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Inverse mean curvature flow在工程上還是有用的。但我一下子找不到reference，只是聽別人說過。

顧險峯老師這個暑假的計算共形幾何課程，我看很多聽眾也不是數學系的，不然他不至於還要講基本羣、虧格這些數學本科必修內容。

之前還聽過用「曲率濾波演算法」做圖像處理的講座。不過確實是以具體坐標下的直線計算+演算法具體實現為主，既不會用到do Carmo黎曼幾何層次的內容，也不會用到幾何分析那些先驗估計。

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沒有

十八世紀以後的數學基本上就只有物理在用

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微分幾何不知道，但是最基本的代數幾何用在了密碼學中橢圓曲線的雙線性配對上，配對構造用到了除子（divisor），這個玩意和代數曲線上的有理函數有些關聯，所以才需要用到些最基本的代數幾何概念（有理函數，零點等等）。

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優化裡面有關於流型的優化。

而優化可以在通信領域，機器學習領域都有廣泛的應用。

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machine learning 就用到了，恕提供不了任何有用的信息，雖然我是CS出身，但實在不懂AI領域。

其實物理也沒用到多深的微分幾何，比如最典型的廣義相對論，用到的只不過是一些張量分析。可以這麼說，理論物理用到的數學，在純數看來都很淺，更不用說其它學科了。。

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位錯的規範場論會用到大量的微分幾何知識。

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計算機視覺不少傳統的非深度學習處理的手段就很幾何，處理二維三維圖形的幾何知識都可能用到，比如空間解析幾何，射影幾何，曲線曲面論的內容都有一些應用。微分流形在很多機器學習的文獻裏也會提到一點，不過我個人看來噱頭成分大於實際用處。

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