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盲人摸象與辨別拜登前任,本質(zhì)就是投影

2023-03-25 10:39 作者:計算老司機  | 我要投稿

1 盲人摸象的故事

小時候就聽過盲人摸象,一直好奇為甚么單個盲人摸不出是大象,而合在一起能琢磨出來。

去問老師,他說要理清局部與整體,我有點似懂非懂。

去問父親,他說凡事偏聽則暗,兼聽則明。

等我大學學習到高等數(shù)學中的函數(shù)展開,頓時明白:一切都是投影!

盲人摸象就是一種投影、一種收集局部獲得全局的方法

2 猜猜我是誰

當有人試圖跟你描述某位名人,他可能告訴你:這位名人當過總統(tǒng)、黃頭發(fā)、喜歡發(fā)推特、說話很別致。你大概就能猜到他說的是誰了!如果要用這一招區(qū)分拜登和他的前任,用幾個特征就夠了(如下圖)。這就是投影 – 用簡單、共有屬性的組合去描述復雜的事物。 老司機這么講態(tài)密度投影,你還覺得各種投影很枯燥嗎?

3 有分有合,化繁為簡

單個盲人或特朗普總統(tǒng)單個特征,都無法確定被描述對象,因為它唯一。我們做態(tài)密度分析也是如此,所以需要投影后的原子軌道做二次組合分析。這并不難,運用一點數(shù)學,例如積分,就可以進一步把復雜態(tài)密度圖簡化為多個區(qū)段。倘若利用分子軌道和晶體場理論進一步做歸屬,即區(qū)段分析,數(shù)據(jù)很快就能展示它背后的物理意義,并給出明確的結論。這樣做數(shù)據(jù)分析,寫論文不會再干巴巴、無話可說,數(shù)據(jù)展示也是化繁為簡、精準體現(xiàn)要論述的物理概念和化學機制。

區(qū)塊分析的前提是通過投影和積分獲取了很多細節(jié),然后收回來歸納出認識

不是這么說說,咱們隨便找一下頂刊論文,這樣的例子屢見不鮮。例如Nature Chemistry上這篇有加州大學伯克利分校的Ceder教授就非常形象地給我們展示了這種分析方法,用示意圖就能把復雜的科學問題講清楚:Li-O-Li引入了新的狀態(tài),和Mn的電子態(tài)混合,使得這種材料有獨特的Mn/O雙氧化還原特征。了解Cede教授的朋友可能知道,他個人論文引用超過10萬,H因子高達160。他的多篇Science/Nature都用到了這種分析。

就在明天(3月26日),老司機態(tài)密度計算與分析,首次直播。感興趣請加微(jisuanlaosiji),今年僅此一次直播,錯過就只能看錄播了。


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