宙是如何膨胀的。当时人们认为宇宙是膨胀的，但是这个公式出来之后，公式的结果显示宇宙似乎根本没有膨胀。后来通过各种经验修正，这个公式得以正确描述宇宙膨胀，然而人们依然无法解释为什么宇宙在膨胀。弗里德曼预测了一种新的力，后来天文学家称之为暗能量，一直到今天，对暗能量的寻找也还在继续。

拓扑学是数学中非常重要的领域之一。拓扑学研究的是形状如何进行各种翻转和变化，而这些东西现实中大多数情况下是无法实现的。例如在拓扑学中，一个轮胎和一个茶杯是等价的。要把球的内表面变换成外表面，同时不能创造各种褶皱或者折痕是一个非常艰难的问题。在计算机出来之前，人们通过公式球得了问题的解。尽管很难理解，但是拓扑学在计算机、化学以及宇宙学等等中有非常重要的应用。

很多数学家都想预测未来。根据英国苏塞克斯大学的一个神经系统科学家研究小组的结论，他们已经可以预测各种灾难的到来，从金融市场的崩溃到脑动脉等疾病的发生等等。事实上，这些截然不同的东西所遵守的数学趋势是非常相似。他们的公式依赖于复杂系统的信息流动以及各种相变转换。这是个非常复杂的思想，想读懂相关论文需要花费大量的精力。

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