不要放弃,继续学习,战斗到最后一刻!
无论是否能考上,都不要给自己留下遗憾,也不要让未来的自己有机会指责现在的自己,说:
“当初你为什么不能再认真学习几天?也许就考上了呢?”
只有让明天的自己无法指责今天的自己,你才能够在没有心理包袱的情况下继续向前,才能够步伐轻快,心情明朗,不会内耗,才更有可能找到自己人生的奋斗方向,并为之快乐地努力。
加油!
荒原之梦
2025 年 12 月 15 日 23 点 58 分
不要放弃,继续学习,战斗到最后一刻!
无论是否能考上,都不要给自己留下遗憾,也不要让未来的自己有机会指责现在的自己,说:
“当初你为什么不能再认真学习几天?也许就考上了呢?”
只有让明天的自己无法指责今天的自己,你才能够在没有心理包袱的情况下继续向前,才能够步伐轻快,心情明朗,不会内耗,才更有可能找到自己人生的奋斗方向,并为之快乐地努力。
加油!
荒原之梦
2025 年 12 月 15 日 23 点 58 分
下面这个式子连接了三角函数 $\sin$, $\cos$ 和 $\tan$, 即:
$$
\tan x = \frac{\sin x}{\cos x}
$$
因此,在遇到有关三角函数 $\tan$ 的积分时,我们可以尝试将其化作由三角函数 $\sin$ 和 $\cos$ 组成的等价表达式;类似地,在遇到有关三角函数 $\sin$ 和 $\cos$ 的积分时,我们可以尝试将其化作由三角函数 $\tan$ 组成的等价表达式.
继续阅读“有关三角函数 sin, cos 和 tan 的积分的两个结题思路:化二为一、化一为二”在计算多项和的乘积的时候(也就是下面这样的式子),很容易出现计算失误:
$$
\left( a+b \right) \times \left( c+d \right) \times \left( e+f+g \right)
$$
在本文中,「荒原之梦考研数学」设计了一种基于表格的多项和的乘积的计算方式,帮助同学们在计算这类式子的时候降低错误率.
继续阅读“峰图 | 用表格的形式辅助计算多项和的乘积”
2025 年 12 月 09 日,载有国际空间站第 73 次任务组成员的俄罗斯联盟 MS-27 号飞船在哈萨克斯坦杰兹卡兹甘镇(Zhezkazgan)附近的一处偏远地区着陆。
在本文中,「荒原之梦考研数学」将通过公式的推导,帮助同学们在遇到下面这样的式子时可以从中快速拆分出常数,从而方便进行积分、求导等运算:
$$
\frac{a x^{2} + b}{1+x^{2}} \quad \quad \frac{a x^{2} + b}{1 + cx^{2}} \quad \quad \frac{a x^{2} + b}{d + cx^{2}}
$$
我们的目标是,对上面的式子,建立下面的等式:
$$
\begin{align}
\frac{a x^{2} + b}{1+x^{2}} & = A – \frac{B}{1 + x^{2}} \tag{1} \\ \notag \\
\frac{a x^{2} + b}{1 + cx^{2}} & = A – \frac{B}{1 + c x^{2}} \tag{2} \\ \notag \\
\frac{a x^{2} + b}{d + cx^{2}} & = A – \frac{B}{d + c x^{2}} \tag{3}
\end{align}
$$
其中,$a$, $b$, $c$ 和 $d$ 是已知的常数,$A$ 和 $B$ 是未知常数.
继续阅读“从分式中拆分出常数的三个快速公式”本周的周六,四六级开考,下周的周六,考研开考。
从小到大,我们经历了一次又一次的考试,每一次考试都是一次拼尽全力的攀爬,也许成功登顶,欣赏到了壮丽的日出,也许遍体鳞伤,只能暗自舔舐伤口。
我看到有人说:“希望可以有一年的时间,不用准备任何考试。”
经历过的人都知道,这简简单单的一句话,其实承担着很大的压力,以及对那个既触手可及,又仿佛永远无法抵达的梦想彼岸的无尽的憧憬和忧虑。
但是,我们不可否认的是,正是这一次又一次的考试,构筑起来了我们当下的人生,而我们未来的人生,也将在这一次又一次的考试中,逐渐从蓝图走向现实。
每一场考试,每一次挑战自我的极限,每一次破釜沉舟的冲刺,都是一场苦行,而每一场苦行,都是我们信仰的昭示,是我们对于自己的定义与重塑,更是我们对于这个世界饱满的爱。
是的,请坚定的走下去,请相信,每一滴汗水和泪水交织凝结成的雨露,都会成为灿烂之花中绝无仅有的底色,这底色铸就了我们的勇气,眼界,和无怨无悔的人生!
荒原之梦
2025 年 12 月 10 日 10 点 35 分于沈阳
若有函数 $f(x,y)=x^{y}$, 其中 $x, y > 0$,则 $\frac{\partial f}{\partial x} = ?$, $\frac{\partial f}{\partial y} = ?$
对自变量 $\textcolor{lightgreen}{x}$ 求偏导时,需要将自变量 $y$ 看作常数,此时 $\textcolor{lightgreen}{x}^{y}$ 就是关于 $\textcolor{lightgreen}{x}$ 的幂函数,于是:
$$
\frac{\partial f}{\partial x} = y \textcolor{lightgreen}{x}^{y-1}
$$
对自变量 $\textcolor{orange}{y}$ 求偏导时,需要将自变量 $x$ 看作常数,此时 $x^{\textcolor{orange}{y}}$ 就是关于 $\textcolor{orange}{y}$ 的指数函数,于是:
$$
\frac{\partial f}{\partial y} = x^{\textcolor{orange}{y}} \ln x
$$
若有函数 $f(x,y)=y^{x}$, 其中 $x, y > 0$,则 $\frac{\partial f}{\partial x} = ?$, $\frac{\partial f}{\partial y} = ?$
对自变量 $\textcolor{lightgreen}{x}$ 求偏导时,需要将自变量 $y$ 看作常数,此时 $y^{\textcolor{lightgreen}{x}}$ 就是关于 $\textcolor{lightgreen}{x}$ 的指数函数,于是:
$$
\frac{\partial f}{\partial x} = y^{\textcolor{lightgreen}{x}} \ln y
$$
对自变量 $\textcolor{orange}{y}$ 求偏导时,需要将自变量 $x$ 看作常数,此时 $\textcolor{orange}{y}^{x}$ 就是关于 $\textcolor{orange}{y}$ 的幂函数,于是:
$$
\frac{\partial f}{\partial y} = x \textcolor{orange}{y}^{x-1}
$$
导数是对一元函数而言的,偏导数(偏导数有时也称为“偏微商”)是对多元函数而言的. 在本文中,我们就基于二元函数 $z = f(x, y)$ 来理解其一阶偏导数的定义.
继续阅读“一阶偏导数定义的理解”什么是“峰图”:
峰图(Feng Graph)指的是,由「荒原之梦」(zhaokaifeng.com)原创的一种基于抽象图形的数学定理可视化定义、解释、推导与应用的方法. 「荒原之梦」认为,和自然语言一样,数学的本质原理并不局限于特定的表达形式. 所以,如果说传统上的数学是基于数字(包括各种符号)进行描述的数字数学,那么,峰图就是要建立(现在是局部建立)基于图形的,数字数学的几何形态“克隆体”,并力求使数学原理的表述和数学问题的解答变得更加简单、直观且易于理解.
在本文中,「荒原之梦考研数学」将基于《判断一个点是不是尖点的“峰”式图形化方法:落圆法》和《为什么“尖点”一定是不可导点?因为尖点不是“双胞胎点”》这两篇文章中原创的新视角和思路,进一步做方法上的完善,通过对函数微观结构的创造性定义,在微观视角上实现对函数光滑属性的描述和解释. 由于对函数光滑属性的研究,实际上就是对函数的导函数进行研究,所以,本文所提供的方法可用于以更加直观的方式解释函数的可导性,以及对导函数性质的描述.
继续阅读“峰图 | 基于对函数微观结构的定义研究函数的光滑属性”我认为,AI 意味着人类对已有知识的利用几乎达到了极限——
对于人类已经取得的知识,AI 已经几乎无所不会。借助 AI,我们可以对已有的知识进行最大化的利用。但是,这也让我们更早且更快地看到了人类知识的局限性。
所以,我倾向于认为,AI 并不是真正的革命,但也称不上虚假的泡沫。虽然,现在的 AI 并没有带来彻底改变世界的力量,但却实实在在地提升了我们驾驭知识的能力。
也许,AI 可以帮助我们更好地拓展知识的疆界,也许 AI 会彻底锁死人类文明进一步发展的牢笼,但无论如何,我们都已经进入到了 AI 的时代,我们只能坦然接受这一时代的到来,并且好好想一想,自己可以为了推动未来的发展,做些什么努力。
荒原之梦
2025年12月01日
人生,从来没有一劳永逸。
考研,考上研,以及人生中许许多多的奋斗过程,都只是我们人生中一个又一个的阶段。
人生,就像是一场打怪升级的游戏,一关有一关的困难,一关也有一关的甘甜。
所以,我们需要的从来不是考上研后的一劳永逸,而是考研的过程中,哪些被梦想和激情照亮的日子,以及,为了实现梦想而奋不顾身的酣畅淋漓!
加油!
荒原之梦
2025年12月01日
函数可以表示成函数表达式,也可以表示成函数图象,甚至也可以用一系列的坐标点表示(几乎所有的计算机绘图使用的都是这种方式)——
我们知道,函数图象和函数的点阵坐标都只是对函数的近似表示,严格地说,无论函数图象,还是函数的点阵坐标,都不是函数本身.
那么,函数的表达式和函数是完全等价的关系吗?
继续阅读“函数表达式就是函数本身吗?”当前看来,AI 在严谨的数学推理方面超过绝大部分人类几乎是必然的了,那么,人类还有什么用呢?
我想,人类在数学推理领域的作用,就是提供不走寻常路的非常规视角——
一方面,非常规视角几乎没有常规数学推理的局限性,自由度非常高,可供发挥的空间很大;
另一方面,AI 本质上仍然是一台机器,最擅长的还是按部就班和处理大量且琐碎的工作。
所以,人类负责开拓未知的疆域,AI 负责在已有的疆域内巩固和利用成果,这或许就是 AI 时代最好的人机协作模式。