somewhere in time

07年马上就过去了，总结一下还是很有必要的。受一些人的影响，也分以下几个部分：

一、所购图书

A. Topics on complex systems:

1 Scale-free networks: complex webs in nature and technology, G. Caldarelli, Oxford University Press, 2007
2 Systems Biology, Isidore Rigoutsos, Gergory Stephanopoulos, Volume I: Genomics, Oxford University Press, 2007
3 Systems Biology, Isidore Rigoutsos, Gergory Stephanopoulos, Volume I: Networks, Models and Applications, Oxford University Press, 2007
4 复杂网络，郭雷，许晓鸣，上海科技出版集团，2006
5 Complexity and Criticality, Kim Christensen, Nicholas R. Moloney, 复旦大学出版社，2006
6 Modeling Complex Systems, N. Boccara, Springer, 2004

B. Topics on my major.

1 Introducing Molecular Electronics, G. Cuniberti, G. Fagas, K. Richter, Springer, 2006
2 Electronic Structure: Basic Theory and Practical Methords, Richard M. Martin, Cambridge University Press, 2004
3 Molecular Electronic-Structure Theory, T. Helgaker, P. Jorgensen，J. Olsen, John Wiley & Sons. LTD, 2000
4 Atomic and Electronic Structure os Solids, E. Kaxiras, Cambridge University Press, 2003
5 Nano and Molecular Electronics Handbook, Sergey E. Lyshevski, CRC Press, 2007
6 Chemical Dynamics in Condensed Phases: Relaxation, Transfer, and Reactions in Condensed Molecular Systems, A. Nitzan, Oxford University Press, 2006
7 Charge Migration in DNA: Perspective from Physics, Chemistry and Biology, Springer, 2007
8 Charge Transfer in DNA: From Mechanism to Application, H.-A. Wagenknecht, Wiley-VCH, 2004
9 Transport in Nanostructure, D. K. Ferry, S. M. Goodniel，Cambridge University Press（世图影印），1998
10 Quantum Transport: Atom to Transistor, S. Datta, Cambridge University Press（世图影印），2006

C. Topics on Statistical Physics

1 A modern Approach to Critical Phenomena, I. Herbut, Cambridge University Press, 2007
2 Statistical Mechanics: From First Principles to Macroscopic Phenomena, Cambridge University Press, 2007
3 Topics in Statistical Mechanics, Brian Cowan, 复旦大学出版社，2006
4 Lectures on Statistical Physics and Protein Folding, 复旦大学出版社，2006

D. General Topics

1 Numerical Simulation in Molecular Dynamics: Numerics, Algorithms, Parallelization and Applications, Michael Griebel, Stephan Knapek, Gerhard Zumbusch, Springer, 2007
2 并行计算导论，张林波，迟学斌，莫则尧，李若，清华大学出版社，2006
3 数值并行算法与软件，李晓梅，吴建平，科学出版社，2007
4 数值分析与算法，徐士良，机械工业出版社，2007
5 发生函数论，Herbert S. Wilf著，王天明译，清华大学出版社，2003

E Other Topics

1 Writing for Science, R. Goldbort, Yale University Press, 2006
2 博尔赫斯诗选，河北教育出版社，2003
3 机遇与混沌，上海世纪出版集团，2005
4 天地有大美，上海世纪出版集团，2005
5 复杂性：一种哲学概观，上海世纪出版集团，2005
6 语言与因特网，上海世纪出版集团，2006
7 现代物理学前沿选讲，黄祖洽，科学出版社，2007
8 戴望舒经典，南海出版公司，2007

后面的几个部分先挖个坑放这吧

Google之所以能如此高效搜索主要是基于其创始人Larry Page和Sergey Brin在Stanford读研究生期间提出的PageRank算法。PageRank完全由WWW的超链接结构所决定，它大约没隔一个月重新计算一次，而与任何网页的实际内容或搜索请求无关。当用户发出搜索请求时，Google找出符合请求的网页，并把他们按PageRank值的大小依次列出。从这个意义上讲，这正是Google公司值得尊敬的地方，做过数值计算的人都知道这么大的矩阵运算实在是非常困难。但是这也是其欺骗了用户的地方，在Google的工具条上有一个查看PageRank值的地方，这个值并不是现在的Rank值。

我们在网络上闲逛的时候，每次都从当前网页随机选择一个超链接进入下一个网页，可以想象这个网页最终将中止于一个没有网页链接出口的网页，或者进入一个由相互链接组成的死循环。这种随机游走在数学上称为马尔科夫链(Markov Chain)或马尔科夫过程（Markov Process）。当这样的随机浏览过程无限进行下去时，某个网页被访问的概率就是它的PageRank值。概率越大，PageRank值就越大。

对于Google公司而言，可以设某个根网页开始，沿一系列超级链接到达的所有网页组成了一个集合，而且这个集合不断的变大。这个集合构成一个矩阵，解这个矩阵特征值就得到了每个网页的PageRank值。比如Sina网的PageRank值是7，俺们学院的PR值是2，本博的PR值为1，本博母校PR值为6等。到目前为止，这个集合已经超过60亿了。这么庞大的计算量对任何人来讲都实在是很夸张。

然而，对于经常使用Google的人来讲，可以发现今年Google搜索的准确度明显不如04年了。我们要找到自己所需要的信息越来越难了，比如刚才我搜索本博的名字得到424项搜索结果，到底那些项是我自己呢？好在跟我同名的人不是很多，搜索我一个朋友恰恰同学得到的信息条数是152000条，很明显要找到我那个朋友的信息还是有点难的。经常光顾本博的Princess Lin同学，在Google上能搜到126000条，要在网上找到她绝对叫大海捞针，我要找到她本来直接到她办公室就好了，当然前提是我知道她的办公室在哪儿。所以我们可以得到这样的结论，信息过载等于没有信息。

要解决这个问题怎么办呢？目前Web 2.0技术似乎为解决这个问题打开了一扇门。但是个性怎么体现呢？比如在化妆品网站上面，网站通常根据销量大小和其他的商业目的给出推荐产品。但是通常每个人的喜好都不一样，怎样调和大众口味和个人喜好，这也是一个需要解决的问题。所以当我们从解决好这个问题之后，给出合适的推荐算法，这绝对具有重要的商业前景。在这方面恰恰同学已经灌了篇水了（Phys.Rev.E, 76, 046115(2007)).

ps. Google的另一个创始人也结婚了，新娘很漂亮！

贴素描美女一张。