科学空间|Scientific Spaces

这个星期研究了两道微分方程问题：“导弹跟踪”以及“太阳炉”问题。从中我加深了对微分方程的理解，也熟悉了微分方程的相关运算。仅此记录，权当抛砖引玉。

一、微分方程的本质

很多读者都知道，自从牛顿和莱布尼兹发明微积分之后，微积分就迅速地渗透到了几乎所有的学科，后来发展出许多出色的分支，如变分、微分方程等。众所周知，微分方程是解决很多重要问题的工具。不知道各位读者对微分及微分方程的认识如何？其实对于常微分方程而言，它的本质和我们已经学习过的代数方程一样，只不过相互之间的对应运算关系除了常规的加减乘除幂等之外，还多了两个相互关系：微分和积分。例如对于一阶微分方程$\dot{y}=f(x,y)$，也许大家都认为它是一个二元方程，其实不然，这是一个“四个未知数、三道方程”所组成的方程组，我们可以将它写成

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王二小的牛跑了，当他发现时，牛在他正南方300米。且一直向正西方向匀速的跑，王二小立即追牛，他不是朝着一个固定的方向，而是每时每刻都朝着牛的方向跑，且速度是牛速度的4/3倍。当他追上牛时王二小共跑了多远？

问题分析

米拉斯反潜导弹

咋看起来，追牛和导弹是风牛马不相及的两件事：一个是生活小事，一个是物理问题，怎么能够扯到一块呢？

回想一下平时警察抓小偷的过程。警察不是物理学家，不会也可不能先去研究小偷的逃走路线函数，然后设计最小追赶时间的路程吧？那么，在不能预知小偷逃跑路线的前提下，警察要怎样捉小偷呢？很简单，盯死他！是的，只要你以更快的速度，一直朝着他跑，总能够追到的。继续联想下：要想用导弹跟踪摧毁一首敌舰，不也是只能够采用这种方式吗？回看文章开始的“追牛问题”，本质上不是一样的吗？以下是上海交大提出的导弹跟踪问题：

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在《为什么是抛物线？——聚光面研究》这篇文章里头，我们从光学性质出发，推导出了符合该光学性质的曲线为抛物线，同时我们也不禁感到了向量分析的美妙。也许有的读者会意犹未尽：圆锥曲线有三种，文章只介绍了一种。那好，在这篇文章里，我们就从另外两个光学性质出发，推导出符合这两个光学性质的曲线（椭圆、双曲线）。

（注：在下面的描述中，橙色加粗向量表示光线，曲线表示反射面。）

一、从一个点发出的光线经过曲线（面）反射后汇集到另外一个点上。

椭圆的光学性质

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物理学的美不仅仅表现在简洁的公式上。我们还惊奇地发现，很多物理现象都是按照使某个变量达到极值的方式发生。一个典型的例子就是费马原理，它指出了光的传播路径的一个重要规律：光总是沿着所花时间最短的路径传播。这里我们将简单介绍一下费马原理。

费马原理俗称“最快到达原理”、“最小时间原理”。1657年，费马提出：

从P点到达Q点，在所有可行的路径中，光选择了所需时间最短的一条。

从P点到达Q点，在所有可行的路径中，光选择了所需时间为极值的一条。

这是一个极其奇妙的原理，也是自然界中最神奇的极值之一。作为非生物的光，居然自主地选择了最优路径，成为世界上“效率最高”的东西，这让人不得不佩服宇宙的伟大。这究竟是造物者的精心设计，还是无心之作？

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月全食-2010-12-21

从2007年初到今天，笔者编写的天象预报已经陪伴了大家四年。如今又是一年即将过去，就让笔者以回顾今年的精彩天象的方式作为本期的幵篇。虽然缺少了在我国境内可观测的日全食，但今年天象的精彩程度毫不逊于前两年。1月15日的日环食再次掀起了一股天文热，我国环食带内大部分地区的观测也非常成功。希望12月的月全食发生时东北地区的天气可以一如既往地天随人愿。暑期的英仙座流星雨依旧表现抢眼，相信大家必然对年末的双子座流星雨充满了期待。此外，6月26日的月偏食和8月中旬的四星伴月或许也给您留下了深刻的印象。彗星方面,非周期彗星C2009 R1相当惊艳，不但亮度一度达4等左右，在许多爱好者拍摄的照片中两条彗尾也清晰可见。10月103P彗星经过近日点，也达到了肉眼可见的亮度，但彗尾很不明显。总之，2010年不乏颇具看点的精彩天象，作为天文爱好者的你一定是收获颇丰。接下来，我们就来看看2010年最后一个月即将发生的精彩天象吧。

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如果说前面关于这个系列的内容还不能使得读者您感到痛快，那么接下来要讲述的最速降线和悬链线问题也许能够满足你的需要。不过在进入对最速降线问题的理论探讨之前，我们先来讲述一个发生在17世纪的激动人心的数学竞赛的故事。我相信，每一个热爱数学和物理的朋友，都将会为其所振奋，为其所感动。里边渗透的，不仅仅是一次学术的竞争，更是一代又一代的人对真理的追求与探路的不懈精神。

（以下内容来源于网络，科学空间整理）

意大利科学家伽利略在1630年提出一个分析学的基本问题── “一个质点在重力作用下，从一个给定点A到不在它垂直下方的另一点B，如果不计摩擦力，问沿着什么曲线滑下所需时间最短。”这算是这个著名问题的起源了（为什么别人没有想起这个问题呢？所以说大科学家的素质就是思考、创新，要有思想，人没有思想，就和行尸走肉没有什么区别）。可惜的是伽利略说这曲线是圆，但这却是一个错误的答案。

Brachistochrone

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今天上体育课的时候，BoJone与同学们正兴致勃勃地打着篮球，不料临近下课之时，同学猛一击（当然只是无意摩擦，没有恶意），我感到一阵猛疼——眼角处的肉破裂了！开始的一分钟内不停流血，奇怪的是到了校医室之后血就止住了（还没有经过任何处理，只是一直按住）。本以为只是小伤，简单处理就好，谁知校医说需要到外边的医院缝针，否则可能留疤毁容！！

既然如此严重，无奈只能服从了，简单处理伤口后就和母亲一起到了医院，缝了两针。由于接下来两天都得去医院消毒清洗伤口，所以干脆就请假回家了，周一再上学吧（貌似我在学校也仅仅是自学，没有多大区别^_^）...不过从受伤到现在，我还没有机会看到我的伤口究竟咋样...

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通过上一小节的小故事，我们已经能够基本了解最速降线的内容了，它就是要我们求出满足某一极值条件的一个未知函数，由于函数是未知的，因此这类问题被称为“泛分析”。其中还谈到，伯努利利用费马原理巧妙地得出了答案，那么我们现在就再次回顾历史，追寻伯努利的答案，并且寻找进一步的应用。

最速降线-1

为了计算方便，我们把最速降线倒过来，把初始点设置在原点。在下落过程中，重力势能转化为动能，因此，在点(x,y)处有$\frac{1}{2} mv^2=mgy\Rightarrow v=\sqrt{2gy}$，由于纯粹为了探讨曲线形状，所以我们使g=0.5，即$v=\sqrt{y}$。在点(x,y)处所走的路程为$ds=\sqrt{dy^2+dx^2}=\sqrt{\dot{y}^2+1}dx$，所以时间为$dt=\frac{ds}{v}=\frac{\sqrt{\dot{y}^2+1}dx}{\sqrt{y}}$，于是最速降线问题就是求使$t=\int_0^{x_2} \frac{\sqrt{\dot{y}^2+1}dx}{\sqrt{y}}$最小的函数。

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