十维生物能不能硬吃二向铝不死且不被降维?
维,不是你想的那中超越于现实的另一个世界,而是对现实世界基本要素的分类,二维一般指数量、长度;三维一般指:温度、空间、元素;.......十维指:时间、长度、方向、温度、场力、生命、智慧、存在、变化、无
pca算法谁发现的?
1 PCA算法是由Karl Pearson于1901年发现的。
2 Karl Pearson是一位英国的数学家和统计学家,他发现了PCA算法作为一种降维技术,可以通过线性变换将高维数据转化为低维数据,同时保留了原始数据的主要特征。
3 PCA算法的发现对于数据分析和模式识别领域具有重要意义,它被广泛应用于数据降维、特征提取和数据可视化等方面。
PCA(主成分分析)是十大经典机器学习算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的,后来由Hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法。
《三体》中歌者扔出二向箔,会不会把自己也二维化了?
会停止,蓝星距离地球才280多光年,关天云和那个艾AA已经在蓝星上过了一辈子。按照那个年代的科技,人类寿命不会低于1000年。然而程心他们脱离光速回到蓝星上已经过了1800多万年。如果不会停止的话蓝星早就二维化了吧
《三体》中的降维和升维是否能实现?原理是什么?
三体中的降维升维以及智子是小说中的情节描述,目前人类还不能掌握进入高低维空间的技术。所以只能根据小说记述和维度空间理论推理一下。多维空间和多维物体的概念请看我以前的论述,这里省略。
一,智子
宇宙中的物质在微观层面都是高维的,质子中子电子等其结构和运行方式都是十一维的。在三维空间的我们看来很小的质子,在四维空间还有一定深度,五维空间还有一定广度,一直到十一维空间。把智子在二维空间展开,像是把缠在一起的线球,在一维空间拉开一样。指头大小的漆包线拉开来可以有几百米长。这只是三维到一维的展开。试想如果十一维到二维的展开,相差九个维度,那将是十几个数量级的扩大。在这个展开的平面上蚀刻电路,做成一个超级计算机。再卷缩回到十一维状态,又是一个质子大小,因为具有了智能,所以叫智子。智子可以代替实验粒子破坏人类粒子撞击实验,封锁人类基础科学的发展。智子还可以搜集人类通讯信息,监测人类的一切言行。
小说中多次提到智子屏蔽和智子盲区,怎样建一个封闭室以躲开智子监测,这是人类自危机纪元以来一直想攻克的。原理也很简单,因为智子是质子做的,就带正电荷。把一个屋子外面通电,使之带正电荷,智子就进不去了。智子盲区是因为那个地方存在四维空间,智子进入四维空间,就会失去和三维空间的量子纠缠,无法和三体世界通讯了。
二,升维
就是进入高维空间对低维物体进行打击的方法。比如我们和敌人都是三维生物,生活在三维空间。我们想法进入高维空间,敌人看不到我们,我们看敌人是一清二楚,并且可以看到敌人内部的一切。要想打击敌人,就轻而易举了。这就像我们坐着飞机在空中飞,敌人只是在地面拿刀作战的步兵。即使我们也用刀,居高临下打他们也是很容易的。
三,降维
降维是把对方及对方所在空间区域的物质都变成低维物体。俗话说把你们碾为肉饼,这里却是比肉饼还薄,每个分子都是平的。前面说过,微观粒子都是多维的,降维打击不能够把质子中子电子等微观粒子降低维度。什么原理呢,这可不好说了,读者去打开脑洞发挥想象吧。
感谢悟空小秘书的邀请!
降维打击这个概念出自刘慈欣的小说《三体》的第三部《死神永生》,是作者描述太阳系最终毁灭的归宿。
顾名思义,降维就是降低物体所处的维度,而小说中所说的降维打击就是将攻击目标(太阳系)本身所处的空间维度降低(三维至二维),致使目标无法在低维度的空间中生存从而毁灭目标。书中从三维降至二维的攻击由二向箔(降维打击武器)触发。
当然,“降维打击”只是作者的想象,在现实生活中并不存在(或许是我们并不知道),而且以人类目前的技术和认知是无法实现的(传说中的高纬度文明或许可以)。
而“升维打击”是一个商业名词(因为《三体》中“降维打击”概念所引起的商业新理论),是指在同一个领域里面,利用不在同一竞争层面、高于同行业竞争者的技术或模式创新对其进行不对称打击,从而更快地占领市场。
《三体》中的降维和核弹等武器的杀伤方式有什么本质区别?
其实在《三体》面世之后,大家都纷纷感叹大刘的科幻所能带来的想象力了,这也是《三体》里我最喜欢的一点,这一点上把《变形金刚》,《星球大战》都远远地抛在了身后,不是说像后者这一类的作品不好,而是前者颠覆了那种外星人打架也是拳拳到肉的局限认知,无论是三体人的水滴还是歌者文明的降维打击,都是从技术上的革命,像热兵器的普通枪械对于冷兵器的宝刀宝剑一样,认知的匮乏会是失败的关键,而认知与技术的领先也是赢的轻松的基础,这是我们过去一百年用宝贵的血和肉的代价才得出的结论,大刘只是把它推广到未来而已。当然,因此商业等其它领域也越来越多地使用降维打击这个词来形容认知与技术的纬度领先了,这是大刘的功劳。所以《三体》不仅仅是一部优秀的小说,从某种意义上说,它还有一种启蒙思想的韵味。
完全不是一个量级的打击。
核武器依然属于热武器 即通过爆炸、高温高压等物理手段来进行一种结构上的破坏,这种破坏如果不考虑核辐射的影响,只会破坏星球表面,而等到爆炸甚至辐射散去,生命即可恢复。
但是降维打击是相当于对一个池塘开闸 池塘里的水会流出去 因为没有补充水源 池塘就枯竭了 这个过程是不可逆的 而且作为三次元生物的人类 如果不做准备 是不能在低次元生活的 所以是一种物种灭绝式的打击
降维打击?这是人类想出来东西,但是到底有没有十维空间谁也不知道!现在的科学有一点像中世纪的教会,把一切不知道和未知统称为科学道理。现在只有科学,引领这个文明前行,不知是对是错没有人能揭示他的错!
目前看来还是核打击更为有效。
不得不说一句,降维就是科幻作家发明的一个新词,不是技术的,也非物质的。刘慈欣在其小说《三体》设想,多维空间生存的物质,如果到了一维和二维空间会怎样,改变的不只是形状,能量也会发生极大改变,正是一种毁灭。
▲降维存在的一种可能构想
理论上成立,技术上则无实现的可能,应该说还停留在幻想阶段,所以说不具讨论意义,今日头条为证,一家之言,欢迎网友们大胆说出自己的观点。致于其实现方式,从多维空间一个现实的存在,而化为泥土和纤尘,导致物质的毁灭,当今装备最强大的武器,也就是核武。
核武从开始出世到现在,已经非常强大,似乎只有一颗,几十平方公里内的客观存在,瞬间都秒成渣渣,已对人类社会构成重大而现实的威胁,国际核控专家,致力于限制政策研究,美国却一直追求小型核武战术化,直把世界给搅扰得不得安宁。
▲《流浪地球》用的是核动力
如果再有一种降维攻击手段,怎么实现还缺乏相关技术支撑,那么其杀伤方式,也可以理解为一种洪荒之力吧。核武在其理论构想之初,建立的数字模型,E=MC²,以物质中的能量,假定释放出来可以无限被放大,有实现的原理基础。
下一个“降维打击”的行业会是什么?
“毁灭你,与你何干”,这是降维打击最文学的诠释。
这是三体小说中神级文明面对地球文明的一种“清除”。
这是传统企业面对互联网浪潮时未知死亡般的战栗。
这也是马化腾、马云、李彦宏等互联网人面对传统企业无声的傲娇。
降维打击的一句话解释是,不在传统的优势战场上(例如房产地皮、政商关系、人脉客户)进行竞争,而是直接跳到了互联网这个维度里,就像战机从高空中对地面进行打击。
所以,在这样的模式中,传统企业便无从抵抗,你所有在地面上这个维度的努力,对于从高空中来的打击都是毫无意义的
这一直是一个深入人心的定论,无可怀疑,无可辩驳。
只是,在2018年的时候,问题来了。
因为,旧的互联网时代中,有些毁灭的未曾毁灭,有些改变的并未如愿改编,甚至有些从互联网已经回归到了“地面”。
再回头看看你的地产行业,你就会明白:
这是一个恒久的经济现实反应,并不是随着现代经济、互联网经济时期产生的,这句话反应的经济实质随着经济在不同时期的外在表现形式不同,语言表达形式有所不同。我们从传统经济和互联网经济两个时期分析其存在的形式。
传统企业竞争时期,企业发展也会分为一线阵营和二三线阵营,一线阵营的企业在该行业中具有举足轻重的作用,具有产品的优势销售渠道、高水平人才、低成本高质量采购渠道,当一线阵营内部出现分歧时,他们会采取各种形式、不惜血本的销售模式占领市场,在这种情况下,一线阵营企业之间的伤害在于厂商的市场占有率会发生变化,强势厂商可以吞噬竞争对手的部分市场,但吞噬的绝大部分市场并不是来源于竞争对手,而是来源于二三线阵营的厂商,甚至部分厂商因经营亏损而破产;互联网经济时期,这种残酷的竞争,越发不能控制,不仅在行业内越发激烈(主要受电商影响,导致二三线品牌备受挤压,难以存活),而且跨行业的残酷挤压瞬息万变,就像谁能想象互联网企业成为了银行的最大竞争对手、线上厂家直销成为卖场的最大竞争对手、矿泉水行业被净水器企业挤压等等。
以上挤压时的竞争形势,自市场经济存在而存在,因此“我消灭你、与你无关”这句话反应的问题一直存在,但之前不用此类语言形式表达而已。当然近期中国最受欢迎的科幻小说《三体》也借用了这个原理,导致这句话受大家关注的程度较高而已。
如果说让我们预测下一个被降维的可能是哪个行业,我个人预计:自动驾驶技术对公交车司机行业的冲击较大,电动车等新能源运输工具的崛起将替代传统汽车、发电、能源等行业。实际上我们无法准确预计哪个行业被替代,但可以预计被新能源与自动化崛起将替代部分人工成本占比高、高污染的行业。
8d报告ica和pca是什么?
PCA目的是找到这样一组分量表示,使得重构误差最小,即最能代表原事物的特征。
ICA的目的是找到这样一组分量表示,使得每个分量最大化独立,能够发现一些隐藏因素。由此可见,ICA的条件比PCA更强些。
ICA(独立成分分析)和PCA(主成分分析)是两种常用的数据降维技术。
ICA旨在将多个混合信号分离为独立的成分,以揭示数据中的隐藏结构。它假设信号是相互独立的,适用于非高斯分布的数据。而PCA则通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中,以找到数据中的主要方差方向。
它适用于高斯分布的数据,并可用于降低数据维度、去除噪声和可视化数据。两者在数据处理和特征提取中都有广泛应用。