由于Li xiaobo读者再次反映了本站的公式在移动端的支持不佳问题,笔者对网站的公式显示做了一些修改.如果读者是用电脑浏览的话,那应该感觉不到网站的变化,但是如果是手机端浏览的话,那么应该会发现,原来是由MathJax解析的公式,变成了图片形式的公式.
没错,这是一个很折衷的解决办法,判断客户端,如果是移动端,就是用图片公式的显示方法,图片公式在移动端暂时没有发现错误(请大家测试.)这种方式有一些弊端,比如图片形式的公式并不是那么好看,而且,公式中的中文无法显示.
"量子力学与路径积分"是费曼的一本经典著作,更是量子力学的经典著作 -  - 它是我目前读过的唯一一本从路径积分出发,并且以路径积分为第一性原理的量子力学著作(徐一鸿的"简明量子场论"好象是我读过的唯一一本纯粹以路径积分为方法的量子场论著作,也非常不错),其它类型的量子力学著作,也有部分谈到路径积分,但无一不是从哈密顿形式中引出路径积分的,在那种情况之下,路径积分只能算是一个推论.但是路径积分明明就作为量子力学的三种形式之一,它应该是可以作为量子力学的基本原理来提出的,而不应该作为另一种形式的推论.费曼做了尝试 -  - 从路径积分出发讲解量子力学,而且显然这种尝试是很成功的,至少对于我来说,路径积分是一种非常容易理解的量子力学形式.(这也许跟我的数学基础有关)
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终于可以缓一缓了~~
今年一月底,由于各种原因,结合自己的兴趣,我找了一份实习工作,内容是Python编程.工作是在华南理工大学的论坛上发布的,说的比较简洁,我也比较简洁地投了简历过去,想不到收到回复了,也被录用了.二月上班,进去之后,才发现原来公司还是一家国内比较知名的电商企业,我的主要工作是数据挖掘...虽然我有一点Python的经验,但是数据挖掘基本上不在行的,所以只能够边工作边学习,疯狂恶补数据挖掘的知识.在这个过程中,我学会了很多关于数据挖掘的东西,要知道,在这之前,我不知道什么叫"特征",什么是"逻辑回归","SVM"...那时候真是万千无知.
我是一个费曼迷,为费曼的小飞侠人格所吸引,为费曼的物理才能所折服.因此,我甚至像普通人追星那样追崇费曼,收藏他的书籍,还有学习他所发明的物理.
这学期的数学建模课,对笔者来说,基本上就是一个锻炼论文写作和Python技能的过程.不过是写论文还是写博客,我都致力于写出符合自己审美观的作品,因此我才会选择$\LaTeX$,我才会选择Python.$\LaTeX$写出来的科学论文是公认的标准而好看的格式,而Python,的确可以作出漂亮的图,也可以简洁地完成所需要的数值计算.我越来越发现,在数学建模,写作方面,除了必不可少的符号推导部分(这部分只能用Mathematica),我已经离不开Python了.
为什么还要求漂亮?内容好不就行了吗?的确,内容才是主要的,但是如果能把展示效果美化一下,而且又不耗费更多的功夫,那么何乐而不为呢?
与去年不同的是,这次将所有代码用Python实现了,更简洁,更清晰,甚至可能更高效~~以下是论文全文.
2011年10月29日,美国国防部高级研究计划局(DARPA)宣布了一场碎纸复原挑战赛(Shredder Challenge),旨在寻找到高效有效的算法,对碎纸机处理后的碎纸屑进行复原.[1]该竞赛吸引了全美9000支参赛队伍参与角逐,经过一个多月的时间,有一支队伍成功完成了官方的题目.
近年来,碎纸复原技术日益受到重视,它显示了在碎片中"还原真相"的可能性,表明我们可以从一些破碎的片段中"解密"出原始信息来.另一方面,该技术也和照片处理领域中的"全景图拼接技术"有一定联系,该技术是指通过若干张不同侧面的照片,合成一张完整的全景图.因此,分析研究碎纸复原技术,有着重要的意义.
两百万素数之和与"电脑病"
原则上来讲,同样的算法,如果分别在Python和C++上实现,那么Python的速度肯定比不上C++的.但是Python还被称为"胶水语言",它允许我们把主要计算的部分用C或C++等高效的语言编写好,然后它作为"粘合剂"把两者粘合在一起.正因为如此,Python才有了各种各样的扩展库,这些库中有不少是用C语言编写的.因此,我们在编写Python程序的时候,如果可以用这些现成的库,速度会快很多.本文就是用Numpy来改进之前的"两百万前素数之和与前两百万素数之和"的计算.
算法本身是没有变的,只是用了Numpy来处理数组计算,代码如下: