愛護喵喵
人人有責
今天，正準備給貓主子喂奶的時候，卻看到這樣的一幕。
為什麼喵星人的身體可以如此的詭異呢？
為了揭開喵迷，超模君決定進行一次實驗：在不滅絕喵性的情況下
量筒讀數法
在小學裡我們都見過量筒這玩意，用它來測算液體體積非常的簡單粗暴：一倒一看即可，堪稱測體積神器。
把貓倒進量筒里，眼睛平視凹頁面最低處，得到的讀數就是體積。
當然有朋友會來個素質三連：
我重申一遍，我沒有開玩笑！貓真的是液體。
2017年度「搞笑諾貝爾獎物理學獎」得主馬克 • 安托萬，就正兒八經地分析了貓咪的各種狀態，計算了貓的流體力學參數。
圖片來源：搞笑諾貝爾獎直播截圖
關於貓是液體的材料
實驗結果表明，貓是同時具有固體和液體特性的神秘生物！
（請物理老師看到後把學費退我）
而所謂液體，是一種可以改變自身形狀適應容器的材質。這麼一看，貓是真的符合這個情況。
那麼問題就變得簡單多了，我們用量筒讀數的方法就可以了。
但是在實際操作中，會發現兩個問題：
1、一般的量筒，貓鑽不進去。
2、即使貓鑽進去了，量筒的空間還是存在不飽滿的地方，導致實驗誤差較大。
為了能更準確得出數值，我決定接下來要用測體積的祖傳方法。
阿基米德排水法
正所謂古有阿基米德浴缸測皇冠，今有超模君水桶測喵喵。
如果你說我想的東西總比別人更騷一點，那是因為我躺在巨人的浴缸里。
阿基米德與他的浴缸
廢話不多說，馬上進入嚴謹的實驗。
實驗原理：較大的物體可以放入盛滿水的容器,量出溢出水的體積就是物體的體積。
實驗道具：兩個不同大小的桶、水、貓、一位視屎如歸的實驗員。
實驗預想：實驗員將裝滿水的小桶，置於空的大桶中，再把貓充分浸入水中，溢出的水就相當於貓的體積。
（愛貓人士建議可以拿個真空袋，把貓塞進去抽真空，再泡水裡。）
然而，意外總是讓人猝不及防。
真實的實操過程是：貓在水裡亂撲，打翻了水桶，實驗員不慎滑倒，導致頭部受到重創，正在ICU搶救 。
向偉大的實驗員致敬
實驗結果：未能測出貓的體積。
雖然本次實驗被迫宣告失敗，但為了那名躺在ICU的實驗員，探求喵理的那一團火是不會熄滅的！
來自不同領域的臭皮匠
俗語說：三個臭皮匠賽過諸葛亮。為此，我找到了11個臭皮匠。
他們分別奮鬥在醫學、物理、化學、體育、數學、IT等領域。我相信通過彙集他們的智慧，能給測量貓體積的實驗帶來一些新的啟發。
No.1：CT大法
喵體積與醫學應用專業的醫生
他提出用X線束進行喵體掃描，經過模數轉換（ADC）轉變為數字信息後，由計算機進行處理。
《貓與CT機》
果然是個狠人，一上來就CT。
No.2：夾逼測貓法
學高數學到走火入魔的大一學生
利用無限逼近的方法，把貓塞到一個盒子裡，再往裡面拚命塞小型正方塊，塞到不能再塞為止，然後就用盒子的體積減去全部小型正方塊的體積......
同學，你能考慮一下拉格朗日和貓的感受嗎？
No.3：最小盒子法
一吃雞就落地成盒的牛頓粉絲
準備大小不一的盒子，盒子的體積呈等差數列，看貓能最小鑽進哪一個，以此得到近似解。
他表示，考慮到成本最優，可以採取牛頓二分法，同時可以以此調整所得到的體積的精度。
No.4：熱力學活塞法
醉心於熱力學的物理系學生
擁有豐富實驗經驗的他們，提出了非常喵性的想法：將喵星人放入密閉容器中，並迅速（同時又緩緩地）將活塞推動少許。
Ps：迅速是指在引起溫度等變化之前，緩緩則是一直在平衡狀態。
下面是他們花了三天三夜畫出來的圖紙
（圖片來源：知乎用戶組詩耶）
No.5：定義法
幻想推翻數學界的有志青年
和定義負數平方根一樣，他希望可以直接定義這隻貓的體積為1喵升......
No.6：一起喵喵喵法
50多年經驗的資深貓奴
她表示能聽得懂它們講的喵話，覺得直接問它可行性更高。
No.7：費馬大神法
深受費馬毒害的數學系學生
他說他想到一個絕妙的辦法，可惜這裡太小寫不下。
No.8：偷狗換貓法
愛貓多於愛狗的單身大叔
他認為貓與狗的密度幾乎是相等的，稱出貓的質量，再偷偷地把狗泡在水裡，測出密度，最後用貓的質量除以狗的密度。
道理我都懂，但是狗它做錯了什麼？
No.9：暴力搓球法
練習時長兩年半的籃球愛好者
熱愛籃球的他想到了以其球之道還治其貓之身。對貓進行暴力調整，搓成球體，量出半徑，最後再根據公式V=(4/3)πr³得出結果。
據知情人透露，該名愛好者在搓成球體前當場去世......
No.10：液體浸泡法
90%掛科率的化工系學生
專業成績雖然沒有鶴立雞群，但想法天馬行空的他，想到了將貓咪浸入不同密度的液體中，不沉不浮的時候，則可以看做該液體密度等於貓的密度。
最後，再用質量除以密度得出體積。
（他透露說這些液體都會試一下）
貓：喂，110嗎？我要報警......
No.11：大數據法
被貓咪抓掉頭髮的程序猿
他說，收集所有已知的貓有效信息，將這些貓的特徵作為輸入參數（比如年齡、體重、大小、品種、每日食量或者還有圖片等），採取有監督的deep learning 模型進行訓練，訓練完後輸入自己的貓的相應參數，計算得到的結果應該是統計意義上誤差較小的值......
Deep learning
了解他們的想法，頓時讓我茅塞頓開，記起一位偉大的德國數學家，並因此有了一個新的方法。
No.12：克萊因貓法
德國數學家菲利克斯 · 克萊因說過：萬物皆可克萊因。
所以，我利用克萊因瓶的原理，製作出克萊因貓。
通過把水灌進克萊因貓的嘴，當水充滿整個貓的時候，就可以認為此時瓶內水的體積等於貓的體積。
想到這裡，我發現薛丁格的貓並不是最慘的。
所以我現在已經不太想去測量貓的體積，反而它的心理陰影面積引起了我的興趣......