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jessica-qn
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1024个西瓜

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同学你好,平行宇宙这个概念,在很多其他作品中都有所描述,譬如电影,科普纪录片,小说等等。目前该方面并没有一个准确的描述,其相关领域论文也都是描述其细节方面的东西,因为成千上万个完善的细节才能构建起一个完整的理论。所以要通过一线论文去了解平行宇宙,是需要相当大的时间和专业背景。我不建议你去参考网上类似于百度百科之类的,原因在于,那些小编实在水平有限。我个人估计,全中国的科学家,在平行宇宙方面有进展的,不超过3个。不过出于求知欲和好奇心(其实我和你一样),我有以下建议(也是我个人的经验):我这里建议你去看两本书,史蒂夫霍金的《时间简史》和《大设计》。霍金是谁我相信不用我去介绍了。我这里就不归纳总结了,巨匠写的书,我觉得我不配去总结。总之,希望你抽时间去看看吧。
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怀念旧莳光

郑州 海天回答:全日制专业学位的学位论文选题应来源于应用课题或现实问题,必须要有明确的职业背景和应用价值。学位论文形式可以多种多样,可采用调研报告、应用基础研究、规划设计、产品开发、案例分析、项目管理、文学艺术作品等形式。学位论文字数,可根据不同专业学位特点和选题,灵活确定。

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悠游肚肚熊

最小二乘方法最早是有高斯提出的,他用这种方法解决了天文学方面的问题,特别是确定了某些行星和彗星的天体轨迹。这类天体的椭圆轨迹由5个参数确定,原则上,只要对它的位置做5次测量就足以确定它的整个轨迹。但由于存在测量误差,由5次测量所确定的运行轨迹极不可靠,相反,要进行多次测量,用最小二乘法消除测量误差,得到有关轨迹参数的更精确的值。最小二乘法近似将几十次甚至上百次的观察所产生的高维空间问题降到了椭圆轨迹模型的五维参数空间。假如想了解某个地方的月降雨量,一个月的观测当然不够,任何一个月都可能是异常晴朗或异常多雨。相反,人们应该研究几个月或至少一年甚至十年,并将所有数据加以平均。平均的结果对任何一个具体的月份并不一定能完全符合,但凭直觉,这个结果所给我们的标准降雨量图形将比只研究一个月所得到的结果要准确得多。这个原理在观察和实验科学领域是通用的。它是通过多次测量消除测量误差及随机波动。木匠的格言“量两次,再下手”也正是这个常识的一个例子。在降雨的例子中,我们用一个数来代表或一定程度地近似整个测定数据的效果。更一般的,鉴于各种理论和实际的原因,常用低维来近似说明高维的对象。在下面几种工作中都可以采用这个方法,象消除误差或忽略无关细节,从干扰数据中提取信号或找出趋势,将大量数据降低到可管理的数量或用简单的近似来代替复杂函数。我们并不期望这个近似值多么精确,事实上,在许多时候它也不用很精确。但尽管如此,我们还是希望它能保持对原始数据的相似之处。在线性代数领域,我们希望将一个高维空间的向量投影到低维子空间,完成这个工作的最普遍和最便于计算的方法之一就是最小二乘法。

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艾利希尔

93年,楼主应该迈入大学的校门了吧?那应该充分的利用好学校提供的资源。向楼主这个问题,完全可以到文献库中搜索。无论学校的质量如何,必定会购买几个文献库的使用权,国内的数据库中,CNKI和万方使用的人数最多。在文献库中搜索“平行宇宙”,相信能得到数以千级的论文。说实话,国内文献虽然不乏精品,但是总体水平比起国外的文献还是低了一个档次的。可以到一些国外的数据库搜索,比如Web of Science,相信楼主读过几篇之后能比较出国内与国外的差距。海阔凭鱼跃,天高任鸟飞。知道这个平台可能没有满足楼主的需求,不妨到更宽阔的空间中放飞自己的梦想。

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fantienan002

星星,行星,地球,都可以呀

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