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Book_3_《数学要素》 | 鸢尾花书:从加减乘除到机器学习;上架;欢迎继续纠错,纠错多的同学还会有赠书!

Results 29 Book3_Elements-of-Mathematics issues
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![image](https://user-images.githubusercontent.com/30902598/204427016-c162d284-cfb1-442d-bb9c-f1fa73fcc184.png) 改成下面这样? ”对称矩阵 是元素相对于主对角线轴对称的方阵”

### 样书 ![IMG_20230506_172912](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236616103-11600d05-11b6-45c2-9dc5-97eabbc83738.jpg) ### pdf ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236616126-0371284f-99db-4730-9750-5f9aa53aa30a.png) ### 代码 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236616093-e4fbbc31-c949-43db-89ae-64347f361672.png)

### 以鸡兔初始比例一样高为例 ### pdf ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236622629-5471abef-76e8-4725-afe9-0107bb280d22.png) 保留 **3** 位小数, 第 **8** 夜达到平衡 ### streamlit ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236622744-66fdfcd1-69b7-4875-a6df-b17201187ecd.png) 保留 **7** 位小数,第 **21** 夜达到平衡 注: 原代码中 夜数只有20, 无法找到平衡状态,于是将夜数更改为30 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236622937-065aa71d-1424-4205-a36f-988f1a9000d1.png) ### 一边计算, 一边舍入 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236624019-c34bb3df-c389-4be1-aa64-0af27c437a93.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/236624008-91cdf6e1-040c-4616-bfae-dd5ceb24c000.png) **不一致**...

添加plt.show()的调用,可以直接运行python文件,看到结果

### 原文参考 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235497452-1d01752d-9a55-4b9c-9c97-264955046c33.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235479815-1ae8561a-5dd7-437a-aaee-09f08ebe216c.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235479961-41b033c7-acbd-4f4a-a1a4-862e884183d1.png) 一开始只是找到点 "笔误", 但就此展开调查后, 卡了我一晚上 可以说, 这是一个 **术语害人** 的典型案例 ### 极值的广义定义 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235490960-a36e0bd2-f6ad-4c49-98e0-a26097807970.png) > 极值(extremum)意指在一个**域**上函数取得**最大值或最小值**的点的函数值 广义的"极值",是不同视角(域)下的 广义的"最值" > 这个域既可以是一个 邻域 ,又可以是 整个定义域 (这时极值称为最值) 狭义的"极值",也就是我们熟悉的"**函数极值**", 是 **邻域** 上的...

### 优化建议1 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235629379-d3d7ebc3-f9ab-4ba9-ba1b-b1683ca9fa2c.png) 建议补上限制条件 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235631889-e5e4edc6-685e-45c6-9619-f074de9a2b60.png) 虽然下一小节提到了"一阶导数和二阶导数均为0"的情况, 但没必要让人"回马枪" ### 优化建议2 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235634759-9a53b966-550f-44ed-b786-af9c73def0ee.png) 二阶导数的图像的 **红叉点** 应该落在 函数 上,而非 坐标轴 ### 错误(准确来说,是疑惑) 样书中 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235638160-cc776627-64e3-4c64-a40f-56bc0a7de842.png) 最新pdf ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235638350-00ea1a51-b3d9-4c18-9507-c9cf0c2ffbd8.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235638437-bdb53665-12f1-41c0-bf49-7faa9f245c5c.png) 一开始以为是 没来得及勘误,但是 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235638776-d78e24a8-666c-4fba-8e4c-c89203bf89fc.png) **???** 然后我看看这个问题最早在什么时候解决的(翻history) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/235640893-0289cf46-0c77-4baa-99e2-9a25f24a850f.png) 全看完了,最早的...

《Book3_Ch13_二元函数__数学要素__从加减乘除到机器学习》中 公式28 应该是[x2,x1]T

加入了requirements.txt文件, 方便创建项目环境.

好! 难得有这样优秀的基础数学教程, 受益匪浅! 有两个问题: 1. (25)式和上面的一句话并不对应, 表面上看, 其仅表达了稳定状态pi一夜的变化过程. 是否应该为T加上k次幂(k是达到稳定状态时的幂次), 并且左侧的pi写成pi(0)? 2.图19中,是否应该解释一下除了红色和紫色之外的其他颜色箭头向量的含义, 或者, 能否使用紫色虚线代替这些箭头, 以表示这些都是pi(0)向稳态趋近的中间过程, 显得更直接? 另外, 临近紫色箭头的那个颜色和紫色很接近, 不仔细想, 实在是很难读懂图19. 再次感谢!

### 原文: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/230821132-a9125ba4-da1a-4948-ba59-711432dcab77.png) ### 拓展: **多面体欧拉定理** ![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/230821299-f2fd9987-4a89-47b9-9a59-6d86374d3dc0.png) 参考自: [关于欧拉公式v-e+f=2的两个应用(知乎)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/109332302)