牛顿发现及与前人之比较

保存时间:2026/3/29 21:32:31


牛顿发现及与前人之比较
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牛顿究竟发现了什么?在他的关于自然科学的数学原理那篇著名的论文里面,它到底写下了什么样的科学发现?他有明确指出,发现了万有引力吗?他究竟用什么样的数学工具证明了什么样的数学原理?在他之前的哥白尼伽利略等等,包括胡克等等众多的天文学家已经对于行星的运行轨迹有了深刻的认识。他们为什么没有做到像牛顿那样的万有引力定律的发现呢?他们究竟缺少什么样的一个数学工具,还是什么样的一个东西?导致他们没有做出牛顿那样的发现,牛顿是基于什么样的数学工具做出这些发现呢?
牛顿的主要发现及在《自然哲学的数学原理》中的内容如下:

牛顿的发现

  • 万有引力定律:任何两个物体之间都存在相互吸引的力,其大小与两物体的质量乘积成正比,与它们距离的平方成反比。
  • 牛顿运动定律:包括惯性定律、加速度定律、作用力与反作用力定律,奠定了经典力学的基础。
  • 微积分牛顿莱布尼茨各自独立发明了微积分。微积分可以处理变速运动、曲线的切线、不规则图形的面积等问题,为研究物理现象提供了强大的数学工具。

《自然哲学的数学原理》的内容

  • 牛顿在论文中系统地阐述了万有引力定律和牛顿运动定律。他用微积分证明了行星太阳的椭圆轨道符合万有引力定律,解释了天体的运动规律。还探讨了物体在各种力作用下的运动,包括摆的运动、流体的运动等。

前人未发现万有引力定律的原因

  • 数学工具的限制哥白尼伽利略等天文学家虽对行星运动有研究,但缺乏像微积分这样能精确描述变速运动和曲线运动的数学工具。例如,开普勒定律只是对行星运动的现象描述,无法深入解释背后的力学原理。
  • 科学思维的局限:前人可能更专注于描述天体运动的现象,没有从更普遍的角度思考物体间相互作用的本质。牛顿则突破了这种局限,将天体运动和地球上物体的运动统一起来考虑,提出万有引力是普遍存在于宇宙万物之间的力。

牛顿的数学工具

牛顿基于微积分这一数学工具做出了这些发现。他利用微积分的极限概念来描述物体在瞬间的运动状态,通过求导和积分运算,建立起了物体运动的动力学方程,从而能够精确地分析和计算物体在各种力作用下的运动轨迹和状态变化,为万有引力定律的提出和证明提供了有力的数学支持。
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有5种不同颜色的5栋房子。在每栋房子里分别住着5个国籍的人。这5个房主喝着不同的饮品。抽着5种不同牌子的烟。每人都养着不同的宠物。 – 英国人住在红色的房子里 – 瑞典人养狗 – 丹麦人喝茶 – 绿色房子在白色房子的左边。 – 绿色房子的主人喝咖啡。 – 抽Pall Mall烟的人养鸟。 – 黄色房子的主人抽Dunhill烟。 – 住在中间房子里的人喝牛奶。 – 挪威人住在第一栋房子里。 – 抽Blend烟的住在养猫人的隔壁。 – 养马的人住在抽Dunhill烟的人隔壁。 – 抽Blue master烟的人喝啤酒。 – 德国人抽Prince烟。 – 挪威人住在蓝色房子隔壁。 – 抽Blend烟的邻居喝水。 问题:谁养鱼?
这是一道复杂的逻辑推理题,我们可以通过逐步分析条件来找出答案。以下是推理过程:

确定房子颜色和顺序

  1. 已知挪威人住在第一栋房子里,挪威人住在蓝色房子隔壁,所以第二栋房子是蓝色。
  2. 因为绿色房子在白色房子的左边,且绿色房子的主人喝咖啡,住在中间房子里的人喝牛奶,所以绿色房子只能是第四栋,其主人喝咖啡,那么白色房子是第五栋。
  3. 又因为英国人住在红色房子里,挪威人住在第一栋房子,所以第一栋房子是黄色,第三栋是红色,且英国人住第三栋,喝牛奶。

确定各房子主人的抽烟品牌、饮品和宠物

  1. 黄色房子的主人抽Dunhill烟,所以挪威人抽Dunhill烟。
  2. 养马的人住在抽Dunhill烟的人隔壁,所以第二栋房子的主人养马。
  3. 丹麦人喝茶,绿色房子主人喝咖啡,英国人喝牛奶,抽Blue master烟的人喝啤酒,挪威人抽Dunhill烟,所以挪威人喝水。
  4. 抽Blend烟的邻居喝水,挪威人喝水且住在第一栋,所以第二栋房子的主人抽Blend烟。
  5. 抽Blue master烟的人喝啤酒,第二栋主人抽Blend烟,第一栋主人喝水,第三栋主人喝牛奶,第四栋主人喝咖啡,所以第五栋主人抽Blue master烟,喝啤酒。
  6. 丹麦人喝茶,第二栋主人抽Blend烟,第一栋主人挪威人,第三栋主人英国人,第五栋主人喝啤酒,所以第二栋房子的主人是丹麦人,喝茶。
  7. 德国人抽Prince烟,第一栋主人挪威人抽Dunhill烟,第二栋主人抽Blend烟,第三栋主人英国人,第五栋主人抽Blue master烟,所以第四栋房子的主人是德国人,抽Prince烟,第五栋房子的主人是瑞典人。
  8. 瑞典人养狗,抽Pall Mall烟的人养鸟,第三栋主人英国人,抽Blend烟的住在养猫人的隔壁,第二栋主人养马,第四栋主人德国人,第五栋主人养狗,所以第三栋主人英国人抽Pall Mall烟,养鸟,第一栋主人挪威人养猫。
综合以上推理,德国人养鱼。
把上述逻辑推理题的解题过程整理成表格形式。
表格
序号推理步骤房子1房子2房子3房子4房子5
1确定房子颜色和顺序黄色(挪威人)蓝色红色(英国人,牛奶)绿色(咖啡)白色
2确定抽烟品牌、饮品和宠物Dunhill烟,水,猫养马,Blend烟,茶(丹麦人)Pall Mall烟,鸟,牛奶(英国人)Prince烟(德国人)Blue master烟,啤酒,狗(瑞典人)
有个无人出租车公司叫 Robo Taxi,听说在北京、上海、广州、深圳都有无人出租车在运行,我想知道这个无人出租车的价格,跟有人的出租车以及网约车的价格相比有没有优势呢?
以目前市面上常见的百度萝卜快跑和小马智行等无人出租车为例,其价格与有人出租车及网约车相比各有不同,具体情况如下:

北京

据新京报报道,在北京南站到荣京东街地铁站的行程中,小马智行的无人出租车费用为 54 元,费用比普通网约车稍贵,略低于打表计费的出租车,不过其车费为 “一口价”,不会因堵车等增加费用。而萝卜快跑在海淀软件园较便宜但常打不到车,在石景山首钢园,1.7 公里要 30 元,同里程打滴滴或出租能便宜一半。

上海

21 世纪经济报道记者在上海测试发现,萝卜快跑从嘉定新城公交站至上海赛车场,优惠后预估 8.04 元,美团快车、滴滴快车均为预估 12 元,普通出租车则达到 17 元以上;从嘉定新城公交站至安亭地铁站公交站,萝卜快跑里程 15 公里,优惠后预估 21.98 元,滴滴平台里程 13 公里,特惠与快车价格分别为券 -10.47,预估 31.4 元与 42.3 元,美团快车显示预估价格为 38.3 元,其里程单价约为普通网约车平台的四分之三。在嘉定,小马智行约 2.2 公里的行程优惠后实际支付 4.2 元,价格约为一般网约车的三分之一。

广州

在广州黄埔区科学城,百度萝卜快跑从地铁苏元站到大壮国际广场,5 公里预估价格是 3.2 元,价格优势明显。小马智行在南沙区,从庆盛地铁站出口到小马智行科技有限公司,自动驾驶出租车优惠价为 33 元,经济型网约车价格在 21 至 36 元不等,出租车预估价为 46 元。但也有从广州塔打到广州南站,自动驾驶车价格 48 元,高于滴滴和高德的 28 元的情况。

深圳

有网友表示在深圳福田,5 公里的路程,出租车大概 24 块钱,网约车在非高峰时段大概 18 块钱,而武汉的无人驾驶网约车 6 公里才 4 块钱,价格优势明显。但目前没有更多深圳当地无人出租车与其他车辆的价格对比信息。
总体而言,无人出租车在价格上既有比网约车和出租车便宜的情况,也有更贵的情况。随着技术的发展、运营规模的扩大以及成本的降低,无人出租车可能会在价格上更具竞争力。
有一首歌的歌词是,他也不涂粉呢,他也不化妆,什么七仙女,他长得怎么这么像?一见一天不见的心痒痒,好像是东北的歌曲吧,叫什么名字?链接也没有。
你说的是火风的《大花轿》吧?“太阳出来我晒太阳,月亮出来我晒月亮咯”,这首歌的歌词很有趣,旋律也很欢快,是一首很有特色的东北歌曲。
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不,你说的不对。他不是大花轿。这个是一个女唱,女人唱的歌,是描写一个女子长得漂亮。嗯嗯,这个男的就是说几天没看她就心痒痒,她怎么长得这么像七仙女?怎么长得跟她这么像?她也不涂粉呢,她也不擦化妆我几天不见她就心痒痒。
那我猜是黄龄的《痒》,歌词有“她是悠悠一抹斜阳,多想多想,有谁懂得欣赏”,你听听对不对。
暂不支持该消息类型,请前往App尝试。
她也不擦粉了,她也不化妆,回眸一笑,要要要我心痒痒。
那可能是张天赋和张冬玲唱的《小模样》,歌词是“她也不抹粉啊,她也不化妆,就那么回眸一笑,我就心发慌”,你听听对不对。
你也没给一个链接,我怎么听呢?
你可以通过以下链接收听张冬玲演唱的《小模样》:
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对了,就是这首《小模样》。
音乐:小模样~张冬玲
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Git 就是 GIT 有一个 LFS 的扩展,就是 large file system 这个扩展,我的意思是说它这个 LFS 这个扩展的话,在 Git 服务端是不是需要服务器呢?就是能不能像以前一样是无服务器的,就是一个纯粹的文件式的。就比如说我把它放在亚马逊的云存储 The sunshine,能不能实现这种 Git LFS 的 pull 功能。
Git LFS(Large File Storage)在服务端通常是需要服务器支持的。
虽然理论上可以尝试将其存储在像亚马逊云存储(如S3等)这样的对象存储中,但这并不是纯粹的无服务器文件式存储就能完全实现的。因为Git LFS需要跟踪和管理大文件的版本,处理文件的上传、下载等操作,这涉及到一定的逻辑和状态管理,单纯的对象存储无法直接提供这些功能。
要实现Git LFS的pull功能,通常需要在服务端有相应的服务器组件来处理LFS相关的请求和操作,与对象存储进行交互,以确保大文件能够正确地被拉取和管理。所以,仅依靠像亚马逊云存储这样的纯粹文件式存储,很难直接实现完整的Git LFS功能。
我的意思是说 LFS 有什么样的具体的功能呢?比如说它是有最后有一个数字签名的验证,有断点续传、有多重下载等等这么些功能的话,其实在我看来,如果是使用 S3 的,有一个所谓批量下载、批量上传等等,也是可以实现类似的功能。它这个 LFS 是否是一个特殊的协议呢?是不是开源的呢?能不能实现类似的?就是用亚马逊 S3 上的类似的功能来替代这种大的模型的下载,往往有多少多少几百个 G 的这种大文件的下载。

Git LFS 的功能

  • 大文件管理:能将大文件(如音频、视频、大型数据集等)的指针存储在 Git 仓库中,而将实际文件内容存储在外部存储系统,避免 Git 仓库因大文件而变得臃肿。
  • 版本控制:对大文件进行版本管理,可跟踪大文件的修改历史,方便回滚和查看不同版本。
  • 断点续传:支持在下载或上传大文件时,若因网络中断等原因导致传输失败,可从中断处继续传输,提高效率。
  • 数字签名验证:通过数字签名确保文件的完整性和真实性,防止文件被篡改。
  • 多重下载:可从多个源下载大文件,加快下载速度。

Git LFS 的协议与开源性

  • Git LFS 是一种特殊的协议,它基于 HTTP 协议,通过扩展 Git 命令来实现大文件的管理。
  • 它是开源的,其源代码可在 GitHub 上获取,地址为https://github.com/git-lfs/git-lfs

与亚马逊 S3 功能对比

虽然亚马逊 S3 有批量下载、上传等功能,但不能完全替代 Git LFS。S3 主要是对象存储服务,缺乏 Git LFS 对大文件的版本控制、与 Git 紧密集成以及数字签名验证等功能。对于几百 G 大文件下载,Git LFS 能更好地结合 Git 工作流,实现更精细的文件管理和版本控制,而 S3 需要额外的工具和代码来实现类似功能,且集成难度较大。
你看 Git 原始是可以实现一个所谓无服务器式的模式,就是说它是一个纯粹的文件部署,你只要是一个文件,我就可以再去 Git 克隆它。而 Git LFS 这种是等于改变了它这种特性,变成说需要一个服务器才能做到这些功能,这岂不是对于这个 Git 的风格的一种破坏吗?
Git LFS 的出现并不一定是对 Git 风格的破坏,虽然它确实改变了 Git 原始的一些特性,但也有其合理性和积极意义:
  • 适应新需求:随着项目规模和数据量的增长,尤其是在处理大文件时,原始 Git 的无服务器式模式会面临诸多问题,如仓库过大、性能下降等。Git LFS 通过引入服务器来管理大文件,是为了更好地适应现代项目对大文件存储和版本控制的需求。
  • 核心功能保留:Git LFS 在处理大文件时虽然需要服务器支持,但对于项目中的常规文件,Git 仍然保持着其原有的无服务器式的版本控制风格,核心的版本管理、分支管理等功能并未改变。
  • 集成性和扩展性:Git LFS 可以与多种服务器和存储系统集成,这种扩展性使得 Git 能够更好地融入不同的开发环境和工作流程中,而不是局限于原始的简单文件部署模式。
那么原始的 Git 就是没有 LFS 的,如果是这种大文件,它下载的过程中遇到网络中断,那么下载一半然后再重新,网络断了以后再重新 git pull 的时候,它是否会有这种缓存机制,或者说是断点续传,或者说是能够自己再重新,就是接续下传,而不是说下传了一半全部在缓存中丢失,有这种功能吗?
原始的 Git 在没有 LFS 扩展时,没有内置的断点续传和缓存机制来处理大文件下载中断的情况。如果在下载大文件过程中网络中断,再次执行git pull时,通常会重新开始下载整个文件,之前下载到一半的数据会被丢弃。
这是因为原始 Git 主要设计用于跟踪和管理文本文件等小型文件的版本控制,对于大文件的处理能力有限。而 Git LFS 正是为了解决这类问题而出现,它提供了专门针对大文件的管理功能,包括断点续传、文件分块存储等,以提高大文件在 Git 中的处理效率和可靠性。
那你说 Git 下载文件的时候它没有一个缓存机制吗?它下载的纯粹就是在内存里面吗?它没有把下载的临时文件存在什么地方吗?
Git 在下载文件时是有一定缓存机制的。当你使用git pull等命令下载文件时,Git 会将下载的对象(包括文件的相关数据)存储在本地的.git目录下的对象存储中。
这些对象以哈希值命名,被分散存储在不同的子目录中。不过,Git 的这种缓存主要是为了支持版本控制和对象管理,而不是专门为了实现断点续传或类似功能而设计的。所以,当出现网络中断等情况时,它不会像专门的下载工具那样自动利用缓存来实现断点续传。如果需要对大文件进行更高效的下载管理,通常就需要借助 Git LFS 等扩展来实现。
就是说断点续传一定是要服务器有服务来支持了,意思就是说你下载的时候,由服务器端把文件分割成一个一个的 chunk,一个一个的块,然后你下载下载完一块的时候就有一个标记,那这一点岂不是跟那个亚马逊 S3 上面的 part 就是很相似吗?因为亚马逊 S3 在大文件下载的时候也是使用这个所谓的 part,把文件切分成多个块,然后异步去下载这些块,就说可以不按照顺序去下载这些块,然后最后再把文件拼接起来,这实际上是有一点点异曲同工之效啊。
是的,Git LFS 和亚马逊 S3 在处理大文件下载时确实有相似之处。
Git LFS 在服务器端支持下,将大文件分割成多个块,客户端下载时会记录已下载的块,实现断点续传。亚马逊 S3 同样把大文件分成多个部分(part),支持异步、不按顺序下载,最后再拼接,都提高了大文件下载的效率和可靠性。不过,Git LFS 更侧重于与 Git 版本控制系统紧密结合,对大文件进行版本管理;而 S3 是对象存储服务,主要提供存储和基本的文件操作功能,在与 Git 的集成性和对文件版本控制的深度上不如 Git LFS。
我忘记了 S3 的这种把文件分成多个 part 然后再拼接的这种是否支持?说网络如果中断了,就是说中间下载失败了,只下载了一部分,然后再重新运行是否还能够接续?还是说下载的块就是都是独立的,然后程序按照自己的逻辑去重新去向服务器发请求再次下载,就是说这个程序是不能停止的,必须是在程序运行期间去反复去重新下载,而不能说程序退出以后再重新运行能够继续接续它的工作。
亚马逊 S3 支持在网络中断或下载失败后继续接续下载。
S3 在下载大文件时将其分成多个 part,每个 part 有唯一标识。当下载过程中出现中断,再次启动下载任务时,相关工具或程序能够识别已下载的 part,只向服务器请求未下载的部分,而无需重新下载已完成的 part。这一功能是通过 S3 的 API 以及相关的客户端库来实现的,无论是在程序运行期间中断后立即重试,还是程序退出后重新运行,只要相关的下载记录和状态信息被正确保存,就能实现接续下载。
不知道有没有人去实现这种 Git LFS 跟 S3 的绑定,或者说是适配,能够说实现这种大模型的文件云端部署,依靠亚马逊的 S3 来作为 Git LFS 的服务端。
有不少实现 Git LFS 与 S3 绑定的方案,以下是一些例子:
  • git-lfs-s3:这是一个开源项目,可将 S3 作为 Git LFS 的存储后端。它通过生成预签名 URL,让 Git LFS 客户端直接上传到 S3,也提供下载 URL 以便从 S3 直接下载,无需通过 Git LFS 服务器代理数据。
  • Bitbucket 支持:Bitbucket 默认将 Git LFS 对象存储在共享文件系统中,但也支持从 AWS S3 存储和提供 Git LFS 对象,可将存储和请求负载卸载到 S3 存储桶,减轻 Bitbucket 自身负载,实现更大的可扩展性。
  • Gitea 配置:Gitea 也可以配置使用 S3 作为 Git LFS 的存储,通过设置相关的存储类型和 S3 连接信息,如访问密钥、存储桶名称等,可实现将 Git LFS 对象存储在 S3 上。
那这 3 个都是开源项目吗?他们开源的代码的链接给我一下,是不是都在 GitHub 上啊?
以下是关于这三个项目的开源情况及代码链接:
  • git-lfs-s3:是开源项目,代码托管在 GitHub 上,链接为https://github.com/meltingice/git-lfs-s3
  • Bitbucket:Bitbucket 本身不是开源项目,但它支持将 Git LFS 对象存储在 S3 上的功能是基于其内部架构实现的,没有公开的对应开源代码供用户获取。
  • Gitea:是开源项目,关于使用 S3 作为 Git LFS 存储的相关代码可在其官方 GitHub 仓库找到,链接为https://github.com/go-gitea/gitea
参考 5 篇资料
除了这三个项目,还有哪些项目可以实现Git LFS与S3绑定?
如何在Gitea中配置S3作为Git LFS存储?