24 Dec

修改了一下公式的显示方式(移动端)

移动端

移动端

由于Li xiaobo读者再次反映了本站的公式在移动端的支持不佳问题,笔者对网站的公式显示做了一些修改。如果读者是用电脑浏览的话,那应该感觉不到网站的变化,但是如果是手机端浏览的话,那么应该会发现,原来是由MathJax解析的公式,变成了图片形式的公式。

没错,这是一个很折衷的解决办法,判断客户端,如果是移动端,就是用图片公式的显示方法,图片公式在移动端暂时没有发现错误(请大家测试。)这种方式有一些弊端,比如图片形式的公式并不是那么好看,而且,公式中的中文无法显示。

公式调用了http://latex.codecogs.com/gif.latex,在这里表示感谢。欢迎大家测试,反馈问题:http://bbs.spaces.ac.cn/topic/show/9

6 Jun

收到新版《量子力学与路径积分》

《量子力学与路径积分》封面

《量子力学与路径积分》封面

今天收到高教出版社的王超编辑寄来的费曼著作新版《量子力学与路径积分》了,兴奋ing...

《量子力学与路径积分》是费曼的一本经典著作,更是量子力学的经典著作——它是我目前读过的唯一一本从路径积分出发、并且以路径积分为第一性原理的量子力学著作(徐一鸿的《简明量子场论》好象是我读过的唯一一本纯粹以路径积分为方法的量子场论著作,也非常不错),其它类型的量子力学著作,也有部分谈到路径积分,但无一不是从哈密顿形式中引出路径积分的,在那种情况之下,路径积分只能算是一个推论。但是路径积分明明就作为量子力学的三种形式之一,它应该是可以作为量子力学的基本原理来提出的,而不应该作为另一种形式的推论。费曼做了尝试——从路径积分出发讲解量子力学,而且显然这种尝试是很成功的,至少对于我来说,路径积分是一种非常容易理解的量子力学形式。(这也许跟我的数学基础有关)

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30 May

【备忘】维基百科与DNSCrypt

中文维基百科的域名zh.wikipedia.org于5月19日被关键字屏蔽和DNS污染,目前从中国已无法访问中文维基百科,中文维基百科的域名也无法解析出正确的IP地址,而英文维基百科目前未受影响,可以正常访问。

来自“月光博客”:http://www.williamlong.info/archives/4240.html

类似的新闻还有:http://www.freebuf.com/news/68011.html

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24 May

It is time.

终于可以缓一缓了~~

有留意科学空间的朋友可能发现这段时间更新比较缓慢,这一切还得从今年寒假说起...

今年一月底,由于各种原因,结合自己的兴趣,我找了一份实习工作,内容是Python编程。工作是在华南理工大学的论坛上发布的,说的比较简洁,我也比较简洁地投了简历过去,想不到收到回复了,也被录用了。二月上班,进去之后,才发现原来公司还是一家国内比较知名的电商企业,我的主要工作是数据挖掘...虽然我有一点Python的经验,但是数据挖掘基本上不在行的,所以只能够边工作边学习,疯狂恶补数据挖掘的知识。在这个过程中,我学会了很多关于数据挖掘的东西,要知道,在这之前,我不知道什么叫“特征”,什么是“逻辑回归”、“SVM”...那时候真是万千无知。

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20 Jan

我是一个费曼迷

前几天在台湾购买(淘宝代购)的《费曼统计力学》和《费曼计算学》在今天到手了,至此,我的费曼著作收藏基本完成了。

费曼重力学、统计力学和计算学

费曼重力学、统计力学和计算学

我是一个费曼迷,为费曼的小飞侠人格所吸引,为费曼的物理才能所折服。因此,我甚至像普通人追星那样追崇费曼,收藏他的书籍,还有学习他所发明的物理。

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31 Dec

我的写论文软件组合

思维导图

思维导图

这学期的数学建模课,对笔者来说,基本上就是一个锻炼论文写作和Python技能的过程。不过是写论文还是写博客,我都致力于写出符合自己审美观的作品,因此我才会选择$\LaTeX$,我才会选择Python。$\LaTeX$写出来的科学论文是公认的标准而好看的格式,而Python,的确可以作出漂亮的图,也可以简洁地完成所需要的数值计算。我越来越发现,在数学建模、写作方面,除了必不可少的符号推导部分(这部分只能用Mathematica),我已经离不开Python了。

为什么还要求漂亮?内容好不就行了吗?的确,内容才是主要的,但是如果能把展示效果美化一下,而且又不耗费更多的功夫,那么何乐而不为呢?

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18 Dec

迟到一年的建模:再探碎纸复原

前言:一年前国赛的时候,很初级地做了一下B题,做完之后还写了个《碎纸复原:一个人的数学建模》。当时就是对题目很有兴趣,然后通过一天的学习,基本完成了附件一二的代码,对附件三也只是有个概念。而今年我们上的数学建模课,老师把这道题作为大作业让我们做,于是我便再拾起了一年前的那份激情,继续那未完成的一个人的数学建模...

与去年不同的是,这次将所有代码用Python实现了,更简洁,更清晰,甚至可能更高效~~以下是论文全文。

研究背景

2011年10月29日,美国国防部高级研究计划局(DARPA)宣布了一场碎纸复原挑战赛(Shredder Challenge),旨在寻找到高效有效的算法,对碎纸机处理后的碎纸屑进行复原。[1]该竞赛吸引了全美9000支参赛队伍参与角逐,经过一个多月的时间,有一支队伍成功完成了官方的题目。

近年来,碎纸复原技术日益受到重视,它显示了在碎片中“还原真相”的可能性,表明我们可以从一些破碎的片段中“解密”出原始信息来。另一方面,该技术也和照片处理领域中的“全景图拼接技术”有一定联系,该技术是指通过若干张不同侧面的照片,合成一张完整的全景图。因此,分析研究碎纸复原技术,有着重要的意义。

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17 Oct

两百万素数之和与“电脑病”

原则上来讲,同样的算法,如果分别在Python和C++上实现,那么Python的速度肯定比不上C++的。但是Python还被称为“胶水语言”,它允许我们把主要计算的部分用C或C++等高效的语言编写好,然后它作为“粘合剂”把两者粘合在一起。正因为如此,Python才有了各种各样的扩展库,这些库中有不少是用C语言编写的。因此,我们在编写Python程序的时候,如果可以用这些现成的库,速度会快很多。本文就是用Numpy来改进之前的《两百万前素数之和与前两百万素数之和》的计算。

算法本身是没有变的,只是用了Numpy来处理数组计算,代码如下:

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