科学空间|Scientific Spaces

简介

最近在学习量子力学的时候，无意中涉及到了许多矩阵（线性代数）、群论等知识，并且发现其中有不少相同的思想，其中主要是用算子来表示其对函数的作用和反作用。比如我们可以记$D=\frac{d}{dx}$，那么函数$f(x)$的导数就可以看作是算子D对它的一次作用后的结果，二阶导数则是作用了两次，等等。而反过来，$D^{-1}$就表示这个算子的反作用，它把作用后的函数（像）还原为原来的函数（原像），当然，这不是将求导算子做简单的除法，而是积分运算。用这种思想来解答线性微分方程，有着统一和简洁的美。

线性微分方程是求解一切微分方程的基础，一般来说它形式比较简单，多数情况下我们都可以求出它的通解。在非相对论性量子力学的薛定谔方程中，本质上就是在求解一道二阶偏线性微分方程。另一方面，在许多我们无法求解的非线性系统中，线性解作为一级近似，对于定性分析是极其重要的。

一阶线性常微分方程

这是以下所有微分方程求积的一个基础形式，即$\frac{dy}{dx}+g(x)y=f(x)$的求解。这是通过常数变易法来解答的，其思想跟天体力学中的“摄动法”是一致的，首先在无法求解原微分方程的时候，先忽略掉其中的一些小项，求得一个近似解。即我们先求解
$$\frac{dy}{dx}+g(x)y=0$$

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这是在《200道物理学难题》中的第五道题，题目看起来没有什么特色，但是解法却非常巧妙：

四只蜗牛在做匀速直线运动（速度各不同），它们的运动轨迹是两两相交的直线，但是没有三条直线交于一点，也就是说他们的轨迹有六个交点。在它们之间，已经发生了五次相遇，问第六次相遇是否一定发生？换句话说，有没有可能只发生五次相遇的？

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在网上收集到的一些GIF，解释了不少机器构造的原理，其中有一些甚是巧妙！比如下面的椭圆规：

07椭圆规

也许以后学习或者科普的时候会用到，所以我将其打包为zip，收藏在这里，并与大家分享。里面包括一些武器和发动机的构造图，还有一些巧妙的部件，一些图片我已经注明该构造的名称，没有注明的是很显然的或者是找不到名称的。

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===聊聊天===

上个月在网上买了三本相对论教材和一本《量子力学概论》，本打算好好研究下相对论的数学体系，可是书到了之后，我却深深地被量子力学吸引住了，不停在研读。而且在研究量子力学的同时，我的线性代数和微分方程知识也增加了不少，这确实是我没有想到的。在我看来，不管是狭义相对论还是广义相对论，它本质上都是一种几何理论，你总要想象从一个参考系观测会发生什么，然后从另外一个参考系又会看到什么；而量子力学虽然对我来讲一切都是新鲜的，但是它的数学性比较强，主要是微分方程的求解和理解。我想这也是我对量子力学更感兴趣的原因吧，因为我善于代数而不善于几何。

量子力学中让我最神往的内容莫过于费曼所发明的路径积分形式。资料记载费曼用他发明的方法在一个晚上就算出了别人几个月才算出来的结果，可见路径积分形式的优越性。当然，我也清楚，这个路径积分并不简单，它涉及到了泛函积分这一非常高深的内容，对于我这个连数学分析都还没有学好的小孩来说，泛函是难以触摸的。不过，我还是尽量想办法向它靠近。为此，我还浏览到了一些不少让人兴奋的内容，比如薛定谔的方程的推导、力学-光学类比、雅可比方程等等。

很遗憾，在正统的量子力学教材中，这些让我很兴奋的内容却鲜有涉及，有的话大多数都是一笔带过的感觉。多数量子力学不会讲到路径积分，就算有也只是作为附录。对于薛定谔方程的推导，也没有涉及到。这也让我养成了一个习惯意识：书本最有趣的东西往往都是在附录。所以对于教科书，那么写得正正式式的内容我一概没有兴趣，那些附录内容才是我最喜欢读的。可是，那些让人兴奋的内容却不一定是很难的，就像下面的薛定谔方程的启发式推导，它不仅不难，而且易于理解。

===薛定谔方程===

在量子力学诞生之前，科学家已经通过实验发现光既有波动性也有粒子性，而德布罗意提出也同时具有波动性和粒子性，这些都奠定了量子力学的基础。根据量子论，一个光子的能量可以由$E=h\nu=\hbar (2\pi \nu)$，其中$\nu$是频率，$\hbar=\frac{h}{2\pi}$，h是普朗克常数，习惯记$\omega=2\pi \nu$，即$E=\hbar \omega$。

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不可交换

很自然会想到把这种方法延伸到变系数微分方程的求解，也许有读者回去自己摆弄了一下却总得不到合适的解而感到困惑。在这里群的非Abel性就体现出来了，首先用一个例子来说明一下，我们考虑算子的复合
$$(D-x)(D+x)=D^2-x^2+(Dx-xD)$$

我们要谨慎使用交换律，我们记$[P,Q]=PQ-QP$

其中P和Q是两个算子，此即量子力学中的“对易式”，用来衡量算子P和算子Q的可交换程度，当然，它本身也是一个算子。我们先来求出$[D,x]$给出了什么（要是它是0的话，那就表明运算可以交换了）。究竟它等于什么呢？直接看是看不出的，我们把它作用于一个函数：
$$[D,x]y=(Dx-xD)y=D(xy)-xDy=yDx+xDy-xDy=y$$

由于“近水楼台先得月”，所以$Dxy$表示x先作用于y，然后D再作用于(xy)；而$xDy$表示D先作用于y，然后x再作用于Dy。最终我们得到了

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传说中的“末日”，正好是中国传统的冬至节。它的到来并没有引起我们的恐慌，反而，让我有一颗更加平静的心去享受“过冬”的乐趣。

冬至在我们农村是很重要的一个节日，一般来说全家人都要聚在一起吃顿饭，还会包粽子等等。来到广州之后，回去就自然不大方便了，不过我还是想找找那种节日的感觉。于是，下午我就跑到华师西门那里，看看有没有粽子卖。不过发现西门那里基本上都是一些风味小吃，没有那久违的粽子香。不过，忽然想起小飞说她们那里冬至是吃汤圆的，好吧，入乡随俗，我也买了两包汤圆回宿舍煮啦。

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（阅读本文最好有一定的线性代数基础，至少对线性代数里边的基本概念有所了解。）

这学期已经接近尾声了，我们的《解析几何》已经讲到化简二次曲线了。可是，对于没有线性代数的其他同学们，直接用转轴和移轴这个计算公式来变换，那计算量会让我们很崩溃的；虽然那个“不变量”方法计算上有些简单，却总让人感到很诡异，总觉得不知从何而来，而且又要记一堆公式。事实上，如果有线性代数的基础，这些东西变得相当好理解的。我追求用统一的方法求解同一种问题，即用统一的方式处理所有的二次型，当然也希望计算量简单一点。

一般的模型

一般的二次型可以写成
$$x^T A x + 2 b^T x + c=0$$

其中$x,b$都是n维列向量（各元素为$x_i$和$b_i$），A是n阶方阵（各元素为$a_{ij}$），c是常数。在这里，我们只讨论n=2和n=3的情况。化简二次型的过程，可以归结为A矩阵的简化。

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我从来不想在教科书上的定义上纠结太多，因为我知道，真正对定义的理解，需要在长期的实践应用中慢慢感悟的，所以我们唯一需要做的是继续我们的研究。

但是前些天有些朋友问到我关于微分的理解，比如“dx是不是一定很小”等等，所以决定在此写写我的理解。

与微分联系很紧密的，也是我们很熟悉的东西，当然是“增量 ”啦，比如$\Delta y$、$\Delta x$等等，增量显然是可以任意大的（只要自变量还在定义域内）。那么考虑一个函数$y=f(x)$，函数的微分是怎么出现的呢？那是因为我们直接研究函数的增量是比较麻烦的，所以就引入了微分dy，当$\Delta x$很小时，它代表增量的主项：$\Delta y=dy+o(\Delta x)=A \Delta x+o(\Delta x)$，A是一个常数。

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