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[爆卦]二次函數公式解是什麼？優點缺點精華區懶人包

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「二次函數公式解」的推薦目錄

二次函數公式解 在 愛德恩 Instagram 的最佳貼文

2021-09-10 21:08:23

（上） 今天來回答最多人問的如何面對虧損走出交易低潮保持開心？可能跟七月下旬大盤修正行情有關，讓我來好好回答．月底神單看多了，來看看另類分享文： 首先，如何面對虧損？我記得之前有分享過，也是超級績效裡面提到的：損失是獲利公式裡面的一個函數，是必然的存在．無法移除損失這個函數，只能控制他的大小優化獲...

二次函數公式解 在 Spark Light 工作坊 Instagram 的最佳貼文

2021-08-18 20:27:06

｜Spark Light工作坊｜ 📍｜主題｜ ▫️我該選數A還是數B？ 📍｜前情提要｜ ▫️新課綱的數學在高二時被分成了數A跟數B，不僅學習內容有所不同，在學測上也會被分成兩科分開測驗。那麼兩者的區別是什麼呢？而自己又應該選擇哪一個呢？今天就讓小編我來讓大家認識新課綱的數學吧！ 📍｜新課綱的數...

  • 愛德恩_小朋友也能學好投資

    二次函數公式解 在 愛德恩_小朋友也能學好投資 Facebook 的精選貼文

    2021-08-01 16:48:44
    有 2,140 人按讚

    今天來回答最多人問的如何面對虧損走出交易低潮保持開心？可能跟七月下旬大盤修正行情有關，讓我來好好回答．月底神單看多了，來看看另類分享文：

    首先，如何面對虧損？我記得之前有分享過，也是超級績效裡面提到的：損失是獲利公式裡面的一個函數，是必然的存在．無法移除損失這個函數，只能控制他的大小優化獲利，答案是坦然面對．
    虧損說沒感覺是騙人的，我砍損失也是有感，尤其是金額大到一個程度，但我就是把它當學費．下一堂課貴跟不貴取決於自己，但重複一次，這是資產成長必經之路，常常扛下的浮虧也是訓練交易心理素質的重要因素之一，前提是看懂大盤 守紀律．

    再來是如何走出低潮保持開心，這是我一路走來不斷強調的主旨，我花長一點篇幅分享，[好好體會相信不只對你的交易 對人生也有幫助]．

    我主打從不報明牌，只教觀念，了解停損，帶你開心交易，這每天講吧？！老同學都知道也都可以體會，這可以在小朋友聊天室不管盤好盤壞大家都開心聊天略知一二，至於到底甚麼是開心或滿足？新同學或是還需要方向的我想用最簡單人的[身心靈]三構面來分享，你可以怎麼做？而我是怎麼做：

    一. 身，也就是物質
    這是最簡單開心的階段．資產少的人，沒有其他慾望，只求一頓溫飽或是照顧好家人，有錢付房租，水電網路，小孩學費，保險費房貸等等．所以對於物質生活相對不優渥的人，只要賺錢，就是開心，賠錢就是不開心．因為直接攸關他們能不能吃得飽穿得暖住的好，所以還在這階段的人：[先想辦法顧好自己穩定薪水的工作，行有餘力再拿沒壓力的錢進市場操作，因為市場的一個動盪，都可能使你難過，或是賠掉你辛苦從本薪上面賺的錢．進市場傷荷包，不開心，本末倒置．] 況且市場永遠都在，但你從市場畢業或是心態崩壞，很難再回來．
    所以這階段怎麼開心，你有賺錢就帶你在乎的人去吃頓好的，買給自己禮物，看著你喜歡的東西，帶著它穿著它雍有它，你都會開心（不一定很久），是簡單的幸福．
    以前看過我分享就知道剛退伍一個月薪水兩萬六吃麵捨不得點燙青菜只切海帶的時期，週五偶有一份嘴邊肉，我就會超級滿足！現在我可以五件tshirt短褲輪流穿就好，costco內褲襪子買30件一樣的，手錶要戴不戴，但我喜歡車，小男生時就愛，看到顏色鮮艷的車分不出來牌子一律叫它法拉利，現在慢慢有能力了 就是慢慢換上去，其實我週間不需要開車，但我看著她，我就是很開心，每個人每個階段喜歡的東西不同，可以試著去擁有，當個目標，達到就會很滿足．不然等到老了，或許這條項鍊你已經可以不用想就買，但那個開心程度是完全不一樣的．一定很多人跟我一樣，大學吃momo paradise就期待超久，現在要帶你去吃還在那邊歐唷現在無法吃吃到飽，或是以前看很久很想要的包包，現在要送你你還會考慮說這是大學生在背得這樣．（我去滑水是很常用紅白塑膠袋啦，防水再利用）
    不要當守財奴，還是要存錢，不是叫你全花掉．我記得之前一個很強作劑量的學長跟我講過，有些錢你現在不花，以後你也不用花了．況且，錢只是一種人發明的介質．好，講到這邊，可以進到下一個層面．

    二. 心，也就是大家常常講的空不空虛，空虛就不開心
    你身邊有沒有很多你覺得她很有錢的人，明明一個月賺十幾二十萬，每天在那邊叫叫叫，你都很想扁她！我自己的會計師律師醫生朋友就有人很不開心，常常在講好想要離職一年，去打工換宿，住在山裡或是是海邊，體會人生．但是又不行 因為好不容易爬到那邊，一旦放棄怕回去之前物質不開心的階段，所以卡在那邊，怎麼解？
    [心理狀態要滿足，要有活著開心的感覺就要學，要吸收] 從這邊開始已經跟錢無關了．在物質層面滿足之後，我鼓勵大家走出舒適圈，多[學]你不知道的東西，
    你們有沒有很常學習了新的知識或習得新的技能後有種大腦吃飽的感覺，走路都覺得有信心？去成品坐一個下午看本你有興趣領域外的書，或是搞懂如何煎出好吃的牛排，正面幾秒多大火反面幾秒，或是第一次學會騎機車開車的悸動，或是搞懂衣服穿搭(不是講購物喔)，或是一件不懂的事情，狀態，產業，把它搞懂，心情就會很好很久？這持續性比物質層面都還高！此外，還在工作的人，也可以這樣做：不管是不是自己職責內的事情，你都去學，去發現．比方去發現團隊效率不好的地方加以改善，或是後臺去學習前台在做甚麼，前台去學習後台的流程等等，我相信不只心理滿足，好結果也會一起來，升遷就是你因為你懂更多，更開朗，更適合帶團隊．最後帶回交易者，你有沒有覺得每次檢討發現問題，或是學完新技巧之後，就覺得沒這麼難過，而且信心也建立了？重點是要有成果，不然學的半途而廢，反而會沮喪加倍空虛．
    我自己是學潛水後享受的水下美景，學用youtbue學著編輯影片(我是IT白癡)，學習烤好吃的豬肉朋友邊吃邊稱讚，學打ps4 最快破主線(我一向不太打電動) ，學調酒同事喝到狂稱讚，學認識山路跟輪胎跑得更安全，學認識跑步正確姿勢後膝蓋腳踝更輕鬆，學腳踏車上卡不要跌倒騎完全程，學multichart程式交易語言，學有效優化自己的交易等等．活到老，學到老，才有活著感覺，不空虛．

    三. 靈，也就是靈魂，活著的意義
    靈魂是不用吃飯的，你放豪車豪宅山珍海宴在一個失落的靈魂前，我保證她也開心不起來．這也就簡單解釋了為什麼很多有錢人還是煩惱一堆或是臉上很少掛著笑容．靈魂如何得到滿足？除了一部我很喜歡的動畫電影：靈魂急轉彎主打的活在當下，用心體會，我認為還有[創造與認同]．簡單的說就是無中生有，打造屬於你自己的東西：好比畫家畫了一幅畫，花藝家插了一盆花 (阿!難怪藝術家都屑金錢不用吃飯?!)，或是內省寫了一篇文章，服設想出好作品，漫畫家想出新劇情，公司研發新產品等等．這點我很佩服馬斯克，不斷打造新的東西還影響了社會．再貼近你一點的例子，依照你的想法打造出夢想宅，或是跟你愛的人創造新生命，我相信這層級的滿足跟開心完全是金錢無法取得的! 這也解釋了臉書不管爸媽都喜歡曬嬰兒-它們珍貴的創造．或是幫助弱勢，因此受助的人生活因此變更好，原本不存在的感謝，也都是你創造出來的！這類型的滿足都會持續很久也充滿意義．
    再來講認同：只要你的創造受到認同，是金錢無法購買的開心．你學習煮出來的菜餚跟你發明而大家說好吃的菜餚，滿足程度也是不一樣的，這就是受到認同．小到個人作品，大到國家．延續上面例子，你的畫大家說有深度，你插的花大家說漂亮，你的書暢銷，你的產品改變社會，你的裝潢朋友來頻頻稱讚，你的小孩青出於藍拿到市長獎，模範家庭，模範公司等等．國家認同：昨天小戴打贏印度 麒麟雙打拿冠軍，國旗歌一放下去我都流淚了，認同感十足阿！我相信你們也是依樣，真的超級開心跟滿足的．回過頭來講交易者，如果你模仿成功的人賺錢，你會獲得物質上的回報，但如果這套方法是你自己研發的，你就算中間賠錢，也還是處於不會因此不開心，有學到有創造新方法來對付這動態的市場的自信，繼續打下去，對吧？就不會不開心了．
    我有個朋友偶爾損出就會自己買食材來發明大餐，或研發新酒種，或是看看屋子想像裝潢最後檢討對帳單，我也差不多．另外我創造了小朋友投資，主打不報明牌，只教觀念，保護你的錢，帶你開心交易．這得到大家的認同，感謝，這對我來講，就是最大的心靈滿足，幫助別人也幫助自己．

    最後是我講到爛地的運動，健康，冥想，沒有健康的身體再多財富都沒用，開心不起來，這觀念老生常談，我就不贅述．

    今天這篇比較不討論操作技術，主要走內省路線，我相信眾多社團的神單跟各種操作心得已經足以讓各位精進，各位記得去年我靠分享賺錢單推廣小朋友品牌 今年改為只分享虧損單，旨在強化各位同學認知停損的重要與操作的健康心理． 交易是很好玩，也是一輩子的事情，之前停損那篇第二點有分享，一旦陷入虧損負面循環，不但交易綁手綁腳，也會影響後續的操作，萬萬不可！

    我相信今天這是一篇任何人在哪個階段都有幫助的心理輔助文，不知不覺打了三千字，覺得有幫助請分享給你在意的人．
    此外，在”IG”這篇留言下面Tag兩位你的朋友，我將隨機選一位送出沒有在賣的小朋友Tshirt一件，白色版本，要是不魯願意多給我一件的話．

    透過身心靈的物質學習創造，大家一起活得更有意義，穩一個！

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    二次函數公式解 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2021-01-05 10:44:35
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    用深度神經網路求解「薛丁格方程式」，AI 開啟量子化學新未來

    作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 01 月 02 日 0:00 |

    19 世紀末，量子力學的提出為解釋微觀物質世界打開了一扇大門，徹底改變了人類對物質結構及相互作用的理解。已有實驗證明，量子力學解釋了許多被預言、無法直接想像的現象。

    由此，人們也形成了一種既定印象，所有難以理解的問題都可以透過求解量子力學方程式來解決。

    但事實上能夠精確求解方程式的體系少之又少。

    薛丁格方程式是量子力學的基本方程式，即便已經提出七十多年，它的氫原子求解還是很困難，超過兩個電子的氫原子便很難保證精確度。

    不過，多年來科學家們一直在努力克服這一難題。

    最近，來自柏林自由大學（Freie Universität Berlin） 的科學團隊取得了突破性進展，他們發表的一篇名為《利用深度神經網路解電子薛丁格方程式》的論文，登上《Nature Chemistry》子刊。

    論文明確指出：利用人工智慧求解薛丁格方程式基態解，達到了前所未有的準確度和運算效率。該人工智慧即為深度神經網路（Deep-neural-network），他們將其命名為 PauliNet。

    在介紹它之前，我們先來簡單了解薛丁格方程式。

    什麼是薛丁格方程式？

    薛丁格方程式（Schrödinger Equation），是量子力學中的一個基本方程式。又稱薛丁格波動方程式（Schrödinger Wave Equation），它的命名來自一位名為埃爾溫·薛丁格（Erwin Schrödinger）的奧地利物理學家。

    Erwin 曾在 1933 年獲得諾貝爾物理學獎，是量子力學奠基人之一。他在 1926 年發表的量子波形開創性論文中，首次提出了薛丁格方程式。它是一個非相對論的波動方程式，反映了描述微觀粒子的狀態隨時間變化的規律。

    具體來說，將物質波的概念和波動方程式相結合建立二階偏微分方程式，以描述微觀粒子的運動，每個微觀系統都有一個相應的薛丁格方程式，透過「解方程式」可得到波函數的具體形式以及對應的能量，從而了解微觀系統的性質。

    薛丁格方程式在量子力學的地位，類似牛頓運動定律在經典力學的地位，在物理、化學、材料科學等多領域都有廣泛應用價值。

    比如，應用量子力學的基本原理和方法研究化學問題已形成「量子化學」基礎學科，研究範圍包括分子的結構、分子結構與性能之間的關係；分子與分子之間的相互碰撞、相互作用等。

    也就是說，在量子化學，透過求解薛丁格方程式可以用來預測出分子的化學和物理性質。

    波函數（Wave Function）是求解薛丁格方程式的關鍵，在每個空間位置和時間都定義一個物理系統，並描述系統隨時間的變化，如波粒二象性。同時還能說明這些波如何受外力或影響發生改變。

    以下透過氫原子求解可得到正確的波函數。

    不過，波函數是高維實體，使捕獲特定編碼電子相互影響的頻譜變得異常困難。

    目前在量子化學領域，很多方法都證實無法解決這難題。如利用數學方法獲得特定分子的能量，會限制預測的精確度；使用大量簡單的數學構造塊表示波函數，無法使用少數原子進行計算等。

    在此背景下，柏林自由大學科學團隊提出了一種有效的應對方案。團隊成員簡‧赫爾曼（Jan Hermann）稱，到目前為止，離群值（Outlier）是最經濟有效的密度泛函理論（Density functional theory ，一種研究多電子體系電子結構的方法）。相比之下，他們的方法可能更成功，因在可接受計算成本下提供前所未有的精確度。

    PauliNet：物理屬性引入 AI 神經網路
    Hermann 所說的方法稱為量子蒙地卡羅法。

    論文顯示，量子蒙地卡羅（Quantum Monte Carlo）法提供可能的解決方案：對大分子來說，可縮放和並行化，且波函數的精確性只受 Ansatz 靈活性的限制。

    具體來說，團隊設計一個深層神經網路表示電子波函數，這是一種全新方法。PauliNet 有當成基準內建的多參考 Hartree-Fock 解決方案，結合有效波函數的物理特性，並使用變分量子蒙地卡洛訓練。

    弗蘭克‧諾（Frank Noé）教授解釋：「不同於簡單標準的數學公式求解波函數，我們設計的人工神經網路能夠學習電子如何圍繞原子核定位的複雜模式。」

    電子波函數的獨特特徵是反對稱性。當兩個電子交換時，波函數必須改變符號。我們必須將這種特性構建到神經網路體系結構才能工作。

    這類似包立不相容原理（Pauli’s Exclusion Principle），因此研究人員將該神經網路體系命名為「PauliNet」。

    除了包立不相容原理，電子波函數還具有其他基本物理特性。PauliNet 成功之處不僅在於利用 AI 訓練數據，還在將這些物理屬性全部整合到深度神經網路。

    對此，FrankNoé 還特意強調說：

    「將基本物理學納入 AI 至關重要，因為它能夠做出有意義的預測，這是科學家可以為 AI 做出有實質性貢獻的地方，也是我們關注的重點。」

    實驗結果：高精確度、高效率

    PauliNet 對電子薛丁格方程式深入學習的核心方法是波函數 Ansatz，它結合了電子波函數斯萊特行列式（Slater Determinants），多行列式展開（Multi-Determinant Expansion），Jastro 因子（Jastrow Factor），回流變換（backflow transformation,），尖點條件（Cusp Conditions）以及能夠編碼異質分子系統中電子運動複雜特徵的深層神經網路。如下圖：

    論文中，研究人員將 PauliNet 與 SD-VMC（singledeterminant variational，標準單行列式變分蒙地卡羅）、SD-DMC（singledeterminant diffusion，標準單行列式擴散蒙地卡羅）和 DeepWF 進行比較。

    實驗結果顯示，在氫分子（H_2）、氫化鋰（LiH）、鈹（Be）以及硼（B）和線性氫鏈 H_10 五種基態能量的對比下，PauliNe 相較於 SD-VMC、SD-DMC 以及 DeepWF 均表現出更高的精準度。

    同時論文中還表示，與專業的量子化學方法相比──處理環丁二烯過渡態能量，其準確性達到一致性的同時，也能夠保持較高的計算效率。

    開啟「量子化學」新未來

    需要說明的是，該項研究屬於一項基礎性研究。

    也就是說，它在真正應用到工業場景之前，還有很多挑戰需要克服。不過研究人員也表示，它為長久以來困擾分子和材料科學的難題提供了一種新的可能性和解決思路。

    此外，求解薛丁格方程式在量子化學領域的應用非常廣泛。從電腦視覺到材料科學，它將會帶來人類無法想像的科學進步。雖然這項革命性創新方法離落地應用還有很長的一段路要走，但它出現並活躍在科學世界已足以令人興奮。

    如 Frank Noé 教授所說：「相信它可以極大地影響量子化學的未來。」

    附圖：▲ Ψ 表示波函數。

    資料來源：https://technews.tw/2021/01/02/schrodinger-equation-ai/?fbclid=IwAR340MNmOkOxUQERLf4u3SK0Um6VQVBpvEkV_DxyxIIcUv8IP88btuXNJ6U

  • 數學老師張旭

    二次函數公式解 在 數學老師張旭 Facebook 的最佳貼文

    2021-01-04 20:30:00
    有 2 人按讚

    搬運計畫：微分篇｜重點二：微分運算律｜觀念講解｜張旭微積分】
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    最近決定開始把 YouTube 頻道上教學影片都搬到臉書來
    以後大概會每天搬一部
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    本影片主要說明函數在係數積加法、乘法和除法下的微分公式
    證明相對於極限篇的時候簡單了許多
    純粹用微分定義式去計算就可以了
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