《微積分之屠龍寶刀》:你不該在微積分老師面前提的4個問題

我們想讓你知道的是
這個會考嗎?有些學生整個學期都在反覆問教授這個問題,這樣做很危險,因為在考試還未到來之前,教授很可能不記得哪裡該考、哪裡不該考。你挑他答不上的問題問,豈不是跟他過不去?
文:亞當斯、湯普森、哈斯
幹嘛要問問題?
什麼?要我問問題?門都沒有!冒的險太大啦。如果我不小心問了個笨問題,讓人看見了我的蠢相,我的形象豈不就毀了?萬一教授大發雷霆,指著我吼:「你這驢蛋,怎麼連這麼愚蠢的問題也問得出來?現在就給我滾出教室去,順便把你的不及格成績也帶走。」那該怎麼辦?
絕大多數的學生都有類似的想法,巧合的是,學期結束時,這絕大多數的學生得到的成績也都不到90分。其實,問問題從來就沒讓學生惹過任何麻煩,相反的,問問題的學生一般都會得到許多好處。教授打骨子裡就喜愛學生上課時問問題,因為有人問問題,才顯得整班學生正在全神貫注於老師的講課,證明師生配合密切、有意見交流、有互動,當然就能達到預期的教學目的,一切既理想又圓滿!
學生喜歡看到別的同學問問題。為什麼呢?第一,多數學生在上課時不可能真的心無旁騖,這時刻最好有同學提出問題,讓他們可以從容趕上老師的進度。第二,他們可以聽聽哪些地方讓其他同學頭大。而最重要的一點則是,大家可以趁機瞧瞧,問問題的同學今天穿什麼。
在課堂上提出問題,可以達到以下幾種目的:
- 拿來抵免課堂參與的評分。老師有時候會把學生的上課參與度,列為期末考核的一環。若是這種情形,你就必須事先準備一大票合適的問題,適時提出來,這樣才能贏得你的參與分數。否則,教授可能注意到你一直沒有主動發問,於是指名叫你答問題,結果你一時答錯或答不上來,豈不當場丟人現眼?
- 要任課老師解釋某些疑點。如果你的問題問得很恰當,老師偶然會肯把進度擱下,花些時間替你解釋一些疑點。不過這種機會不大,端賴班級的大小跟老師的脾氣,所以這可能是個好的策略,也可能是個壞的策略。
- 要讓坐在你旁邊的人對你產生好印象。修微積分能讓你認識一班新同學,裡面當然不乏你很想結交的異性。在課堂上大概沒有什麼比展現熟練的整合技巧,更能吸引異性的好感啦!
記住,所謂來得早不如來得巧,時間上的安排經常是極重要的關鍵。如果你要借用4.2節所舉的例子,一定得選擇一個非常合適的時刻去問,才會有效果。
問題舉例
這兒先舉2個可能是合適的問題模式,以後在這本書每章闡述主旨的段落裡,這樣的模式還會陸續出現。
1、「calculus」這個英文字是啥意思呀?
錯誤的答案:當你不刷牙的時候,牙齒上堆積起來的一層堅硬沉澱物(譯注:也就是牙結石。「結石」的英文叫做calculus,複數是calculi,跟「微積分」共用同一個字)。
正確的答案:一種由牛頓跟萊布尼茲發明的數學計算系統,最早是用在求斜率跟面積。
2、老師!您這雙鞋子超酷,是哪兒買的?
要拍教授的馬屁得趁早,內容無關緊要,拔得頭籌才是首務,晚了就變成東施效顰。
不該問的問題
1、微積分有用嗎?
你拿這個問題去問教授,就有如你去問一位跟在大象屁股後面的動物園清潔工說:「你幹嘛要穿這麼難看的橡膠靴子?」對他們而言,答案非常明顯,所以問題本身根本沒有意義。舉凡電學、光學、聲學、物質、人口增長、經濟學、流行病學、統計學以及集郵(這只是舉出少數幾個例子而已)的基本理論,全依賴微積分。如果沒有微積分,經濟學者便不能做非常準確的預測,氣象預報也不可能變成我們期望見到的完美無缺的科學,此外,電視可能會隨時發生爆炸,飛機會從天空中掉下來,而香港腳,則會是永遠無法治好的疾病。
2、有人剛問過的問題。
若你問的問題剛好是別人幾分鐘前才討論過的,那麼你可不會讓任何人得到好印象。這樣只會暴露出你剛才一直在跟朋友聊前一晚的狂歡聚會,或是你上課遲到了。
3、這個會考嗎?
有些學生整個學期都在反覆問教授這個問題,這樣做很危險,因為在考試還未到來之前,教授很可能不記得哪裡該考、哪裡不該考。你挑他答不上的問題問,豈不是跟他過不去?而且經過你這麼一問,教授會誤認為你根本不關心課程內容,你只關心成績。這對教授來說,無異是情感上的侮蔑,人要是覺得被侮蔑了,自然會產生報復的傾向。所以不管你是否真的只是關心你的成績,都不必把真相告訴教授。
4、fig newton這種小西點的命名是不是為了紀念牛頓?
牛頓是歷史上最偉大的思想家之一,他跟高斯(Karl Friedrich Gauss, 1777-1855)2個人,是能夠同時名列數學家和物理學家前三名的僅有2位。但是在製作小點心上,他的聰明才智實在不怎麼特出;他嘗試過的小點心製作法全徹底失敗,有人甚至把黑死病的流行,歸罪到他的胡桃小夾心餅上,這個說法很可能是冤枉了他。

(事實上,fig newton之所以如此命名,原因是它最早出現在美國麻省的Newton,而該城鎮的命名,的確是為了紀念牛頓,所以間接來說,這個問題的答案是肯定的。)
相關書摘 ►《微積分之屠龍寶刀》:用一個實際的例子讓你搞懂「極限」
書籍介紹
《微積分之屠龍寶刀(2018版)》,遠見天下文化出版
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作者:亞當斯、湯普森、哈斯
譯者:師明睿
寫《微積分之屠龍寶刀》的三位教授則會舉實例告訴你:假設你的鼻尖位置在x,而電風扇的位置在3。那麼,當你的鼻子朝3 移近,而且愈來愈靠近時(但絕對不要真正到達3),會發生什麼事?
當然,你會覺得風愈來愈強。現在,我們要取limx → 3 b(x),其中的b(x) 就是當你的鼻子在點x 時,所感受到的風的強度。
這本微積分寶典,不會讓你正襟危坐;這本寶典著重於觀念的闡釋與釐清。看不懂一般教科書、聽不懂教授的講解嗎?請拿起《微積分之屠龍寶刀》,作者會用風扇、山羊、貓頭鷹、雞湯等生動的例子,把獨門妙招傳授給你,引導你過關斬將,樂在微積分。

責任編輯:朱家儀
核稿編輯:翁世航
雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。