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Inverse mean curvature flow在工程上还是有用的。但我一下子找不到reference，只是听别人说过。

顾险峰老师这个暑假的计算共形几何课程，我看很多听众也不是数学系的，不然他不至于还要讲基本群、亏格这些数学本科必修内容。

之前还听过用「曲率滤波演算法」做图像处理的讲座。不过确实是以具体坐标下的直线计算+演算法具体实现为主，既不会用到do Carmo黎曼几何层次的内容，也不会用到几何分析那些先验估计。

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没有

十八世纪以后的数学基本上就只有物理在用

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微分几何不知道，但是最基本的代数几何用在了密码学中椭圆曲线的双线性配对上，配对构造用到了除子（divisor），这个玩意和代数曲线上的有理函数有些关联，所以才需要用到些最基本的代数几何概念（有理函数，零点等等）。

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优化里面有关于流型的优化。

而优化可以在通信领域，机器学习领域都有广泛的应用。

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machine learning 就用到了，恕提供不了任何有用的信息，虽然我是CS出身，但实在不懂AI领域。

其实物理也没用到多深的微分几何，比如最典型的广义相对论，用到的只不过是一些张量分析。可以这么说，理论物理用到的数学，在纯数看来都很浅，更不用说其它学科了。。

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位错的规范场论会用到大量的微分几何知识。

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计算机视觉不少传统的非深度学习处理的手段就很几何，处理二维三维图形的几何知识都可能用到，比如空间解析几何，射影几何，曲线曲面论的内容都有一些应用。微分流形在很多机器学习的文献里也会提到一点，不过我个人看来噱头成分大于实际用处。

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