科学空间|Scientific Spaces

在前面的文章中，我们曾表达过这样的观点：多模态LLM相比纯文本LLM的主要差异在于，前者甚至还没有形成一个公认为标准的方法论。这里的方法论，不仅包括之前讨论的生成和训练策略，还包括一些基础架构的设计，比如本文要谈的“多模态位置编码”。

对于这个主题，我们之前在《Transformer升级之路：17、多模态位置编码的简单思考》就已经讨论过一遍，并且提出了一个方案（RoPE-Tie）。然而，当时笔者对这个问题的思考仅处于起步阶段，存在细节考虑不周全、认识不够到位等问题，所以站在现在的角度回看，当时所提的方案与完美答案还有明显的距离。

因此，本文我们将自上而下地再次梳理这个问题，并且给出一个自认为更加理想的结果。

多模位置

多模态模型居然连位置编码都没有形成共识，这一点可能会让很多读者意外，但事实上确实如此。对于文本LLM，目前主流的位置编码是RoPE（RoPE就不展开介绍了，假设读者已经熟知），更准确来说是RoPE-1D，因为原始设计只适用于1D序列。后来我们推导了RoPE-2D，这可以用于图像等2D序列，按照RoPE-2D的思路我们可以平行地推广到RoPE-3D，用于视频等3D序列。

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图片说明：土星的春分环，版权：卡西尼队,国际空间站,喷气推进实验室,欧空局,美国航天局

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自从上次写了关于微积分中的极限学习后，就很长的时间没有与大家探讨微积分的学习了（估计有20多天了吧）。启事，我自己也是从今年的9月下旬才开始系统地学习微积分的，到现在也就一个月的时间吧。学习的内容有：集合、函数、极限、导数、微分、积分。不过都是一元微积分，多元的微积分正在紧张地进修中......

现在不妨和大家探讨一下关于微积分中的最基本内容——“导数”的学习。

其实，用最简单的说法，如果存在函数$f(x)$，那么它的导数（一阶导数）为
$$\lim_{\Delta x->0} f'(x)=\frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}$$

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二体运动

在上一回的讨论中，我们已经解决了大部分的问题，并且表达了找到r或者$\theta$关于时间t的函数的希望。在最后的内容中，我们做了以下工作：

由(7)得到$\dot{\theta}=h/r^2$，代入(6)得到：
$$\ddot{r} -h^2/r^3=-\frac{\mu}{r^2}\tag{10}$$ 这是一个二阶微分方程，它的解很容易找出，但是这个积分太复杂：
$$\dot{r}\frac{d\dot{r}}{dr}=h^2/r^3-\frac{\mu}{r^2}$$
$\dot{r}d\dot{r}=(h^2/r^3-\frac{\mu}{r^2})dr$，两端积分
$$\dot{r}^2={2\mu}/r-h^2/r^2+K_1\tag{11}$$ $$\Rightarrow {dt}/{dr}=\frac{r}{\sqrt{K_1 r^2+2\mu r-h^2}}$$
$t=\int \frac{r}{\sqrt{K_1 r^2+2\mu r-h^2}}dr$

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The Three Body Problem and its Classical Integration

很多天文爱好者都已经接触到了“二体问题”（我们在高中学习到的“开普勒三定律”就是内容之一），由于在太阳系中行星质量相对较小而且距离相对较远，应用“二体问题”的解对天体进行计算、预报等能够满足一定的近似需求。不过，如果需要更高精度的计算，就不能把其他行星的引力给忽略掉了，于是就产生了所谓N体问题（N-Body Problem），即N个质点尽在它们各自引力的相互作用下的运动规律问题。最简单的二体已经被彻底解决，而三体或更多体的问题则与二体大相径庭，因为庞加莱证明了，三体问题不能严格求解，而且这是一个混沌系统，任何微小的扰动都会造成不可预期的效果。

根据牛顿力学，选择惯性参考系，设三个质点分别为$M_1,M_2,M_3$，向径分别为$\vec{r_1},\vec{r_2},\vec{r_3}$，可以列出运动方程（以下的导数都默认是对时间t求导）

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帅气的天才科学家费曼

似乎有好久都没有写文章感觉，高考结束了，继续研究。先总结一下考前的一些结果。

这个文章讲的是一个叫“积分符号内取微分”东西，这是一个很有趣而且有用的求定积分的方法。在这里我又擅自把它叫做“费曼积分法”，因为我是从费曼的自传《别闹了，费曼先生》中看到这种方法的。当然，费曼不是这个方法的首创者，他仅仅是是喜欢、熟练这种方法，并将它记载在了自传中。具体情况是怎样的呢？我先不多说，请读者直接看《别闹了，费曼先生》中的情节。

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由于自行车之旅的原因，这篇文章被搁置了一个星期，其实应该在一个星期前就把它写好的。这篇文章继续讲讲费曼积分法的一些例子。读者或许可以从这些不同类型的例子中，发现它应用的基本方向和方法，从而提升对它的认识。

例子2：

$$\int_0^{\infty} \frac{\sin x}{x}dx$$

这也是一种比较常见的类型，它的形式为$\int \frac{f(x)}{x}dx$，对于这种形式，我们的第一感觉就是将其改写成参数形式$\int \frac{f(ax)}{x}dx$，这样的目的很简单，就是把分母给消去了，与$\int \frac{x}{f(x)}dx$的求积思想是一致的。但是深入一点研究就会发现，纵使这样能够消去分母，使得第一次积分变得简单，但是到了第二次积分的时候，我们发现，它又会变回$\int \frac{f(x)}{x}dx$的积分，使我们不能继续进行下去，因此这个取参数的方法大多数情况下都是不行的。

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简介

最近在学习量子力学的时候，无意中涉及到了许多矩阵（线性代数）、群论等知识，并且发现其中有不少相同的思想，其中主要是用算子来表示其对函数的作用和反作用。比如我们可以记$D=\frac{d}{dx}$，那么函数$f(x)$的导数就可以看作是算子D对它的一次作用后的结果，二阶导数则是作用了两次，等等。而反过来，$D^{-1}$就表示这个算子的反作用，它把作用后的函数（像）还原为原来的函数（原像），当然，这不是将求导算子做简单的除法，而是积分运算。用这种思想来解答线性微分方程，有着统一和简洁的美。

线性微分方程是求解一切微分方程的基础，一般来说它形式比较简单，多数情况下我们都可以求出它的通解。在非相对论性量子力学的薛定谔方程中，本质上就是在求解一道二阶偏线性微分方程。另一方面，在许多我们无法求解的非线性系统中，线性解作为一级近似，对于定性分析是极其重要的。

一阶线性常微分方程

这是以下所有微分方程求积的一个基础形式，即$\frac{dy}{dx}+g(x)y=f(x)$的求解。这是通过常数变易法来解答的，其思想跟天体力学中的“摄动法”是一致的，首先在无法求解原微分方程的时候，先忽略掉其中的一些小项，求得一个近似解。即我们先求解
$$\frac{dy}{dx}+g(x)y=0$$

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