从命盘来看看大S这段婚姻会不会长久
大S八字：丙辰 丁酉 辛卯 丙申
大S是一个多偶的命盘
①大S的前男友们有：陈建州、具俊晔、蓝正龙、周渝民（按时间线排）
这些都是大S年纪较小时交往的对象，符合配偶出现的时间线，丙火可以用来代表这些男生。
丙火的坐下辰土被卯木穿坏了，这些男生跟大S在一起的时候容易出现事业受阻，演艺事业下滑的现象，有些克男友。
②大S的前夫是：汪小菲
汪小菲属于大S适婚年龄出现的男生，在大S的盘中是丁火，丁火的坐下酉金被卯木冲跑了，这任老公容易被冲跑，大S跟汪小菲容易散伙。
③大S的现任是：具俊晔
具俊晔虽然是现任，却是从丙火前任里回收的，前任变现任，所以大S的时柱应该是丙申。丙火的坐下申金合了卯木，是卯申合的关系，这个应该能长久。
虽然被外界唱衰，但是丙辛合，卯申合，缘分深，相处和谐，应该可以长久好下去。
#S妈认为大S不尊重她##s家就是中国的卡戴珊家族吧#
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大S是一个多偶的命盘
①大S的前男友们有：陈建州、具俊晔、蓝正龙、周渝民（按时间线排）
这些都是大S年纪较小时交往的对象，符合配偶出现的时间线，丙火可以用来代表这些男生。
丙火的坐下辰土被卯木穿坏了，这些男生跟大S在一起的时候容易出现事业受阻，演艺事业下滑的现象，有些克男友。
②大S的前夫是：汪小菲
汪小菲属于大S适婚年龄出现的男生，在大S的盘中是丁火，丁火的坐下酉金被卯木冲跑了，这任老公容易被冲跑，大S跟汪小菲容易散伙。
③大S的现任是：具俊晔
具俊晔虽然是现任，却是从丙火前任里回收的，前任变现任，所以大S的时柱应该是丙申。丙火的坐下申金合了卯木，是卯申合的关系，这个应该能长久。
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#长相思#半夜刷这剧广场，看到说又是杨紫！杨紫又演古偶！话说娱乐圈90，95花是很多，这剧就是不溜，逮住杨紫溜，你说有啥办法？
说紫资源降级的[费解][费解][费解][费解]，s＋古偶，你猜娱乐圈有多少人眼红[太开心][太开心][太开心]！紫粉和正主一样，不看合作对象的流量，看演技！
吃瓜不信瓜，骂紫你不配！ https://t.cn/R2Wx0Ch
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从欧氏空间到希尔伯特空间
现代数学的一个特点就是以集合为研究对象，这样的好处就是能把很多不同问题的本质抽象出来变成同一个问题，当然这样的坏处就是描述起来比较抽象，很多人难以理解。这里主要整理一下欧式空间一直到再生核希尔伯特空间的概念与简单理解。
1. 欧几里得空间(Euclidean Space)：
设V是实数域R上的线性空间(或称为向量空间)，若V上定义着正定对称双线性型g(g称为内积)，则V称为(对于g的)内积空间或欧几里德空间。当且仅当V是有限维，我们称之为欧几里德空间。这些数学空间被扩展应用于任何有限维度，而这种空间叫做 n维欧几里得空间(或简称n维空间)或有限维实内积空间。欧里几何空间的定义如下：
设V是实数域R上的线性空间(或向量空间)，若V上定义着正定对称双线性型g(g称为内积)，则V称为对于g的内积空间或欧几里德空间(有时仅当V是有限维时才称为欧几里德空间)[3]。具体而言，g是V上的二元实值函数，满足如下关系：
(1). g(x,y) = g(y,x)，对称性；
(2). g(x+y,z) = g(x,z) + g(y,z)，对称性(?)；
(3). g(kx,y) = kg(x,y)，线性；
(4). g(x,x) >=0，且g(x,x) = 0当且仅当x = 0时成立，正定性。
这里x,y,z是V中任意向量，k是任意实数。
2. 内积空间(inner product space)
内积空间(V,⟨.,.⟩)是在域F上可进行⟨.,.⟩: V×V→F⟨.,.⟩运算法操作的向量空间，它满足三个原则：
1)). 共轭对称：⟨x,y⟩ = ⟨y,x⟩¯¯； 注意右边有一个横；
2). 第一个变量满足线性性：⟨ax,y⟩ = a⟨x,y⟩和⟨x+z,y⟩=⟨x,y⟩+⟨z,y⟩;
3). 正定性：⟨x,x⟩≥0，其中等式只有在x=0取到
3. 赋范向量空间(normed vector space)：
范数(norm)是数学中的一种基本概念，它是向量空间的一个额外结构。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间或矩阵中的每个向量的长度或大小。 一个赋范向量空间定义如下：
设X是线性空间，函数||·||: X—>[0, ∞)称为上定义的一个范数，如果它满足：
(1). ||x|| = 0, 当且仅当x = θ，正定性；
(2). 对任何x ∈ X及α ∈ F，||λx|| = ||λ||·||x||，对称性；
(3). 对任意x,y ∈ X，||x+y|| ≤ ||x|| + ||y||，三角不等式。
那么我们把二元体(X,||·||)称为一个赋范线性空间，当X是一个赋范线性空间时，由范数导出的度量为: ρ(x,y) = ||x-y||。此时它在该度量意义上称为度量空间。因此赋范线性空间是一种特殊的度量空间。点列{xn}收敛于x，即ρ(xn,y) = ||xn-x| —>0(n—>∞)，有时称这种收敛为依范数收敛。
4. 度量空间(Metric Space)
在数学中，度量空间是一个集合及该集合上的一个度量。度量标准是一个函数，用于定义集合中任何两个成员(通常称为点)之间的距离的概念,，空间上的度量引发开集和闭集等拓扑性质,导致对更抽象的拓扑空间的研究。我们把度量空间定义如下：
设X为一个集合，一个映射d: X×X→R。若对于任何x,y,z ∈ X，有以下公理：
(1). d(x,y) ≥0，且d(x,y)=0当且仅当x = y，正定性；
(2). d(x,y) = d(y,x), 对称性；
(3). d(x,z) ≤ d(x,y) + d(y,z)，三角不等式；
则称d为集合X的一个度量(或距离)。称偶对(X,d)为一个度量空间，或称X为一个对于度量d而言的度量空间。
一般在度量中，我们需要结合赋范向量空间，范数比度量多一个乘法缩放的常数，度量空间包括汉明距离(L^0)、曼哈顿距离(L^1)、欧式距离(L^2)...、闵可夫斯基距离(L^p)、切比雪夫距离(L^∞)。
5. 希尔伯特空间(Hilbert Space)
希尔伯特空间H是实数或复数内积空间，相对于由内积引起的距离函数[2]，它是一个完备的度量空间。若说H是一个复数内积空间，则意味着H是一个复数向量空间，在该向量空间上有一个内积⟨x,y⟩把复数与H的每对元素x,y关联，它满足以下性质：
设H是一个复数线性性空间，若对H中的任何两个向量x和y，都对应着一个复数，记为⟨x,y⟩，满足下列条件：
(1). 对H中的任何两个向量x,y，有⟨x,y⟩ = ⟨y,x⟩, 共轭对称性;
(2). 对H中的任何三个向量x,y,z及复数a,b，有(ax+by,z) = a(x,z) + b(y,z)，线性;
(3). 对H中的一切向量x，均有⟨x, x⟩ ≥ 0，且⟨x,x⟩=0的充分必要条件是x=0，正定性。
从属性1和2得出，复数内积在第二个参数中是共轭线性的，这意味着以下公式：
⟨x,ay1 + by2⟩ = ahead⟨x, y1⟩ + bhead⟨x, y2⟩
以相同的方式定义实际的内积空间，不同的是H是实向量空间且内积采用实数值。这样的内积将是双线性的，即每个参数都是线性的。
备注：
1.总结一下希尔伯特空间定义的流程是：线性空间（向量空间）–> 内积空间 –> 赋范向量空间 –> 度量空间 –完备的–> 希尔伯特空间
2.欧氏距离距离或欧氏度量是 欧氏空间中两点之间的普通直线距离。有了这个距离， 欧氏空间就变成一个度量空间。相关的范数称为欧几里德范数。较早的文献将度规称为勾股定理度规。欧几里德范数的广义术语是L^2范数或L^2距离，它包括一维、二维、n维的情况，二维或或以上直到n维，都是开平方根。
现代数学的一个特点就是以集合为研究对象，这样的好处就是能把很多不同问题的本质抽象出来变成同一个问题，当然这样的坏处就是描述起来比较抽象，很多人难以理解。这里主要整理一下欧式空间一直到再生核希尔伯特空间的概念与简单理解。
1. 欧几里得空间(Euclidean Space)：
设V是实数域R上的线性空间(或称为向量空间)，若V上定义着正定对称双线性型g(g称为内积)，则V称为(对于g的)内积空间或欧几里德空间。当且仅当V是有限维，我们称之为欧几里德空间。这些数学空间被扩展应用于任何有限维度，而这种空间叫做 n维欧几里得空间(或简称n维空间)或有限维实内积空间。欧里几何空间的定义如下：
设V是实数域R上的线性空间(或向量空间)，若V上定义着正定对称双线性型g(g称为内积)，则V称为对于g的内积空间或欧几里德空间(有时仅当V是有限维时才称为欧几里德空间)[3]。具体而言，g是V上的二元实值函数，满足如下关系：
(1). g(x,y) = g(y,x)，对称性；
(2). g(x+y,z) = g(x,z) + g(y,z)，对称性(?)；
(3). g(kx,y) = kg(x,y)，线性；
(4). g(x,x) >=0，且g(x,x) = 0当且仅当x = 0时成立，正定性。
这里x,y,z是V中任意向量，k是任意实数。
2. 内积空间(inner product space)
内积空间(V,⟨.,.⟩)是在域F上可进行⟨.,.⟩: V×V→F⟨.,.⟩运算法操作的向量空间，它满足三个原则：
1)). 共轭对称：⟨x,y⟩ = ⟨y,x⟩¯¯； 注意右边有一个横；
2). 第一个变量满足线性性：⟨ax,y⟩ = a⟨x,y⟩和⟨x+z,y⟩=⟨x,y⟩+⟨z,y⟩;
3). 正定性：⟨x,x⟩≥0，其中等式只有在x=0取到
3. 赋范向量空间(normed vector space)：
范数(norm)是数学中的一种基本概念，它是向量空间的一个额外结构。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间或矩阵中的每个向量的长度或大小。 一个赋范向量空间定义如下：
设X是线性空间，函数||·||: X—>[0, ∞)称为上定义的一个范数，如果它满足：
(1). ||x|| = 0, 当且仅当x = θ，正定性；
(2). 对任何x ∈ X及α ∈ F，||λx|| = ||λ||·||x||，对称性；
(3). 对任意x,y ∈ X，||x+y|| ≤ ||x|| + ||y||，三角不等式。
那么我们把二元体(X,||·||)称为一个赋范线性空间，当X是一个赋范线性空间时，由范数导出的度量为: ρ(x,y) = ||x-y||。此时它在该度量意义上称为度量空间。因此赋范线性空间是一种特殊的度量空间。点列{xn}收敛于x，即ρ(xn,y) = ||xn-x| —>0(n—>∞)，有时称这种收敛为依范数收敛。
4. 度量空间(Metric Space)
在数学中，度量空间是一个集合及该集合上的一个度量。度量标准是一个函数，用于定义集合中任何两个成员(通常称为点)之间的距离的概念,，空间上的度量引发开集和闭集等拓扑性质,导致对更抽象的拓扑空间的研究。我们把度量空间定义如下：
设X为一个集合，一个映射d: X×X→R。若对于任何x,y,z ∈ X，有以下公理：
(1). d(x,y) ≥0，且d(x,y)=0当且仅当x = y，正定性；
(2). d(x,y) = d(y,x), 对称性；
(3). d(x,z) ≤ d(x,y) + d(y,z)，三角不等式；
则称d为集合X的一个度量(或距离)。称偶对(X,d)为一个度量空间，或称X为一个对于度量d而言的度量空间。
一般在度量中，我们需要结合赋范向量空间，范数比度量多一个乘法缩放的常数，度量空间包括汉明距离(L^0)、曼哈顿距离(L^1)、欧式距离(L^2)...、闵可夫斯基距离(L^p)、切比雪夫距离(L^∞)。
5. 希尔伯特空间(Hilbert Space)
希尔伯特空间H是实数或复数内积空间，相对于由内积引起的距离函数[2]，它是一个完备的度量空间。若说H是一个复数内积空间，则意味着H是一个复数向量空间，在该向量空间上有一个内积⟨x,y⟩把复数与H的每对元素x,y关联，它满足以下性质：
设H是一个复数线性性空间，若对H中的任何两个向量x和y，都对应着一个复数，记为⟨x,y⟩，满足下列条件：
(1). 对H中的任何两个向量x,y，有⟨x,y⟩ = ⟨y,x⟩, 共轭对称性;
(2). 对H中的任何三个向量x,y,z及复数a,b，有(ax+by,z) = a(x,z) + b(y,z)，线性;
(3). 对H中的一切向量x，均有⟨x, x⟩ ≥ 0，且⟨x,x⟩=0的充分必要条件是x=0，正定性。
从属性1和2得出，复数内积在第二个参数中是共轭线性的，这意味着以下公式：
⟨x,ay1 + by2⟩ = ahead⟨x, y1⟩ + bhead⟨x, y2⟩
以相同的方式定义实际的内积空间，不同的是H是实向量空间且内积采用实数值。这样的内积将是双线性的，即每个参数都是线性的。
备注：
1.总结一下希尔伯特空间定义的流程是：线性空间（向量空间）–> 内积空间 –> 赋范向量空间 –> 度量空间 –完备的–> 希尔伯特空间
2.欧氏距离距离或欧氏度量是 欧氏空间中两点之间的普通直线距离。有了这个距离， 欧氏空间就变成一个度量空间。相关的范数称为欧几里德范数。较早的文献将度规称为勾股定理度规。欧几里德范数的广义术语是L^2范数或L^2距离，它包括一维、二维、n维的情况，二维或或以上直到n维，都是开平方根。
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