科学空间|Scientific Spaces

$\sum_{i=0}^{\infty} a_i x^i=a_0+a_1 x+a_2 x^2+a_3 x^3+...$
最近为了数学竞赛，我研究了有关数列和排列组合的相关问题。由于我讨厌为某个问题而设计专门的技巧，所以我偏爱通用的方法，哪怕过程相对麻烦。因此，我对数学归纳法（递推法）和生成函数法情有独钟。前者只需要列出问题的递归关系，而不用具体分析，最终把问题转移到解函数方程上来。后者则巧妙地把数列${a_n}$与幂级数$\sum_{i=0}^{\infty} a_i x^i$一一对应，巧妙地通过代数运算或微积分运算等得到结果。这里我们不用考虑该级数的敛散性，只需要知道它对应着哪一个“母函数”（母函数展开泰勒级数后得到了级数$\sum_{i=0}^{\infty} a_i x^i$）。显然，这两种方法的最终，都是把问题归结为代数问题。

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通过上面众多的文字描述，也许你还不大了解这两个原理有何美妙之处，也或者你已经迫不及待地想去应用它们却不知思路。为了不至于让大家产生“审美疲劳”，接下来我们将试图利用这两个原理对费马点问题进行探讨，看看原理究竟是怎么发挥作用的。运用的关键在于：如何通过适当的变换将其与光学或势能联系起来。

费马点问题

传统费马点问题是指在ΔABC中寻找点P，使得$AP+BP+CP$最小的问题；而广义的费马点则改成使$k_1 AP+k_2 BP+k_3 CP$最小。这是很具有现实意义的，是“在三个村庄之间建立一个中转站，如何才能使运送成为最低”之类的最优问题。我们将从光学和势能两个角度对这个问题进行探讨（也许有的读者已经阅读过了利用重力的原理来求解费马点，但是我想光学的方法依然会是你眼前一亮的。）

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前两天刷到了Google的一篇论文《Step-size Adaptation Using Exponentiated Gradient Updates》，在其中学到了一些新的概念，所以在此记录分享一下。主要的内容有两个，一是非负优化的指数梯度下降，二是基于元学习思想的学习率调整算法，两者都颇有意思，有兴趣的读者也可以了解一下。

指数梯度下降

梯度下降大家可能听说得多了，指的是对于无约束函数$\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta})$的最小化，我们用如下格式进行更新：
\begin{equation}\boldsymbol{\theta}_{t+1} = \boldsymbol{\theta}_t - \eta\nabla_{\boldsymbol{\theta}}\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta}_t)\end{equation}
其中$\eta$是学习率。然而很多任务并非总是无约束的，对于最简单的非负约束，我们可以改为如下格式更新：
\begin{equation}\boldsymbol{\theta}_{t+1} = \boldsymbol{\theta}_t \odot \exp\left(- \eta\nabla_{\boldsymbol{\theta}}\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta}_t)\right)\label{eq:egd}\end{equation}
这里的$\odot$是逐位对应相乘（Hadamard积）。容易看到，只要初始化的$\boldsymbol{\theta}_0$是非负的，那么在整个更新过程中$\boldsymbol{\theta}_t$都会保持非负，这就是用于非负约束优化的“指数梯度下降”。

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本文不是微积分教程，而是发表自己学习中的一些看法，以及与同好们讨论相关问题。

拿起任何一本“微积分”教程，都可以看见那专业而严格的数学语言，因此很多人望而生畏。的确，由于牛顿和莱布尼茨创立的微积分是不严格的，因此引发了第二次数学危机。经过法国数学家柯西和德国数学家魏尔斯特拉斯的努力，使得微积分有了前所未有的严密化，克服了第二次数学危机。加之后来的第三次数学危机，数学就更加严密了。

但是对于初学者，严密化的微积分令人十分费解。因此，我们不妨按照微积分的创立顺序，即“不严密——严密”的顺序来学习。这样不仅能够让我们更高效率地学习，而且增加学习数学的兴趣。

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图片说明：春分点的土星，版权:Cassini Imaging Team, ISS, JPL, ESA, NASA

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中新网10月7日电 据诺贝尔奖官方网站报道，2009年度诺贝尔化学奖刚刚揭晓，英国科学家万卡特拉曼-拉马克里希南(Venkatraman Ramakrishnan)、美国科学家托马斯-施泰茨(Thomas A. Steitz)和以色列科学家阿达-尤纳斯(Ada E. Yonath)因在核糖体的结构和功能研究中做出突出贡献而获得该奖项。

2009年诺贝尔化学奖获得者：万卡特拉曼-莱马克里斯南、托马斯-施泰茨和阿达-尤纳斯（从左至右）

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科学空间相册平台正式上线，网址为：
http://album.spaces.ac.cn/

科学空间相册截图

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注：2019.02.13 由科学空间苏剑林（https://kexue.fm）更新，修正公式76，并简化latex。

物理、天文研究得深入了，微积分的应用自然也就多了（其实很多内容都用到微积分）。所以弄出一个几何或者力学问题，随手就列出一道积分或者微分方程，这时求解是最重要的。对于我来说，求导数可以娓娓道来，轻松而得；而积分则比较困难（这与个人的技巧有关，更重要的是事实：导数几乎有通用的公式，而积分只能“凑”出来）。

因此，很多积分干脆依靠现成的公式，懒得去推导了。然后，并非随时随地都有《数学分析》在手的，对计算机数学软件的实用又不大熟悉，这时候只能够求助这一本《积分表》了。只要不是故意去钻那些竞赛级别的数学难题，这已经足够应付物理等方面的应用了。

这时候就这也不用愁到处找$\int \sqrt{a^2-x^2}dx$的结果了。

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