这是一个用于个人记录的个人站点，可能会有各种杂项。
作者是一个力学专业的硕士毕业生，目前正在找工作，现在正在与泛函分析斗智斗勇。
作者至今不想抛弃他是一个力学专业毕业生的身份，因为他还没有彻底放弃和力学殊死一搏，即便他在这个过程花费了不短的时间仍然不得要领。
作者曾尝试过多次建站，但因为SSL、模板、维护等问题多次删除站点跑路；而这次不是出于建博客的目的建立的博客，这次的WordPress是SS-Panel搭建失败后的废物利用。正所谓，有意栽花花不开，无心插柳柳成荫，这次的站点反而像模像样了，希望可以作为学习的记录活下去更长一点的时间。
作者在待业期间比较系统的学习了计算机网络，复习了有限单元法，了解了傅里叶变换，复变函数和积分变换，目前正在再次攀登泛函分析的山脚。作者发现他的学习能力在离开大学后好像恢复了一些，他还有救！
希望作者有个相对光明的未来。
By: jcy1998
On: 2024/3/4
听完了泛函分析的网课(https://www.bilibili.com/video/BV15T411o7kW)并尝试完整阅读了结构动力学基础（张亚辉老师编）。按照本次阅读的理解，振动力学的核心是广义特征值问题的求解（有限自由度），而针对工程的实际问题，也通过有限单元法的型函数矩阵和应变-位移矩阵将无限自由度打散为有限自由度的刚度阻尼质量阵；广义特征值问题的求解，可以一定程度参考泛函分析中的谱分析，不过有限维空间没有剩余谱和连续谱，并没有太多的应用价值，还需要再次思考二者关系。在强迫振动的求解中，针对自由度过高的情况，振动力学的主要手段是通过自由振动时的低阶振型进行分解，也就是说外力激发的是结构运动，均按照低阶振型的组合运动，u1(t)*振型1+u2(t)*振型2+......un(t)*振型n，而un(t)与外力相关，是要求解的未知量，可以通过解耦（对阻尼阵有要求）、数值积分（微分方程数值解）等手段进行求解。而有限元法中，振动力学模态问题和静力求解问题的不同，源于静力求解问题是刚度阵和节点位移，即KU=F；振动力学模态问题有刚度阵和节点位移、阻尼阵和节点速度、质量阵和节点加速度，这是通过简化成位移求导多一个频率w项，组装成一个广义的“刚度阵”求解的，而要保证位移不恒为0，也就是广义的“刚度阵”需要奇异（方程有非零解），就可以求出频率w并求出自由振动的振型。
复变函数和泛函分析听完蛮有启发性，高等代数的学习也是迫在眉睫，希望可以进行下一步的学习。
By: jcy1998
Update: 2024/3/24
待完成，Todo:
Shadowsocks源码学习的后四部分整理
张量分析的再学习
基于张量分析后再学习塑性力学
高等代数的再学习
有限单元法和振动力学的再学习心得整理
变分法的再学习
要完成那基本是不可能的，为了起到督促作用，特列出以便自己查阅。
By: jcy1998
Update: 2024/4/1
在2024/06/06看完了Gilbert Strang教授的线性代数录像公开课：麻省理工学院 - MIT - 线性代数（我愿称之为线性代数教程天花板）_哔哩哔哩_bilibili，颇有体会，特别是四个子空间之间的关系：行空间，列空间，零空间，左零空间，理解矩阵在这些空间中的作用，是形成线性代数思维最为关键的要素。对线性代数及矩阵分析，有了更直观的体会，但是线性代数与泛函分析之间的联系，还需要更细致的思考和学习。如果有机会，还想再找一些概率论相关的录像，非常感谢这些公开的资源。
By: jcy1998
Update: 2024/06/07
在2024/07/21看完了王芝兰老师录制的实变函数视频，颇能感受到年初听泛函分析时，学习到的诸多内容所带来的收获，比如：刻画数列极限的ε-N语言；刻画极限的ε-δ语言；点集拓扑中的分析技巧与方法；对线性空间、距离、函数的连续性的理解......虽然这些内容大多是数学分析中应当掌握的，但由于工科只是高数，对这些概念认识并不清晰。之前学习泛函分析的过程无疑给听实变函数带来了极大的便利，方便了理解。除此之外，在之前学习行政能力测试考试中，在逻辑判断模块中，有关逻辑学和命题的诸多技巧也在这里发挥了作用，特别是A->B，只能有非B->非A这一点，还有AEIO类问题，帮助我没有在命题方面过度绕来绕去把自己绕晕了，这部分非常感谢B站up主：公考正道是沧桑。我隐隐约约可以感受到，各种各样的积累都会在某些时刻发挥功用。
从泛函分析回来到实变函数，最大的体会就是对测度概念的理解，实变函数中主要研究的是Lebesgue测度，这是一种对“面积”的度量，外测度作为一种用“外方”的覆盖来逼近测量集合的量，是一定存在的，而只有它与从“内部”的填充来逼近测量集合的内测度相等时，这个集合才称为可测的。从直观上讲，可测的集合就是“边上”比较规整的集合，这为后面可测函数的定义以及可测函数的Lebesgue积分提供了基本的保证。Lebesgue积分可以看作给定因变量y，将y的值与其在自变量的值对应的测度相乘，累加而得到最终结果的积分计算方法。那么，要求给定函数在每个y值，对应的自变量的集合都是有测度的，便成了一个直观的思路，这将可测函数的定义：“设f是定义在可测集E上的实函数。如果对每一个实数，集E[f>a]恒可测（勒贝格可测），则称f是定义在 E上的（勒贝格）可测函数。”与集合的测度进行了联系，体现了理论由浅入深的特点。在Lebesgue积分后的牛顿莱布尼茨公式时，进一步体会到了积分和导数的逆运算联系，不过这里理解还不够深刻，写不出什么太深的想法。
在实变函数的学习中，学习到的最重要的就是数学证明的思路：1.从自己熟悉的，简单的出发，去一步一步想办法靠拢最终的目标，就好像从非负简单函数逼近非负可测函数最终逼近可测函数。2.思考是正向的，写证明是逆向的。王老师的视频之所以易于理解，是因为她帮助我们分析问题，去分解问题，找到需要证明什么，然后逐个击破，最终再逆向回去写完整证明，这个思维贯穿视频全部，特别是在先积分后微分部分。3.问题的分解和逼近是非常重要的，特别是在“可数个”这个连接可数和无穷的事情上，将一个无界集合A分解成:∪([n,n+1)∩A)可数个不相交集合的并，这样的方式很值得寻味。此外，还对测度的概念进行了更深的体会和理解，这个抽象化的广义的“面积”，需要进一步消化。
学习实变函数的目标是高等概率论，前两年有幸硬着头皮听过“测度论”的视频，硬生生的听完，硬生生的没有任何记忆和体会，但是我希望在有泛函和实变的积累后，可以再次尝试攀登测度论，理解概率测度乃至登上高等概率论的大山。此外，我还深刻体会到“分析”的重要性，希望可以找个机会听一下数学分析的视频，这个时间可太长了，只能找机会。此外，点集拓扑也放到了日程上，希望可以尽快学习学习，进一步理解“抽象”的意义。
实变函数学十遍，我这是没考试没做习题的第一遍，俗话说的好，行百里者半九十，这一折算，实变函数我才走了50%/9=0.055555555555...，这可以与cantor三分集中的一个点构成对应关系，前面的路还很漫长，希望可以进一步理解实变函数。学习是从毕业开始，想想还是蛮有意思的。最后是要特别感谢录制视频的老师，感谢她的辛勤付出和分享精神！
By: jcy1998
Update: 2024/07/21
在2024/11/21看完了张颢老师的随机过程，其中还夹带着2023年春季【随机过程】清华大学老师张颢主讲中的随机微积分的部分。这一段的总结很难去写细，更多的而言是获得了一种感觉，比方说什么是随机过程（即任取一个或N个时刻都分别是随机变量，通过研究/刻画不同时刻的随机变量间的相关关系进行整体过程的分析[比如说引入了相关函数]），还比方说样本轨道（理解成了一次抽样结果，它自身有着发生大小的性质，即概率测度）和随机变量（事件到实数的确定性函数）的基本概念，此外还有全概率公式及条件期望（仍是个随机变量），求和和积分之间的相互转化关系（离散随机变量到连续随机变量），泊松过程的意义及与指数分布的关系，平稳条件的重要性（多种平稳假设带来理论的变化，类似于力学的基本假设，其中宽平稳与起始时刻无关，它可以将两个时刻的相关函数用时间差进行表示，再将其进行傅里叶变换即得到功率谱密度函数），马尔可夫链和马尔可夫性的入门。这里对概率统计理论有了进一步的理解，此处只是对于三四个月时间的学习的一个简单记录，没有草稿，因此能记下来的都是最有感触的事情，也是最有sense的事情。想记下来的事太多太多，特别是高斯随机过程的很多性质，如DDPM，条件概率之类的，但是仅仅记住了一个概念，找到了一个感觉，公式已经淡忘了，这里的文本也并不适合记录。
这几个月也发生了许多的事情，我成为了一名并不光荣的教师，这是职业上的身份；从自我感觉而言却并不是多好的，如果有机会，还是希望可以有一个更好的去处。时至今日，还常常会想起《我们比任何时候都更接近梦想》这篇新年献词及背后的故事，不胜唏嘘。
昨天搜了搜在上学期间一直尝试学习的校园网免流的事情，发现自己的一点心得已经在比较靠前的位置。此时的我已经没有这种限制，但是自己可以给其他同仁留下一点点参考的资料，这还是相当令人鼓舞的。诚然，我当时并没有记录很多自己的探索和尝试，一类是针对VPS的方法，这是出于众所周知的原因，我也并不希望因为这个站点给自己带来一些不必要的麻烦；另一类是各种配置和调试，比如如何让switch，PlayStation等设备通过局域网免流，旁路由，frp穿透等等，这是因为已有的博客很多，自己再记录也没什么创新性，而关于校园网免流我记录下来的，都是当时网上资料很稀缺，一定有自己的实践和摸索的方法的，也就是说有创新点的做法。在本科学习时，我是按照Google的排序，一篇一篇blog读了下来，去寻觅任何一丝有意义的知识；而如今，我可能也已成为这样的站长，这能让人感受到些许的欣慰，也是自己贯彻信念的过程。因为我是一个力学系的学生，所以可以做到这个样子，我既自我感动自己的毅力，又时时深感不足，并不能像科班的专家一样，给出系统成体系的方案。这是搜索结果图
回到对随机过程的感触，对之后要学习的课程有了进一步的目标：《高等概率论》和《统计分析基础》，这是树立概率思维的必经之路，还有自己一直设立的目标《数学分析》，这个应该会让自己更好理解无穷，求和和积分。越是学习，越是感到自己的需要学习，在工作的侵占下，之后的学习一定会放慢很多，我希望我还可以保持这样的感觉，即便缓慢，也不止步不前。非常感谢分享公开课程的人，我希望我以后也能成为其中的一员。虽然这里应该是站点介绍，但是成了自我的一个记录，我觉得单放一个贴文也不好，并不合适，这样的体量正好，也是一种compromise。
By: jcy1998
Update: 2024/11/22