30
Jul
数学歌曲：《歌德巴赫猜》
By 苏剑林 | 2009-07-30 | 20053位读者 | 引用
10
Dec
《自然极值》系列——6.最速降线的解答
By 苏剑林 | 2010-12-10 | 50937位读者 | 引用通过上一小节的小故事，我们已经能够基本了解最速降线的内容了，它就是要我们求出满足某一极值条件的一个未知函数，由于函数是未知的，因此这类问题被称为“泛分析”。其中还谈到，伯努利利用费马原理巧妙地得出了答案，那么我们现在就再次回顾历史，追寻伯努利的答案，并且寻找进一步的应用。
最速降线-1
为了计算方便，我们把最速降线倒过来，把初始点设置在原点。在下落过程中，重力势能转化为动能，因此，在点(x,y)处有$\frac{1}{2} mv^2=mgy\Rightarrow v=\sqrt{2gy}$，由于纯粹为了探讨曲线形状，所以我们使g=0.5，即$v=\sqrt{y}$。在点(x,y)处所走的路程为$ds=\sqrt{dy^2+dx^2}=\sqrt{\dot{y}^2+1}dx$，所以时间为$dt=\frac{ds}{v}=\frac{\sqrt{\dot{y}^2+1}dx}{\sqrt{y}}$，于是最速降线问题就是求使$t=\int_0^{x_2} \frac{\sqrt{\dot{y}^2+1}dx}{\sqrt{y}}$最小的函数。
25
Nov
果壳中的条件随机场(CRF In A Nutshell)
By 苏剑林 | 2017-11-25 | 99300位读者 | 引用本文希望用尽可能简短的语言把CRF（条件随机场，Conditional Random Field）的原理讲清楚，这里In A Nutshell在英文中其实有“导论”、“科普”等意思（霍金写过一本《果壳中的宇宙》，这里东施效颦一下）。
网上介绍CRF的文章，不管中文英文的，基本上都是先说一些概率图的概念，然后引入特征的指数公式，然后就说这是CRF。所谓“概率图”，只是一个形象理解的说法，然而如果原理上说不到点上，你说太多形象的比喻，反而让人糊里糊涂，以为你只是在装逼。（说到这里我又想怼一下了，求解神经网络，明明就是求一下梯度，然后迭代一下，这多好理解，偏偏还弄个装逼的名字叫“反向传播”，如果不说清楚它的本质是求导和迭代求解，一下子就说反向传播，有多少读者会懂？）
好了，废话说完了，来进入正题。
逐标签Softmax
CRF常见于序列标注相关的任务中。假如我们的模型输入为$Q$，输出目标是一个序列$a_1,a_2,\dots,a_n$，那么按照我们通常的建模逻辑，我们当然是希望目标序列的概率最大
$$P(a_1,a_2,\dots,a_n|Q)$$
不管用传统方法还是用深度学习方法，直接对完整的序列建模是比较艰难的，因此我们通常会使用一些假设来简化它，比如直接使用朴素假设，就得到
$$P(a_1,a_2,\dots,a_n|Q)=P(a_1|Q)P(a_2|Q)\dots P(a_n|Q)$$
8
Oct
《哈勃太空望远镜超高清原始片源》VeryCD资源
By 苏剑林 | 2009-10-08 | 28618位读者 | 引用
27
Nov
《自然极值》系列——2.费马原理
By 苏剑林 | 2010-11-27 | 36524位读者 | 引用物理学的美不仅仅表现在简洁的公式上。我们还惊奇地发现，很多物理现象都是按照使某个变量达到极值的方式发生。一个典型的例子就是费马原理，它指出了光的传播路径的一个重要规律：光总是沿着所花时间最短的路径传播。这里我们将简单介绍一下费马原理。
费马原理俗称“最快到达原理”、“最小时间原理”。1657年，费马提出：
从P点到达Q点，在所有可行的路径中，光选择了所需时间最短的一条。
从P点到达Q点，在所有可行的路径中，光选择了所需时间为极值的一条。
这是一个极其奇妙的原理，也是自然界中最神奇的极值之一。作为非生物的光，居然自主地选择了最优路径，成为世界上“效率最高”的东西，这让人不得不佩服宇宙的伟大。这究竟是造物者的精心设计，还是无心之作？
8
Aug
三次方程的三角函数解法
By 苏剑林 | 2010-08-08 | 73700位读者 | 引用对于解方程，代数学家希望能够从理论上证明解的存在性以及解的求法，所以就有了1到4次方程的求根公式、5次及以上的代数方程没有根式可解等重要理论；然而，通常的学者（如物理学家、天文学家）都不需要这些内容，他们只关心如何尽可能快地求出指定方程的根（尤其是实数根），所以他们通常关注的是方程的数值算法，当然，如果能有一个相对简单的求根公式，也是他们所希望的。而接下来所要介绍的内容，则是满足了这一需要的三次方程的求根公式，其中用到的相当一部分的理论，是与三角函数相关的。
储备
\begin{equation}\frac{2}{\tan 2A}=\frac{1}{\tan A}-\tan A\end{equation}
\begin{equation}\frac{2}{\sin 2A}=\frac{1}{\tan A}+\tan A\end{equation}
\begin{equation}\cos(3A)=4\cos^3 A-3\cos A\end{equation}
11
Feb
施密特系统的校正镜方程求解
By 苏剑林 | 2011-02-11 | 27676位读者 | 引用非抛物面望远镜的校正镜方程求解
The Corrector Plate of Non-parabola Telescope
本文在牧夫天文论坛的讨论：
http://www.astronomy.ac/bbs/thread-160257-1-1.html
为了克服折射望远镜的色差问题，1670年，牛顿制造了第一台实用的反射式望远镜，将望远镜的主镜由玻璃透镜换成了抛物反射面，从而消除了色差。然而，相比球面镜，大口径的抛物面并不容易磨制。因为制作大球面镜只需要将曲率相等的小镜片相对自由组合在一起就行了，而抛物线每点的曲率并不相等，所以需要逐个磨制曲率不等的小镜片，并按照严格的顺序组合起来。这无疑大大增加了磨制难度。
Lamost是目前世界最大的施密特望远镜
为了解决这一难题，天文学家们想到了一个折衷的办法：以球面为主镜，并配以校正镜来校正球差。迎着这一思路，施密特望远镜随之而生。而当代的大望远镜基本上都是沿用这一思路。然而，校正镜是一个比抛物面更加复杂的四次曲面，磨制工艺要求更高，因此，校正镜也不宜过大。
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