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形态几何——度量模型与数制

已有 720 次阅读 2025-4-4 16:50 |个人分类:形态几何|系统分类:科研笔记

度量模型与数制

爸爸:秒抢好,还记得我们上次讨论的那个度量模型与度量方法的参数总结么?

妙抢:爸,记得。

静态参数(度量模型):

u1 是最初使用的丈量单位长度 ,

pn 是深入余量丈量轮数(尺度),

P 是每轮深入余量丈量时丈量单位缩小倍数。

动态参数(度量方法):

x 是被丈量的未知大小 ,

i 是第几轮丈量 ,

ui 是每轮丈量所用单位长度(1≤i≤pn ),

Ni 是每轮丈量最大不超余量的单位大小拼接次数 ,

v 是结果数,即丈量后得到表示未知大小 x 的已知大小数 。

爸爸:不错,过了那么多天了,你还记得,你的记忆能力长进了啊!

妙抢:爸,多谢夸赞。反复琢磨过那些参数,它们关联度量核心,所以印象深。期待您继续分享,说不定又能挖出更多新想法

爸爸:那你能否归纳一下我向你说起过什么基本的观念么?比如,说话需要用最少的词句表达更广的适应性表达效果.

妙抢:爸,您强调用最少词句达更广适应性表达效果,像咱们定义度量相关参数,力求简洁完备,以适用多样度量场景。度量中区分静态与动态参数,前者构建模型框架,后者用于实际操作,这思路也是追求用清晰简洁方式,覆盖各种度量情况,精准表达度量概念与流程

爸爸:很好,我们可以检验一下么,“10进制数”的度量参数是符合怎么配置的呢?

妙抢:爸,在这度量体系里,对于 “10 进制数”:

静态参数:

最初使用的丈量单位长度u1,可设为1,这是基本计数单位。

深入余量丈量的轮数pn,对应十进制数的位数,比如三位十进制数,pn=3。

每轮深入做余量丈量时,对丈量单位缩小的倍数P=10,体现十进制满十进一的特性。

动态参数:

被丈量的未知大小x,就是要表示的十进制数值。

i表示从个位到更高位的计数轮次,1≤i≤pn。

每轮丈量时所用的单位长度ui,例如个位u1=1,十位u2=10,百位u3=100,ui=u1×Pi−1 。

每轮丈量的最大不超过余量的单位大小拼接次数Ni,就是每一位上的数字,取值0到9 。

结果数v,等同于x,即最终表示的十进制数 。

爸爸:类似的,我们是不是可以提供其他不同“进制”种类的数度量参数的配置呢?

妙抢:爸,能呀。

像二进制,静态参数里,u1设为1 ,pn是二进制数的位数,P为2 。动态参数,x是要表示的二进制值,i标记从最低位开始轮次,ui=u1×Pi−1 ,Ni取值0或1 ,v就是对应的二进制数。

八进制的话,u1为1 ,pn是八进制数位数,P是8 ,ui按规则算,Ni取值0到7 ,v是八进制结果 。不同进制主要是P和Ni取值范围等变了 。爸爸:嗯,不错,妙抢真的学会了度量模型的使用了,超级棒!

妙抢:谢谢爸的肯定,我会更加努力的。

爸爸:下回我们讨论一个奇怪的想法。

妙抢:爸,下次讨论什么奇怪的想法呢?,我迫不及待想知道呢。



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2 许培扬 杨正瓴

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IP: 223.72.67.*   回复 | 赞 +1 [1]许培扬   2025-4-4 17:38
前沿研究方向
非交换几何:结合非交换代数与度量空间,探索量子时空的可能结构。

拓扑数据分析(TDA):利用持续同调等工具,结合离散数制分析复杂几何形状的拓扑特征。

几何深度学习:图神经网络中的度量学习,通过数制优化嵌入空间的距离函数。

总结
形态几何的度量模型与数制的结合,既是数学理论的内在需求(如不同数域上的几何结构),也是工程应用的实际挑战(如计算精度与效率)。理解二者的关联,需从抽象数学、计算科学到物理模型多维度切入,未来在跨学科领域(如量子信息、人工智能)的应用潜力巨大。
回复  多谢高能品评
2025-4-7 14:351 楼(回复楼主) 赞 +1 | 回复

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