Renormalization

@Renormalization “逆时针扫过”的含义为某只鸭子和圆心的连线逆时针扫过

任意选取一个鸭子，按逆时针顺序标记四个鸭子为 i=0,1,2,3(选取的随机性和逆时针顺序没有改变体系的对称性）。
对于 i=0 的鸭子逆时针扫过的半圆，其余三个鸭子在半圆内的概率为 0.5**3,也就是 1/8, 把此事件定义为事件 0(E0)。对于 i=1 的鸭子逆时针扫过的半圆，其余三个鸭子在半圆内的概率也为 1/8,事件定义为 E1 。易证事件 E0,E1,E2,E3 互斥（证明放后面）。所以 p(四个鸭子在同半圆）=p(E0)+p(E1)+p(E2)+p(E3)=1/2

证明过程: 在 E0 事件中，鸭子 0123 都在以 i0 为开头在逆时针半圆内，即 i0 到 i3 的逆时针夹角小于等于π，即等价于 i3 到 i0 的逆时针夹角大于π。这显然和事件 E1,E2,E3 互斥。同理可证所有事件互斥。

hr 你好，NVIDIA 的 Developer Technology Engineer-hpc 职位是冻结了吗？我几个月前看还有，现在找不到了。。。

推荐一本我觉得不错的书 OPTIONS, FUTURES, AND OTHER DERIVATIVES

@yzbythesea @mizuBai 看到 Fortran 老伙计，我感到很开心😁😁

说明量子场相比粒子来说是更基本的存在。（当然也许未来会有更优雅且基本的框架出现）
粒子是场的激发态，所以会出现粒子性。
波动的性质由场方程给出。（也可以倒过来说，场方程就是根据实验凑得，但是凑得这么 NB ）

pandas 按列处理肯定是最快的。<<Python for Finance>>书上的原话是"Working with the columns (Series objects) directly is the fastest approach"。另一句是"The slowest option is to use the apply() method row-by-row; this is like looping on the Python level over all rows".

@thedrwu 通宵机器学习是吧（狗头

和在国内一样啊：用 indeed 或是 Glassdoor