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李导数与协变导数有什么联系?

一 性质上的异同点

李导数 $\mathcal{L}_V$ 和协变导数 $\nabla_V$ 有很多共同点:

  1. $\mathcal{L}_V$ 和 $\nabla_V$ 都保持张量的型号,即都是 $\mathcal{T}^p_q(M)$ 到 $\mathcal{T}^p_q(M)$ 的映射。 $\mathcal{T}^p_q(M)$ 表示 $M$ 上全体 (p, q) 型光滑张量场的集合

特别地,对于 (0,0) 型张量场,也就是标量场 $f\in \mathcal{F}(M)$ ,有 $\mathcal{L}_V f=\nabla_V f=Vf$ 。

运行时拉取 Jupyter Widgets UI 组件的状态

先看一段 Jupyter Notebook 中的代码:

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import time
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display

slider = widgets.IntSlider()
display(slider)

while True:
    print(slider.value)
    time.sleep(1)

运行上面的代码,IntSlider() 会显示一个可交互的滑块小组件。当用户滑动滑块时,它的值应当改变,变化的值应当可以在 while 循环内打印出来。

2023 年 3-6 月工作总结

给从今年三月到现在断断续续的工作做一个总结

1 RTL-SDR & PYNQ-Z2

1.1 现有工作

这个工作是将 RTL-SDR 通过 USB2.0 与 PYNQ-Z2 连接来配合使用。RTL-SDR 将射频信号下变频为基带信号;PYNQ-Z2 通过 USB2.0 接口接收 RTL-SDR 返回的基带信号,并使用 FPGA 进行信号处理。最后,可以在 PYNQ Jupyter Notebook 中实现一个简单的 FM 收音机的网页应用。

Python 协程/异步IO

最近做项目用到 Python 协程/异步,现在总结一下:

导入

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import asyncio

如果在 IPython 环境里使用,需要加两行:

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import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
import asyncio

协程

协程(coroutines)是 Python 异步编程的核心。一个 coroutine 要用 async def 来定义。

开发板通过 PC 连接互联网

Windows

在控制面板中设置能上网的网卡,共享给以太网。此时以太网的 IP 会变成 192.168.137.1

然后在开发板终端中设置网关为 192.168.137.1 即可:

sudo route add default gw 192.168.137.1

IP 设置为 192.168.137.x,x 不是 1 和 255(网关地址和广播地址)就行:

给 Linux 增加 swapfile

Xilinx 的工具链也太占内存了,有时候会导致系统死机。。毕竟我这个小破本才 8G 内存。没办法,只能加虚拟内存了。

增加了 swapfile 之后就好很多了:

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sudo swapoff /swapfile
sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=16384
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

在 Windows 中挂载 EFI 分区的方法

为了在 Windows 中挂载 EFI 分区,我们可以在 PowerShell 中运行如下命令

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diskpart
list disk  # make sure which is the disk that contains the EFI partition. usually 0
select disk 0
list partition # make sure which is the EFI partition. normally 0
select disk 0
assign letter=z

然后我们就将 EFI 挂载为盘符为 Z 的盘了。

高维空间中的旋度是什么?

微分形式

在介绍旋度之前,我们得先介绍一下微分形式和外微分算子。

一个 n 阶形式可以定义为一个交替多重线性映射 \(\omega:(T_pM)^n\rightarrow \mathbb{R}\) 。它把多个向量映射成一个实数。另外,它还满足交替性,即交换两个输入向量,输出多一个负号。

赝矢量到底是什么?

我们在物理书中经常看到所谓“赝矢量”(pseudo-vector)和“赝标量”(pseudo-scalar)的说法。

其实,在 3 维流形上,“赝矢量”是两个切矢量的外积 \(v\in T_pM\wedge T_pM=\bigwedge^2(T_pM)\) ,“赝标量”是三个切矢量的外积 \(s\in T_pM\wedge T_pM\wedge T_pM=\bigwedge^3(T_pM)\) 。

一文入门微分几何(物理人版)

前言

作为物理人,你很可能听过张量、微分形式、外代数、联络/曲率 … 等等概念的其中一个或者多个。但是你可能像我一样,每次听到这些概念的时候都感觉云里雾里。因此,本文旨在帮助物理人,为这些彼此紧密联系的诸概念进行一个梳理。

性价比极高的公式

以下的公式能给解题带来极大的方便

一、高斯积分

\[I_n = \int_{0}^{\infty}x^n e^{-b x^2}\mathrm{d}x %= %\left\{\begin{aligned} %\end{aligned}\right. \]

如下是一个方便的记忆方法:

首先记住

\[I_0 = \frac{1}{2}\sqrt{\frac{\pi}{b}},\quad I_1 = \frac{1}{2}\frac{1}{b}\]

其次有

矢量乘积法则的简洁证明

相信第一次学矢量微积分的小伙伴都对矢量的乘积法则非常头疼:

简单难度:

\[\nabla(fg)=f\nabla g+g\nabla f\]\[\nabla\cdot(f\mathrm{A})=f\nabla\cdot\mathrm{A}+\nabla f\cdot \mathrm{A}\]\[\nabla\times(f\mathrm{A})=f\nabla\times\mathrm{A}+\nabla f\times\mathrm{A}\]

困难难度:

\[\nabla\cdot(\mathrm{A}\times\mathrm{B})=\mathrm{B}\cdot(\nabla\times\mathrm{A})-\mathrm{A}\cdot(\nabla\times\mathrm{B})\]

地狱难度:

洛伦兹变换的几何直觉

你不需要知道任何公式,也能对狭义相对论的各种现象(尺缩钟慢、双生子佯谬等)拥有直观的认识。


对伽利略变换做一点小小的修改

先来看经典的伽利略变换。在t-x图里,伽利略变换体现为剪切变换。点沿着平行于x轴的直线滑动。