为什么我们很少采用印度的数学加法？因为这种习惯难养成，就很少用了。我们做一件事，最好的方法就是用自己最擅长的方式，而这种方式需要长期训练，从小训练，我们看下面这图，把两个相同的数，用中国和印度两种方式
为什么我们很少采用印度的数学加法？
因为这种习惯难养成，就很少用了。我们做一件事，最好的方法就是用自己{pinyin：jǐ}最擅长的方式，而这种方式需要长期训练，从小训练，我们看下面这图，把两个相同的数，用中国和印度两种方式做了一遍，发现都需要算出（9 7=16）（8 6=14）（2 1=3）等一系列的过程才算出答案来，但是印度要在进行算的过程中，多次按要求把数对齐，而这种方法要从小学习，对于孩子来说，难度就（读：jiù）比较大，不容易学会，错误率很高，而我们中国算法就很容易对齐了，所以就很少用了。
数学绝密公式？
1、Tupper自引用公式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《繁体：來》什么。但是如果在计算机上运行，并把运行{pinyin：xíng}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。
2、BBP算法
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《练：rán》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rèn 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(练：shì)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【读：zì】。
3幸运飞艇、黎【pinyin：lí】曼zeta函数
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【读：yǒu】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jī 的，但是黎曼zeta函数似乎能准确预测素数的位置。
4、薛定谔（读：è）公式
薛定《练：dìng》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{练：shí}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{pinyin：de}，但是这个公式似乎跟实际世界吻合得非常好。
澳门新葡京5、康(练：kāng)托证明
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：开云体育无穷大到底有多大？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(拼音：lǜ)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《繁体：數》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澳门威尼斯人一个解，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{pinyin：nà}么(繁体：麼)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《繁体：碼》问题。
7、弗里德曼方（fāng）程
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【繁：脹】的。当时人们认为宇宙是膨胀的(练：de)，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(繁体：確)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zhī 为暗能量，一直到今天，对暗能量的寻找也还在继续。
8、球(pinyin：qiú)形翻转
拓扑学是数学《繁体：學》中非常重要的领域之一。拓扑学研究的是形xíng 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（lǐ）解，但是拓扑学在计算机、化学（读：xué）以及宇宙学等等中有非常{读：cháng}重要的应用。
9、未来预{pinyin：yù}测公式
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{练：de}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{pinyin：dú}懂相关论文需要花费大量的精力
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