11 Jan

几何的数与数的几何:超复数的浅探究

这也是我的期末论文之一...全文共17页,包括了四元数的构造方法,初等应用等。附录包括行列式与体积、三维旋转的描述等。使用LaTex进行写作(LaTex会让你爱上数学写作的)

几何的数与数的几何
――超复数的浅探究

摘要
今天,不论是数学还是物理的高维问题,都采用向量分析为基本工具,数学物理中难觅四元数的影子。然而在历史上,四元数的发展有着重要的意义。四元数(Quaternion)运算实际上是向量分析的“鼻祖”,向量点积和叉积的概念也首先出现在四元数的运算中,四元数的诞生还标记着非交换代数的开端。即使是现在,四元数还是计算机描述三维空间旋转问题最简单的工具。另外,作为复数的推广,四元数还为某些复数问题的一般化提供了思路。

本文把矩阵与几何适当地结合起来,利用矩阵行列式$\det (AB) =(\det A)(\det B)$这一性质得出了四元数以及更高维的超复数的生成规律,并讨论了它的一些性质以及它在描述旋转方面的应用。部分证明细节和不完善的思想放到了附录之中。

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26 Dec

高维空间的叉积及其几何意义

向量之间的运算有点积和叉积(Cross Product,向量积、外积),其中点积是比较简单的,而且很容易推广到高维;但是叉积不同,一般来说它只不过是三维空间中的东西。叉积的难以推广在于它的多重含义性,如果将向量及其叉积放到张量里边来看(这属于微分形式的内容),那么三维以上的向量叉积是不存在的;但是如果只是把叉积看成是“由两个向量生成第三个与其正交的向量”的工具的话,那么叉积也是可以高维推广的,而且推广的技巧非常巧妙,与三维空间的叉积也非常相似。

回顾三维空间
为了推广三维空间的叉积,首先回顾三维空间的叉积来源是有益的。叉积起源于四元数乘法,但是从目的性来讲,我们希望构造一个向量$\boldsymbol{w}=(w_1,w_2,w_3)$,使得它与已知的两个不共线的向量$\boldsymbol{u}=(u_1,u_2,u_3),\boldsymbol{v}=(v_1,v_2,v_3)$垂直(正交)。从普适性的角度来讲,我们还希望构造出来的向量没有任何“奇点”,为此,我们只用乘法构造。至于叉积的几何意义,则是后话,毕竟,先达到基本的目的再说。

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26 Dec

体积与阿达马不等式

阿达马不等式
设有$n$阶实矩阵$\boldsymbol{A}=(a_{ij})_{n\times n}$,那么它的行列式满足阿达马(Hadamard)不等式
$$\begin{equation}
\left(\det \boldsymbol{A}\right)^2 \leq \prod\limits_{i=1}^{n}\left(a_{1i}^2+a_{2i}^2+\dots+a_{ni}^2\right)
\end{equation}$$

这是阿达马在1893年首先发表的。根据体积就是行列式的说法,上述不等式具有相当明显的几何意义。当$n=2$时,它就是说平行四边形的面积不大于两边长的乘积;当$n=3$时,它就是说平行六面体的体积不大于三条棱长的乘积;高维可以类比。这些结论在几何中几乎都是“显然成立”的东西。因此很难理解为什么这个不等式在1893年才被发现。当然,代数不会接受如此笼统的说法,它需要严格的证明。

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25 Dec

《新理解矩阵5》:体积=行列式

在文章《新理解矩阵3》:行列式的点滴中,笔者首次谈及到了行列式的几何意义,它代表了n维的“平行多面体”的“体积”。然而,这篇文章写于我初学矩阵之时,有些论述并不严谨,甚至有些错误。最近笔者在写期末论文的时候,研究了超复数的相关内容,而行列式的几何意义在我的超复数研究中具有重要作用,因此把行列式的几何意义重新研究了一翻,修正了部分错误,故发此文,与大家分享。

一个$n$阶矩阵$A$可以看成是$n$个$n$维列向量$\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,...,\boldsymbol{x}_n$的集合
$$A=(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\dots,\boldsymbol{x}_n)$$
从代数的角度来看,这构成了一个矩阵;从几何的角度来看,这$n$个向量可以建立一个平行$n$维体。比如:平行四边形就是“平行二维体”,平行六面体就是“平行三维体”,高阶的只需要相应类比,不需要真正想象出高维空间的立体是什么样。

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7 Jan

角的疑惑——为什么使用弧度?

也许当我们从小学数学进入中学数学的过程中,让我们最郁闷的事情就是课本上把用的好好的角度制改为弧度制了,那个好好的360°的周角无端端变成了一个无理数$2\pi$,为此还多了一堆转换公式,那时这可把我折腾了好一阵子。为什么一个完美的360°不用,反而转向一个无理数$2\pi$?这里边涉及到了相当多的原因,在这些原因中,重新体现了数学体系的一致与简约。当然,文章里的观点只是我自己的看法,仅供大家参考。

弧度制:简约的要求

如果读者已经学过了极限理论,那么我就可以直接说,引入弧度制,是为了在这样的一种角的度量体制下,满足:
$$\lim_{x\to 0} \frac{\sin x}{x}=1$$

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31 Oct

《新理解矩阵2》:矩阵是什么?

上一篇文章中我从纯代数运算的角度来讲述了我对矩阵的一个理解,可以看到,我们赋予了矩阵相应的运算法则,它就在代数、分析等领域显示出了巨大作用。但是纯粹的代数是不足够的,要想更加完美,最好是找到相应的几何对象能够与之对应,只有这样,我们才能够直观地理解它,以达到得心应手的效果。

几何理解

我假设读者已经看过孟岩的《理解矩阵》三篇文章,所以更多的细节我就不重复了。我们知道,矩阵A

$$\begin{aligned}[a_{11},a_{12}] \\ [a_{21},a_{22}]\end{aligned}$$

事实上由两个向量$[a_{11},a_{21}]^T$和$[a_{12},a_{22}]^T$(这里的向量都是列向量)组成,它描述了一个平面(仿射)坐标系。换句话说,这两个向量其实是这个坐标系的两个基,而运算$y=Ax$则是告诉我们,在$A$这个坐标系下的x向量,在$I$坐标系下是怎样的。这里的$I$坐标系就是我们最常用的直角坐标系,也就是说,任何向量(包括矩阵里边的向量),只要它前面没有矩阵作用于它,那么它都是在直角坐标系下度量出来的。

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3 Jul

求多边形外角和的绝妙方法!

如图是一个三角形,要求三角形的外角和。外角和定义为“多边形每一个内角的补角之和”,比如这里的∠DAC+∠FCB+∠EBA。当然,这里一般指的是凸多边形。

三角形的外角和 (1)

三角形的外角和 (1)

显然,这并不是一个什么大难题,答案是360度,方法有很多,直接用内角和公式计算、想象成旋转一周甚至你亲自去测量一下都行。但我觉得最妙的方法无疑是下面的方法。

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12 Feb

2012北约自主招生数学

其中前六题是选择题,具体情况记不起来了,其实也是挺简单的。不过有兴趣的朋友可以在本文的PDF附件查阅到试题(来自“空念远兮”数学网站)。

对了这个PDF文件的参考答案之后,BoJone发现我的选择题全对。而后三道大题我只做了最后两道,解法也和PDF中的不大一样,在此写出来与大家讨论。

1、求证:内角相等的圆内接五边形是正五边形。

这道题是我在最后十五分钟做出来的。一开始想到很多复杂的定理方法,后来发现它可以很简单证明。

如图是一个满足题目条件的五边形。

五边形

五边形

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