旋转的弹簧将如何伸长?
By 苏剑林 | 2010-07-30 | 97229位读者 | 引用旋转的弹簧将如何伸长(2)?
By 苏剑林 | 2010-08-07 | 28249位读者 | 引用重提“旋转弹簧伸长”问题(变分解法)
By 苏剑林 | 2011-04-05 | 20363位读者 | 引用感谢Awank-Newton读者的来信,本文于2013.01.30作了修正,主要是弹性势能的正负号问题。之前连续犯了两个错误,导致得出了正确答案。现在已经修正。参考《平衡态公理的修正与思考》
在下面的两篇文章中,BoJone已经介绍了这个“旋转弹簧伸长”的问题,并从两个角度提供了两种解答方法。前者列出了一道积分方程,然后再转变为微分方程来解;后者直接从弹性力学的角度来列出一道二阶微分方程,两者殊途同归。
http://kexue.fm/archives/782/
今天,再经过一段时间的变分法涉猎后,BoJone尝试从变分的角度(总能量最小)来给出一种新的解法。同样设r为旋转达到平衡后弹簧上一点到旋转中心的距离,该点的线密度为$\lambda =\lambda (r)$,该点到中心的弹簧质量为$m=m(r)$,旋转前的长度为$l_0$,旋转平衡后的长度为$l_1$。由于弹簧旋转后已经达到了平衡状态,由平衡态公理(参看《自然极值》系列),平衡意味着总能量“动能-势能”取极值。
抛物线内一根定长的弦
By 苏剑林 | 2012-06-30 | 33186位读者 | 引用椭圆内的一根定长弦(化圆法)
By 苏剑林 | 2012-07-06 | 31612位读者 | 引用在上一篇文章《抛物线内的一根定长弦》中,我们解决了抛物线内的定长弦中点轨迹问题,那还算是一个比较简单的问题。虽然同是圆锥曲线,但把同样的问题延伸到椭圆上,却不是那么简单了。因为椭圆的轨迹方程的x,y坐标通过平方相互“纠缠”在一起,不像抛物线方程那样可以容易分离开来(指的是分离成$y=f(x)$的形式)。BoJone尝试了若干种方法,还是难以把它的轨迹求出来。最后通过“化圆法”,终得轨迹方程。
所谓化圆法,就是将椭圆通过拉伸变成一个圆,利用圆的性质来解决一些问题。众所周知,相比椭圆,圆具有相当多的简单性。这是我高考前研究各种各样的高考圆锥曲线题时,所总结出来的一种方法。有时候,把椭圆拉伸为圆后,结论就相当显然了;同时,圆作为一个特殊的椭圆,椭圆的一般结论,放在圆上自然也是成立的。所以要研究椭圆问题,不妨先研究它的特例——圆问题;另一方面,利用圆的对称性等等,也可以大幅度地减少计算量,所以BoJone很喜欢这个方法。更想不到的是,它居然在求本文的轨迹时派上用场了。
网友:椭圆定长弦中点轨迹的一种解法
By 苏剑林 | 2013-02-02 | 34821位读者 | 引用大概在半年前,我曾用“化圆法”解决了椭圆内定长弦中点轨迹问题,求出了轨迹方程。前几天,我收到了网名为“理想”的网友的Email,他提出了自己对这个问题的解法,并得到了形式不同的轨迹方程,因此对两者的等价性表示疑惑。经过检验,我跟他的轨迹方程基本上是等价的,不过,他求出的轨迹方程总包括了原点,这是一点不足之处。但是看起来,他的轨迹方程却感觉好看一些。这的确很让人意外,因为从他的化简过程来看,有种“化简为繁”的味道,却得出了相当简洁的答案,着实有趣。
经过网友的同意,将他的过程贴在这里与大家分享!后面附有pdf文档,欢迎下载阅读。希望在科学空间可以看到更多的读者留下的痕迹。
椭圆定长弦中点轨迹的一种解法
作者:理想
本文介绍了一种计算椭圆定长弦中点轨迹的方法。设椭圆长、短轴分别为$2a$、$2b$,弦长为$2r$,随着弦的两端在椭圆上滑动,弦的中点形成的轨迹为:
$$(\frac{x^2}{a^2} + \frac{y^2}{b^2} - 1)(\frac{x^2}{a^4} + \frac{y^2}{b^4} + \frac{r^2}{a^2b^2}) + \frac{r^2}{a^2b^2} = 0$$
它不是一个椭圆,而是一个高次曲线。
纠缠的时空(三):长度收缩和时间延缓
By 苏剑林 | 2013-04-18 | 30452位读者 | 引用我们之前通过矩阵变换方式推导出了洛伦兹变换以及速度合成公式等结论,不得不说,矩阵推导方式有种引人入胜的魅力。今天,在讲述相对论(包括电动力学、广义相对论)的书籍里边,在数学形式上取而代之了张量这一工具,这实际上是对矩阵的一个推广(之前已经提到过,二阶张量相当于矩阵)。采用这样的形式在于它充分体现了相对论的对称和变换关系。本文将来谈及狭义相对论的一些基本结论,包括同时性、长度收缩、时间延缓等。
本文的光速$c=1$。
同时的相对性
在同一时空中,采取两个时空坐标进行洛伦兹变换,再作差,我们得到:
\begin{equation}\left[\begin{array}{c} \Delta x\\ \Delta t \end{array}\right]=\frac{1}{\sqrt{1-v^2}}\left[\begin{array}{c c}1 & v\\ v & 1 \end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\Delta x'\\ \Delta t' \end{array}\right]\end{equation}
SPACES:“抽取-生成”式长文本摘要(法研杯总结)
By 苏剑林 | 2021-01-01 | 240369位读者 | 引用“法研杯”算是近年来比较知名的NLP赛事之一,今年是第三届,包含四个赛道,其中有一个“司法摘要”赛道引起了我们的兴趣。经过了解,这是面向法律领域裁判文书的长文本摘要生成,这应该是国内第一个公开的长文本生成任务和数据集。过去一年多以来,我们在文本生成方面都有持续的投入和探索,所以决定选择该赛道作为检验我们研究成果的“试金石”。很幸运,我们最终以微弱的优势获得了该赛道的第一名。在此,我们对我们的比赛模型做一个总结和分享。
在该比赛中,我们跳出了纯粹炼丹的过程,通过新型的Copy机制、Sparse Softmax等颇具通用性的新方法提升了模型的性能。整体而言,我们的模型比较简洁有效,而且可以做到端到端运行。窃以为我们的结果对工程和研究都有一定的参考价值。
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