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Jul
与首都机场的“难分难舍”
By 苏剑林 | 2013-07-01 | 15839位读者 | 引用
无尽的等待
上个月的最后三天（06.28-06.30），我去国家天文台参加了第三届宇宙驿站的站长联谊会及科普研讨会。会议在河北兴隆天文台举行，我们按照计划是先到北京总部，然后去兴隆，然后回到北京总部解散。具体的故事我会另写文章与大家分享，本文主要想说一下我与北京首都国际机场的“难分难舍”的返程之旅。
按照计划，我是昨晚9点的飞机，今天凌晨应该可以到广州。我七点多到机场，八点左右就办完了登记手续，然而，我们等了两三个钟，最终得到的结果是：由于雷暴雨的影响（北京并没有下雨，估计是途中某个地方的上空天气太糟糕），该航班取消，补到第二天七点......这对我来说可真是个大考验。虽说航空公司会为我们联系宾馆，但是效率之低让不少人在机场抗议，于是乎冰冷的机场一下子就热闹起来的（取消的不知我们一趟航班，还有很多其他航班）。而我虽然来过好几次北京，毕竟还属于“异客”，自然经验不足，但我做出了一个很大胆的决定：在机场过夜！
22
Jul
《虚拟的实在(4)》——质量是什么
By 苏剑林 | 2013-07-22 | 53294位读者 | 引用笔者很少会谈到定义性的东西，原因很简单，因为我也不见得会比大家清楚，或者说也未必比大家所知道的准确。不过，刚刚与同好讨论过与质量相关的问题，就跟大家分享一下。
最初的问题是能量能不能转化为物质，我觉得根据$E=mc^2$，是显然可以的，例子嘛，我首先想到在量子场论中的真空是会不断产生和湮灭正负电子对的，因此这可以作为一个证据。但是这个感觉上太遥远了，所以我在互联网搜索了一下，不过搜到的内容大同小异：
当辐射光子能量足够高时，在它从原子核旁边经过时，在核库仑场作用下，辐射光子可能转化成一个正电子和一个负电子，这种过程称作电子对效应。
（正负电子对效应）
23
Mar
梯度下降和EM算法：系出同源，一脉相承
By 苏剑林 | 2017-03-23 | 196597位读者 | 引用PS：本文就是梳理了梯度下降与EM算法的关系，通过同一种思路，推导了普通的梯度下降法、pLSA中的EM算法、K-Means中的EM算法，以此表明它们基本都是同一个东西的不同方面，所谓“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”罢了。
在机器学习中，通常都会将我们所要求解的问题表示为一个带有未知参数的损失函数(Loss)，如平均平方误差（MSE），然后想办法求解这个函数的最小值，来得到最佳的参数值，从而完成建模。因将函数乘以-1后，最大值也就变成了最小值，因此一律归为最小值来说。如何求函数的最小值，在机器学习领域里，一般会流传两个大的方向：1、梯度下降；2、EM算法，也就是最大期望算法，一般用于复杂的最大似然问题的求解。
在通常的教程中，会将这两个方法描述得迥然不同，就像两大体系在分庭抗礼那样，而EM算法更是被描述得玄乎其玄的感觉。但事实上，这两个方法，都是同一个思路的不同例子而已，所谓“本是同根生”，它们就是一脉相承的东西。
让我们，先从远古的牛顿法谈起。
牛顿迭代法
给定一个复杂的非线性函数$f(x)$，希望求它的最小值，我们一般可以这样做，假定它足够光滑，那么它的最小值也就是它的极小值点，满足$f'(x_0)=0$，然后可以转化为求方程$f'(x)=0$的根了。非线性方程的根我们有个牛顿法，所以
\begin{equation}x_{n+1} = x_{n} - \frac{f'(x_n)}{f''(x_n)}\end{equation}
26
Jul
问世间质心(重心)知多少
By 苏剑林 | 2010-07-26 | 42614位读者 | 引用
5
Jun
眼见未必为实——“视超光速”现象的产生
By 苏剑林 | 2010-06-05 | 61141位读者 | 引用
16
Apr
《教材如何写》:我们需要怎样的数学教育？
By 苏剑林 | 2011-04-16 | 62856位读者 | 引用转载自：matrix67.com
注：这篇文章里有很多个人观点，带有极强的主观色彩。其中一些思想不见得是正确的，有一些话也是我没有资格说的。我只是想和大家分享一下自己的一些想法。大家记得保留自己的见解。也请大家转载时保留这段话。
我不是一个数学家。我甚至连数学专业的人都不是。我是一个纯粹打酱油的数学爱好者，只是比一般的爱好者更加执着，更加疯狂罢了。初中、高中一路保送，大学不在数学专业，这让我可以不以考试为目的地学习自己感兴趣的数学知识，让我对数学有如此浓厚的兴趣。从 05 年建立这个 Blog 以来，每看到一个惊人的结论或者美妙的证明，我再忙都会花时间把它记录下来，生怕自己忘掉。不过，我深知，这些令人拍案叫绝的雕虫小技其实根本谈不上数学之美，数学真正博大精深的思想我恐怕还不曾有半点体会。
我多次跟人说起，我的人生理想就是，希望有一天能学完数学中的各个分支，然后站在一个至高点，俯瞰整个数学领域，真正体会到数学之美。但是，想要实现这一点是很困难的。最大的困难就是缺少一个学习数学的途径。看课本？这就是我今天想说的——课本极其不靠谱。
16
Apr
《教材如何写》:对于教材写法的一点考虑
By 苏剑林 | 2011-04-16 | 22693位读者 | 引用转载自：eaglefantasy.com
有感于Matrix67神牛的这篇文章（强烈建议大家去读一读），我也发表一下自己对于教材编写的一点看法。
1.对线性代数的吐槽
（没学过线性代数的同学请忽略下面3段往后接着看。）
我一直觉得线性代数用那种严格公理化的语言写成课本根本不适合初学者学习，一开始学习线性代数的时候，我本人对很多概念的直观意义根本就是完全不知道。我们的课本是丘维声的《简明线性代数》，我在此毫不掩饰的表示对这本教材的鄙视：这本教材居然是按照这样的顺序讲线性代数的：线性方程组->行列式->线性方程组的进一步讨论->矩阵的运算->一大堆东西->线性空间->线性映射->一大堆东西。这个狗屁顺序直接导致我前半个学期一直以为线性代数就是研究怎么解线性方程组的，我心想，这么简单的问题，具体问题谁都会解，值得这么大动干戈的定义出这么大堆东西么。。。一直到线性空间那一个章节以前，我完全就不知道线性代数整个是在干什么..后来学的多了我才知道，其实线性代数就是研究线性空间和线性映射的嘛，什么线性方程组，根本没那么重要。一个更加合理的顺序是：先讲线性空间、线性映射，其中明确说明矩阵就是线性映射，然后再讲行列式，然后线性方程组只作为一个例子出现就可以了。
19
Jul
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