为欧拉辩护(译诗收藏)

为欧拉辩护(译诗)

——对E. T. 贝尔将阿基米德、牛顿和高斯列为有史以来最顶尖的三位大数学家一事[①]的回应

原作:Bill Dunham、Charlie Marion

翻译:徐国强,感谢刘钝老师悉心指正

在我们让你离开之前,

你的选择已坚如磐石。

考虑到我们骨鲠在喉,

贝尔,请慎重地宣布那荣衔。

且莫紧张,缓下结论,

请先倾听我们的心声。

或许让你心烦,或许庸人自扰,

我们将帮你把选择完善一新。

年迈的阿基米德,还有牛顿与高斯,

尽管他们理应跻身至尊三清

在数学那荣耀的殿堂里,

不妨为另一位大师留出一席。

没有了巴塞尔的吟游诗人,

贝尔,你无疑已经忙中出错。

我们的投票全为了欧拉的名份,

他的歌唱已倾诉了一切理由。

鸿篇巨制[②]――壮哉伟业,

渊博与深奥贯穿始终。

欧拉是否能与精英为侣?

毋庸置疑,尽在情理之中

想想他如何依次的求和,

自然数平方的倒数作为通项,

多么艰深的计算——你将晓得,

他算出了六分之π的平方。

我们因未见其名而万分惊诧,

欧拉竟没和你册封的圣者同伍。

在你的名人殿堂里没有了他,

你的判断不成了丹纳式翻晒?[③]

是时候了——将荣誉归还你所遗漏的人,

这样才能使你的职责更佳。

将杰出的欧拉加进你的名单,

敲响大钟[④]挽回他的声誉。

A Response to E.T. Bell's Listing of

Three Mathematicians Only Under the

Summus Heading: Archimedes, Newton and Gauss

Bill Dunham & Charlie Marion

Before we let you get away,
Your choices set in stone,
Consider what we have to say:
E.T. O, please Call home!

Stop the presses! Hold that thought!
And listen to our voices.
Ruffled, even overwrought,
We'll supplement your choices.

Old Archie, Isaac, C. F. Gauss--
Though each deserves a floor
In mathematics' honored house,
Make room for just one more.

Without the Bard of Basel, Bell,
You've clearly dropped the ball.
Our votes are cast for Euler, L.
Whose OPERA says it all:

Six dozen volumes--what a feat!
Profound and deep throughout
Does Leonhard Euler rank with the elite?
Of this there is no doubt.

Consider how he summed, in turn
The quite elusive mix
Of one slash n all squared--you'll learn
he got pi(squared) slash six.

We're shocked we did not see his name
With those you justly sainted.
No Euler in your Hall of Fame?
Your judgment's surely Taine-ted.

It's time to honor one you missed.
To do your duty well.
Add worthy Euler to your list.
And save him by the Bell.

原载《科学时报》2003年1月17日


 
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[①]贝尔的原话是:“阿基米德、牛顿和高斯他们三人在伟大数学家当中单独构成一个档次。”《大数学家》中译本,台湾九章出版社,1998年,221页。诗人在这里为欧拉未能与他们并列抱不平。

[②] 直译为“七十二卷”,贝尔原书称“据估计,要出版已经搜集到的欧拉著作,将需要大4开本60至80卷。”

[③] 丹纳是法国史学家兼文艺批评家,有人批评他只采用有利于他理论的材料,抛弃一切抵触的材料,主观倾向严重。

[④] 这里是双关语,Bell在英文中意为“钟”。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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