一、1946 蒙特卡洛方法

[1946： John von Neumann， Stan Ulam， and Nick Metropolis， all at the Los Alamos Scientific Laboratory， cook up the Metropolis algorithm， also known as the Monte Carlo method.]

1946年，美國拉斯阿莫斯國家實驗室的三位科學家John von Neumann，Stan Ulam 和 Nick Metropolis 共同發(fā)明，被稱為蒙特卡洛方法。

它的具體定義是：

在廣場上畫一個邊長一米的正方形，在正方形內部隨意用粉筆畫一個不規(guī)則的形狀，現在要計算這個不規(guī)則圖形的面積，怎么計算列?

蒙特卡洛(Monte Carlo)方法告訴我們，均勻的向該正方形內撒N(N 是一個很大的自然數)個黃豆，隨后數數有多少個黃豆在這個不規(guī)則幾何形狀內部，比如說有M個，那么，這個奇怪形狀的面積便近似于M/N，N越大，算出來的值便越精確。

在這里我們要假定豆子都在一個平面上，相互之間沒有重疊。(撒黃豆只是一個比喻。)

蒙特卡洛方法可用于近似計算圓周率：

讓計算機每次隨機生成兩個0到1之間的數，看這兩個實數是否在單位圓內。

生成一系列隨機點，統(tǒng)計單位圓內的點數與總點數，內接圓面積和正方形面積之比為PI:4，PI為圓周率。

當隨機點取得越多(但即使取10的9次方個隨機點時，其結果也僅在前4位與圓周率吻合)時，其結果越接近于圓周率。

二、1947 單純形法

[1947： George Dantzig， at the RAND Corporation， creates the simplex method for linear programming.]

1947年，蘭德公司的，Grorge Dantzig，發(fā)明了單純形方法。

單純形法，此后成為了線性規(guī)劃學科的重要基石。

所謂線性規(guī)劃，簡單的說，就是給定一組線性(所有變量都是一次冪)約束條件(例如a1*x1+b1*x2+c1*x3》0)，求一個給定的目標函數的極值。

這么說似乎也太太太抽象了，但在現實中能派上用場的例子可不罕見——比如對于一個公司而言，其能夠投入生產的人力物力有限(“線性約束條件”)，而公司的目標是利潤最大化(“目標函數取最大值”)，看，線性規(guī)劃并不抽象吧!

線性規(guī)劃作為運籌學(operation research)的一部分，成為管理科學領域的一種重要工具。而Dantzig提出的單純形法便是求解類似線性規(guī)劃問題的一個極其有效的方法。

三、1950 Krylov 子空間迭代法

[1950： Magnus Hestenes， Eduard Stiefel， and Cornelius Lanczos， all from the Institute for Numerical Analysis at the National Bureau of Standards， initiate the development of Krylov subspace iteration methods.]

1950年：美國國家標準局數值分析研究所的，馬格努斯Hestenes，愛德華施蒂費爾和科尼利厄斯的Lanczos，發(fā)明了Krylov子空間迭代法。

Krylov子空間迭代法是用來求解形如Ax=b 的方程，A是一個n*n 的矩陣，當n充分大時，直接計算變得非常困難，而Krylov方法則巧妙地將其變?yōu)镵xi+1=Kxi+b-Axi的迭代形式來求解。

這里的K(來源于作者俄國人Nikolai Krylov姓氏的首字母)是一個構造出來的接近于A的矩陣，而迭代形式的算法的妙處在于，它將復雜問題化簡為階段性的易于計算的子步驟。

四、1951 矩陣計算的分解方法

[1951： Alston Householder of Oak Ridge National Laboratory formalizes the decompositional approach to matrix computations.]

1951年，阿爾斯通橡樹嶺國家實驗室的Alston Householder提出，矩陣計算的分解方法。

這個算法證明了任何矩陣都可以分解為三角、對角、正交和其他特殊形式的矩陣，該算法的意義使得開發(fā)靈活的矩陣計算軟件包成為可能。

五、1957 優(yōu)化的Fortran編譯器

[1957： John Backus leads a team at IBM in developing the Fortran optimizing compiler.]

1957年：約翰巴庫斯領導開發(fā)的IBM的團隊，創(chuàng)造了Fortran優(yōu)化編譯器。

Fortran，亦譯為福傳，是由Formula Translation兩個字所組合而成，意思是“公式翻譯”。它是世界上第一個被正式采用并流傳至今的高級編程語言。這個語言現在，已經發(fā)展到了，Fortran 2008，并為人們所熟知。

六、1959-61 計算矩陣特征值的QR算法

[1959–61： J.G.F. Francis of Ferranti Ltd， London， finds a stable method for computing eigenvalues， known as the QR algorithm.]

1959-61：倫敦費倫蒂有限公司的J.G.F. Francis，找到了一種穩(wěn)定的特征值的計算方法，這就是著名的QR算法。

這也是一個和線性代數有關的算法，學過線性代數的應該記得“矩陣的特征值”，計算特征值是矩陣計算的最核心內容之一，傳統(tǒng)的求解方案涉及到高次方程求根，當問題規(guī)模大的時候十分困難。

QR算法把矩陣分解成一個正交矩陣(希望讀此文的你，知道什么是正交矩陣。：D。)與一個上三角矩陣的積，和前面提到的Krylov 方法類似，這又是一個迭代算法，它把復雜的高次方程求根問題化簡為階段性的易于計算的子步驟，使得用計算機求解大規(guī)模矩陣特征值成為可能。

這個算法的作者是來自英國倫敦的J.G.F. Francis。

七、1962 快速排序算法

[1962： Tony Hoare of Elliott Brothers， Ltd.， London， presents Quicksort.]

1962年：倫敦的，托尼埃利奧特兄弟有限公司，霍爾提出了快速排序。

哈哈，恭喜你，終于看到了可能是你第一個比較熟悉的算法~。

快速排序算法作為排序算法中的經典算法，它被應用的影子隨處可見。快速排序算法最早由Tony Hoare爵士設計，它的基本思想是將待排序列分為兩半，左邊的一半總是“小的”，右邊的一半總是“大的”，這一過程不斷遞歸持續(xù)下去，直到整個序列有序。

說起這位Tony Hoare爵士，快速排序算法其實只是他不經意間的小小發(fā)現而已，他對于計算機貢獻主要包括形式化方法理論，以及ALGOL60 編程語言的發(fā)明等，他也因這些成就獲得1980 年圖靈獎。

快速排序的平均時間復雜度僅僅為O(Nlog(N))，相比于普通選擇排序和冒泡排序等而言，實在是歷史性的創(chuàng)舉。[!--empirenews.page--]

八、1965 快速傅立葉變換

[1965： James Cooley of the IBM T.J. Watson Research Center and John Tukey of Princeton University and AT&T Bell Laboratories unveil the fast Fourier transform.]

1965年：IBM 華生研究院的James Cooley，和普林斯頓大學的John Tukey，AT&T貝爾實驗室共同推出了快速傅立葉變換。

快速傅立葉算法是離散傅立葉算法(這可是數字信號處理的基石)的一種快速算法，其時間復雜度僅為O(Nlog(N));比時間效率更為重要的是，快速傅立葉算法非常容易用硬件實現，因此它在電子技術領域得到極其廣泛的應用。

九、1977 整數關系探測算法

[1977： Helaman Ferguson and Rodney Forcade of Brigham Young University advance an integer relation detection algorithm.]

1977年：Helaman Ferguson和 伯明翰大學的Rodney Forcade，提出了Forcade檢測算法的整數關系。

整數關系探測是個古老的問題，其歷史甚至可以追溯到歐幾里德的時代。具體的說：

給定—組實數X1，X2，…，Xn，是否存在不全為零的整數a1，a2，…an，使得：a1x1 + a2x2 + 。 . 。 + anxn =0?

這一年BrighamYoung大學的Helaman Ferguson 和Rodney Forcade解決了這一問題。

該算法應用于“簡化量子場論中的Feynman圖的計算”。ok，它并不要你懂，了解即可。：D。

十、1987 快速多極算法

[1987： Leslie Greengard and Vladimir Rokhlin of Yale University invent the fast multipole algorithm.]

1987年：Greengard，和耶魯大學的Rokhlin發(fā)明了快速多極算法。

此快速多極算法用來計算“經由引力或靜電力相互作用的N 個粒子運動的精確計算——例如銀河系中的星體，或者蛋白質中的原子間的相互作用”。ok，了解即可。