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| 編輯推薦： |
◆带领你三小时读懂声音如何动人心弦，
◆牛津通识课系列是一个可读性强且包罗万千的工具书图书馆。
◆每本讲透一个知识点，看完就把对应话题了解得明明白白。
◆牛津大学出版社自1995年开始出版的一套系列丛书，堪称镇社之宝。
◆由牛津大学牵头，邀各领域专家书写的通识读物。
◆全球销量超1000万册，多本被欧美高校选为通识课教材。
◆由点及面的网状知识图谱，按需阅读，帮助读者足不出户了解关于世界的种种真相。
◆牛津通识课系列是横跨四大知识板块（物理/生物/历史/文化）的大型通识读物。
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| 內容簡介： |
《牛津通识课》系列丛书是牛津大学出版社镇社之宝。自1995年出版以来，该系列内容涉及十多种知识领域，包含近700本读物，全球销量过1000万册。《牛津通识课》的特点在于，每一本书对应一个主题，每个主题都由该领域的权威专家撰写。确保读者能在三小时内读完一本，并在读完之后理解该主题的方方面面。
声音是人类可感世界的基本表征。地球上每秒都在产生大量声音，同时，无数来自外太空的声音也会穿过这颗固体行星的外壳和它的地下液态区，在它的大气层中转弯、反弹。这些声音构成了我们世界的一部分，我们也借助对声音的感知认识世界。在本书中，戈德史密斯以人类探索与应用声音的历史为线索，从文化和科学两方面考察声音与人类的关系，带读者探究声音的产生、特征与本质、人类感受声音的机理、声音与生物演化的关系、以及声音如何影响人类社会文化的形成。
光是我们对世界的*印象。因为有光，我们才能看到这个世界，并感知周围事物的变化。但直接被肉眼识别的光，仅仅只占整个光谱的一小部分。大量不可见光携带着从大爆炸开始的信息，跨越遥远星系，最终抵达地球。我们对光的了解越深，就越有可能解开宇宙是如何运作的秘密。在这本书中，伊恩教授将带领我们从光的那些古怪特性出发，沿着人类认识和使用光的历史前进，最终抵达量子光学领域。翻开本书，读懂光里包含的宇宙万物的秘密。
数字贯穿了整个人类文明的始终，可谓万物皆数。从结绳记事开始，数字逐渐占领了人类生活的各个角落。从数字衍生出的数学是一切自然科学研究的基石，古往今来，声名赫赫的科学家们不断拓展数学的边界，企图从抽象运算中推导出真实世界的原理。在本书中，彼得·希金斯通过讲解整数、分数到实数、复数等关键概念的规律及运算演变，为我们徐徐揭开数字世界的神秘面纱。翻开本书，重新认识数字中所蕴含的无限可能。
了解概率，才能做出更好选择。我们生活中面临的大多数问题都包含有不确定性，求助直觉显然弊大于利。数个世纪以来，数学家们试图开发各种工具和定理来解析这种不确定性：贝叶斯公式、高斯分布、中心极限定理……它们分布在生活的方方面面，甚至包括你的学业。
在本书中，约翰·黑格追溯了概率论的历史和发展，并探讨其在科学、经济学、赌博、医学、公共卫生及其他各种领域中起的重要作用。翻开本书，学会从概率的角度思考和评估生活决策。
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| 關於作者： |
[英] 迈克·戈德史密斯 自由声学家，科普作者。英国国家物理实验室声学小组前负责人。戈德史密斯从事声学研究超过25年，撰写声学相关论文、报道与文章近40篇，主题涉及声学研究的各个侧面。他还是广受欢迎的畅销科普作者，出版包括《爱因斯坦与他的膨胀宇宙》《狂欢机器人》《喧嚣：噪声的故事》等30余部科普作品。
[英]伊恩·沃姆斯利。牛津大学副校长，伦敦帝国理工学院教务长，兼实验物理系主任。就读于罗切斯特大学光学研究所，长期从事光学及量子光学领域的研究。英国国家量子技术计划领军人物，在量子力学、量子光学和实验物理学领域都有杰出贡献。
[英] 彼得·希金斯 教授，埃塞克斯大学数学科学系主任，代数学家，圆盘数独的发明者，著有《给好奇者的数学书》《网、谜题和邮差》《想象力的数学书》等受欢迎数学书籍，其中部分著作已经被翻译成包括意大利语、西班牙语、日语、韩语等多种语言。
[英]约翰·黑格。英国苏塞克斯大学的数学和统计学讲师，兼任皇家统计学学会的新闻发言人。其研究领域为应用概率论。代表作包括《把握机遇》《差额赌博与固定赔率》《彩票的统计分》等。
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| 目錄：
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《牛津通识课：声音》
01 声音的历史
02 声音的本质
03 和谐之声
04 听到声音
05 电子声
06 超声波和次声波
07 水下和地下的声音
08 纷扰之音
《牛津通识课：光学》
01 光是什么
02 光线
03 光波
04 光的波粒二象性
05 光物质
06 光、空间与时间
07 探索光学前沿
08 量子光学
09 黎明时分
术语对照
《牛津通识课：数字》
01 如何不去考虑数 001
02 永无穷尽的素数 025
03 完美的和不那么完美的数 045
04 密码学：素数的秘密生活 061
05 计数的数 089
06 数之冰山的水下部分 117
07 向无穷和更远出发！ 143
08 并非我们熟知的数 179
术语对照 207
《牛津通识课：概率》
01 基本原理
02 概率的运作
03 历史概要
04 概率试验
05 理解概率
06 人们玩的游戏
07 在科学、医学和运筹学中的应用
08 其他应用
09 有趣而棘手的问题
附 录
术语对照
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| 內容試閱：
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《声音 | 声音的历史》
以前，受演讲者音量和演讲场地大小的限制，演讲者多只能面对几千名观众。而现在，他们可以和成千上万公里之外的人交流——无论是即时，还是在一天或一个世纪之后。声音能够以一种前所未有的方式被捕捉、记录和分析。
声音在许多全新领域都开始崭露头角，例如一门定义不清的学科——声音艺术。它起源于20世纪初至30年代的未来主义运动，得益于电子音乐和录音技术的发展。路易吉·鲁索洛（Luigi Russolo）的《未来大协奏曲》（Gran Concerto Futuristico，1917）是早期的一个重要例子。近的一个例子是苏珊·菲利普斯（Susan Philipsz）的《低地》（Lowlands），这是一首挽歌的一系列变奏曲，并在2010年赢得了特纳奖。一个相关的领域是环境音乐，通常被批评者称为助兴音乐（muzak）1，它的设计初衷是为公共场合提供合适的背景音乐。布莱恩·伊诺（Brian Eno）的专辑《环境1：机场音乐》（Ambient 1: Music for Airports，1978）就是一个很好的例子，而超市里没完没了的甜腻圣诞颂歌以及伴随着这些音乐被迫装扮成精灵的阴郁员工则是一个坏例子。
环境音乐是人造声景的一个实例。这个概念是由穆瑞·谢弗（Murray Schafer）推广开来的。穆瑞·谢弗曾在20 世纪60 年代末于温哥华启动了名为“世界声景计划”的国际研究项目，这一计划在1993 年促成了世界声学生态论坛的设立。谢弗具有很大的影响力，其中一部分原因在于他令人振奋的主张，即声学环境不仅可以揭示居住在其中的人的社会状况，甚至可以预测社会将如何演变。运用谢弗的方法，经济学家、博学多才的雅克·阿塔利（Jacques Attali）提出，音乐风俗的变化预示着社会将发生更广泛的变化。这种观点由历史学家阿兰·科尔宾（Alain Corbin）进一步发展，科尔宾认为，18 世纪和19 世纪法国乡村的钟声塑造了那里的社会和经济关系。艺术家兼作家布兰登·拉贝尔（Brandon Labelle）说：“我的感觉是，仅仅从一种声音里就可以窥见整个历史和文化。”更普遍的是，声景这一概念在一系列享有盛誉的学科中风行起来，虽然谢弗原本定义的术语已经在涉及相对和动态特性的声学环境应用中使用。技术历史学家艾米丽·汤普森（Emily Thompson）指出，声学环境“既是物理环境，同时也是我们感知环境的一种方式”。
在电影中，人造声景的构建在一定程度上是通过音效来实现的。自广播剧诞生以来，人造声景一直是广播剧的支柱。例如，在古希腊时期人们就能在剧院里听到人造的打雷声。在电影中，设计、制作和使声音效果与屏幕上的事件同步的工艺被称为拟音（Foley）1。
现在我们已经不再仅仅依赖耳朵感知声音，也不只依赖人声和机械设备来产生声音。我们可以研究和使用超低频、超高频或非常弱的声音，人们甚至都无法听到它们。我们还可以生成具有巨大能量的声束，并应用在医学、国防、地图测绘及许多其他领域。第二次世界大战以来，人们研究出了生产和引导超高强度的声束的方法，使基于声音的武器开始真正发展起来。当前仍在使用中的著名的例子是远程声学设备（LRAD）1，它可以发出语言指令或令人不快的声音。在一些国家，它一直被用来对付敌人和野生动物。随着人类社会的进步，声音得到越来越广泛的应用，噪声污染也蔓延到了世界上的许多地方。高度敏感的听觉系统曾经为我们的祖先带来了无数便利，使我们能够享受音乐和便捷交流，但现在它也给我们带来了烦恼、压力和伤害。因此，虽然我们已经精通声音的产生，但还远远不能控制它。为了能够控制声音，我们需要了解它的本质。
《概率 | 流行病学》
术语群体免疫（herd immunity）表示一个事实：如果足够多的人免疫了，那么即使传染病进入社群，流行病也不会发生。因此即使那些没有接种疫苗的人也非常不可能感染疾病。为什么是这样的，以及我们如何知道“足够多”意味着多少？
通常来说，那些感染者将会把疾病传染给其他人，但是那些痊愈了的就会获得对这种传染病的免疫。所以我们把人们分类成易感人群、受感染人群和去除人群，后一个指的是那些接受疫苗注射、感染后康复、物理隔离或者已经死亡的人。将这四种情况归为同一类看似有一些生硬，但残酷的事实是，仅从流行病传播的角度，这四种情况是完全等价的。
为了考察流行病是如何发展的，设S为易感个体数，I为受感染个体数。这两个数字的乘积给出了受感染个体与易感个体可能接触的总数。城市中拥挤的全体居民要比同样多的农村中分散的全体居民更频繁密切地接触，而一个易感个体在一次接触中被感染的概率依赖于疾病的传染性。总的来说，在任意很小的时间段内，一些易感个体被感染的概率形如β×S×I，其中β同时依赖于疾病的传染性和人们混合的情况。
在这个很短的时间段内，任何一个受感染个体可能会被移入去除人群中。因此受感染人群减少一个成员的概率将会与受感染的人数成正比，所以我们采用γ×I的形式，其中γ依赖于感染被治愈、隔离或者致死的速度。
我们已经分别得到了受感染人数上升和下降的概率。它们（β×S×I和γ×I）之间的平衡将决定流行病是否会发生。这十分类似赌博。如果游戏局势对你不利，每一个赌局都会减少而不是增加你的资金。你的资金遵循着随机游走的规律，不可避免地漂移到0。但是如果游戏局势对你有利，例如坏运气在游戏初期没让你破产，此时的随机游走就会使你从所有输钱的趋势中抽离出来，使你的资金远远超过0。要赢得大额赌金的话，游戏对你有利这个条件是必要的，但不是充分的。
在这个流行病的情境中，这就意味着流行病（等同于大笔收益）只会出现在受感染者数目变化是增加远多于减少时。用符号描述，就是β×S×I远大于γ×I，这也等同于要求易感个体数S超过比例γ/β，这个比例被称为易感个体数的阈值（threshold）。这就是我们一直寻找的：即使疾病传入人群中，流行病也只会发生在易感个体数超过这个阈值的情况下。
威廉·科尔马克（William Kermack ）和安德森·迈肯德里克（Anderson McKendrick）在1927年发表了这一结果。将易感人群总数控制在这个阈值以下可以阻止流行病的发生，两种明显不同的方法能达到这一效果。，接种疫苗来减少易感个体数；第二，找到增大阈值的方法。这个阈值是一个比值，分子增加的时候，阈值就会增加——加快治愈的速度，或者更迅速地将人们隔离——或者让分母减小——也许可以降低疾病的传染性，或者确保人们更少地相互接触，这可以通过暂时关闭学校或者推迟有大批人群聚集的运动赛事进行。我们还可以评估这些对策的收益，以便决定采取什么策略。
相同的原理对处理动物中的流行病也是奏效的。阻止牛群中口蹄疫暴发的步就是限制牛群的活动，这是通过降低分母来提升阈值。与此同时也会伴随着大量屠宰（在人类中不可行！），这样不仅降低了易感个体，也会提升阈值的分子。
上述分析也揭示了为什么我们更希望两次儿童流行病暴发的间隔时间是相对有规律可循的。在一次流行病将易感个体数量减少到阈值以下之后，没有足够免疫的新生儿会逐渐将易感个体数提升到阈值以上，这就为下一次流行病的暴发创造了条件。两次流行病暴发的间隔越长，易感人数就会越多，暴发就会越严重。
了解概率知识可能不会治愈疾病，但可以缓和疾病的影响。
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