今天是小浩算法“365刷题计划”之 傅里叶劝退篇。本文由群员“abcwuhang”提供，按照原话来讲，属于 “精心准备的最新科技”，玩笑归玩笑，有兴趣的学习一下吧！（看不懂没关系，拉到底部抽个奖还是可以的）
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，苏黎世大学与苏黎世联邦理工学院终身教授、苏黎世神经信息研究所 INI 所长、SynSense 时识科技联合创始人 & 首席科学家 Giacomo Indiveri 带来主题为《低功耗人工智能计算系统中的类脑策略》的线上主旨演讲。 以下为 Giacomo Indiveri 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 大家好，我是 Giacomo Indiveri，来自苏黎世大学及苏黎世
一、引言 莱布尼兹 Leibniz（1646～1716）在1714年发表一篇文章叫做 "Historia et origo calculi differentialis"（即《微分学的历史与根源》），简述他发明微积分的整个故事，开头就这样写着： 对于值得称颂的发明，了解其发明的真正根源与想法是很有用的，尤其是面对那些并非偶然的，而是经过深思熟虑而得的发明。展示发明的根源不光只是作为历史来了解或是鼓舞其他人，更重要的是透过漂亮的发明实例，可以增进吾人发明的艺术，并且发明的方法也可公诸于世。当代最珍贵的发明
当前，以区块链为代表的新一代信息技术持续向传统产业融合渗透，绿色低碳产业也在借助新型技术工具进行改革创新。为推动绿色经济的数字化发展，中关村区块链产业联盟（以下简称“ABI”）双碳行业促进委员会启动了《2022区块链+双碳场景应用案例集》的征集工作。今天与大家分享来自腾讯科技（深圳）有限公司（以下简称“腾讯”）的案例《腾讯区块链碳普惠平台》。 01 案例详情 碳普惠是一项创新性自愿减排机制，通过构建一套公民碳减排“可记录、可衡量、有收益、被认同”的机制，对个人的节能减碳行为进行具体量化并赋予一定价值，从而建
来源：AI科技评论 本文约2600字，建议阅读10分钟 神经网络模拟物理比物理解算器快5000倍。 量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。 那么，这是否意味着我们永远无法实现实时物理模拟？ 以前物理学家通过模型开发、求近似解等方法可
是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证的，已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。
量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。
流体力学，是研究流体（液体和气体）的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下，流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。流体力学是力学的一个重要分支，它主要研究流体本身的静止状态和运动状态，以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。
有限元方法从最小势能原理出发（假定体系势能最小的时候，系统处于稳定状态），把网格节点位移作为自变量，求取在外界激励作用下使得系统势能最小的一组最优节点位移。然而，使用有限元软件（ANSYS、ABAQUS等）求解具体工程问题时，你是否想过为何求解过程（大多数情况）能够收敛，计算得到的结果又是否唯一呢？
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这几天，一本免费数学教程在机器学习圈被疯转。 这本书名叫《概率数值》（Probabilistic Numerics），作者是来自马普所、牛津大学和INRIA的三位机器学习大牛，其中一位的谷歌学术引用量达到17000+。 Philipp Hennig、Michael A. Osborne和Hans P. Kersting三位作者在写这本书时，前后一共写了7年，长达400多页。 新书发布后，作者之一Philipp Hennig在推特上感叹：它终于出来了。
小枣君：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课。今天给大家推荐一篇文章，看了之后，也许就会找到打开这门课的正确方式。
就在昨天，一年一度的北京积分落户结果出来了，我们照旧来看看今年（2020年）的数据情况。
前言：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课，很多人虽然学过了，但其实什么也没得到，今天给大家推荐这篇文章，看了之后，相信你会有收获。
Triangulation类相当于前处理的几何建模和网格划分。Triangulation存储了网格的几何和拓扑性质，如单元接触形式和顶点位置。一个triangulation对象不知道我们要在这个网格上使用的有限元的任何信息，它甚至都不知道它的单元的形状，它只知道2维时有4个面和4个顶点，三维时有6个面、12条边和8个顶点，其他信息都在映射类中定义。
逻辑回归（Logistic Regression，LR）。在Kaggle竞赛的统计中，LR算法以63.5%的出产率，荣获各领域中“出场率最高的算法”这一殊荣。在实际场景中，逻辑回归同样应用广泛，大到国家各项经济政策的制定，小到计算广告CTR，都能看到LR算的身影。
北京积分落户制是北京市政协建议推行积分落户政策，以科技贡献、专业技能、在京时间等指标为考核项，计算非京籍人才的“积分”，积分达标即可落户北京。也给了我们一众北漂希望，毕竟随着时间的增长，有些不太明显的问题会逐步摆在我们面前，从幼儿园开始到走入社会的教育，是让我们尤其关注的层面，积分落户算是开了一个口子，在现在大多数城市完全开放户籍政策，相比算是开放中的高冷了。
导读：将区块链技术或者其采用的算法证明机制引入共享经济，可以建成一个完全透明、无主、分散的共享平台和系统。能在没有任何形式中介的情况下，保证各种交易方安全进行交易，这些交易方包括个人、企业甚至是政府。区块链有可能成为共享经济或者互联网的基石，在未来，区块链会上升到数据治理和经济治理层面，从而极大地改变经济模式，改变我们整个世界的生产和运营模式。且随郭树行博士一起了解一下基于区块链与大数据如何构建共享经济基石。 ▌区块链与大数据的发展差距 大数据，需要应对海量化和快增长的存储，这要求底层硬件架构和文件系统在性
而诸如洪水、烟雾、爆炸等特效计算的背后，实际上是用计算机程序在求解已有百年历史的“纳维-斯托克斯方程”：
编者按：2012年10月《哈佛商业周刊》上面发表了一篇专栏，文章称“数据科学家”是21世纪最最性感的工作。在美国，数据科学家的年收入已超过律师和医生，无怪乎有人惊呼“告诉你的孩子不要成为医生而要成为数
有限元中用高斯积分(Gauss)较多,有些参考书会着重介绍高斯积分，譬如王勖成老师的《有限单元法》中会有专门一节。有限元方法为何偏爱高斯积分？个人总结有以下两个原因：
首先介绍如何使用int()对连续函数进行积分的求解，然后介绍一个对分段函数进行求积分的例子。
AI 科技评论按：8 月 9 日，为期两周的 2018 国际数学家大会（ICM）在里约热内卢完美谢幕，来自全球一百多个国家的 3000 多位数学家出席了本次盛会。
一年一度的积分落户工作马上要开始了，刚好对于2020年的分数情况还做了一些统计，总体的感觉就是：水涨船高。
有限元方法（FEM）是一种数值技术，用于对任何给定的物理现象进行有限元分析（FEA）。
本节我们介绍可变编解码器内部运行的数学原理，了解了这些原理，我们才能明白可变编解码器的设计思想。首先我们需要介绍信息量的概念，它来自于信息论(1)：
斯特林公式（Stirling’s approximation）是一条用来取 n 的阶乘的近似值的数学公式。一般来说，阶乘的计算复杂度为线性。当要为某些极大的 n 求阶乘时，常见的方法复杂度不可接受。斯特林公式能够将求解阶乘的复杂度降低到对数级。而且，即使在 n 很小的时候，斯特林公式的取值已经十分准确。
新智元报道 来源：Reddit 编辑：David 【新智元导读】牛津大学一项研究表明，与传统物理求解器相比，机器学习模型可将物理模拟速度提升至最高20亿倍，距离解决困扰狄拉克的模拟计算难题可能向着成功更近了一步。 1929年，英国著名量子物理学家保罗·狄拉克曾说过，“大部分物理学和整个化学的数学理论所需的基本物理定律是完全已知的，困难只是这些定律的确切应用导致方程太复杂而无法解决”。狄拉克认为，所有物理现象都可以模拟到量子，从蛋白质折叠到材料失效和气候变化都是如此。唯一的问题是控制方程太复杂，无法在现实的时间尺度上得到解决。 这是否意味着我们永远无法实现实时的物理模拟？随着研究、软件和硬件技术的进步，实时模拟在经典极限下成为可能，这在视频游戏的物理模拟中最为明显。 对碰撞、变形、断裂和流体流动等物理现象进行需要大量的计算，但目前已经开发出可以在游戏中实时模拟此类现象的模型。当然，为了实现这一目标，需要对不同算法进行了大量简化和优化。其中最快的方法是刚体物理学。 为此假设，大多数游戏中的物理模型所基于的对象可以碰撞和反弹而不变形。物体由围绕物体的凸碰撞框表示，当两个物体发生碰撞时，系统实时检测碰撞并施加适当的力来加以模拟。此类表示中不发生变形或断裂。视频游戏“Teardown”可能是刚体物理学的巅峰之作。 Teardown 是一款完全交互式的基于体素的游戏，使用刚体物理解算器来模拟破坏 不过，刚体物理虽然有利于模拟不可变形的碰撞，但不适用于头发和衣服等可变形的材料。在这些场景中，需要应用柔体动力学。以下是4种按复杂性顺序模拟可变形对象的方法： 弹簧质量模型 顾名思义，这类对象由通过弹簧相互连接的质点系表示。可以将其视为 3D 设置中的一维胡克定律网络。该模型的主要缺点是，在设置质量弹簧网络时需要大量手动工作，且材料属性和模型参数之间没有严格的关系。尽管如此，该模型在“BeamNG.Drive”中得到了很好的实现，这是一种基于弹簧质量模型来模拟车辆变形的实时车辆模拟器。 BeamNG.Drive 使用弹簧质量模型来模拟车祸中的车辆变形 基于位置的动力学 (PBD):更适合柔体形变 模拟运动学的方法通常基于力的模型，在基于位置的动力学中，位置是通过求解涉及一组包含约束方程的准静态问题来直接计算的。PBD 速度更快，非常适合游戏、动画电影和视觉效果中的应用。游戏中头发和衣服的运动一般都是通过这个模型来模拟的。PBD 不仅限于可变形固体，还可以用于模拟刚体系统和流体。
$$ \operatorname{sum}_{\text {square }}(x, y)=\sum_{y^{\prime}倾斜求和
RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。初次听闻，感觉很高深莫测。待理解其本质，却发现异常简洁优雅。本文试图对其进行一个快速侧写，试图将这种大数据处理中化繁为简的美感呈现给你。
机器之心报道 机器之心编辑部 图神经网络 (GNN) 与动态规划 (DP)之间的关系应该如何描述？DeepMind 的研究者推导出了一个通用的积分变换图，证明 GNN 和 DP 之间存在着错综复杂的联系，远远超出对个别算法如 Bellman-Ford 的最初观察。 近年来，基于图神经网络 (GNN) 的神经算法推理的进步得益于算法式对齐（algorithmic alignment）概念的提出。从广义上讲，如果神经网络的各个组件与目标算法很好地对齐，那么神经网络将更好地学习执行推理任务（就样本复杂度而言）。具
这是我在知乎上的一个回答，鉴于很多朋友对这几个概念不是很清楚，就在公众中发一下。
对于导线周围的磁场分布，可以从比奥-萨伐尔（Biot-Savart）定理出发，推导出任意电流导线、或者导体周围的磁感应强度。讨论这个问题主要是为了能够对 电磁炉中的螺旋线圈[1] 周围测磁场进行数值分析研究。
如果一个函数在某点解析,那么它的各阶导函数在该点仍解析 。设 f ( z)在简单正向闭曲线 C 及其所围区域 D 内处处解析, z0 为 D 内任一点, 那么:
而他的独特是因为：他不像其他科学家那般死抓着纯数学研究，而是致力于将数学应用于实际生产。
对于很多人来说定积分的内容其实早在高中就已经接触过了，比如在高中物理当中，我们经常使用一种叫做”微元法“的方法来解决一些物理问题。但实际上所谓的”微元法“本质上来说其实就是一种微积分计算方法。我们来看两个简单的例子。
临界平面法广泛应用于工程构件在复杂应力状态下的疲劳寿命预测。临界平面法的基本思想是认为裂纹的萌生具有一个危险平面，定义一个综合参数，用来衡量不同截面裂纹萌生的难易程度。
📷 作者：白马负金羁 来源： http://www.zggsby.com/baimafujinji/article/details/55826409 016年3月，谷歌的AlphaGo对弈世界顶级围棋棋手韩国人李世石。最终，AlphaGo以五局四胜的战绩击败李世石，一时风光无限，同时也在网络上极大的激起了小伙伴们对人工智能（AI）的兴趣。岁末年初，一个名叫“Master”的神秘网络围棋手轰动了围棋界，自去年12月29日开始，它在几个知名围棋对战平台上轮番挑战中日韩围棋高手，并在1月3日晚间击
在机器学习与深度学习中需要大量使用数学知识，这是给很多初学带来困难的主要原因之一。此前SIGAI的公众号已经写过“学好机器学习需要哪些数学知识”的文章，由于时间仓促，还不够完整。今天重新整理了机器学习与深度学习中的主要知识点，做到精准覆盖，内容最小化，以减轻学习的负担同时又保证学习的效果。这些知识点是笔者长期摸索总结出来的，相信弄懂了这些数学知识，数学将不再成为你学好机器学习和深度学习的障碍。
本文是一个命令行工具的综合应用，将用一个具体的例子来阐述如何用 Shell 来进行高效地数据统计和分析。最近北京又开始了新一批积分落户的填报工作，恰好这篇文章用 shell 来对首批北京积分落户同学进行 "大数据"分析。
本文列出的数学知识点已经写成了《机器学习的数学教程》，以后有机会的话可能会出版，以帮助大家学习。
导读：本文为深度学习和计算机科学大牛林达华教授在MIT攻读博士学位时梳理总结的数学体系介绍。
上周末团建了，没来得及肝文。跟同事们一起自驾去了秦皇岛阿那亚，吃吃烧烤，玩玩德扑，吹吹海风，很是惬意~
本系列的前作当中介绍了HDR技术的相关技术与标准，本文将从更基础的知识点出发，重点介绍HDR技术的两大关键基础-亮度与颜色中的前者。
据国外媒体报道，在不久前举行的谷歌2016年I/O开发者大会上，谷歌高管对外介绍了谷歌生物识别技术Project Abacus项目最新进展，未来登录谷歌Android应用有望不用再需要输入密码。 纵观
ELO的应用非常广泛，大部分棋类比赛，现在流行的MODB游戏，像11平台的DOTA天梯系统，以及炉石传说匹配对手系统，都是采用ELO等级分。
这一次主要是想对微积分和导数直观理解一下。很多人在想或许自从大学毕以后，再也没有接触微积分。不要担心，为了高效应用神经网络和深度学习，其实 并不需要非常深入理解微积分。
在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。 【为什么要深入数学的世界】 作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appearance和motion建立一个unified的model。这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的
生成模型是机器学习中一个有趣的领域，在这个领域中，网络学习数据分布，然后生成新的内容，而不是对数据进行分类。生成建模最常用的两种方法是生成对抗网络(GAN)和可变自编码器(VAE)。在这篇文章中，我将尝试解释可变自动编码器(VAE)背后的原理，以及它是如何生成上述面的数据的。
公理体系的例子，想说明人类抽象的另外一个方向：语言抽象（结构抽象已经在介绍伽罗华群论时介绍过）。 为了让非数学专业的人能够看下去，采用了大量描述性语言，所以严谨是谈不上的，只能算瞎扯。 现代数学基础有三大分支：分析，代数和几何。这篇帖子以尽量通俗的白话介绍数学分析。数学分析是现代数学的第一座高峰。 最后为了说明在数学中，证明解的存在性比如何计算解本身要重要得多，用了两个理论经济学中著名的存在性定理（阿罗的一般均衡存在性定理和阿罗的公平不可能存在定理）为例子来说明数学家认识世界和理解问题的思维方式，以及存在性的重要性：阿罗的一般均衡存在性，奠定了整个微观经济学的逻辑基础--微观经济学因此成为科学而不是幻想或民科；阿罗的公平不可能存在定理，摧毁了西方经济学界上百年努力发展，并是整个应用经济学三大支柱之一的福利经济学的逻辑基础，使其一切理论成果和政策结论成为泡影。
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