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范畴论最新娱乐体验_范畴论毫无意义(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

范畴论

AI数学挑战：60位数学家联手出难题 𐟎‰ 重磅消息！Epoch AI携手60多位顶尖数学家，包括陶哲轩，推出了全新的数学基准FrontierMath。然而，这次AI的表现却让人大跌眼镜！𐟘𑊊𐟓Š 数据惊人： AI解题的正确率竟然不到2%！ Claude、GPT、Gemini等大模型全都失利。数百道原创高难度数学题，让AI们束手无策。 14枚IMO金牌数学家参与出题，难度可想而知。 𐟤” 这些题目到底有多难？从数论到代数几何，再到范畴论的抽象问题，AI们纷纷败下阵来。即使是专业数学家，也需要花费好几天时间才能解答。 𐟘… 最搞笑的是，即使给AI配备了Python，并延长了思考时间，正确率依然低于2%。这次AI真是遇到了真正的学霸！ 𐟑 卡帕西直呼好评："我超喜欢看到AI吃瘪！" 𐟔堨🙤𚛩☧›‰多硬核？全新原创题目，杜绝数据污染。自动验证，告别主观评分。防猜测机制，纯靠真本事。 𐟤” 平时各种数学测试动不动90%以上正确率的AI，这次却全都哑火了。看来AI还有很长的路要走！

留学生工科辅导：计算力学与科学计算工程 𐟓š计算力学与科学计算工程 ▪材料力学 Mechanics of Materials ▪流体力学 Fluid Mechanics ▪运筹/数据分析 Optimization / Data Analytics ▪函数式编程 Functional Programming ▪人工智能 Artificial Intelligence ▪计算机安全 Computer Security ▪数据库 Databases ▪机器学习 Machine Learning 𐟎“个人接英美加澳新马等留学生工科辅导project等 ✅帝国理工学院数学与计算科学硕士 ✔大一开始兼职辅导，六年留学辅导经验，自学能力极强，知识面广博。 ✔精通Matlab,Maple、Mathematica，Julia等数学软件，擅长python（数据分析）、swift（iOS开发）、js（vue & react）、Haskell、rust（深度学习常用PyTorch）等编程语言。 ▪数学：高数，分析（复变函数，实分析，泛函分析），常微分方程（ODE），偏微分（PDE），代数（有限域，群论，范畴论，表示论，李群、李代数），数论，密码学，信息论，逻辑，博弈论，概率论，运筹学，几何（入门，微分几何），数值计算，图论，数学建模 ▪计算机：深度学习，强化学习，数据分析，数据挖掘，数据结构，数据库（sql），离散数学，Computing Model，人工智能，操作系统，算法分析等。 ✅牛津大学工程科学博士普林斯顿大学博后 ✔牛津Waves and flow实验室读博期间连续两年担任流体力学与热动力学助教，研究领域不局限于流体力学、海洋工程、海上风机、海上污染、波浪动力、环境工程、声学等。 𐟓š化学与生物工程、计算机工程、电气工程、工程物理、环境工程、材料工程、机械工程、化学工程等院校工科专业可带需求来~ 个人PhD、高校Senior Lecture和Assistant Professor组建小团队，擅长领域较为广泛✍️ exam/report/proposal/project等课业的帮助包括但不局限于以下几点：Tutorial、Editing、Proofreading

最高级的数学——范畴论，这是你轻松理解它的最好方式

#书影时光#《戏曲美学范畴论》由中国戏曲学院荣誉教授、中国艺术研究院戏曲研究所原所长王安奎（笔名：安葵）撰写，深入探讨了戏曲美学理论领域和当前社会广泛关注的戏曲现实议题，为戏曲美学发展提供了思路与方向。本书能够使读者清晰地了解中国戏曲美学的演进历程，进而对戏曲美学形成全面而深刻的理解。(图源网络)中国戏曲学院[超话]

[LG] Towards a Categorical Foundation of Deep Learning: A Survey 网页链接本论文综述了利用范畴论提升深度学习理论基础和解决复现性问题的多种方法，尤其强调了参数光学、算法对齐以及函子学习在保持结构和提升效率方面的优势，并指出了图解方法在提高可解释性和可重复性方面的潜力，但同时也指出该领域仍存在许多挑战。

范畴论在地理计算中的新发展 𐟌 地理计算近年来取得了显著进展，而范畴论在其中起到了关键作用。通过几何代数，我们可以在空间上实现数据的自生成性，构建出统一的几何代数空间范畴。无论是多维几何数据、网络数据还是场数据，都可以通过外积层次表达进行分解。进一步地，我们构建了空间映射函子，将几何代数blades范畴转换为几何数据范畴、网络数据范畴和场数据范畴。这样一来，常见的地理空间数据就有了统一的生成规则，为跨域数据聚合打下了基础。在计算范畴方面，范畴论解决了如何统一不同空间操作和分析流程的问题。我们基于几何代数统一表达模型构建了计算模板，实现了地理空间算法的组合式生成。具体来说，我们构建了表达数据参数、语义参数和变换参数的范畴。通过扩展几何代数算子，我们得到了与操作相关的算子范畴，包括仅用于数据变换的算换算子、改变数据内容的维度算子和用于数据间关系计算的关系算子。将这些参数范畴和算子范畴组合起来，我们可以构建统一的计算模板f(n, parameters, operators)，并进一步扩展为面向分散、序列和聚合三类计算流程的模板范畴。这种方法实现了计算与操作的算子化与模板化，可以在模板范畴的基础上进一步扩展实现更复杂的计算流程。在态射与函子方面，态射关联范畴中的对象，而函子则实现不同范畴间的映射和转换。例如，在CGGC中，分析功能可以表达为不同数据范畴间的函子，领域应用则可以表达为功能范畴间的自然变换。CGGC的优势在于其高层次抽象能力，相较于集合论，范畴论提供了一种更高层次、更抽象的视角，可以专注于操作的一般特性，通过函子、自然变换等范畴运算实现复杂关系的处理。结构化关联是范畴论的另一个重要特点。它不仅描述了对象之间的映射、范畴之间的关系映射，还描述了关系之间的映射。通过结构化关联，领域和关系可以被组合成新的领域和关系，从而解决新的问题，实现整体论视角的通用地理计算。最后，我们来谈谈CGGC的应用范式。数据聚合范式利用几何代数统一表达不同类型的数据，并在数据类型转换函子中应用不同领域的自然变换，实现跨域数据集成和操作的有机组合。功能扩展范式则面向地理计算领域应用需求，通过系统总结和梳理现有地理计算功能，并结合新增领域的数据和流程特性，在算子化、模板化范畴表达的基础上，构建变换函子，实现功能扩展。总的来说，范畴论在地理计算中的发展为我们提供了一种全新的视角和方法论基础。通过构建统一的几何代数空间范畴、计算模板和函子映射，我们可以更有效地处理各种复杂的地理空间数据和操作。

用范畴论的抽象废话可以得到Grothendieck对偶，几乎就是白给的𐟘† 「Strongart」「范畴论」「代数几何」「数学超话」苏州

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留学生数学与计算机科学全方位辅导指南 𐟎“𐟓š 数学辅导高数：从基础到高级微分学，包括复变函数、实分析、泛函分析。常微分方程（ODE）：解析解和数值解的技巧。偏微分方程（PDE）：数值模拟和解析方法。代数：有限域、群论、范畴论、表示论、李群和李代数。数论：素数分布、密码学、信息论。逻辑：模态逻辑、命题逻辑、一阶逻辑。博弈论：策略优化、零和游戏。概率论：随机过程、统计推断。运筹学：线性规划、整数规划。几何：从入门到微分几何，包括曲面和流形。数值计算：优化算法、插值和逼近。图论：网络模型、图算法。数学建模：从实际问题中提取数学模型。 𐟒𛰟“Š 计算机科学辅导深度学习：神经网络、卷积神经网络（CNN）。强化学习：马尔科夫决策过程（MDP）、Q-learning。数据分析：数据清洗、数据挖掘、数据可视化。数据结构：树、图、堆栈、队列。数据库：SQL查询优化、数据库设计。离散数学：图论、组合数学。计算模型：图灵机、𜔧€‚ 人工智能：自然语言处理、计算机视觉。操作系统：进程管理、内存管理。算法分析：复杂度分析、动态规划。机器学习数学：线性代数、概率论基础。动力系统与深度学习：动力系统理论、深度学习中的微分方程。面向对象程序设计中的前沿问题：设计模式、并发编程。 𐟔簟’ኧ𜖧苨ﭨ耤𘎥𗥥…𗊧𒾩€šMatlab, Maple, Mathematica, Julia等数学软件。擅长Python（数据分析）、Swift（iOS开发）、JavaScript（Vue & React）、Haskell和Rust（深度学习常用PyTorch）。