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[學科討論] (ENGG1002)等我話你知Electronics是什麼

[隱藏]

回覆 61# Automaton 的帖子

某大學教授的名言: 其實呢科都好elementary, 好容易 (可能記錯...意思大約係咁啦)
(不過事實係...佢係multi-variable calculus對住一班無analysis底的人係度玩epsilon-delta 囧) 所以難與易真係觀點與角度 (人總有長短處啦~)

3/4字頭果D一堂講完的原因係因為佢當你地學過啦...(其實有一堂都算幾畀面)
例如教system of first order linear ODE無理由又由diagonalization / jordan canonical form教起吧...最多提一兩句當recall...
至於advanced texts, 本身係當你有底...咁你無底去睇想撞板咩 lol

[OT]
就math dept提供的course而言 (而家好多數的course都推哂俾math dept教好慘...)
linear algebra 係唔會教spectral density (其實我唔知呢舊野係乜...要wiki下先知)
至於orthonormal 我估你係想講 orthogonal / unitary operators呢課的確係幾難...

以下係一個undergraduate linear algebra course會教的野...
- Vector Spaces (Subspaces, Bases, Dimensions)
- Linear Operators (Matrices Representation, Rank-Nullity Theorem)
- System of Linear Equations
- Determinants
- Diagonalization (Eigenvectors, Eigenvalues, Diagonalizability, Cayley-Hamilton)
- Inner Product Spaces (Inner Products, Orthogonality, Self-Adjoint Operator, Orthogonal / Unitary Operators)
- Jordan Canonical Form (?)
[/OT]

[ 本帖最後由 STEVEGARY 於 2013-7-8 02:18 AM 編輯 ]
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回覆 62# STEVEGARY 的帖子

基礎course真的他媽的重要
無計後面一大堆course等用linear algebra
但不同人不同集中

部份area只需要基本計算, 例如有個det, inverse就夠

部份area對LA需要個spectrum of a matrix , eigenvalue operator, QR , Householder, Givens, Gram-schmidt, SVD 等等等等
反而不會太理 vector space, Rank-Null

另一方面有些area對LA需要詳細vector space, linear sub space , norm之類

結果(舊制)Engineering maths教Linear Algebra是雜七雜八 (其實EnggMaths什麼都雜七雜八)

不過math course全math teacher教
是政府想save money
美其名 資源集中
其實就是想 比少一些funding給大學

應該不會雜七雜八
但結果出現其他問題
有可能會over emphasize definition / theorem 而非Engg集中的 ""怎樣用"
(def/ theorem 是需要, 不過不用太多)

我無時間詳細打, 要去打program ....
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

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(#54的Abstract Algebra我遲些才打)

閒話Transform : A very important core in technology

Laplace Transform, Continuous Fourier Transform, Discrete Fourier TRansform, Fast Fourier Transfrom
Short Time Fourier Transform, Zeta Transfrom, Hartley Transform, Hilbert Transform, Wavelet Transform
Random Transform, Möbius Transform, Walsh–Hadamard Transform, Hilbert-Huang Transform
Karhunen–Loève Transform (Principal Component Analysis), Legendre Dual transforma, blablablabla....

什麼是Transform, 其實一個Key Idea

由一個角度看不出什麼資訊, 那就試一下另一個角度



最簡單的Transform 是 Matrix and Vector Space

圖中 vector P可以由 x,y去表示, 也可以用 x',y' 去表示
這就是其精神

同樣道理, 如果是function, 例如由 polynomial 表示的function 也可以由 sin cos 去"表示"


那麼"表示"就出現一個問題

用什麼作為 "基本單位" ?
例如化合物 H2O , 你會知道由 1個O, 2個H 組成
那麼如果用 H,C,O 做基本單位 (H,C,O)
那麼也可以"表達"化合物做一個3維向量
CH4 = (4,1,0)
CH2O = (2,1,1) 等等
即是說H,C,O 可以表達所有 由CHO組成的化合物

數學上, "基本單位"叫 Basis
而 " 所有 由CHO組成的化合物" 叫 Space

其實以上概念是大學第一科數Linear Algebra的概念


那麼, vector 可以用幾個"基本單位"  "組合出來"
那麼, 化合物 可以用幾個"基本單位"  "組合出來"
那麼, function 也應該可以 用幾個"基本單位"  "組合出來"


問題出來了,如何知道有什麼 ""基本單位" 可以用 ? 用什麼 "基本單位" ? 怎樣知道那些"基本單位"合適?

Fourier 的回答 : 一個function 可以用 "sin(kx) 和 cos(kx)" 來表達
那個function有幾個條例 (詳細數學我就不講了)
簡單講, 可以用 sin & cos 去表達 x^2
y = x ^2   可以 用 sin & cos 去表達 ? Yes !!

不同的是, 圖形上一點, 例如vector P (4,7,8) = 4i + 7j + 8k = 4個 基本單位 i + 7個 基本單位 j + 8個 基本單位 k
你留意到 3D vector的基本單位是有限的3個

而其實去"表達"function的 "基本單位" 是 無限的 (詳細數學原因我也不講了)

所以, 最最最基本的 Signal processing 書 會有以下 Fourier Series equation

[img] [/img]

那麼更高一層的看法是

為什麼 sin / cos 可以 做 building block 來 "砌function " ?

回答也是 Linear Algebra

一個basis of N "basic unit", 有以下要求 : 那N個 basic unit 不可以 "有關係"
數學上叫 "independent"

例如 A 和B  "互不相幹"



那個星星指 "在某種條件下"
而且, A,B 可以是任何東西 (function, functional, function of matrix, discrete set of sequence, blablablabla )

例如


為什麼 "基本單位" 要   "互不相幹"

例如如果你可以用 cos去表達sin那為什麼還要用sin去表達function的如此多餘?

正正是 sin 不能 用 cos 去表達, 因為 sin 和 cos 是 "orthogonal" ( independent)

即是說, 其實了解了 Linear Algebra的概念就可以明

就是說, 如果我們有一個 set 含有 N個 "互不相幹" 的 "基本單位"

我們可以用這些 單位 來 "砌" function

(詳細步驟我就不講了)





基基基基基基基基本concept就到此

時間關係, 我跳一下, 跳好幾個course的東西 :
Signal Processing
Digital Filter
Image Processing

直接飛去一些應用

講到 用這些 基本單位 來 "砌" function
那麼 其實有很多很多 基本單位
用哪個好呢 ??
這和 應用的本質有關

例如 Data Compression, 你想一張相可以 用少一些 空間
例如 如何把 3GB 變 0.5 GB ?

原理就是 transform the data so that they become "smaller"

例如一照片, 其實是一個3D vector的 matrix

3D是 R,B,G value, 例如 黑 = (255,255,255) ,  白 = (0,0,0), 純紅 = (255,0,0)

照片其實就是一個 幾萬 X 幾萬 的 matrix

問題就是 幾萬 X 幾萬 = 幾萬萬 個 data,  太多, 想 "transfrom" 去另一個 space去做到 "data reduction" / "dimension reduction"

如果 選取 基本單位 不當 , 可能沒什麼用, 例如 10000個Data變9000個, 根本就沒什麼用

如果 10000個變1000個,就勁 !

不過data少了就表示 "有些東西不見了"

所以呢, "如何去選 基本單位 而可以    用最少基本單位去表達最多資訊 " 就是一個大大大大大大大大學問

對於digital image, 最最簡單的和最合適的 "transform" 其實就是 eigenvector transform

因為在 eigen vector transform中, 個transformation matrix 會變做 diagonal matrix , 更好計

如此的 "計算量減少" 是因為 Engineering要瘋狂爆數計, 不過不是人去計, 是一塊晶片去計
如果日日都overload塊晶片, 個device好快玩完

因此出現了Computational Complexity / Dimension Reduction 的學問 (這些太高級的東西 我就不在此講了 )


所以, 如果把 Transform 視為 "由另一個方向去觀察" , 這樣想可以有很多應用

例如 Science中最常用的 "Spectrum analysis" (太多野講, 沒時間講)


基本講 Spectrum , 幾乎都是Fourier Laplace的天下, 不過近年來有新工具 "Wavelet" 可以更強
而且可以有機會突破"Shannon-Nyquist Sampling Limit"的"Compressive Sparse Sampling",
而且有N件application更厲害, 可以令camer 再細部, 再準, 再快, 非常精彩
相對傳統思路的 "Orthogonal Transform" 正交變換, Compressive Spare Sampling 的數要求更高
基於其性質與傳統顛覆 : Non-adaptive, Random,  Indiffernetiable, Sparse 等等因素
引致數學要求一開波就 :  Geometric topology  , Matrix Analysis, Functional Analysis等等, , 我就廢事講啦


總之呢, 其實我講的只是引申Linear Algebra的 Basis的概念和混入Genetrating Function 和 Infinite Series 得得東西
再夾雜其他東西例如Statistics Theory 和Computing 就變了Engineering一個大分支 : Signal Processng

(另外有一點要補充一下, "表示" 這個字其實用得不好, 因為 Taylor Expansion也是一種 "表示", 不過Taylor Expansion可以不是ortohgonal basis
當然, 連一些Artifical Neural Network的Universal Approximator的"表示"也不是orthogonal basis, 所以要強調下, 需不需要orothogonal, 要看情況而定,例如Wavelet, 不只orthogonal, 還要orthonormal)

[ 本帖最後由 Automaton 於 2013-7-25 01:55 PM 編輯 ]
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哈, 那我那系列不用講Fourier Analysis了...XD

Fourier Series 可以睇係 projection of f to the space of span{e^inx}

對於space of continuous functions C[-pi, pi]黎講
[span{e^inx}]^perp = {0}...但係...span{e^inx} =/= C[-pi, pi] XDDD (An example that (W^perp)^perp =/= W for infinite dimensional inner product space.)

你搞到我癮起又寫左D會嚇親細路的野

[ 本帖最後由 STEVEGARY 於 2013-7-26 04:44 AM 編輯 ]
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引用:
原帖由 STEVEGARY 於 2013-7-25 03:32 PM 發表
哈, 那我那系列不用講Fourier Analysis了...XD

Fourier Series 可以睇係 projection of f to the space of span{e^inx}

對於space of continuous functions C[-pi, pi]黎講
[span{e^inx}]^perp = {0}...但係. ...
老實講Fourier 太有用
我當初year I 學signal processing以為就 "frequency domain analysis"
怎料, 一些statistics的moment generating function 要用到
Antenna的Far field , near field 之間的關係竟然也是Fourier
什至protein structure都要用, 那時我就嚇了一下
改變了那時的對Fourier的看法
現在已經要當做和ODE, Vector Cal等等一樣的基本工具了
不過學術研究發展下,我感覺到可能20年後Fourier會給取代 (我指in the field of signal processing)
世界很大 沒你想像中那麼簡單
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Extra : EM / Circuit

首先要講下Electromagnetics,
Physics 會學, Electrical Engineering也會學, 不過2者學的是 完全不一樣的

首先, 我第一頁打的那一些EM , 簡直就低能
Solve Maxwell’s Equation去得出 Wave Helmholtz Equation,簡直就低能
那些structure過份簡單 , 過份簡化 ,
一條長方形cross-section的conductor的physical modeling簡直就是低能
現實是不會有如此 完美perfect 的cross section
個conductor可以是任何形狀的
這個情況下的E-field B-field會很混亂

老實講大學undergraduate的EM, 我理得你是EE讀還是physics讀, 一定是standard structure
想像下如果個electric charged object個形狀如果是”海豚”,undergrad學到的所謂EM已經完全沒用
因為undergrad只懂得計 “正常情況下的普通基礎結構”
真正的EM是要計到什麼情況下任何大小任何形狀的結構的EM field

老實講, 我想講的是 : 世界是很大的 沒有你想像中那麼簡單

讀物理的人會講 :
Newton’s Law 是 Macroscopic , Low speed 的力學
在microscopic 環境, 需要Quantum修正, 如果不是的話Newton’s Law錯到飛起
在High speed環境, 需要Relativity 修正, 如果不是的話Newton’s Law錯到飛起

同樣, Circuit Law, 特別是 V=IR , Kirchoff’s Laws 其實是
“ Low Frequency Lumped Circuit model “

其本上, high frequency時, V=IR 錯到飛起, Kirchoff’s Laws錯到飛起
當frequency 去到GHz, 就要用到Maxwell’s Equation修正

不過那也只是regular structure
當structure不是regular shape, 就要用到 simulator technique / Numerical technique

當個circuit不只是幾個device, 而是幾萬個device, 需要另一個修正

當個device的大小是極小的話, 需要quantum 的修正

所以一個chip的circuit, 是, 極高frequency, 極多個device(上萬個), 極細小 , irregular形狀
結果需要幾層的修正

你以為部iPhone的chip 如此簡單??

我就講下其中一個circuit modeling : Partial Element Equivalent Circuit

簡單講就是 計resistance, 听超超低能, 計resistance ?! Tooo Easy 啦!!!

如果是有這種想法真是蠢到XY

基本上, voltage / current 在transmission line 已有generalized definition :


我基本上跳了Transmission line / Microstrip line 等等直接講 PEEC

我講過, Maxwell’s Equation, 是 Physics , 不是Engineering, 太完美, 過份完美,
計”static, macroscopic , regular structure 還可以, 其他就沒什麼用, 因為太完美, 要modified
一經modified, 已經是Engineering領域, 有一些新的 equivalent principle

例如 :  partial element,
條generalized voltage, 是close loop integral, 那麼也可以define “partial voltage”

那麼inductance 也可以有partial : partial inductance

Skin effect , Proximity effect, Edge Effect

一個基礎E-field system ( 有skin effect )


那麼partial inductance 就是


to be continued
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

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引用:
首先要講下Electromagnetics,
Physics 會學, Electrical Engineering也會學, 不過2者學的是 完全不一樣的

首先, 我第一頁打的那一些EM , 簡直就低能
Solve Maxwell’s Equation去得出 Wave Helmholtz Equation,簡直就低能那些structure過份簡單 , 過份簡化 ,
一條長方形cross-section的conductor的physical modeling簡直就是低能
現實是不會有如此 完美perfect 的cross section
個conductor可以是任何形狀的
這個情況下的E-field B-field會很混亂

老實講大學undergraduate的EM, 我理得你是EE讀還是physics讀, 一定是standard structure
想像下如果個electric charged object個形狀如果是”海豚”,undergrad學到的所謂EM已經完全沒用
因為undergrad只懂得計 “正常情況下的普通基礎結構”
真正的EM是要計到什麼情況下任何大小任何形狀的結構的EM field

老實講, 我想講的是 : 世界是很大的 沒有你想像中那麼簡單
I don't think your viewpoint is appropriate. Let me tell you how physicist develop and make a good use of the electrodynamic theory. First, having the set of Maxwell's (together  with the Lorentz's force law) and solving them are not trivial unless you are not manage to understand the theory thoroughly. Second, there are reasons to solve the simplified cases. I will elucidate these points in the following text. To start with, I first show you how powerful are the equations. In the Maxwell's equations, we can see that the boundary conditions are included, and also there is no intrinsic length scale. That is, the equations contain everything. Once you impose the experimental details, one can solve it completely. Why physicists insist on keeping eyes on Maxwell's equations instead of focusing on the practical situations? Only if we looking closely at the general cases, there is a hope to make a wise guess before solving the problem explicitly. As you mention, engineers tend to solving the problem in a quick and concise way. Don't you think having a rough idea will help you to increase the efficiency? Also, having a wise guess can help you to check whether your solution make any sense. Of course, after guessing answer physicists will do simulation or seek experimental verification of we think it is necessary. A smart physicist can make good guesses usually up to a dimensional constant factor. (You may think that there are not many smart physicists but there are also not so many smart engineers.) A good undergraduate programme tends to train up the young physicists so that they can make reasonable guesses. Solving simplified cases is one of the important training. Furthermore, keeping a theory as general as we can do help us to think whether the theory is complete. I think an engineer also don't want to use a faulty theory to solve practical problems. Of course, theorists like beautiful and concise theories. Definitely, the reality is not as simple as you think.
引用:
讀物理的人會講 :
Newton’s Law 是 Macroscopic , Low speed 的力學
在microscopic 環境, 需要Quantum修正, 如果不是的話Newton’s Law錯到飛起
在High speed環境, 需要Relativity 修正, 如果不是的話Newton’s Law錯到飛起[

/quote]


As a remark, in microscopic scale, we use quantum field theory to make higher order correction. For example, we need to consider the quantum fluctuation when we are dealing with vacuum state. There are also many examples in QED and Supersymmetry theory, if you like to know more, you can go to consult some great books. Perhaps, I can give you some titles.

[quote]
同樣, Circuit Law, 特別是 V=IR , Kirchoff’s Laws 其實是
“ Low Frequency Lumped Circuit model “

其本上, high frequency時, V=IR 錯到飛起, Kirchoff’s Laws錯到飛起
當frequency 去到GHz, 就要用到Maxwell’s Equation修正
When we first learn the circuits, we should be aware that they are only due to the lumped parameters model, which does not do well when the circuit size is smaller then wavelength/10. Of course, we know at high frequency AC, we cannot use these approximations. For instance, there can have the skin effect.
引用:
不過那也只是regular structure
當structure不是regular shape, 就要用到 simulator technique / Numerical technique

當個circuit不只是幾個device, 而是幾萬個device, 需要另一個修正

當個device的大小是極小的話, 需要quantum 的修正

所以一個chip的circuit, 是, 極高frequency, 極多個device(上萬個), 極細小 , irregular形狀
結果需要幾層的修正

你以為部iPhone的chip 如此簡單??

我就講下其中一個circuit modeling : Partial Element Equivalent Circuit

簡單講就是 計resistance, 听超超低能, 計resistance ?! Tooo Easy 啦!!!

如果是有這種想法真是蠢到XY

基本上, voltage / current 在transmission line 已有generalized definition :


我基本上跳了Transmission line / Microstrip line 等等直接講 PEEC

我講過, Maxwell’s Equation, 是 Physics , 不是Engineering, 太完美, 過份完美,
計”static, macroscopic , regular structure 還可以, 其他就沒什麼用, 因為太完美, 要modified
一經modified, 已經是Engineering領域, 有一些新的 equivalent principle

例如 :  partial element,
條generalized voltage, 是close loop integral, 那麼也可以define “partial voltage”

那麼inductance 也可以有partial : partial inductance

Skin effect , Proximity effect, Edge Effect

一個基礎E-field system ( 有skin effect )


那麼partial inductance 就是
to be continued

I agree that engineers do often solve complicated problems and many physical devices are invented by engineers as they are trained to apply those physics theories. Therefore, I do appreciate their abilities but this does not mean that engineering is better or more useful than science. By the way, physics students also skin effect in their second year as an illustration of high frequency correction.

[ 本帖最後由 STEVEGARY 於 2013-8-11 12:48 PM 編輯 ]

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引用:
原帖由 kiwakwok 於 2013-8-11 12:36 PM 發表

I don't think your viewpoint is appropriate. Let me tell you how physicist develop and make a good use of the electrodynamic theory. First, having the set of Maxwell's (together  with the Lorentz' ...



sorry 你識general case在工作上是沒有用的

老闆也不理你幾general的

不要以 科學家 的思路去想像 要應付工作的Engineer OK?

Maxwell's equation,  非常非常厲害

也只是對pure physics人 or undergraduate

正因為過份完美, 根本就沒有用

我不知道你知不知 IEEE Propagation & Antenna 上面一大堆paper把Maxwell 改到走晒樣

Engineering 和 physics Focus 是不同的

那些Standard charge/current structure

Engineering 的course 最多一堂就完, OK ?

Standard structure 限制多多, 日常生活太多都是irregular

數量的ratio 有如 number of integer 的數量 比 0至1之間的real number的數量
引用:
原帖由 kiwakwok 於 2013-8-11 12:36 PM 發表

First, having the set of Maxwell's (together  with the Lorentz's force law) and solving them are not trivial unless you are not manage to understand the theory thoroughly



1.EE的EM重視wave propagation, 正常不重視Lorentz force law (研究和matter 的interaction是你們的工作)
EE的EM, 特別是RF, Antenna , 要搞就是你部手機的接收工能

2. 何謂understand thoroughly? EE的EM會用Grassmann algebra, 原因? 你讀phy就更應該知, 一個字, 快
understand thoroughly的確有利工作
不過EE的問題多數都有  實 際 應 用
不太會出現抽象事物 (除非你認為vector cal都叫抽象)
引用:
原帖由 kiwakwok 於 2013-8-11 12:36 PM 發表
That is, the equations contain everything



哈哈,everything?
只是理論正確

能describe一個system  和 能求解  是 2回事

你讀得 physics都知我上面講什麼

如果你真係有去試下solve下 "海豚-EM structure"
你就會發現, Maxwell只能做開始的一步, 之後你就不能  做 下 去 了

why ? 就是因為有一大堆要瘋狂爆數 計計計的問題

不要以為 瘋狂爆數 好像很簡單, 要計個answer

用algorithm / computer 總可以計到

不過  能describe一個system  和 能求解  和 能有效率地求解  是 3回事

你以為 手機天線 就一個 radiation problem ? (你應該都知radiation的Near field個integral要爆數)

問題是你有去考慮速度嗎 ?  如果沒有 考慮算法速度, 手機無人用

"Maxwell's equation contain everything " 這句 你講得太早

Maxwell's equation 只是 contain everything 這句的前頭
我repeat一下: 能describe一個system  和 能求解  和 能有效率地求解  是 3回事
引用:
原帖由 kiwakwok 於 2013-8-11 12:36 PM 發表
Only if we looking closely at the general cases, there is a hope to make a wise guess before solving the problem explicitly.



太多問題的structure太恐怖

我再次強調, structure的complexity

老實講你有沒有solve過 mother board的 EMC/ EMI

幾幾幾幾萬塊device , L R C wire, transmission line, interface, crystal oscillator , blablablabla

有可以有rough idea?????
如果有就不需要一大堆人paper去搞 order reduction 啦
個計算可以去到O(n2)以上, 什至會有幾萬X幾萬的matrix
why?因為Maxwell's equation寫法必然後果
詳情我就唔講啦

所以呢, make guess
Hill Climbing算法听過了吧
Simulated Annealing 就是估
你看,structure太恐怖,用prob做guess

活在Physics世界的人是不會知道Engineering世界的事
會以自己世界的看法去看, 結果就是可能出錯
正如我對QM, specific Relativity的認識不會比你們多
老實,我自己就對physics的看法就是 " 只是不停去搞model的學問, 也只不過也是stamp collection"
我這看法只是我由自己自己世界去看, 你們會有其他我不知道想法, 我會有錯也很正常

正如你講
Theorists like beautiful and concise theories
Maxwell在Theorists的確very beautiful
不過我們不是Theorists
Beautiful, good, extra bonus !
But is it USEFUL?????

最後, 我強調, "從實用性質" 上, Engineering一定better過pure science
你是否搞錯了?

[ 本帖最後由 Automaton 於 2013-8-11 02:13 PM 編輯 ]
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

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引用:
sorry 你識general case在工作上是沒有用的
老闆也不理你幾general的
不要以 科學家 的思路去想像 要應付工作的Engineer OK?
First, it depends on which field you are working in. Second, I don't think engineers are only trained to be a working machine. They still have other talents.
Maxwell's equation,  非常非常厲害
也只是對pure physics人 or undergraduate
正因為過份完美, 根本就沒有用
If it is useless, can you build the engineering methods without the starting from Maxwell's equations. Also, what I want to emphasize is, Maxwell's equations can solve the engineering problems also. Of course, you use some modified versions which are specially designed for several particular cases will have a higher efficiency. Yet, this does not mean Maxwell's equations are useless. For example, if someone can solve engineering problems and is more efficient than you, can I say you are useless? Can I?
引用:
我不知道你知不知 IEEE Propagation & Antenna 上面一大堆paper把Maxwell 改到走晒樣
Engineering 和 physics Focus 是不同的
This is what I would like to emphasize. Even though they are doing the same topic, they have different focus and this different approach. You cannot say which one is better. Just like you cannot compare an apple with an orange.  I am not sure what I have mentioned, I do agree engineers are well trained for solving practical problems. What I want to correct you is this does not imply pure is not as useful as engineering. As you have said
引用:
為何讀science?
1. 因為型?equation愈複雜,好型
你仲細? 寫D冇人明的equation,自以為高人一等?
改變世界的不是科學家, 是Engineer

那些Standard charge/current structure
Engineering 的course 最多一堂就完, OK ?
Standard structure 限制多多, 日常生活太多都是irregular
數量的ratio 有如 number of integer 的數量 比 0至1之間的real number的數量

1.EE的EM重視wave propagation, 正常不重視Lorentz force law (研究和matter 的interaction是你們的工作)
EE的EM, 特別是RF, Antenna , 要搞就是你部手機的接收工能
Definitely, it should be like this because our focuses are different. Besides this, it means nothing.
引用:
2. 何謂understand thoroughly? EE的EM會用Grassmann algebra, 原因? 你讀phy就更應該知, 一個字, 快
understand thoroughly的確有利工作
不過EE的問題多數都有  實 際 應 用
不太會出現抽象事物 (除非你認為vector cal都叫抽象)
Again, it is just due to different purpose, and does not meant engineering is more useful or we need more engineers than scientists.
引用:
哈哈,everything?
只是理論正確
能describe一個system  和 能求解  是 2回事
你讀得 physics都知我上面講什麼

如果你真係有去試下solve下 "海豚-EM structure"
你就會發現, Maxwell只能做開始的一步, 之後你就不能  做 下 去 了
How can you modify Maxwell's equations solving problems and then said it cannot be used to solve problems? If so, what are your equations based on?
引用:
why ? 就是因為有一大堆要瘋狂爆數 計計計的問題
不要以為 瘋狂爆數 好像很簡單, 要計個answer
用algorithm / computer 總可以計到
不過  能describe一個system  和 能求解  和 能有效率地求解  是 3回事
你以為 手機天線 就一個 radiation problem ? (你應該都知radiation的Near field個integral要爆數)
問題是你有去考慮速度嗎 ?  如果沒有 考慮算法速度, 手機無人用
"Maxwell's equation contain everything " 這句 你講得太早
Maxwell's equation 只是 contain everything 這句的前頭
我repeat一下: 能describe一個system  和 能求解  和 能有效率地求解  是 3回事
I think what I want to emphasize is simple. Maxwell's equations are not useless. No mother then no son no matter how faster can the child run.

[ 本帖最後由 STEVEGARY 於 2013-8-11 03:35 PM 編輯 ]

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引用:
太多問題的structure太恐怖
我再次強調, structure的complexity
老實講你有沒有solve過 mother board的 EMC/ EMI
幾幾幾幾萬塊device , L R C wire, transmission line, interface, crystal oscillator , blablablabla
有可以有rough idea?????
如果有就不需要一大堆人paper去搞 order reduction 啦
個計算可以去到O(n2)以上, 什至會有幾萬X幾萬的matrix
why?因為Maxwell's equation寫法必然後果
詳情我就唔講啦
For making guess, what I said is having a general structure and rough idea is not meaningless. Also, solving simplified case is a training so the main point of this exercise is not how camp located the problems are and whether such cases exist in nature. In addition, it form the basis of the problem you are going to solve. Simplified models are useful if you consider local behavior. Therefore it is not totally useless. You have also learnt the simplified model as a first step of EM theory, right?
引用:
所以呢, make guess
Hill Climbing算法听過了吧
Simulated Annealing 就是估
你看,structure太恐怖,用prob做guess
How to make guess is also an important technique. In this aspect, I am sure that there must be somebody does a better job than us. Isn't it? Also, the difficulties of making guess heavily depends on the extend of accuracy you require. You do not have a wise and simple way to do this does not imply other scientists cannot.
引用:
活在Physics世界的人是不會知道Engineering世界的事
會以自己世界的看法去看, 結果就是可能出錯
正如我對QM, specific Relativity的認識不會比你們多
老實,我自己就對physics的看法就是 " 只是不停去搞model的學問, 也只不過也是stamp collection"
我這看法只是我由自己自己世界去看, 你們會有其他我不知道想法, 我會有錯也很正常
I cannot agree more. You are an engineer and I am a science student ( um... I probably have not yet been good enough to be called a scientist.) Therefore, you are supposed to know more engineering stuff (practical) than me and I am supposed to know more physics (theory)than you. What I tried to do is giving you one more view so that you will not give a inappropriate concept to those who are going to choose major. I don't think
地球不需那麼多人去搞pure science,而需更多人去搞科技
The other way around, I don't think the world need more scientists than engineers. Neither of them are more important (in all aspect). For practical applications, engineers certainly solve problems in a more efficient way.
引用:
正如你講
Theorists like beautiful and concise theories
Maxwell在Theorists的確very beautiful
不過我們不是Theorists
Beautiful, good, extra bonus !
But is it USEFUL?????
How useful depends on your focus. In some sense, I do think that predicting when will a meteorite hit the earth, and when will the sun and earth die out are important.
引用:
最後, 我強調, "從實用性質" 上, Engineering一定better過pure science
你是否搞錯了?
Totally agree that engineers can do a better job in practical applications. However, I don't think engineering is more useful than science and
science能給你的, engineering都能給你, why science but not engineering?
what I care about is the messege you sent to the youngsters

[ 本帖最後由 STEVEGARY 於 2013-8-11 03:40 PM 編輯 ]

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Oh I see what you mean
Well then  I should say

numerous youngsters belittle engineering

and I refute their ideas/thoughts by saying engineering is better than science

i have to do that
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

現在開始本人極少上LS Forum

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Post #2 文字略修改
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

現在開始本人極少上LS Forum

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等我話你知大學的殘酷

等我話你知大學的殘酷

我是讀engineering的,看事物會 偏現實 一點

所以呢我不是要寫殘酷的文章, 是指出現實而已


學無止境
“大學課程著重基礎訓練,令學生未來能從事工程各類工作,而且具備入讀研究院的準備知識水平”
這一類的說話,什麼課都合適,幾乎在那些promotion的website都會出現
老老實實, 這一類的說話是烏托邦

你入到工作場所, 依然是要學, 學無止境, 你絕對不能妄想, 終於完了.
為什麼?
例子,
讀電腦,一入公司就識睇個machine language, hardware language咩,咪一樣要學
讀機械工程, 一入機場就識搞飛機咩
讀Finance, 一入公司就識睇system咩,咪一樣要學
PE勁,一消防隊就識用云梯咩,咪一樣要學
讀Nursing, 一入飛行服務隊就可以立即飛咩

很多工作內容不光靠大學課程就能讓你立即上線
一定是要”再培育”
很多公司都一樣的
不只是這些要求”大學學歷”的工
所有工作, 例如普通工, 粗工都一樣

一做就識 煮菜咩, 咪一樣要學
PE好, 一入消防隊就識用云梯咩,咪一樣要學
修車, 一入車房就識修車咩,咪一樣要學
君不知有項工作叫 “Graduate Trainee” “學徙” 嗎?

我記得在某個地方看見一個什麼某某銀行家對行業的評價之類, 有這一句
行業本質發展迅速,業界人士需無止境進修增值,變相燃燒金錢
這一句是很正確, 但思想太幼稚.
如果是科技那方面的科目,完全正確, 不過,因為business和technology的nature是永遠都dynamic的,永遠都會有新需求和進步, 例如軟件新需求, 系統更新, business environment是一定會變的, 要一勞永逸, 簡直就是幼稚的妄想


結果是有時很慘, 大學學的東西和上班的可以說是完全沒關係
例如如果讀chem的做不到化驗, 入藥廠, 讀電路底板的上班不是搞電子的, 讀音樂出來不是做音樂的..
結果大把大學生會講 : 我學完D野不三不四, 都唔知點解要學

大學的本質
大學真正的目的是基礎訓練, 為以後從事科研在用的
如果你甘願只到大學就好之後出去返工 , 大部份工都會是跟你大學無關的東西

“大學課程著重基礎訓練,令學生未來能  從事工程各類工作,而且  具備入讀研究院的準備知識水平”

應該是

“大學課程著重基礎訓練,令學生未來能具備入讀研究院的準備知識水平”

為什麼要學3年(DSE 4年)的東西?
因為
1. 世界是很大的, 沒你想像中那麼簡單
2. 你冇水準

我在這裡插下有夢想的傻仔
   你發夢啦你, 想做科學家, 瘋狂讀書先啦, 勤力多四倍先啦

為什麼我要插人?
因為不夠水準, 學士夠咩料?學士有咩料?

世界是很大大大大大大大的, 沒你想像中那麼簡單!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
我一直講世界有幾大, 我就講下有幾大

就例如講做化學家 (我不是化學的專業, 但以我AL chem知識, 我夠資格講以下內容 )
中學生一定有人會講 : 我大學要講organic chem  我唔like其他chem! !
問題是, 搞organic只需要識organic chem就夠?

搞organic的用不到其他科?
要分離出產品,需要analytic chem的知識
要做合成,需要physical chem和kinetics去判斷怎樣加快reaction rate, 提高yield
要知化學作怎樣引發的, 要學physics的thermodynamics去判斷spontaneous, 和reaction 的 Gibbs energy
要知什麼catalyst可以加快reaction rate, 要學inorganic chem的transition element的特性  
要知是否正確合成出所需產品, 要有instrumentation的光譜學跟質譜學知識
要知個產品的安全性, 要學toxicology


唔通 手拿住支 五顏六色的試管 把水到來到去就叫化學家科學家 咩

再來一個例子, 就講electronics
做個電子裝置, 上去深水涉買電子,自己裝,連起來,就叫搞電子咩
要實現個電子裝置的運作目的和功能,需要有數字電路邏輯的知識 (那些AND, OR, NOT,等等 邏輯門)
要知個電子裝置的working頻率, 要有bandwidth的知識 (3dB bandwidth, Shannon Sampling Theorem等等)
要知個電子裝置的零件之間的接合是否適當, 要有electronics device的認識(BJT, MOSFET, impedance matching等等)
要知有關溫度對零件的影響, 要有solid state physics的認識 ( Fermi-Dirac Statistics, piezoelectric, pyroelectric等等)
要令個電子裝置反應更快更穩定, 要有控制論的知識 (Proportion-Integral-Differential Action, Feedback, 等等)
要令個電子裝置更有能源效益, 要有power electronics的知識( diode, power amplifier 等等)
要令個電子裝置自己識運作, 要有programming的知識( C, VHDL, assembly 等等)
要令個電子裝置運作不會出錯, 要有digital system的知識( timing diagram, state-machine 等等)
要令個電子裝置運作不會受外來電波干擾, 要有電磁學的知識 (例如EMI EMC, radiation : 知唔知咩係 single-event upset?)
如果個電子裝置有內置電源, 要有電池學的知識 (electrochemistry, power conversion等等)
如果個電子裝置有連接功能, 要有interface ...
如果個電子裝置會經常和人有互動,  ...
如果個電子裝置會經常接觸水 ...
仲有大把, 多到我唔想講

簡單來說,大學學的東西在研究所都用上

專門的領域會再更深入鑽研
所以呢

大一大二很重要, 打好基礎
千萬不要大一大二的東西, 學過就忘記, 忘記了的人, 就真係死蠢

再者
以我上講的,那一些科目
基本上
  一 行 字 就 是 一 科
對, 一科的閱讀量就是那些一本800~1000頁, 丟落街可以殺死人的磚頭書

有D中學生連睇200頁的中學課本都要睇成年, 發咩夢話做科學家, 發咩夢要高GPA啊
有心, 200頁2,3日, 什至1日,就可以KO

大學教授個個的房間都幾十本磚頭, 可想而知想搞科研的人是要付出多少努力
得把口冇用的

想高分, 想要 夢想成真
麻煩努力多 四倍
因為你真的很”冇料”

發夢不是不可以, 簡中發下是可以
不過如果是簡中發下夢, 那不叫”夢想”, 那叫”妄想”

有夢想不是不可以
不過

夢想沒有那麼便宜

老實,更現實,更殘酷的一句

夢想沒有便宜到只靠熱誠就可以實現

人愈大就會愈接近現實, 現實是殘酷的
可能你中學老師很好人地教你 , 也可能你瘋狂去cram school
當你去大學, 沒有得再依賴老師, 讀書要靠自己
有些prof跟本就沒心教書, TA也是
基本上如果個prof, TA是有心人士, 這已經是你好運
大學讀書一定是靠自己, 你不能保證個個prof都有心教
你只能努力

努力來自熱誠

雖然夢想沒有便宜到只靠熱誠就可以實現


為什麼?
原因 是 競爭
過份文憑主義和普及教育制度下必會引來競爭的激烈
結果周街都是大學生, 學士有咩料?
每年學士畢業有多少?
每年civil畢業有多少? 每年chem畢業有多少? 每年phy, maths, bio, econ, acc, blablabla學士畢業有多少?
你夠打? 你夠同級的人打? 你夠早你一年畢業的人打? 你夠早你幾年畢業的人打?
大陸人呢? 外國人呢? 你夠打?


世界是很大的, 沒你想像中那麼簡單

連畢業都沒你想像中那麼簡單

首先, 本科中本來就會有的屈機mainland / local狂人就不用多講了

我”幾位” HKU讀醫的朋友告訴我, 有些人在HKU讀MBBS呢, 是已經在外國大學讀完, 返香港再讀一次
為了什麼? 屈人機
難道屈人機是為了“出風頭”?用腦子想下都知為咩啦



錯誤的小眾數據思維
casino當有人玩老虎機中777, 部機會大響起來公告天下
我想講的是, 他中了, 有一個人中獎了,  問題是沒有中獎的人有多少呢? 你有沒有思考過?

再一個例子, 地球人,幾十億, 畸形人好少, 很”獨一無二”
問題是有冇禁少? 你知不知道那些畸形人, 其實有幾億億億億個, 不過都死掉了, 只是你不知罷了

簡單講就是
人通常只會留意那一些特殊事件, 而忽略了, 個statistic population size, 其實是奇大無比
奧林匹克運動會, 一個項目勝出的人只有3個, 那背後輸了的人有幾多個?


愛因斯坦, 牛頓, 勁到爆
不過那是多少個人才會出現一個?
夢想成真 是很難的

人愈大就會愈接近現實, 現實是殘酷的


那怎麼辦
留意, “很難”不是”不可能”, 你可以選擇
1. 放棄
2. 不放棄, 努力, 不過這是一個很漫長的旅程
而且成效不明顯的
不會是你努力3個月就會有成果

大學教授個個的房間都幾十本磚頭, 可想而知想搞科研的人是要付出多少努力


如果你有心讀上去, 就一定要愛上磚頭

再者, 愈讀愈用腦, 你就學得愈快

就好像學語言

一個人由ABC都不認識地學到識 1000個vocab

一個人由識10000個vocab到識11000個vocab

後者是較易, 較輕鬆的

就好像 Search Engine, 愈多知識就愈可以做更多交互對比 , 個network都多一些node

所以要攻下的困難是看你肯不肯去 建立你頭一萬個vocab


太多大學生就是這步不肯做就大叫大學很難, 這是愚蠢

當然

由沒有到建立到有一萬個vocab, 有如 突然叫你走去讀 俄文

開始時 痛苦是一定的了, 因為現實就是你肯努力的話你就可以 踏在那些不努力的人的屍體上

世界不會等你, 不進則退, 永遠沒有停


這就是世界的殘酷

[ 本帖最後由 Automaton 於 2013-12-27 01:15 PM 編輯 ]
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

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Post #11
更新 Information Theory部份
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

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支持!!!講得好好  同埋我都推介一套漫畫比大家睇 就係東大特訓班  入面冇樓主講得咁"深" 不過都講出事實 打破中學雞既無知

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