伽马函数的傅里叶变换之路
By 苏剑林 | 2014-12-08 | 68631位读者 | 引用伽马函数
$$\Gamma(x)=\int_0^{+\infty}t^{x-1}e^{-t}dt$$
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。
两生物种群竞争模型:LaTeX+Python
By 苏剑林 | 2014-12-15 | 59564位读者 | 引用写在前面: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。
迟到一年的建模:再探碎纸复原
By 苏剑林 | 2014-12-18 | 83261位读者 | 引用前言: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。
鬼斧神工:求n维球的体积
By 苏剑林 | 2014-12-23 | 111297位读者 | 引用今天早上同学问了我有关伽马函数和$n$维空间的球体积之间的关系,我记得我以前想要研究,但是并没有落实。既然她提问了,那么就完成这未完成的计划吧。
标准思路
简单来说,$n$维球体积就是如下$n$重积分
$$V_n(r)=\int_{x_1^2+x_2^2+\dots+x_n^2\leq r^2}dx_1 dx_2\dots dx_n$$
用更加几何的思路,我们通过一组平行面($n-1$维的平行面)分割,使得$n$维球分解为一系列近似小柱体,因此,可以得到递推公式
$$V_n (r)=\int_{-r}^r V_{n-1} \left(\sqrt{r^2-t^2}\right)dt$$
设$t=r\sin\theta_1$,就有
$$V_n (r)=r\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}} V_{n-1} \left(r\cos\theta_1\right)\cos\theta_1 d\theta_1$$
ODE的坐标变换
熟悉理论力学的读者应该能够领略到变分法在变换坐标系中的作用。比如,如果要将下面的平面二体问题方程
$$\left\{\begin{aligned}\frac{d^2 x}{dt^t}=\frac{-\mu x}{(x^2+y^2)^{3/2}}\\
\frac{d^2 y}{dt^t}=\frac{-\mu y}{(x^2+y^2)^{3/2}}\end{aligned}\right.\tag{1}$$
变换到极坐标系下,如果直接代入计算,将会是一道十分繁琐的计算题。但是,我们知道,上述方程只不过是作用量
$$S=\int \left[\frac{1}{2}\left(\dot{x}^2+\dot{y}^2\right)+\frac{\mu}{\sqrt{x^2+y^2}}\right]dt\tag{2}$$
变分之后的拉格朗日方程,那么我们就可以直接对作用量进行坐标变换。而由于作用量一般只涉及到了一阶导数,因此作用量的变换一般来说比较简单。比如,很容易写出,$(2)$在极坐标下的形式为
$$S=\int \left[\frac{1}{2}\left(\dot{r}^2+r^2\dot{\theta}^2\right)+\frac{\mu}{r}\right]dt\tag{3}$$
对$(3)$进行变分,得到的拉格朗日方程为
$$\left\{\begin{aligned}&\ddot{r}=r\dot{\theta}^2-\frac{\mu}{r^2}\\
&\frac{d}{dt}\left(r^2\dot{\theta}\right)=0\end{aligned}\right.\tag{4}$$
就这样完成了坐标系的变换。如果想直接代入$(1)$暴力计算,那么请参考《方程与宇宙》:二体问题的来来去去(一)
勒贝格(Lebesgue)控制收敛定理
By 苏剑林 | 2015-01-16 | 85432位读者 | 引用实变函数中有一个勒贝格控制收敛定理,一般认为它是判断积分和取极限可交换的很好用的方法。勒贝格控制收敛定理是说,如果定义在集合$E$上的函数列$\left\{f_n(x)\right\}$满足$|f_n(x)|\leq F(x)$,而$F(x)$在$E$上可积,那么积分和取极限就可以交换,即
$$\lim_{n\to\infty}\left(\int_E f_n (x)dx\right)=\int_E \left(\lim_{n\to\infty}f_n (x)\right)dx$$
本文不打算谈该定理的证明,只是谈谈该定理的应用相关的话题。首先,请有兴趣的读者,做做以下题目:
$$\lim_{n\to\infty}\left(\int_0^1 \frac{n^2 x}{1+n^4 x^4}dx\right)$$
有限素域上的乘法群是循环群
By 苏剑林 | 2015-01-20 | 82244位读者 | 引用对于任意的素数$p$,集合$\mathbb{Z}_p=\{0,1,2,\dots,p-1\}$在模$p$的加法和乘法之下,构成一个域,这是学过抽象代数或者初等数论的读者都会知道的一个事实。其中,根据域的定义,$\mathbb{Z}_p$首先要在模$p$的加法下成为一个交换群,而且由于$\mathbb{Z}_p$的特殊性,它还是一个循环群,这也是比较平凡的事实。但是,考虑乘法呢?
首先,$0$是没有逆元的,我们考虑乘法,是在$\mathbb{Z}^\cdot _p=\mathbb{Z}_p \verb|\| \{0\}=\{1,2,\dots,p-1\}$上考虑的。如果我说,$\mathbb{Z}^\cdot _p$在模$p$之下的乘法也作成一个循环群,这结论就不是很平凡的了!然而这确实是事实,对于所有的素数$p$均成立。而有了这事实,数论中的一些结论就会相当显然了,比如当$d\mid (p-1)$时,$\mathbb{Z}_p$中的$d$次剩余就只有$\frac{p-1}{d}$个了,这是循环群的基本结论。
在《数学天书中的证明》一书中,有该结论的一个证明,但这个证明是存在性的,而我在另外一本书上也看到过类似的存在性证明,也就是说,似乎流行的证明都是存在性的,它告诉我们$\mathbb{Z}^\cdot _p$是一个循环群,但是没告诉我们怎么找到它的生成元。而事实上,高斯在他的《算术探索》中就给出了一个构造性的证明。(在数论中,本文的结论是“原根”那一章的基本知识。)下面笔者正是要重复高斯的证明,供读者参考。
高斯型积分的微扰展开(一)
By 苏剑林 | 2015-02-14 | 33645位读者 | 引用前段时间在研究费曼的路径积分理论,看到路径积分的微扰方法,也就是通过小参数展开的方式逐步逼近传播子。这样的技巧具有非常清晰的物理意义,有兴趣了解路径积分以及量子力学的读者,请去阅读费曼的《量子力学与路径积分》。然而从数学角度看来,这种逼近的技巧实际上非常粗糙,收敛范围和速度难以得到保证。事实上,数学上发展了各种各样的摄动技巧,来应对不同情况的微扰。下面我们研究积分
$$\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-ax^2-\varepsilon x^4} dx\tag{1}$$
或者更一般地
$$\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-ax^2-\varepsilon V(x)} dx\tag{2}$$
路径积分的级数展开比它稍微复杂一些,但是仍然是类似的形式。
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