科学空间|Scientific Spaces

众所周知，要掌握黎曼几何，需要强烈的几何直观感。但除此之外，用分量语言描述的黎曼几何，也需要很好的分析能力才能梳理清楚，因为有$N$多的指标在表示着分量和求和，咋看上去处处皆指标。这种繁琐的分量语言并不总讨人喜欢，甚至在不少地方是声名狼籍的。

在分量的语言中，我们本质上可以在局部建立任意形式的坐标系，也就是采用任意形式的基底$\{\boldsymbol{e}_{\mu}\}$，或者说自然标架。但不可否认，在正交标架（标准正交基）之下，很多方程会简单不少，并且得益于我们对欧氏空间的熟练，我们对正交标架下的研究可能会更有感觉。因此，如果条件允许的话，我们应当使用正交标架$\{\hat{\boldsymbol{e}}_{\mu}\}$，哪怕是活动的，这里我们用$\hat{}$标记正交标架。

比如，我们有微元
$$d\boldsymbol{r} = \boldsymbol{e}_{\mu}dx^{\mu} \tag{12} $$
是在一般标架下测量的，那么就可以得到黎曼度量

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学过实变函数的朋友，总会知道有个叫勒贝格积分的东西，号称是黎曼积分的改进版。虽然“实变函数学十遍，泛函分析心泛寒”，在学习实变函数的时候，我们通常都是云里雾里的，不过到最后，在老师的“灌溉”之下，也就耳濡目染了知道了一些结论，比如“黎曼可积的函数（在有限区间），也是勒贝格可积的”，说白了，就是“勒贝格积分比黎曼积分强”。那么，问题来了，究竟强在哪儿？为什么会强？

黎曼

勒贝格

这个问题，笔者在学习实变函数的时候并没有弄懂，后来也一直搁着，直到最近认真看了《重温微积分》之后，才有了些感觉。顺便说，齐民友老师的《重温微积分》真的很赞，值得一看。

本是同根生，相煎何太急？

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这里我们将展示上面一节的方法对于计算黎曼曲率张量的计算是多少的有力！我们再次列出我们得到的所有公式。首先是概念式的
$$\begin{aligned}&\omega^{\mu}=h_{\alpha}^{\mu}dx^{\alpha}\\
&d\boldsymbol{r}=\hat{\boldsymbol{e}}_{\mu} \omega^{\mu}\\
&ds^2 = \eta_{\mu\nu} \omega^{\mu}\omega^{\nu}\\
&\langle \hat{\boldsymbol{e}}_{\mu}, \hat{\boldsymbol{e}}_{\nu}\rangle = \eta_{\mu\nu}\end{aligned} \tag{65} $$
然后是
$$\begin{aligned}&d\eta_{\mu\nu}=\omega_{\nu\mu}+\omega_{\mu\nu}=\eta_{\nu\alpha}\omega_{\mu}^{\alpha}+\eta_{\mu \alpha}\omega_{\nu}^{\alpha}\\
&d\omega^{\mu}+\omega_{\nu}^{\mu}\land \omega^{\nu}=0\end{aligned} \tag{66} $$
这两个可以帮助我们确定$\omega_{\nu}^{\mu}$；接着就是
$$\mathscr{R}_{\nu}^{\mu} = d\omega_{\nu}^{\mu}+\omega_{\alpha}^{\mu} \land \omega_{\nu}^{\alpha} \tag{67} $$
最后你要正交标架下的$\hat{R}^{\mu}_{\nu\beta\gamma}$，就要写出：
$$\mathscr{R}_{\nu}^{\mu}=\sum_{\beta < \gamma} \hat{R}^{\mu}_{\nu\beta\gamma}\omega^{\beta}\land \omega^{\gamma} \tag{68} $$
如果你要原始标架下的$R^{\mu}_{\nu\beta\gamma}$，就要写出
$$(h^{-1})_{\mu'}^{\mu}\mathscr{R}^{\mu'}_{\nu'}h_{\nu}^{\nu'} = \sum_{\beta < \gamma} R^{\mu}_{\nu\beta\gamma}dx^{\beta}\land dx^{\gamma} \tag{69} $$
然后依次读出$R^{\mu}_{\nu\beta\gamma}$，就像制表一样。

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花了点时间，完成了一个微信的聊天机器人，并建立了微信群。

目前实现的功能如下：

1、搜索微信号spaces_ac_cn，添加为好友后，会自动给你发送加群邀请，你通过之后就可以加入到群聊中；
2、进群后自动发送欢迎信息；
3、记录群的聊天记录，定时分享给大家，以后大家就不担心有价值的群信息丢失了；
4、如果哪天群满了，则另开新群，一个群的信息，会自动同步到另外一个群，这样不至于冷落了某一个群；
5、如果你向微信号spaces_ac_cn发送消息，则自动在知乎搜索答案并返回，这还是一个简单的知乎搜索机器人。

还有一些管理员用到的功能，就不详细列出了。

欢迎大家加入！有问题请及时反馈，代码可能会有问题，因此希望大家多多测试。

赛题回顾

不得不说，2013年的全国数学建模竞赛中的B题真的算是数学建模竞赛中百年难得一遇的好题：题目简洁明了，含义丰富，做法多样，延伸性强，以至于我一直对它念念不忘。因为这个题目，我已经在科学空间写了两篇文章了，分别是《一个人的数学建模：碎纸复原》和《迟到一年的建模：再探碎纸复原》。以前做这道题的时候，还只有一点数学建模的知识，而自从学习了数据挖掘、尤其是深度学习之后，我一直想重做这道题，但一直偷懒。这几天终于把它实现了。

如果对题目还不清楚的读者，可以参考前面两篇文章。碎纸复原共有五个附件，分别代表了五种“碎纸片”，即五种不同粒度的碎片。其中附件1和2都不困难，难度主要集中在附件3、4、5，而3、4、5的实现难度基本是一样的。做这道题最容易想到的思路就是贪心算法，即随便选一张图片，然后找到与它最匹配的图片，然后继续匹配下一张。要想贪心算法有效，最关键是找到一个良好的距离函数，来判断两张碎片是否相邻（水平相邻，这里不考虑垂直相邻）。

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词向量，英文名叫Word Embedding，按照字面意思，应该是词嵌入。说到词向量，不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec，大牌效应就是不一样。另外，用Keras之类的框架还有一个Embedding层，也说是将词ID映射为向量。由于先入为主的意识，大家可能就会将词向量跟Word2Vec等同起来，而反过来问“Embedding是哪种词向量？”这类问题，尤其是对于初学者来说，应该是很混淆的。事实上，哪怕对于老手，也不一定能够很好地说清楚。

这一切，还得从one hot说起...

五十步笑百步

one hot，中文可以翻译为“独热”，是最原始的用来表示字、词的方式。为了简单，本文以字为例，词也是类似的。假如词表中有“科、学、空、间、不、错”六个字，one hot就是给这六个字分别用一个0-1编码：
$$\begin{array}{c|c}\hline\text{科} & [1, 0, 0, 0, 0, 0]\\
\text{学} & [0, 1, 0, 0, 0, 0]\\
\text{空} & [0, 0, 1, 0, 0, 0]\\
\text{间} & [0, 0, 0, 1, 0, 0]\\
\text{不} & [0, 0, 0, 0, 1, 0]\\
\text{错} & [0, 0, 0, 0, 0, 1]\\
\hline
\end{array}$$

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最新结果请参考：http://kexue.fm/archives/4503/

前段时间有幸得到了一个网友提供的一批带标签的腾讯验证码样本（验证码样板：http://captcha.qq.com/getimage），于是抽了点时间，测试了一下验证码识别的模型。

腾讯验证码

样本

这批验证码比较简单，4位的英文字母，有大小写，但输入的时候不区分大小写，图案有一定的混淆，传统的基于分割的方案估计比较难办。端到端的方案是，直接将验证码输入，做几个卷积层，然后连接几个分类器（26分类），然后就直接输出四个字母标签了。其实还真没有什么好说的，有样本就能做了，而且这个框架是通用的，可以用到区分大小写的情形（52分类），也可以用到英文数字混合的情形（再加10个类别而已）。

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2016年即将画上句号了，在此祝各位读者2017年快乐，新的一年事事大顺哈～

happy new year 2017

所谓新年新气象，科学空间也换上新外衣。咦，怎么感觉没什么变化？别急，请继续看下去。

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