什么是向心力，什么是離心力？如果沙子平放在圓盤上，然后圓盤驅(qū)動沙子旋轉(zhuǎn)，沙子會向中心移動還是向四周擴散。如果有向心力，所有的沙子都應該聚集在中心。如果它被拋出而不是聚集在中心，則拋出沙子的力是離心力還

什么是向心力，什么是離心力？

如果沙子平放在圓盤上，然后圓盤驅(qū)動沙子旋轉(zhuǎn)，沙子會向中心移動還是向四周擴散。

如果有向心力，所有的沙子都應該聚集在中心。

如果它被拋出而不是聚集在中心，則拋出沙子的力是離心力還是慣性力。

如果您將一個球放在圓盤的中心，當它高速旋轉(zhuǎn)時，球仍將在中心。如果你把球放在邊上，球還會向中心移動嗎？

我做過實驗，就是把球放在半徑的一半，球會向中心移動，但是超過一半的位置，球會像外圍一樣移動，直到它被拋出圓盤

我想既然有向心力，就一定有離心力。在中心旋轉(zhuǎn)的物體不一定是向心力，因為它是一個整體，具有自拔的功能。并不是因為向心力把整個沙子變成了散落的沙子。向心力還存在嗎？如上所述，半徑的內(nèi)半部分將向中心移動，半徑的外半部分將向外圍移動。

物理學總是解釋固定物體的向心力。我認為不應該這樣理解。我的拙見是因為我搞不懂。

運動的電荷能產(chǎn)生磁場，靜止的可以嗎？為什么？

光速是物質(zhì)轉(zhuǎn)化為能量的“臨界值”。

經(jīng)典力學研究低速運動。當物體以光速流動時，金屬氫離子切割磁力線的“磁矩”產(chǎn)生“電子”。金屬氫離子的“磁矩”是由光速自旋產(chǎn)生的，“電荷”是對金屬氫離子自旋產(chǎn)生的“磁矩”的描述。

靜止物體不存在，低速運動物體不能考慮磁力；靜止“電荷”為金屬狀態(tài)，氫離子的“磁矩”接近零。

平行志愿填報時需要拉開梯度，那么梯度分差是怎樣計算出來的？

由于學校、專業(yè)的普及和招生人數(shù)的增加，每年的分數(shù)波動是不可避免的，尤其是招生人數(shù)少、批量變化（二對一）和國家政策變化（雙一流實施），都會有很大的變化。這些學校應該謹慎

！你不能盲目地去學校。有些學校覺得他們可能被錄取，也可能不被錄取。除非你能接受所有的專業(yè)，這樣的學校不應該報考。當然，也有人會說，好學校的專業(yè)實力不會差。比如北大的考古學不會差，但你要喜歡還是不排斥這個專業(yè)。

比如四川大學的口腔科，中山大學的臨床與管理，東南大學的建筑，同濟大學的土木工程，都是不可以接受的。

希望我的答案能幫助所有考生和家長，覺得有用，幫我喜歡，轉(zhuǎn)發(fā)給身邊的朋友

散度和梯度有什么區(qū)別嗎？

梯度是一個向量，其大小是該點函數(shù)的最大變化率，即該點的最大方向?qū)?shù)。梯度的方向是點的最大方向?qū)?shù)的方向，即垂直于等值線（面）的方向，該方向指向函數(shù)的遞增方向。散度是指流體運動時單位體積的變化率。簡言之，運動中的流體集中區(qū)是收斂區(qū)，而運動中的流體發(fā)散區(qū)是發(fā)散區(qū)。這種計算也被稱為“點乘”。散度是一個標量，表示通量源密度。當散度為零時，意味著它是一個被動場；當散度不為零時，意味著它是一個主動場（有正源或負源）。梯度可以理解為：對于一座山，每個點的高度是一個標量場。那么，某一點的海拔在山頂方向上的變化率就是梯度。標量場是連續(xù)的，當然梯度是連續(xù)傾斜的。梯度可以用7個建筑物的形式來表示，但用張量的形式更為簡潔：即“φ，I”，其中“，”表示常微分，I=1，2，3（三維）表示空間三個方向的微分分量。散度可以理解為流場中每個方向上速度V的變化率之和，它是一個標量。根據(jù)這個定義，如果在流場中取一個很小的空間，其散度不為零，則表示有流體的流入或流出。當散度為零時，意味著小空間中的流體是連續(xù)的，沒有多余的流體流入。因此，連續(xù)體的連續(xù)形式為零。

機器學習的嶺回歸除了正規(guī)方程還可以用梯度下降求解嗎？

首先，我可以肯定地告訴你，是的！但也許問題會出現(xiàn)。在機器學習算法中，很多算法采用梯度下降法。梯度下降法似乎是機器學習算法中一種通用的優(yōu)化算法。為什么不用呢？

其實正是因為梯度下降算法是一種通用的優(yōu)化算法，所以它有自己的缺點，否則就沒有其他算法存在的理由。那么梯度下降算法的缺點是什么呢？也就是說，它的效率相對較低，求解速度相對較慢。其求解速度和收斂性取決于步長參數(shù)的合理設計。如果步長太小，算法需要迭代太多次才能收斂；如果步長太大，算法可能無法在最優(yōu)解附近收斂。

因此，一般選擇梯度下降作為機器學習算法的優(yōu)化方法，因為機器學習算法的目標函數(shù)不容易求解：要么目標函數(shù)不凸，要么目標函數(shù)沒有解析解。

嶺回歸是一種非常簡單的算法，它可以用正態(tài)方程直接求解模型的最優(yōu)參數(shù)，而不用用梯度下降法來慢慢迭代求解。因此，梯度下降算法可以用來求解嶺回歸，但由于嶺回歸比較簡單，且其目標函數(shù)有解析解，所以沒有使用梯度下降算法。在這種情況下，梯度下降算法的速度不如常規(guī)方程。