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作者 wallowes 在 PTT [ Math ] 看板的留言(推文), 共153則
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1F推: 把0.5提出來然後通分,分子是32,分母是31.64휰.3604/23 23:22
2F→: 31.64휰.3604/23 23:22
3F→: 31*0.36 ptt沒辦法顯示另一種乘號04/23 23:23
4F→: 31.64*0.3604/23 23:24
9F推: 問AI看看,你直接截圖去問AI04/01 01:13
4F推: BH是三角形ABC的高03/27 12:37
5F→: O是B正交投影到平面PAC的點03/27 12:37
6F→: BH*cos theta=OH03/27 12:38
7F→: 這題蠻有意思的03/27 12:38
8F→: 三角形AOH是直角三角形,可以用ABO跟BHO以及ABH推出03/27 12:40
9F→: 來03/27 12:40
10F→: 也可以用逆三垂線定理03/27 12:40
11F→: 因為BO垂直於平面PAC,BH垂直於AC,所以HO垂直於AC03/27 12:41
12F→: 最後在等腰三角形APC畫一條垂線AM03/27 12:51
13F→: 則角HAO=角CAM,可以求出AM03/27 12:52
14F→: MC^2=AC^2-AM^203/27 12:52
15F→: CP=2*CM03/27 12:52
9F推: 問了一下AI03/07 00:25
10F→: 若在C可微則R^2可微03/07 00:25
11F→: 但R^2可微C不一定可微03/07 00:25
12F→: 因為C的證明是從任何角度逼近但R^2只從兩個方向逼近03/07 00:26
13F→: 不過AI有說C可微iffR^2可微03/07 00:31
14F→: 但他說R^n(n>=3)之後,因為沒辦法保持角度03/07 00:31
15F→: 只有在 2 維空間,向量的旋轉剛好可以用代數乘法完03/07 00:32
16F→: 達,這才讓 Cauchy-Riemann 方程式成為可能。03/07 00:33
17F→: 以上是Gemini的回答03/07 00:34
18F→: 我怎麼覺得Gemini比Chatgpt強很多的感覺03/07 00:34
19F→: Chatgpt現在一直偷看我過往對話來猜測我的喜好...03/07 00:34
20F→: 中間漏字若滿足柯西黎曼方程式則C可微iffR^2可微03/07 00:40
21F推: 所謂的R^2不是x是輸入y是輸出嗎?03/07 01:27
22F→: 既然輸入端只能走x,所以只能從x兩端逼近來證明03/07 01:27
23F→: 但z平面是同時以x,iy來表達輸入03/07 01:28
24F→: 那就能從任何角度逼近03/07 01:29
25F→: 應該是我搞錯了,AI糾正我了03/07 01:34
26F→: 有點久沒碰複變分析了03/07 01:35
27F→: 我想成了y=f(x)03/07 01:40
28F→: AI是說,2維以上沒辦法有完美的乘除法03/07 01:47
29F→: 所以那些導數定義在3維以上就不可行了03/07 01:47
30F→: ">2維,不是2維以上"03/07 01:48
31F→: AI說矩陣乘法不具備交換率,且矩陣沒有除法03/07 01:55
32F→: 那導數連定義都沒辦法算03/07 01:56
33F→: 修正"是向量沒有除法"03/07 01:56
21F推: 應該是說來自二維空間的向量的外積01/01 23:25
22F→: 比方說原本的二維空間是x、y,那外積只會產生z方向01/01 23:26
23F→: 面積01/01 23:26
24F→: 這就是有向面積的意思,就是垂直於原本面積的方向01/01 23:27
25F→: 但面積的大小又只是原本面積的大小01/01 23:28
26F→: 這就是無向面積01/01 23:28
27F→: 來自三維空間的向量的外積01/01 23:28
28F→: 才不會是單純的z方向,只能以+或-表示01/01 23:28
29F→: 是因為來自二維空間的向量的外積才只會有+、-方向01/01 23:29
30F→: 因為他必定垂直於x跟y張成的面積,那方向只會是z01/01 23:30
31F→: 但現在考慮x、y、z張成的體積,要垂直於這個體積的01/01 23:33
32F→: 表達就不會是單純的+、-01/01 23:33
33F推: 哇,說錯很多01/01 23:37
34F→: 兩者都是x、y張成的平面01/01 23:37
35F→: 但前者的垂直方向只會是z,也就是+、-的意思01/01 23:38
36F→: 後者的方向就沒有侷限在z的方向了01/01 23:38
37F→: 所以這時候不會單純的用+、-表達01/01 23:38
38F→: 不對01/01 23:40
39F→: 是前者是沒有z方向,只能以+、-表示方向01/01 23:40
40F→: 後者才有z方向...01/01 23:40
41F→: 我應該先釐清再回答的01/01 23:41
42F推: 一開始說的好像才是對的,被gpt誤導了?01/01 23:48
43F→: 後者是兩個來自三維空間的向量的外積01/01 23:49
44F→: 所以展開的平面不會再在x-y平面上了01/01 23:49
45F→: 所以垂直的方向也不再是z01/01 23:49
46F→: 這樣就對了吧...01/01 23:50
1F推: 可以用偏微分代表x跟y是線性獨立,你舉的例子y=2x,08/28 16:23
2F→: 感覺不用偏微分,甚至f(x,y)感覺都不成立。08/28 16:23
11F推: https://myppt.cc/hTjzO08/19 15:53
1F推: log Z啊,用brunch來區分principal brunch是08/08 19:26
2F→: -π<θ<=π08/08 19:27
1F推: 你把問題貼給Chatgpt,他會證明給你看三種不變性:04/11 15:47
2F→: 1. 平移不變性04/11 15:47
3F→: 2. 微分不變性04/11 15:47
4F→: 3. 尺度不變性04/11 15:47
5F→: 我看了第一個證明,令v(x,t)=u(x-y,t),y是常數04/11 15:47
6F→: 很容易就證出來了,你就分別對t、x偏微分兩次,就04/11 15:47
7F→: 能把u改寫成v了。04/11 15:47
8F推: 原式的u(x,t)就被u(x-y,t)取代,得證。04/11 15:55
14F推: 修正一下,這技巧叫變數變換法,解常微分方程式的才03/21 12:44
15F→: 叫做參數變異法。03/21 12:44
8F推: 課本的解法只用了參數變換法,你的解法才是分部積03/21 09:26
9F→: 分法,基本上能不用分部積分法會比較簡單。03/21 09:26
10F推: 這題的巧妙是令u=x+5後,乘法的分配率就可以用了,03/21 09:45
11F→: 因為(x+5)^-14你乘不進去。03/21 09:45