16
Jan
新科学家：割裂时间空间，统一相对论量子论
By 苏剑林 | 2013-01-16 | 28108位读者 | 引用这篇文章源于《新科学家》2010年8月7日刊，它介绍了物理学家Horava为了统一相对论和量子力学，把广义相对论的时空联系割裂的尝试。在相对论中，时间和空间结合成了不可分割的整体。而现在，有物理学家却要把时间与空间分开，来建立让广义相对论和量子力学相调和的统一理论。我对这个理论挺感兴趣的，当然，我还没有能力弄懂它。只是它符合了我们大多数人的一个直觉，就是时间总有跟空间不同的地方，它们之间不应该完全等同起来。不过，事实如何，只有未来的实验能够严重了。
本文并没有官方的中文译文，现载的译文来自“译言网”。译文有一些翻译不大正当的地方，由于时间限制，无法一一修正，但是我觉得对于理解本文内容已经足够了。如果有疑问，不妨参考后边的英文原文，并在此提出与大家讨论。
对爱因斯坦的反思：空间-时间耦合的物理数学的终结
纠结于融合引力和量子力学的物理学家们正向着一个受到铅笔芯启发的理论欢呼雀跃，这个理论可以很简单地让他们取得成功。
它曾是一个改变了我们思考空间和时间的方式的报告。那一年是1908年，德国数学家赫尔曼-闵可夫斯基正尝试着理解爱因斯坦火热的新思想——即我们现在所熟知的狭义相对论，它描述当物质运动很快时它们是如何收缩以及时间是如何扭曲的。“从此独立的空间和时间将注定淡出到纯粹的虚幻中，”闵可夫斯基说道：“而只有两者的统一才能保证一个独立的现实世界。”
22
May
当Matlab遇上牛顿法
By 苏剑林 | 2013-05-22 | 59795位读者 | 引用牛顿法是求方程近似根的一个相当有用而且快捷的方法，我们最近科学计算软件课程（Matlab）的一个作业就是编写求方程近似解的程序，其中涉及到牛顿法。我们要实现的目标是，用户输入一道方程，脚本就自动求出根来。这看起来是一个挺简单的循环迭代程序，但是由于Matlab本身的特殊性，却产生了不少困难。
Matlab是为了数值计算（尤其是矩阵运算）而生的，因此它并不擅长处理符号计算。这就给我们编程带来了困难。在网上随便一搜，就可以发现，网上的Matlab牛顿法程序都是要求用户同时输入方程及其导函数，这显然是不方便的，因为Matlab本身就具备了求导功能。下面我们来分析一下困难在哪里。
我们要实现的最基本功能是定义一个函数，然后可以根据该函数求具体的函数值，并且自动求该函数的导数，接着求导数值。这些看起来很基本的功能在Matlab中却很难调和，因为Matlab的“函数”定义很广，一个具有特定功能的M文件叫“函数”，一个运算式$f(x)$也可能是一个函数，显然后者是可以求导的，前者却不行，所以Matlab一刀砍——不能对函数求导！！
25
Jul
【翻译】星空之夜：夏季恒星的色彩
By 苏剑林 | 2013-07-25 | 32589位读者 | 引用
2
Jul
[追溯]封装界传奇人物
By 苏剑林 | 2014-07-02 | 19396位读者 | 引用转载理由：现在的deepin和ylmf（已经改为StartOs）都已经在制作自己的Linux，而当初它们都是制作GhostXp的大家。我的初中，即2009年以前，是GhostXP流行的时代，而我当时也加入了这一行列中，发表过一些GhostXP的作品。后来随着时代的发展，XP也就慢慢退出了舞台。我也就随之退出了这个舞台，也因此得以专注科学。但是，几乎所有我的电脑知识，都积累于那个时期，因为为了完成一个系统的制作和推广，需要懂得的电脑技术很多很多，我也得到了充分的锻炼。下面列举的一些人，都是当年GhostXP界的神话人物，有些我并不认识，但其名在当时就如雷贯耳；有些人在当时还十分幸运地加上了他们的QQ。这篇文章实际上已经是很久已经的了，但还是值得回味过去的时间，以此为我的初中时代留下一些回忆。
6
May
变分自编码器（五）：VAE + BN = 更好的VAE
By 苏剑林 | 2020-05-06 | 205073位读者 | 引用本文我们继续之前的变分自编码器系列，分析一下如何防止NLP中的VAE模型出现“KL散度消失（KL Vanishing）”现象。本文受到参考文献是ACL 2020的论文《A Batch Normalized Inference Network Keeps the KL Vanishing Away》的启发，并自行做了进一步的完善。
值得一提的是，本文最后得到的方案还是颇为简洁的——只需往编码输出加入BN（Batch Normalization），然后加个简单的scale——但确实很有效，因此值得正在研究相关问题的读者一试。同时，相关结论也适用于一般的VAE模型（包括CV的），如果按照笔者的看法，它甚至可以作为VAE模型的“标配”。
最后，要提醒读者这算是一篇VAE的进阶论文，所以请读者对VAE有一定了解后再来阅读本文。
VAE简单回顾
这里我们简单回顾一下VAE模型，并且讨论一下VAE在NLP中所遇到的困难。关于VAE的更详细介绍，请读者参考笔者的旧作《变分自编码器（一）：原来是这么一回事》、《变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发》等。
VAE的训练流程
VAE的训练流程大概可以图示为
VAE训练流程图示
思维导图
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？
10
Jun
【翻译】巨型望远镜：要继续，就得有牺牲！
By 苏剑林 | 2015-06-10 | 27784位读者 | 引用
2007年末公布的30米望远镜效果图
文章来自：新科学家，这是一篇关于30米望远镜（Thirty Meter Telescope，TMT）的新闻，起因是望远镜的制造遭到当地人的不满，当然背后的原因是很深远的，难以说清楚。更多有关TMT的新闻，可以阅读：http://www.ctmt.org/
夏威夷的巨型望远镜：要继续，就得有牺牲！
四分之一必须离开！在停止了两个月之后，夏威夷的巨型30米望远镜（Thirty Meter Telescope，TMT）重新回归到建设进程——但要牺牲其他望远镜。
由于夏威夷当地居民的抗议声越来越大，早在四月望远镜的建设工作就被迫暂停。与该望远镜相比，目前世界上所有的望远镜都相形见绌——它让能够让天文学家们凝视可见的宇宙的边缘。它位于许多夏威夷人认为是“神圣之地”的死火山莫纳克亚山，因此被夏威夷人认为是一种侮辱——尤其是在山顶已经有十多个望远镜了。
2
Jul
用Pandas实现高效的Apriori算法
By 苏剑林 | 2015-07-02 | 144106位读者 | 引用最近在做数据挖掘相关的工作，阅读到了Apriori算法。平时由于没有涉及到相关领域，因此对Apriori算法并不了解，而如今工作上遇到了，就不得不认真学习一下了。Apriori算法是一个寻找关联规则的算法，也就是从一大批数据中找到可能的逻辑，比如“条件A+条件B”很有可能推出“条件C”（A+B-->C），这就是一个关联规则。具体来讲，比如客户买了A商品后，往往会买B商品（反之，买了B商品不一定会买A商品），或者更复杂的，买了A、B两种商品的客户，很有可能会再买C商品（反之也不一定）。有了这些信息，我们就可以把一些商品组合销售，以获得更高的收益。而寻求关联规则的算法，就是关联分析算法。
啤酒与尿布
啤酒与尿布
关联算法的案例中，最为人老生常谈的应该是“啤酒与尿布”了。“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，超市管理人员发现“啤酒与尿布两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中”。经过分析，原来在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。因此，沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品。事实是效果相当不错！
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