在任何关于“深水地平线”漏油事件的新闻报道中，都会有大量关于墨西哥湾海底管道漏油速度的统计数据。最近的估计表明，原油流量达到每天60000桶，但我们大多数人很难准确理解这个数字的含义。Wolfram|Alpha始终能够为您关心的任何输入量提供一些有用的比较，并且可以很容易地告诉您60000桶油大约相当于奥运会规模游泳池的3.8倍。
随着最近每个国家能源生产和消费数据的增加，Wolfram | Alpha还可以为此类数字提供更准确的社会经济背景。尝试“每天60000桶/美国原油产量“例如，您将了解到，泄漏的日产量略低于美国原油总产量的1.2%。
你还可以更好地了解全球生产或消费以及有关煤和天然气.
由于每种能源都是以不同的单位计量的，因此很难准确理解它们之间的比较，因此Wolfram | Alpha也可以计算每种资源的能量当量，以千兆BTU计量。例如，您可以比较美国对煤炭、天然气和石油的能源消耗在单一尺度上更好地可视化每个资源的相对重要性。更多»
有多少人被诊断患有糖尿病在某一年？是高血压男性比女性更常见？最常用的处方药是什么贫血?
为了解决这些问题以及更多问题，Wolfram | Alpha现在吸收了CDC进行的两项不同调查的数据：国家非卧床医疗调查（NAMCS）及其以医院为重点的对应调查，国家医院非卧床医护调查（NHAMCS）。这些调查共同提供了人们去医生办公室的常见原因、与特定疾病高度相关的药物治疗以及哪些疾病在特定种族、民族和性别中最常见的诊断信息。
通过Wolfram | Alpha，您可以调查数千种疾病和医疗状况的数据，例如：
您也可以尝试更有针对性的输入，例如“美国肺癌患者比例“”：
从这个结果中，我们可以看到每年约有.21%的美国患者被诊断为肺癌。更多»
今天（2010年6月23日）阿兰·图灵是98第个生日&如果他没有在1954年去世，享年41岁。
我从未见过阿兰·图灵；他在我出生前五年去世了。但不知怎么的，我觉得我很了解他，尤其是因为我自己的许多智力兴趣都与他有着近乎诡异的相似之处。
巧合的是，数学软件的“生日”（1988年6月23日）与图灵的生日一致，因此今天也是数学软件22岁第生日。
我想我第一次听说阿兰·图灵是在我大约11岁的时候，也就是我第一次看到电脑的时候。通过我父母的一个朋友，我结识了一位相当古怪的老古典主义教授，他知道我对科学的兴趣，向我提到了这位“聪明的年轻小伙子，名叫图灵”，他在第二次世界大战期间认识他。
这位经典教授的怪癖之一是，每当“ultra”这个词出现在拉丁语文本中时，他都会一遍又一遍地重复，并评论自己是如何记住它的。当时，虽然我记得它，但我并没有多想它。直到几年后，我才意识到“ultra是战争期间英国在布莱奇利公园进行密码分析的代号。用一种非常英国化的方式，这位古典文学教授想告诉我一些关于它的事情，而不泄露任何秘密。他大概是在布莱奇利公园遇见阿兰·图灵的。
几年后，我在英国各学术界零星听到关于阿兰·图灵的提及。我听说他在战争期间做了神秘但重要的工作，打破了德国的密码。我听说，战争结束后，他被英国情报局杀害了。当时，至少英国战时的一些加密工作仍然是秘密的，包括图灵在其中的作用。我想知道为什么。所以我四处打听，开始听说图灵可能发明了仍在使用的代码。
我不知道我下一次在哪里遇到阿兰·图灵。可能是在我决定尽我所能学习计算机科学的时候，我看到了各种各样的关于“图灵机”. 但我对1979年左右去图书馆，发现阿兰·图灵的母亲萨拉·图灵写了一本关于阿兰·图灵的小书有着清晰的记忆。
渐渐地，我对阿兰·图灵和他的作品有了相当的了解。在接下来的30年里，我不断地在意想不到的地方遇到阿兰·图灵。更多»
一件充满困惑的事是弄清关系。它也可能充满惊喜，比如Wolfram | Alpha可以为你做到这一点。如果你关注这个博客，你已经知道Wolfram|Alpha可以计算出很多不同的东西，包括月亮和行星，你即将发现它能告诉你关于你的关系的什么。
或者至少是亲戚之间的关系。例如，我的堂兄刚生了个儿子”.
我们得到了一个家谱，它告诉我们，我和表哥的儿子的关系是，他是我的第一个表哥，一旦被除名。混乱解决了。
与许多其他Wolfram|Alpha输出一样，我们得到的结果可能比预期的要多。一些家谱属性与历史规律有关，还有一些是生物学属性。点击“更多”后，底部给出了分享孟德尔性状的图表。这有助于我理解，我和我的新表亲一旦离开，可能有多少共同之处。
显性特征只需要一个等位基因而隐性性状需要两个。另一个需要说明分享某一特征的可能性的信息是，这在普通人群中是多么常见。偶然共享一个性状是可能的，对于隐性性状，需要从另一个亲本那里获得其他等位基因。对于我堂兄的儿子来说，毫不奇怪，我们发现共享一个共同遗传特征的可能性似乎并不很大程度上取决于它是显性的还是隐性的。我们之间的关系太疏远，没有多少共同点，我们之间有共同特征的可能性主要取决于普通人群中的频率。
事实证明，大多数特征都不是这样简单，涉及多个基因等等，但这给了我们一个大致的共同点。
你可能知道有人对第二代堂兄妹等感到困惑，但也有另一类关系困惑。更多»
“这是一个快速而简单的周六下午项目！”我们都站在我们最喜欢的家居装饰店中间，背诵着同一句话。泰·彭宁顿（Ty Pennington）、迈克·霍姆斯（Mike Holmes）、蒂姆·泰勒（Tim“The Tool Man”Taylor）——他们知道如何使最精细的家庭装修项目看起来像拧紧螺栓一样简单。通常，项目中最具挑战性的部分是选择完美的油漆颜色，或者在硬木地板和瓷砖地板之间做出选择。但一旦这些决定确定下来，我们就面临着为厨房购买多少英尺地板，或者客厅北墙需要多少加仑珊瑚漆的问题。但你不必让一点点复杂的数学问题占用你的项目时间。Wolfram|Alpha有许多数学工具，可用于许多常见的家庭装修项目。
您可以从Wolfram|Alpha的网站或Wolfram| Alpha应用程序进行快速计算和转换苹果手机或iPad平板电脑站在地板部的时候。想知道一个12 x 14平方英尺的厨房需要多少块8 x 8平方英寸的瓷砖？通过输入“（12*14）平方英尺/（8*8）平方英寸”:
需要知道按平方码出售的乙烯基地板可以覆盖多少平方英尺？进入Wolfram | Alpha的大量收藏单位到将60平方码换算成平方英尺.
考虑用泼溅的颜色? 查询您最喜欢的色调的名称，Wolfram|Alpha将为您提供色样、属性和相关颜色的细分
想知道在90平方英尺的墙上，每层涂料需要多少加仑的油漆？更多»
Wolfram|Alpha公司计算事物。在使用计算预测科学实验、自然过程和数学运算的结果绝非新鲜事（在过去的几百年里，它已经成为一种无所不在的工具），Wolfram | Alpha提供的此类计算的大型、强大且不断扩展的集合的易用性和可访问性就是如此。
几乎所有已知的过程都是以这样一种方式发生的，即描述它们的某些函数成为极值。这种情况通常发生在行动对于与时间相关的过程和量，例如静态配置的自由能。描述泛函极值条件的方程通常是低阶常微分方程和/或偏微分方程及其解。例如，对于钟摆：积分[x'[t]^2/2–Cos[x[t]]，{t，-inf，inf}]wrt x[tau]的Frechet导数不幸的是，如果使用一个包含所有潜在相关变量（包括摩擦、温度依赖性、变形等）的足够真实的物理模型，所得方程通常会变得非常复杂，以至于在大多数情况下，无法找到精确的闭合解，这意味着方程必须使用数值技术求解。下面是一个简单的示例自由落体从高处：
另一方面，一些系统，例如简单弹簧的力，可以用包含简单低阶多项式或相关问题变量之间有理关系的公式来描述（在这种情况下，胡克定律，如果=k x):
在过去的200多年里，数学家和物理学家发现了一个巨大的、迷人的、有见地的现象世界，可以用这些所谓的特殊功能（也称为“数学物理的特殊函数”），描述困难和复杂现象的函数类。它包括几百个成员，可以被视为所谓基本函数的扩展，例如exp（z）（经验（z）），对数（z），的三角函数、它们的逆函数和相关函数。
从力学中的球摆到量子场论中的不等价表示，各种领域都出现了特殊函数，其中大多数是一阶或二阶常微分方程的解。教科书通常包含与一般物理系统的简化版本相对应的简单公式——有时甚至没有明确说明隐含的简化假设！然而，对于特殊函数，通常可以给出更精确和正确的结果。例如，许多物理教科书提供了一个简单的公式小半径圆形线圈的电感:
虽然Wolfram|Alpha知道（并允许您使用）这个简单的公式，但它也知道正确的一般结果。事实上，如果你只是问Wolfram|Alpha电感圆形线圈，您将同时看到两个计算器：一个是您在电磁学教科书中知道的计算器（小半径近似），另一个是完全正确的计算器。不仅可以通过两种方法计算结果（可以看到所选参数的结果确实略有不同，但差异可以任意大），还可以单击第二个“Show formula”链接（靠近页面右侧底部）以查看准确的结果，如图所示，包含两类特殊函数，表示为E（m）和K（m），称为椭圆积分:更多»
大型数据存储库的创建一直是社会和智力发展的关键历史指标，实际上可能是整个文明进步的决定性特征之一。
通过我们对Wolfram | Alpha的研究，我们对系统数据有着永不满足的胃口，我们对当今世界上存在的许多伟大的数据存储库有了一个独特的广泛视角。
其中一些存储库由国家或国际机构维护，一些由公司和其他组织维护，一些则由个人维护。其中一些存储库是相当新的，但许多存储库可以追溯到40年或更长的时间，有些存储库甚至超过了一个世纪。但是，基本上每一个伟大的数据存储库都有一个共同点：一个勤勉尽责的核心人员，他们仔细地指导着它的开发。
然而，奇怪的是，这些人中很少有人见过其他数据领域的同行。在我们关于Wolfram | Alpha的工作中，我们几乎可以肯定是第一个有幸结识如此广泛的大型数据存储库领导者的团队。
我们发现，这些数据存储库使用的方法和面临的问题有很多共同之处。因此，作为我们对全球数据社区贡献的一部分，我们决定主办一次数据峰会，首次将当今伟大数据存储库的领导者聚集在一起。
这个2010年Wolfram数据峰会将于9月9日至10日在华盛顿特区举行。
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自Wolfram|Alpha于2009年推出以来，我们收到了许多关于添加数据的请求气候。作为一周年纪念发布的一部分，我们最近添加了大量历史气候数据，这些数据来自全球各地的研究，可以在Wolfram | Alpha中轻松分析和关联。
你现在可以查询和比较来自不同气候模型重建和研究的原始数据，正如同行评审期刊和政府机构所报道的那样，其中许多涉及一千多年的历史。全套重建作品都是从尽可能广泛的资料来源中挑选出来的，从冰芯和树木年轮等著名记录到珊瑚、洞穴化石和冰川长度-甚至一些真正不寻常的，比如葡萄收获日期.
还是你更感兴趣全球温室气体浓度?
如果你有兴趣亲自探索这一广阔的气候学领域，你可以从查阅文献中最著名的模型的详细摘要开始：只需询问Wolfram | Alpha关于“全球气候”，这将带来一系列过去几年在新闻中占据突出位置的数据集。
Wolfram|Alpha还可以对记录的温度变化进行更局部的分析。例如，您可以比较全球特定地区记录的温度变化，如北半球或者你可以询问在特定国家进行的研究，例如大不列颠联合王国或日本.更多»
我们正在对军事数据进行重大改进Wolfram|Alpha公司新增加了150多个国家陆军、海军和空军人员的信息，以及许多军备的统计数据，包括核弹头库存。
让我们从大数字开始。类型“各国军队规模“你会看到中国、印度和朝鲜半岛位居榜首。中国军队仅包括140万士兵，就让许多较小国家的人口相形见绌。其陆军、海军和空军的规模几乎等于马其顿的全部人口。
世界各地也有大量关于军备的数据，包括对已知已引爆核武器的九个国家的核库存的估计；根据最新的估计，俄罗斯拥有最大的库存13000枚弹头Wolfram|Alpha的另一项新功能是常规武器数据，包括航空母舰、作战坦克和战斗机。尝试比较各国的军备，例如“坦克美国vs俄罗斯或者询问北约联盟中的潜艇数量。更多»
