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曼德拉狮身人面像是世界上最大的灵长类动物。头大而长，鼻骨两侧各有一骨性突起，呈脊状纵向排列，中间有一凹槽，外表为绿色表皮，脊间为鲜红色。男性每侧大约有六个主沟，红色部分围绕鼻骨和口鼻延伸。这种五颜六色的特殊图案看起来像鬼，所以叫山魈。

动物数学家，山葵是什么动物？的狮身人面像(学名3360)是世界上最大的灵长类动物。头大而长，鼻骨两侧各有一个骨性突起，呈脊状突起纵向排列，中间有一个凹槽，外部为绿色表皮，脊间为鲜红色。雄性每侧大约有六个主要的凹槽，红色的部分延伸到鼻骨和口鼻部周围。这种五颜六色的特殊图案看起来像鬼，所以叫山魈。

一、身体特征

山魈身体粗壮，体长61-76.4cm，尾短而粗，体长5.2-7.6cm，雌性平均体重11.5kg，雄性25kg。

山魈有一张幽灵般的脸，长长的脸和鲜红的鼻子，这使得这种明亮的颜色比周围的深色更加突出。鼻子两侧有深深的纵向条纹，下巴上有一撮山羊胡，头部藏在长发中，棕色蓬松；腹部黄褐色，毛发长而密。

第二，栖息地。

山魈喜欢生活在茂密的热带岩石区，主要分布在非洲喀麦隆的萨那河以南、赤道几内亚的比奥科岛、加蓬和刚果。

第三，饮食习惯。

山魈是杂食动物，饮食多样化。它平时吃植物，能吃的植物有100多种。它喜欢吃水果，但也吃树叶、藤蔓、树皮、茎和纤维。它也吃蘑菇和土壤。山魈多以无脊椎动物为食，特别是蚂蚁、甲虫、白蚁、蟋蟀、蜘蛛、蜗牛和蝎子；它也吃蛋，甚至包括脊椎动物、乌龟、青蛙、豪猪、老鼠和鼩鼱。如果有机会，山魈也可能吃更大的脊椎动物。

四个。活动

山魈是群居动物，每个群落平均有600多只，甚至800多只。观察到的最大种群是1300多只山魈，它们有严格的等级制度。雄性山魈是“头猴”。头猴通常颜色鲜艳，有巨大的花纹。

大多数成年雄性山魈独自生活在山里，而其他的则有一个小家庭。男首领带领几只母山魈和小山魈生活在一起。母山魈和山魈基本都在树下活动，不喜欢攀爬。它们大部分时间生活在地面上，通常只在晚上爬树休息。

第五，打架。

成年山魈脾气暴躁，凶猛好斗，能与中型野兽搏斗。领头的老雄猴勇猛好战，牙齿又长又尖，爪子锋利，臂力相当大，约为普通成年人的三倍。对各种敌人都是威胁。愤怒，连小豹子都对它们心存敬畏，有时还会攻击毒蛇等动物。山魈的智商也相当高，堪比狒狒，是最聪明的灵长类动物之一。

扩展数据

山魈蓝脸之谜

蓝色在鸟类中很常见，因为鸟类可以通过蓝色* * * * *表现出蓝色，比如蓝孔雀、蓝鹦鹉。哺乳动物缺乏这种类似的蓝色素，哺乳动物体内几乎没有蓝色素。那么山魈是如何展现它蓝色的外表的呢？

耶鲁大学的一名进化生物学家和美国堪萨斯大学的一名数学家利用电子显微镜观察了动物的蓝色皮肤组织，包括山魈的脸颊和长尾猴子的一些身体部位。结果表明，皮肤中的胶原纤维呈规则平行排列，皮肤的主要细胞外粘附蛋白——胶原蛋白在维持皮肤的完整性和弹性的同时影响皮肤的颜色。

通过计算，科学家们发现了这些粗细相同、距离相等、平行排列的光纤的光学特性。它们反射单一波长的蓝光，其他反射相互抵消，所以皮肤看起来是蓝色的。如果纤维之间的距离增加，蓝色会变浅。所以动物皮肤的蓝色来自于蛋白质纤维规则排列形成的反射效果，而不是漫无目的的散射。

1-@ qq.com1 .莱昂哈德·欧拉

他被认为是地球上有史以来最伟大的数学家。

如果高斯是王子，那么欧拉就是国王。欧拉出生于1707年，被认为是地球上最伟大的数学家。在他那个时代，他和天才爱因斯坦一样重要。他的主要贡献是引入了数学符号、圆周率符号、函数符号f(x)、代表自然对数的‘e’(欧拉常数)、三角形符号sin、cos、tg，并创造了宇宙中最著名的第一公式——欧拉公式，这也是世界上十大最美的数学公式之一。从简单到难以置信的复杂，中国所有的中、高中生都是靠自己在数学上反复奋斗，这对现代数学影响很大。不仅如此，他还解决了图论中的哥尼斯堡七桥问题，找到了连接物体的顶点数、边数、面数的欧拉特征，证明了许多众所周知的理论，不胜枚举。此外，他还在微积分、拓扑学、数论、分析和图论等方面取得了巨大成就，为现代数学的发展铺平了道路。那个时代的工业和技术也在他的影响下飞速发展。

2.高斯的

上榜理由:世界公认的数学天才，数学王子。

他是世界公认的数学天才。高斯十几岁的时候，他有了一个重要的发现。21岁就写出了令人难以置信的算术运算，被誉为“数学王子”。他的杰作。我们是听着高斯算法的故事长大的，知道他是一个高智商的数学天才。他在数学领域最著名的成就是数论(

尤其是素数)。他继续证明了代数的基本定理，并创造了物理学中的高斯引力常数，他一生醉心于研究，工作到77岁去世，既聪明又努力，让他在世界顶级数学家排名中名列前茅。

2.高斯

世界公认的数学天才、数学王子

他是世界公认的数学天才。高斯少年时有重大发现，21岁就写出了令人难以置信的算术运算，被誉为“数学王子”。他的杰作。我们是听着高斯算法的故事长大的，知道他是一个高智商的数学天才。他在数学领域最著名的成就是数论(尤其是素数)。他继续证明代数学的基本定理，并创造了物理学中的高斯引力常数。他一生致力于研究，一直工作到77岁去世。他既聪明又勤奋，这使他成为世界上最优秀的数学家之一。

3.波恩哈德·黎曼

创造了黎曼假设

波恩哈德·黎曼于1826年出生在一个贫穷的家庭，在19世纪成为世界上著名的数学家之一。他在几何领域做出了突出的贡献，他的定理涉及范围很广，如黎曼几何、黎曼曲面、黎曼积分等。他是否著名还是黎曼猜想是一个极其复杂的关于素数分布的问题，刚刚提出50年。在它出现后的头50年里，它迅速成为现代科学中最大的开放问题之一，困惑了无数最伟大的数学家。黎曼假设的证明在今天仍然很有意义，这将是数学界影响深远的突破。

4.欧几里得

其著作《几何原本》是沿用至今的数学教材

欧几里德生活在公元前300年左右，因其代表作《几何原本》被视为世界顶级数学家，该书也是世界上最伟大的数学著作之一，直到20世纪还被用作教材。不幸的是，人们对他的一生知之甚少，现存的都是在他死后很久才写成的。尽管如此，欧几里得仍被视为严谨思考定理和验证真理的典范，成为沿用至今的所有知识体系的典范。所以可以说，在数学十大天才排行榜中，他对所有数学家的影响都是最大的。其他五本与他的《几何原本》有关的几何或数论书籍被保留下来，其他的大多因为年代久远而失传。

5.萨摩斯岛上的毕达哥拉斯

被称为现代数学的奠基人有人认为希腊数学家毕达哥拉斯是最早期的伟大数学家之一。他生活在约公元前570年至495年的希腊现代时代，以他创立毕达哥拉斯教派而闻名，亚里斯多德(aristotle)指出他是最早积极加入研究和发展数学的组织之一。三角学中的勾股定理通常也被认为是他所创造的。但是，一些消息来源怀疑是否是他本人构造了该证明(有些人将其归因于他的学生，或居住在印度大约300年前的baudhayana。)。尽管如此，这一点现在也已经无******证。就像大部分基本数学一样，在现代测量和技术设备中起着很大的作用，也成为了数学、科学、物理等多个领域的定理的基础，与大多数古代理论不同，它与几何学的发展息息相关，并且打开了数学研究的大门，他的成就是杰出的，因此被称为现代数学的奠基人。

6.勒内·笛卡尔

笛卡尔几何为现代数学符号的发展做出了杰出贡献勒内笛卡尔是法国哲学家、物理学家和数学家。勒内·笛卡尔最著名的是他的“ cogito ergo sum”哲学，同时也对数学做出了开创性的贡献。笛卡尔与牛顿和莱布尼兹一同，为现代演算提供了基础(牛顿和莱布尼兹后来建立了该演算)，并对现代多个领域的发展产生了重大影响。对我们来说最熟悉的莫过于笛卡尔几何学的发展，即众所周知的标准图形(方格线，x和y轴等)及其使用代数来描述这样的位置。 在此之前，大多数几何学家都使用普通纸(或其他材料)来完成艺术创作，必须从字面上测量或缩放此类距离。随着笛卡尔几何的引入，这种情况发生了翻天覆地的变化，现在可以将点表示为图形上的点，因此可以将图形绘制为任意比例，这些点也不必一定是数字，也可在代数中引入上标来作为表达，因此勒内笛卡尔为现代数学符号的发展做出了贡献。

7.艾伦·图灵

最早的计算机科学家之一艾伦·图灵是计算机科学家和密码学家，也被认为是20世纪最伟大的思想家之一，在第二次世界大战期间，他曾在英国的政府的密码学校工作，并取得了重大发现，创建了突破性的密码破解方法，这些方法帮助破解德国的enigma encryptions，从而影响了战争结果。战争结束后，他全身投入到计算机领域。他在战前提出了一种类似计算机风格的想法，被认为是最早的真正的计算机科学家之一。此外，他以计算主题撰写了一系列出色的论文，这些论文今天仍然很重要，对人工智能研究方面也有着重要意义，他还开发了turing测试，该测试仍用于评估计算机的“智能”。

8.列奥纳多·斐波那契

莱昂纳多·斐波纳契(leonardo fibonacci)生于1170年至1250年，是中世纪最伟大的数学家之一。他以向世界介绍臭名昭著的斐波那契数列而闻名。尽管自公元前200年左右印度数学家就知道了他，但是它还是一个真正有见地的序列，经常出现在生物系统中。此外，由此产生的斐波那契也极大地促进了阿拉伯数字系统的引入。他经常被遗忘的东西。在北非度过了大部分童年时，他学习了阿拉伯数字系统，并意识到它比笨重的罗马数字更简单，更高效，因此决定向阿拉伯世界学习当今的领先数学家。1202年返回意大利后，他出版了《自由算盘》，随后引入了阿拉伯数字并将其应用于许多世界情况，以进一步倡导使用它们。由于他的工作，该系统逐渐被采用，今天他被认为是现代数学发展的主要参与者。

9.艾萨克·牛顿和威廉·莱布尼茨

微积分的“发明者”他们之所以被放到一起，是因为经常被授予现代无限微积分的“发明者”的荣誉，因此们都对数学做出了巨大贡献。首先，莱布尼兹(leibniz)经常因引入现代标准符号(尤其是整体符号)而获得荣誉。他在拓扑学领域做出了巨大贡献。而被视为天才的艾萨克·牛顿(isaac newton)因其伟大的科学史诗《原理》(principia)而普遍成为大多数人称赞其为微积分发明者的主要人物，可以说两人都在数学方面有着杰出贡献。

安德鲁·威利斯

证明费马最后定理在数学界十大天才排名，当前唯一在世的数学家安德鲁·威尔斯因证明费马最后定理而闻名：没有正整数，a，b和c可以满足方程a ^ n + b ^ n = c ^ n对于n大于2。(如果n = 2，则为毕达哥拉斯公式)。尽管对数学的贡献可能不如其他数学家那么卓越，但他为定理的证明确实“发明”了大部分新数学。此外，他的奉献精神经常受到大多数人的钦佩，他曾闭门不出长达7年之久，以制定解决方案。当发现解决方案包含错误时，他又在解决方案被接受之前忍受了一年的孤独。

生物数学涉及哪些领域？

生物数学是生物学和数学之间的边缘学科。它用数学方法研究和解决生物学问题，对与生物学相关的数学方法进行理论研究。生物数学是应用数学工具研究生物学不同领域生命现象的一门学科。一般的方法是建立被研究对象的数学模型，并对其进行定性和定量研究。主要应用的数学方法有:微分方程、概率论与数理统计、抽象代数、拓扑学、突变理论等。电子计算机的发展使生物数学的研究有了新的突破。生物数学的内容是多方面的:生物统计学、数量遗传、数学生态学和数学分类学可以看作是四个分支。生物统计学利用统计方法研究生物界的客观现象；数量遗传学用数学方法研究所有基因型在不同情况下的变化，研究数量遗传规律；数学生态学用数学理论和方法描述生态系统行为的动态数量关系，建立各种生态模型，模拟动物行为；数学分类学利用现代数学方法和工具(尤其是计算机)来研究古代分类学。目前，数学方法几乎渗透到生物学的每个角落。据预测，生物学将取代物理学成为使用数学工具最多的部门，21世纪可能是生物数学的黄金时代。生物数学有许多分支，是从生物学的应用中划分出来的，包括数量分类学、数量遗传学、数量生态学、数量生理学和生物力学。从研究中使用的数学方法来看，可以分为生物统计学、生物信息学、生物系统论、生物控制论和生物方程。这些分支与前者不同，它们没有明确的生物学研究对象，只研究那些与生物学应用相关的数学方法和理论。生物数学有着丰富的数学理论基础，包括集合论、概率论、统计数学、博弈论、微积分、微分方程、线性代数、矩阵论、拓扑学，以及现代代数的一些分支，如信息论、图论、控制论、系统论、模糊数学等。由于生命现象的复杂性，从生物学中提出的数学问题往往非常复杂，需要大量的计算工作。因此，计算机是研究和解决生物学问题的重要工具。但就整个学科的内容而言，生物数学需要解决和研究的本质方面是生物学问题，数学和计算机只是解决问题的工具和手段。因此，生物数学和其他前沿学科一样，通常被归类为生物学而不是数学。量化生命现象的方法是用数量关系来描述生命现象。量化是运用数学工具研究生物学的前提。生物表现性状的数字表示是数量化的一个方面。各种表现性状，无论是内在的还是外在的，个体还是群体，器官还是细胞，一直到分子水平，都是根据性状本身的生物学意义用合适的值来描述的。量化的本质是建立一个集合函数，用函数值来描述集合。传统的集合概念认为一个元素属于一个集合，非此即彼，界限分明。然而，生物界存在大量边界不清的模糊现象，集合概念的清晰性无法恰当描述这些模糊现象，给生命现象的量化带来困难。1965年，扎德提出了模糊集的概念，它适用于描述生物学中的许多模糊现象，为量化生命现象提供了一种新的数学工具。基于模糊集的模糊数学在生物数学中得到了广泛的应用。数学模型是能够表达和描述现实世界中某些现象、特征和条件的数学体系。数学模型可以定量描述生物物质的运动过程，一个复杂的生物学问题可以借助数学模型转化为一个数学问题。通过数学模型的逻辑推理、求解和运算，得出客观事物的相关结论，达到研究生命现象的目的。比如描述生物种群增长的Verhulst-Pearl方程，可以正确表达种群增长的规律；描述捕食者与被捕食者相互关系的Lotka-volterra方程从理论上表明，滥用农药不仅毒害害虫，而且杀死其天敌，往往导致害虫更加猖獗地发生。还有一类更一般的方程，数学模型叫反应扩散方程，在生物学中应用广泛。它与医学中的生理学、生态学、群体遗传学、流行病学和药理学有着密切的关系。20世纪60年代，Prigozhin提出了著名的耗散结构理论，从一个新的角度解释了生命现象和生物进化的原理，其数学基础也与反应扩散方程有关。由于那些片面的、孤立的、机械的研究方法不能完全满足生物学的需要，所以在非生命科学中发展起来的数学在应用于生物学的研究领域时，需要从多个方面、相互联系的层面进行综合研究，这就需要对数学方法进行综合分析。多元分析是统计学的一个分支，以满足生物学等多种复杂问题的需要。它是从统计学的角度进行综合分析的数学方法。多元统计的各种矩阵运算反映了多个生物实体和多个性状指标的组合，在相互关联的层次上综合统计生命活动的特征和规律性。生物数学中常用的多元分析方法有回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析和典范分析。生物学家经常结合各种方法，以便获得更好的综合分析结果。多元分析不仅对生物学的理论研究有意义，而且由于原始数据直接来自生产实践和科学实验，因此具有很大的实用价值。在农林生产中，多元分析方法可应用于品种鉴定、系统分类、形势预测、生产规划和生态条件分析。医学的应用，多元分析和计算机的结合，实现了对疾病的诊断，帮助医生分析病情，提出治疗方案。系统论和控制论是从系统和控制的观点进行综合分析的数学方法。系统论和控制论的方法没有忽略那些次要因素，也没有孤立地对待每一个特征。而是通过状态方程把所有复杂的关系结合起来，在一个综合的层面上进行综合分析。对系统进行综合分析，还可以判断系统的可控性、可观性和稳定性，进一步揭示系统生命活动的特征。在系统与控制理论中，综合分析的特点是还考虑了输出和状态变化对系统的影响，即还考虑了反馈关系。反馈在生命活动中是普遍存在的，许多生命过程在反馈条件的制约下得以平衡，从而使生命得以维持和延续。系统的控制往往是通过反馈关系来实现的。生命现象往往以大量重复的形式出现，受到各种外界环境和内在因素的随机干扰。所以在生物学的研究中经常用到概率论和统计学。生物统计学是生物数学最早的分支，各种统计分析方法已经成为生物学研究和生产实践的常规手段。概率统计方法的应用还表现在随机数学模型的研究上。原来的数学模型可以分为两类:确定性模型和随机性模型。如果模型中的变量完全由模型决定，则是确定性模型。反之，变量的随机变化是不能完全确定的，称为随机模型。根据模型中时间和状态变量的连续性或离散性，有连续模型和离散模型。上述微分方程形式的模型都是连续的、确定的数学模型。该模型无法描述具有随机性的生命现象，应用受到限制。因此，随机模型成为生物数学中不可缺少的一部分。20世纪60年代末，法国数学家托姆从拓扑学中提出了一种几何模型，可以描述多维不连续面。他的理论被称为突变理论。生物学中跳跃和临界状态的许多不连续现象，都可以用相应的跳跃类型来定性解释。跳跃理论弥补了连续数学方法的不足，已成功应用于生理学、生态学、心理学和组织胚胎学。对神经心理学的研究甚至已经引导医生将其应用于一些疾病的临床治疗。在Thom之后，跳跃理论不断发展。比如塞曼提出了新的一次波和二次波理论。突变理论的新发展使人们对生物群落的分布、传染病的传播和胚胎的发育等生物学问题有了新的认识。上述生物数学方法的应用对生物学产生了巨大的影响。从20世纪50年代开始，生物学有了突飞猛进的发展，许多学科都渗透到生物学中，从不同的角度展现了生物物质运动中的矛盾，而数学以量化的形式体现了这些矛盾的本质。以便能够使用数学工具进行分析；能够输入计算机进行精确计算；还可以从名称方面联系因素，通过综合分析阐明生命活动的机理。总之，数学的介入，把生物学的研究从定性的、描述性的层面，提升到了定量的、精确的、高层次的规律探索。生物数学在农业、林业、医学、环境科学、社会科学和人口控制中的应用，已经成为人类从事生产实践的一种手段。数学在生物学中的应用也促进了数学的发展。实际上，系统论、控制论、模糊数学的出现，统计数学中多元统计的兴起，都与生物学的应用有关。从生物数学中提出了许多数学问题，萌发了许多数学发展的生长点，正吸引着许多数学家从事研究。说明数学从非生命到生命的应用是一场深刻的变革，在生命科学的推动下，数学会取得大的发展。目前，生物数学仍处于探索和发展阶段，生物数学的许多方法和理论还不完善。虽然它的应用取得了一定的成功，但仍然是低水平的，粗糙的，甚至勉强的。许多更复杂的生物学问题还没有用相应的数学方法来研究。因此，生物数学要从生物学的需要和特点出发，探索新方法、新手段和新理论体系，需要发展和完善。

它知道它的一个孩子失踪了吗？

动物是否有数学概念是一个非常神秘的问题。

如果动物会做数学，但不会数数；

如果动物不会做数学，我们经常在电视上看到会做“加减乘除”的动物。

科学家们也一直在努力证明动物有数学概念。

动物擅长数学的骗局

我们经常在电视上看到一种动物能够熟练地运用加减乘除得到最终的结果，这种结果往往是通过叫声的数量或者其他敲击声来表现的。

最早的动物数学天才是一匹马，汉斯。

1891年，一位德国老师开始教汉斯数学。汉斯从基本单位的加减法入手，通过马蹄铁的笔画数给出了答案。渐渐地，汉斯的数学能力越来越强，他能够计算更复杂的问题，包括乘法、除法和两位数的减法。

汉斯的数学能力传遍欧洲，成为当时最火的动物明星。为了验证他的才华，德国教育委员会对汉斯进行了测试和鉴定。

结果令人惊讶。汉斯不是名副其实的数学天才，但他只是“察言观色”。

也就是说，汉斯给出的答案不是根据题目计算出来的，而是通过观察提问者的动作和表情。比如当汉斯的点击数接近正确答案时，提问者的头会微微动一下，或者背会变直。当他看到这些微动作或微表情时，汉斯知道他可以停止敲击了。给人一种错觉，好像是汉斯自己算出来的。

除了马，狗也表演过这样的特技，但结果都是一样的。狗对数学没那么敏感。它们之所以能答对数学题，是因为主人通过常人听不到的“狗笛”来提醒和控制狗狗的行为。

动物能区分多与少。

尽管如此，动物对数学还是有一定的了解，很多动物都能知道数字的大小。

狮子可以通过叫声判断数量。

狮子的领域感很强，英国曾经做过一个实验。实验中，五只母狮待在一起，此时播放三只狮子的吼声。于是，五只母狮朝着吼声的方向冲去。

也就是说，狮子可以通过声音分辨出对手的数量是多是少，如果数量少于自己的队伍，就会发动攻击。狮子善于用数字来衡量自己成功的几率。

狼也有这种能力。

很少有动物有会计数字。

科学家认为，目前我们还没有遇到真正会数数的动物，但是动物界有很多智慧物种，它们仍然可以通过后天的训练完成数数任务。

亚历克斯是一只灰色的鹦鹉，已经被动物心理学家训练了30年。他非常聪明，可以完成前所未有的鸟类技能，包括语言、意识、基础阅读和数学。

在5个绿块、6个绿块、4个玫瑰球、3个玫瑰球等不同数量和颜色的物体中，当实验者指着其中一个物体问:“多少个玫瑰球？”亚历克斯可以准确地回答。

Ai，一种灵长类动物，是一种非常聪明的黑猩猩。经过训练，他也成为了第一个使用阿拉伯数字的动物。他认识“1”和“2”的符号，能按顺序点击数字，说明他明白数字是连续的，大小有区别。

1987年，研究人员还通过实验证明，黑猩猩可以计算两个碗里巧克力数量的总和(每个碗里最多5块巧克力)。

一般来说，很多动物表现出超强的数学能力，但它们的数学概念和我们不同。动物的数学技能要么是不可复制的，存在于极少数个体中，要么只有一般的数学概念，无法真正计数。

不会数数的动物知道自己少了一个孩子吗？

可以肯定的是，动物知道自己的孩子不见了，但它们确定孩子是否在那里，不是通过数数，而是通过气味和哭声等特征。

最明显的就是宠物狗。

我小时候，我的狗生了一窝九只小狗。这个时候，爷爷奶奶总是把小狗送给别人。

每抱走9只小狗，母狗都会不停地往家里看，甚至会闷闷不乐一会儿，这说明她明明知道自己的孩子不见了。

但如果孩子太多，超过了动物母亲的养育能力，此时少了一两个，它也不会察觉。毕竟动物不会被1，2，3的数字所标记。

数学四大神兽？

1.“数学之神”阿基米德:伟大的古希腊哲学家、百科全书式的科学家、数学家、物理学家和力学家，静力学和流体静力学的创始人，享有“力学之父”的美誉。阿基米德、高斯和牛顿并列为世界上最伟大的三位数学家。【1】阿基米德曾经说过:“给我一个支点，我可以撬起整个地球。”

2.“经典力学之父”牛顿:爵士，英国皇家学会主席，英国著名物理学家、数学家，百科全书式的“全才”，著有《自然哲学和光学的数学原理》。

3.“数学英雄”欧拉:他是牛顿之后最重要的数学家之一。在他的数学研究成果中，分析是第一位的。在《欧拉全集》中，17卷属于分析领域。他被同时代的人誉为“分析科学的化身”。

4.“数学王子”高斯:1796年，高斯证明了尺子可以是正七边形。1807年，高斯成为哥廷根大学的教授和哥廷根天文台台长。1818-1826年间，汉诺威公国的大地测量工作由高斯主导。1840年，高斯和韦伯绘制了世界上第一张地球磁场图。[1]高斯被认为是世界上最重要的数学家之一，享有“数学王子”的美誉。