勾股定理

欧几里得的五大公设构成了欧几里得几何的公理基础，正如他在《几何原本》中所阐述的那样。它们是基本假设，所有其他定理都以此为逻辑推导基础。前四条公设涉及直线和圆的作图，而第五条公设，即平行公设，则唯一地定义了欧几里得空间的平坦、非弯曲性质。这些公设确立了数学中的演绎推理方法。

欧几里得几何中的一个基本定理指出，任何三角形的三个内角的度量之和总是等于两个直角，即 180 度。[latex]\alpha + \beta + \gamma = 180^\circ[/latex]，这一性质是平行公设的直接结果，对于欧几里得平面内的所有三角形，无论其大小或形状如何，都是成立的。

笛卡尔坐标系为欧几里得几何提供了代数模型。它使用一个或多个数字（或坐标）来唯一地确定空间中点的位置。在平面上，使用两条垂直线（x轴和y轴），从而可以用代数方程来描述几何形状。这种代数与几何的融合被称为解析几何。

二阶线性双曲偏微分方程，用于控制各种波的传播。最简单的形式是 [latex]\frac\{partial^2 u}{partial t^2} = c^2 \nabla^2 u[/latex]，其中 [latex]u(\vec{x},t)[/latex] 是波的振幅，[latex]c[/latex] 是波速，[latex]\nabla^2[/latex] 是拉普拉斯算子。它是振动弦、声波和光波等现象的模型。

欧拉特性是一个拓扑不变量，是一个描述拓扑空间结构或形状的数字，与空间的弯曲方式无关。对于多面体，它由公式 [latex]\chi = V - E + F[/latex] 定义，其中 V、E 和 F 分别是顶点、边和面的数量。对于球面，[latex]\chi = 2[/latex]，而对于环面，[latex]\chi = 0[/latex]。

二阶线性椭圆偏微分方程，用于描述稳态或平衡条件下的系统。它被写成 [latex]nabla^2 u = 0[/latex] 或 [latex]Delta u = 0[/latex]，其中 [latex]nabla^2[/latex]（或 [latex]Delta[/latex]）是拉普拉斯算子。解称为谐函数，是最平滑的函数，代表静电、重力和流体流动等领域的电势。

描述热分布或其他扩散过程的基本二阶线性抛物线偏微分方程。其典型形式为 [latex]\frac{partial u}{partial t} = \alpha \nabla^2 u[/latex]，其中 [latex]u(\vec{x},t)[/latex] 为温度，[latex]t[/latex] 为时间，[latex]\alpha[/latex] 为热扩散率。解法模拟了初始温度分布的演变过程，随着时间的推移，不规则的温度分布逐渐平滑并接近稳定状态。

欧几里得第五公设，即平行公设，是定义欧几里得几何的公理：它指出，如果一条直线与另外两条直线相交，而其中一边的内角之和小于两个直角（[latex]\alpha + \beta < 180^\circ[/latex]），那么这两条直线最终会在这一边相交。这个公设保证了通过不在给定直线上的点的平行线是唯一的。

柏拉图实体是仅有的五个凸正多面体：正多面体具有全等的正多边形面，每个顶点上有相同数目的面相交。这五种实体是四面体（4 个面）、立方体（6 个面）、八面体（8 个面）、十二面体（12 个面）和二十面体（20 个面）。自古以来，人们一直在研究它们的对称性和特性。

这一原理也被称为不等分方法，它指出，如果位于两个平行平面之间的两个固体具有这样的性质：与两个给定平面平行的每个平面与它们相交的截面面积相等，那么这两个固体的体积相等。它提供了一种无需微积分即可计算复杂形状体积的强大方法。

这是数学史上一个著名的问题。1736 年，莱昂哈德-欧拉（Leonhard Euler）解决了这个问题，奠定了图论的基础，并预示了拓扑学的思想。这个问题问的是，哥尼斯堡市的七座桥是否可以在一次旅行中全部走完，而不需要折返两次，并且旅行的终点还是起点的同一陆地。

拓扑学和几何学中的一个基本定理，指出对于任何凸多面体，顶点数（V）、边数（E）和面数（F）的关系式为 [latex]V - E + F = 2[/latex]。这个值，即 2，是球体的欧拉特性，揭示了与多面体具体形状无关的深层拓扑特性。

One of the earliest problems in geometric probability, it is considered a precursor to the Monte Carlo method. It involves dropping a needle of length [latex]l[/latex] onto a floor with parallel lines a distance [latex]t[/latex] apart. The probability that the needle will cross a line is [latex]P = \frac{2l}{\pi t}[/latex] (for [latex]l \le t[/latex]). This provides a physical experiment to estimate [latex]\pi[/latex].

A standard approach for approximating solutions to overdetermined systems by finding model parameters that minimize the sum of the squared differences between observed and predicted values. This sum is known as the sum of squared residuals (SSR). The goal is to find the parameters [latex]\hat{\beta}[/latex] that minimize the function [latex]S(\beta) = \sum_{i=1}^{n} (y_i - x_i^T \beta)^2[/latex].