科学空间|Scientific Spaces

在上一篇文章《抛物线内的一根定长弦》中，我们解决了抛物线内的定长弦中点轨迹问题，那还算是一个比较简单的问题。虽然同是圆锥曲线，但把同样的问题延伸到椭圆上，却不是那么简单了。因为椭圆的轨迹方程的x,y坐标通过平方相互“纠缠”在一起，不像抛物线方程那样可以容易分离开来（指的是分离成$y=f(x)$的形式）。BoJone尝试了若干种方法，还是难以把它的轨迹求出来。最后通过“化圆法”，终得轨迹方程。

椭圆内的定长弦1

所谓化圆法，就是将椭圆通过拉伸变成一个圆，利用圆的性质来解决一些问题。众所周知，相比椭圆，圆具有相当多的简单性。这是我高考前研究各种各样的高考圆锥曲线题时，所总结出来的一种方法。有时候，把椭圆拉伸为圆后，结论就相当显然了；同时，圆作为一个特殊的椭圆，椭圆的一般结论，放在圆上自然也是成立的。所以要研究椭圆问题，不妨先研究它的特例——圆问题；另一方面，利用圆的对称性等等，也可以大幅度地减少计算量，所以BoJone很喜欢这个方法。更想不到的是，它居然在求本文的轨迹时派上用场了。

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在上一篇文章中，我们已经得到了电偶极子的等势面和电场线方程，这应该可以让我们对电偶极子的力场情况有个大致的了解了。当然，我们还是希望能够求出在这样的一个受力情况下，一个带电粒子是如何运动的。简单起见，在下面的探讨中，我们假定带电粒子的质量和电荷量均为1，至于电荷的正负，可以通过改变在$U=-\frac{k \cos\theta}{r^2}$中的k值的正负来控制。我们使用的工具依旧是理论力学中的欧拉-拉格朗日方程。

也许不少读者始终对公式感到头疼，更不用说是博大精深的理论力学了。但是请相信我，如果你花一点点心思去弄懂用变分法研究力学（或其他物理系统，但我目前只会用于力学）的基本思路和步骤，那么对你的物理研究是大有裨益的。因为在我眼中，学习了一丁点的理论力学知识后，我看到的只有物理的简洁与和谐。有兴趣的朋友可以看看我的那几篇《自然极值》等相关文章。

首先写出动能的表达式：$T=\frac{1}{2} (\dot{r}^2+r^2 \dot{\theta}^2)$

还有势能：$U=-\frac{k \cos\theta}{r^2}$

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一年一度的七月初七又来了。
民间有俗语说：“今日人间七月七，天上牛郎会织女。”
在我心中，这是一个很美的节日，它承载了中华传统文化，蕴含了爱情这一美好的追求。每一年我对它的感觉不不一样。
我很喜欢一首诗：

银烛秋光冷画屏，
轻罗小扇扑流萤。
天街夜色凉如水，
卧看牵牛织女星。

也许有点凄凉，但我感觉很美，那是多么浪漫的情景！我相信许多东西可以地久天长，我也相信“只羡鸳鸯不羡仙”的真实存在，尽管很多东西我还没有亲身经历过。

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在本系列的第五篇文章中，BoJone导出了一些看似不合理的公式，而且并没有说明它的应用和来源。其实，这些都是我在研究以下积分的时候总结出来的：

$$\int_{-\infty}^{+\infty} \frac{\cos x}{a^2+x^2}dx$$

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牛顿法是求方程近似根的一个相当有用而且快捷的方法，我们最近科学计算软件课程（Matlab）的一个作业就是编写求方程近似解的程序，其中涉及到牛顿法。我们要实现的目标是，用户输入一道方程，脚本就自动求出根来。这看起来是一个挺简单的循环迭代程序，但是由于Matlab本身的特殊性，却产生了不少困难。

Matlab是为了数值计算（尤其是矩阵运算）而生的，因此它并不擅长处理符号计算。这就给我们编程带来了困难。在网上随便一搜，就可以发现，网上的Matlab牛顿法程序都是要求用户同时输入方程及其导函数，这显然是不方便的，因为Matlab本身就具备了求导功能。下面我们来分析一下困难在哪里。

我们要实现的最基本功能是定义一个函数，然后可以根据该函数求具体的函数值，并且自动求该函数的导数，接着求导数值。这些看起来很基本的功能在Matlab中却很难调和，因为Matlab的“函数”定义很广，一个具有特定功能的M文件叫“函数”，一个运算式$f(x)$也可能是一个函数，显然后者是可以求导的，前者却不行，所以Matlab一刀砍——不能对函数求导！！

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传说费曼讲课很精彩，但他是上个世纪的人，所以也就没有多少视频保留下来。但是网上还是存有一些，有兴趣的读者可以收藏。

费曼讲座——光、电子、路径积分（无字幕）
http://v.youku.com/v_show/id_XNjAyMzU4ODg=.html

http://v.youku.com/v_show/id_XNjAyMzQ4NzI=.html

http://v.youku.com/v_show/id_XNTQzMTEyNTA4.html

http://v.youku.com/v_show/id_XNjAyMzQ4MzI=.html

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愿大家“马上”事事如意！
愿大家的人生永远马到功成~
愿大家在科学道路上马力十足^_^

送大家“马头星云”，祝大家“马年幸运”！

影像提供与版权: Marco Burali, Tiziano Capecchi, Marco Mancini (Osservatorio MTM)

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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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