封与疯

Results 19 issues of 封与疯

### 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**...

### 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...

### 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)

![image](https://user-images.githubusercontent.com/69034009/234090128-f07c67b5-dd82-47b7-bc5f-a5bdc87f28e9.png) **和 差** 两行可以合并

### 问题起因: Page 18 | Chapter 4 矩阵 中 ![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/3bbd97c1-a8a0-4b5b-90e7-1d715a45a181) **外积展开**: 向量->矩阵,再求和 ### 发现问题: Page 2 | Chapter 2 向量运算 中 ![屏幕截图 2023-05-22 153445](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/6fa10d4a-b13a-4d0a-8c82-b34325df61da) Page 29 | Chapter 2 向量运算...

![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/1775dd34-674a-44a4-a49c-f2ee208feaf3) ### 问题分析: 一般而言, 只有 **起点为原点** 的向量, 才能用 **指向某点的向量** 缺省代称 ![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/c2a70577-ddf5-413c-8952-98d7505c7414) 上图摘自 Page 4 | Chapter 2 向量运算 ### 改进建议: 向量 **a** 减去向量 **b**,得到向量 **a** – **b**,其对应箭头 从 向量**b**的终点 指向...

**pdf:** ![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/ecf8fe2f-eff1-44e8-a174-3ee871bdb781) **实体书:** ![IMG_20230812_194726_edit_4153968103372403](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/e0a9fb66-0e30-4298-ab45-0b5fbcaa1471)

![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/44b13a42-4209-4316-be7a-957cc2f9ad6f) Page 18 中: ![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/3338e0a1-8859-4017-9f91-f5b5b974475b) ![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/69034009/579a3a8b-1b5e-4b3f-b0d9-464d541af8a2) 所以应该是B=I时,对应的应该是 **式32**