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2026年1月18日
诺特定理:世界是二阶导的吗?
摘要: 让我们回到诺特定理,真正的奥妙就在于此。我们现在有了工具:拉格朗日函数、欧拉-拉格朗日定理,让我们看看它们能构建出什么。 假设你的拉格朗日函数 \(L(q, \dot{q}, t)\) 具有连续对称性。这意味着存在某种变换 \(q \to q + \epsilon \eta(q)\)(其中 \(\e
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posted @ 2026-01-18 21:01 CathyBryant
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2026年1月3日
欧拉-拉格朗日方程:水往低处流
摘要: 欧拉-拉格朗日方程(Euler-Lagrange equation)。这就是拉格朗日量强大之处所在。 还记得自然界会优化作用量 \(S = \int L , dt\) 吗?欧拉-拉格朗日方程是这种优化的数学结果: \(\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L}{\part
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posted @ 2026-01-03 11:49 CathyBryant
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2026年1月2日
拉格朗日量:简单系统
摘要: 拉格朗日量(Lagrangian)。 拉格朗日量 \(L\) 是一个函数,它包含了系统的所有物理特性。它以18世纪数学家约瑟夫·路易·拉格朗日(Joseph-Louis Lagrange)的名字命名。 对于一个简单的系统,它的定义如下: \(L = T - V\) 其中 \(T\) 是动能(运动的能
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posted @ 2026-01-02 18:24 CathyBryant
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诺特定理:对称与守恒
摘要: 对称性和守恒定律之间的关系。 有一个定理,诺特定理Noether’s theorem,它指出物理学中的每一种对称性(symmetry)都对应着一条守恒定律(conservation law)。时间对称性对应能量守恒。空间对称性对应动量守恒。旋转对称性对应角动量守恒。 但我最喜欢的是:它意味着宇宙最深
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posted @ 2026-01-02 10:46 CathyBryant
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2025年12月29日
傅里叶变换(五):三角函数与单位圆
摘要: 三角函数就是单位圆。它们并非“恰好也适用于圆的三角形比值”,它们的本质是旋转和振荡。三角形的概念只是……一种计算上的便利,一种计算方法。 想想看:\(e^{i\theta} = \cos(\theta) + i\sin(\theta)\) 这并非巧合或技巧。这揭示了一个深刻的真理:正弦和余弦分别是绕
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posted @ 2025-12-29 18:45 CathyBryant
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傅里叶变换(四):直角坐标与极坐标
摘要: 让我们来继续探索 \(F(\omega)\) 这个函数吧! 对于每个频率 \(\omega\),我们得到一个复数 \(F(\omega)\),它告诉我们“信号中包含了多少这个频率”。 \[F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-i\omega t}
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posted @ 2025-12-29 18:40 CathyBryant
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2025年12月27日
傅里叶变换(三):调制与载波
摘要: 调制(modified)是指一个信号控制或改变另一个信号。比如……想象一下你有一个载波(carrier wave),规律稳定的振荡,然后你根据另一个信号改变它的特性。 所以,“\(f(t)\) 由 \(\sin(\omega t)\) 调制”意味着: \(\sin(\omega t)\) 像纯正弦波
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posted @ 2025-12-27 20:54 CathyBryant
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傅里叶变换(二):旋转楼梯
摘要: 下面让我们来深入研究一下。关于“复平面上的那个积分”,它算是,也不算。我们积分的函数 \(f(t)e^{-i\omega t}\) 具有复数值(因为有 \(e^{-i\omega t}\) 项),但我们仍然是在实数时间 \(t\) 上从 \(-\infty\) 到 \(\infty\) 进行积分。
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posted @ 2025-12-27 18:51 CathyBryant
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2025年12月25日
傅里叶变换(一):简介
摘要: 现在,我们来谈谈傅里叶变换。 想象一下,你正在听一个复杂的和弦,比如钢琴同时弹奏C、E和G。你的耳朵听到的是一个混合的声音,但你的大脑却知道其中包含多个音符。傅里叶变换本质上就是用数学方法实现这一点,将一个复杂的信号分解成“它实际上是由这些纯频率组合而成的”。 最妙的是它的通用性。任何周期性模式:声
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posted @ 2025-12-25 22:58 CathyBryant
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2025年12月18日
信息论(13):渐进均分性AEP与典型集
摘要: Asymptotic Equipartition Property,渐近均分性。 想象一下来自同一来源的一长串信息,就像一条符号构成的河流,日复一日地从我们身边流过。 如果你观察足够长的时间,就会发生神奇的事情:这条河流开始呈现出某些典型的模式,并非所有序列出现的概率都相同,但几乎所有的概率都汇聚到
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posted @ 2025-12-18 11:05 CathyBryant
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