第二部分「為何感覺不到地球自轉？非慣性座標系裡的慣性力」
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未讀第一部分的朋友可以先看：facebook.com/davidyu.phycat/posts/239431704213490
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感覺不到地球自轉的原因就像感覺不到地球表面彎曲的一樣，人類對比地球實在太渺小。正如必須望向遠方海平線才能看見船帆先於船身出現，我們亦必須跨過遙遠的距離才能感受到地球自轉所造成的影響。
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大家有玩過公園裡的遊樂設施「氹氹轉」嗎？它是一個會旋轉的大圓盤，盤上有支架。如果我們捉住支架在地上圍著氹氹轉走，然後跳上去，我們會感覺到一股力將我們推出去。這時放手的話就會被拋出去了，這就是所謂的「離心力」（centrifugal force）。如果各位在香港坐過會上高速公路的小巴，亦可以感受這種刺激的感覺。
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但如果我告訴你，離心力其實並不存在呢？事實上，離心力屬於慣性力（inertial force），又稱為假想力（fictitious force），是在非慣性參考系觀察物理現象的產物。參考系是數學語言，指用來描述物體位置、速度等物理參數的坐標系統。慣性參考系就是互相靜止不動或者以等速移動的坐標系。
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簡單來說，雖然牛頓力學在日常情況下適用於任何參考系，但在非慣性參考系裡使用牛頓力學就會出現慣性力。最常見的例子就是圓周運動。站在氹氹轉上的人在進行圓周運動，運動方向有所改變（注意物理學中的速度概念包含速率和方向），因而是個非慣性參考系。而站在地上看著氹氹轉的人則身處一個慣性參考系之中（事實上只是近似慣性參考系，因為地球也在動）。
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因為氹氹轉在旋轉，慣性定律卻說物體在不受外力的情況下只會沿直線前進，在氹氹轉上就必須施力才能跟隨氹氹轉旋轉，一旦放手就會被「拋出去」。然而，氹氹轉旁邊的觀測者只會看見一個因捉不住支架而直線飛出去的人。順帶一提，捉住支架的力當然是真實的力，叫做向心力（centripetal force）。
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現在可以回到地球自轉的問題。會自轉的地球是個非慣性參考系。就像在氹氹轉上一樣，地球上也會感受到離心力。事實上，這個離心力會抵消掉部分重力，使我們在不同緯度感受到不同的體重！用比較精確的物理詞彙，就是重力的一部分提供了給跟隨時球自轉所需的向心力。
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由於赤道與地球自轉軸的垂直距離最遠，自轉速率最快，需要較多部分的重力提供向心力。南北兩極與地球自轉軸的距離則為零，重力無需提供給向心力。因此，站在赤道時的離心力會令體重比站在南北極時減少大約0.35%。
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另一個我想簡單介紹的慣性力叫做科里奧利力（Coriolis force，簡稱科氏力），或者叫做科氏效應（Coriolis effect），描述在地球表面上移動時感受到的慣性力。由於地球並非一個圓盤而是個球體，因此科氏力的方向並不在本地水平面（local horizon）之上，與之有個夾角。把這個力拆開，可以得到兩個方向的分力，分別為與水平面平行的分力（遺憾地，這個分力亦稱為科氏力），和與水平面垂直的、稱為Eötvös效應的分力。
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平行本地水平面的科氏分力會使任何在北半球水平移動的物體向移動方向的右方偏轉（俯視時為順時針方向），同時使任何在南半球水平移動的物體向移動方向的左方偏轉（俯視時為逆時針方向）。這就是颱風形成的原因，因而源自南半球和北半球的颱風會有相反的旋轉方向。Eötvös效應會在除離心力之外進一步改變我們感受到的重力。向東走時，Eötvös效應會進一步加強離心力，抵消更多的重力。反之，向西走時反而會加強了向下的力，就好像加強了重力般。
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[有趣的是，源自北半球的颱風是逆時針方向旋轉的，剛好與科氏效應相反！這是因為颱風的形成過程是三維的，我正在寫一篇文章詳述。]
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日常生活感受不到上述離心力、科氏力和Eötvös效應的原因很簡單，就是因為人類相對地球的尺寸來說，太過渺小。只有在作長距離移動時，我們才能察覺到這些慣性力。例如，炮彈彈道計算必須考慮地球自轉、飛機飛行感受到科氏力、大規模空氣流動形成颱風等。順帶一提，有都市傳說指科氏效應會導致南北半球馬桶沖水方向相反，這是不正確的。對比地球尺寸，馬桶實在太渺小了，作用在沖廁水上的科氏力比沖廁時水流的隨機擾動細微得多，沖水方向並不會受科氏效應影響。
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歷史上首位直接測量到科氏效應的人是德國化學家懷斯（Ferdinand Reich）。物件自由落下時，由於移動方向為地心，計算指出科氏力會指向東面。在1831年，懷斯從160米高的地方掉下物件，發現物件落下的地點果然向東偏差了2.8厘米。
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那有沒有辦法在不作長距離移動的情況下，證明地球會自轉？答案是肯定的。1851年，法國物理學家傅科（Jean Bernard Léon Foucault）用一個簡單實驗證明了地球確實會自轉。他用一條67米長（好吧，這也很長就是了⋯⋯）的線吊著一個28公斤重的鉛球，形成一個很長很重的擺，掛在巴黎先賢寺的天花版上。因慣性定律同樣適用於鐘擺，擺動平面在慣性參考系裡不會改變。擺動平面不變與物理學中的角動量守恆原理有關。但因地球自轉，地球上的人就會觀察到擺動平面隨著時間改變。
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[這個實驗設備稱為傅科擺（Foucault pendulum），是世上每個科學博物館的必備展品。很多人會在早上很早就到博物館去，就是為了看工作人員開始擺動傅科擺的一刻。]
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現在我們理解到，古希臘時代的差不多兩千年後，懷斯與傅科的實驗終於直接證明了地球會動。我們會在下一節討論太空是否真的是「無重力」。
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麻省理工學院做了一件 T 恤，穿上就能在 AI 鏡頭前「消失」

作者 愛范兒 | 發布日期 2019 年 11 月 11 日 8:45 |

近日中國發生「臉部辨識第一案」，浙江理工大學一位教授因不滿杭州野生動物世界強制要求年卡用戶註冊臉部辨識，因此將動物園告上法庭。

隨著臉部辨識技術普及，生活中很多時候都不知道自己的臉什麼時候被辨識了。儘管美國舊金山等城市推出臉部辨識禁令，但在更多國家和城市，相關法律政策還沒跟上。

對可能無處不在的臉部偵測系統，除了呼籲完善監管，還能做些什麼？最近西北大學和麻省理工學院的華森人工智慧實驗室（MIT-IBM Watson AI Lab）開發出印有特殊圖案的 T 恤，只要穿上就能躲過 AI 系統的監控，讓一個大活人在監控鏡頭前「消失」。

這是怎麼做到的？其實原理並不複雜，研究人員使用稱為生成對抗網路的方法來欺騙 AI，因為電腦視覺辨識系統依賴大量資料訓練提高辨識準確率，透過同樣方法也能找出可欺騙系統的圖案。

早在 2014 年，Google 和紐約大學的研究就證明，物體和臉部辨識演算法容易受到以生成對抗網路為基礎的攻擊。今年 4 月比利時魯汶大學（KU Leuven）的研究人員就透過這原理，用一張貼紙成功騙過 AI 系統。

但這種欺騙 AI 系統的方式有個缺陷，只要圖案角度和形狀變化，就會輕易識破。因為過去都是用硬紙板、停車牌或玻璃款等硬物當載體。

這次麻省理工研發的 T 恤突破點在於，即便衣服圖案隨著人的姿勢變化而變形，一樣能騙過 AI 系統。

研究人員指出，生成對抗網路經常用於欺騙電腦視覺系統，但還難以隨著運動變形的衣服建模，因此他們採用叫「薄板樣條線」（TPS）的資料內插和平滑技術，模型可轉換並建模具重複射（保留點、直線、平面）和非仿射分量的座標。

簡單來說，這項技術讓柔性物體也能模擬剛性物體的對抗性學習，進而欺騙 AI 。

從圖片可看到，這種 T 恤印有黑白棋盤格子樣式的圖案，系統辨識時每個格子之間會出現紅色小點，這就是成薄板樣條線（TPS）轉換的控制點。

研究人員分別在現實和虛擬環境測試這種 T 恤，準確率分別達 63% 和 79%。不過如果在同一畫面出現兩個或更多穿著 T 恤的人，成功率反會降低。

這方式一樣有局限性，只能騙過特定辨識演算法，對 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure 等辨識系統並不能使用。但研究人員表示這只是「邁向對抗性可穿戴裝置的第一步」，為針對 AI 的對抗性干擾提供啟發。

當臉部辨識等 AI 演算法與人類的矛盾日漸突顯，未來這種欺騙 AI 的需求可能會越來越多，甚至成為新職業。

資料來源：https://technews.tw/2019/11/11/evading-real-time-person-detectors-by-adversarial-t-shirt/

麻省理工學院做了一件 T 恤，穿上就能在 AI 鏡頭前「消失」

作者 愛范兒 | 發布日期 2019 年 11 月 11 日 8:45 |

近日中國發生「臉部辨識第一案」，浙江理工大學一位教授因不滿杭州野生動物世界強制要求年卡用戶註冊臉部辨識，因此將動物園告上法庭。

隨著臉部辨識技術普及，生活中很多時候都不知道自己的臉什麼時候被辨識了。儘管美國舊金山等城市推出臉部辨識禁令，但在更多國家和城市，相關法律政策還沒跟上。

對可能無處不在的臉部偵測系統，除了呼籲完善監管，還能做些什麼？最近西北大學和麻省理工學院的華森人工智慧實驗室（MIT-IBM Watson AI Lab）開發出印有特殊圖案的 T 恤，只要穿上就能躲過 AI 系統的監控，讓一個大活人在監控鏡頭前「消失」。

這是怎麼做到的？其實原理並不複雜，研究人員使用稱為生成對抗網路的方法來欺騙 AI，因為電腦視覺辨識系統依賴大量資料訓練提高辨識準確率，透過同樣方法也能找出可欺騙系統的圖案。

早在 2014 年，Google 和紐約大學的研究就證明，物體和臉部辨識演算法容易受到以生成對抗網路為基礎的攻擊。今年 4 月比利時魯汶大學（KU Leuven）的研究人員就透過這原理，用一張貼紙成功騙過 AI 系統。

但這種欺騙 AI 系統的方式有個缺陷，只要圖案角度和形狀變化，就會輕易識破。因為過去都是用硬紙板、停車牌或玻璃款等硬物當載體。

這次麻省理工研發的 T 恤突破點在於，即便衣服圖案隨著人的姿勢變化而變形，一樣能騙過 AI 系統。

研究人員指出，生成對抗網路經常用於欺騙電腦視覺系統，但還難以隨著運動變形的衣服建模，因此他們採用叫「薄板樣條線」（TPS）的資料內插和平滑技術，模型可轉換並建模具重複射（保留點、直線、平面）和非仿射分量的座標。

簡單來說，這項技術讓柔性物體也能模擬剛性物體的對抗性學習，進而欺騙 AI 。

從圖片可看到，這種 T 恤印有黑白棋盤格子樣式的圖案，系統辨識時每個格子之間會出現紅色小點，這就是成薄板樣條線（TPS）轉換的控制點。

研究人員分別在現實和虛擬環境測試這種 T 恤，準確率分別達 63% 和 79%。不過如果在同一畫面出現兩個或更多穿著 T 恤的人，成功率反會降低。

這方式一樣有局限性，只能騙過特定辨識演算法，對 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure 等辨識系統並不能使用。但研究人員表示這只是「邁向對抗性可穿戴裝置的第一步」，為針對 AI 的對抗性干擾提供啟發。

當臉部辨識等 AI 演算法與人類的矛盾日漸突顯，未來這種欺騙 AI 的需求可能會越來越多，甚至成為新職業。

資料來源：https://technews.tw/…/evading-real-time-person-detectors-b…/

我是JC老師
電腦相關課程授課超過6000小時的一位AutoCAD課程講師
由於實在太多同學向JC老師反映，希望可以有線上課程學習
所以就決定錄製一系列的AutoCAD 3D線上影片教學
而且不加密、不設限、不販售，就是純分享，希望可以幫助到有需要的朋友們
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CAD兩大座標系統
● 世界座標系統WCS：
　◆ AutoCAD內定的直角座標系統
　◆ 唯一一個固定不變的座標系統
● 使用者座標系統UCS：
　◆ AutoCAD內可以隨意定義的直角座標系統
　◆ 通常定義在工作平面上
　◆ 可以有無限多個
　◆ 原點及方位可自由移動、旋轉定義，並可以命名儲存

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3D座標表示法
● 用線作範例，分別在不同視圖中標註解釋
● 直角座標（卡式座標）
　◆ 絕對座標
　　★ X,Y,Z：絕對於UCS原點的座標表示法（70,50,80）
　　★ *X,Y,Z：絕對於WCS原點的座標表示法（*70,50,80）
　◆ 相對座標
　　★ @△X,△Y,△Z：相對於上一點的座標表示法（@70,50,80）
● 圓柱座標
　◆ 絕對座標（L＜A,Z）
　　★ 與原點投影距離＜XY平面角度，Z軸高度（30＜30,60）
　◆ 相對座標（@L＜A,Z）
　　★ 與上一點投影距離＜XY平面角度，Z軸高度（@100＜60,80）
● 球座標
　◆ 絕對座標（L＜A＜B）
　　★ 與原點距離＜XY平面角度＜XZ平面角度（80＜40＜30）
　◆ 相對座標（@L＜A＜B）
　　★ 與上一點距離＜XY平面角度＜XZ平面角度（@80＜40＜30）

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