科学空间|Scientific Spaces

笔者发现，有很多概率问题，尤其是独立重复实验问题，如果用生成函数的方法来做，会显得特别方便。本文要讲的“随机游走”问题便是其中一例，它又被形象地叫做“醉汉问题”，其本质上是一个二项分布，但是由于取了极限，出现了很多新的性质和应用。我们先考虑如下问题：

考虑实数轴上的一个粒子，在$t=0$时刻它位于原点，每过一秒，它要不向前移动一格（+1），要不就向后移动一格（-1），问$n$秒后它所处位置的概率分布。

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这篇文章我们来讨论一个比较实用的线性代数问题：

给定两个$d$维单位（列）向量$\boldsymbol{a},\boldsymbol{b}$，求一个正交矩阵$\boldsymbol{T}$，使得$\boldsymbol{b}=\boldsymbol{T}\boldsymbol{a}$。

由于两个向量模长相同，所以很显然这样的正交矩阵必然存在，那么，我们怎么把它找出来呢？

二维

不难想象，这本质上就是$\boldsymbol{a},\boldsymbol{b}$构成的二维子平面下的向量变换（比如旋转或者镜面反射）问题，所以我们先考虑$d=2$的情形。

正交分解示意图

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翻译语录：
这是一篇关于气候变暖对变温动物的影响的文章。原文很长，来自“科学美国人”网站，本文有所删减。
在人类不断报道气候变化对人类所造成的影响的时候，自然界的其他生物也在受着气候的影响。也许，自然界的其他生物才是最大的受害者。无论如何，为了我们，为了自然，为了地球，为了后代，我们都应该自觉地去减少温室效应。只要人人都节约一点点，世界就会多一片绿色、一片蓝天！

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8月28日是距离哥本哈根气候大会召开倒数100天的日子。

在这个特殊的日子，绿色和平将以特别的行动，邀请了广大的中国公众一起关注全球变暖，参与拯救气候的伟大使命。

11点至16点这五个小时内，“我在乎”和观众们一起来观看见证了这些“冰孩子”们的命运：

中国 — 8月28日，无数双眼睛见证了这样的一幕：绿色和平取自长江、黄河和恒河三条大江源头的冰川融水在北京制作而成冰雕孩子，同印度新德里雕刻成数字“100”的冰雕遥相呼应。冰小孩的在北京和印度新德里的迅速“消失”，告诉我们喜马拉雅—青藏高原地区冰川的加速消融，影响最大的当然是亚洲国家人民的生活。

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我们经常听说牛顿力学、相对论力学、量子力学等物理名词，也不时会听到“理论力学”。其实，“理论力学”这个名词是不大妥当的，因为这很容易会让人误认为这是一种新的力学体系。而事实上，理论力学并不是像牛顿力学那样是一种力学体系，而是一种研究力学的方法，而研究的对象在多数情况下依然是经典力学（翻开任意一本《理论力学》教程都不难发现这一点）。简单来讲，它把牛顿时代用微积分来研究力学的方法转变为了“变分”，变“常微分”为“偏微分”。看上去这有点“化简为繁”，但事实上这样的一个转变却带来了力学研究的一个巨大的飞跃。

说到这里，也许有的读者会感到害怕了：这里边肯定又涉及了各种高深莫测的高等数学方法，我们只能望而却步。的确，理论力学中的方法很是深奥，纵使是一个优秀的大学数理本科生，也可能要花上一年多时间才能学完一本《理论力学》。可是，通过最小作用量原理的方法去研究物理又显得如此地诱人。难道像我们这些初级人士就无法亲身体验理论力学方法给我们带来的巨大便利和不一样的体验了吗？

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莱昂哈德·欧拉

作为数学史上最高产的数学家（似乎没有之一），欧拉的研究几乎涉及了所有数学领域，包括数论、图论、微积分等，同时他还是一个物理学家，他与拉格朗日首创的变分法使得经典力学的研究达到了一个新的高度。欧拉具有惊人的计算能力和数学直觉，这对他的数学研究帮助极大。现在在很多领域，我们都可以看到不少以欧拉命名的公式、定理。欧拉在数学上极为高产，而且得出了相当多的正确结论，但其中有相当多的结论只是来源于他的数学直觉（创造性思维）以及类比推理，这并非欧拉不追求严谨，而是由于当时数学知识的局限性，难以严密化。还有，研究的顺序是：先得出答案，然后才论证答案！

再者，创造性思维往往令人叫绝，能更加促进我们的思维能力。过多地考虑严格性和技术细节，通常都妨碍了我们得出正确的答案。正如《解题的艺术》中说道：粗略而有灵感的思想可能会引出严格证明；而有时，严格的证明会完全淡化论证的精髓。因此，我们不必在意欧拉证明的不严谨，反而，它是一次完美的视觉与思维享受。正因如此，一些绝妙、非严密、（在某种程度上）不正确的但同时得出了正确结果的数学论证，就被称为“欧拉数学”。事实上，任何人、任何研究都必须经过“欧拉数学”这一不严密的早期阶段。

------------华丽的分割线----------------

下面是一条关于凸多面体的面、顶、棱公式，它属于拓扑学的内容，我们称之为“欧拉公式”。（当然，公式是欧拉的，论证过程只是笔者粗糙地给出的）。

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为了计算实际问题，我们总会采用各种各样的理想模型。一般而言，一个模型越接近实际现象，它往往会越复杂。而忽略掉多数微小的干扰，只保留一些主要的项，这通常可以得到一个相当简单、能够精确解出的模型。以这样的一个可以精确解出的近似模型为基础，逐渐地把微小项的影响添加进去，使得我们的答案越来越准确，这就是摄动法的思想，也称作“微扰理论”。这种方法源于求解天体力学的N体问题，而现在已经发展成为一门相当系统的学科，并应用到了相对多的领域，如量子力学、电子理论等。

其实不难发现，实际问题中存在不少这样的例子，即当我们要计算某个现象时，先考虑最突出的，然后再考虑细节。比如说，要计算地球的轨道，先把它看成一个与太阳组成的纯粹的二体系统，然后把各种微小效应加进去，比如月球的影响、各大行星的影响甚至由于地球的不规则形状所产生的影响等。当然，不仅仅是这一类复杂的“大问题”，我们平常可能会遇到的一些“小问题”有可能也让摄动法派上用场。本文试图将摄动法介绍给各位读者。

摄动法的主要步骤是先忽略微小影响（令小参数为0），求出精确解；然后把所要求的解表达为关于小参数的幂级数。这个方法可以用于解答代数方程、微分方程等等各种领域。下面先以一个简单的代数方程来说明：

一、求解方程：$\varepsilon x^3+x^2=p^2$

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本文我们来探讨下列积分的极值曲线：
$$S=\int f(x,y)\sqrt{dx^2+dy^2}=\int f(x,y)ds$$

这本质上也是一个短程线问题。但是它形式比较简答，物理含义也更加明显。比如，如果$f(x,y)$是势函数的话，那么这就是一个求势能最小的二维问题；如果$f(x,y)$是摩擦力函数，那么这就是寻找摩擦力最小的路径问题。不管是哪一种，该问题都有相当的实用价值。下面将其变分：

$$\begin{aligned} \delta S =&\int \delta[f(x,y)\sqrt{dx^2+dy^2}] \\ =&\int [ds\delta f(x,y)+f(x,y)\frac{\delta (dx^2+dy^2)}{2ds}]\\ =&\int ds(\frac{\partial f}{\partial x}\delta x+\frac{\partial}{\partial y}\delta y)+f \frac{dx d(\delta x)+dy d(\delta y)}{ds} \\=&\int ds(\frac{\partial f}{\partial x}\delta x+\frac{\partial}{\partial y}\delta y)+f \frac{dx}{ds} d(\delta x)+\frac{dy}{ds} d(\delta y) \end{aligned}$$

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