波尔机算法

❶ NBA中的超级巨人，还被称为无情的盖帽机器波尔盖帽数据如何

波尔身高2.31米，比姚明还要高一些，曾和乔治穆雷桑被称为NBA历史上最高球员。但他的体重只有200磅，加上极端的腿身比，使他看起来就像一根竹竿，摇摇欲坠。要知道在80年代的NBA，大部分球员都是非常强壮的，所以波尔的身材看起来就像个瘦猴。

2004年6月30日，波尔看过球队比赛后，在回家的途中遭遇车祸，身上的很多部位都受到了重创。后来，在当地时间2010年6月20日，波尔在弗吉尼亚州因病去世。据报道称，波尔死于肾病和皮肤病。但波尔家族的优秀基因仍在延续着，目前波尔的儿子是掘金队球员。每当他的儿子在赛场上奋战时，我们仿佛又看到了波尔，那个曾经最强盖帽的巨人，永远鲜活，永远被铭记。

❷ 制作机器人涉及到什么技术如何制作以后的机器人还会在哪些方面有所改变

主要涉及的有
机器人平衡技术，计算机视觉技术，声音识别技术，材料学技术，机械自动化技术，电子科学技术。
机器人平衡的技术涉及面比较广，有理学的经典力学，控制科学与工程的控制系统与控制工程专业。主要是通过建立一个自由度调整的平衡方程来做出一个机器人平衡算法，主要基于ZMP（零点力臂判据）。
计算机视觉和声音识别技术主要是计算机相关专业和控制科学与工程的模式识别与智能系统专业在做，声音识别我只了解一个大概，主要是研究通过声音输入进行A/D转化并且进行滤波后，通过一个匹配算法对于字库或者命令库当中的条目进行对应，计算机视觉的话目前主要是先通过波尔卷积识别出来所关心的图像部分，然后通过构架识别与纹理识别进行虚拟建模，电影阿凡达采用的技术就是比较前沿的，电影里的人物面部表情就是通过识别演员的面部构建出来虚拟人物的框架然后进行贴图的一个动态系统。
材料科学我不太了解，这个一般是在制作成样机的时候会考虑各器件的温度，震动鲁棒性选取适当的材料做一些辅助性的作用。
机械和电科很关键，主要是解决的动力学问题和控制芯片问题，如果前面是理论创新的部分，那他们是制造过程当中最关键的一环，主要解决舵机的力学传输，控制信号的处理和传输，各种传感器信号的采集等问题。
机器人未来走向的话也要分开来说，平衡算法肯定是越来越先进，但是ZMP恐怕在未来很长时间都会是主要判据，但是通过多关节的配合来实现平衡肯定是主要发展方向。语音识别方面主要是解决方言识别或者是声音信号不那么标准的时候识别率不高的问题。视觉识别方面未来的走向是主要解决抗遮挡干扰问题，目前的主流技术对于遮挡的鲁棒性很差，经常会出现目标被遮挡然后移除遮盖物以后，计算机视觉系统往往会被严重干扰，这个问题目前已经提出了新的识别判据并且已经有了一些初步成果，在未来的几年新的识别判据会被广泛开发和普及。材料学的话我了解的不是很多，应该是在随着材料学的新进展，会有一些对于温度震动鲁棒性差的器件有更好的保护，比如有的器件在一定精度内只能工作在-10到30度内，那么随着材料学的发展有可能制作出能扩展器件的适用温度范围的保温材料。电科与机械方面那只能用日行千里来形容了，几乎每年都会有更好性能的处理芯片和电机出现，这个变化只能用更快，更小，更强来形容。

❸ 波尔表和浪琴机械表的质量

1、灵敏度
机械表的灵敏度是指的摆轮自动起摆的灵活性，检查能否自动起摆。方法是：将放松发条停走的表轻轻地拿在手里，慢慢上条，同时注视秒针，秒针应在上发条的一开始就跟着转动，否则就不符合标准。

2、起动性能
机械手表缓慢旋转上条柄上发条，仔细观察秒针，要是秒针起动的上条旋转次数越少，该机械手表的起动性能越佳。
3、上条声音
一般的机械表上条应该是轻松的。转动把头上条的时候，开始先觉得较松，慢慢的会越上越紧，当不能继续向前的时候转动把头时，证明发条已上满和上条机构工作正常。如果转动柄头上条时，发生“喳喳的异常响声，或者产生顶齿打滑等现象，则说明上条机构有故障。

检测方法：上几圈发条之后，把表面朝上、朝下，柄头朝上、朝下、朝左、朝右，倾听其在各方位的频率节拍都应基本一致，上足发条后，声音应清脆无杂音。
4、拨针
机械表在拨针的时候应该灵活、可靠、指针转动均匀。检查时应该多检查几遍分轮、中心轮轴磨擦配合的松紧度。在拨针的时候，如果没有偏松、偏紧的感觉，证明分轮磨擦力正常和加油适量，反之，拨针机件有故障。这里需要提醒大家，拨针的感觉应不松不紧，但倒拨时，秒针停走或倒转则是正常现象。

考虑到所有腕表在装配检验时，都是采用“静态调试”，而实际生活中腕表戴到手臂上会因为摆动造成动态误差，导致走时偏慢，在“静态调试”时略快几秒比较适合。

❹ 波尔和浪琴哪个品牌好

波尔更好。
波尔品牌始创于1891年。在美国是最受尊敬的手表品牌之一。在二十一世纪，波尔手表在他的领域中继续领先，紧随消费者的步伐，确保在恶劣环境中，依然准确无误。波尔与浪琴.比品牌、机芯、技术，性价比都略胜一筹。

❺ 神经网络模型-27种神经网络模型们的简介

​ 

【1】Perceptron(P) 感知机

【1】感知机 

感知机是我们知道的最简单和最古老的神经元模型，它接收一些输入，然后把它们加总，通过激活函数并传递到输出层。

【2】Feed Forward(FF)前馈神经网络

 【2】前馈神经网络

前馈神经网络（FF），这也是一个很古老的方法——这种方法起源于50年代。它的工作原理通常遵循以下规则：

1.所有节点都完全连接

2.激活从输入层流向输出，无回环

3.输入和输出之间有一层（隐含层）

在大多数情况下，这种类型的网络使用反向传播方法进行训练。

【3】Radial Basis Network(RBF) RBF神经网络

 【3】RBF神经网络

RBF 神经网络实际上是 激活函数是径向基函数 而非逻辑函数的FF前馈神经网络（FF）。两者之间有什么区别呢？

逻辑函数--- 将某个任意值映射到[0 ,... 1]范围内来，回答“是或否”问题。适用于分类决策系统，但不适用于连续变量。

相反， 径向基函数--- 能显示“我们距离目标有多远”。 这完美适用于函数逼近和机器控制（例如作为PID控制器的替代）。

简而言之，RBF神经网络其实就是， 具有不同激活函数和应用方向的前馈网络 。

【4】Deep Feed Forword(DFF)深度前馈神经网络

【4】DFF深度前馈神经网络 

DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。 这些依然是前馈神经网络，但有不止一个隐含层 。那么，它到底有什么特殊性？

在训练传统的前馈神经网络时，我们只向上一层传递了少量的误差信息。由于堆叠更多的层次导致训练时间的指数增长，使得深度前馈神经网络非常不实用。 直到00年代初，我们开发了一系列有效的训练深度前馈神经网络的方法; 现在它们构成了现代机器学习系统的核心 ，能实现前馈神经网络的功能，但效果远高于此。

【5】Recurrent Neural Network(RNN) 递归神经网络

【5】RNN递归神经网络 

RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦网络（Jordan Network），在网络中每个隐含神经元会收到它自己的在固定延迟（一次或多次迭代）后的输出。除此之外，它与普通的模糊神经网络非常相似。

当然，它有许多变化 — 如传递状态到输入节点，可变延迟等，但主要思想保持不变。这种类型的神经网络主要被使用在上下文很重要的时候——即过去的迭代结果和样本产生的决策会对当前产生影响。最常见的上下文的例子是文本——一个单词只能在前面的单词或句子的上下文中进行分析。

【6】Long/Short Term Memory (LSTM) 长短时记忆网络

【6】LSTM长短时记忆网络 

LSTM长短时记忆网络引入了一个存储单元，一个特殊的单元，当数据有时间间隔（或滞后）时可以处理数据。递归神经网络可以通过“记住”前十个词来处理文本，LSTM长短时记忆网络可以通过“记住”许多帧之前发生的事情处理视频帧。 LSTM网络也广泛用于写作和语音识别。

存储单元实际上由一些元素组成，称为门，它们是递归性的，并控制信息如何被记住和遗忘。

【7】Gated Recurrent Unit (GRU)

 【7】GRU是具有不同门的LSTM

GRU是具有不同门的LSTM。

听起来很简单，但缺少输出门可以更容易基于具体输入重复多次相同的输出，目前此模型在声音（音乐）和语音合成中使用得最多。

实际上的组合虽然有点不同：但是所有的LSTM门都被组合成所谓的更新门(Update Gate)，并且复位门(Reset Gate)与输入密切相关。

它们比LSTM消耗资源少，但几乎有相同的效果。

【8】Auto Encoder (AE) 自动编码器

 【8】AE自动编码器

Autoencoders自动编码器用于分类，聚类和特征压缩。

当您训练前馈(FF)神经网络进行分类时，您主要必须在Y类别中提供X个示例，并且期望Y个输出单元格中的一个被激活。 这被称为“监督学习”。

另一方面，自动编码器可以在没有监督的情况下进行训练。它们的结构 - 当隐藏单元数量小于输入单元数量（并且输出单元数量等于输入单元数）时，并且当自动编码器被训练时输出尽可能接近输入的方式，强制自动编码器泛化数据并搜索常见模式。

【9】Variational AE (VAE)  变分自编码器

 【9】VAE变分自编码器

变分自编码器，与一般自编码器相比，它压缩的是概率，而不是特征。

尽管如此简单的改变，但是一般自编码器只能回答当“我们如何归纳数据？”的问题时，变分自编码器回答了“两件事情之间的联系有多强大？我们应该在两件事情之间分配误差还是它们完全独立的？”的问题。

【10】Denoising AE (DAE) 降噪自动编码器

 【10】DAE降噪自动编码器

虽然自动编码器很酷，但它们有时找不到最鲁棒的特征，而只是适应输入数据（实际上是过拟合的一个例子）。

降噪自动编码器（DAE）在输入单元上增加了一些噪声 - 通过随机位来改变数据，随机切换输入中的位，等等。通过这样做，一个强制降噪自动编码器从一个有点嘈杂的输入重构输出，使其更加通用，强制选择更常见的特征。

【11】Sparse AE (SAE) 稀疏自编码器

【11】SAE稀疏自编码器 

稀疏自编码器（SAE）是另外一个有时候可以抽离出数据中一些隐藏分组样试的自动编码的形式。结构和AE是一样的，但隐藏单元的数量大于输入或输出单元的数量。

【12】Markov Chain (MC) 马尔科夫链

 【12】Markov Chain (MC) 马尔科夫链

马尔可夫链（Markov Chain, MC）是一个比较老的图表概念了，它的每一个端点都存在一种可能性。过去，我们用它来搭建像“在单词hello之后有0.0053％的概率会出现dear，有0.03551%的概率出现you”这样的文本结构。

这些马尔科夫链并不是典型的神经网络，它可以被用作基于概率的分类（像贝叶斯过滤），用于聚类（对某些类别而言），也被用作有限状态机。

【13】Hopfield Network (HN) 霍普菲尔网络

【13】HN霍普菲尔网络 

霍普菲尔网络（HN）对一套有限的样本进行训练，所以它们用相同的样本对已知样本作出反应。

在训练前，每一个样本都作为输入样本，在训练之中作为隐藏样本，使用过之后被用作输出样本。

在HN试着重构受训样本的时候，他们可以用于给输入值降噪和修复输入。如果给出一半图片或数列用来学习，它们可以反馈全部样本。

【14】Boltzmann Machine (BM) 波尔滋曼机

【14】 BM 波尔滋曼机 

波尔滋曼机（BM）和HN非常相像，有些单元被标记为输入同时也是隐藏单元。在隐藏单元更新其状态时，输入单元就变成了输出单元。（在训练时，BM和HN一个一个的更新单元，而非并行）。

这是第一个成功保留模拟退火方法的网络拓扑。

多层叠的波尔滋曼机可以用于所谓的深度信念网络，深度信念网络可以用作特征检测和抽取。

【15】Restricted BM (RBM) 限制型波尔滋曼机

【15】 RBM 限制型波尔滋曼机 

在结构上，限制型波尔滋曼机（RBM）和BM很相似，但由于受限RBM被允许像FF一样用反向传播来训练（唯一的不同的是在反向传播经过数据之前RBM会经过一次输入层）。

【16】Deep Belief Network (DBN) 深度信念网络

【16】DBN 深度信念网络 

像之前提到的那样，深度信念网络（DBN）实际上是许多波尔滋曼机（被VAE包围）。他们能被连在一起（在一个神经网络训练另一个的时候），并且可以用已经学习过的样式来生成数据。

【17】Deep Convolutional Network (DCN) 深度卷积网络

【17】 DCN 深度卷积网络

当今，深度卷积网络（DCN）是人工神经网络之星。它具有卷积单元（或者池化层）和内核，每一种都用以不同目的。

卷积核事实上用来处理输入的数据，池化层是用来简化它们（大多数情况是用非线性方程，比如max），来减少不必要的特征。

他们通常被用来做图像识别，它们在图片的一小部分上运行（大约20x20像素）。输入窗口一个像素一个像素的沿着图像滑动。然后数据流向卷积层，卷积层形成一个漏斗（压缩被识别的特征）。从图像识别来讲，第一层识别梯度，第二层识别线，第三层识别形状，以此类推，直到特定的物体那一级。DFF通常被接在卷积层的末端方便未来的数据处理。

【18】Deconvolutional Network (DN) 去卷积网络

 【18】 DN 去卷积网络

去卷积网络（DN）是将DCN颠倒过来。DN能在获取猫的图片之后生成像（狗：0，蜥蜴：0，马：0，猫：1）一样的向量。DNC能在得到这个向量之后，能画出一只猫。

【19】Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DCIGN) 深度卷积反转图像网络

【19】 DCIGN 深度卷积反转图像网络

深度卷积反转图像网络（DCIGN），长得像DCN和DN粘在一起，但也不完全是这样。

事实上，它是一个自动编码器，DCN和DN并不是作为两个分开的网络，而是承载网路输入和输出的间隔区。大多数这种神经网络可以被用作图像处理，并且可以处理他们以前没有被训练过的图像。由于其抽象化的水平很高，这些网络可以用于将某个事物从一张图片中移除，重画，或者像大名鼎鼎的CycleGAN一样将一匹马换成一个斑马。

【20】Generative Adversarial Network (GAN) 生成对抗网络

 【20】 GAN 生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）代表了有生成器和分辨器组成的双网络大家族。它们一直在相互伤害——生成器试着生成一些数据，而分辨器接收样本数据后试着分辨出哪些是样本，哪些是生成的。只要你能够保持两种神经网络训练之间的平衡，在不断的进化中，这种神经网络可以生成实际图像。

【21】Liquid State Machine (LSM) 液体状态机

 【21】 LSM 液体状态机

液体状态机（LSM）是一种稀疏的，激活函数被阈值代替了的（并不是全部相连的）神经网络。只有达到阈值的时候，单元格从连续的样本和释放出来的输出中积累价值信息，并再次将内部的副本设为零。

这种想法来自于人脑，这些神经网络被广泛的应用于计算机视觉，语音识别系统，但目前还没有重大突破。

【22】Extreme  Learning Machine (ELM) 极端学习机

【22】ELM 极端学习机 

极端学习机（ELM）是通过产生稀疏的随机连接的隐藏层来减少FF网络背后的复杂性。它们需要用到更少计算机的能量，实际的效率很大程度上取决于任务和数据。

【23】Echo State Network (ESN) 回声状态网络

【23】 ESN 回声状态网络

回声状态网络（ESN）是重复网络的细分种类。数据会经过输入端，如果被监测到进行了多次迭代（请允许重复网路的特征乱入一下），只有在隐藏层之间的权重会在此之后更新。

据我所知，除了多个理论基准之外，我不知道这种类型的有什么实际应用。。。。。。。

【24】Deep Resial Network (DRN) 深度残差网络

​【24】 DRN 深度残差网络 

深度残差网络（DRN）是有些输入值的部分会传递到下一层。这一特点可以让它可以做到很深的层级（达到300层），但事实上它们是一种没有明确延时的RNN。

【25】Kohonen Network (KN) Kohonen神经网络

​ 【25】 Kohonen神经网络

Kohonen神经网络（KN）引入了“单元格距离”的特征。大多数情况下用于分类，这种网络试着调整它们的单元格使其对某种特定的输入作出最可能的反应。当一些单元格更新了， 离他们最近的单元格也会更新。

像SVM一样，这些网络总被认为不是“真正”的神经网络。

【26】Support Vector Machine (SVM)

​【26】 SVM 支持向量机 

支持向量机（SVM）用于二元分类工作，无论这个网络处理多少维度或输入，结果都会是“是”或“否”。

SVM不是所有情况下都被叫做神经网络。

【27】Neural Turing Machine (NTM) 神经图灵机

​【27】NTM 神经图灵机 

神经网络像是黑箱——我们可以训练它们，得到结果，增强它们，但实际的决定路径大多数我们都是不可见的。

神经图灵机（NTM）就是在尝试解决这个问题——它是一个提取出记忆单元之后的FF。一些作者也说它是一个抽象版的LSTM。

记忆是被内容编址的，这个网络可以基于现状读取记忆，编写记忆，也代表了图灵完备神经网络。

❻ 波尔空调5p出现e6什么问了题

一、空调显示E6：通讯故障。
二、通信故障排查方法：
1、检查显示板连接线线组是否存在断或者破损的情况，同时检查显示板连接线组插头接头是否良好，如存在问题，则进行对应更换或者调整；
2、检查电控主板或者显示板板底电路元件焊接是否存在明显的焊接质量问题，如存在则进行对应更换；
3、利用一可正常工作的柜机室内显示板，替换原出现故障的柜机室内显示板，若空调仍出现故障，则判定为空调内机主板存在故障；若空调故障消失，则说明为空调内机显示板故障；
4、利用一可正常工作的柜机室内主板，替换原出现故障的柜机室内主板；若空调故障消失，则说判定为空调内机主板存在故障；若空调仍出现主板与显示板通信故障，则可判定为空调显示板存在故障。

❼ 波尔诺水冷机E9报警

制冷剂泄漏、温度探头故障。
1、制冷剂泄露。波尔诺水冷机的制冷关键就是制冷剂，制冷剂泄露后，将无法正常制冷，就会发出异常警报。
2、温度探头故障。当温度探头无法正常检测水冷机温度，就会显示E9错误代码，故障报警。

❽ 波尔山羊母羊不发情怎么办

、 提高繁殖率的措施

（一） 控制发情

通过控制发情，使羊群发情期基本一致，可以根据自己的需要，对母羊进行配种并使其在预定的时间内集中产羔。控制发情的机理是，利用激素或激素类似药物，干预母羊的生殖生理过程，改变其自然发情的周期性，使所有经过药物处理的母羊，都在人们规定的时间内，同时集中发情和排卵。

（二） 诱导发情

在母羊季节性乏情期，使用外源激素，引起母羊正常发情。这样可以缩短繁殖周期。一年内可产羔2次，或在两年中可产羔3次。

（三） 公羊性机能激活

有些公羊到性成熟年龄时，甚至到体成熟之后，性机能的活动仍表现不正常。激活这些公羊性机能活动必须实行合理的放牧和喂羊，特别要按照营养标准配合好饲料日粮，并进行合理运动。使用外源激素治疗，提高血液中睾酮的浓度也可起到激活性机能的作用。

❾ 我想当科学家，可以告诉我整个条路怎么走吗

张衡——地动仪
祖冲之——圆周率
僧一行——子午线
加利略——力学
牛顿——万有引力
卢瑟福——原子模型
波尔——量子力学
哈勃——宇宙膨胀理论
哥白尼——日心说
达尔文——进化论
少年牛顿

牛顿:1643年1月4日，在英格兰林肯郡小镇沃尔索浦的一个自耕农家庭里，牛顿诞生了。牛顿是一个早产儿，出生时只有三磅重，接生婆和他的亲人都担心他能否活下来。谁也没有料到这个看起来微不足道的小东西会成为了一位震古烁今的科学巨人，并且竟活到了85岁的高龄。

牛顿出生前三个月父亲便去世了。在他两岁时，母亲改嫁给一个牧师，把牛顿留在外祖母身边抚养。11岁时，母亲的后夫去世，母亲带着和后夫所生的一子二女回到牛顿身边。牛顿自幼沉默寡言，性格倔强，这种习性可能来自它的家庭处境。

大约从五岁开始，牛顿被送到公立学校读书。少年时的牛顿并不是神童，他资质平常，成绩一般，但他喜欢读书，喜欢看一些介绍各种简单机械模型制作方法的读物，并从中受到启发，自己动手制作些奇奇怪怪的小玩意，如风车、木钟、折叠式提灯等等。

传说小牛顿把风车的机械原理摸透后，自己制造了一架磨坊的模型，他将老鼠绑在一架有轮子的踏车上，然后在轮子的前面放上一粒玉米，刚好那地方是老鼠可望不可及的位置。老鼠想吃玉米，就不断的跑动，于是轮子不停的转动；又一次他放风筝时，在绳子上悬挂着小灯，夜间村人看去惊疑是彗星出现；他还制造了一个小水钟。每天早晨，小水钟会自动滴水到他的脸上，催他起床。他还喜欢绘画、雕刻，尤其喜欢刻日晷，家里墙角、窗台上到处安放着他刻画的日晷，用以验看日影的移动。

牛顿12岁时进了离家不远的格兰瑟姆中学。牛顿的母亲原希望他成为一个农民，但牛顿本人却无意于此，而酷爱读书。随着年岁的增大，牛顿越发爱好读书，喜欢沉思，做科学小实验。他在格兰瑟姆中学读书时，曾经寄宿在一位剂师家里，使他受到了化学试验的熏陶。

牛顿在中学时代学习成绩并不出众，只是爱好读书，对自然现象由好奇心，例如颜色、日影四季的移动，尤其是几何学、哥白尼的日心说等等。他还分门别类的记读书笔记，又喜欢别出心裁的作些小工具、小技巧、小发明、小试验。

当时英国社会渗透基督教新思想，牛顿家里有两位都以神父为职业的亲戚，这可能影响牛顿晚年的宗教生活。从这些平凡的环境和活动中，还看不出幼年的牛顿是个才能出众异于常人的儿童。

后来迫于生活，母亲让牛顿停学在家务农，赡养家庭。但牛顿一有机会便埋首书卷，以至经常忘了干活。每次，母亲叫他同佣人一道上市场，熟悉做交易的生意经时，他便恳求佣人一个人上街，自己则躲在树丛后看书。有一次，牛顿的舅父起了疑心，就跟踪牛顿上市镇去，发现他的外甥伸着腿，躺在草地上，正在聚精会神地钻研一个数学问题。牛顿的好学精神感动了舅父，于是舅父劝服了母亲让牛顿复学，并鼓励牛顿上大学读书。牛顿又重新回到了学校，如饥似渴地汲取着书本上的营养。

求学岁月

1661年，19岁的牛顿以减费生的身份进入剑桥大学三一学院，靠为学院做杂务的收入支付学费，1664年成为奖学金获得者，1665年获学士学位。

17世纪中叶，剑桥大学的教育制度还渗透着浓厚的中世纪经院哲学的气味，当牛顿进入剑桥时，哪里还在传授一些经院式课程，如逻辑、古文、语法、古代史、神学等等。两年后三一学院出现了新气象，卢卡斯创设了一个独辟蹊径的讲座，规定讲授自然科学知识，如地理、物理、天文和数学课程。

讲座的第一任教授伊萨克·巴罗是个博学的科学家。这位学者独具慧眼，看出了牛顿具有深邃的观察力、敏锐的理解力。于是将自己的数学知识，包括计算曲线图形面积的方法，全部传授给牛顿，并把牛顿引向了近代自然科学的研究领域。

在这段学习过程中，牛顿掌握了算术、三角，读了开普勒的《光学》，笛卡尔的《几何学》和《哲学原理》，伽利略的《两大世界体系的对话》，胡克的《显微图集》，还有皇家学会的历史和早期的哲学学报等。

牛顿在巴罗门下的这段时间，是他学习的关键时期。巴罗比牛顿大12岁，精于数学和光学，他对牛顿的才华极为赞赏，认为牛顿的数学才超过自己。后来，牛顿在回忆时说道：“巴罗博士当时讲授关于运动学的课程，也许正是这些课程促使我去研究这方面的问题。”

当时，牛顿在数学上很大程度是依靠自学。他学习了欧几里得的《几何原本》、笛卡儿的《几何学》、沃利斯的《无穷算术》、巴罗的《数学讲义》及韦达等许多数学家的着作。其中，对牛顿具有决定性影响的要数笛卡儿的《几何学》和沃利斯的《无穷算术》，它们将牛顿迅速引导到当时数学最前沿～解析几何与微积分。1664年，牛顿被选为巴罗的助手，第二年，剑桥大学评议会通过了授予牛顿大学学士学位的决定。

1665～1666年严重的鼠疫席卷了伦敦，剑桥离伦敦不远，为恐波及，学校因此而停课，牛顿于1665年6月离校返乡。

由于牛顿在剑桥受到数学和自然科学的熏陶和培养，对探索自然现象产生浓厚的兴趣，家乡安静的环境又使得他的思想展翅飞翔。1665～1666年这段短暂的时光成为牛顿科学生涯中的黄金岁月，他在自然科学领域内思潮奔腾，才华迸发，思考前人从未思考过的问题，踏进了前人没有涉及的领域，创建了前所未有的惊人业绩。

1665年初，牛顿创立级数近似法,以及把任意幂的二项式化为一个级数的规则；同年11月，创立正流数法(微分)；次年1月，用三棱镜研究颜色理论；5月，开始研究反流数法(积分)。这一年内，牛顿开始想到研究重力问题，并想把重力理论推广到月球的运动轨道上去。他还从开普勒定律中推导出使行星保持在它们的轨道上的力必定与它们到旋转中心的距离平方成反比。牛顿见苹果落地而悟出地球引力的传说，说的也是此时发生的轶事。

总之，在家乡居住的两年中，牛顿以比此后任何时候更为旺盛的精力从事科学创造，并关心自然哲学问题。他的三大成就：微积分、万有引力、光学分析的思想都是在这时孕育成形的。可以说此时的牛顿已经开始着手描绘他一生大多数科学创造的蓝图。

1667年复活节后不久，牛顿返回到剑桥大学，10月1日被选为三一学院的仲院侣(初级院委)，翌年3月16日获得硕士学位，同时成为正院侣(高级院委)。1669年10月27日，巴罗为了提携牛顿而辞去了教授之职，26岁的牛顿晋升为数学教授，并担任卢卡斯讲座的教授。巴罗为牛顿的科学生涯打通了道路，如果没有牛顿的舅父和巴罗的帮助，牛顿这匹千里马可能就不会驰骋在科学的大道上。巴罗让贤，这在科学史上一直被传为佳话。

伟大的成就～建立微积分

在牛顿的全部科学贡献中，数学成就占有突出的地位。他数学生涯中的第一项创造性成果就是发现了二项式定理。据牛顿本人回忆，他是在1664年和1665年间的冬天，在研读沃利斯博士的《无穷算术》时，试图修改他的求圆面积的级数时发现这一定理的。

笛卡尔的解析几何把描述运动的函数关系和几何曲线相对应。牛顿在老师巴罗的指导下，在钻研笛卡尔的解析几何的基础上，找到了新的出路。可以把任意时刻的速度看是在微小的时间范围里的速度的平均值，这就是一个微小的路程和时间间隔的比值，当这个微小的时间间隔缩小到无穷小的时候，就是这一点的准确值。这就是微分的概念。

求微分相当于求时间和路程关系得在某点的切线斜率。一个变速的运动物体在一定时间范围里走过的路程，可以看作是在微小时间间隔里所走路程的和，这就是积分的概念。求积分相当于求时间和速度关系的曲线下面的面积。牛顿从这些基本概念出发，建立了微积分。

微积分的创立是牛顿最卓越的数学成就。牛顿为解决运动问题，才创立这种和物理概念直接联系的数学理论的，牛顿称之为"流数术"。它所处理的一些具体问题，如切线问题、求积问题、瞬时速度问题以及函数的极大和极小值问题等，在牛顿前已经得到人们的研究了。但牛顿超越了前人，他站在了更高的角度，对以往分散的努力加以综合，将自古希腊以来求解无限小问题的各种技巧统一为两类普通的算法——微分和积分，并确立了这两类运算的互逆关系，从而完成了微积分发明中最关键的一步，为近代科学发展提供了最有效的工具，开辟了数学上的一个新纪元。

牛顿没有及时发表微积分的研究成果，他研究微积分可能比莱布尼茨早一些，但是莱布尼茨所采取的表达形式更加合理，而且关于微积分的着作出版时间也比牛顿早。

在牛顿和莱布尼茨之间，为争论谁是这门学科的创立者的时候，竟然引起了一场悍然大波，这种争吵在各自的学生、支持者和数学家中持续了相当长的一段时间，造成了欧洲大陆的数学家和英国数学家的长期对立。英国数学在一个时期里闭关锁国，囿于民族偏见，过于拘泥在牛顿的“流数术”中停步不前，因而数学发展整整落后了一百年。

应该说，一门科学的创立决不是某一个人的业绩，它必定是经过多少人的努力后，在积累了大量成果的基础上，最后由某个人或几个人总结完成的。微积分也是这样，是牛顿和莱布尼茨在前人的基础上各自独立的建立起来的。

1707年，牛顿的代数讲义经整理后出版，定名为《普遍算术》。他主要讨论了代数基础及其(通过解方程)在解决各类问题中的应用。书中陈述了代数基本概念与基本运算，用大量实例说明了如何将各类问题化为代数方程，同时对方程的根及其性质进行了深入探讨，引出了方程论方面的丰硕成果，如，他得出了方程的根与其判别式之间的关系，指出可以利用方程系数确定方程根之幂的和数，即“牛顿幂和公式”。

牛顿对解析几何与综合几何都有贡献。他在1736年出版的《解析几何》中引入了曲率中心，给出密切线圆(或称曲线圆)概念，提出曲率公式及计算曲线的曲率方法。并将自己的许多研究成果总结成专论《三次曲线枚举》，于1704年发表。此外，他的数学工作还涉及数值分析、概率论和初等数论等众多领域。

伟大的成就～对光学的三大贡献

在牛顿以前，墨子、培根、达·芬奇等人都研究过光学现象。反射定律是人们很早就认识的光学定律之一。近代科学兴起的时候，伽利略靠望远镜发现了“新宇宙”，震惊了世界。荷兰数学家斯涅尔首先发现了光的折射定律。笛卡尔提出了光的微粒说……

牛顿以及跟他差不多同时代的胡克、惠更斯等人，也象伽利略、笛卡尔等前辈一样，用极大的兴趣和热情对光学进行研究。1666年，牛顿在家休假期间，得到了三棱镜，他用来进行了着名的色散试验。一束太阳光通过三棱镜后，分解成几种颜色的光谱带，牛顿再用一块带狭缝的挡板把其他颜色的光挡住，只让一种颜色的光在通过第二个三棱镜，结果出来的只是同样颜色的光。这样，他就发现了白光是由各种不同颜色的光组成的，这是第一大贡献。

牛顿为了验证这个发现，设法把几种不同的单色光合成白光，并且计算出不同颜色光的折射率，精确地说明了色散现象。揭开了物质的颜色之谜，原来物质的色彩是不同颜色的光在物体上有不同的反射率和折射率造成的。公元1672年，牛顿把自己的研究成果发表在《皇家学会哲学杂志》上，这是他第一次公开发表的论文。

许多人研究光学是为了改进折射望远镜。牛顿由于发现了白光的组成，认为折射望远镜透镜的色散现象是无法消除的(后来有人用具有不同折射率的玻璃组成的透镜消除了色散现象)，就设计和制造了反射望远镜。

牛顿不但擅长数学计算，而且能够自己动手制造各种试验设备并且作精细实验。为了制造望远镜，他自己设计了研磨抛光机，实验各种研磨材料。公元1668年，他制成了第一架反射望远镜样机，这是第二大贡献。公元1671年，牛顿把经过改进得反射望远镜献给了皇家学会，牛顿名声大震，并被选为皇家学会会员。反射望远镜的发明奠定了现代大型光学天文望远镜的基础。

同时，牛顿还进行了大量的观察实验和数学计算，比如研究惠更斯发现的冰川石的异常折射现象，胡克发现的肥皂泡的色彩现象，“牛顿环”的光学现象等等。

牛顿还提出了光的“微粒说”，认为光是由微粒形成的，并且走的是最快速的直线运动路径。他的“微粒说”与后来惠更斯的“波动说”构成了关于光的两大基本理论。此外，他还制作了牛顿色盘等多种光学仪器。

伟大的成就～构筑力学大厦

牛顿是经典力学理论的集大成者。他系统的总结了伽利略、开普勒和惠更斯等人的工作，得到了着名的万有引力定律和牛顿运动三定律。

在牛顿以前，天文学是最显赫的学科。但是为什么行星一定按照一定规律围绕太阳运行？天文学家无法圆满解释这个问题。万有引力的发现说明，天上星体运动和地面上物体运动都受到同样的规律——力学规律的支配。

早在牛顿发现万有引力定律以前，已经有许多科学家严肃认真的考虑过这个问题。比如开普勒就认识到，要维持行星沿椭圆轨道运动必定有一种力在起作用，他认为这种力类似磁力，就像磁石吸铁一样。1659年，惠更斯从研究摆的运动中发现，保持物体沿圆周轨道运动需要一种向心力。胡克等人认为是引力，并且试图推到引力和距离的关系。

1664年，胡克发现彗星靠近太阳时轨道弯曲是因为太阳引力作用的结果；1673年，惠更斯推导出向心力定律；1679年，胡克和哈雷从向心力定律和开普勒第三定律，推导出维持行星运动的万有引力和距离的平方成反比。

牛顿自己回忆，1666年前后，他在老家居住的时候已经考虑过万有引力的问题。最有名的一个说法是：在假期里，牛顿常常在花园里小坐片刻。有一次，象以往屡次发生的那样，一个苹果从树上掉了下来……

一个苹果的偶然落地，却是人类思想史的一个转折点，它使那个坐在花园里的人的头脑开了窍，引起他的沉思：究竟是什么原因使一切物体都受到差不多总是朝向地心的吸引呢？牛顿思索着。终于，他发现了对人类具有划时代意义的万有引力。

牛顿高明的地方就在于他解决了胡克等人没有能够解决的数学论证问题。1679年，胡克曾经写信问牛顿，能不能根据向心力定律和引力同距离的平方成反比的定律，来证明行星沿椭圆轨道运动。牛顿没有回答这个问题。1685年，哈雷登门拜访牛顿时，牛顿已经发现了万有引力定律：两个物体之间有引力，引力和距离的平方成反比，和两个物体质量的乘积成正比。

当时已经有了地球半径、日地距离等精确的数据可以供计算使用。牛顿向哈雷证明地球的引力是使月亮围绕地球运动的向心力，也证明了在太阳引力作用下，行星运动符合开普勒运动三定律。

在哈雷的敦促下，1686年底，牛顿写成划时代的伟大着作《自然哲学的数学原理》一书。皇家学会经费不足，出不了这本书，后来靠了哈雷的资助，这部科学史上最伟大的着作之一才能够在1687年出版。

牛顿在这部书中，从力学的基本概念(质量、动量、惯性、力)和基本定律(运动三定律)出发，运用他所发明的微积分这一锐利的数学工具，不但从数学上论证了万有引力定律，而且把经典力学确立为完整而严密的体系，把天体力学和地面上的物体力学统一起来，实现了物理学史上第一次大的综合。

站在巨人的肩上

牛顿的研究领域非常广泛，他除了在数学、光学、力学等方面做出卓越贡献外，他还花费大量精力进行化学实验。他常常六个星期一直留在实验室里，不分昼夜的工作。他在化学上花费的时间并不少，却几乎没有取得什么显着的成就。为什么同样一个伟大的牛顿，在不同的领域取得的成就竟那么不一样呢？

其中一个原因就是各个学科处在不同的发展阶段。在力学和天文学方面，有伽利略、开普勒、胡克、惠更斯等人的努力，牛顿有可能用已经准备好的材料，建立起一座宏伟壮丽的力学大厦。正象他自己所说的那样“如果说我看得远，那是因为我站在巨人的肩上”。而在化学方面，因为正确的道路还没有开辟出来，牛顿没法走到可以砍伐材料的地方。

牛顿在临终前对自己的生活道路是这样总结的：“我不知道在别人看来，我是什么样的人；但在我自己看来，我不过就象是一个在海滨玩耍的小孩，为不时发现比寻常更为光滑的一块卵石或比寻常更为美丽的一片贝壳而沾沾自喜，而对于展现在我面前的浩瀚的真理的海洋，却全然没有发现。”

这当然是牛顿的谦逊。

怪异的牛顿

牛顿并不善于教学，他在讲授新近发现的微积分时，学生都接受不了。但在解决疑难问题方面的能力，他却远远超过了常人。还是学生时，牛顿就发现了一种计算无限量的方法。他用这个秘密的方法，算出了双曲面积到二百五十位数。他曾经高价买下了一个棱镜，并把它作为科学研究的工具，用它试验了白光分解为的有颜色的光。

开始，他并不愿意发表他的观察所得，他的发现都只是一种个人的消遣，为的是使自己在寂静的书斋中解闷，他独自遨游于自己所创造的超级世界里。后来，在好友哈雷的竭力劝说下，才勉强同意出版他的手稿，才有划时代巨着《自然哲学的数学原理》的问世。

作为大学教授，牛顿常常忙得不修边幅，往往领带不结，袜带不系好，马裤也不纽扣，就走进了大学餐厅。有一次，他在向一位姑娘求婚时思想又开了小差，他脑海了只剩下了无穷量的二项式定理。他抓住姑娘的手指，错误的把它当成通烟斗的通条，硬往烟斗里塞，痛得姑娘大叫，离他而去。牛顿也因此终生未娶。

牛顿从容不迫地观察日常生活中的小事，结果作出了科学史上一个个重要的发现。他马虎拖沓，曾经闹过许多的笑话。一次，他边读书，边煮鸡蛋，等他揭开锅想吃鸡蛋时，却发现锅里是一只怀表。还有一次，他请朋友吃饭，当饭菜准备好时，牛顿突然想到一个问题，便独自进了内室，朋友等了他好久还是不见他出来，于是朋友就自己动手把那份鸡全吃了，鸡骨头留在盘子，不告而别了。等牛顿想起，出来后，发现了盘子里的骨头，以为自己已经吃过了，便转身又进了内室，继续研究他的问题。

牛顿晚年

但是由于受时代的限制，牛顿基本上是一个形而上学的机械唯物主义者。他认为运动只是机械力学的运动，是空间位置的变化；宇宙和太阳一样是没有发展变化的；靠了万有引力的作用，恒星永远在一个固定不变的位置上……

随着科学声誉的提高，牛顿的政治地位也得到了提升。1689年，他被当选为国会中的大学代表。作为国会议员，牛顿逐渐开始疏远给他带来巨大成就的科学。他不时表示出对以他为代表的领域的厌恶。同时，他的大量的时间花费在了和同时代的着名科学家如胡克、莱布尼兹等进行科学优先权的争论上。

晚年的牛顿在伦敦过着堂皇的生活，1705年他被安妮女王封为贵族。此时的牛顿非常富有，被普遍认为是生存着的最伟大的科学家。他担任英国皇家学会会长，在他任职的二十四年时间里，他以铁拳统治着学会。没有他的同意，任何人都不能被选举。

晚年的牛顿开始致力于对神学的研究，他否定哲学的指导作用，虔诚地相信上帝，埋头于写以神学为题材的着作。当他遇到难以解释的天体运动时，竟提出了“神的第一推动力”的谬论。他说“上帝统治万物，我们是他的仆人而敬畏他、崇拜他”。

1727年3月20日，伟大艾萨克·牛顿逝世。同其他很多杰出的英国人一样，他被埋葬在了威斯敏斯特教堂。他的墓碑上镌刻着：

让人们欢呼这样一位多么伟大的
人类荣耀曾经在世界上存在。

❿ 波尔手表什么档次2892一a2机态

波尔 算是二类手表，应该说跟 浪琴是一样档次的。
2892机芯在很多高档上手表上都用过。性能比较不错。
这表应该在 1.4万左右。