闵科夫斯基不等式证明范式有什么好处啊

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-20 08:29 标签： 闵科夫斯基和
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闵科夫斯基空间、罗氏几何、黎曼几何这三者的联系、区别分别是什么？
提问时间： 12:01:49
能不能深入浅出的讲一下 深谢 （忽略**几何和**空间不是一个概念这个问题 我找不到好的形容方式 我是问这些数学概念的数学基础、数学性质之间的联系与区别）
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流形就是空间的一般推广，如果定义距离就更好理解了。 微分几何和微积分有密切联系，引入了微分形式和体元这些概念可以更好的表述高数里学过的曲线积分，曲面积分什么的。 李群是流形，所以研究李群的时候可以把流形中很多的东西搬过来。 @_@微分几何主要还是告诉你一个idea 而不是一个算法 也就是告诉人们看待事物（对象）以及处理事物（对象）的数学方法 本质上应该不依赖于怎么量化或者怎么参数化这个事物（对象） 所以应该存在一种更高层更抽象更本质的描述事物（对象）的方式 自然也会希望有对应的实质上不依赖量化不依赖参数化选取的描述对象处理对象的方法 什么切空间，切向量，切丛，李代数，李括号，拉回 等等概念，就是为了实现这个目标，创造出来至少能让大家不自说自话公理化的语言 基于这个idea 很多传统解决方案的数学操作可以得到进一步改进 当然也可能能创造出前人并没提出过的方法 以上是一点浅见。解析几何，概率论的人说没用过矩阵。 只能说这几门你都白学了。 @_@学的数学课，数学分析，解析几何，概率论数理统计都觉得能在专业方面有用途的，能用上的 行列式，矩阵，线性空间，线性变换，欧几里得空间,辛空间 上述的所有线性代数概念都在 数学分析 解析几何 概率论数理统计中有大量的应用 数学分析: 数学分析的一个重要的研究内容就是欧几里得空间之间的函数的性质 对于可微函数, 微分是一个矩阵, 这个矩阵的一些 退化/不退化 可以局域上说明函数的性质, 隐函数, 反函数 不/存在, 和隐函数反函数的连续/光滑/微分性 黎曼积分的变换雅克比矩阵, 或者更广义勒贝格积分变换的雅克比矩阵 辛空间主要在理论力学里面用到比较多, 哈密顿力学什么的, 就是一组特殊微分方程 解析几何: 解析几何的一个重要研究内容就是欧几里得空间上的代数曲线, 曲面, 代数多样体(-_-) 的特性 其中线性变换在解析几何里面有个重要的几何表示, 拉伸, 镜面反射, 旋转, 投影 特征值,特征向量: 特征向量对应一个旋转轴, 特征值就是在这个旋转轴上的拉伸程度, 如果是负的还顺带镜面反射, 0的话就是把这个方向坍缩 概率论数理统计: 数理统计完全不知道是干啥的. 概率论可以看成有限测度分析, 要是看成基于实数集的有限测度分析的话, 就是实分析了, 上面的积分变换可以利用 多维高斯随机变量的叫啥来着的协变矩阵还是协方差矩阵的 广义随机变量的叫啥来着的协变矩阵还是协方差矩阵 离散马尔可夫过程的状态转移矩阵 种种. 因为 数学分析 解析几何 概率论和数理统计能在专业方面有用途, 用得上, 所以上述线性代数概念能在专业方面有用途用得上. 有用传递公理: 如果A在B中有用途, 用得上, B在C中有用途, 用得上, 得到, A在C中有用途,用得上。
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