今天傍晚看到了彩虹!当然这算不上什么奇观,但还是一道美丽的风景。
人说“不经历风雨,怎么见彩虹”,我发现彩虹不一定是在雨后的,今天我看彩虹的时候,就是暴风雨前夕。彩虹是在18点10分左右出现的,持续了5分钟左右吧,看着看着,雨越下越大,我被迫停止欣赏了,不过彩虹也随之消失了。
用一个老相机简单记录了一下这道亮丽的风景!这是我第一次拍摄彩虹^_^
不知道是相机问题还是真有其事,在照片上发现有两条彩虹。难道这次的彩虹是”双彩虹“?那可真是奇观了!
很老的家用数码相机,没有广角,不能拍摄全景,这是用photoshop把两张图片拼凑起来的,效果不好
军训结束了,基本在华师安家了
By 苏剑林 | 2012-09-21 | 18440位读者 | 引用上网的那些事儿
从申请帐号到接通校园网络,昨天晚上我总共花了将近3个小时才实现了在校内上网......
其实这本来不是一件很复杂的事情,但对于我的笔记本就是挺麻烦的。首先是申请,向隔壁师兄咨询了网管所在后,几分钟就申请到了账号,然后回到宿舍配置电脑。按照说明,是需要安装一个锐捷客户端的,通过手机把笔记本连上网络后,花了差不多20M流量下载了这个客户端,然后发现它竟然不能在Windows 8 64bit上运行。这就头疼了,我的笔记本只有Windows8和ubuntu呀,总不能为了上网换回Windows 7吧?就这样在两个系统中来来回回弄了两个小时,期间尝试过用mentohust来替换它,但发现在Windows 8上还是很头疼地不行。最后只能通过兼容模式来解决:
右击“锐捷客户端”的安装程序——属性——兼容性——选择以Windows 7兼容模式
右击“锐捷客户端”的安装程序——以管理员身份运行——安装程序——重新启动
然后就可以启动锐捷客户端了。我们用的是4.31版本。
均值不等式的两个巧妙证明
By 苏剑林 | 2012-09-26 | 56291位读者 | 引用记得几年前,BoJone提供过一个证明均值不等式(代数—几何平均不等式)的方法,但是其中的证明有点长,有点让人眼花缭乱的感觉(虽然里边的思想还是挺简单的)。昨天在上《数学分析》课程的时候,老师讲到了这个不等式,也讲了他的证明,用的是数学归纳法,感觉还是没有那种简洁美和巧妙美。但这让我回想起了之前我研究过的两种巧妙证明方法,可是在昨天划了一整天,都没有把这两种方法回忆起来。直到今天才回想起来,所以就放在这里与大家分享,同时也作备忘之用。
对于若干个非负数$x_i$,我们有
$$\frac{x_1+x_2+...+x_n}{n} \geq \sqrt[n]{x_1 x_2 ... x_n}$$
记为$A_n \geq G_n$
证明1:数学归纳法
这个方法不算简单,但是非常巧妙,它从n递推到n+1的过程让人拍案叫绝。用数学归纳法证明詹森不等式也是同样的递推思路,而均值不等式不过是詹森不等式的一个特例而已。
假设$A_n \geq G_n$成立,要证$A_{n+1} \geq G_{n+1}$。我们有
$$\begin{aligned}&2n A_{n+1}=(n+1)A_{n+1}+(n-1)A_{n+1} \\
=&[x_1 + x_2 +...+x_n]+[x_{n+1}+(n-1)A_{n+1}] \\
\geq &nG_n+n(x_{n+1}\cdot A_{n+1}^{n-1})^{\frac{1}{n}} \\
\geq &2n(G_{n+1}^{n+1}\cdot A_{n+1}^{n-1})^{\frac{1}{2n}}\end{aligned}$$
[转载]复杂的机械,简单的原理
By 苏剑林 | 2012-12-04 | 46447位读者 | 引用[问题解答]双曲线上的最短距离
By 苏剑林 | 2013-02-04 | 28171位读者 | 引用曾经我会一字不差地看完你的日志,
一点蛋疼的破事都会当成宝贝一样。
和你分享,
跟你在一起,
笑点低的莫名其妙。
你知道我所有的事,
我也收藏着你太多的秘密。
我们可以一直聊到凌晨,
好像从来不缺话题。
可是...
可是...
后来,我们慢慢失去了联系。
等我们发现
时间是贼了,
它早己把我们
说不完的话
偷光了。
偶尔遇见,
也只能尴尬一笑,
寒暄几句,
便再无联络。
你一定以为无情的我把过去都忘记了,
你以为我把你看得不再重要。
那么,你肯定不知道,
我常梦见我们一起仰望过的那片天空呢。
亲爱的老朋友,
和亲爱的曾经心心相印的人。
不联系不是因为你不重要,
而是我好怕,
我不再重要。
正项级数敛散性最有力的判别法?
By 苏剑林 | 2013-05-17 | 102855位读者 | 引用在学习正项级数的时候,我们的数学分析教材提供了各种判别法,比如积分判别法、比较判别法,并由此衍生出了根植法、比值法等,在最后提供了一个比较精细的“Raabe判别法”。这些方法的精度(强度)各不相同,一般认为“Raabe判别法”的应用范围最广的。但是在我看来,基于p级数的比较判别法已经可以用于所有题目了,它才是最强的方法。
p级数就是我们熟悉的
$$\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^p}$$
通过积分判别法可以得到当p>1时该级数收敛,反之发散。虽然我不能证明,但是我觉得以下结论是成立的:
若正项级数$\sum_{n=1}^{\infty} a_n$收敛,则总可以找到一个常数A以及一个大于1的常数p,使每项都有$a_n < \frac{A}{n^p}$。
最近评论