超级思维的读后感10篇
《超级思维》是一本由亚伦·桑托斯著作，重庆出版社,重庆出版集团出版的平装图书，本书定价：CNY 32.80，页数：256，文章吧小编精心整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《超级思维》读后感(一)：世界这么大，你要会推算
这个世界上总是有一些好奇心强的人，脑袋里总是能产生一些奇思妙想，同时也会有一些奇怪的问题，比如一只猴子需要多长时间才能录入完莎士比亚全集？开车到太阳会花费多长时间？一支笔可以画多长的线？如此等等。如果真的有人向你提出这个问题，而你又不知道怎么回答，谈话的热情会一下子降到冰点，而这本书《超级思维---用理工科思维推算世界》恰恰可以告诉你解答这类问题的办法。看了这本书一定可以让你脑洞大开，轻松回答那些千奇百怪、让你瞠目结舌的问题。
这本书的作者亚伦•桑托斯是美国密歇根州立大学的博士后研究员，业余钟情于计算《How many licks？》里的数学谜题。在普通人眼里的看到就头疼、永远搞不清楚的质量、重量、体积、容积等术语，那些烦心数学题，在他眼中却是妙趣横生、有趣极了。书中列举了七十个有趣的问题，涉及到大量的数学和物理学概念，这对不了解这方面知识的读者来说，可能有些高冷。如果能把这本书中解答七十个问题的数学问题搞懂，读者的数学、物理学知识肯定能够加强，读者的数学计算能力肯定能够提升一大截。这也可以说是阅读这本书的一大裨益了。
当然，这本书的目的并不是为了提高读者的数学计算能力，而是培养人的一种思维，正如作者介绍的那样，“这本书是关于方法的，是关于如何利用数字来对一些事物进行计算的。”书中主要介绍的就是取近似值的费米法，其通用步骤就是先进性看似合理的基本假设，然后再利用这些假设推算出你想要的结果。七十个问题就是费米法的具体应用，每个问题都包含背景介绍、问自己、有益提示、设计公式、烦心数学题、答案等六个部分，理论结合具体问题，有简单到复杂，既引发读者对这些有趣问题的解答兴趣，也可以让读者看到解答的思路和方法，学习到如何应用费米理论去解答实际问题。应该说，这个理论非常简单实用。通过阅读本书，再去解答类似一个人能举起多高的楼房这样的问题，也许不能立刻说出答案，但却能够知道解答问题的思路和方法，将具体问题数字化以后，通过数学推算，最终能够获得想知道的答案。掌握了这种方法，具备了这种理工科思维推算世界的思维，面对任何事物都可以进行合理的、合乎逻辑的、缜密思考，给出让人惊叹的答案，在看似不可能中创造可能。
这本书，理论简单实用，举例丰富有趣，既有可读性又有实用性。掌握了推算世界的方法，也许不能处处都应用到，却可以提供一个新的思考问题的角度，提供一个解决问题的有效方法。读这本书，获得一把正确解答刁钻、难搞、奇怪问题的钥匙，何乐而不为呢？
在大数据时代，数据已经时刻存在于我们的身边，想要与之抽离，只能去原始丛林了吧。对于普通群众来说，数学仿佛是一门神圣的学科，常人是无法触及的，其实不是的，我们平时生活中的小习惯都与数学的计算方式有关。人之所以会进步，就是因为人的求知欲，我们每天都在提出无数个问题，但是真正自己去付诸行动解决问题的人却少之又少。
人们总认为有些看似无法解答的问题，就一定要请教一些科学家或者借助机器之类的来帮助计算。其实运用我们初中学过的基本方式，就能够解答出许多人们生活中的疑惑。比如说数学中最基本的对消法，有些看似困难的题目，其实都能通过公式对消，最终得出一个简单的答案。人们只是看到了结果的复杂，却没有发现过程的简单，这也是现代人最大的误区。科技如此发达，人们一旦遇到问题，必定会先去寻求互联网的帮助。其实上网寻找答案是没错的，既然我们只是想知道这件事的答案，何必去费尽心思来解答呢。但是有一些只能我们通过计算才能得出答案的问题，你可以从本书中学到很多实用的技巧。
我们在生活中，常常会把数据取近似值，大多是用四舍五入的方法。因为取近似值可以让事情变得高效，有些不要求那么精准的计算，用一个整数代替繁琐的一连串数字往往会节省很多时间。数据永远是最清晰、最有说服力的，人们在去做任何事之前，都会在心中大概计算出这件事的成功率。哪怕是百分之二十的成功率，人们都是愿意去尝试的，但是如果成功率还不到百分之一，那么谁都不会去做。
文中所解答的这些问题都很有趣，也都是我们生活中常常遇到却总是忽略的。比如说，人的脑袋上总共有多少根头发？一个人的头发可以长多长？汉堡和原子弹，谁含有的热量更大？......等等这些问题本身就很有意思，就会吸引读者从一章看到下一章。对于每个问题的解答，作者先是提问，也是吊胃口的环节。接着会给读者一些提示，这时读者就会有一个大概的思路。到了最关键的一步，就是设计公式，把文字问题变成数学公式。最后，读者会给出答案，证明这些表面看起来十分复杂甚至是无解的问题解答起来是多么的简单、有趣。
这是一本改变你思维方式的工具书，也是一本有趣的科学书，通过本书你可以找到生活中被你错过的乐趣，你大可以把这些知识讲给你的朋友听，因为，每个人都是科学家。
《超级思维》读后感(三)：通晓整个世界，或许读这一本就够了
你去一家公司面试，面试官给你出了一道看起来有些古怪的题目，问——芝加哥一共有多少位钢琴调音师？不给你经费，也不给你派帮手，但是你的调研结果必须在今天之内出来，且要真实可信。这时候的你，该怎么办才好？
当然，我们都知道这种事情乍一看既荒唐又不太可能解决，可是它的确存在于谷歌的面试题中。想想吧，如果你立志于跟世界上最聪明的大脑们一起工作，又怎能在这样一道小小的面试题前被难倒？
诸如此类的问题，在《超级思维：用理工科思维推算世界》中还有很多，比如：
用一把勺子挖地道越狱，需要多长时间？
跑多快才能瞬间减掉5千克的脂肪？”
淋浴不超过多长时间才能比泡澡更环保等等……
和“芝加哥一共有多少位钢琴调音师？”一样，这些问题看起来既荒唐又棘手，怎么解决这些问题呢？这就是本书作者，毕业于麻省理工学院的现密歇根州立大学博士后研究员Aaron Santos要教会我们的。
在Aaron Santos看来，一切都是可以通过思考和计算得出来的，这其中方法&逻辑之步骤大致可以分为：
计算背景的了解：即解决这个问题所包含的信息。
有益提示：将想法数字化，列出计算过程中所需要使用的数字。
设计公式并计算，然后得出答案。
在这个过程中，又有一些技巧是可以注意的，比如：
利用单位对消获取答案
利用网络
保持公正
遵守规则，制定数值地标等。
知道了这些，我们再来看“芝加哥一共有多少位钢琴调音师？”这个问题。首先，我们先列出需要知道的数据：
一、钢琴需要多久进行一次调音
二、为一台钢琴进行调音需要多长时间
四、芝加哥有多少架钢琴
然后根据Aaron Santos教授的方法&逻辑一番（过程书中详细，此处略），我们的估计如下：
一、芝加哥有250万人口
二、每100人有两台钢琴
三、芝加哥有50000台钢琴
四、钢琴每年调音一次
五、一台钢琴调音需要两个小时
六、钢琴调音师每年工作2000小时。
七、在一年当中，每个钢琴调音师能够为1000台钢琴调音(2000小时/年除以2小时/台钢琴)。
八、50000台钢琴需要50个调音师(50000台钢琴除以1000钢琴/调音师)。
九、外加15％的时间，为的是将交通时间计算在内，也就是芝加哥大约有58位钢琴调音师。
正确的结果是怎样的？芝加哥的电话黄页上一共有83个钢琴调音师。这其中包括重复登记的(同一位调音师有多部电话会被再登记一次)，还包括钢琴技师(不做调音工作)。去掉25个不是调音师的情况，我们的估算答案58还是非常接近的。
瞧，看似不可能完成的任务，居然被Aaron Santos教授的方法解决了，同样有趣的例证在书中还有数十个，天文地理，饮食男女无所不包。如若从中汲取到了精髓营养，通晓整个世界，或许读这一本就够了罢。
现代人看的东西肯定比孔孟多，谁敢说自己比孔孟牛？
故阅读量多少不是关键，掌握了多少善用多少才是问题所在。
面对这样一个庞杂的信息和充满无限可能的未来，
这是一份来自Aaron Santos的方法论，
它能帮你了解这个世界更多，
也是一份面向未知未来世界的对策。
收好，祝阅读愉快。
2.如果用波士顿港口泡茶，需要多少克茶叶才能泡出好茶？
3.隆胸和造电脑，哪一个消耗的硅更多？
4.一只猴子需要多长时间可以录完莎士比亚全集？
5.理科生思维和文科生思维有什么区别？
为什么要想这些稀奇古怪的问题呢？因为用一道题就能把两类人清楚地区分出来。哪两类人呢？一类是具有文科思维，那种擅长抽象思考，擅长赞叹和模糊想象的人，另一类就是具有理科生思维，那种有逻辑推理能力，擅长解决具体问题的人。文科生思维也是我们天生的一套思维系统，它主要依靠的是人的第一反应和直觉，比如一个小孩会对自己看到的东西进行描述和赞叹。但是理科生思维就必须经过长期的艰苦训练，它不是一个人天生的思维方式。
谷歌这种聚集了全世界最聪明大脑的公司，他们需要的当然是经过长期训练、能把事情做成、具有严密逻辑推理能力的人了。所以这道题就是一个分水岭，你怎么思考这个问题，就标志着你有什么样的思维方式。下面我们就来看看这种理工科的思考方式是什么样的。
第一题：此时此刻地球上有多少人正在经历性高潮
要解决这个问题，我们需要先问自己一些问题。
1.人们大概多久会经历一次性高潮？我们就粗略假定这个频率为一周一次。这个数值并不重要，这些数值的精确值其实取决于你多重视它。
2.一次高潮可以持续多久？假设是3秒，换算成周，就是5乘以10的负6次方周。
3.高潮时间占我们一生时间的比例是多大？根据前面2个问题的答案可以算出，这个数值是百分之0.0005。
4.全世界有多少人？70亿左右。
条件凑齐，需要设计公式，用此时此刻正在经历性高潮的人数比率乘以世界总人数，得出大概有3万3千人正在经历性高潮。
总结：
这本书给我们展现了理工科思维解决问题的思考方式，总共分成5步，
第一步 了解背景，弄清楚题目的来龙去脉；
第二步 拼凑条件，弄清楚要解决这个问题你需要知道哪些条件；
第三步 弄清楚这些条件需要的答案，可以是常识，也可以去查资料，实在不行就估算，总之得有一个确定的数值放在那；
第四步 设计公式，把你的条件套进去；
第五步 就是计算，交给计算器，最后你总能得出一个确定的数值，有了这个数值，就代表你有一颗经过训练的大脑，你也就彻底掌握了理工科的思维方式了。
金句
1.当你考虑天上有多少颗星星，地上有多少粒种子，甚至其他种种物质的时候，这种技巧都能给你带来类似的精准度。如此一来，对于那些乍一看无法回答的问题，我们也都能以比较简单的方式来获取答案了。
2.对绝大多数人而言，为了节约时间而牺牲一点点精准度其实是一笔很划算的买卖，因为我们都有更重要的工作要做。不管怎么说，取近似值这种做法不仅可以为我们节约几秒钟的时间，它还是一个非常有价值的工具，可以帮助我们更好地理解数字。
3.因为我们各自有各自的偏好，因此，公正可能就是最最重要的一条规则了，尤其是有不确定因素牵涉其中的时候，你必须确保你的计算结果不受到你对事物“应有样子”的预判断影响，这是非常重要的。
《超级思维》读后感(五)：理工科思维:寻找需要的什么条件，量化计算，解决问题
基本原理
1. 所谓的“理工科思维”，是寻找需要的什么条件，量化计算，解决问题。
2. 例1，如果用波士顿港口泡茶，需要多少克茶叶才能泡出好茶？答：需要多少体积的水泡1克茶（a）？波士顿港口多少体积（b）？公式=a.b
3. 例2，蜘蛛侠每天要吃多少食物？答：蜘蛛网的长（a）宽（b）高（c）密度（d）各是多少？每天需要多少蜘蛛网（e）？根据能量守恒定律，公式=a.b.c.d.e
4. 总结，根据问题需要，寻找条件，量化计算。
其他领域
1. “寻找条件”可以用在解决生活方方面面的问题上，遇到问题首先都是寻找解决的条件。“要想解决这个问题，我需要……”
2. “量化”可以用在不直观判断的从一端到另一端有“灰度”的事物上。比如，给任务重要程度打分、给人际关系亲疏打分、给人的外貌打分、给压力打分、给利弊打分、给任务紧急程度打分、任务的重要程度分数/紧急程度分数=任务“密度”分数、给正能量打分、计算损失程度、给一天下来自己的表现打分、用在各种评价上、计算我们到底错过了多少美好等等。
《超级思维》读后感(六)：亚伦•桑托斯著《超级思维 用理工科思维推算世界》评介
这是一本让人脑洞打开的书，开篇就介绍了本书解决所有难题的通解--取近似值，同时点出取近似值的方法，费米方法--只是一种没有固定步骤的方法，只有先合理假设再辅以合理推论。后面的难题涉及方方面面，以费米经典的芝加哥有多少钢琴调音师问题切入，引入各种令人脑洞大开，比如全美国人民的鞋带连在一起可以绕美国本土多少圈？一只猴子需要多长时间才能录入完莎士比亚全集？用包装纸包裹需要花费多少钱？开车到太阳会花费多长时间？一支笔可以画多长的线？如此等等。倘若闲谈时真的有人向你提出这种问题，而你一时不知如何是好时，这本书《超级思维---用理工科思维推算世界》恰恰可以告诉你解答这类问题的办法。
这本书的作者亚伦•桑托斯2001年毕业于麻省理工学院，获得物理学学士学位，后来在波士顿大学获博士学位，现是美国密歇根州立大学获博士后研究员，业余钟情于计算《How many licks？》里的数学谜题。亚伦-桑托斯以量化大师、著名物理学家恩利克-费米的取近似值法为基础，从费米的经典推算案例“芝加哥有多少位钢琴调音师？”开始，通过回答七十个脑洞大开的问题，在《超级思维：用理工科思维推算世界》中逐步展示了一种超级思维：你所掌握的+推算=你想知道的！掌握了《超级思维：用理工科思维推算世界》中的这种思维方式，通过简单的数学运算，你就能对任何事物(不论大小)，尤其是从任何方面都完全无法直接或间接量化的事物进行推算。本书同时要求掌握一定的常识积累，工具（互联网）的应用，通过每个问题的背景介绍、问自己、有益提示、设计公式、烦心数学题、答案等六个部分，培养我们合理假设以及合理的推论，从此可以掌握模糊的正确，正如书中所言，
对于日常生活中所要面临的一些重要决定来说，进行此类的预估是必不可少的，即使我们不具备专业水准，却依然可进行这样的估算。无论是复杂的导弹防御还是简单的过马路，我们都是片刻不挺的估算，从本质上来说较好的数学基础也只不过是改善了我们估算的精准度而已。
当然，这本书也不是没有瑕疵的，书中主要的思维在前言就直观的展现出来了，方法简单明了，谁都可以轻而易举的学会，不错，书的正文是70个难题，不免过于多了，不如在精简一些，同时每个问题分六个部分也很直观，但是总有一种赶鸭子上架的感觉，缺少些互动交流，同时多增加些思维方法的讨论。
以上是我读完这本书的拙论，这本书不失为一本好书，理论简单实用，问题丰富有趣，既有可读性又有实用性。也许看了以后也不一定用得着，但是锻炼了思维，增加了脑洞，举一反三，以后考虑别的问题不妨换个思维。
《超级思维》读后感(七)：简诉
谷歌面试题——芝加哥有多少架钢琴调音师？
理工科思维的解决方法：
要知道这个问题就先要知道芝加哥有多少人，有自己房子的人占多少比例，拥有自己房子的人他们拥有钢琴的比例是多少，学校、酒吧和餐厅这样的机构拥有钢琴的比例是多少。把这些条件凑齐了，再通过数学计算就能得到一个准确的数值。
理工科思维过程：
第一步是弄清楚这个问题的背景；第二步问自己，要解决这个问题需要知道哪些条件；第三步，开始用各种各样的联想或是常识来解决这些问题，如果遇到看似不能解决的问题就再把它拆分，一直拆到拆不了，就取一个理论上的近似值；
第四步就是设计公式，把你的答案套到提前想好的公式里；第五步就是计算。
我们用3个问题来体会这种理科生的大脑是怎么想问题的。
第一题：此时此刻地球上有多少人正在经历性高潮
要解决这个问题，我们需要先问自己一些问题。
1.人们大概多久会经历一次性高潮？我们就粗略假定这个频率为一周一次。这个数值并不重要，这些数值的精确值其实取决于你多重视它。
2.一次高潮可以持续多久？假设是3秒，换算成周，就是5乘以10的负6次方周。
3.高潮时间占我们一生时间的比例是多大？根据前面2个问题的答案可以算出，这个数值是百分之0.0005。
4.全世界有多少人？70亿左右。
条件凑齐，需要设计公式，用此时此刻正在经历性高潮的人数比率乘以世界总人数，得出大概有3万3千人正在经历性高潮。
第二题：如果用波士顿港口泡茶，需要多少克茶叶才能泡出好茶？
第一步，为什么会问这样的问题呢？这起源于波士顿倾茶事件。
第二步，要解决这个问题，我们需要知道哪些条件。首先得查地图知道波士顿港口的容积有多大，接下来查波士顿港口的深度，还需要知道一杯茶的体积，最后需要知道一袋茶叶的重量。
第三步，设计公式。用每1袋茶包的重量除以冲泡1袋茶包所需的水的体积，用这个结果乘以波士顿港口的体积。
第三题：蜘蛛侠每天要吃多少食物？
第一步，蜘蛛侠喷出的丝长度是多少？他一天要喷多少张网？他喷出的网一张有多厚？蜘蛛丝的密度是多少？
第二步，设计公式。用蜘蛛网厚度的平方值乘以每次吐出的蜘蛛网的长度，再乘以蜘蛛网的密度，最后乘以全部蜘蛛网的总数，最后的结果是210公斤。
第三步，根据能量守恒定律，蜘蛛侠每天要吃210公斤的食物，一个10寸的披萨重210克，那他每天要吃掉1千个披萨才能出去飞一趟，假设一块披萨30块钱，那他一天的消费就得3万块钱。
理工科思维就是拼凑条件和计算的过程。互联网虽然能给我们直接的答案，但是解决未知的问题还得靠人类的大脑。
下面我就省去推理的过程，快速看一下这些问题的答案和我们第一直觉想到的答案的区别。
一只猴子需要多长时间可以录完莎士比亚全集？
托马斯·赫胥黎说，只要时间允许，进化就是随机的。就像一只猴子在一台打字机前随意敲打，只要时间允许，他总会录完整部的莎士比亚全集。最后计算得出的数字大概就是4的600万次方那么多天。
你想读完一座图书馆的书得用多久？
一个人一辈子连华盛顿图书馆的一个角落的书都看不完。
隆胸和造电脑，哪一个消耗的硅更多？
每年造电脑消耗50万公斤的硅，但是女性隆胸每年要消耗掉100万公斤的硅。
汉堡和原子弹哪个产生的热量更大？
麦当劳一年卖出的汉堡所含的能量等于70颗原子弹包含的能量。
计算得出来的结果总是和我们凭第一直觉得出的答案相距甚远。这就是理工科思维和直觉思维的差别。
万维钢说我们正在进行一次从文科思维到理科思维的大切换，文人对事物的议论都是感叹式的，理科生对待事物的议论是追求真相。他主张我们要进行文科向理科的切换。但《全新思维》的作者就主张未来是艺术的时代，理科的那种思维在未来会被社会抛弃的。我认为最好的方式是用理科思维思考，而用文科的语言表达。
总结：这本书给我们展现了理工科思维解决问题的思考方式，总共分成5步，第一步了解背景，弄清楚题目的来龙去脉；第二步拼凑条件，弄清楚要解决这个问题你需要知道哪些条件；第三步弄清楚这些条件需要的答案，可以是常识，也可以去查资料，实在不行就估算，总之得有一个确定的数值放在那；第四步设计公式，把你的条件套进去；第五步就是计算，交给计算器，最后你总能得出一个确定的数值，有了这个数值，就代表你有一颗经过训练的大脑，你也就彻底掌握了理工科的思维方式了。
金句
1.当你考虑天上有多少颗星星，地上有多少粒种子，甚至其他种种物质的时候，这种技巧都能给你带来类似的精准度。如此一来，对于那些乍一看无法回答的问题，我们也都能以比较简单的方式来获取答案了。
2.对绝大多数人而言，为了节约时间而牺牲一点点精准度其实是一笔很划算的买卖，因为我们都有更重要的工作要做。不管怎么说，取近似值这种做法不仅可以为我们节约几秒钟的时间，它还是一个非常有价值的工具，可以帮助我们更好地理解数字。
3.因为我们各自有各自的偏好，因此，公正可能就是最最重要的一条规则了，尤其是有不确定因素牵涉其中的时候，你必须确保你的计算结果不受到你对事物“应有样子”的预判断影响，这是非常重要的。