Scholar Hub/Chủ đề/#không gian chín chiều/
Không gian chín chiều là một khái niệm trong toán học và vật lý, nó thể hiện một không gian có chín hướng khác nhau của sự di chuyển hoặc taọ thành phần, so sán...
Không gian chín chiều là một khái niệm trong toán học và vật lý, nó thể hiện một không gian có chín hướng khác nhau của sự di chuyển hoặc taọ thành phần, so sánh, hoặc phân tích thông tin. Ví dụ điển hình của không gian chín chiều là không gian Euclide n chiều, trong đó mỗi chiều được biểu diễn bằng một số thực. Không gian chín chiều có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như hình học, robot học, thị giác máy tính, và các mô hình toán học trong vật lý và kỹ thuật.
Không gian chín chiều là một điểm nâng cao của khái niệm không gian ba chiều (không gian Euclide) mà chúng ta được làm quen trong cuộc sống hàng ngày. Trong không gian chín chiều, chúng ta có thêm bảy chiều nữa để mô tả sự di chuyển, cấu trúc hoặc quan hệ trong không gian.
Trong toán học, không gian chín chiều thường được mô tả bằng các vector với chín thành phần. Mỗi thành phần tương ứng với một chiều riêng biệt, và chúng có thể là các số thực hoặc các biến số. Ví dụ, trong một không gian chín chiều, chúng ta có thể có vector (x₁, x₂, x₃, x₄, x₅, x₆, x₇, x₈, x₉) để biểu diễn một điểm hoặc một vật trong không gian.
Ứng dụng của không gian chín chiều rất đa dạng. Trong hình học, các khái niệm như khối lập phương tesseract hay hình bát diện (hypercube) được tạo ra trong không gian chín chiều. Trong robot học, không gian chín chiều được sử dụng để mô phỏng và điều khiển các robot có khả năng di chuyển trong không gian phức tạp. Trong thị giác máy tính, không gian chín chiều được sử dụng để mô hình hóa và phân tích thông tin từ hình ảnh và video đa chiều. Trong vật lý và kỹ thuật, không gian chín chiều được sử dụng để mô phỏng và hiểu các hệ thống phức tạp như các mạng lưới điện, mạng lưới giao thông, và mạng lưới thông tin.
Trong không gian chín chiều, mỗi chiều được đại diện bởi một thành phần của vector, và một vector chín chiều có thể được biểu diễn như sau: (x₁, x₂, x₃, x₄, x₅, x₆, x₇, x₈, x₉).
Ứng dụng của không gian chín chiều là rất phong phú. Dưới đây là một số ví dụ chi tiết:
1. Trong hình học:
- Hình lập phương tesseract: Đây là một khối lập phương 4D trong không gian chín chiều. Nó được tạo ra bằng cách mở rộng khối lập phương thường ở thêm một chiều.
- Hình bát diện (hypercube): Đây là một đa giác đều chín chiều gồm 256 đỉnh và 256 cạnh. Nó tương tự như một khối lập phương nhiều chiều hơn.
2. Trong robot học:
- Điều khiển robot đa chiều: Không gian chín chiều cho phép mô phỏng và điều khiển robot có khả năng di chuyển trong không gian phức tạp. Ví dụ, robot có thể di chuyển không chỉ trên mặt phẳng, mà còn lên xuống và xoay tròn trong không gian chín chiều.
3. Trong thị giác máy tính:
- Mô hình hóa đa chiều: Không gian chín chiều được sử dụng để mô hình hóa và phân tích thông tin từ hình ảnh và video đa chiều. Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng không gian chín chiều để biểu diễn một người hoặc vật thể từ nhiều góc độ khác nhau và phân tích các thuộc tính, đặc trưng của chúng.
4. Trong vật lý và kỹ thuật:
- Mô phỏng mạng lưới phức tạp: Không gian chín chiều được sử dụng để mô phỏng và hiểu các hệ thống phức tạp như mạng lưới điện, mạng lưới giao thông, và mạng lưới thông tin. Với số chiều khác nhau, chúng ta có thể mô phỏng và phân tích các mô hình phức tạp để hiểu hiệu suất và tương tác của các thành phần trong hệ thống.
Trên đây là một số ví dụ về không gian chín chiều và ứng dụng của nó. Tuy nhiên, không gian chín chiều còn được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp chúng ta hiểu và mô phỏng những khái niệm phức tạp hơn trong thế giới thực.
Đối xứng ẩn của bài toán Micz-Kepler chín chiều Normal 0 false false false MicrosoftInternetExplorer4 Mới đây, bài toán Kepler trong không gian chín chiều với sự có mặt của đơn cực SO(8) được xây dựng. Ta gọi là bài toán MICZ-Kepler chín chiều hoặc có thể gọi là bài toán SO(8) MICZ-Kepler. Trong công trình này, bằng cách xây dựng véc-tơ Runge-Lenz, chúng tôi tìm ra một đối xứng ẩn của bài toán này và đưa ra dưới dạng tường minh nhóm đối xứng đầy đủ của bài toán là SO(10).
/* Style Definitions */
table.MsoNormalTable
{mso-style-name:"Table Normal";
mso-tstyle-rowband-size:0;
mso-tstyle-colband-size:0;
mso-style-noshow:yes;
mso-style-parent:"";
mso-padding-alt:0in 5.4pt 0in 5.4pt;
mso-para-margin:0in;
mso-para-margin-bottom:.0001pt;
mso-pagination:widow-orphan;
font-size:10.0pt;
font-family:"Times New Roman";
mso-ansi-language:#0400;
mso-fareast-language:#0400;
mso-bidi-language:#0400;}
#bài toán MICZ-Kepler #đối xứng ẩn #đại số SO(10) #véc-tơ Runge-Lenz #không gian chín chiều
Tính siêu khả tích của bài toán MICZ-Kepler chín chiều
v\:* {behavior:url(#default#VML);}
o\:* {behavior:url(#default#VML);}
w\:* {behavior:url(#default#VML);}
.shape {behavior:url(#default#VML);}
Bài toán MICZ-Kepler chín chiều với thế đơn cực được khẳng định có đối xứng . Trên cơ sở sử dụng đối xứng này, một hệ gồm 9 toán tử độc lập giao hoán trong đó chứa Hamiltonian được chúng tôi xây dựng tường minh. Một bộ 8 toán tử bất biến độc lập khác cũng được chỉ ra. Sự tồn tại đồng thời của hai bộ toán tử này cho phép khẳng định tính siêu khả tích tối đa của bài toán này. Normal 0 false false false EN-US ZH-CN X-NONE
/* Style Definitions */
table.MsoNormalTable
{mso-style-name:"Table Normal";
mso-tstyle-rowband-size:0;
mso-tstyle-colband-size:0;
mso-style-noshow:yes;
mso-style-priority:99;
mso-style-parent:"";
mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;
mso-para-margin-top:0cm;
mso-para-margin-right:0cm;
mso-para-margin-bottom:10.0pt;
mso-para-margin-left:0cm;
line-height:115%;
mso-pagination:widow-orphan;
font-size:14.0pt;
mso-bidi-font-size:11.0pt;
font-family:"Times New Roman","serif";
mso-bidi-font-family:"Times New Roman";
mso-bidi-theme-font:minor-bidi;
mso-fareast-language:ZH-CN;}
#bài toán MICZ-Kepler #đối xứng ẩn #siêu khả tích #không gian chín chiều #đối xứng .
Toán tử Casimir C2 cho nhóm đối xứng SO(10) của bài toán MICZ-Kepler chín chiều
v\:* {behavior:url(#default#VML);}
o\:* {behavior:url(#default#VML);}
w\:* {behavior:url(#default#VML);}
.shape {behavior:url(#default#VML);}
Trên cơ sở nhóm đối xứng SO(10) của bài toán MICZ-Kepler chín chiều, toán tử bất biến Casimir được xây dựng dưới dạng hệ thức tường minh liên hệ trực tiếp với Hamiltonian của hệ. Hệ thức này cho phép phổ năng lượng của bài toán được xây dựng bằng phương pháp thuần đại số. Biểu thức năng lượng phù hợp với kết quả giải trực tiếp bằng phương pháp giải tích trước đây. Normal 0 false false false EN-US
/* Style Definitions */
table.MsoNormalTable
{mso-style-name:"Table Normal";
mso-tstyle-rowband-size:0;
mso-tstyle-colband-size:0;
mso-style-noshow:yes;
mso-style-priority:99;
mso-style-parent:"";
mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;
mso-para-margin:0cm;
mso-para-margin-bottom:.0001pt;
line-height:107%;
mso-pagination:widow-orphan;
font-size:11.0pt;
font-family:"Calibri","sans-serif";
mso-ascii-font-family:Calibri;
mso-ascii-theme-font:minor-latin;
mso-hansi-font-family:Calibri;
mso-hansi-theme-font:minor-latin;}
#bài toán MICZ-Kepler #đối xứng ẩn #đại số SO(10) #toán tử Casimir #không gian chín chiều
Sóng con và Khung con trong không gian chiều thấp Dịch bởi AI Springer Science and Business Media LLC - Tập 19 - Trang 731-761 - 2013
Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu vấn đề xây dựng các khung chặt sóng con hạn chế không tách rời, sóng Riesz và sóng chuẩn tắc trong không gian \(\mathbb {R}^{2}\) và \(\mathbb {R}^{3}\). Chúng tôi đầu tiên xây dựng một lớp các hàm tách rời hạn chế không gian tần số có khả năng tinh chỉnh trong các không gian Euclide chiều thấp bằng cách sử dụng các hàm tinh chỉnh Meyer đơn biến dọc theo nhiều hướng được xác định bởi các ma trận hướng box-spline cổ điển. Những hàm tách rời hạn chế không gian tần số này sau đó được sử dụng để xây dựng các khung chặt sóng con hạn chế không tách rời thông qua các nguyên tắc mở rộng đơn vị và chéo. Tuy nhiên, những hàm tinh chỉnh này không thể được sử dụng để xây dựng sóng Riesz và sóng chuẩn tắc trong các chiều thấp vì chúng không ổn định. Một sơ đồ xây dựng khác do đó được phát triển để tạo ra các hàm tinh chỉnh ổn định trong các chiều thấp bằng cách sử dụng một lớp ma trận hướng đặc biệt. Các hàm tinh chỉnh ổn định thu được cho phép chúng tôi xây dựng một lớp sóng Riesz không tách rời có cơ sở MRA và đặc biệt là sóng chuẩn tắc hạn chế trong các chiều thấp với hỗ trợ tần số nhỏ.
#sóng con #sóng Riesz #khung chặt #không tách rời #không gian chiều thấp #hàm tinh chỉnh #MRA
Tái tạo nguồn tín hiệu từ EEG/MEG với hồi quy điều chỉnh hai chiều theo không gian-thời gian Dịch bởi AI Springer Science and Business Media LLC - Tập 11 - Trang 477-493 - 2013
Trong công trình này, chúng tôi đề xuất một phương pháp hồi quy điều chỉnh hai chiều theo không gian-thời gian để tái tạo tín hiệu nguồn thần kinh từ các phép đo trong thời gian của EEG/MEG. Phương pháp đề xuất ước lượng đồng thời vị trí và biên độ của các dipole thông qua việc giảm thiểu một tiêu chí bình phương tối thiểu có phạt duy nhất. Điểm mới của phương pháp của chúng tôi là xem xét đồng thời ba thuộc tính mong muốn của các tín hiệu nguồn được tái tạo, đó là, tính tập trung không gian, tính mượt mà không gian, và tính mượt mà thời gian. Các thuộc tính mong muốn này được đạt được bằng cách sử dụng ba hàm phạt riêng biệt trong khuôn khổ hồi quy có phạt. Cụ thể, chúng tôi áp dụng một hình phạt thô trong miền thời gian để đạt được tính mượt mà thời gian, và một hình phạt khan hiếm cùng với một hình phạt Laplace đồ thị trong miền không gian nhằm đạt được tính tập trung và mượt mà không gian. Chúng tôi phát triển một thuật toán giảm dần tọa độ khối đa cấp hiệu quả về tính toán để thực hiện phương pháp này. Qua một nghiên cứu mô phỏng với nhiều cấu hình phức tạp không gian khác nhau và hai ví dụ thực tế từ MEG, chúng tôi cho thấy rằng phương pháp đề xuất vượt trội hơn so với các phương pháp hiện có chỉ sử dụng một tập con của ba hàm phạt.
#EEG #MEG #hồi quy hai chiều #tái tạo nguồn tín hiệu #điều chỉnh không gian-thời gian
Xây dựng trường định chuẩn cho đơn cực so(8) trong không gian trực giao chín chiều 800x600 Bằng cách mở rộng thừa số pha trong không gian chín chiều trực giao, chúng tôi xây dựng trường định chuẩn cho đơn cực SO(8) và chứng tỏ đơn cực này đáp ứng hai điều kiện Dirac. Normal 0 false false false EN-US X-NONE X-NONE MicrosoftInternetExplorer4
/* Style Definitions */
table.MsoNormalTable
{mso-style-name:"Table Normal";
mso-tstyle-rowband-size:0;
mso-tstyle-colband-size:0;
mso-style-noshow:yes;
mso-style-priority:99;
mso-style-parent:"";
mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;
mso-para-margin:0cm;
mso-para-margin-bottom:.0001pt;
mso-pagination:widow-orphan;
font-size:10.0pt;
font-family:"Times New Roman","serif";}
#trường định chuẩn #đơn cực SO(8) #không gian 9 chiều