波爾機演算法

❶ NBA中的超級巨人，還被稱為無情的蓋帽機器波爾蓋帽數據如何

波爾身高2.31米，比姚明還要高一些，曾和喬治穆雷桑被稱為NBA歷史上最高球員。但他的體重只有200磅，加上極端的腿身比，使他看起來就像一根竹竿，搖搖欲墜。要知道在80年代的NBA，大部分球員都是非常強壯的，所以波爾的身材看起來就像個瘦猴。

2004年6月30日，波爾看過球隊比賽後，在回家的途中遭遇車禍，身上的很多部位都受到了重創。後來，在當地時間2010年6月20日，波爾在弗吉尼亞州因病去世。據報道稱，波爾死於腎病和皮膚病。但波爾家族的優秀基因仍在延續著，目前波爾的兒子是掘金隊球員。每當他的兒子在賽場上奮戰時，我們彷彿又看到了波爾，那個曾經最強蓋帽的巨人，永遠鮮活，永遠被銘記。

❷ 製作機器人涉及到什麼技術如何製作以後的機器人還會在哪些方面有所改變

主要涉及的有
機器人平衡技術，計算機視覺技術，聲音識別技術，材料學技術，機械自動化技術，電子科學技術。
機器人平衡的技術涉及面比較廣，有理學的經典力學，控制科學與工程的控制系統與控制工程專業。主要是通過建立一個自由度調整的平衡方程來做出一個機器人平衡演算法，主要基於ZMP（零點力臂判據）。
計算機視覺和聲音識別技術主要是計算機相關專業和控制科學與工程的模式識別與智能系統專業在做，聲音識別我只了解一個大概，主要是研究通過聲音輸入進行A/D轉化並且進行濾波後，通過一個匹配演算法對於字型檔或者命令庫當中的條目進行對應，計算機視覺的話目前主要是先通過波爾卷積識別出來所關心的圖像部分，然後通過構架識別與紋理識別進行虛擬建模，電影阿凡達採用的技術就是比較前沿的，電影里的人物面部表情就是通過識別演員的面部構建出來虛擬人物的框架然後進行貼圖的一個動態系統。
材料科學我不太了解，這個一般是在製作成樣機的時候會考慮各器件的溫度，震動魯棒性選取適當的材料做一些輔助性的作用。
機械和電科很關鍵，主要是解決的動力學問題和控制晶元問題，如果前面是理論創新的部分，那他們是製造過程當中最關鍵的一環，主要解決舵機的力學傳輸，控制信號的處理和傳輸，各種感測器信號的採集等問題。
機器人未來走向的話也要分開來說，平衡演算法肯定是越來越先進，但是ZMP恐怕在未來很長時間都會是主要判據，但是通過多關節的配合來實現平衡肯定是主要發展方向。語音識別方面主要是解決方言識別或者是聲音信號不那麼標準的時候識別率不高的問題。視覺識別方面未來的走向是主要解決抗遮擋干擾問題，目前的主流技術對於遮擋的魯棒性很差，經常會出現目標被遮擋然後移除遮蓋物以後，計算機視覺系統往往會被嚴重干擾，這個問題目前已經提出了新的識別判據並且已經有了一些初步成果，在未來的幾年新的識別判據會被廣泛開發和普及。材料學的話我了解的不是很多，應該是在隨著材料學的新進展，會有一些對於溫度震動魯棒性差的器件有更好的保護，比如有的器件在一定精度內只能工作在-10到30度內，那麼隨著材料學的發展有可能製作出能擴展器件的適用溫度范圍的保溫材料。電科與機械方面那隻能用日行千里來形容了，幾乎每年都會有更好性能的處理晶元和電機出現，這個變化只能用更快，更小，更強來形容。

❸ 波爾表和浪琴機械表的質量

1、靈敏度
機械表的靈敏度是指的擺輪自動起擺的靈活性，檢查能否自動起擺。方法是：將放鬆發條停走的表輕輕地拿在手裡，慢慢上條，同時注視秒針，秒針應在上發條的一開始就跟著轉動，否則就不符合標准。

2、起動性能
機械手錶緩慢旋轉上條柄上發條，仔細觀察秒針，要是秒針起動的上條旋轉次數越少，該機械手錶的起動性能越佳。
3、上條聲音
一般的機械表上條應該是輕松的。轉動把頭上條的時候，開始先覺得較松，慢慢的會越上越緊，當不能繼續向前的時候轉動把頭時，證明發條已上滿和上條機構工作正常。如果轉動柄頭上條時，發生「喳喳的異常響聲，或者產生頂齒打滑等現象，則說明上條機構有故障。

檢測方法：上幾圈發條之後，把表面朝上、朝下，柄頭朝上、朝下、朝左、朝右，傾聽其在各方位的頻率節拍都應基本一致，上足發條後，聲音應清脆無雜音。
4、撥針
機械表在撥針的時候應該靈活、可靠、指針轉動均勻。檢查時應該多檢查幾遍分輪、中心輪軸磨擦配合的松緊度。在撥針的時候，如果沒有偏松、偏緊的感覺，證明分輪磨擦力正常和加油適量，反之，撥針機件有故障。這里需要提醒大家，撥針的感覺應不松不緊，但倒撥時，秒針停走或倒轉則是正常現象。

考慮到所有腕錶在裝配檢驗時，都是採用「靜態調試」，而實際生活中腕錶戴到手臂上會因為擺動造成動態誤差，導致走時偏慢，在「靜態調試」時略快幾秒比較適合。

❹ 波爾和浪琴哪個品牌好

波爾更好。
波爾品牌始創於1891年。在美國是最受尊敬的手錶品牌之一。在二十一世紀，波爾手錶在他的領域中繼續領先，緊隨消費者的步伐，確保在惡劣環境中，依然准確無誤。波爾與浪琴.比品牌、機芯、技術，性價比都略勝一籌。

❺ 神經網路模型-27種神經網路模型們的簡介

​ 

【1】Perceptron(P) 感知機

【1】感知機 

感知機是我們知道的最簡單和最古老的神經元模型，它接收一些輸入，然後把它們加總，通過激活函數並傳遞到輸出層。

【2】Feed Forward(FF)前饋神經網路

 【2】前饋神經網路

前饋神經網路（FF），這也是一個很古老的方法——這種方法起源於50年代。它的工作原理通常遵循以下規則：

1.所有節點都完全連接

2.激活從輸入層流向輸出，無回環

3.輸入和輸出之間有一層（隱含層）

在大多數情況下，這種類型的網路使用反向傳播方法進行訓練。

【3】Radial Basis Network(RBF) RBF神經網路

 【3】RBF神經網路

RBF 神經網路實際上是 激活函數是徑向基函數 而非邏輯函數的FF前饋神經網路（FF）。兩者之間有什麼區別呢？

邏輯函數--- 將某個任意值映射到[0 ,... 1]范圍內來，回答「是或否」問題。適用於分類決策系統，但不適用於連續變數。

相反， 徑向基函數--- 能顯示「我們距離目標有多遠」。 這完美適用於函數逼近和機器控制（例如作為PID控制器的替代）。

簡而言之，RBF神經網路其實就是， 具有不同激活函數和應用方向的前饋網路 。

【4】Deep Feed Forword(DFF)深度前饋神經網路

【4】DFF深度前饋神經網路 

DFF深度前饋神經網路在90年代初期開啟了深度學習的潘多拉盒子。 這些依然是前饋神經網路，但有不止一個隱含層 。那麼，它到底有什麼特殊性？

在訓練傳統的前饋神經網路時，我們只向上一層傳遞了少量的誤差信息。由於堆疊更多的層次導致訓練時間的指數增長，使得深度前饋神經網路非常不實用。 直到00年代初，我們開發了一系列有效的訓練深度前饋神經網路的方法; 現在它們構成了現代機器學習系統的核心 ，能實現前饋神經網路的功能，但效果遠高於此。

【5】Recurrent Neural Network(RNN) 遞歸神經網路

【5】RNN遞歸神經網路 

RNN遞歸神經網路引入不同類型的神經元——遞歸神經元。這種類型的第一個網路被稱為約旦網路（Jordan Network），在網路中每個隱含神經元會收到它自己的在固定延遲（一次或多次迭代）後的輸出。除此之外，它與普通的模糊神經網路非常相似。

當然，它有許多變化 — 如傳遞狀態到輸入節點，可變延遲等，但主要思想保持不變。這種類型的神經網路主要被使用在上下文很重要的時候——即過去的迭代結果和樣本產生的決策會對當前產生影響。最常見的上下文的例子是文本——一個單詞只能在前面的單詞或句子的上下文中進行分析。

【6】Long/Short Term Memory (LSTM) 長短時記憶網路

【6】LSTM長短時記憶網路 

LSTM長短時記憶網路引入了一個存儲單元，一個特殊的單元，當數據有時間間隔（或滯後）時可以處理數據。遞歸神經網路可以通過「記住」前十個詞來處理文本，LSTM長短時記憶網路可以通過「記住」許多幀之前發生的事情處理視頻幀。 LSTM網路也廣泛用於寫作和語音識別。

存儲單元實際上由一些元素組成，稱為門，它們是遞歸性的，並控制信息如何被記住和遺忘。

【7】Gated Recurrent Unit (GRU)

 【7】GRU是具有不同門的LSTM

GRU是具有不同門的LSTM。

聽起來很簡單，但缺少輸出門可以更容易基於具體輸入重復多次相同的輸出，目前此模型在聲音（音樂）和語音合成中使用得最多。

實際上的組合雖然有點不同：但是所有的LSTM門都被組合成所謂的更新門(Update Gate)，並且復位門(Reset Gate)與輸入密切相關。

它們比LSTM消耗資源少，但幾乎有相同的效果。

【8】Auto Encoder (AE) 自動編碼器

 【8】AE自動編碼器

Autoencoders自動編碼器用於分類，聚類和特徵壓縮。

當您訓練前饋(FF)神經網路進行分類時，您主要必須在Y類別中提供X個示例，並且期望Y個輸出單元格中的一個被激活。 這被稱為「監督學習」。

另一方面，自動編碼器可以在沒有監督的情況下進行訓練。它們的結構 - 當隱藏單元數量小於輸入單元數量（並且輸出單元數量等於輸入單元數）時，並且當自動編碼器被訓練時輸出盡可能接近輸入的方式，強制自動編碼器泛化數據並搜索常見模式。

【9】Variational AE (VAE)  變分自編碼器

 【9】VAE變分自編碼器

變分自編碼器，與一般自編碼器相比，它壓縮的是概率，而不是特徵。

盡管如此簡單的改變，但是一般自編碼器只能回答當「我們如何歸納數據？」的問題時，變分自編碼器回答了「兩件事情之間的聯系有多強大？我們應該在兩件事情之間分配誤差還是它們完全獨立的？」的問題。

【10】Denoising AE (DAE) 降噪自動編碼器

 【10】DAE降噪自動編碼器

雖然自動編碼器很酷，但它們有時找不到最魯棒的特徵，而只是適應輸入數據（實際上是過擬合的一個例子）。

降噪自動編碼器（DAE）在輸入單元上增加了一些雜訊 - 通過隨機位來改變數據，隨機切換輸入中的位，等等。通過這樣做，一個強制降噪自動編碼器從一個有點嘈雜的輸入重構輸出，使其更加通用，強制選擇更常見的特徵。

【11】Sparse AE (SAE) 稀疏自編碼器

【11】SAE稀疏自編碼器 

稀疏自編碼器（SAE）是另外一個有時候可以抽離出數據中一些隱藏分組樣試的自動編碼的形式。結構和AE是一樣的，但隱藏單元的數量大於輸入或輸出單元的數量。

【12】Markov Chain (MC) 馬爾科夫鏈

 【12】Markov Chain (MC) 馬爾科夫鏈

馬爾可夫鏈（Markov Chain, MC）是一個比較老的圖表概念了，它的每一個端點都存在一種可能性。過去，我們用它來搭建像「在單詞hello之後有0.0053％的概率會出現dear，有0.03551%的概率出現you」這樣的文本結構。

這些馬爾科夫鏈並不是典型的神經網路，它可以被用作基於概率的分類（像貝葉斯過濾），用於聚類（對某些類別而言），也被用作有限狀態機。

【13】Hopfield Network (HN) 霍普菲爾網路

【13】HN霍普菲爾網路 

霍普菲爾網路（HN）對一套有限的樣本進行訓練，所以它們用相同的樣本對已知樣本作出反應。

在訓練前，每一個樣本都作為輸入樣本，在訓練之中作為隱藏樣本，使用過之後被用作輸出樣本。

在HN試著重構受訓樣本的時候，他們可以用於給輸入值降噪和修復輸入。如果給出一半圖片或數列用來學習，它們可以反饋全部樣本。

【14】Boltzmann Machine (BM) 波爾滋曼機

【14】 BM 波爾滋曼機 

波爾滋曼機（BM）和HN非常相像，有些單元被標記為輸入同時也是隱藏單元。在隱藏單元更新其狀態時，輸入單元就變成了輸出單元。（在訓練時，BM和HN一個一個的更新單元，而非並行）。

這是第一個成功保留模擬退火方法的網路拓撲。

多層疊的波爾滋曼機可以用於所謂的深度信念網路，深度信念網路可以用作特徵檢測和抽取。

【15】Restricted BM (RBM) 限制型波爾滋曼機

【15】 RBM 限制型波爾滋曼機 

在結構上，限制型波爾滋曼機（RBM）和BM很相似，但由於受限RBM被允許像FF一樣用反向傳播來訓練（唯一的不同的是在反向傳播經過數據之前RBM會經過一次輸入層）。

【16】Deep Belief Network (DBN) 深度信念網路

【16】DBN 深度信念網路 

像之前提到的那樣，深度信念網路（DBN）實際上是許多波爾滋曼機（被VAE包圍）。他們能被連在一起（在一個神經網路訓練另一個的時候），並且可以用已經學習過的樣式來生成數據。

【17】Deep Convolutional Network (DCN) 深度卷積網路

【17】 DCN 深度卷積網路

當今，深度卷積網路（DCN）是人工神經網路之星。它具有卷積單元（或者池化層）和內核，每一種都用以不同目的。

卷積核事實上用來處理輸入的數據，池化層是用來簡化它們（大多數情況是用非線性方程，比如max），來減少不必要的特徵。

他們通常被用來做圖像識別，它們在圖片的一小部分上運行（大約20x20像素）。輸入窗口一個像素一個像素的沿著圖像滑動。然後數據流向卷積層，卷積層形成一個漏斗（壓縮被識別的特徵）。從圖像識別來講，第一層識別梯度，第二層識別線，第三層識別形狀，以此類推，直到特定的物體那一級。DFF通常被接在卷積層的末端方便未來的數據處理。

【18】Deconvolutional Network (DN) 去卷積網路

 【18】 DN 去卷積網路

去卷積網路（DN）是將DCN顛倒過來。DN能在獲取貓的圖片之後生成像（狗：0，蜥蜴：0，馬：0，貓：1）一樣的向量。DNC能在得到這個向量之後，能畫出一隻貓。

【19】Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DCIGN) 深度卷積反轉圖像網路

【19】 DCIGN 深度卷積反轉圖像網路

深度卷積反轉圖像網路（DCIGN），長得像DCN和DN粘在一起，但也不完全是這樣。

事實上，它是一個自動編碼器，DCN和DN並不是作為兩個分開的網路，而是承載網路輸入和輸出的間隔區。大多數這種神經網路可以被用作圖像處理，並且可以處理他們以前沒有被訓練過的圖像。由於其抽象化的水平很高，這些網路可以用於將某個事物從一張圖片中移除，重畫，或者像大名鼎鼎的CycleGAN一樣將一匹馬換成一個斑馬。

【20】Generative Adversarial Network (GAN) 生成對抗網路

 【20】 GAN 生成對抗網路

生成對抗網路（GAN）代表了有生成器和分辨器組成的雙網路大家族。它們一直在相互傷害——生成器試著生成一些數據，而分辨器接收樣本數據後試著分辨出哪些是樣本，哪些是生成的。只要你能夠保持兩種神經網路訓練之間的平衡，在不斷的進化中，這種神經網路可以生成實際圖像。

【21】Liquid State Machine (LSM) 液體狀態機

 【21】 LSM 液體狀態機

液體狀態機（LSM）是一種稀疏的，激活函數被閾值代替了的（並不是全部相連的）神經網路。只有達到閾值的時候，單元格從連續的樣本和釋放出來的輸出中積累價值信息，並再次將內部的副本設為零。

這種想法來自於人腦，這些神經網路被廣泛的應用於計算機視覺，語音識別系統，但目前還沒有重大突破。

【22】Extreme  Learning Machine (ELM) 極端學習機

【22】ELM 極端學習機 

極端學習機（ELM）是通過產生稀疏的隨機連接的隱藏層來減少FF網路背後的復雜性。它們需要用到更少計算機的能量，實際的效率很大程度上取決於任務和數據。

【23】Echo State Network (ESN) 回聲狀態網路

【23】 ESN 回聲狀態網路

回聲狀態網路（ESN）是重復網路的細分種類。數據會經過輸入端，如果被監測到進行了多次迭代（請允許重復網路的特徵亂入一下），只有在隱藏層之間的權重會在此之後更新。

據我所知，除了多個理論基準之外，我不知道這種類型的有什麼實際應用。。。。。。。

【24】Deep Resial Network (DRN) 深度殘差網路

​【24】 DRN 深度殘差網路 

深度殘差網路（DRN）是有些輸入值的部分會傳遞到下一層。這一特點可以讓它可以做到很深的層級（達到300層），但事實上它們是一種沒有明確延時的RNN。

【25】Kohonen Network (KN) Kohonen神經網路

​ 【25】 Kohonen神經網路

Kohonen神經網路（KN）引入了「單元格距離」的特徵。大多數情況下用於分類，這種網路試著調整它們的單元格使其對某種特定的輸入作出最可能的反應。當一些單元格更新了， 離他們最近的單元格也會更新。

像SVM一樣，這些網路總被認為不是「真正」的神經網路。

【26】Support Vector Machine (SVM)

​【26】 SVM 支持向量機 

支持向量機（SVM）用於二元分類工作，無論這個網路處理多少維度或輸入，結果都會是「是」或「否」。

SVM不是所有情況下都被叫做神經網路。

【27】Neural Turing Machine (NTM) 神經圖靈機

​【27】NTM 神經圖靈機 

神經網路像是黑箱——我們可以訓練它們，得到結果，增強它們，但實際的決定路徑大多數我們都是不可見的。

神經圖靈機（NTM）就是在嘗試解決這個問題——它是一個提取出記憶單元之後的FF。一些作者也說它是一個抽象版的LSTM。

記憶是被內容編址的，這個網路可以基於現狀讀取記憶，編寫記憶，也代表了圖靈完備神經網路。

❻ 波爾空調5p出現e6什麼問了題

一、空調顯示E6：通訊故障。
二、通信故障排查方法：
1、檢查顯示板連接線線組是否存在斷或者破損的情況，同時檢查顯示板連接線組插頭接頭是否良好，如存在問題，則進行對應更換或者調整；
2、檢查電控主板或者顯示板板底電路元件焊接是否存在明顯的焊接質量問題，如存在則進行對應更換；
3、利用一可正常工作的櫃機室內顯示板，替換原出現故障的櫃機室內顯示板，若空調仍出現故障，則判定為空調內機主板存在故障；若空調故障消失，則說明為空調內機顯示板故障；
4、利用一可正常工作的櫃機室內主板，替換原出現故障的櫃機室內主板；若空調故障消失，則說判定為空調內機主板存在故障；若空調仍出現主板與顯示板通信故障，則可判定為空調顯示板存在故障。

❼ 波爾諾水冷機E9報警

製冷劑泄漏、溫度探頭故障。
1、製冷劑泄露。波爾諾水冷機的製冷關鍵就是製冷劑，製冷劑泄露後，將無法正常製冷，就會發出異常警報。
2、溫度探頭故障。當溫度探頭無法正常檢測水冷機溫度，就會顯示E9錯誤代碼，故障報警。

❽ 波爾山羊母羊不發情怎麼辦

、 提高繁殖率的措施

（一） 控制發情

通過控制發情，使羊群發情期基本一致，可以根據自己的需要，對母羊進行配種並使其在預定的時間內集中產羔。控制發情的機理是，利用激素或激素類似葯物，干預母羊的生殖生理過程，改變其自然發情的周期性，使所有經過葯物處理的母羊，都在人們規定的時間內，同時集中發情和排卵。

（二） 誘導發情

在母羊季節性乏情期，使用外源激素，引起母羊正常發情。這樣可以縮短繁殖周期。一年內可產羔2次，或在兩年中可產羔3次。

（三） 公羊性機能激活

有些公羊到性成熟年齡時，甚至到體成熟之後，性機能的活動仍表現不正常。激活這些公羊性機能活動必須實行合理的放牧和餵羊，特別要按照營養標准配合好飼料日糧，並進行合理運動。使用外源激素治療，提高血液中睾酮的濃度也可起到激活性機能的作用。

❾ 我想當科學家，可以告訴我整個條路怎麼走嗎

張衡——地動儀
祖沖之——圓周率
僧一行——子午線
加利略——力學
牛頓——萬有引力
盧瑟福——原子模型
波爾——量子力學
哈勃——宇宙膨脹理論
哥白尼——日心說
達爾文——進化論
少年牛頓

牛頓:1643年1月4日，在英格蘭林肯郡小鎮沃爾索浦的一個自耕農家庭里，牛頓誕生了。牛頓是一個早產兒，出生時只有三磅重，接生婆和他的親人都擔心他能否活下來。誰也沒有料到這個看起來微不足道的小東西會成為了一位震古爍今的科學巨人，並且竟活到了85歲的高齡。

牛頓出生前三個月父親便去世了。在他兩歲時，母親改嫁給一個牧師，把牛頓留在外祖母身邊撫養。11歲時，母親的後夫去世，母親帶著和後夫所生的一子二女回到牛頓身邊。牛頓自幼沉默寡言，性格倔強，這種習性可能來自它的家庭處境。

大約從五歲開始，牛頓被送到公立學校讀書。少年時的牛頓並不是神童，他資質平常，成績一般，但他喜歡讀書，喜歡看一些介紹各種簡單機械模型製作方法的讀物，並從中受到啟發，自己動手製作些奇奇怪怪的小玩意，如風車、木鍾、折疊式提燈等等。

傳說小牛頓把風車的機械原理摸透後，自己製造了一架磨坊的模型，他將老鼠綁在一架有輪子的踏車上，然後在輪子的前面放上一粒玉米，剛好那地方是老鼠可望不可及的位置。老鼠想吃玉米，就不斷的跑動，於是輪子不停的轉動；又一次他放風箏時，在繩子上懸掛著小燈，夜間村人看去驚疑是彗星出現；他還製造了一個小水鍾。每天早晨，小水鍾會自動滴水到他的臉上，催他起床。他還喜歡繪畫、雕刻，尤其喜歡刻日晷，家裡牆角、窗檯上到處安放著他刻畫的日晷，用以驗看日影的移動。

牛頓12歲時進了離家不遠的格蘭瑟姆中學。牛頓的母親原希望他成為一個農民，但牛頓本人卻無意於此，而酷愛讀書。隨著年歲的增大，牛頓越發愛好讀書，喜歡沉思，做科學小實驗。他在格蘭瑟姆中學讀書時，曾經寄宿在一位劑師家裡，使他受到了化學試驗的熏陶。

牛頓在中學時代學習成績並不出眾，只是愛好讀書，對自然現象由好奇心，例如顏色、日影四季的移動，尤其是幾何學、哥白尼的日心說等等。他還分門別類的記讀書筆記，又喜歡別出心裁的作些小工具、小技巧、小發明、小試驗。

當時英國社會滲透基督教新思想，牛頓家裡有兩位都以神父為職業的親戚，這可能影響牛頓晚年的宗教生活。從這些平凡的環境和活動中，還看不出幼年的牛頓是個才能出眾異於常人的兒童。

後來迫於生活，母親讓牛頓停學在家務農，贍養家庭。但牛頓一有機會便埋首書卷，以至經常忘了幹活。每次，母親叫他同傭人一道上市場，熟悉做交易的生意經時，他便懇求傭人一個人上街，自己則躲在樹叢後看書。有一次，牛頓的舅父起了疑心，就跟蹤牛頓上市鎮去，發現他的外甥伸著腿，躺在草地上，正在聚精會神地鑽研一個數學問題。牛頓的好學精神感動了舅父，於是舅父勸服了母親讓牛頓復學，並鼓勵牛頓上大學讀書。牛頓又重新回到了學校，如飢似渴地汲取著書本上的營養。

求學歲月

1661年，19歲的牛頓以減費生的身份進入劍橋大學三一學院，靠為學院做雜務的收入支付學費，1664年成為獎學金獲得者，1665年獲學士學位。

17世紀中葉，劍橋大學的教育制度還滲透著濃厚的中世紀經院哲學的氣味，當牛頓進入劍橋時，哪裡還在傳授一些經院式課程，如邏輯、古文、語法、古代史、神學等等。兩年後三一學院出現了新氣象，盧卡斯創設了一個獨辟蹊徑的講座，規定講授自然科學知識，如地理、物理、天文和數學課程。

講座的第一任教授伊薩克·巴羅是個博學的科學家。這位學者獨具慧眼，看出了牛頓具有深邃的觀察力、敏銳的理解力。於是將自己的數學知識，包括計算曲線圖形面積的方法，全部傳授給牛頓，並把牛頓引向了近代自然科學的研究領域。

在這段學習過程中，牛頓掌握了算術、三角，讀了開普勒的《光學》，笛卡爾的《幾何學》和《哲學原理》，伽利略的《兩大世界體系的對話》，胡克的《顯微圖集》，還有皇家學會的歷史和早期的哲學學報等。

牛頓在巴羅門下的這段時間，是他學習的關鍵時期。巴羅比牛頓大12歲，精於數學和光學，他對牛頓的才華極為贊賞，認為牛頓的數學才超過自己。後來，牛頓在回憶時說道：「巴羅博士當時講授關於運動學的課程，也許正是這些課程促使我去研究這方面的問題。」

當時，牛頓在數學上很大程度是依靠自學。他學習了歐幾里得的《幾何原本》、笛卡兒的《幾何學》、沃利斯的《無窮算術》、巴羅的《數學講義》及韋達等許多數學家的著作。其中，對牛頓具有決定性影響的要數笛卡兒的《幾何學》和沃利斯的《無窮算術》，它們將牛頓迅速引導到當時數學最前沿～解析幾何與微積分。1664年，牛頓被選為巴羅的助手，第二年，劍橋大學評議會通過了授予牛頓大學學士學位的決定。

1665～1666年嚴重的鼠疫席捲了倫敦，劍橋離倫敦不遠，為恐波及，學校因此而停課，牛頓於1665年6月離校返鄉。

由於牛頓在劍橋受到數學和自然科學的熏陶和培養，對探索自然現象產生濃厚的興趣，家鄉安靜的環境又使得他的思想展翅飛翔。1665～1666年這段短暫的時光成為牛頓科學生涯中的黃金歲月，他在自然科學領域內思潮奔騰，才華迸發，思考前人從未思考過的問題，踏進了前人沒有涉及的領域，創建了前所未有的驚人業績。

1665年初，牛頓創立級數近似法,以及把任意冪的二項式化為一個級數的規則；同年11月，創立正流數法(微分)；次年1月，用三棱鏡研究顏色理論；5月，開始研究反流數法(積分)。這一年內，牛頓開始想到研究重力問題，並想把重力理論推廣到月球的運動軌道上去。他還從開普勒定律中推導出使行星保持在它們的軌道上的力必定與它們到旋轉中心的距離平方成反比。牛頓見蘋果落地而悟出地球引力的傳說，說的也是此時發生的軼事。

總之，在家鄉居住的兩年中，牛頓以比此後任何時候更為旺盛的精力從事科學創造，並關心自然哲學問題。他的三大成就：微積分、萬有引力、光學分析的思想都是在這時孕育成形的。可以說此時的牛頓已經開始著手描繪他一生大多數科學創造的藍圖。

1667年復活節後不久，牛頓返回到劍橋大學，10月1日被選為三一學院的仲院侶(初級院委)，翌年3月16日獲得碩士學位，同時成為正院侶(高級院委)。1669年10月27日，巴羅為了提攜牛頓而辭去了教授之職，26歲的牛頓晉升為數學教授，並擔任盧卡斯講座的教授。巴羅為牛頓的科學生涯打通了道路，如果沒有牛頓的舅父和巴羅的幫助，牛頓這匹千里馬可能就不會馳騁在科學的大道上。巴羅讓賢，這在科學史上一直被傳為佳話。

偉大的成就～建立微積分

在牛頓的全部科學貢獻中，數學成就佔有突出的地位。他數學生涯中的第一項創造性成果就是發現了二項式定理。據牛頓本人回憶，他是在1664年和1665年間的冬天，在研讀沃利斯博士的《無窮算術》時，試圖修改他的求圓面積的級數時發現這一定理的。

笛卡爾的解析幾何把描述運動的函數關系和幾何曲線相對應。牛頓在老師巴羅的指導下，在鑽研笛卡爾的解析幾何的基礎上，找到了新的出路。可以把任意時刻的速度看是在微小的時間范圍里的速度的平均值，這就是一個微小的路程和時間間隔的比值，當這個微小的時間間隔縮小到無窮小的時候，就是這一點的准確值。這就是微分的概念。

求微分相當於求時間和路程關系得在某點的切線斜率。一個變速的運動物體在一定時間范圍里走過的路程，可以看作是在微小時間間隔里所走路程的和，這就是積分的概念。求積分相當於求時間和速度關系的曲線下面的面積。牛頓從這些基本概念出發，建立了微積分。

微積分的創立是牛頓最卓越的數學成就。牛頓為解決運動問題，才創立這種和物理概念直接聯系的數學理論的，牛頓稱之為"流數術"。它所處理的一些具體問題，如切線問題、求積問題、瞬時速度問題以及函數的極大和極小值問題等，在牛頓前已經得到人們的研究了。但牛頓超越了前人，他站在了更高的角度，對以往分散的努力加以綜合，將自古希臘以來求解無限小問題的各種技巧統一為兩類普通的演算法——微分和積分，並確立了這兩類運算的互逆關系，從而完成了微積分發明中最關鍵的一步，為近代科學發展提供了最有效的工具，開辟了數學上的一個新紀元。

牛頓沒有及時發表微積分的研究成果，他研究微積分可能比萊布尼茨早一些，但是萊布尼茨所採取的表達形式更加合理，而且關於微積分的著作出版時間也比牛頓早。

在牛頓和萊布尼茨之間，為爭論誰是這門學科的創立者的時候，竟然引起了一場悍然大波，這種爭吵在各自的學生、支持者和數學家中持續了相當長的一段時間，造成了歐洲大陸的數學家和英國數學家的長期對立。英國數學在一個時期里閉關鎖國，囿於民族偏見，過於拘泥在牛頓的「流數術」中停步不前，因而數學發展整整落後了一百年。

應該說，一門科學的創立決不是某一個人的業績，它必定是經過多少人的努力後，在積累了大量成果的基礎上，最後由某個人或幾個人總結完成的。微積分也是這樣，是牛頓和萊布尼茨在前人的基礎上各自獨立的建立起來的。

1707年，牛頓的代數講義經整理後出版，定名為《普遍算術》。他主要討論了代數基礎及其(通過解方程)在解決各類問題中的應用。書中陳述了代數基本概念與基本運算，用大量實例說明了如何將各類問題化為代數方程，同時對方程的根及其性質進行了深入探討，引出了方程論方面的豐碩成果，如，他得出了方程的根與其判別式之間的關系，指出可以利用方程系數確定方程根之冪的和數，即「牛頓冪和公式」。

牛頓對解析幾何與綜合幾何都有貢獻。他在1736年出版的《解析幾何》中引入了曲率中心，給出密切線圓(或稱曲線圓)概念，提出曲率公式及計算曲線的曲率方法。並將自己的許多研究成果總結成專論《三次曲線枚舉》，於1704年發表。此外，他的數學工作還涉及數值分析、概率論和初等數論等眾多領域。

偉大的成就～對光學的三大貢獻

在牛頓以前，墨子、培根、達·芬奇等人都研究過光學現象。反射定律是人們很早就認識的光學定律之一。近代科學興起的時候，伽利略靠望遠鏡發現了「新宇宙」，震驚了世界。荷蘭數學家斯涅爾首先發現了光的折射定律。笛卡爾提出了光的微粒說……

牛頓以及跟他差不多同時代的胡克、惠更斯等人，也象伽利略、笛卡爾等前輩一樣，用極大的興趣和熱情對光學進行研究。1666年，牛頓在家休假期間，得到了三棱鏡，他用來進行了著名的色散試驗。一束太陽光通過三棱鏡後，分解成幾種顏色的光譜帶，牛頓再用一塊帶狹縫的擋板把其他顏色的光擋住，只讓一種顏色的光在通過第二個三棱鏡，結果出來的只是同樣顏色的光。這樣，他就發現了白光是由各種不同顏色的光組成的，這是第一大貢獻。

牛頓為了驗證這個發現，設法把幾種不同的單色光合成白光，並且計算出不同顏色光的折射率，精確地說明了色散現象。揭開了物質的顏色之謎，原來物質的色彩是不同顏色的光在物體上有不同的反射率和折射率造成的。公元1672年，牛頓把自己的研究成果發表在《皇家學會哲學雜志》上，這是他第一次公開發表的論文。

許多人研究光學是為了改進折射望遠鏡。牛頓由於發現了白光的組成，認為折射望遠鏡透鏡的色散現象是無法消除的(後來有人用具有不同折射率的玻璃組成的透鏡消除了色散現象)，就設計和製造了反射望遠鏡。

牛頓不但擅長數學計算，而且能夠自己動手製造各種試驗設備並且作精細實驗。為了製造望遠鏡，他自己設計了研磨拋光機，實驗各種研磨材料。公元1668年，他製成了第一架反射望遠鏡樣機，這是第二大貢獻。公元1671年，牛頓把經過改進得反射望遠鏡獻給了皇家學會，牛頓名聲大震，並被選為皇家學會會員。反射望遠鏡的發明奠定了現代大型光學天文望遠鏡的基礎。

同時，牛頓還進行了大量的觀察實驗和數學計算，比如研究惠更斯發現的冰川石的異常折射現象，胡克發現的肥皂泡的色彩現象，「牛頓環」的光學現象等等。

牛頓還提出了光的「微粒說」，認為光是由微粒形成的，並且走的是最快速的直線運動路徑。他的「微粒說」與後來惠更斯的「波動說」構成了關於光的兩大基本理論。此外，他還製作了牛頓色盤等多種光學儀器。

偉大的成就～構築力學大廈

牛頓是經典力學理論的集大成者。他系統的總結了伽利略、開普勒和惠更斯等人的工作，得到了著名的萬有引力定律和牛頓運動三定律。

在牛頓以前，天文學是最顯赫的學科。但是為什麼行星一定按照一定規律圍繞太陽運行？天文學家無法圓滿解釋這個問題。萬有引力的發現說明，天上星體運動和地面上物體運動都受到同樣的規律——力學規律的支配。

早在牛頓發現萬有引力定律以前，已經有許多科學家嚴肅認真的考慮過這個問題。比如開普勒就認識到，要維持行星沿橢圓軌道運動必定有一種力在起作用，他認為這種力類似磁力，就像磁石吸鐵一樣。1659年，惠更斯從研究擺的運動中發現，保持物體沿圓周軌道運動需要一種向心力。胡克等人認為是引力，並且試圖推到引力和距離的關系。

1664年，胡克發現彗星靠近太陽時軌道彎曲是因為太陽引力作用的結果；1673年，惠更斯推導出向心力定律；1679年，胡克和哈雷從向心力定律和開普勒第三定律，推導出維持行星運動的萬有引力和距離的平方成反比。

牛頓自己回憶，1666年前後，他在老家居住的時候已經考慮過萬有引力的問題。最有名的一個說法是：在假期里，牛頓常常在花園里小坐片刻。有一次，象以往屢次發生的那樣，一個蘋果從樹上掉了下來……

一個蘋果的偶然落地，卻是人類思想史的一個轉折點，它使那個坐在花園里的人的頭腦開了竅，引起他的沉思：究竟是什麼原因使一切物體都受到差不多總是朝向地心的吸引呢？牛頓思索著。終於，他發現了對人類具有劃時代意義的萬有引力。

牛頓高明的地方就在於他解決了胡克等人沒有能夠解決的數學論證問題。1679年，胡克曾經寫信問牛頓，能不能根據向心力定律和引力同距離的平方成反比的定律，來證明行星沿橢圓軌道運動。牛頓沒有回答這個問題。1685年，哈雷登門拜訪牛頓時，牛頓已經發現了萬有引力定律：兩個物體之間有引力，引力和距離的平方成反比，和兩個物體質量的乘積成正比。

當時已經有了地球半徑、日地距離等精確的數據可以供計算使用。牛頓向哈雷證明地球的引力是使月亮圍繞地球運動的向心力，也證明了在太陽引力作用下，行星運動符合開普勒運動三定律。

在哈雷的敦促下，1686年底，牛頓寫成劃時代的偉大著作《自然哲學的數學原理》一書。皇家學會經費不足，出不了這本書，後來靠了哈雷的資助，這部科學史上最偉大的著作之一才能夠在1687年出版。

牛頓在這部書中，從力學的基本概念(質量、動量、慣性、力)和基本定律(運動三定律)出發，運用他所發明的微積分這一銳利的數學工具，不但從數學上論證了萬有引力定律，而且把經典力學確立為完整而嚴密的體系，把天體力學和地面上的物體力學統一起來，實現了物理學史上第一次大的綜合。

站在巨人的肩上

牛頓的研究領域非常廣泛，他除了在數學、光學、力學等方面做出卓越貢獻外，他還花費大量精力進行化學實驗。他常常六個星期一直留在實驗室里，不分晝夜的工作。他在化學上花費的時間並不少，卻幾乎沒有取得什麼顯著的成就。為什麼同樣一個偉大的牛頓，在不同的領域取得的成就竟那麼不一樣呢？

其中一個原因就是各個學科處在不同的發展階段。在力學和天文學方面，有伽利略、開普勒、胡克、惠更斯等人的努力，牛頓有可能用已經准備好的材料，建立起一座宏偉壯麗的力學大廈。正象他自己所說的那樣「如果說我看得遠，那是因為我站在巨人的肩上」。而在化學方面，因為正確的道路還沒有開辟出來，牛頓沒法走到可以砍伐材料的地方。

牛頓在臨終前對自己的生活道路是這樣總結的：「我不知道在別人看來，我是什麼樣的人；但在我自己看來，我不過就象是一個在海濱玩耍的小孩，為不時發現比尋常更為光滑的一塊卵石或比尋常更為美麗的一片貝殼而沾沾自喜，而對於展現在我面前的浩瀚的真理的海洋，卻全然沒有發現。」

這當然是牛頓的謙遜。

怪異的牛頓

牛頓並不善於教學，他在講授新近發現的微積分時，學生都接受不了。但在解決疑難問題方面的能力，他卻遠遠超過了常人。還是學生時，牛頓就發現了一種計算無限量的方法。他用這個秘密的方法，算出了雙曲面積到二百五十位數。他曾經高價買下了一個棱鏡，並把它作為科學研究的工具，用它試驗了白光分解為的有顏色的光。

開始，他並不願意發表他的觀察所得，他的發現都只是一種個人的消遣，為的是使自己在寂靜的書齋中解悶，他獨自遨遊於自己所創造的超級世界裡。後來，在好友哈雷的竭力勸說下，才勉強同意出版他的手稿，才有劃時代巨著《自然哲學的數學原理》的問世。

作為大學教授，牛頓常常忙得不修邊幅，往往領帶不結，襪帶不系好，馬褲也不紐扣，就走進了大學餐廳。有一次，他在向一位姑娘求婚時思想又開了小差，他腦海了只剩下了無窮量的二項式定理。他抓住姑娘的手指，錯誤的把它當成通煙斗的通條，硬往煙斗里塞，痛得姑娘大叫，離他而去。牛頓也因此終生未娶。

牛頓從容不迫地觀察日常生活中的小事，結果作出了科學史上一個個重要的發現。他馬虎拖沓，曾經鬧過許多的笑話。一次，他邊讀書，邊煮雞蛋，等他揭開鍋想吃雞蛋時，卻發現鍋里是一隻懷表。還有一次，他請朋友吃飯，當飯菜准備好時，牛頓突然想到一個問題，便獨自進了內室，朋友等了他好久還是不見他出來，於是朋友就自己動手把那份雞全吃了，雞骨頭留在盤子，不告而別了。等牛頓想起，出來後，發現了盤子里的骨頭，以為自己已經吃過了，便轉身又進了內室，繼續研究他的問題。

牛頓晚年

但是由於受時代的限制，牛頓基本上是一個形而上學的機械唯物主義者。他認為運動只是機械力學的運動，是空間位置的變化；宇宙和太陽一樣是沒有發展變化的；靠了萬有引力的作用，恆星永遠在一個固定不變的位置上……

隨著科學聲譽的提高，牛頓的政治地位也得到了提升。1689年，他被當選為國會中的大學代表。作為國會議員，牛頓逐漸開始疏遠給他帶來巨大成就的科學。他不時表示出對以他為代表的領域的厭惡。同時，他的大量的時間花費在了和同時代的著名科學家如胡克、萊布尼茲等進行科學優先權的爭論上。

晚年的牛頓在倫敦過著堂皇的生活，1705年他被安妮女王封為貴族。此時的牛頓非常富有，被普遍認為是生存著的最偉大的科學家。他擔任英國皇家學會會長，在他任職的二十四年時間里，他以鐵拳統治著學會。沒有他的同意，任何人都不能被選舉。

晚年的牛頓開始致力於對神學的研究，他否定哲學的指導作用，虔誠地相信上帝，埋頭於寫以神學為題材的著作。當他遇到難以解釋的天體運動時，竟提出了「神的第一推動力」的謬論。他說「上帝統治萬物，我們是他的僕人而敬畏他、崇拜他」。

1727年3月20日，偉大艾薩克·牛頓逝世。同其他很多傑出的英國人一樣，他被埋葬在了威斯敏斯特教堂。他的墓碑上鐫刻著：

讓人們歡呼這樣一位多麼偉大的
人類榮耀曾經在世界上存在。

❿ 波爾手錶什麼檔次2892一a2機態

波爾 算是二類手錶，應該說跟 浪琴是一樣檔次的。
2892機芯在很多高檔上手錶上都用過。性能比較不錯。
這表應該在 1.4萬左右。