关于四维的问题

本文探讨了人类难以想象四维空间的原因,从教学方法、认知限制及数学抽象能力等方面进行了分析,并尝试解释高维空间的概念及其在现实世界中的体现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

知乎:为什么人类想象不出四维的空间?
https://www.zhihu.com/question/40217873/answer/91882011?group_id=701375890050789376

[quote]很想知道高维空间是怎样的
物理学认为高维坍缩成小尺度了 是什么意思 理解不了?
还有就是二元方程用平面 三元方程可以用立体
多元方程怎么用几何表示?
有人说人类的大脑是三维结构的无法想象出四维,这有什么关系嘛?理解不了
还有生活中有没有体现高维的东西?[/quote]
我说:
[quote]0. 教学是线性的(书是字符 一维的, 老师讲课 一维的, 文章一维的)
1. 人类智商低 (初中 教学只能教到二维)
2. 学的不够(在高中期间 大量的升维 思维练习 , 数字化, 抽象化 )(楼主在这里掉队了)
3. 知识被垄断了( 大学学习的高数 可以简单把三维变方程,用方程变换 来进行思考, 线数把方程 维度无限推高) ;[/quote]

再看一下下面的代码..............
基本是如何接手这样的代码呢?
        $goods = M("SightGoods")->field('id')->where(array('sight_id'=>$id))->select();
if($goods){
$ids = array();
foreach ($goods as $v) {
$ids[] = $v['id'];
}
if(count($ids) > 0){
$orderWhere['gid'] = array('in',$ids);
$orderWhere['comment_status'] = 2;
$orderWhere['goods_type'] = 'sight';
$orders = D('SightOrderView')->field('id')->where($orderWhere)->select();
if($orders){
$oids = array();
foreach ($orders as $v) {
$oids[] = $v['id'];
}
if(count($oids) > 0){
$page = $page-1;
$pageCount = 10;
$limit = $page*$pageCount.",".$pageCount;
$comment = M('OrdersComment')->where(array('oid'=>array('in',$oids)))->limit($limit)->order('create_time DESC')->select();
if($comment){
foreach ($comment as &$v) {
$user = M('Users')->field('mobile,openid,nickname,email,img,sex,ind_signature')->find($v['uid']);
$user['img'] = $this->eve->arrangeUserImgPath($user['img']);
$v['user'] = $user;
$imgs = M('UserAlbum')->field('image_path')->where(array('obj_id'=>$v['id'],'image_type'=>1))->select();
$images = array();
if($imgs){
foreach ($imgs as $img) {
$images[] = $this->eve->arrangeUserImgPath($img['image_path']);
}
}
$v['images'] = $images;
}
$this->apiRetrun(1,'ok',$comment);
}
}
}
}
}
$this->apiRetrun(0,'no data');
}


这是一个人类典型的多维度思考方式的自然体现

我要说的是学习编程的人应该用升维练习来解读
在MATLAB中解决四维优化问题,我们通常指的是对一个具有四个变量的数学函数进行最优化。最优化可以分为两大类:最小化或最大化目标函数。四维优化问题意味着目标函数依赖于四个独立变量。在MATLAB中,可以使用不同的优化工具箱和函数来处理这类问题,其中包括`fminunc`、`fmincon`、`ga`(遗传算法)、`simulannealbnd`(模拟退火算法)等。 在使用MATLAB解决四维优化问题时,需要遵循以下基本步骤: 1. 定义目标函数:创建一个MATLAB函数文件,该文件接受一个四维向量作为输入,并返回一个标量值作为输出,该值是需要最小化或最大化的函数值。 2. 设置优化选项:使用`optimoptions`函数设置与特定算法相关的选项,例如算法的选择、迭代次数、容忍度、梯度信息等。 3. 调用优化函数:使用相应的优化函数(如`fminunc`或`fmincon`)并传入目标函数、初始猜测、优化选项等参数来求解问题。 4. 分析结果:优化函数执行完毕后,会返回一个解向量和一些其他输出信息,如目标函数值、迭代次数等。根据这些结果可以分析优化过程和结果。 示例代码片段可能如下所示: ```matlab function [fval, x] = solveFourDimOptimization() % 定义目标函数 objective = @(x) (x(1)-1)^2 + (x(2)-2)^2 + (x(3)-3)^2 + (x(4)-4)^2; % 设置初始猜测 x0 = [0, 0, 0, 0]; % 设置优化选项 options = optimoptions('fminunc', 'Algorithm', 'quasi-newton'); % 调用优化函数 [x, fval] = fminunc(objective, x0, options); % 输出结果 fprintf('最优点为: [%f, %f, %f, %f]\n', x); fprintf('目标函数的最小值为: %f\n', fval); end ``` 在上述代码中,我们定义了一个四维空间中的平方和函数作为目标函数,并通过`fminunc`函数来找到这个函数的最小值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值