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Nader Engheta and Richard W. Ziolkowski on Metamaterials

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简介：
这段简介聚焦于两位著名科学家Nader Engheta和Richard W. Ziolkowski在超材料领域的开创性工作。他们深入研究人工设计的复合结构，利用其独特性质突破传统材料限制，在电磁波操控、隐形技术等方面取得显著成就。 超材料方面的经典著作《Metamaterials: Physics and Engineering Explorations》由Nader Engheta和Richard W. Ziolkowski撰写，是相关研究不可或缺的参考资料。该书提供了一个精致的PDF版本，而非扫描版。

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  • Nader Engheta and Richard W. Ziolkowski on Metamaterials
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    这段简介聚焦于两位著名科学家Nader Engheta和Richard W. Ziolkowski在超材料领域的开创性工作。他们深入研究人工设计的复合结构，利用其独特性质突破传统材料限制，在电磁波操控、隐形技术等方面取得显著成就。 超材料方面的经典著作《Metamaterials: Physics and Engineering Explorations》由Nader Engheta和Richard W. Ziolkowski撰写，是相关研究不可或缺的参考资料。该书提供了一个精致的PDF版本，而非扫描版。
     
  • Learning Core Audio on iOS and macOS
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    本书《Learning Core Audio on iOS and macOS》深入浅出地讲解了如何在iOS和macOS平台上使用Core Audio进行音频开发，适合希望掌握苹果设备音效编程的技术爱好者和开发者阅读。 A Hands-On Guide to Audio Programming for Mac and iOS Core Audio is the most powerful system for audio programming that has been created, but its complexity often limits access to it. While much of this knowledge remains within the grasp of dedicated audio enthusiasts like Kevin, Chris has managed what others have not: making Core Audio comprehensible to a broader audience.
     
  • Lectures on Finite Fields and Galois Rings
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  • Information Randomness and Incompleteness: Papers on Algorithmic...
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    《信息、随机性和不完备性》汇集了关于算法信息理论的重要论文，探讨了数学中的复杂度和不确定性问题，是该领域研究者的必读之作。 ### 知识点生成 #### 标题与描述解析：“INFORMATION RANDOMNESS & INCOMPLETENESS Papers on Algorithmic Information Theory” 此标题与描述强调了三方面的核心内容：信息的随机性、不完备性和算法信息理论。下面将详细阐述这些概念。 1. **信息的随机性**： - 随机性在数学和信息论中具有重要意义，它不仅涉及到数据或信号的不确定性，还关系到如何度量这种不确定性。 - 在算法信息理论中，随机性的概念被用来描述一个序列或字符串的信息含量。高度随机的序列意味着其无法通过短程序生成，即该序列没有显著结构或模式可以被压缩。 2. **不完备性**： - 不完备性这一概念源自哥德尔的不完备性定理，指出在任何足够强大的形式系统中都存在既不能被证明也不能被证伪的命题。 - 在算法信息理论背景下，不完备性体现在某些数学问题或陈述不可判定上，在理论上无法确定它们是否为真。 3. **算法信息理论**： - 算法信息理论是一门研究如何用算法定义和量化复杂度的信息量度学科，并引入了Kolmogorov复杂度等概念。 - 它关注于通过最短程序长度来衡量字符串的复杂性，从而探讨计算与信息之间的关系。 #### 标签解析：“INCOMPLETENESS INFORMATION RANDOMNESS” 这些标签进一步强调文章主题：算法信息理论中关键概念——不完备性、信息及随机性。 #### 内容部分解析： 1. **作者与出版信息**： - 本书由G.J. Chaitin编写，是关于算法信息理论论文集的第二版。 - Chaitin在IBM工作，并且他在算法信息理论领域作出了重要贡献，特别是在随机性和不完备性研究方面。 - 第一版于1987年出版，而第二版增加了更新参考文献列表。 2. **前言内容**： - 前言中引用了爱因斯坦的名言“上帝不仅在量子力学中掷骰子，甚至在整数中也掷骰子”，这反映了算法信息理论对随机性和不确定性的探索。 - Chaitin著作《算法信息理论》探讨了算术中的随机性发现，并展示了判定一个整数方程是否有有限个或无限解的问题是不可判定的。 这本书收录了一系列论文，涉及算法信息理论的核心议题：信息的随机性、不完备性以及如何通过算法度量和理解这些概念。这些论文对理解和探索信息论及计算复杂性的领域意义重大。通过对这些论文的研究，我们可以更深入地理解信息的本质及其与计算的关系。
     
  • Vectorized Solar Azimuth and Elevation Prediction Based on Geographic Coordinates and Elevation:...
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    本研究提出了一种基于地理位置和海拔高度向量化的太阳方位角与高度预测方法，旨在提高太阳能利用效率。 在任何纬度、经度和高度范围内预测太阳的方位角和仰角（精度为正负1度）。为了满足大众需求，此例程已经被矢量化以提高计算速度。函数调用格式如下：[Az El] = SolarAzEl(2008/02/18 13:10:00,60,15,0) 输入参数： - UTC日期和时间 - 格式为YYYY/MM/DD hh:mm:ss或MATLAB日期向量，尺寸可以是[N x 1]。 - 纬度 - 单位为度的站点纬度范围从-90到90（南纬用负数表示，北纬用正数表示）；维度大小可设置为 [N x 1]。 - 经度 - 单位为度的站点经度范围从-180到180（西经用负数表示，东经用正数表示），维度同样可以是[N x 1]。 - 海拔高度 - 单位为公里的站点海拔高度，也可以设置成 [N x 1]。 输出参数： - Az - 太阳方位角以度为单位（结果大小可设为[N x 1]）。 - El - 太阳高程/高度角以度为单位（同样可以是[N x 1]）。
     
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    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分，该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》（适应性计算与机器学习系列）最新中文版。
     
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    《Hands-On Machine Learning with Python》是一本实践导向的机器学习书籍，通过Python语言教授核心概念和应用。书中涵盖各种算法及模型，并提供大量案例研究。适合初学者与进阶读者阅读。 Hands On Machine Learning with Python by John Anderson, published on 6 Aug. 2018, has an ISBN of 1724731963 and contains 224 pages in EPUB format with a file size of 2.22 MB.
     
  • A visual guide to differential forms and calculus on...
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    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作，系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.