Questo libro è piuttosto strano per come mischia argomenti di solito ben separati. Io l’ho preso per la parte di teoria dell’informazione (vista in parte con un approccio bayesiano), ma si trovano temi come l’inferenza bayesiana per l’appunto, temi fisici come il modello di Ising, reti neurali… il tutto con una visione per l’appunto direi quasi olistica, il che permette di capire meglio come funzionano le cose (oltre che capire perché il mantra “bisogna che le parole in codice siano tutte massimamente separate tra loro” non è necessariamente la scelta migliore da fare: tanto i teoremi di Shannon su un canale rumoroso non possono per ipotesi assicurare il 100% di corretta decodifica, e allora tanto vale lasciare qualche possibile errore, se si può correggere meglio il resto.)
Altra cosa bella di questo libro è che è possibile scaricarlo (ma non è permesso stamparlo: non che io stamperei 640 pagine di testo) dal sito dell’autore, www.inference.org.uk/mackay/itila/book.html .
(David J. C. MacKay, Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press 2003, pag. 640, ISBN 9780521642989)
Voto: 5/5
Ultimo aggiornamento: 2025-11-07 13:09
Adrian ha detto di avere scritto questo libro per le sue nipotine, per mostrarle come le serie infinite possano arrivare a darci risultati inaspettati. Il testo in effetti è molto sparso, nel senso che soprattutto la prima parte, quella con l’esposizione delle serie, ha pagine quasi del tutto vuote.
Alle superiori siamo abituati a pensare a una funzione come una macchinetta a cui dai in pasto un valore numerico e ne ottieni un altro. Cosa succede se invece crei una macchinetta a cui dai in pasto una funzione e ne ottieni un’altra? Semplice, si fa per dire: l’analisi funzionale. In questo volume Pierluigi Vellucci ci spiega come il modello della matematica del XIX secolo, che tende sempre più all’astrazione, sia stato applicato anche all’analisi matematica: il via fu dato dalle trasformate di Laplace e Fourier, che furono prese a modello di questa nuova branca della matematica: dalle definizioni di base si arriva al concetto di spazio metrico, che è una generalizzazione dello spazio euclideo quando le dimensioni contano in maniera diversa.
Questo libretto autoprodotto è davvero minimale, anche per quanto riguarda i fatti su φ, che sono anche alcuni in più di quelli qui mostrati. Però può essere utile come rapido ripasso delle informazioni legate al numero aureo, soprattutto quelle negli Elementi. 
Una recensione Amazon con una sola stella per questo libro afferma “Mathematics Lovers who expect good math, better to avoid this book”. Non so perché uno dovesse aspettarsi della “buona matematica”, ma personalmente a me è piaciuto molto l’approccio di Sarah Hart, che non si prende troppo sul serio ma riesce comunque a dare informazioni sulla matematica nelle opere letterarie che a me erano ignote. Non immaginavo per esempio che Melville fosse bravo in matematica e che in Moby Dick (che confesso di non avere mai letto) ci fossero per esempio riferimenti alla cicloide; la matematica della Biblioteca di Babele è ben nota, ma anche qui ho trovato estensioni che non conoscevo affatto. Anche la struttura matematica dei librogame mi ha dato degli ottimi spunti. In definitiva, un bel libro: so che i diritti per la traduzione in italiano sono stati presi da qualcuno, ma non so da chi, quindi se non siete anglofoni dovrete aspettare ancora un po’.