你们这些随便懵逼的人一看就没好好学高数！
1. 对角懵逼是线性代数里的对角矩阵，不懵逼的时候长这样：

图片来源：Wikipeida
这些都是对角矩阵。顾名思义，对角矩阵就是对角线之外的数全是0的矩阵。对角矩阵计算起来相对方便，因此人们往往会想尽办法把不对角的懵逼转化成对角懵逼，还总结出了好多规律。当然，你们这些在这儿就懵逼的人是不会记得的（。
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2. Taylor懵逼展开是指数函数e^x的泰勒展开，不懵逼的时候是这样的：

图片来源：Wikipedia
Taylor展开是估算函数值的一种方法（做微积分题时也很常用），而在Taylor懵逼展开中，我们第一次看到了懵逼开方的景象。

3.接下来的这个ℵ0脸茫然终于超过高数程度了！这个稀奇古怪的符号ℵ读作“阿列夫”，阿列夫本是希伯来语字母表中的第一个字母，在实变函数中，阿列夫数ℵ是用来表示无穷集合到底有多大的数，而ℵ0则是最小的无穷集合——自然数集（也就是从01234567...这样数下去的集合）的大小。是的，同样是无穷也能比大小；而且确切地说，ℵ0是所有可数集的势，但你们已经懵逼了对不对。
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4.博弈论懵逼看起来有点像博弈论中的囚徒困境。不懵逼的囚徒困境是这样的：

图片来源：科学网
可以看出，如果两个囚徒都招了，那么两个人都需要坐两年牢；如果一个人招一个人不招，那么招了的人坐三年牢，不招的不用坐牢；但如果两个人都不招，由于证据不足，两个人都坐一年牢。

在博弈论懵逼中，如果红懵逼和蓝懵逼都招了，那么两个懵逼都要坐x年的牢；如果一个懵逼招了另一个不招，那么不招的那个捡y年的肥皂（y大于x），招了的不用捡（因为接发有功）；但如果两个懵逼都不招，就一块儿被放走了。

5.递归懵逼是C语言中的递归算法，指的是在运算过程中调用自己的算法，平时一般长这样：
void 函数名(定义变量)
{
函数名();
}
当然，在递归懵逼中，函数名是懵逼，变量也是懵逼的。

7. 就是矩阵的特征方程啦，记得吗，线代学过的那个？用一个对角线上都是λ 的对角矩阵减去原矩阵，令这个矩阵的行列式的值等于0，算出来的λ 的解就是原矩阵的特征值。

这里有一道解特征值的例题。图片来源：http://learn.tsinghua.edu.cn:8080/2003990088/naa/ch5.pdf
特征值（除了解方程之外）的用途很多，在图像处理、机器学习等领域都有应用。
8. standard mengbi distribution是统计学中大名鼎鼎的标准正态分布（standard normal distribution, 人家是正常它是懵逼）。正态分布大家都很熟悉，标准正态分布就是均值为0，标准差为1的正态分布。如果变量X服从均值为μ，标准差为σ的正态分布，通过 Y=(X-μ)/σ这个标准化变换得到的变量Y就是服从标准正态分布的。

天文 懵逼也凑热闹