27 Oct

算符的艺术:差分、微分与伯努利数

两年前,笔者曾写过《算子与线性常微分方程》两篇,简单介绍了把线形常微分方程算符化,然后通过对算符求逆的方法求得常微分方程的通解。而在这篇文章中,笔者打算介绍关于算符类似的内容:差分算符、微分算符以及与之相关的伯努利数(Bernoulli数)。

我们记$D=\frac{d}{dx}$,那么$Df=\frac{df}{dx}$,同时定义$\Delta_t f(x)=f(x+t)-f(x)$,并且记$\Delta \equiv \Delta_1 =f(x+1)-f(x)$,这里我们研究的$f(x)$,都是具有良好性态的。我们知道,$f(x+t)$在$t=0$附近的泰勒展式为
$$\begin{aligned}f(x+t)&=f(x) + \frac{df(x)}{dx}t + \frac{1}{2!}\frac{d^2 f(x)}{dx^2}t^2 + \frac{1}{3!}\frac{d^3 f(x)}{dx^3}t^3 + \dots\\
&=\left(1+t\frac{d}{dx}+\frac{1}{2!}t^2\frac{d^2}{dx^2}+\dots\right)f(x)\\
&=\left(1+tD+\frac{1}{2!}t^2 D^2+\dots\right)f(x)\end{aligned}$$

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30 Oct

只有两个四阶群和六阶群

我们上近世代数课的时候,老师谈到在同构意义之下只有两个不同的四阶群,六阶群也是只有两个,还说到这是代数的研究生入学考试题目。说到这样了,我就饶有兴致地研究了一下,发现只有两个互不同构的四阶群这几乎是显然的,感觉这题用来做研究生考试题太水了吧?接着分析了一下六阶的情况,发现复杂了不少(元素增加)。而今天在实变函数课的时候,想到了一个简化的技巧,遂也证明了只有两个互不同构的六阶群。把结果和研究过程贴在这里,与大家分享。

两个四阶群

不管是四阶群还是六阶群,它们都是有限群。有限群的一个特点就是,可以把它们的乘法表写出来(只要不怕麻烦~~)。既然要研究四阶群的数目,我们只需要列出四阶群的乘法表就行了。设四阶群为$G_4=\{e, a, b, c\}$,其中$e$是单位元,根据这些信息,我们至少可以写出乘法表的一部分:
$$\begin{array}{c|cccc}
\cdot & e & a & b & c \\
\hline
e & e &a &b &c \\
a & a & & & \\
b & b & & & \\
c & c & & & \end{array}$$

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12 Nov

特殊的通项公式:二次非线性递推

特殊的通项公式

对数学或编程感兴趣的读者,相信都已经很熟悉斐波那契数列了

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...

它是由
$$a_{n+2}=a_{n+1}+a_n,\quad a_0=0,a_1=1$$
递推所得。读者或许已经见过它的通项公式
$$a_{n}=\frac{\sqrt{5}}{5} \cdot \left[\left(\frac{1 + \sqrt{5}}{2}\right)^{n} - \left(\frac{1 - \sqrt{5}}{2}\right)^{n}\right]$$
这里假设我们没有如此高的智商可以求出这个复杂的表达式出来,但是我们通过研究数列发现,这个数列越来越大时,相邻两项趋于一个常数,这个常数也就是(假设我们只发现了后面的数值,并没有前面的根式)
$$\beta=\frac{1 + \sqrt{5}}{2}=1.61803398\dots$$

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17 Nov

[转载] 做数学一定要是天才吗?

(译自 陶哲轩 博客, 译者 liuxiaochuang)
(英文原文:Does one have to be a genius to do maths?)

这个问题的回答是一个大写的:不!为了达到对数学有一个良好的,有意义的贡献的目的,人们必须要刻苦努力;学好自己的领域,掌握一些其他领域的知识和工具;多问问题;多与其他数学工作者交流;要对数学有个宏观的把握。当然,一定水平的才智,耐心的要求,以及心智上的成熟性是必须的。但是,数学工作者绝不需要什么神奇的“天才”的基因,什么天生的洞察能力;不需要什么超自然的能力使自己总有灵感去出人意料的解决难题。

大众对数学家的形象有一个错误的认识:这些人似乎都使孤单离群的(甚至有一点疯癫)天才。他们不去关注其他同行的工作,不按常规的方式思考。他们总是能够获得无法解释的灵感(或者经过痛苦的挣扎之后突然获得),然后在所有的专家都一筹莫展的时候,在某个重大的问题上取得了突破的进展。这样浪漫的形象真够吸引人的,可是至少在现代数学学科中,这样的人或事是基本没有的。在数学中,我们的确有很多惊人的结论,深刻的定理,但是那都是经过几年,几十年,甚至几个世纪的积累,在很多优秀的或者伟大的数学家的努力之下一点一点得到的。每次从一个层次到另一个层次的理解加深的确都很不平凡,有些甚至是非常的出人意料。但尽管如此,这些成就也无不例外的建立在前人工作的基础之上,并不是全新的。(例如, Wiles 解决费马最后定理的工作,或者Perelman 解决庞加莱猜想的工作。)

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24 Nov

力的无穷分解与格林函数法

我小时候一直有个疑问:

直升机上的螺旋桨能不能用来挡雨?

一般的螺旋桨是若干个“条状”物通过旋转对称而形成的,也就是说,它并非一个面,按常理来说,它是没办法用来挡雨的。但是,如果在高速旋转的情况下,甚至假设旋转速度可以任意大,那么我们任意时刻都没有办法穿过它了,这种情况下,它似乎与一个实在的面无异?

力的无穷分解

力的离散化

力的离散化

当然,以上只是笔者小时候的一个“异想天开”的念头,读者不必较真。不过,这个疑问跟本文有什么联系呢?我们在研究振动问题之时,通常会遇到在变力的作用下的受迫振动问题,已知变力是时间的函数,比如$f(t)$,然而,虽然知道$f(t)$的具体形式,但是由于$f$的非线性性,加上外力之后的运动,不一定容易求解。然而,如果可以将一个变化的力分段为无数个无穷小时间内的恒力(冲力),那么我们就可以分段讨论我们要研究的运动,而通常来说,恒力的问题会比变力容易。将一个变力离散化,然后再取极限,那么是不是跟原来在变力下的运动是一样的呢?这跟文章开头的疑问有着类似的思想——离线的极限,跟连续本身,是不是等价的?

而让人惊喜的是,在通常的物理系统中,将力分段为无数个小区间内的恒力的做法,能够导致正确的答案,而且,这恰好是线性常微分方程的格林函数法。下面我们来分析这一做法。

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8 Dec

伽马函数的傅里叶变换之路

伽马函数
$$\Gamma(x)=\int_0^{+\infty}t^{x-1}e^{-t}dt$$
作为阶乘的推广,会让很多初学者感到困惑,对于笔者来说也不例外。一个最自然的问题就是:这般复杂的推广公式是如何得到的?

在cos.name的文章《神奇的伽马函数》中,有比较详细地对伽马函数的历史介绍,笔者细读之后也获益匪浅。但美中不足的是,笔者还是没能从中找到引出伽马函数的一种“自然”的办法。所谓“自然”,并不是说最简单的,而是根据一些基本的性质和定义,直接把伽马函数的表达式反解出来。它的过程和运算也许并不简单,但是思想应当是直接而简洁的。当然,我们不能苛求历史上伽马函数以这种方式诞生,但是作为事后探索是有益的,有助于我们了解伽马函数的特性。于是笔者尝试了以下途径,得到了一些结果,可是也得到了一些困惑。

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15 Dec

两生物种群竞争模型:LaTeX+Python

写在前面:本文是笔者数学建模课的作业,探讨了两生物种群竞争的常微分方程组模型的解的性质,展示了微分方程定性理论的基本思想。当然,本文最重要的目的,是展示LaTeX与Python的完美结合。(本文的图均由Python的Matplotlib模块生成;而文档则采用LaTeX编辑。)

问题提出

研究在同一个自然环境中生存的两个种群之间的竞争关系。假设两个种群独自在这个自然环境中生存时数量演变都服从Logistic规律,又假设当它们相互竞争时都会减慢对方数量的增长,增长速度的减小都与它们数量的乘积成正比。按照这样的假设建立的常微分方程模型为
$$\begin{equation}\label{eq:jingzhengfangcheng}\left\{\begin{aligned}\frac{dx_1}{dt}=r_1 x_1\left(1-\frac{x_1}{N_1}\right)-a_1 x_1 x_2 \\
\frac{dx_2}{dt}=r_2 x_2\left(1-\frac{x_2}{N_2}\right)-a_2 x_1 x_2\end{aligned}\right.\end{equation}$$
本文分别通过定量和定性两个角度来分析该方程的性质。

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18 Dec

迟到一年的建模:再探碎纸复原

前言:一年前国赛的时候,很初级地做了一下B题,做完之后还写了个《碎纸复原:一个人的数学建模》。当时就是对题目很有兴趣,然后通过一天的学习,基本完成了附件一二的代码,对附件三也只是有个概念。而今年我们上的数学建模课,老师把这道题作为大作业让我们做,于是我便再拾起了一年前的那份激情,继续那未完成的一个人的数学建模...

与去年不同的是,这次将所有代码用Python实现了,更简洁,更清晰,甚至可能更高效~~以下是论文全文。

研究背景

2011年10月29日,美国国防部高级研究计划局(DARPA)宣布了一场碎纸复原挑战赛(Shredder Challenge),旨在寻找到高效有效的算法,对碎纸机处理后的碎纸屑进行复原。[1]该竞赛吸引了全美9000支参赛队伍参与角逐,经过一个多月的时间,有一支队伍成功完成了官方的题目。

近年来,碎纸复原技术日益受到重视,它显示了在碎片中“还原真相”的可能性,表明我们可以从一些破碎的片段中“解密”出原始信息来。另一方面,该技术也和照片处理领域中的“全景图拼接技术”有一定联系,该技术是指通过若干张不同侧面的照片,合成一张完整的全景图。因此,分析研究碎纸复原技术,有着重要的意义。

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