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一 性质上的异同点 李导数 $\mathcal{L}_V$ 和协变导数 $\nabla_V$ 有很多共同点： $\mathcal{L}_V$ 和 $\nabla_V$ 都保持张量的型号，即都是 $\mathcal{T}^p_q(M)$ 到 $\mathcal{T}^p_q(M)$ 的映射。 $\mathcal{T}^p_q(M)$ 表示 $M$ 上全体 (p, q) 型光滑张量场的集合 特别地，对

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分两种情况讨论：物理地址和虚拟地址。 如果说的是物理地址 0x0，那他一点都不孤独，每次复位的时候，程序计数器都会跟他打个招呼： “嘿，哥们，请问

投影测量 传统意义上的（Von Neumann 意义上的）测量是一系列投影算符。对可观测量所对应的自伴算子进行谱分解 $O=\sum_i\lambda_i |\varphi_i\rangle\langle\varphi_i|$ ，即可得到这些投影算符 $|\varphi_i\rangle\langle\varphi_i|$ 。这一部分学过

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先看一段 Jupyter Notebook 中的代码： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import time import ipywidgets as widgets from IPython.display import display slider = widgets.IntSlider() display(slider) while True: print(slider.value) time.sleep(1) 运行上面的代码，IntSlider() 会显示一个可交互的滑块小

1 基础 SPI 有三线模式和四线模式。三线模式有 SS（Slave Select）, SCK（SPI Clock）, MOSI（Master-Out-Slav

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1 微分形式 在介绍旋度之前，我们得先介绍一下微分形式和外微分算子。 一个 $n$ 阶形式可以定义为一个交替多重线性映射 $\omega:(T_pM)^n\rightarrow \mathbb{R}$ 。它把多个向量映射成一个实数。

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前言 作为物理人，你很可能听过张量，微分形式，李代数 … 等等概念的其中一个或者多个。但是你可能像我一样，每次听到这些概念的时候都感觉云里雾里。因