有时候，同一个数学问题，既可以用几何方法解决，也可以用代数方法解决，众多周知，解析几何是联系他们之间的桥梁有的几何问题，用几何方法证明比较困难，转化为代数问题以后，很容易解决，有的代数问题，直接计算非常繁复，转化为几何问题以后 马上就对问题的 解的整体性质有个理解，下面我们就来说一说关于代数题压轴题?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!
代数题压轴题
有时候，同一个数学问题，既可以用几何方法解决，也可以用代数方法解决，众多周知，解析几何是联系他们之间的桥梁。有的几何问题，用几何方法证明比较困难，转化为代数问题以后，很容易解决，有的代数问题，直接计算非常繁复，转化为几何问题以后 马上就对问题的 解的整体性质有个理解。
用几何方法，一般来说 需要记忆的知识点相对比较多，比如各种等腰三角形，三角形中位线的性质等等，用代数方法，需要记忆的知识点比较少，可以把长度的计算都归于计算两个坐标点之间的距离，把对角度的计算，都归于正弦定理，余弦定理。但是计算比较繁复。
用代数方法和几何方法用到了大脑的不同部分，几何方法主要用到了大脑的视觉处理部分，代数方法主要用到了计算部分。人类大脑的视觉处理部分 经过长期的演化，高度发达，具有高度的并行性，可以同时处理一幅图像的不同部分，迅速得出结果。为什么用显卡挖矿速度大于用CPU挖矿，本质上就是因为显卡可以并行计算，而cpu 的并行度远远比不过显卡。大脑的视觉处理部分 功能有些类似于显卡，所以也具有很高的并行度。
大脑的视觉处理部分，好多都是基于直觉的，就是输入一幅图像，很快就可以得出结果，但是得出结果的推理依据，人自己并不清楚。比如看见一个美女 问一个人，这个美女美在哪里？ 他说皮肤白，眼睛大，那另换一个皮肤白，眼睛大的女生，他又说不美，你让他描述 这两个女生的具体差别，他是不好描述的。其实就是 视觉预测的过程，人本身并不知道流程，无法干预。电脑显卡也有类似特性，显卡并行度高，但是可编程性，通用性方面，远远比不过 CPU。
所以几何方法，好多也是基于直觉的，可以迅速地对问题的整体性质有个理解。对于一些比较困难的问题，可以先转化为图形，用图形化思维找思路，然后用代数化方法验证思路。复数主要是 应代数计算的发展要求提出来的。但是用几何思维，把复数理解为复平面上的点，引入复数的三角表示，把复数相乘，理解为复数的幅角旋转，这里把原来的问题转化为图形，用大脑的视觉处理部分来运作，对问题的理解立马提升了一个档次。
在计算机的算法设计中，什么场合用并行，什么场合用串行，什么时候用概率，直觉预测，什么时候用精确预测，都是需要仔细考量的。
比如同样电脑下棋，ibm深蓝 主要采用的是 搜索预测，而deepmind alphago 主要采用的是 概率 直觉预测。可以说，alphago 采用的类似几何的思维，看一眼棋盘，靠直觉，就知道输赢，并知道下一个棋子下在哪里最好。而深蓝则从假设下一个棋子下到不同位置，仔细计算对方可能的反应，不断的精细计算和搜索。如果类比成数学家，alphago 主要是个几何学家，深蓝主要是个代数学家。
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