《方程与宇宙》:一种有趣的三体问题坐标
By 苏剑林 | 2011-02-19 | 25064位读者 | 引用通常来说,选取惯性系为参考系,列出的三体问题方程为
¨→rk=n∑i=1,i!=kGmi→ri−→rk|→ri−→rk|3
历史上出现过很多不同形式的变换,使得三体问题的运动方程有了各样的形式,如Lagrange形式、Jacobi形式、Hamilton形式等。这些变换形式都各有特点,都能够在一定程度上化简三体问题。BoJone在研究摆弄等质量型三体问题的运动方程时,也发现了一种很有趣的变换,在此贴出与大家分享。
设→R1=→r1−→r2,→R2=→r2−→r3,→R3=→r3−→r1,则三体问题的运动方程变为
《向量》系列——5.平面向量微分方程与复数
By 苏剑林 | 2010-10-03 | 21807位读者 | 引用《向量》系列——3.当天体力学遇到向量(1)
By 苏剑林 | 2010-07-24 | 17223位读者 | 引用ODE的坐标变换
熟悉理论力学的读者应该能够领略到变分法在变换坐标系中的作用。比如,如果要将下面的平面二体问题方程
{d2xdtt=−μx(x2+y2)3/2d2ydtt=−μy(x2+y2)3/2
变换到极坐标系下,如果直接代入计算,将会是一道十分繁琐的计算题。但是,我们知道,上述方程只不过是作用量
S=∫[12(˙x2+˙y2)+μ√x2+y2]dt
变分之后的拉格朗日方程,那么我们就可以直接对作用量进行坐标变换。而由于作用量一般只涉及到了一阶导数,因此作用量的变换一般来说比较简单。比如,很容易写出,(2)在极坐标下的形式为
S=∫[12(˙r2+r2˙θ2)+μr]dt
对(3)进行变分,得到的拉格朗日方程为
{¨r=r˙θ2−μr2ddt(r2˙θ)=0
就这样完成了坐标系的变换。如果想直接代入(1)暴力计算,那么请参考《方程与宇宙》:二体问题的来来去去(一)
从对称角度看代数方程
By 苏剑林 | 2011-04-29 | 28049位读者 | 引用这些日子来,BoJone迷上了两个东西:最小作用量和对称。这两个“东西”在物理学中几乎占据着最重要的地位,前边已经说过,通过最小作用量原理能够构建起当代整个物理学的框架,体现着自然界的“经济头脑”;后者则是守恒的体现,也对应着自然界的“美感”。本文主要是从最简单的层面谈谈对称。
对称的东西很重要,很美。当然,这里所指的是数学上的对称。数学上有很多问题都可以列出对称的式子,而且由于其对称性,因此求解过程一般比不对称的式子简单不少。据说,当代最前沿的物理学框架都是用群论描述的(包括广义相对论),而群论正是用来研究对称的有力工具,可见,对称和对称的方法在实际中有着广泛的应用。(当然本文不讨论群论,关键是BoJone也不懂群论...^_^)
我们先来看二次方程,根据韦达定理,二次方程都可以表达成下面的形式:
x1+x2=ax1x2=b
这是一个多对称的形式!这里的对称体现在将x1,x2互相替换后方程形式依然不变。如果我们设x1=y1+y2,x2=y1−y2,就可以变成
2y1=a,y21−y22=b
这样很快就求出y1,y2了,继而能够求出方程的两个根。
求解微分方程的李对称方法(一)
By 苏剑林 | 2013-10-29 | 29389位读者 | 引用在这篇日志发表之前,科学空间在整个十月就只是在国庆期间发了一篇小感想,这是比较少见的。一个小原因是这学期社团(广播台)方面的活动有点多,当然这不是主要的,其实这个月我大多数课余时间放到了两件事情上:一是无线电路的入门,二就是本文所要讲的《求解微分方程的李对称方法》。
李对称方法主要是通过发现微分方程的对称性来求解微分方程。我首次接触到这个方法是在一本叫《微分方程与数学物理问题》的书上边,书中写得很清晰易懂,后来我还买了类似的《微分方程的对称与积分方法》,后者相对抽象一些,讨论也深入一些。在我目前发现的中文书籍中,这是唯一的两本以李对称方法求解微分方程为主题的书。这两本书还有一个共同特点,就是它们都是外国教材的翻译版。
路径积分系列:4.随机微分方程
By 苏剑林 | 2016-06-09 | 32372位读者 | 引用本章将路径积分用于随机微分方程,并且得到了与不对称随机游走一样的结果,从而证明了它与该模型的等价性.
将路径积分用于随机微分方程的研究,这一思路由来已久. 费曼在他的著作[5]中,已经建立了路径积分与线性随机微分方程的关系. 而对于非线性的情况,也有不少研究,但比较混乱,如文献[8]甚至给出了错误的结果.
本文从路径积分的离散化概念出发,明确地建立了两个路径积分微元的雅可比行列式关系,从而对非线性随机微分方程也建立了路径积分. 本文的结果跟文献[9]的结果是一致的.
概念
本文所研究的仅仅是随机常微分方程,它与一般的常微分方程的区别在于布朗运动项的引入,如常见的一类随机微分方程为
dx(t)=p(x(t),t)dt+√αdWt.
其中Wt代表着一个标准的布朗运动. 由于引入了随机项,所以解x(t)不再是确定的,而是有一定的概率分布.
在对随机微分方程中,感兴趣的量有很多,比如关于x的某个量的期望、方差,或者稳定性,等等. 随机微分方程领域中有各种分析的技巧,但是显然,直接求出x(t)的概率分布后对概率分布进行研究,是最理想最容易的方案. 路径积分正是给出了求概率分布的一个方法.
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