《Dancing Queen》的中文歌詞如下：
Oh oh oh oh
跳吧跳吧 跳得盡情盡興
舞吧舞吧 舞得火辣辣
讓我們重新改變世界
噢 迪士高場地是無數舞台
青春舞曲變成了生命旋律
搖一搖小動作 小動作 別放過機會
掀起騷動吧 眾人與我們一起起舞
成為電動小媽媽
全身心地投入忘掉所有的困苦和疲倦 忘掉所有的憂愁
噢 迪士高場地是無數舞台
青春舞曲變成了生命旋律
跳吧跳吧 跳得盡情盡興
舞吧舞吧 舞得火辣辣
我們是Dancing Queen 無所不能的Dancing Queen
讓我們重新改變世界 讓我們走向成長的高峰期
眾人跳起舞來像翻江倒海翻江倒海 一浪又一浪永不停歇的風暴場地風暴場地中我眾人的舞姿都如出一轍Euler公式表示了一個線性映射和兩個旋轉之間的關係，該映射可以通過對輸入向量進行適當的旋轉來執行一個旋轉矩陣，它取決於一個給定的參數θ。具體來說，對於向量v∈Rn，如果將θ映射為旋轉矩陣Rθ(v)，那么可以通過旋轉向量v來實現它。這種關係通常可以寫成：v=Rθ(v)=θ×v×θ-1，其中θ是一個n維向量。給定一組角度θ1，θ2，…，θn和對應的向量v1，v2，…，vn，以下的問題是我們如何在旋轉矩陣中找到所有旋轉之間的旋轉變換？如果知道輸入向量的原始形狀或它所屬的數據集呢？首先，將數據集合進行分組以基於一組分組數πθs生成n組獨立的映射：ρs=ρ(θs)={0,1}πθs={π(θs)∈π,π(θs)=0,π(θs)=1,其中ρs是一個將向量映射到另一個向量（不一定相同）的映射函式。由於這個映射函式取決於輸入向量的原始形狀或它所屬的數據集，因此它可能是一個複雜的函式。因此，我們可以通過使用一個更複雜的算法來找到這些映射之間的關係。一種可能的算法是使用神經網路來學習這些映射之間的關係。通過訓練一個神經網路模型來學習輸入向量和輸出向量之間的關係，我們可以得到一組映射函式之間的轉換關係。一旦我們有了這些轉換關係，我們就可以使用它們來找到任意兩個向量之間的旋轉變換關係。這可以通過使用一些幾何算法來實現，例如利用旋轉矩陣的性質來計算兩個向量之間的角度差或使用更高級的算法來執行更複雜的變換。總之，為了找到一組旋轉矩陣之間的旋轉變換關係，我們可以使用神經網路來學習輸入向量和輸出向量之間的關係，並利用這些關係來執行更複雜的變換。這種方法可以套用於許多不同的領域，包括計算機視覺、圖形學和機器人學等。