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探索神秘的数学, 用数学充实人生

数学是科学吗

是的,数学被广泛认为是一门科学。数学是研究数量、结构、空间和变化的学科,它涉及抽象概念、逻辑推理和符号表示。数学通过定义、证明和应用数学定理和公式来描述和解释现实世界中的现象,并在各个领域中提供了解决问题的工具和方法。

数学在科学研究中起着重要的作用。许多科学领域,如物理学、化学、生物学和经济学,都依赖于数学来建立模型、解决问题和验证理论。数学提供了一种精确的语言和工具,使科学家能够量化观察和实验数据,进行准确的计算和预测。

此外,数学本身也是一门独立的学科,具有自己的研究领域和方法。数学家通过推理、证明和抽象思维来发展数学理论,并探索数学中的结构和关系。数学的发展不仅为其他科学领域提供了支持,也推动了人类对抽象思维和逻辑推理的认识。

因此,数学既是一门科学,也是一门独立的学科,它在科学研究和理论发展中都发挥着重要的作用。

有人认为数学不是科学, 你怎么看

是的,有些人对数学是否属于科学存在不同的观点。这种观点主要源于数学与其他科学领域的一些区别。

一些人认为,科学应该基于实证观察和实验验证,而数学并不直接依赖于实际观察。数学的发展通常是通过逻辑推理和抽象思维来进行,而不依赖于实际世界的经验。因此,他们认为数学更像是一种形式科学或一种独立的学科,而不是传统意义上的科学。

此外,数学的研究对象是抽象的数学结构和概念,而不是具体的物理实体或自然现象。数学家关注的是数学的内在逻辑和结构,而不是对现实世界的直接描述。这种特点使得数学与其他科学领域在方法论和研究目标上存在一定的差异。

然而,尽管数学在某些方面与其他科学领域有所不同,但它仍然具有科学性质。数学通过定义、推理和证明数学定理来建立自己的理论体系,这些定理可以应用于解决实际问题和揭示自然界的规律。数学也在科学研究中发挥着重要的角色,为其他科学领域提供工具、方法和理论支持。

因此,是否认为数学是科学还是一门独立的学科,很大程度上取决于个人对科学的定义和对数学的理解。不同的观点都有其合理性,而这种讨论也反映了对科学的本质和范围的不同观点。

你是怎么定义科学的, 你认为数学是科学吗

根据我个人对科学的理解,我将科学定义为一种系统性的知识获取和理解自然界的方法。科学的核心特征包括基于观察、实验和推理的验证和验证,以及建立可重复和可证伪的理论和模型。

在这个定义下,我认为数学可以被归类为一种科学。尽管数学与其他科学领域在方法和研究对象上存在一些差异,但数学具有明确的逻辑结构和严密的证明体系,它通过定义、推理和证明数学定理来构建自己的理论框架。这些定理可以应用于解决实际问题和描述自然界中的现象。

数学也在科学研究中发挥着重要的作用。许多科学领域,如物理学、化学、生物学和经济学,都依赖于数学模型和方法来构建理论、进行预测和解决问题。数学为科学提供了一种精确的语言和工具,使科学家能够量化观察和实验数据,进行准确的计算和预测。

尽管有些人对数学是否是科学存在不同的观点,但根据我对科学和数学的理解,我认为数学是一门科学。它具有科学的方法和特征,并在科学研究和理论发展中发挥着重要的作用。

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关于素数那点事儿 妈咪说MommyTalk

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传奇数学家张益唐和孪生素数猜:潦倒半生,58岁迎来人生转折 李永乐老师

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解析数论 École d'été 2014 - Théorie analytique des nombres Institut des Hautes Études Scientifiques (IHÉS)

解析数论是研究数论中的问题的一种分支,它将数学分析的工具应用于数论中。解析数论的主要目的是研究整数的性质,如素数分布、分解定理、互质性等,并通过使用分析方法来解决这些问题。

具体来说,解析数论使用复分析、函数论、微积分和其他数学分析工具来研究数论中的问题。这些工具包括黎曼猜想、塞尔贝格-维斯特拉斯定理、素数定理、高维素数定理等。通过解析数论的方法,可以研究数论中一些最基本和最困难的问题。

解析数论在密码学、计算机科学、物理学和其他领域中也有广泛的应用。例如,RSA密码系统就是基于解析数论中的素数分解问题来实现的。因此,解析数论的研究对于理解数论的基本结构以及在实际应用中的重要性是非常重要的。

素数 Primes

50 Million Primes In 5 Seconds - Segmented Sieve of Eratosthenes(mCoding)

Finding Primes in Python with the Sieve of Eratosthenes(mCoding)

Terry Tao, Ph.D. Small and Large Gaps Between the Primes UCLA

关于素数那点事儿 妈咪说MommyTalk

集合论 Set Theory

集合論入門(陳昭瑋老師)

集合论与图论(上)-哈尔滨工业大学(刘先生)

Introduction to Infinite Sets Understanding Machine Learning - Shai Ben-David

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Theory of Computation

计算复杂性 Complexity Theory

高等数学

高等数学-上海交通大学(网课慕课)

高等数学精讲【同济七版】Joseph-Louis Lagrange

高等数学先修课 刘先生

同济大学__高等数学一 知识资源世界(KnowledgeWorld)

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同济大学__高等数学三 知识资源世界(KnowledgeWorld)

代数 Algebra

线性代数 Linear Algebra

其他

ENGR108: Introduction to Applied Linear Algebra—Vectors, Matrices, and Least Squares(list, )

College Algebra - Full Course(freeCodeCamp.org)6:43:47

Linear Algebra - Full College Course(freeCodeCamp.org)11:39:44

线性代数-山东大学(网课慕课)

[上海交大]线性代数(Cosmo Wang)

麻省理工 线性代数 Mark Song Qian You 考研e族 网易公开课

zlotus/notes-linear-algebra 线性代数笔记 s

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018(MIT OpenCourseWare)

MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005 MIT OpenCourseWare Prof. Gilbert Strang

MIT 18.06SC Linear Algebra, Fall 2011 MIT OpenCourseWare

Gil Strang's Final 18.06 Linear Algebra Lecture MIT OpenCourseWare

Gilbert Strang: Linear Algebra, Teaching, and MIT OpenCourseWare | Lex Fridman Podcast #52

麻省理工学院 - MIT - 线性代数(我愿称之为线性代数教程天花板)Python大本营 27:41:44

NPTEL - MOOC Linear Algebra Z S Linear Algebra

NPTEL MOOC - Linear Regression Analysis and Forecasting Z S

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Vertex Operator Algebras Michael Penn

Linear Algebra for Computer Scientists Computer Science

Wild Linear Algebra Insights into Mathematics

Algebra for Beginners | Basics of Algebra Geek's Lesson

Maths for Programmers Tutorial - Full Course on Sets and Logic freeCodeCamp

Maths for Programmers freeCodeCamp

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同济大学__线性代数 知识资源世界(KnowledgeWorld)

矩阵论 矩阵分析

矩陣分析 NYCU OCW

2.5 稀疏矩阵 中国大学MOOC-慕课

10001張智星教授科學計算_第12A講 稀疏矩陣 / Principal Component Analysis (PCA) NTHUOCW

华中科大公开课:稀疏矩阵的压缩存储 David Li

稀疏矩阵

矩阵低质分解

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29 Extension Fields 張志鴻

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Representations of Finite Groups Michael Penn

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Jan 2019-Galois Theory IIT Bombay July 2018

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分析 Analysis

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实变函数与泛函分析2021版视频讲解 zhangzujin zh

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Riemann vs Lebesgue Integral Dr Peyam

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實分析一 - 臺大數學系 劉豐哲 老師 臺大科學教育發展中心CASE 實分析二 - 臺大數學系 劉豐哲 老師 臺大科學教育發展中心CASE

复变函数, 复分析, Complex Variables, Complex Analysis

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分析一 - 臺大數學系 齊震宇 教授 臺大科學教育發展中心CASE

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高中数学复数线上影音教学PengTitus版 PengTitus

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黎曼猜想

所有非平凡零点都位于实部为1/2的直线上

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黎曼猜想系列()两个自然数互质的辩解是多少?我自己算起黎曼猜想,还写了个程序

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黎曼猜想系列()短短8页纸,至今仍在给数学家启发和挑战,黎曼究竟写了什么?

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你的生日是唯一的嗎?小學生也能聽得懂的數學之黎曼猜想()| 雅桑了嗎

最難掙的100萬美元!證明黎曼猜想是錯的反而更偉大?() | 雅桑了嗎

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Prof R Vittal Rao, Functional Analysis Course CSAChannel IISc

泛函分析 内蒙古大学 孙炯老师 Jianbin Liu 深陷滑模 56:36:37

密度泛函理论 Density functional theory Junfei Ding

【南开大学】非线性泛函分析(全83讲)账号已注销

【北大】泛函分析 花弦Susann 37:46:43

泛函分析复习 白给凡凡 16:08:55

泛函分析(硕研教育录制) 乔哥考研官方账号 9:03:52

实变函数与泛函分析概要 梦寻_ 44:11:38

MIT 18.102 Introduction to Functional Analysis, Spring 2021 MIT OpenCourseWare

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【测度论/Measure Theory】【IMPA】Measure Theory by Claudio Landim Octonions

音乐与测度论 3Blue1Brown

測度的由來(5min) 王睿麒

分析一 - 臺大數學系 齊震宇 教授 臺大科學教育發展中心CASE

分析二 - 臺大數學系 齊震宇 教授 臺大科學教育發展中心CASE

實分析一 - 臺大數學系 劉豐哲 老師 臺大科學教育發展中心CASE

實分析二 - 臺大數學系 劉豐哲 老師 臺大科學教育發展中心CASE

函数逼近 逼近论

1 4 关于函数逼近的方式 28_RuiJie WU

泰勒公式(多项式如何逼近光滑函数) 马同学图解数学

CH17:函數的逼近 - 典型的例子 / 翁秉仁老師 臺灣通識網General Education TW-開放式課程GET

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41 第16节:强化学习RL 7 值函数逼近 机器学习 深度学习 Deep learning and machine learning 機器學習 深度學習 纯干货 一周掌握 HammerResources

第六课 基于值函数逼近方法 yet Shell

调和分析

变分法

变分法, 即为泛函的极值问题 s

变分法(PengTitus) Pharaohsxh Mark Song

高等数学_变分法线上影音教学PengTitus版 PengTitus

变分法基础 Wenlong Li

变分法课程全集 阿尔伯特oxo爱因斯坦 1:34:44

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程序数学之概率统计 Jomy King

浙江大学 概率论与数理统计 张帼奋 21:20:48

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How We’re Fooled By Statistics Veritasium

How To Update Your Beliefs Systematically - Bayes’ Theorem Veritasium

[Tutorialsplanet.NET] Udemy - Bayesian Machine Learning in Python AB Testing

P(AB)=P(A)P(BA)P(B)P(A|B)=P(A) \dfrac{P(B|A)}{P(B)}
P(AB)=P(BA)P(A)P(B)P(A|B)=\dfrac{P(B|A)P(A)}{P(B)}
贝叶斯推断 Bayesian inference

$$P(\theta

DD:观测数据

θ\theta:模型参数

P(θ)P(\theta):先验prior

$$P(D

$$P(\theta

3.5 马尔可夫链蒙特卡洛方法|随机过程|程序员数学 Jomy King

给定观测数据和先验信息,求后验分布. 也就是用似然去修正先验的猜测

朴素贝叶斯 Naive Bayes

Text Classification Using Naive Bayes Francisco Iacobelli

[Tutorialsplanet.NET] Udemy - Artificial Intelligence and IoT Naive Bayes

数理统计 Mathematical Statistics

Statistics - A Full University Course on Data Science Basics(freeCodeCamp.org)8:15:04

SPSS Tutorial for data analysis | SPSS for Beginners(Academic Lesson)

《应用统计分析》实例分析48讲 Joseph-Louis Lagrange

SPSS & SAS 教学【统计学教程】Joseph-Louis Lagrange

Statistics and Data Science stanfordonline

Statistics PL09 - Hypothesis Testing Brandon Foltz

Statistics Fundamentals StatQuest with Josh Starmer

SPSS for Beginners - Full Course freeCodeCamp

[Tutorialsplanet.NET] Udemy - Advanced Data Science Techniques in SPSS

半小时入门spss HammerResources

南开大学 试验设计 Rongjie Hong

什么是无偏估计?zh

用Python学习统计 Andrew 程序设计

医学统计学-郝元涛(中山大学) 中国大学MOOC-慕课

keyword=python统计

Mathematics freeCodeCamp

Statistics - A Full University Course on Data Science Basics

Choosing a Statistical Test for Your IB Biology IA Daniel M

統計學、賽局理論和政治學:這三者有什麼關係?| 政治學研究所 林繼文研究員 中央研究院Academia Sinica

MIT 8.333 Statistical Mechanics I: Statistical Mechanics of Particles, Fall 2013 MIT OpenCourseWare

【公开课-85集全】可汗学院:统计学 北巷清风久

Statistics in Machine Learning Krish Naik

【统计学】样本方差为什么要除以n-1 JianJiang

在现实世界里我们很难知道总体的均值μ, 只能用样本均值替代总体均值进行计算, 用样本均值算出的样本方差S方是其所有可能取值的下限, 这就导致样本方差小于总体方差, 因为用x bar直接替代μ 会造成对总体方差的低估, 所以要进行校正. 做法通常是让分母的n减去1, 这样方差会比之前稍大一点, 更加接近总体方差, 这个校正后的方差被称为无偏方差(Unbiased Variance).

SPSS

SPSSPRO

SPSSPRO社区 s

[博文首篇]我眼中的SPSSPRO 不二

SPSSAU

关于spssau和spss的一些区别 米佳乐

IRT理論

IRT理论即项目反应理论(Item Response Theory, IRT),又称题目反应理论、潜在特质理论(Item Response Theory)是一系列心理统计学模型的总称。baike

Item Selection 李政軒

學習評量/教學評量 李政軒

假设检验 Hypothesis Testing

关于显著性检验,你想要的都在这儿了!!(基础篇)博客园

Calculate the P-Value in Statistics - Formula to Find the P-Value in Hypothesis Testing Math and Science

Intro to Hypothesis Testing in Statistics - Hypothesis Testing Statistics Problems & Examples Math and Science

统计Statistic Hypothesis One Sample Z-Test 双尾检验入门 天才课堂Genius Class

15 假设检验【小元老师】小元老师and宇宙数学中心

关于假设检验的一切 - 统计学 hypothesis testing Sean 冯·

一文详解卡方检验 CoffeeCat

皮尔森卡方检验 百科

Chi-squared test wiki 维基百科

比较检验 Darics 南京大学周志华

结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)

研究变量之间的因果关系和模型的拟合程度。它结合了因果关系模型和测量模型,可以同时评估观察变量(测量变量)和潜在变量之间的关系。

在结构方程模型中,变量可以分为观察变量和潜在变量。观察变量是直接观测或测量到的变量,而潜在变量则是不能直接观测到的,但可以通过观察变量的测量结果间接推断出来。

结构方程模型使用图形表示变量之间的关系,其中包括因果路径和测量误差。因果路径表示变量之间的因果关系,而测量误差则表示观察变量与其对应的潜在变量之间的差异。

结构方程模型通常包括以下几个步骤:

  1. 模型设定:确定研究的潜在变量和观察变量,以及它们之间的假设关系。

  2. 模型拟合:通过收集观察数据,使用统计方法来估计模型中的参数,并评估模型与观察数据的拟合程度。

  3. 参数估计:通过最大似然估计等方法,估计模型中的参数值。

  4. 模型评估:使用拟合指标(如χ²统计量、比较拟合指数等)来评估模型的拟合程度和假设的合理性。

  5. 结果解释:根据估计的参数值和拟合结果,解释变量之间的关系和模型的含义。

结构方程模型在社会科学、教育学、心理学等领域得到广泛应用,可以用于验证理论模型、检验假设、预测变量关系等。它能够帮助研究人员深入理解变量之间的复杂关系,并提供可靠的统计结果和模型验证。

为什么做结构方程必须先做验证性因子分析 一篇文章告诉你 DataSense

縱向結構方程模型/Longitudinal SEM Yemo Duan

橫斷研究結構方程模型/Cross- Sectional SEM Yemo Duan

结构方程手动计算 DataSense

結構方程模型:運用AMOS分析 u 結構方程模型分析實務:SPSS與SmartPLS的運用 u

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结构方程模型及Python实现 zh

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五分鐘搞定SEM論文分析 巨大數據

semopy

s doc

Semopy Dr Yohan Naftali colab

随机过程 Stochastic processes

NPTEL MOOC - Stochastic processes Z S Stochastic Processes - 1

JAN 2020 - Introduction to Stochastic Processes IIT Bombay July 2018

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马尔科夫链 Markov Chain

Markov Chain patrickJMT

随机游走 Random Walk

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金融数学基础 资产价格随机游走 金刚钻club

进化经济学:随机游走和预测的关系 泽熙长信

Random Walks Tutorial Complexity Explorer

统计学(Statistics) Learn It Fast 学快点

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Random walks in 2D and 3D are fundamentally different (Markov chains approach) Mathemaniac

Explicit calculation: why random walk is recurrent for 2D, but not 3D 2maniac

有限元分析 Finite Element Analysis

Finite Element Analysis 有限元分析【ansys教程】Joseph-Louis Lagrange

共旋有限元 Yinan Zuo

September 2020 - Electrical Equipment and Machines: Finite Element Analysis IIT Bombay July 2018

自动机Automata - Saurav Mukhopadhyay | IIT Kharagpur - NPTEL Rahul Madhavan

Automata Jeff Ullman | Stanford Rahul Madhavan

有限元探索 SimLab仿真实验室

Theory of Autometa Dr. Bilal 自动元理论

有限元分析及应用 清华大学 28_RuiJie WU

有限状态机

Unity3D人工智能编程 开发者学堂

有限时间 Finite-time

Finite-time Lyapunov exponents Steve Brunton

几何 Geometry

Kaleidoscope Oziter茅 万花筒

几何宇宙 眼见为识

平面几何

几何瑰宝:平面几何500名题暨1000条定理 bdy

双曲几何 Why Hyperbolic Geometry? | A Case Study in Linear Fractional Transformations Two Angles

泰森多边形是什么构成原理 40Hours参数化

立体几何

解析几何

代数几何 Algebraic Geometry

Algebraische Geometrie

Algebraic Geometry和Algebraische Geometrie是指同一个数学领域,只是用不同的语言进行描述。

Algebraic Geometry是英语中对这个领域的称呼,它是在英语的数学研究中广泛使用的术语。它涉及研究代数方程和代数曲线的几何性质,以及与它们相关的代数结构。Algebraic Geometry的研究对象包括代数簇、代数曲线、代数流形等。

Algebraische Geometrie则是德语中对同一领域的称呼。它是德语数学研究中使用的术语,与Algebraic Geometry指的是同一个领域。Algebraische Geometrie也研究代数方程和代数曲线的几何性质,以及与它们相关的代数结构。

因此,Algebraic Geometry和Algebraische Geometrie没有实质性的区别,只是使用不同的语言进行描述而已。这两个术语可以互换使用,表示同一个数学领域的研究。

Algebraische Geometrie MATHEKANAL

book: Algebraic Geometry Second Edition 代数几何(第二版) 高等教育出版社

高等几何

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参数化能不能做艺术品#参数化设计 #绕线画手作 40Hours参数化 javid

微分几何 Differential Geometry

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向量分析/微分幾何 鍾孟岳

分形几何 Fractal Geometry

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Mandalbrot Set Using Python Auctux

Mandelbrot set in Python ComputationalScientist

Mandelbrot Set in GeoGebra Kornél Rokolya

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How To Make Amazing Art With The Mandelbrot Set DawraMath

Using 48GB GPU RAM to Render 16K Mandelbrot Plots Jeff Heaton

黎曼几何

黎曼几何基础 南开大学(刘春根) 旭日天启

计算共形几何 Computational Conformal Geometry

顾险峰(s, u, )

几何建模 Geometry Modeling

Geometry Modeling Changkun Ou

极坐标

B2U11廣義角三角比與極坐標(111學年度) 郭炎明

圆锥曲线

Universal Hyperbolic Geometry Insights into Mathematics

椭圆,抛物线,双曲线为啥都是圆锥曲线?为什么长期能观测到的行星都是椭圆运行的?李永乐老师带你了解原因

图论 Graph Theory

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Graph Theory(Reducible)

集合论与图论(上)-哈尔滨工业大学(刘先生)

集合论与图论(下)-哈尔滨工业大学(刘先生)

圖論 張志鴻

图论 lily zhao

图论 Dayin HE

图学习 Yinan Zuo

算法概述 济公学院

四色问题 科学探索号

MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Spring 2015 MIT OpenCourseWare

图算法 Graph Algorithms Shusen Wang

“马”能不重复的走遍整个象棋盘吗?图论之骑士巡游问题 李永乐老师

哥尼斯堡七桥问题:什么样的图形可以一笔画? 李永乐老师

Advanced Graph Theory Computer Science and Engineering

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Algebraic Topology lectures Neil P Strickland

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Algebraic Topology Insights into Mathematics

同调论, homology theory

拓扑空间“圈的同调”之直觉几何想法的公理化研究。它可以宽泛地定义为研究拓扑空间的同调理论。

同调论 zh

分析一 - 臺大數學系 齊震宇 教授 臺大科學教育發展中心CASE

分析二 - 臺大數學系 齊震宇 教授 臺大科學教育發展中心CASE

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Coding Math: Episode 19 - Bezier Curves(Coding Math)

Coding Math: Episode 20 - More on Bezier Curves(Coding Math)

Bezier Curves Explained(Guidev)

The Beauty of Bézier Curves Freya Holmér

The Continuity of Splines Freya Holmér

一条曲线的诞生 太阳鸽鸽

组合数学/离散数学

Combinatorics/Combinatorial mathematics/Discrete Mathematics

离散数学是数学的一个分支,它研究离散的、不连续的数学结构和离散的数学对象。相比之下,连续数学则研究连续的数学结构和对象,如实数和连续函数。

离散数学主要关注离散的数学概念和离散的数学结构,这些概念和结构在计算机科学、信息科学和许多其他领域中都具有重要的应用。它涉及一系列的主题,包括但不限于:

  1. 集合论:研究集合及其性质、操作和关系。

  2. 图论:研究图(由节点和边组成的网络结构)及其性质、算法和应用。

  3. 逻辑:研究命题逻辑、谓词逻辑和逻辑推理,用于理解和构建正确的推理和论证。

  4. 组合数学:研究离散结构的组合方式和计数技术,如排列、组合、图的着色等。

  5. 计算理论:研究计算问题的本质、可解性和复杂性,包括自动机理论、形式语言和算法分析等。

  6. 离散概率论:研究离散事件的概率和随机过程,用于建模和分析离散系统中的不确定性。

离散数学在计算机科学中具有广泛的应用,例如算法设计与分析、数据库系统、网络和通信、密码学、人工智能等。它提供了一种抽象和形式化的方法来研究离散问题,并为解决实际问题提供了工具和技术。

离散数学概论 - 北京大学 刘先生

離散數學演習課(陳昭瑋老師)

离散数学概论 - 北京大学(刘先生)

北京大学__离散数学 知识资源世界(KnowledgeWorld)

Descrete Mathematics || Video Lectures Dr. Bilal

《离散数学-女版》知识点总结·考前突击【一个视频就够了】 大笑脸

《离散数学-男版》知识点总结·考前突击【一个视频就够了】 大笑脸

密码学 Cryptography

密码学 钱场

Foundations of Cryptography NPTEL-NOC IITM

Cryptography - Christof Paar Rahul Madhavan

信息安全概论(密码学)电子工程世界 共48课时 1天10小时44分43秒

Cryptography Computer Science

实用密码学 极客时间

银行密码系统安全吗?质数(素数)到底有啥用?李永乐老师11分钟讲RSA加密算法 李永乐老师

Predicting Crypto Prices in Python NeuralNine

区块链中的密码学 刘先生

数学_质数与RSA密码算法一 PengTitus

数学_质数与RSA密码算法二 PengTitus

RSA Private & Public Key Encryption in Python NeuralNine

RSA Encryption From Scratch - Math & Code NeuralNine

Linux 网络编程与加密 WIP s git

Linux 网络编程的相关知识密码学组建库 mbedtls 以及 sodium 的使用

如何实现一个 TLS 的网页请求客户端

将各项网络、密码学技术组合,实现互联网的自由访问

Secure Login System in Python NeuralNine

非对称加密原理及实现 wxnacy

PassGAN

加密解密 最初的晨曦

哈希

Hashing MIT OpenCourseWare MIT 6.006 Introduction to Algorithms, Spring 2020

Hashing in Python: Using Hashlib Library for Secure Hashing NeuralNine

MD5

MD5 - A completely broken secure hash algorithm mCoding

如何优雅的使用WSL 把布丢 md5sum

SHA 256

How Does SHA-256 Work? learnmeabitcoin

The unsolved math problem which could be worth a billion dollars.(Matthew Weathers)

Sketching and randomized data structures Ben Langmead

CRC-32

Whirlpool

Hash browns

hashcat s git

Aircrack-ng v

How to hack Wi-Fi networks ( Educational ) Kian Brose

计算机科学 Computer Science

机器学习 Machine Learning

信号处理

离散时间信号处理—奥本海姆(Discrete-Time Signal Processing-by Alan V. Oppenheim-2015年edx公开课 ) 令狐冲的钱旅游 v

数字信号处理(完整视频课程) yu lin

数字信号处理-王俊(北京航空航天大学) 中国大学MOOC-慕课

数字信号处理 吴镇扬 东南大学 Daily life

金融数学 Mathematical Finance

MIT 18.S096 Topics in Mathematics w Applications in Finance MIT OpenCourseWare

NPTEL MOOC - Probability and Stochastics for finance Z S

Mathematical Physics

Mathematical Chemistry

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Famous Unsolved Problems

Famous Unsolved Problems Aleph 0

Famous Math Problems Insights into Mathematics

The Simplest Math Problem No One Can Solve Veritasium

数学家曾经围攻的问题,至今未解决之世界近代三大数学难题之一哥德巴赫猜想(2018)李永乐老师 1+1

高斯:数学是科学的王后,数论是王后的王冠,歌德巴赫猜想就是王冠上一个璀璨的明珠

素数(七)哥德巴赫猜想与孪生素数猜想为何难以证明?妈咪说MommyTalk

哥德巴赫猜想 wiki

史上最精彩的一个数学谜题——费马大定理;李永乐老师6分钟带你了解民科费马 李永乐老师

折磨了人類三百年的難題 | 老高與小茉 Mr & Mrs Gao

罗辑思维 85 费马大定理

Millennium Problems UHCL Math Center

【黎曼】为数学而生的天才!极富才华和创造力,留下黎曼猜想价值百万美金!【天才简史

七大数学难题 Millennium Problems 美国克雷数学研究所 2000 v

杨-米尔斯存在性和质量缺口

黎曼假设/黎曼猜想?

NP完全问题

纳卫尔-斯托可方程的存在性与光滑性

霍奇猜想

庞加莱猜想

Birch 和 Swinnerton-Dyer 猜想

千年难题:七个悬赏1000000美元的数学问题 jd pdf v

The millennium prize problems pdf

神奇的数学 The Number Mysteries pdf

冰雹猜想 "Collatz Conjecture"(考拉兹猜想)

考拉兹猜想是由德国数学家Lothar Collatz在1937年提出的。它涉及一个简单的迭代过程,称为考拉兹序列。具体描述如下:

  1. 选择一个正整数n作为起始值。

  2. 如果n是偶数,将其除以2;如果n是奇数,将其乘以3并加1。

  3. 重复上述步骤,直到n变为1。

猜想是,无论起始值是什么,最终都能够得到n=1。尽管这个问题非常简单,但至今没有找到一个一般的方法来证明这个猜想。

许多人已经通过计算机程序验证了猜想在大量情况下成立,但没有找到一个普遍适用的证明。考拉兹猜想一直是数学中的一个未解问题,吸引了众多数学家和计算机科学家的关注。

解决考拉兹猜想可能需要创新的数学方法和技巧,或者可能需要对整数的性质有更深入的理解。尽管许多数学家在尝试解决这个问题,但目前为止还没有得出最终的解答。因此,考拉兹猜想仍然是一个开放的数学难题。

NP完全问题 NP Hard

目前,尚未找到一个确定的方法来证明P不等于NP。这是一个未解决的问题,被称为"P与NP问题",它是计算机科学中最重要且最困难的问题之一。

P类问题是可以在多项式时间内解决的问题,而NP类问题是可以在多项式时间内验证解的问题。要证明P不等于NP,需要证明不存在一个多项式时间的算法可以解决NP完全问题。

虽然还没有找到确凿的证据,但一些计算机科学家和研究人员提出了一些可能的证据和观点来支持P不等于NP的假设。其中一些观点包括:

  1. 通过尝试在多项式时间内解决NP完全问题,许多研究人员已经花费了大量时间,但尚未找到有效的算法。

  2. 如果P等于NP,那么许多重要的计算问题将具有多项式时间的解决方法,这可能会对密码学、优化和许多其他领域产生重大影响。

  3. 许多问题在实践中被证明是非常困难的,需要指数级的时间来解决,这表明它们不太可能属于P类问题。

  4. 如果能够证明P不等于NP,这将是计算机科学的重大突破,对理论计算机科学和现实世界中的许多应用都将产生深远的影响。

尽管有这些观点和证据支持,但要正式证明P不等于NP仍然是一个开放的问题。解决P与NP问题是计算机科学领域的一个重要研究方向,许多科学家和研究人员仍在努力寻找解决方案。

如果能够证明P不等于NP,将对理论计算机科学和现实世界中的许多应用产生深远的影响。以下是一些可能的影响:

  1. 算法设计:证明P不等于NP将意味着许多NP完全问题(例如旅行商问题、布尔可满足性问题等)没有多项式时间的解决算法。这将迫使研究人员开发更高效、近似或启发式算法来解决这些问题。

  2. 密码学:许多现代加密算法的安全性基于NP完全问题的困难性。如果P等于NP,意味着这些问题可以在多项式时间内解决,那么当前的加密算法将不再安全。证明P不等于NP将为密码学提供更可靠的基础,推动开发更强大的加密算法。

  3. 优化问题:许多实际应用中的优化问题,如资源分配、路径规划、调度等,可以被建模为NP完全问题。证明P不等于NP将意味着这些问题没有多项式时间的解决算法,但可能会鼓励发现更高效的近似算法和启发式方法来处理这些问题。

  4. 人工智能:许多机器学习和人工智能任务涉及到复杂的推理和搜索问题,它们可能与NP类问题相关。证明P不等于NP可能会促使研究人员寻找更高效的算法和方法来解决这些问题,推动人工智能领域的发展。

  5. 算力需求:如果P等于NP,意味着许多复杂问题可以在多项式时间内解决,这将对计算机算力要求产生重大影响。证明P不等于NP可能意味着某些问题在实际中仍然是困难的,需要更强大的计算资源来解决。

这只是一些可能的影响,证明P不等于NP将对计算机科学和现实世界中的许多其他领域产生深远的影响,推动算法设计、密码学、优化、人工智能和计算机算力的发展。

当涉及到"P与NP问题"以及相关资料时,有许多经典的计算机科学文献和研究资源可供参考。以下是一些相关的资料和资源:

  1. 书籍:

    • "Introduction to the Theory of Computation" by Michael Sipser

    • "Computational Complexity: A Modern Approach" by Sanjeev Arora and Boaz Barak

    • "The Nature of Computation" by Cristopher Moore and Stephan Mertens

    • "Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid" by Douglas Hofstadter (探讨了数理逻辑和计算机科学的关联)

  2. 论文和研究文章:

    • "P, NP, and the Search for the Impossible" by Scott Aaronson

    • "The P versus NP Problem" by Lance Fortnow

    • "The Status of the P versus NP Problem" by Stephen Cook

    • "A Personal View of Average-case Complexity" by Russell Impagliazzo

    • "The P vs NP Problem: A Computational Complexity Perspective" by Christos H. Papadimitriou

  3. 学术会议和期刊:

    • Association for Computing Machinery (ACM)

    • Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    • Symposium on Theory of Computing (STOC)

    • Conference on Computational Complexity (CCC)

    • Journal of the ACM (JACM)

    • Journal of Computer and System Sciences (JCSS)

这些资源将提供深入了解P与NP问题及其相关领域的理论和研究的机会。此外,还可以在计算机科学相关的学术数据库(如ACM Digital Library、IEEE Xplore等)上搜索相关论文和文章。请注意,该领域的研究是活跃且不断发展的,因此您可能还会发现一些最新的研究成果和讨论。

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