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Urysohn引理
Topology“深刻的定理” Urysohn 引理定理 (Urysohn引理) 设有个正规空间$X$,其中两个无交闭集$A$和$B$,$[a,b]$是实直线上的一个闭区间,则存在一个连续映射$f:X\to [a,b]$,使得对于所有$x\in A$都有$f(x)=a$,对于所有$x\in B$都有$f(x)=b$ 证明:首先用个线性双射便可以说:不妨,取$[a,b]&...
2024-12-04
拓扑学
拓扑学
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可数、分离
Topology可数、分离可数性下面只讲更强的第二可数(第一可数略),第二可数非常强,有些度量空间甚至不是第二可数的 定义 (可数性)若拓扑空间$X$具有可数基,则称$X$满足第二可数性公理,或称$X$是第二可数的 定义 (稠密)拓扑空间$X$的子集$A$,若满足$\overline{A}=X$,则被称为是稠密的, 定理 (第二可数继承)第二可数空间的子空间是第二可数的 证明:注...
2024-12-02
拓扑学
拓扑学
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实物图---实轴
Topology之前讲了那么多抽象的结构,本次就来见一下实物图吧 当然,实物图也不完全是真实具象的,我们的讨论仍然基于提取出的实轴的一些抽象特征 本篇跳过,也不会有任何抽象层面的影响 实物图—实轴当序拓扑遇上连通实轴上的连通性大家都很熟了,只不过在现在来看,能看得更加“抽象”一点:原先想的是实数、有理数等等具体的对象,现在想的全是序等抽象的结构! 定义 (线性连续统)元素多于一个的全序集$L...
2024-11-22
拓扑学
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Tychonoff定理
Topology“深刻的大定理” Tychonoff 定理在积拓扑下,紧致空间的任意积还是紧致的 两个引理定理 (含$\mathscr{A}$且有限交性质的极大集族$\mathscr{D}$)一个集合$X$,记$\mathscr{A}$是$X$的一个具有有限交性质的子集族。那么,存在一个具有有限交性质的子集族$\mathscr{D}\supset \mathscr{A}$,使得任何真包含$\...
2024-11-21
拓扑学
拓扑学
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Hausdorff、连通、紧致
TopologyHausdorff、连通、紧致本篇讨论拓扑不变量,所谓拓扑不变量,就是互相同胚的空间中保持一致的一个性质。这个性质的用场是,如果你想证明$X$和$Y$空间是“不同”的(在同胚意义下),该怎么说明呢?用同胚映射不容易,因为万一同胚映射真的存在,只不过你没找到而已。拓扑不变量可以来帮忙,有哪个拓扑不变量,在$X$中是这样在$Y$中却是那样,就证明了两者必定不同胚! Hausdor...
2024-11-19
拓扑学
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序、积、商拓扑
Topology序、积、商拓扑在本篇中,我们将引入一些新的结构:序、笛卡尔积……手中能用的上的工具是第一篇中讲述的所有概念与性质 常用技术提示: $f^{-1}(\bigcap A_\alpha)=\bigcap f^{-1}(A_\alpha)$,$f^{-1}(\bigcup A_\alpha)=\bigcup f^{-1}(A_\alpha)$ $(f\circ...
2024-11-11
拓扑学
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拓扑基本概念
Topology拓扑基本概念这些例子解开了数学家们心中的谜:“一个集合和一扇门究竟有什么不同呢?” 拓扑的基定义 (拓扑) 集合$X$上的拓扑(topology)指:有一个子集构成的集合$\mathscr{T}$,开集(open sets)定义为它其中的元素,满足: $\varnothing$和$X$本身是开集 开集的有限交仍是开集 开集的任意并仍是开集 定义了拓扑的集合,就升格...
2024-11-07
拓扑学
拓扑学
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微分几何入门
微分几何入门微广 by 梁灿彬 拓扑空间基本的拓扑知识回忆 定义 拓扑集合$X$上的拓扑指:有一个其子集构成的集合$\mathscr{T}$,开集就定义为它其中的元素,满足: 空集和$X$本身是开集 开集的有限交仍是开集 开集的任意并仍是开集 我们知道,在一般的拓扑空间中,连续的定义是“开集的逆像仍开”,而在度量空间上这等价于$\epsilon-\delta$的连续定义,梁老画图给...
2024-09-11
微分几何
微分几何
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SVM
统计学习方法SVM支持向量机大家耳熟能详,应该没人反对向量机吧 线性可分支持向量机(硬)本节讨论线性可分数据集的情形 感知机数据集$\set{(x_i,y_i)},y_i\in \set{-1,1}$是线性可分的,指存在一个平面:$$w^\ast \cdot x+b^\ast =0$$能将标签是$-1$和$1$的数据点划分开 当$x$从该平面的一侧变到另一侧时,$w^\ast \c...
2024-06-19
统计学习
统计学习
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Adaboost
统计学习方法Adaboost简介这不是一个具体的算法,而是一个进化方法。基于某一个已经有的算法,Adaboost能让它变强 弱分类器:就是一个分类算法,只不过它比较菜,菜到什么程度呢?菜到就比依概率随机分类要强那么一点,比如一个正确率55%的二分类算法 Adaboost的思想是什么呢?和听写一个道理,初始,字都不会写,第一次错了很多,订正的时候把写错的字罚抄10遍,第二次听写时,你着重关注了...
2024-06-18
统计学习
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