一对数学术语权威发布_数学一对一(2024年12月精准访谈)
ChatGPT高阶玩法,你尝鲜了吗? 小说家模式:想象一下,你正在创作一部科幻小说,背景设定在未来世界。你需要构建一个引人入胜的故事,让读者沉浸其中,无法自拔。无论是幻想、浪漫还是历史小说,你的目标都是创作出情节紧凑、角色鲜活、高潮迭起的作品。 ᠥ 练:想象一下,你正在帮助一对夫妻解决冲突。他们之间存在分歧,你需要提出建议,帮助他们改善沟通,增进理解。这可能包括沟通技巧的指导,或者提出不同的策略来帮助双方更好地理解彼此的观点。 䠦🀥𑦼说家:你需要用激励性的语言,激发人们的潜能,让他们感到自己能够超越自我,实现目标。无论谈论什么话题,你的目标都是要让听众产生共鸣,激发他们的动力,为更美好的未来而努力。 哲学教师:你将面对一系列哲学问题,并以易于理解的方式解释这些复杂的概念。这可能包括提供例子、提出问题,或者将复杂的想法分解为更小的部分,以便更容易理解。 数学教师:你将解释一些数学方程或概念,用易于理解的术语来阐述。这可能包括提供解决问题的逐步说明、演示各种技术,以及使用可视化工具来建议进一步的学习资源。 这些高阶玩法展示了ChatGPT在各种场景下的强大应用能力。无论是创作小说、解决冲突、激励他人,还是解释哲学概念和数学方程,ChatGPT都能以独特的方式提供帮助。
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多元线性回归:超平面还是直线? 多元线性回归并不是在描述一条简单的直线,而是多维空间中的一个平面或超平面。这个模型试图在多维空间中找到一个最佳拟合的平面或超平面,使其尽可能接近数据点。 在单变量线性回归中,模型是一条直线。 在双变量线性回归中,模型是一个平面。 在多元线性回归中,模型是一个超平面,这在三维或更高维度的空间中难以直观展示。 尽管多元线性回归模型在几何空间中表现为超平面,但它的“线性”特性指的是模型中每个自变量的系数是线性的,而不是指模型形态必须是一条直线。这个术语强调的是模型中自变量与因变量之间关系的数学特性,而不是其在几何空间中的直观表示。 在数学和统计学中,“线性”这个词具有特定的含义,它指的是以下两个主要特征: 加性:模型中的每个自变量对因变量的影响是相互独立的,可以简单相加。这意味着每个自变量对因变量的影响不会因为其他自变量的变化而改变。 一次:每个自变量与其对应的回归系数相乘时,自变量的指数是1(也就是说,它们是一次的,没有自变量的乘方或根号等非线性形式)。 因此,尽管在多元情况下,这种关系在几何空间中表示为平面或超平面,但由于其遵循上述的线性原则,因此被称为“线性回归”。这种命名侧重于数学特性,而不是几何形状。
#科学趣事# 混沌数学, 这一看似充满神秘与复杂的学科领域, 实则蕴含着丰富的数学理论与实际应用价值。 混沌, 在数学中特指决定论系统所表现的随机行为, 其根源在于非线性的相互作用。 “混沌”一词, 在古希腊语中意为宇宙初开之前的景象, 基本含义主要指混乱、无序的状态。 在科学术语中, 混沌特指一种运动形态, 即确定性动力学系统因对初值敏感而表现出的不可预测的、类似随机性的运动。 这种运动形态的发现, 挑战了人们对经典力学的传统认知, 揭示了确定性系统中存在的内禀随机性。 混沌数学是研究混沌现象的数学分支, 它涉及多个数学领域, 如拓扑学、动力学、概率论等。 混沌现象的共同特征是:原来遵循简单物理规律的有序运动形态,在某种条件下突然偏离预期的规律性而变成了无序的形态。 这种无序并非真正的随机, 而是对初始条件极为敏感, 导致长期预测变得不可能。 1963年,美国气象学家爱德华ⷦ襜觠究天气预测时,提出了著名的洛伦茨方程。 他发现,即使初始条件只有微小的差异,系统的长期行为也会截然不同。洛伦茨吸引子是耗散系统中发现的第一个奇异吸引子,它展示了混沌运动对初值的极端敏感性。 具体来说,洛伦茨方程中的三个变量(x, y, z)在三维相空间中形成一条看似无序的连续光滑曲线,这条曲线并不自我相交,但呈现出复杂的结构纹样。 当水龙头缓缓打开,使水流量增大并调节到中速滴流时,水滴的滴落方式会变得不规则。 这种不规则性并非随机,而是对水龙头开度等初始条件的敏感反应。通过记录水滴之间的间隔序列,可以发现短期的可预测性,但长期预测则变得不可能。 混沌数学不仅在理论数学领域具有重要意义,还在实际应用中发挥着重要作用。 例如,在气象学、生物学、经济学等领域,混沌现象的存在使得长期预测变得困难甚至不可能。 因此,混沌数学为这些领域的研究提供了新的视角和方法。同时,混沌数学还促进了非线性科学、复杂系统科学等新兴学科的发展。 综上所述, 混沌数学中的“混沌”体现在确定性系统中对初值敏感而表现出的不可预测性。 这种不可预测性并非真正的随机性,而是由非线性相互作用引起的复杂运动形态。 …… …… …… 【文本源于“文心一言”】#优质作者榜# ————————————————————— 欢迎点击下方专栏,并加入书架。
从零开始学统计:我的零基础到统计硕士之路 看过我之前分享的朋友们可能知道,我是在实验室同学的建议下决定读统计硕士的。今天我想和大家分享一下整个过程和一些适合零基础学习统计的教材和方法。 我的起点:零基础 在我博士一年级的时候,一个正在读博士并修统计硕士的学长建议我也试试这个方向。虽然我的数学基础还可以,但之前完全没有接触过统计。不过我也没多想,直接选了两门给统计硕士开的课。 ᠥ入课堂:迷茫的开始 当时我对统计的术语一无所知,再加上刚出国,对英语教学也不太习惯。英语加上术语,让我整节课下来都感到非常困惑。老师上课时问大家是否了解p value、t test、ANOVA这些基础概念,我当时的水平是连这些都没听说过,但当然也不敢举手说我不知道。 课后努力:从零开始补基础 下课后,我拿着老师的课件,在网上一个个搜课件里我不懂的术语。每次搜一个术语,搜出来的解释里又有好几个不认识的新术语。我当时就像无头苍蝇一样,因为对这个知识体系完全没有了解,想补基础也不知道从哪里补起。 找到方向:按照顺序学习 后来我搜了我们学校统计本科课程的教材,按照本科上课的顺序一本本看。学校的教材果然厉害,按照这个顺序来学习就非常有条理,从零开始把基础一步步都打好。这里我把比较基础的几本教材按学校建议的顺序放在图2到图7里了,适合零基础的小白看,按照顺序读就行。 在线资源:更多的帮助 另外,我发现一个在线教材也非常有用:搜onlinestatbook就能搜到,有很多统计基础知识的讲解。 记录笔记:逐步进步 就这样开始有条理地学了一段时间之后,就觉得还好了。虽然有的时候上课还是会跟不上,但不会出现完全不知道老师在说什么的情况。我上课的时候会把笔记记得很详细,有什么问题一定要课后立刻就问老师,不要等以后再说。这节课没弄懂,下节课就更听不懂了,问题会像滚雪球一样越积累越多,越来越难学。作业不会的时候也一定要去office hour问,不要错过老师给你问问题的好机会,不要让问题积累起来。 ꠨𘓤𘚧同学:不要害怕 我想告诉转专业的同学,不要有害怕的心理,觉得自己转专业的肯定比不上别人。我刚开始上课的时候,心里总觉得心虚,觉得别人都有基础都比我厉害,心理压力很大。但后来我发现其实每门课的内容对于大部分学生来说都是新知识,尤其是硕士的课程,课的内容互相交叉小,大家都是来学习的,自己并不比别人差! 篇幅有限,只能简单说说这些。希望我的经验能对大家有所帮助!
A-level提分秘籍!这三家强 学习A-level其实并不需要花冤枉钱,一对一的辅导老师才是最靠谱的提分方式!以下三家网课机构在帮助学生提分方面表现突出: 렧쬤𘀥这些一对一的老师不吹牛、不推销,上课认真细致,课后积极督促学生。讲课节奏会根据学生的学习状态及时调整。如果讲课速度太快,老师会专门找过去的考题来帮助学生消化。比如,有学生之前怎么都考不到A,对干涉等知识理解不了,老师会带他们看实验视频,拆解实验步骤,教他们一步步拆解内容。最后,这些学生都拿到了A*的成绩。老师还会培养学生的批判性思维,不会让学生照搬答案,而是引导他们思考。最难的评价部分也给出了很多指导性建议。 第二家 在学习经济学时,老师会从头到尾带学生梳理经济学概念和知识,防止概念不清晰。为了答题更规范,老师会要求学生系统地掌握经济学术语,抛开中文思维,用全英文思维去思考。平时回答问题时,老师会用经济学原理围绕案例来回答问题,这样既能掌握知识点,又能提高阅读水平。数学老师则更用心,整理出一大本题册帮助学生梳理解题思路,讲解解题步骤并带学生刷题。刷题时会将不同题型分类,发现大部分题目的格式都差不多。老师还会总结出常考的重要公式和内容,考前考后都带着学生复习。由于计划清晰,备考精准,备考效率大大提高! 第三家 这些一对一的私教老师教学经验丰富,制定复习计划时会针对学生的基础来制定,没有噱头和套路。全程细心上课,认真负责地批改作业,循循善诱。以经济学为例,老师会精细分析学生写的每篇论文,一句句批注,意见比原文还多。每次大考分析要点能写几页出来。平时还会给学生很多《Financial Times》的资料,定期跟学生讨论时事热点,教学生拆分BBC新闻,熟悉国外媒体的行文模式。
商业分析的秘籍:从零开始到精通 大家好!今天我要和你们分享一个超级实用的商业分析模型,这可是我的大秘密哦! 刚到北京工作时,我发现大家都在聊各种商业话题,各种术语听得我一头雾水。我当时就觉得,肯定有一种方法能让我更好地理解这些商业现象。 经过一番自学,我终于找到了一个绝佳的切入点——CPA(注册会计师)考试中的企业战略管理部分。这本书就像一把钥匙,打开了我理解商业世界的大门。 学习这些模型后,我发现互联网上各种奇奇怪怪的模型和方法论其实都是对这些基础模型的变形。只要你能熟练掌握这些基础模型,就能精准地分析各种商业情况。 更神奇的是,当我能够流利地运用这些模型时,我发现自己能够更精准地用词语描述商业现象。在PPT演示时,我也能根据不同的语境和场景选择合适的模型进行分析。 㧔覨ᥞ分析商业问题确实不一样!因为商业世界的规则都是我们用有限的经验和资料得出的分析。而当你使用那些经过几十年学术研究构建出的模型时,你会发现分析的准确性和完整性大大提高。 㥾多人虽然逻辑很强,但没有商业训练,不知道基础的商业分析框架和知识体系。他们总是用一些互联网上的零碎模型,用数学逻辑去分析商业规则,结果往往让人觉得有些奇怪。所以,使用这些学术术语时,一定要了解它们的确切含义,不能随意在不同语境下赋予不同的含义。 𗤻夸就是我认为非常有用的小宝贝,分享给大家,希望对你们有所帮助!✨✨✨
挑战自我,加入新教育团队的心路历程 今年对我来说是充满挑战的一年,生活中发生了很多变化。为了适应这些变化,我鼓起勇气向一位著名的数学老师发出请求,希望能加入她的团队。 (毕竟,我还是很热爱教育这个行业的) 在发出请求之前,我感到非常忐忑。首先,她的团队里全是马来西亚的老师,我不确定他们是否欢迎我;其次,他们的教学语言主要是马来语,而我的马来语水平并不高。(真后悔以前没有好好学)很多马来文的数学术语我都忘记了。 然而,既然我决定要改变,要挑战自己,我就应该勇敢地争取机会。䠥 此,我发了一封信息给她(因为之前我们在某个教育群里有点交情,发邮件显得太正式了)。出乎意料的是,她竟然也在寻找一位高数老师!她说她很久以前就看过我的数学视频,这让我有点不好意思。 结果非常顺利,我直接加入了她的教师团队,还结识了很多优秀的老师。颀밟袀력䚦𖥀,你不去尝试,就永远不知道结果如何。网上有一句名言:当你没有能力时,脸皮就应该厚一点。机会不仅留给有准备的人,也留给那些敢于争取的人。䯼看来我还得再练练脸皮) 虽然刚开始的时候有些困难,但我已经用马来语和英语教了两个月的高数了,总体还算顺利。 尽管如此,我还是在学习中不断进步。幸好我的高数基础还不错,总能找到办法让学生们弄明白(有时候他们可能听不懂我在说什么)。 作为一名老师,我也需要不断学习和进步。因此,我总是逼自己多看点书。 我的一个好朋友告诉我,生活就像在海上逆风划船,如果什么都不做的话,你的船会不断往后退,最终离你的目的地越来越远。㢀♂️ 因此,原地踏步虽然很轻松,但往往容易不进则退。 拼命努力学习不一定能让你变得更强,但一定能让你更好地生存下来。 如果你看到这里,想必你也是一个热爱学习的人。有什么好书可以推荐吗?除了数学书(看太多了),任何成长类或策略类的书都可以哦!
牛顿这位“力学大仙”根本不存在的四点铁证,与认为牛顿真实存在的一个反常识逻辑。 1.按照当今西伪流行说法,牛顿三大力学定律与万有引力定律发现时间大致是1687年,表达定律的单位是“公斤米秒”,并确定的一牛顿力的单位是“1公斤ⷧ𗧧”。然而刘洪雄先生详细考察论证过,由法国牵头确定的所谓“万 ...
研究生怎样保持每天看文献 [话筒]第一遍是快速浏览论文 对论文的内容形成整体感知,换句话说,就是作者所谓的“鸟瞰图”(对于新手小伙伴来说,通常用时10-20分钟) 第一步:认真阅读标题(title)、摘要(abstract)和简介(introduction).标题概括了所提方法和所解决的问题,简介描述了问题的起源背景和别人已经做过的工作; 第二步:阅读章节标题和章节子标题,并忽略章节的其他内杀; 第三步:浏览数学公式,但不要去看数学证明,只需要对潜在的数学基础,做到心中有数; 第四步:阅读结论(conclusions),作者会在摘要和结论里总结自己的贡献; 第五步:浏览一下参考文献,顺手剔除掉已经阅读过的文献,可以勾勾画画,也可以记在心理。 [话筒]第二遍阅读是细读论文 总结文章的主要内容(这个过程往往需要1小时左右)。 第一步,在论文空白处,写下你自己认为的关键点和批注,以及评论; 第二步,把你读不懂的术语,或者你的其他疑问,记录在笔记本上,以备自己以后复习; 第三步,也是重点,一定要认真看结果图(figures)、流程图(diagrams)、表格(tables),这些图表都很直观,你要看看有没有明显的错误; 最后,记得把没有读过的文献标记下来,留给你将来阅读。 [话筒]第三遍阅读的重点是 尝试在脑子里复现或者直接动手复现这篇论文 「余华英卖的第1个孩子是自己儿子」「考研」「考研超话」
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