2026, 30, Oct
期中考考完了呢
這個禮拜考電磁學、物理數學（應用數學）、理論力學，今天總算是考完了，只剩下下個月的熱統計物理。老實說，這個熱統計物理我還真是沒把握，熱物老師去年可是當了差不多30個學生，一屆大約70不到，正所謂三代同堂。我本來是覺得自己的學分好像不大夠，所以先去修大三的熱物，而且數學似乎不用那麼複雜（相較於量子物理而言），但似乎很慶幸我有先修，畢竟我沒過大三還可以再修！而且我大一普物的熱物理學的不是很好，你要知道，普物課教授教的那些東西在大三的熱物可是要講兩個多月，我能夠倖存下來很真是僥倖呢！
說到應數和理論力學，我覺得我們系的物理數學教的東西不實用。很搞笑，我們的數學追求使用，將洛朗展開當作泰勒展開，很多人只寫了r < R的展開都沒有寫r > R的展開，你要知道，電磁學的Potential Theory的應用範圍、邊界條件也不一定都那麼limit，是吧？還有，我們教Laplace Transform只有教基本的公式，反轉換都叫大家用複變去解，你要知道，代數性質這麼好的拉氏轉換，用得快的技巧在於善用公式、查表、背的滾瓜爛熟，通常公式表用不了的case，複變算起來也不會好算到哪裡去，像是第一、第二平移定理，用複變就需要分區段找Singularities、算Residue，但是明眼人一瞪就有答案了。在一般力學，遵守因果律、有初始條件的情況下，善用拉氏轉換和卷積定理，即可找出Green's Function的這個Kernel Function，將答案寫成積分形式（我上學期的另一個應數老師，雖然教得不是很好（公認的），但說過一句話：「老師，我女朋友來了，我就把這個積分留給你，你自己把non-homogeneous的函數丟進去算，我先走了！」），這個卷積形式的解，只要將非齊次項丟進去就有答案了（當然，這個非齊次項必須是指數階函數，不然拉氏轉換不存在，這個卷積形式的解就沒用了）。因為考題很多加上我懶著算，所以我理論力學期中考的答案寫成卷積形式就結束了。我想到，昨天考完應數期中考，有學霸A問我某一題的Green's Function怎麽解，那一題恰好符合拉氏轉換的要求，我轉換過去，就得到Green's Function，最後再利用自己這個Green's Function和卷積定理就可以解出答案了；學霸B說：「我怎麼看到卷積定理？別衝動阿，兄弟，你這也太狂了，不用那麼複雜的吧？果然是實力派。」我後來才知道他們是用逆運算子，但這裡就有問題，這個Green's Function的非齊次項是Dirac-Delta Function，而逆運算子本質是不定積分的一種（只不過我們基本不取常數項），這個Dirac-Delta Function的逆運算子是什麼？其實這個的逆運算子很有趣，不是不定積分，而是瑕積分（從負無窮積到t），理論上會有單位步階函數，所以這吻合拉氏轉換得到單位步階函數，但學霸們我就不確定了。
我一開始也很喜歡逆運算子，這是我在姚賀騰的工程數學學到的，而我那時的逆運算子的表背的比誰都熟，但後來知道這個符號運算的封閉性是不夠完善的，而且我也開始主推Erwin Kreyszig的書本的做法，故這類比較偏門一點的做法Erwin自然是不會介紹了，我也基本不熟了，也贊同嚴謹數學。有趣的，Arfken的書本也沒有這個解法，裡面探討別種相對技巧性的解法。說實在的，我也覺得逆運算子其實也不用學，因為你要是會拉氏轉換，那麼逆運算子你基本也會，二者基本一致，拉氏轉換是將t空間換到s空間，這個s就是「微分器」，函數的微分的訊息基本都反映在s上面，這和逆運算子的D是基本一致的，同理，傅里葉轉換也是有類似的性質，只不過在半開區間，拉氏轉換好用，傅里葉轉換倒是還好（如果你很會算留數，那麼這個也不錯）。
容器化技術影片心得
上次看到原子能的为什么程序员都应该学用容器技术【让编程再次伟大#26】，我才算是大略知道容器技術強大的應用，同時我也知道我具體可以不大喜歡在桌面環境使用容器技術的理由。根據影片，容器技術最大的好處是「可復現的環境」，這仰賴開發者熟悉、知道自己程式的依賴，然後寫好配置文件（就例如docker file），以便其他使用者可以依照這個配置文件來復現、使用軟體。
這聽起來很不錯，對吧？也因為這個理由，所以我覺得我可以暫時繼續對容器保持觀望，甚至也不用換發行版。為何？基本上，我們要是都使用Debian官方的套件倉庫的套件，官方會自行維持依賴關係，我們基本不用為這個依賴來承受太多代價——至少對普通用戶（像我）而言。在Debian的打包策略裡面，維持當前版本的依賴關係、讓最多的的套件依賴最大的共用依賴，算是Debian社群打包的策略，比較新穎、有剛需又相對會潛在破壞到當前依賴的套件會放在backports裡面，因此，我基本不需要操心太多，就可以使用儘可能多的套件也還不大需要用到容器，至少在我的普通日常使用是如此。也因此，Debian Testing不是一個好選擇，至少我覺得這不是Debian系列的Fedora，因為Debian官方在打包的策略還是會將Stable的策略應用在Testing上，這也是為何Testing有時套件會下架又上架之類的，Testing真的就是當作「下一代的Stable」開發。
但我還是有體驗到容器的好處，而且這我很推薦。那就是Python的venu容器，這是一個簡易容器，可以在共享Python部分資源的情況下，使用不同版本的Pytho依賴。舉例來說，我今天試了下和AI協作來使用venu裡面pip安裝插件來運行PyVISA，來取代LabVIEW。雖然沒能成功操作儀器，但這確實是一個好的經驗，至少我試過了。主要是實驗室的儀器一旦沒有良好關閉儀器，或是換電腦使用的玄學問題，就會導致上一秒好好的程式瞬間Bugs頻傳，這部分我就懶著處理了，但確實PyVISA是可行的。