USNEWS把曲阜师范的数学排在中国第一,你怎么看?

 

 

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美国有多个机构对大学进行排名,其中最有影响力的就是由《美国新闻和世界报导》在每年下半年公布排名,也就是常说的每年的USNEWS排名。近日,USNEWS公布了2021全球最佳大学排名已经公布。该排名还针对数学学科有分类排名,这也是我们哆嗒数学网小编最关心的。
 

从全球的数学排名来看,排名第一是法国高校索邦大学。美国的麻省理工大学和美国的斯坦福大学分列二、三名。第四到第十名分别是:普林斯顿大学(美国)、剑桥大学(英国)、巴黎大学(法国)、加州大学伯克利分校(美国)、牛津大学(英国)、哈佛大学(美国)、苏黎世联邦理工学院(瑞士)。

 


亚洲方面,占据这个区域前10名的有7所中国高校。第一名是中国内地的曲阜师范大学,该学校也高居全球数学排名第19名。同样来自中国内地的北京大学和山东科技大学分列二、三名。第四到第十名分别是:复旦大学(中国内地)、新加坡国立大学(新加坡)、上海交通大学(中国内地)、伊斯兰自由大学(伊朗)、清华大学(中国内地)、东京大学(日本)、香港中文大学(中国香港).
 

 
而中国榜单方面,共有45所内地高校、6所香港高校、2所台湾高校进入榜单。前三名是曲阜师范大学、北京大学、山东科技大学。由于多学校并列,所以有X所学校在前十,第四到第十名分别是:复旦大学、上海交通大学、清华大学、香港中文大学、台湾中国医药大学(并列第8)、中国科技大学(并列第8)、北京师范大学(并列第10)、南开大学(并列第10)。

 

以下奉上全部中国高校排名列表

 

 

 

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来来来,做一个黎曼重排定理的实验吧!

 

作者:辻顺平 ,日本趣味数学普及工作者。

翻译,mathyrl,哆嗒数学网翻译组成员。

 

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今天的主题是黎曼重排定理。定理断言,“条件收敛的实数项级数通过重排可以收敛到任意实数”。我们接下来将要对此详细说明,暂时看不懂这个定理的人也请放心。

 

无穷级数绝对收敛是指,级数各项取绝对值也收敛。

 

就像“绝对收敛”这个名称的字面意思那样。

 

相对地,条件收敛是指无穷级数收敛但不是绝对收敛。

 

比如,平方数的倒数之和是绝对收敛。

自然数的倒数的交错级数是条件收敛。

也许会有人提出疑问“为什么要关心绝对收敛和条件收敛呢?”,这是有原因的。

绝对收敛级数,不论哪种求和顺序都收敛到同一个值。总之,不需要关心求和顺序。

另一方面,对于条件收敛级数,收敛的值随着求和顺序而改变。条件收敛也太顽皮了呢。

例如,式(2)的级数收敛到log2,我们改变求和顺序如下:


求和收敛到  3log2/2。(计算过程请自行确认即可)

更有趣的是,根据本文开头提到的黎曼重排定理,对于条件收敛级数,通过改变求和顺序,可以使级数收敛到任意实数。

 

不管怎么说,“任意的实数”给人很不显然的感觉呢。

定理的完整内容和证明,参见网上的其他。

总之定理是可以证明的。在这里没有详细证明,会让人迷迷糊糊摸不着头脑,感觉好像很难的样子。

想要好好的理解定理,试着去看前面提到的证明,是可以比预想中更清晰地理解的。而且,如果仔细地阅读证明,就会注意到证明之中包含了让级数收敛到任意实数的方法。

不管怎么说,我们能让级数收敛到喜欢的实数值,这应该是很有趣的!

前面的引子说了这么长,今天的文章要介绍的是让条件收敛级数收敛到期望实数的步骤。

让级数收敛到期望实数的步骤
(需要准备的东西)

1、 条件收敛级数(1个):

这里的a_n全部为实数
2、 想要收敛到的实数(你喜欢的数都可以):r


(步骤)


①将原级数数列分为“正项组成的数列”和“负项组成的数列”。
※由于假定原级数为条件收敛,因此我们知道划分出来的两个级数都发散。


②只使用“正项组成的数列”的项求和,使得部分和恰好大于要收敛到的实数。
※因为正项组成的级数是发散级数,对于任意实数,存在有限部分和大于这个实数。


③只使用“负项组成的数列”的项求和,使得部分和恰好小于要收敛到的实数。


④使用“正项组成的数列”余下的项求和,使得部分和再一次恰好大于要收敛到的实数。


⑤使用“负项组成的数列”余下的项求和,使得部分和再一次恰好小于要收敛到的实数。


⑥接下来重复步骤④和⑤

仅此而已。

通过以上步骤,级数确实收敛到指定的实数。(详细证明请参照相关资料)

让交错级数收敛到期望的实数


接下来我们试着具体实行上面的步骤。


实验对象当然是交错级数了:

作为具体的例子,我们试着改变求和顺序使级数收敛到r=2。


①把级数数列划分为“正项组成的数列”

和“负项组成的数列”


②使用“正项组成的数列”的项求和,使得部分和恰好大于r=2。实际上计算到1/15,部分和大于2:

③使用“负项组成的数列”的项求和,使得部分和恰好小于2。实际上只加上-1/2,部分和就小于2:

④使用“正项组成的数列”余下的项求和,使得部分和再次恰好大于2:

⑤使用“负项组成的数列”余下的项求和,使得部分和再次恰好小于r=2:


⑥接下来重复④和⑤,于是就得到收敛于r=2的级数:


有趣吧!


收敛的情形用图像表示如下:


(改变求和顺序的交错级数收敛到2。)

同样,改变求和顺序而收敛到圆周率π的交错级数如下所示:

(改变求和顺序的交错级数收敛到3.14159…)

看起来的确是收敛到3.14159…呢!


理论上,不管是1.41421356…也好,5000万亿也好,级数能收敛到你喜欢的实数值。


用于验证的python代码如下所示。有兴趣的话请试着把玩一下。


r = 3.14159265 # 在这里输入收敛到的实数值
#r = 2 # 在这里输入收敛到的实数值


def a_pos(n_pos):
    return 1/(2*n_pos+1)

def a_neg(n_neg):
    return -1/(2*n_neg+2)


n_pos = 0
n_neg = 0
sum = 0

pos_neg_flag = 1   # 1: pos, -1: neg

for i in range(5):
    print("(ans) ".format(2*n_pos+1), end='')
    if pos_neg_flag > 0:
        while sum < r:
            sum += a_pos(n_pos)
            #print(sum)
            print("+ 1/{}".format(2*n_pos+1), end='')
            n_pos += 1
    else:
        while sum > r:
            sum += a_neg(n_neg)
            #print(sum)
            print("- 1/{}".format(2*n_neg+2), end='')
            n_neg += 1
    print(" =",sum)
pos_neg_flag *= -1   # pos, neg改变符号 

运行代码后是这样子的:
(ans) + 1/1+ 1/3+ 1/5+ 1/7+ 1/9+ 1/11+ 1/13+ 1/15+ 1/17+ 1/19+ 1/21+ 1/23+ 1/25+ 1/27+ 1/29+ 1/31+ 1/33+ 1/35+ 1/37+ 1/39+ 1/41+ 1/43+ 1/45+ 1/47+ 1/49+ 1/51+ 1/53+ 1/55+ 1/57+ 1/59+ 1/61+ 1/63+ 1/65+ 1/67+ 1/69+ 1/71+ 1/73+ 1/75+ 1/77+ 1/79+ 1/81+ 1/83+ 1/85+ 1/87+ 1/89+ 1/91+ 1/93+ 1/95+ 1/97+ 1/99+ 1/101+ 1/103+ 1/105+ 1/107+ 1/109+ 1/111+ 1/113+ 1/115+ 1/117+ 1/119+ 1/121+ 1/123+ 1/125+ 1/127+ 1/129+ 1/131+ 1/133+ 1/135+ 1/137+ 1/139+ 1/141+ 1/143+ 1/145+ 1/147+ 1/149+ 1/151 = 3.147125289923645


(ans) - 1/2 = 2.647125289923645


(ans) + 1/153+ 1/155+ 1/157+ 1/159+ 1/161+ 1/163+ 1/165+ 1/167+ 1/169+ 1/171+ 1/173+ 1/175+ 1/177+ 1/179+ 1/181+ 1/183+ 1/185+ 1/187+ 1/189+ 1/191+ 1/193+ 1/195+ 1/197+ 1/199+ 1/201+ 1/203+ 1/205+ 1/207+ 1/209+ 1/211+ 1/213+ 1/215+ 1/217+ 1/219+ 1/221+ 1/223+ 1/225+ 1/227+ 1/229+ 1/231+ 1/233+ 1/235+ 1/237+ 1/239+ 1/241+ 1/243+ 1/245+ 1/247+ 1/249+ 1/251+ 1/253+ 1/255+ 1/257+ 1/259+ 1/261+ 1/263+ 1/265+ 1/267+ 1/269+ 1/271+ 1/273+ 1/275+ 1/277+ 1/279+ 1/281+ 1/283+ 1/285+ 1/287+ 1/289+ 1/291+ 1/293+ 1/295+ 1/297+ 1/299+ 1/301+ 1/303+ 1/305+ 1/307+ 1/309+ 1/311+ 1/313+ 1/315+ 1/317+ 1/319+ 1/321+ 1/323+ 1/325+ 1/327+ 1/329+ 1/331+ 1/333+ 1/335+ 1/337+ 1/339+ 1/341+ 1/343+ 1/345+ 1/347+ 1/349+ 1/351+ 1/353+ 1/355+ 1/357+ 1/359+ 1/361+ 1/363+ 1/365+ 1/367+ 1/369+ 1/371+ 1/373+ 1/375+ 1/377+ 1/379+ 1/381+ 1/383+ 1/385+ 1/387+ 1/389+ 1/391+ 1/393+ 1/395+ 1/397+ 1/399+ 1/401+ 1/403+ 1/405+ 1/407+ 1/409 = 3.143260498314515


(ans) - 1/4 = 2.893260498314515


(ans) + 1/411+ 1/413+ 1/415+ 1/417+ 1/419+ 1/421+ 1/423+ 1/425+ 1/427+ 1/429+ 1/431+ 1/433+ 1/435+ 1/437+ 1/439+ 1/441+ 1/443+ 1/445+ 1/447+ 1/449+ 1/451+ 1/453+ 1/455+ 1/457+ 1/459+ 1/461+ 1/463+ 1/465+ 1/467+ 1/469+ 1/471+ 1/473+ 1/475+ 1/477+ 1/479+ 1/481+ 1/483+ 1/485+ 1/487+ 1/489+ 1/491+ 1/493+ 1/495+ 1/497+ 1/499+ 1/501+ 1/503+ 1/505+ 1/507+ 1/509+ 1/511+ 1/513+ 1/515+ 1/517+ 1/519+ 1/521+ 1/523+ 1/525+ 1/527+ 1/529+ 1/531+ 1/533+ 1/535+ 1/537+ 1/539+ 1/541+ 1/543+ 1/545+ 1/547+ 1/549+ 1/551+ 1/553+ 1/555+ 1/557+ 1/559+ 1/561+ 1/563+ 1/565+ 1/567+ 1/569+ 1/571+ 1/573+ 1/575+ 1/577+ 1/579+ 1/581+ 1/583+ 1/585+ 1/587+ 1/589+ 1/591+ 1/593+ 1/595+ 1/597+ 1/599+ 1/601+ 1/603+ 1/605+ 1/607+ 1/609+ 1/611+ 1/613+ 1/615+ 1/617+ 1/619+ 1/621+ 1/623+ 1/625+ 1/627+ 1/629+ 1/631+ 1/633+ 1/635+ 1/637+ 1/639+ 1/641+ 1/643+ 1/645+ 1/647+ 1/649+ 1/651+ 1/653+ 1/655+ 1/657+ 1/659+ 1/661+ 1/663+ 1/665+ 1/667+ 1/669+ 1/671+ 1/673 = 3.141796661628686

尽管证明看起来很抽象,如果具体地实行其中的步骤,证明就变得容易理解了。这次的情形就是这样一个真正的实例。

今天就先到这里吧。

 

 

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软科公布2020中国最好学科数学排名

 

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前身为上海交大的世界大学学术排名的“软科世界大学学术排名”10月15日公布了“2020中国最好学科排名”,包括96个一级学科,其中也包括了数学学科排名。

 

 

数学学科的排名对象是在该校保有数学学科学术型研究生学位授权点的所有高校。而排名公布的是数学学科排名前50%的高校,就是说如果不在榜单内意味着不在前50%。
 

软科中国最好学科排名的指标体系包括人才培养、科研项目、成果获奖、学术论文、高端人才五个指标类别,下设16个指标维度,共计50余项反映学科竞争力的客观量化指标。排名数据全部来自第三方数据源,如教育部、科技部、国家自然科学基金委员会、国际和国内文献数据库等。

 


有134所高校进入数学排名,和去年持平。北京大学依然是第一名,复旦大学和清华大学分列第二、三名。去年排名第二的山东大学,今年排名跌至第四。第五名到第十名分别是:中山大学、中国科学技术大学、浙江大学、西安交通大学大学、上海交通大学大学、东南大学。东南大学排名猛增8位,挤进前十。

以下哆嗒数学网的小编奉上全部排名:

 

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丘成桐的震怒?就为这一份竞赛成绩单?

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这回数学竞赛又上了热搜,这回不是大家关注的中小学数学竞赛,而是大学的丘成桐大学生数学竞赛,也就是俗称的丘赛。
 
这回网爆了一份截图,说著名数学家丘成桐愤怒了,原因是清华大学在今年这次(2020年)以他自己命名的数学竞赛中,惨败于北京大学。
 
本来这只是一个小圈子的数学竞赛,结果这份截图在知乎上发布后,浏览量瞬间破百万,出圈效应明显。在中国的互联网环境下,这样的话题能破百万,极其罕见。
 
鉴于这个出圈效应,可能很多吃瓜群众并不知道丘成桐以及丘赛,这里简单介绍一下。
 
丘成桐,当代最具影响力的数学家之一。1982年,他获得了数学领域的最高奖菲尔兹奖,是第一位荣获该奖的华裔人士。这个奖项的获得是他为世界上超一流数学家的最有力证明。2009年建立清华大学数学研究中心,次年在他本人的发起下,举办以他名字命名的丘成桐大学生数学竞赛。
 
 
丘成桐大学生数学竞赛,俗称丘赛,是一项面向中国大陆、香港及台湾地区高校在校大学生开展的数学竞赛。丘赛被认为是最接近学术研究级别的数学竞赛。丘成桐大学生数学竞赛2010年由丘成桐发起设立,比赛分设五个单项:几何与拓扑,代数、数论与组合,概率与统计,应用与计算数学,分析与偏微分方程。同时,该项比赛还设立团体赛,参赛者们可组队参加。
 
这回网传的图片如下,大致是说清华考的如此之差,被隔壁学校碾压,你们老师是怎么教的,如何向学校、政府交代?你们还想不想升职加薪了?
 
 
哆嗒数学网的小编查阅丘赛的官网后,发现在五个单项总决赛的入围名单中,北京大学45人次,清华大学17人次,复旦大学7人次,中国科学技术大学5人次,南京大学2人次,浙江大学1人次,上海交通大学1人次,山东大学1人次,浙江师范大学1人次。单从这个数据来看,来自清华北大参赛者占据四分之三以上。
 
 
我们没有能力验证这个截图的真假,但不过知乎的回答者们似乎并也没有人取质疑这件事情。他们纷纷对此事发表评论,我们哆嗒数学网的小编将部分观点总结后,罗列如下。
 
观点1:  这个丘赛,清华不是年年被北大碾压吗,今年为什么生气……
观点2:  就数学学科而言,北大一直比清华强很多啊……
观点3: 丘赛,清华还有主场之利……
观点4: 中科大今年有点差……
观点5:恭喜南大、浙大、上交、山大, 以及浙江师范大学……
 
附:2020年丘成桐大学生数学竞赛总决赛入围名单(个人)
 
几何与拓扑
1 陈起渊 清华大学
2 陈致远 北京大学
3 程柯豪 山东大学
4 段哲凡 清华大学
5 冯家睿 清华大学
6 蓝青 清华大学
7 李师铨 北京大学
8 欧阳铭晖 北京大学
9 彭淏 北京大学
10 申武杰 北京大学
11 王悦峰 北京大学
12 谢雨潇 清华大学
13 熊志尧 南京大学
14 杨泓暕 北京大学
15 周达明 北京大学
 
代数与数论
1 陈起渊 清华大学
2 陈致远 北京大学
3 郭若一 北京大学
4 何志强 中国科学技术大学
5 江元旸 北京大学
6 彭淏 北京大学
7 邱添 北京大学
8 谭健翔 北京大学
9 汤继尧 北京大学
10 田翊 北京大学
11 王泽宇 北京大学
12 肖宇 中国科学技术大学
13 杨向谦 北京大学
14 杨溢诚 复旦大学
15 于翔 清华大学
 
概率与统计
1 戴陈骁 清华大学
2 范辰健 复旦大学
3 郭宇城 复旦大学
4 胡行健 复旦大学
5 林立聪 北京大学
6 倪弘康 北京大学
7 欧阳铭晖 北京大学
8 申武杰 北京大学
9 杨笑东 中国科学技术大学
10 詹立宸 北京大学
11 张江昊 北京大学
12 邹广翼 中国科学技术大学
13 庄子杰 北京大学
 
 
应用数学与计算数学
1 陈奕行 北京大学
2 董明泽 北京大学
3 豆旭桉 北京大学
4 黄桢 北京大学
5 金则宇 北京大学
6 柯志发 南京大学
7 李羽航 北京大学
8 林挺 北京大学
9 刘水根 北京大学
10 刘劲 清华大学
11 王浩然 北京大学
12 许福临 清华大学
13 钟梓源 复旦大学
14 周颀 上海交通大学
 
 
分析与偏微分方程
1 豆旭桉 北京大学
2 冯天夏 清华大学
3 郭宇城 复旦大学
4 黄畅 清华大学
5 李羽航 北京大学
6 林挺 北京大学
7 林徐扬 浙江大学
8 秦珺辉 清华大学
9 王浩然 北京大学
10 谢雨潇 清华大学
11 苑之宇 北京大学
12 张一剑 浙江师范大学
13 赵子瑜 清华大学
14 郑伟豪 中国科学技术大学
15 周烁星 复旦大学
 
 
个人全能赛
1 陈起渊 清华大学
2 陈致远 北京大学
3 林挺 北京大学
4 欧阳铭晖 北京大学
5 彭淏 北京大学
6 秦珺辉 清华大学
7 申武杰 北京大学
8 王浩然 北京大学
 
 

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大家好,我是数学家!来抢诺贝尔奖了!

 

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2020年诺贝尔奖终于颁奖完毕,因为诺贝尔没有设立数学奖,我们哆嗒数学网的小编一般是不怎么关注这个奖项的。但今年有些不同,数学家彭罗斯获得了诺贝尔物理学奖而让小编的朋友圈热闹了好一阵子。


虽然没有设立数学奖,但数学作为一个人类学术的大学科,诺贝尔奖作为最受关注的学术奖项,似乎怎么也说过去。但你翻看历史,数学家在诺贝尔奖领域从来没有闲着——六个大奖项物理奖、化学奖、医学奖、文学奖、和平奖、经济学奖,每一个奖都闪现过数学家的身影。

 

1、 物理学奖


代表数学家1: 罗杰·彭罗斯  因“发现黑洞的形成是对广义相对论的有力预测”而获奖


在数学圈内的很多看来,彭罗斯首先是一个数学家,其次才是物理学家。而且彭罗斯的领域是数学和物理重合很高的数学物理方向。

彭罗斯三角、彭罗斯阶梯、彭罗斯平铺这些有趣又好玩的数学早就名声大振,活跃各种流行作品里。2020年,彭罗斯因“发现黑洞的形成是对广义相对论的有力预测”活动诺贝尔物理学奖,使得这位本来就多少明星气质的学者又火了一把


代表数学家2:马克斯·波恩,1954年,因“在量子力学领域的基础研究,特别是他对波函数的统计解释”获奖。


虽然一般被认为波恩是位物理学家,但是wiki上也吧数学家的头衔给了他。
波恩在哥廷根大学攻读博士的时候,跟着当时最牛三位数学家——希尔伯特、闵可夫斯基、克莱因——学习过数学。后来拿的学位也是数学博士学位。而波恩的物理学研究,其实用到的非常艰深的数学方法,留下来的一些东西,其实现在数学家也在研究。
 
2、 化学奖

代表数学家:约翰·波普,1985年,因“发展了量子化学中的计算方法”获奖。


虽然波普一般被认为是理论化学家,但波普自认为自己首先是个数学家,然后才是化学家。实际上,波普博士拿的是数学学位,毕业后,还在剑桥大学数学系当过一段时间讲师,自己的化学研究也用到非常高级的数学方法。所以,波普拥有数学家头衔也不算过分。但是,波普的化学同行们却不这么认为,他们坚定的人波普是一个绝对的化学家,然后数学家的身份嘛——他们得考虑一下。
 
3、 经济学奖

代表数学家1: 约翰·纳什,1994年,因“在非合作博弈的均衡分析理论方面做出了开创性的贡献,对博弈论和经济学产生了重大影响”获奖。


纳什绝对是一个伟大的数学家,然后顺便拿了个诺贝尔经济学奖。获得得诺贝尔奖的博弈论,虽然在经济领域应用较多,但也被认为是数学的一个分支。另外,纳什在他27岁时的一个微分几何的成果,也被认为是数学最高奖菲尔兹奖级别的成果。凭借微分几何的贡献,纳什在2015年获得过数学三大奖之一的阿贝尔奖。
故事的结局是悲剧的,在纳什领完阿贝尔奖回国后,死于回家路上的车祸。
 
代表数学家2:列奥尼德·康托罗维奇,1975年因“创立了享誉全球的线形规划要点,对资源最优分配理论做出了贡献”获奖


列奥尼德·康托罗维奇是前苏联时期列宁格勒大学(现圣彼得堡国立大学)的数学教授,是一位应用数学家。因为数学的研究,获得过苏联国内的斯大林奖金和列宁奖金。而让康托罗维奇的获奖的线性规划,也是应用数学的一个大分支。

 

 
如果说物理、化学算是数理化不分家,而经济领域本身和数据打交道比较多,数学家拿奖还算可以理解的话,下面的奖就慢慢的让你感到数学的神奇了。
 
4、 生理学或医学奖

代表数学家:阿兰·柯马克,1979年,因“创立计算机X射线断层成像(CT)的数学理论”获奖。
 


1979年的诺贝尔医学奖的授奖发言中说到:“今年诺贝尔医学及生理奖的两位获奖者都不是医学专家,然而他们在医学领域掀起了一场革命…… 他们所发明的计算机辅助X射线成像技术,使医学如同进入了太空时代。”柯马克的主业是物理,然后在与一家医院的合作项目中,将其遇到的问题转化为了一个数学问题,并写成了论文。论文中完全没提到CT什么的。后来,人们开始研究CT的工作原理,发现几十年前柯马克的这篇论文已经建立起了数学的理论框架。
 
但数学家们的表演还没有结束.......
 
5、 文学奖

代表数学家: 帕特兰·罗素,1950年,因“表彰他所写的捍卫人道主义理想和思想自由的多种多样意义重大的作品”获奖。


用“不想拿文学奖的数学家不是好的哲学家”这句话来描述罗素是再好不过了。罗素与怀特海合著的《数学原理》是第一部试图形式化所有数学的专著。而他提出的“罗素悖论”引发了数学界对数学理论底层更加深刻的讨论。罗素还是上个世纪最重要的哲学家之一,和另外几位哲学大咖一起创立了分析哲学。另外,他的一部《婚姻与道德》帮他获得了诺贝尔文学奖。
 
 
6、 和平奖

代表数学家:莱纳斯·鲍林,1962年,因“反对核弹在地面测试的行动”获奖。

经管鲍林的化学研究用到了很多数学分析工具,但他是绝对的化学家。把鲍林列为数学家似乎有些牵强,但是小编在查阅鲍林获得过的奖项的时候,发现他在1957年获得过费马数学奖章(Pierre Fermat Medal in Mathematics)。注意,这是一个比1989年才开始颁发的费马奖(Fermat Prize)更久远的奖项,按wiki上的说法,鲍林的获奖是“300年内仅有6次颁奖中的一次”。于是,列为数学家应该也不为过吧。鲍林先在1954年得了诺贝尔化学奖,然后在1962年获得诺贝尔和平奖。

 

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国际数学奥林匹克竞赛获奖者有多大几率成为职业数学家?

 

作者:Meera Desai

翻译,日月之文,哆嗒数学网翻译组成员。

 

 

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哆嗒小编按: 本文原载于美国数学协会(MAA)网站,作者撰写此文时是美国水晶泉高地学校的一名高中生。作者除了自己积极参加美国国内的数学竞赛外,还积极推动其他女生学习数学和参加数学竞赛。所以本文有强烈的美国视角以及女性视角。文章提到的文章,请搜索Invisible Geniuses: Could the Knowledge Frontier Advance Faster,需要注意的是这篇文章没有该项赛事2019年及其以后的数据。

 

国际数学奥林匹克竞赛(IMO)是为高中生举办的世界数学锦标赛。第一次IMO于1959年在罗马尼亚举行,那年只有7个国家参加。现在,IMO已扩大到了100多个国家和地区。美国队在2018年的国际数学奥林匹克竞赛中获得了第一名, 并且在2015年和2016年都获得了冠军。

 

 

参加过第一次IMO的,现为罗马尼亚科学院数学部主任的Viorel Barbu博士饱含热情地写道:“数学一直是人类的一个生生不息的创造力领域,是一门有益于科学知识和技术成果的基础科学。青年数学家的作用和责任是带来和发展新的思想,在数学和其他科学领域之间架起新的桥梁。”

我一直想知道IMO参与者对整个数学和科学领域的贡献。我偶然发现了Agarwal博士与Patrick Gaule博士的精彩研究。两位研究人员分析了一些数据,这些数据考察了那些表现优异的IMO参与者在20年内的科学成果。这项研究指出,IMO参与者的成绩与所生产的数学成果之间存在着非常强的相关性(数学成果是通过数学论文和引文的数量来衡量的)。文章也试图证明在IMO成绩优异的学生更有可能成为职业数学家(这是通过获得数学博士学位来数量衡量的)

在这项研究中,我发现了一些非常有趣的现象,如下所示:

1、 在生产前沿数学知识的能力来看,与一般博士毕业生、甚至是精英院校的博士毕业生相比,IMO高分参赛者表现非常强劲,是压倒性的高于他们。

2、 一名IMO金牌获得者成为菲尔兹奖获得者的条件概率比前十名院校数学培养计划培养的博士毕业生的相应概率高出两个数量级。

3、 英年早逝的米尔扎哈妮(Maryam Mirzakhani)是IMO的金牌获得者且成绩优异,也是第一位获得菲尔兹奖(最负盛名的数学奖)的女性。陶哲轩(Terence Tao)在第29届IMO获得过一枚金牌,之后获得了菲尔兹奖,他是世界上最高产的数学家之一。(作者写这篇文章时,这两位数学家在美国是热搜——编者注)

 

 

4、 约22%的IMO参与者拥有数学博士学位;这些人中又有约三分之一的人是前十院校的数学博士(约占IMO参与者总数的7%)。IMO参与者中有1%成为国际数学联盟(IMC)的报告人,0.2%成为菲尔兹奖获得者。

这份研究论文清楚地阐述了IMO参与者对数学领域的贡献。该论文给出了鼓励每个人从小学开始到大学参加数学竞赛的强烈理由,因为通过参加数学竞赛而获得的解决问题的技能对你无论是对职业生涯还是学术研究工作都有长期的积极影响。

                 
美国队中最近一次获得IMO参赛资格的女生是在2007年,共有3名美国女学生在IMO获得奖牌。她们的数学生涯和贡献证实了研究结果。龚逸然(Sherry Gong) 代表美国分别于2005、2007年参加了IMO,并于2007年获得了金牌。她在哈佛大学的问题解决课程(Harvard's problem solving course)获得了100分以上(数学55分),然后在麻省理工学院获得数学博士学位。艾莉森·米勒(Alison Miller)于2004年代表美国获得了金牌。她在哈佛大学学习数学,并在普林斯顿大学获得数学博士学位。梅勒妮·伍德(Melanie Wood)代表美国参加了1998年和1999年的IMO,并在这两年中获得了银牌。她是美国第一位获得国IMO参赛资格的女生。她于2009年在普林斯顿大学获得博士学位,目前是威斯康星大学杰出成就数学教授。

 

 

 

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国际数学奥林匹克竞赛,中国蝉联总分第一,俄罗斯第二,美国第三

 

 

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根据国际数学奥林匹克竞赛(IMO)官网消息。2020国际数学奥林匹克竞赛成绩刚刚公布,中国队获得以215分获得总分第一,俄罗斯队和美国队分列第二三名,成绩分别是185分和183分。第四到十名为:韩国、泰国、意大利(并列第6)、波兰(并列第6)、澳大利亚、英国、巴西。与上届相比,前十中欧洲队伍成绩普遍提高。

 

 

 

另外中国台湾获得总分第23名,中国香港获得总分第28名,中国澳门获得总分第63名。

 

从奖牌来看,中国队获得五金一银,其中李金珉获得42分,成为本届比赛唯一满分。俄罗斯获得两金四银,美国获得三金三银。

 

 

 

 

因为疫情影响,原定于今年暑假期间在俄罗斯圣彼得堡举办的此次竞赛,被迫延期到9月,并改为在线举行。主办方精心准备了在线开闭幕式、在线讲座、在线城市游览,把之前本来应该在线下活动搬到了线上。

 

本次依然有100多个国家参加此次竞赛。从国家数量规模来讲,国际数学奥林匹克竞赛已经成为世界上规模最大的年度国际交流活动之一。这样的活动,其实为促进各国教育文化交流,选拔顶尖人才起到了非常正面的作用。

 

最后,祝贺中国队时隔多年再度蝉联第一!

 

 

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收藏数学和物理世界惊喜玩具的人

作者:Erica Klarreich,量子杂志资深编辑。

翻译,聂海波,哆嗒数学网翻译组成员。

 

 

 

 

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时枝正(Tadashi Tokieda)用孩子般的眼睛观察日常世界,发现了新的物理现象。

 

数学家时枝正,喜欢在大自然中发现的“玩具”。他说,“一个孩子和一个科学家可以分享同样的惊喜。”

 

时枝正生活在一个平凡的世界里,用平凡的东西做着不平凡的事。米缸里的米不从坡道上滚下来。纸条轻轻滑过坚固的障碍物。当有更多的球加到碗里时,碗里的球会改变方向地运动。


然而,时枝正的世界与我们的世界完全不同。他的关于数学的公开讲座很容易被误认为是魔术表演,但是实际上并没有没有耍花招,没有暗箱操作,没有魔术,也没有扑克牌。“我所做的一切,都是把自然介绍给观众,让观众认识自然。” 时枝正说。时枝正“如果你喜欢的话,那也算是有趣的、盛大的魔术表演。”

 

时枝正是斯坦福大学的数学家,他收集了100多个他所称的 “玩具”——日常生活中的物品,这些物品很容易制作,但它们表现出的一些现象却让人吃惊,甚至连物理学家都感到困惑。尽管英语是他的第七语言,但在公开讲座和YouTube视频中,时枝正还是用幽默而又隆重的描述来介绍他的玩具。不过娱乐只是他其中一个目的——同时,这也是为了让人们知道,科学研究并不只是职业科学家的专属领域。


“茫茫宇宙,能通过我们肉体器官感知的部分是有限的,”他说。“即便在这样的范围内,我们仍然可以亲身感知一些东西。我们之所以感受到惊奇,不是因为你告诉我某东西很神奇,而是因为我们实实在在看到了不同寻常的事情并感到惊奇。”


时枝正的是以“曲线进入”的方式进入数学研究道路的。在日本长大的他,从艺术家开始,后来成为古语言学家(研究和重现古代语言的人)。量子杂志采访了时枝正,谈及了他的数学和玩具收藏之路。为了清楚起见,采访经过了精简和编辑。


采访者: 你经常强调的是,商店里出售的那种玩具不是你所说的玩具。


答: 如果一个东西能在玩具店里买到,对我来说那就不是玩具,因为那意味着已经有人为它设计了玩法,你使用它的时候就应该那样玩。如果你买的是一些非常精密的电子玩具,孩子就有点像这个产品的奴隶。但情况往往是,孩子对那个玩具本身完全不感兴趣,反而没完没了地愉快地玩着包装纸和盒子,因为孩子通过自己的主动性和想象力,让这些东西变更好玩。


人们常常把我的玩具和游戏混为一谈——拼图、魔方等等。但这些绝对超出了我的兴趣和能力范围。我对那些由人设定规则的游戏不感兴趣。我只对自然界设定规则的游戏感兴趣。


你看,谜题是人设计的,是为了难倒其他人设计的,而这有悖于我的原则。我希望全人类能相互配合,在自然界中找到真正好的、让人惊奇的东西,大家一起明白它的原理。没必要人为的加大难度,也不需要加入其他额外的规则。这种神奇,哪怕一个孩子和一个科学家都可以共同感受到。

问: 你是怎么成为一个玩具收藏家的?


我以前做的是理论性非常一种纯数学——辛拓扑。在那些日子里,如果我的朋友或家人不了解科学,那我就不可能向他们介绍我的工作是做什么的。


但后来当我做博士后的时候,我在自学物理,成为物理学家,有些东西是有形的,尤其是我经常对宏观现象感兴趣。所以我决定,每当我写出一篇论文或者解决一个问题,无论多么不起眼,我都会设计一些桌面实验,或者你也可以说它是玩具。我可以在诸如厨房、花园这些地方向任何人展示这样的实验——一些简单而又实实在在的东西,向大家分享我做这些东西的乐趣。当然,如你所见,这样的分享取得极大的成功。


我的研究习惯渐渐地因此改变,现在研究出发点和之前完全不同。我会观察我的周围的日常现象,努力寻找那些有趣的东西。然后我就从这一点出发开始做科学。


问: 但在生活中,你很早就发现了你自己的第一个类似玩具的现象,对吧?一种方法是把两根莫比乌斯带粘在一起,然后沿着它们的中心线剪切,然后得到一个神奇的结果。


我七岁的时候偶然发现的。任何一个对数学感兴趣的人在童年时都会玩莫比乌斯带,显然,在通俗文学里有很多地方告诉你,沿着中心线剪切莫比乌斯带是很有意思的。而我是一个对折纸感兴趣的日本男孩,所以这样的男孩做这样的事情是很自然的。


但是,从沿着中心线剪切莫比乌斯带,到把莫比乌斯带粘在一起,然后再剪——嗯,我不会说这是一个必然的步骤,但那里有一个启发式的步骤。并不是说它是个大进步。而一旦迈出那一步,你就会发现一个奇妙的现象,它是那么的美丽和浪漫。它就在那里等着你。

问: 当年,你是打算做一个画家吧?


答: 那是我最擅长的。我是个早熟的孩子。五岁那年,我在东京的一家大画廊举办了一个展览。传说有一对夏威夷夫妇在画廊里看到了我的一幅静物画。他们想高价买下,但被我母亲否决了。


我周围的人都认为,我也认为,我将成为一名画家。从某种意义上说,绘画和图像还是我最在意的。我想,从深层的性格上来说,我更在乎的是绘画和图像,而不是语言,语言是我人生的下一个阶段。


问: 你完全靠自己就登上了那个舞台。当年,你从日本搬到法国上高中,那年你14岁。


那是我人生中真正的顿悟。在日本,你间接地知道其他语言和文化的存在,但我们是一个岛国,并不是每天都能看到其他语言和文化。我们的确学了一个叫英语的东西,但它只是一门考试科目,对吧?你能真正生活在那种语言中吗?你能在那种语言中坠入爱河,怀上孩子,看待死亡吗?当然不可能——它不够精致,不够丰富。


但是当我到了法国,这里有很多人,很棒的人,他们都生活在法语中。我有一种巨大的震撼,一个重大的启示。我对自己说:“我必须开始学习语言了。”


问: 所以,你成为了一名语言学家。直到后来,才对数学产生了兴趣,而那时你在东京,已经是一位语言学讲师了,对吗?那是个怎样的故事?


我当时正在完成我的论文,需要一个人的传记,所以我去了图书馆。不幸的是,那本传记不在原来的地方,但旁边有一本列夫·达维多维奇·兰道(Lev Davidovich Landau)的传记。他是一位俄国物理学家,在莫斯科单枪匹马地创立了一个非常强大的理论物理学派。


我开始读这本书,是因为我当时要坐火车旅行,需要读点东西。我从来没有听说过兰道。事实上,和其他人一样,我甚至不知道科学是作为人类的事业而存在的。什么是数学家?物理学家又是什么?我听过这些话,但可以肯定的是,这些人在现实生活中并不存在。


这本传记讲述了兰道54岁时发生了一场非常严重的车祸。他昏迷了一个半月。这时,他的儿子伊戈尔到医院看望父亲,他醒了。这是一个催人泪下的场景。然而,兰道并没有说“哦,我很高兴能活着”或“我的儿子,伊戈尔”之类的话。相反,他说:“伊戈尔,你来了。sin x对dx的不定积分是多少?"

 

 


好吧,伊戈尔拿出一张褶皱的纸,开始做起了计算,但不知怎么的,他却做不出来。兰道说:“伊戈尔,你认为自己是一个受过教育的成年人,却连这么简单的任务都完成不了。”


当我读到这句话的时候,我把它当作是对我个人的批评。我自诩为一个很有学问的人,但我一生中从未听说过微积分。我根本不知道这一连串的符号是什么意思。


作为对兰道的回应,我决定研究这个问题,直到能解决这个问题为止。兰道在传记中说:“不要把时间浪费在和数学家闲扯和举办讲座等方面——相反,找一本习题量最大的书,把所有的习题都过一遍。这就是你学习数学的方法。”我回到图书馆,找到了那本数学题量最大的数学书。那本书是用俄语写的,我不懂俄语,但一个年轻的语言学家不怕再多学习一门语言。


所以我花了整整一个冬天来研究这个问题,大概又过了一个半月,我就到了真正能做这个积分的地步。但我保持惯性,我一直在坚持。我停不下来。在三个月的时候,我发现了两件事情。第一,我相当擅长这种无脑式的机械性作业。第二,也许这不是学习数学的唯一方法。于是我四处寻找,发现自己可以请两年的假。


问: 然后就去了牛津大学学习数学。


在我看来,牛津是唯一能让你在两年内快速读完本科的地方。我虽然不会英语,但作为语言学家也不怕再多学习一门语言。


过了一段时间,我说:“这就是我想做的事情。” 我辞去了工作,去普林斯顿读了个博士。


问: 这是一条与众不同的进入数学研究的道路。


我不认为这个是与众不同的,但如果你把人们在某种社会中应该有的标准的生活方式,并试图把我和其比较,就会被认为是与众不同的。如果你明白我的意思,就会明白这只是一个投射的问题。如果你投射在错误的坐标轴上,事情就会变得很复杂。也许根据一个投射,我的过去很不寻常。但我不这么认为,因为我每天都在以自己的方式过着自己的生活。我从未尝试过做任何奇怪的事情——事情就自然而然发展成了这样。

 

现在你既是数学家又是玩具收藏家。你是否认为你的玩具是一种让世人自省的一种方法,让人们知道大家到底有多了解周围的世界?

 

恰恰相反——我是想把自己从自满的情绪中唤醒。当我分享的时候,我只是想和人们分享。我希望他们会喜欢,但我并不是要教育他们,我不认为普通大众需要自省。人们都在用自己的方式去奋斗,去努力,去进步。我有什么资格让他们去自省呢?

 

但我喜欢别人给我惊奇的事物,我也喜欢被别人证明我是错的。不是在公共场合,因为那很丢脸。但在私下里,我真的喜欢被证明是错的,因为那意味着讨论清楚后,如果我接受了它,我的知识就比之前多了一点,那么我会有更好的感受。


问: 你是怎么找到你的玩具的?你说过,这涉及到用孩子的眼睛看世界。


有时候,成年人有一种令人遗憾的倾向,就是只对那些已经被其他成年人标记为有趣的东西感兴趣。而如果你尝试一些新鲜事儿,再天真一点,就可以把所有的东西都看个遍,不管有没有标签,都能找到属于自己的惊喜。


所以,当我和孩子一起洗手的时候,我可能会发现,如果把水龙头开得很细——不是滴水,而是细细的、稳定的水流——然后把手指慢慢地抬向水龙头,实际上可以使水流起皱纹。这真的很神奇。可以看到珠子一样的皱纹。


事实证明,表面张力可以很好地解释这一点。有些人知道这一点,但世界上99. 9%的人都没有见过这种水的皱纹。所以说,这是一个令人欣喜的事情。你不应该放过这种惊喜的感觉。


于是你就这样做了。你只是四处张望。有时候你会觉得疲倦,头晕,或者被其他事情所困扰,导致你做不到这些。但是,你并不总是觉得累,也不总是心事重重。那时,你可以发现很多美好的东西。

Do you find that if a physical phenomenon surprises you, that’s a pretty reliable guide that it will surprise other people?
问:你是否发现,如果一个物理现象让你感到惊讶,那就是它会让其他人感到惊讶一个相当可靠的指引?


这根本就不是一个可靠的指南。有时候我觉得有些事情真的很让人惊讶,其他人会说:“好吧,那又怎样?”


有一点让人有些不安的是,如今,越来越多的人在虚拟现实中度过了那么多的时间。在虚拟现实中,什么事情都会发生。那么在物理世界中,没有人对物理世界中的很多事情感到惊讶。这可能是他们的惊讶和我的惊讶之间的一种突破点。


在讲座结束时,有一个很常见的问题是,“这一切是否有实际应用?”这真的很耐人寻味,因为无论我去哪里,这个问题都是用几乎完全相同的词问的。就像是在听预先录制好的信息。


我问他们,什么才算实际应用?这让人非常惊讶。粗略地讲,人们在5到10分钟内就会汇聚成两类实际应用。一类是,如果你能马上赚几百万美元。另一种是,如果你能立即杀死数百万人。其实很多人都有点被自己的回答吓到了。

然后我就跟他们说,好吧,我不知道别人怎么样,但是我的玩具有一个实际的应用。当我把我的玩具给一些孩子看的时候,他们似乎很开心。如果这不是实际应用,那什么才是呢?

 

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马丁·海尔获科学突破奖,孙崧获得新视野奖

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根据科学突破奖官网消息,2021科学突破奖获奖者于9月10日发布。其中数学奖被英国数学家,伦敦帝国理工学院教授马丁·海尔获得,以表彰他在随机分析理论,尤其是随机偏微分方程正则性结构理论中的革命性贡献。本次奖励的奖金是300万美元。

 

马丁·海尔是随机偏微分方程(SPDE)的顶级专家。与本次获奖几乎相同的理由,马丁·海尔在2014年获得了被誉为数学界最高荣誉的菲尔兹奖。随机偏微分方程在传统上意义对于数学家来说很难处理,海尔开发了一种新的理论框架,让一大类随机偏微分方程有了严谨的数学意义。这套理论也让这些方程变得更容易处理,从而开启了许多新的纯数学方向,同时对随机偏微分方程在科学和工程中的应用有着重大意义。

值得一提的是,中国数学家,中国科学技术大学校友,现加州大学伯克利分校副教授孙崧获得了新视野数学奖,以表彰他在复微分几何领域的诸多贡献,包括卡勒-爱因斯坦度量存在性以及模问题和奇异性的联系的研究。此项奖金10万美元。

孙崧出生于1986年。他在2019年和陈秀雄、西蒙·唐纳森一道,因卡勒-爱因斯坦度量存在性的成果获得了维布伦奖。而维布伦奖一般被视为几何领域的最高奖项,也是菲尔兹奖的前哨奖之一。

科学突破奖是世界上奖金最高的学术奖项,它由谢尔盖·布林、扎克伯格夫妇、马化腾、马云、尤里·米纳尔夫妇、安妮·沃西基共同出资兴办。

 

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菲尔兹奖得主沃恩·琼斯因病去世

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根据Reddit新闻以及维基百科网页更新的消息。新西兰数学家,1990年菲尔兹奖得主沃恩·琼斯爵士(Sir Vaughan Jones)因为严重的耳部感染医治无效而去世,享年6w7岁。

 

 

沃恩·琼斯是冯·诺依曼代数和扭结多项式研究方面的顶级专家。在1990年,他在日本京都举办国际数学家大会的菲尔兹颁奖典礼上,琼斯教授没有按常规身穿正装,而是穿着新西兰橄榄球国家队——著名的新西兰全黑队——队服出席。这在当时一时成为热门话题,以至于几十年后也一直为人津津乐道。2018年的国际数学家大会组委会,甚至专门做了纪念图片,来回忆这段趣事。毕竟,数学家也有权力在其他爱好上投入热情。

 

 

琼斯教授在扭结多项式上的研究成果现被称为琼斯多项式,这也是他获得菲尔兹奖的代表作。但这项研究源自于一个从未有人预料到的来自冯·诺依曼代数的分析学分支,这个分支之前被大多数人认为已经研究得非常充分,应该没什么可以深挖的了。

 

 

 

 

2009年,琼斯获颁新西兰骑士勋章,从此有了爵士头衔。

 

 

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关于湍流的一个结论的数学证明

本文转自马里兰大学计算机、数学及自然科学学院。

翻译,凝聚态小土豆,哆嗒数学网翻译组成员。

 

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工程师们可不可以直接用数学方程设计出更好的喷气式飞机,从而大大减少对实验测试的需求量?天气预测模型可不可以精确预测海洋热量转化为飓风的细节过程?从目前来看这些构想暂时难以实现,但随着我们对湍流机理的越来越完备的数学解释,这些构想将在未来成为可能。


马里兰大学的数学家Jacob Bedrossian, Samuel Punshon-Smith以及Alex Blumenthal首次提出了严格的数学证明来解释湍流的基本定律——Batchelor定律。该定律的数学证明过程将于2019年12月12日在英国工业与应用数学学会(Society for Industrial and Applied Mathematics)的一次会议上公布。


虽然所有的物理定律都可以用数学方程来描述,但许多定律并没有详细的数学证明来解释定律背后的基础原理。而湍流无疑是非常难以得到严格数学解释的物理领域。从海浪、翻滚的云层和高速行驶的车辆后面的尾流可以看出,湍流是流体(包括空气和水)的无序运动,包括压力与速度的看似随机的变动。


湍流是描述流体流动的N-S方程如此难以求解的原因,曾经有人悬赏百万美元奖励能用数学方法充分解释湍流的人。要理解流体流动,科学家必须首先理解湍流。

UMD的数学教授、该证明的合著者之一Jacob Bedrossian说:“如果一个给定的物理定律是正确的,那么观测对应的物理系统并从数学上理解它应该是可能的。”“我们相信,我们的证据为理解为什么Batchelor定律,也就是关于湍流的一个关键定律,在某种程度上是正确的提供了基础,而迄今为止的理论物理工作还没有做到这一点。”这项工作可以帮助解释在湍流实验中观测到的一些变化,并预测可以适用和不适用Batchelor定律的情况。

自1959年引入Batchelor定律以来,物理学家们一直在争论这条定律的有效性和适用范围。Batchelor定律有助于解释化学浓度和温度变化如何在流体中分布。例如,把奶油搅拌到咖啡中会产生一个大漩涡,上面会有小漩涡分支,甚至更小的漩涡也会分支。随着奶油与咖啡的逐渐混合,漩涡越来越小,每一层的细节也在变化。Batchelor定律预测了不同尺度下漩涡的动力学细节。


该定律在以下几个方面得到验证:化学物质在溶液中的混合过程,流入海洋的河水与盐水的混合过程,流入北方的湾流温水与较冷的水的混合过程。学者们围绕这一重要定律的解释,已经发表了多篇重要工作,包括著名的大学教授Thomas Antonsen与Edward Ott在UMD的工作。然而,对于Batchelor定律的完整数学证明仍然是难以摸透的。


未涉入这项研究的明尼苏达大学数学教授Vladimir Sverak说,在Bedrossian教授和他的合著者的研究之前,Batchelor定律只是一个猜想。相关实验数据的支持,可以帮助人们推测定律的成立条件。而该定律的数学证明可以看作是在理想条件下的一致性检验,并且可以让我们更好地了解流体中到底发生了什么,从而启发未来研究的发展方向。


“我们不确定这是否可行,”Bedrossian说,他同时还在UMD的科学计算和数学建模中心工作。“普适的湍流定律被认为过于复杂,无法用数学方法来解释。但是我们能够通过结合多个领域的专业知识来解决这个问题。”


作为偏微分方程方面的专家,Bedrossian聘请了两名UMD的博士后研究员来帮助他解决这个问题。Samuel Punshon-Smith (17岁,博士,主攻方向为应用数学统计与科学计算),现在是布朗大学的Prager助理教授,是概率统计方面的专家。Alex Blumenthal是动力学系统和遍历理论(数学的一个分支,包括众所周知的混沌理论)的专家。研究者专长的四个不同的数学领域在其他方面很少相互影响到这个程度,但在这个问题上是必需的。


Sverak说:“解决这一问题的方法确实富有创造性和创新性,有些时候证明的方法甚至可能比证明本身更重要。Bedrossian教授和他的合著者的论文中的观点很可能在未来的研究起到很大的作用。”

该团队在这个问题上的研究达到了新的水平,为提出数学证明来解释其他未经证实的湍流定律奠定了重要基础。


Bedrossian:“如果这个证明让我们止步于此,也是一个比较出色的成果。”但我希望这仅仅是一个开端,能让我们在未来某时某刻可以明确地宣称‘是,我们可以证明湍流的普遍性定律,并且它们并不超出数学的范畴’。现在我们对如何用数学来研究这些问题有了更清晰的理解,我们正在努力构建研究这些定律所需的数学工具。


了解更多湍流定律背后的物理原理,最终可能有助于工程师和物理学家设计更好的交通工具、风力涡轮机和类似的技术,或做出更好的天气和气候预测。

 

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和菲尔兹奖得主一起在微博上讨论数学作业是怎样的画风?

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我们知道,中国人喜欢用的微博,在国外很少有人用的。他们喜欢用一个叫作推特的东西,使用方式和国内的微博差不多。

 

和国内的微博一样,大家在推特上发表的话题大部分是娱乐倾向的话题。一本正经的聊大学数学作业的就更少了 。这几天,就发生了这样有趣的一幕。

Barbara Fantechi 是意大利国际高等研究院的数学教授,其领域是代数几何。如果你百度她的名字,能搜索到她的一部著作——对格罗滕迪克名著FGA的解读。

她在推特上贴出了一个“作业题”:

假设A是一个非空集合,+是A上满足结合律和交换律的一个运算。对任意A中的元素a,A到A的映射x→x+a是双射。求证:(A,+)是一个交换群。

 

既然是大教授出的题目,看到的人即便要回复,也会给点面子吧。回答之前,都会对问题本身来个“高度评价”。 一位韩国的老师进行了回复。她首先说,这个问题对自己来说并不trivial,然后继续写出解答:

 

 

首先,我要找出单位元0。对每个a,由于双射的性质,我们能找到x(a)满足x(a)+a = a。 我想让x(a)的值和a的选取无关。用a+b诱导一个式子x(a+b)+a+b=a+b=x(a)+a+b,于是由双射的性质,则必有x(a)=x(a+b)。这样,就得到了单位元。于是,我们把-a选成由双射诱导的,与a运算后得到单位元的那个元素。最后,他还问:我想知道,我是不是用到了选择公理?能不能不用。

 

很多人回复:其实没用选择公理。

 

很多人参与的解答,方法都大同小异。连菲尔兹奖得主高尔斯也来凑热闹,在回答前,他首先说了一个“免责声明”,说自己的解答没有仔细验证过,不排除犯低级错误的可能。

高尔斯的回答是,对任意x和a,因为加法x+a是双射,所以存在b满足 x+a+b = x。于是得到,对任意y,有 y+x+a+b =y+x。再因为双射的性质说明a+b是单位元。不排除有更高端的证明方法,我来看看别人的回复吧。——PS,这个问题非常简单,但不显然。当我明白它不平凡之后。

 

有人也玩起了花样,用上了范畴论,他这样回答的:

1、 映射x→x+a是集合A自身的同构

2、 因此以这些映射作为态射,构成一个单对象范畴。

3、 每个态射都是同构的单对象范畴构成一个群。

4、 根据假设,得到运算交换性。

 

回复中,有人对这个办法提出异议。说:

对于第1条,需要证明逆映射也有x+a形式。

对于第2条,需要证明恒等映射也有x+a形式。

 

还有人开始讨论,题设是否能精简。比如双射的条件能不能改成满射,而无需单射的条件。有人回复说,只是满射的话,逆的唯一性满足不了。

有人认为交换性的条件可以不需要。马上有人就回复了反例:如果加法定义成 x+a = x(原推应该有笔误),映射满足除了交换性的所有条件,但这个运算都不能做成一个群。

当然,还有人吐槽:你的推文让我头疼……,Fantechi教授只好回复说:Sorry。

 

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黑白与粉笔的传奇:数学家们思考的样子

 

作者:Dennis Overbye纽约时报科技记者。

翻译,大纱帽儿,哆嗒数学网翻译组成员。

 

 

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这是思考的样子。

 


思想,思想,还是思想。关于抽象概念之间的关系的假设和猜想 —— 图形,数字,几何,空间 —— 在迷雾般的粉笔尘中浮现,更多的是羽衣牌粉笔中浮现,这是一种最初生产在日本,现产自韩国的粉笔。


在这些图表里,谜题诞生又被破解。


在去年,一位摄影师兼纽约时装学院的教授Jessica Wynne,拍摄了数学家的黑板,寻找那些结伴纷飞、热情描绘想象、论据与猜想的符号。《不要擦掉》这部黑板相册集将于2020年秋季由普林斯顿大学出版社出版。


“数学家就像画家或者诗人,是模式的创造者。”英国数学家哈代在1940年写道。在一个夏季,Wynne女士通过她的三位在芝加哥大学任教的邻居Cape Cod, Amie Wilkinson和Benson Farb与数学结缘。她开始为他们的黑板摄像,感受其中亲切的艺术美。


“我被那不受时间影响的数学家的黑板之美与形给迷住了,他们对发现真理和解决问题的更高渴求使我着迷,”Wynne女士在电子邮件里说,“他们的想象引领他们先看到图像,而不是文字;看到图片优先于内涵。”


她还说:“我也沉迷于在黑板上创作的过程。”虽然科技进步,电脑诞生,这些却是大师自己选择的研究。


在对黑板与粉笔的热爱中,数学家们是(羽衣牌粉笔的)坚实支持者。在许多的科学研究领域,黑板被替换成了白板或者幻灯片演示;但数学家们说,粉笔既便宜又可生物降解,还比白板笔更好闻,而且方便清除,书写起来更加有趣。


Wynne女士的书名《不要擦掉》来自于黑板传达的信息:清洁人员几小时后就进来擦掉黑板上天才留下的艺术作品。


这样的事情确实发生过。近期,在杂志《鹦鹉螺》的一篇文章里,作者与MIT的物理学家Alan Lightman回忆一件发生在1970年代早期加州理工大学的偶然事件:理查德·费曼在Lightman的黑板上解开一个描述黑洞放热和辐射的方程,这类研究与当时的物理主流大相径庭。


Lightman博士第二天回来准备抄下那些方程,却发现黑板已经被擦的一干二净。一年后,史蒂芬·霍金做出了类似的演算,从而使他一举成名。


Wynne女士的照片说明关于黑板的想法不止一种方式。有些数学家用方程式将黑板填满,而哥伦比亚大学的博士生Alex Zhongyi Zhang在他几何的灵感迸发时,把值得著一篇论文的跳跃与变换通过一幅图展现在黑板上。
有些数学家的黑板整洁,比如Wynne女士在巴黎边上法国高等科学研究院的树林间上拍摄的这块黑板。


一位斯坦福大学的教授时枝正开玩笑地说,根据“黑”和“白”在黑板上的严格想象,数学家总是喜欢用白粉笔画的实心点表示“黑点”,用空心点表示“白点”。数学家能get到这个梗的,Wynne女士说。

然而其他黑板是无法解读的:一团团几乎被擦干净的困惑和挫折,对知识的探寻不总是拥有一个快乐的结局。

如果问数学家们,有的会说他们的工作是去获取与我们独立的柏拉图式理想世界。有些认为数学是人类头脑创造的结果,科学家用他们的大脑为真实世界中显而易见的规则建模。
为什么数学这么有用是一个谜。1960年,在一篇名为《数学在自然科学中的不合理有效性》的文章中,物理学家尤金·维格纳写道,“数学语言对描述物理定律公式的合适性是一个奇迹,这个奇迹是一个我们即不能理解也不应得的美好礼物。” 


数学家反复的工作。在爱因斯坦将地心引力描述成广义相对论里“空间扭曲”的半个世纪前,关于空间扭曲的方程早就出现在像德国哥廷根大学的波恩哈德·黎曼这样的数学家的黑板上了。


如果你想知道对于50或100年前那些具有分辨力的思考者而言宇宙是什么样的,就去看看这些空间吧。

 

 

 

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数学是对理解的追求,而不仅仅是追求计算

 

作者:Dr. Dilts 俄勒冈大学数学博士,其埃尔得什数等于3。

翻译,MathIsAll,哆嗒数学网翻译组成员。

 

 

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大多数人的数学观念是在小学时被灌输的。

 

 

根据我的经历,小学数学是这样的:老师说我们需要计算一个东西。然后他展示了如何计算这个东西,计算有七个差别不大的变形。你的家庭作业是计算其中的六种变形。考试就考七个中的其中五个变形。

十年后,大多数人认为数学就是计算。由于采用死记硬背的方法,很多人都觉得数学就是一些一成不变的计算技巧。如果你执行一套晦涩的、难以理解的步骤,你将得到一个虚幻的“正确答案”。你必须按照特定的步骤算答案,如果你忘了这些解题步骤,就只能依靠老天爷帮忙了。于是,你只能陷入无限的绝望之中。


当然,作为来自远古智慧,他们相信所有的数学都来自高不可攀的地方。它冷峻,深隧,完美无瑕。


——但正真的数学不是那样。

 

那么,到底什么是数学?

 

计算是一个有用的工具,但绝对不是数学的全部。

 

数学是对理解的追求。 就像任何好的史诗幻想系列一样,它似乎永远不会完成。

 

我们数学家所寻求的理解是一种非同寻常的理解。 如果说科学的目标是描述和理解周围的宇宙“是什么”的话。那么,数学家试图去理解为什么“必须是”。

 

毕竟,一个数学家所问的问题通常是可能根本不存在的事物。你见过一条完全笔直的无限长的细线吗?或者大小恰好是90度的角?但是,如果我有一个完美平面直角三角形,我知道边长有一定的关系a²+b²=c²。

当然,我们可以数数,数出37头奶牛,但是奶牛是否关心这个37是个质数? 但是37的确是质数,因此如果有多个人要分享这37头奶牛,那么不可能做到平均分配。


作为一个数学家,我时常这样表述的我的工作——试图去发现连上帝都做不到的事情。即使是全能的上帝也无法创造出一个其边长不服从勾股定理的平面直角三角形。上帝也不能把37头奶牛平分给多个人。

决定“必须是”的基础是数学的定义和公理。

 

定义和公理是不同的,但又非常密切相关。

 

定义描述了我们谈论的事情。例如,欧几里得几何中,直线(相对于曲线)可以被定义为“各点看齐的线”(lies evenly with the points on itself——几何原本)。


公理描述了我们可以用定义 “做什么”。这些往往是非常基本的,“显然”的事情。例如,对称公理说:“如果A=B,那么B=A。”在这个例子中,你可以把这公理看作是你可以做的事情(这里你可以做的事情是交换等式两边),或者你可以把这条公理看作是在对两个东西相等在做定义。

 

在这个基础之上,数学是建立在逻辑上的。给定定义和公理,某些结论是必然的结果。这些结论我们称之为定理、引理或命题。

 

因为数学是以这种权威的方式教授的,所以数学的定义和公理似乎在某种程度上是“牢不可破”,它们不是人类的造物。 你会认为公理和定义是数学家正在寻找的“必须是”的一部分。

 

在某种程度上, 这可能是对的, 但我认为也不全是这样, 数学肯定不是这样做的。

 

当你读一本教科书时, 上面会出现被认为重要的定义和公理的最新思考。但这在一定程度上掩盖了一个事实, 即需要几百年甚至几千年的时间来决定“这些公理”应该成为构成数学的基础。

 

数学会演进,数学会变化。 今天使用的定义和公理与牛顿使用的定义和公理不尽相同。


这里关于牛顿的故事,实际上给出了数学是在变化的一个好例子。

 

牛顿以及莱布尼兹在1670年左右发明了微积分。在解决物理和数学中的许多重要问题时,微积分当即证明了它是非常有用的。

 

但是牛顿的微积分并不是建立在我们今天认为的严格的基础之上的。


为了解释他们的想法,牛顿和莱布尼兹都使用了一些“无穷小”的概念,说它们是“无穷小的数”。


无穷小在对微积分的直观解释中非常有用(当我自己教微积分时,我经常非正式地使用它们)。因此尽管人们接受了牛顿和莱布尼兹一些结论的证明,但仍然有些人对“无穷小的数”的观点感到不安。

 

但随着数学家深入研究微积分的思想,很明显无穷小量的论证并不完善。有一些重要的定理无法被精确证明,因为微积分的基础没有得到足够严谨的证明。


因此,19世纪的一个主要的数学课题是证明微积分的“合理性”,并确保微积分的基础是正确的。

 

这涉及发明新的定义。例如,微积分的一个关键思想就是“极限”。不太严谨的说,极限就是要回答“当输入接近某个数时,输出的数接近哪个数?”

 

对极限的直觉并不困难;你输入的数越来越接近你想要的数时,看看输出是否接近另外某个数。但是,我们今天使用的极限ε-δ定义,直到1820年才由柯西引入。


数学不是静态的,我们使用的公理和定义不一定是自然的待在某处,我们拿来就用。当我们寻求更深入的理解时,我们常常会发现我们早先的理解是不完善的,甚至是不正确的,我们于是开始寻求修复基础的办法。这种情况一次又一次地发生,以达到我们“牢不可破”现代数学思想。

 


总而言之,数学是寻求理解“必须是”的问题。但我们试图理解的概念并非一成不变。数学的对象是由人定义的,当我们更好地理解它们时,我们的定义和公理就就在变化中建立了起来。

 

 

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核武器的爆炸半径,他是怎么计算出来的!

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想象一下这样的场景:你是一名科学家,在上世纪40年代初为美国军队服务。此时军方交给你一项任务:计算新式武器——原子弹——的爆炸半径。很显然,美国打算使用原子弹去攻击敌人,而你要做的是确保原子弹爆炸时,友军在安全区域内。那么你要如何计算出爆炸半径呢?


其中一种解决方法是做一系列的实验。引爆不同尺寸,不同重量,不同强度的原子弹,并测量它们的爆炸半径,分析不同的参数是如何影响爆炸传播的距离。这也确实是美方军队所做的(下图展示了一部分实验结果)。

 

科学家从这些实验中总结出3个对爆炸半径有主要影响的参数:


1 --- 时间   爆炸后时间越长,爆炸形成的火球传播得越远;


2 --- 能量   增加爆炸的能量,火球的半径会增大;


3 --- 空气密度   这可能并不是特别显然,实际上空气密度变大会使火球半径减少。如果你将空气的密度想象成空气的“厚度”,那么空气密度越大,空气越“厚”,它会阻碍火球的传播,因此传播了更短的距离后火球就停止前进了。

 

当时,时间t,能量E,与密度ρ之间的具体关系是未知的。若要精确了解增加的能量对最终结果有何影响,你需要大量的数据。这意味着你需要大量的实验,除非你和英国数学家G·I·泰勒想法一样… …

 

 

 

Taylor主攻的领域是流体动力学,该领域研究的是液体,气体,以及某些具有流体特性的固体(例如冰块)的运动。听闻美国要做如此危险的实验时,他立即出手解决这个问题。他使用了一个巧妙的方法——量纲分析。对于上述提到的单位,我们可以列出它们的单位:

[时间]=[T]


[能量]=[ML²/T²]


[密度]=[M/L³]
             
其中表示时间单位是秒(s),M表示质量单位是千克(kg),L表示距离单位米(m)。我们需要解决的是爆炸的半径,而它的单位是长度L。Taylor的想法很简单,就是将这三个变量以某种方式组合起来,以凑出长度的单位。实际上,只有一种方式可以凑出长度的单位,因此凑出的结果会准确地告诉你火球的半径与这三个参数间的具体关系!可能听起来就像魔术一样,但是让我们试试吧。

为了消去质量的单位M,我们必须用能量除以密度(这是唯一的初等方式):


现在为了消去时间的单位,我们必须乘以时间的平方(同样地,在不改变变量的情况下,这是唯一的选择):

 


最后,上述方程两端开五次方,我们就得到了与长度有相同单位的式子:

 

 

因此我们就得到了计算爆炸半径的式子:

 


就是它了!在那段时间,美国军队将该方程视为最高机密,而G·I·泰勒竟然只简单使用了物理量的计量单位就如此简单地解决了,这让本来要做大量实验的小伙伴们略显尴尬。


我很喜欢这个故事,因为它展示了量纲分析在数学模型与科学中的广泛应用。物理的计量单位经常被看成计算结果的附属,但在这个故事中它们的确包含了大量重要的信息,这些信息能被用来推导出问题的解,而不必进行任何实验或更深入的计算。在大学中若要进行更高层次的数学与科学的研究,量纲分析是非常重要的技能。因为在许多问题中,要想精确推导出方程对你而言可能很困难,因此你不得不使用类似的技术以获得对问题的直观理解。

 

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泰晤士“中国学科评级”公布:美国数学A+级最多

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2020年7月22日,著名的大学排名机构泰晤士高等教育首次公布了一个有趣的排名。该机构按照中国教育部的学科划分,以及类似的评级模式,对世界范围内的大学进行了一番“学科评级”。在泰晤士排名的官方网站上,把这个评级命名为“中国学科评级”。

该评级把对应学科按照最高A+,最低C-的评分划分学校对应的学科的等级,每个学科一共分9个等级。参评学校的评分的前11.11%会被评为A+,而下一个11.11%的分段获得A,以此类推。

评分因素参考五大指标,分别是:教学(学习环境),研究(发表量、收入和声誉),引用(研究影响力),国际视野(国际教师、学生和国际合著)和行业收入(知识转移)。

数学学科方面,我们哆嗒数学网的小编整理了该学科评级。共有81所中国高校进入榜单。值得注意的是,山东大学只被评为B,但是这不是小编搞错了,该机构就是这样评的。

另外,从世界范围来看,数学学科共有108所大学被评为A+。其中美国共有40所大学被评为A+,遥遥领先于其他国家。接下来是英国和德国各有10所大学。中国有9所,其中内地5所,香港4所。

 

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“葛立恒数”的葛立恒去世

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知名数学家以及计算机科学家罗纳德·葛立恒(Ronald Graham)于7月6日在美国加州拉荷拉去世,享年84岁。

葛立恒在组合数学、图论、信息科学均有重要贡献。2003年,葛立恒获得斯蒂尔终身成就奖。

他最被大众熟知的是以他名字命名的“葛立恒数”,这时他在研究拉姆齐理论的时候,引入的表示大整数的一个方法。这个数学概念在1977年在《科学美国人》由马丁·加德纳向大众介绍后,被广大数学工作者和爱好者熟知。

 

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如果你数学不太好,怎么辅导孩子数学?

原文作者,Freireich ,Brian Platzer。

翻译作者,独行者,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:Math001

 

 

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如何在你的知识范围之外辅导你孩子的课后作业?

目前所有的学校都有课后作业,许多家长都在如何为他们孩子的作业辅导上焦头烂额。

 

就算有些家长能挤出点时间在阅读上为自己孩子提供帮助,但是他们大多都会在数学上感到力不从心。当孩子问父母数学问题的时候,父母总想躲得远远地。回忆起那些还给老师的公式定理就已经够有挑战性了,而且现在许多数学的教授内容和以前相比已经大相径庭。如果孩子感到了困惑,同样是困境中的父母该如何解围呢?

 

为了更好地让小学和中学阶段的孩子们独立思考和解决数学问题,你不一定非要将所有的答案都说出来。一个良好的心态能够走得更远。由于父母还肩负着老师和启蒙导师的身份,我们对此有以下建议。

 

不要告诉你的孩子你有多讨厌数学,或者曾经非常讨厌数学,抑或在数学科目上是一位差生。如果你的孩子接收到了你这种负面情绪,他们可能会对数学学科本身和作为一名学数学学生身份上产生长期的负面看法。相反地,你需要告诉他这个问题非常有技巧性,将他们解决好才是值得注意的一点。你的注意力应该在解决问题的过程。

 

提出一些问题让他们自己思考。你不必知道问题的答案。你可以试着启发他们,然后引导他们走到正确的思路上,并让他们对自己的问题有主动权。不要在意答案的准确性,不要告诉孩子正确还是错误。而是问他们这样回答的意义并解释原因,这是为了能够鼓励他们能够有更深入的数学思维。

 

试着用以下问题引导你的孩子:你可以告诉我你的想法吗?你是怎么知道的?为什么你认为他是对的?让他们向你详细阐述他们在课堂上学到的东西好过你告诉他们一些老师从未教授过的技巧。

 

用特别的方式激励他们。家长可以去询问他们哪一部分是他们非常困惑的。那些被难题困扰的孩子可能会回答:“全部”。这时候,父母就要在问题的第一个阶段开始,并仔细解释他们不懂的那一部分。就算你不能帮助他理解教材,你也可以和你的孩子分享老师传授的特定的步骤和定理,或许正是这些定理导致孩子感到困惑。例如,并不是你的孩子对于整个应用题感到困惑并不知道如何下手,而是对于如何计算多位数除法感到疑惑。

 

对于那些特别复杂的数学问题,父母应该这样鼓励自己的孩子:

 

对孩子提出的问题进行重新组织。当孩子们在难题面前停滞不前的时候,他们开始不断地重复自己的问题,而且会用自己的语言重新阐述一遍。为了能够正确回答孩子们的问题,他们需要能够准确地理解他们所提出的问题,以及哪些已经提供出来的信息能帮助他们解决问题。

 

对问题进行可视化处理。特别是当孩子遇到了几何问题和应用题的时候,快速地画一张草图,上面标上相关的数字和信息有助于学生清晰的了解问题发生的场景。而每当遇到几何图形问题的时候,必须画出草图。

 

让孩子给你讲解所学的东西。检验孩子已经真正掌握知识点的方法就是让你的孩子告诉你他们已经学到的东西。通过对问题的每一步骤进行解释和深入分析有助于让他们分清楚他们还不清楚的部分和他们已经掌握的部分。

 

通过解题步骤记录问题每一部分的解法来得到答案。告诉你的孩子,即使他们能够用自己的大脑解决这些问题,把过程写下来可以避免那些会粗心和计算带来的错误。基于这种原因,许多老师要求学生写出解出答案的每一步而不是只是写一个答案。如果写下了一个错误的答案,其他人无法得知孩子是怎么想的。更多地,如果孩子总是一而再再而三地出错,写下它们的过程有助于老师知道哪一部分是需要得到帮助的。

 

仔细书写并有条理的书写。所有的步骤应该使用铅笔以方便擦除,将你需要解决的问题标注出来,并在新的一行以确保有足够的空间来书写公式是非常重要的。用数字标记好的分开的书写能让孩子和他的老师更好的查阅。绘图纸(如果你手上有或者能打印一份)对那些希望将所做步骤几何化的人来说非常有帮助。

 

放慢速度。学生通常对于技巧的速度有误解,孩子们直接比谁的解题速度快比那些按照自己的速度去解题的人要犯更多的错误。速度比拼会导致很多问题,比如错误的理解思路,审题有偏差,和计算错误,甚至会忽略一些关键点。告诉孩子决定好用多长时间来解决自己的问题,时间通常是15或20分钟,并在整个解决问题的过程中设置一个定时器,这样完成作业就不再是一个限时比赛。

 

检查作业。学生应该承担起检查自己作业的责任。但是当他们寻求你的帮助,或者你已经发现他们已经做错了,不要直接告诉他们哪儿做错了。而是,试着启发性地向他们提问:“你能找到错误并改正它吗?”孩子能够培养出发现自己的错误并纠正错误的能力是非常重要的。

 

主动去寻找老师的帮忙。学生自我激励的能力始终很重要,但当网络学习平台比教师更够衡量和满足个人需求的时候,这项能力现如今变得更重要。许多学生现在不怎么寻求额外的帮助,所以你告诉你的孩子主动寻求老师的帮助会有助于理解教材,并告诉他老师对问题的看法同样是学生对学习过程的积累。

 

建议孩子优先解决他们觉得数学问题中比较难的那一部分。学生需要在早些时候解决这些问题,这是因为这时精力比较充沛,更容易集中注意力。

 

更重要的是,在辅导你的孩子的时候,不要让你的热情变成了一件恼苦的事情。不断地支持你的孩子表达他们的想法。不仅仅在数学上,同样在生活中,家长应该在如何提问题的重要意义上和用我们所学的知识去解决问题上起模范作用。

 

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2020软科世界一流学科排名公布:数学第一不是普林斯顿

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2020年6月29日软科世界2020年度一流学科排名公布。数学学科排名方面,最大的变化就是多年霸榜第一的普林斯顿大学这回不再是第一,取而代之的是法国的巴黎萨克雷大学,而普林斯顿大学屈居第二。前10名大学中,英美法大学占据9所,其中美国4所、法国3所、英国2所,而瑞士的苏黎世联邦理工学院也占据其中一所。第三到第十的具体排名是:索邦大学(法国)、斯坦福大学(美国)、剑桥大学(英国)、麻省理工学院(美国)、牛津大学(英国)、纽约大学(美国)、苏黎世联邦理工学院(瑞士)、巴黎文理研究大学(英国)。

 

这回排名第一的巴黎萨克雷大学在名称上看上去是一个新大学,但是他实际上是有多所高校和研究所合并成的综合性大学,其中包括著名的数学强校,巴黎第十一大学。这个合并也是法国“卓越大学计划 ”一部分。“卓越大学计划 ”是因为法国内部之前一直苦于一些名校排名太低,为了提升排名,政府牵头合并学校,用以提升排名。法国学校这几年再各个排名表现不错,和这个计划不无关系。

 


亚洲方面各大高校的排名继续下跌。日本的京都大学排名第一,总排名24名。以色列的耶路撒冷希伯来大学排名第二,总排名第25。新加坡国立大学大学排名第三,总排名第42。来自中国的北京大学排名在亚洲也仅排名第五,总排名第48。下面的亚洲前十因为并列原因,其实有12所高校。


 中国高校有102所大学进入榜单,数量上较于去年上涨18所。在中国的高校的排名中,排名第一的是北京大学,世界排名第48名。是唯一一个进入前50名的中国高校。而港城市、复旦、港中文、清华、中科大位列51-75名次区间。哆嗒数学网下面再次为你奉上所有中国高校的排名。

 

 

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计算小错误,人间大灾难:六个数学“小”错误导致的人间惨案

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如果有小朋友在阅读这篇文章,那么一定要记得一件重要的事情:在大人的世界里,哪怕一点点微小的计算错误,都将可能导致严重的后果,甚至会闹出人命!

如果你不相信,那么下面我们会分享几个真实案例给你。在这些案例里,无一不是如此。

 

 

案例6: 方形窗引发航班坠毁

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在20世纪50年代,很多公司首次进军喷气式客机,领先的是德哈维兰公司。该公司制造的“彗星”号喷气式客机运用了很多先进技术,从而使飞机拥有很多前所未有的特性,比如增压舱的加入可以促使飞机比别的非得更高更远等等。

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或许是因为“彗星”实在不是个好名字吧,在1954年,两架“彗星”飞机在空中莫名解体。这场事故共夺去了56人的性命。

 

事后查明,事故原因令人惊讶的简单:飞机采用了方形窗设计!


在众多明显而又容易被忽略的因素中,方形窗的设计就是其中之一。当时的飞机设计师就是忽略了这一点。观察下面的奇巧巧克力的条图片,你看出了什么?是不是觉得稍微用点力这些巧克力就会从中破开?

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飞机残骸上那些方形窗锋利的斷口清楚的表明了事故原因:这些巧克力式的方形窗带来的结构缺陷没能及时被发现。


如果要在墙体上安装方形窗,需要造出四个90°的角,这会导致四个弱支撑点的出现。如果你的房子由砖块或者灰泥来建造,无需任何复杂计算,只需走到房子外面看看就会发现,沿着每个90°角的顶部会出现清晰的裂缝。

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在工程学中,类似奇巧巧克力条间的沟槽会用一个专业术语——“应力集中”来描述,意思是,在压力下更可能断裂的地方。

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如果你是飞机制造商,怎么解决这个问题呢?

 

在你乘机出行的过程中,你是否注意过飞机上的窗口其实都是圆角的?这些弧形曲线几乎是能够防止飞机发生空中解体最完美的形式了,就像搏击台上的圆形绳索护栏一样,它将应力分布到沿圆形曲线的所有各个点,而不是在一个尖锐的拐角上,这样就可以有效防止其随着时间的推移而分裂并形成裂缝。


相信我,这其实并不是一个容易说清楚的问题,专家们也是在对机舱结构重复进行了很多次压力测试后才得出这个结论的。试验结果证明,如果采用方形窗的机舱,裂缝就会从窗户的拐角处产生并逐渐扩大,最终会导致窗户像冒牌避孕套一样爆裂。


波音公司和道格拉斯公司的代表们都表示,他们的工程师们也未预料到该类事件的发生。如果不是彗星飞机第一个发生坠毁,那么他们的公司或许就会成为因采用方形窗设计而发生该类事故第一家。从那时候起,飞机的窗户都被设计为圆角。

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案例5: 跑道角度引发的战斗机坠毁事故

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由于航空母舰(以下简称航母)船体随着海浪上下摆动,航母上众多飞机又拥挤在一起,给在航母上能够降落的飞机留出的空间异常狭小。所以即便不是飞行员,你也能够想象到在航空母舰上降落实在是一件非常困难的事情。但请放心,航母上拥有众多辅助设备、计算机和各类指示信号来引导飞机降落。然而,早期的飞机可没有这样的待遇,它们遇到的是另外的问题。


可笑的小瑕疵:这里有张图会告诉你早期的航母是什么样子的。你是不是觉得简单的不像话?它上面只有一条直直的跑道。设计这条跑道的人不知道怎么想的?

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这种设计简直无异于让飞行员去自杀。如图所见,起飞的飞机正好占用了准备要降落的跑道一端的位置!如果不及时刹车停止,双方的飞机只能变成一团火球。然而及时让降落的飞机停下来可不是小事一桩,光是勾住拦阻索(一种能够使飞机快速停下的装置)就是很高难度了。经过了血与火的教训后,航母设计最终采用了当时看来似乎有些不合常规的方案,并加装防护网,确保飞机即便没能抓住所有拦阻索,也能及时减速停止。对于飞机来说,类似装置只是确保飞机能够利用障碍物及时停止的众多非凡措施之一。

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那么,问题来了,为了确保飞机在航母上安全降落的最棒的革新是什么?答案是:把跑道旋转了9°重新设计。如下图:

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好笑吗?其实一点也不,这可是花了很多年时间在研究出来的。在历史的长河中,很多伟大的技术进步,包括像航天器和原子结构等研究,都是在二战中诞生的。直到1952年,人们才想到要更改飞行甲板的角度。在此之前,任何一次降落,简直就是飞行员末日折磨。

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调整飞行跑道的角度可以让飞机的降落和检修工作得以同步进行。然而在二战中,如果一架飞机正在降落,那么另一架飞机就不得不推迟起飞,反之亦然。如果10年甚至更早以前有人能想到这个解决方案,不知道会拯救多少人的生命啊!

 


案例4: 意外改动引起的走廊坍塌事故

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凯悦酒店集团在对建在堪萨斯城的最新酒店设计单位提出要求,希望将所有的警铃及口哨包含在内。负责进行设计的建筑公司给出了一系列的空中走廊方案。这些走廊悬挂在顶部,以便于为客人提供最佳的观赏角度。总之,这个设计为酒店带来异常吸引人的特色,直到它有一天发生了突然坍塌,使100多人当场送命。

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事故原因异常的简单:一条长承重梁被两条短的代替了。

 

在日常活动中,人们总是倾向于选择阻力最少的那条路。(换言之,如果能够从杂乱无序的工作中摆脱出来,人们一般就会选择这样做)。在最初的设计图中,两条空中走廊一条在另一条的上面,两条空中走廊都被一条长长的承重梁支撑着,这个承重梁用螺钉紧紧固定在顶部。就像下图(a)所示:

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看起来相当简单明了,对吧?走廊悬挂在长长的承重梁上,这既能使它更坚固,也能使它受力较为均匀,承重梁穿过两条走廊后,一直延伸到顶部的天花板。

 

一般来说,大部件使用起来要费事一些。这很容易理解,如果要搬一把椅子到房间里,整体搬总要比搬一箱配件更费事些。这些长长的承重梁需要穿过很长的空间才能到达顶部固定它们的平台。

 


这样的承重梁制造起来可是比较困难,那就选更容易的方式,对不?所以,负责生产这些承重梁的钢铁公司作出了一个小小的改变,用两条短承重梁替代一条长承重梁,如下图中(b)所示。

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这样便于加工,便于安装,看起来是一样牢靠,对吧?但这个小小的改变产生的待见是牺牲了114人的性命,216人受伤,外带高达1亿4千万美金的诉讼索赔。

 

一条承重梁,两只螺钉。每个螺钉只需要承载自身所在平台的重量。这是个好方法,因为每个螺钉(以及与螺钉连接的焊接梁)只需要承载一个平台的重量。现在再来上图中(b)。怎么样?看到这样脑残设计,你想不想爆粗口?

 

现在可以清晰的看到,每个螺钉都必须承受两个平台的重量,并且是在那些劫数难逃的参观者们站在上面的情况下!看起来是不是非常明显?祝贺你们看出了这点,可当时任何一家公司里都没有一个专业人士意识到这一点。

 

接下来的某晚,在一场舞蹈比赛活动中,承受不住压力的螺钉从焊接梁上彻底断裂,空中走廊发生了坍塌。如下图:

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然而在接踵而来的诉讼过程中,人们发现,无论是钢铁制造公司还是负责结构设计的工程公司都没有做哪怕一丁点粗略的计算,而这些计算会清楚的显示出这个显而易见的缺陷。

 

 

 

 

 

 


案例3: 向内开门方式引发的夜总会惨案

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如果你曾置身在上世纪三四十年代的波士顿,并且你不是个古板无趣的家伙的话,那你一定去过“椰林夜总会”。它可是那个年代最炙手可热的城市夜总会,任何一个去过的人无不这样认为。OK,所以嘛,有时候那儿就会显得狭窄些,会有尽可能多的客人涌入,如果碰上节假日,人数甚至会是正常情况下460人容量的两倍还不止。热闹之后,客人玩够了就会独自离开回家去了,那时波士顿所有地方都没有任何像警示牌一类的安全措施。

 


1942年,一场突发的大火夺去了492人的生命。事后调查发现很多人并不是死于大火,他们的死因竟然是因为门是向内开的!这样的解释简直简单到难以置信。

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事情起因是一个勤杂工在黑暗中摸索着寻找电源插线板,他想看看他摸到了什么东西,于是他划燃了一枚火柴,这根火柴意外引燃了华丽的热带风格装饰品,而这些装饰品又非常易燃,结果很快俱乐部内到处都是浓雾和火苗。这场大火燃烧的非常迅猛,以致于事后发现一些人来不及放下手中的酒瓶就被火焰瞬间吞没了。


关于夜总会的安全隐患,你能想到严重超员和易燃物装饰,你或许没有想到过的另外一个可能都存在的严重缺陷:就是,逃生门是向内旋转开启方式。


主出入口因为安装的是旋转门,结果很快被想要出逃的人群给堵的结结实实。于是人群蜂拥至另一个出入口,结果前面的人被后面的人推搡着狠狠压在门上,导致门无法打开。据事后估算,如果在这场大火中的出入口的门是在外向锁闭的,那么至少会有300人能够逃出生天。

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不幸的是,这不是第一次(也不是最后一次)因为向内开启的门引起的恶性事件。易洛魁剧院大火、湖景文法学校火灾、纽约三角内衣工厂火灾、贝弗利山庄大火和杜邦广场酒店纵火案等等因为火灾导致人员重大伤亡事故中,无一例外的发现出口的门都是向内开启方式。如果你认为看了则事故后,你会近乎于偏执的检查最近的逃生门的开启方式,那么别担心,我跟你也一样。

 

 

 

 

案例2: 密不透风的塔科马海峡大桥崩塌事件

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塔科马海峡大桥曾被誉为工程学一个靓丽的范本,直到它崩塌落入塔科马海峡,并夺走了一条狗的性命。这条狗是因为感受到主人的恐慌情绪而离开轿车的,但它的主人明显并不是很慌张,他还有时间拿出相机记录下了这一不幸事件。

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在工程人员和物理专业学生眼里,塔科马海峡大桥毫无疑问是一个教会他们做什么和如何做的教科书般的例子。如果你想把一件足够大事物固定好,那么没有人会忘记这个事件的教训。说了这么多后,你可能在想这座大桥究竟什么地方出了错?

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原因依然很简单:桥上没有孔洞。

 

薄薄的大桥看起来会是怎样的?下面,通过这个事件你会清清楚楚的看到。

 

你或许想说桥的倒塌是因为廉价和少用了钢材,但事实上的原因很清楚:不透风!

 

无论建筑如何坚固,它依然会随风轻轻摆动。著名的迪拜哈利法塔(就是汤姆·克鲁斯在电影谍中谍里曾经摇晃着走过的建筑)在大风天里摆动幅度会达到6英尺。你可以自己算算。

 

塔科马海峡大桥压根就没有孔洞使风能够通过,那么为此它吃尽苦头注定无法避免。

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其实在事件最初,人们就知道会有什么事情要发生。只要有风,风就会紧紧压迫桥面,像摇油漆罐似得摇晃它。桥面上下摆动的幅度达到好几英尺,就像随时要掉入河床似得。桥面随风扭动的非常厉害,以至于当地人戏称它为“飞驰盖地”。


更糟糕的是,风导致的摇摆频率接近桥本身的固有频率,这可是异常危险的状况。意识到情况的严重性后,州政府聘请工程专家想要修正这个错误。专家给出的方案包括在“桥面上钻多个孔洞用来通风,从而防止桥体的扭曲。非常简单的修复方式,我敢打赌他们一定为自己没能早些想到这些而憎恨自己的愚蠢。然而,在还没来得及付诸实施任何修复措施之前,桥塌了。

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他们不得不在十年后重建了这座桥。下面看看,你是否能够找到设计中这些简单的不同点。

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案例1: 泰坦尼克号的沉没

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关于如何防止泰坦尼克号的沉没事件,有很多种说法。其中有人认为应该让船体直接撞向冰山上而不是试图绕过它,还有人认为原因在于首航前没有认真向上帝祷告,说什么的都有。人们对该事件的指责大多落在了缺乏足够的安全措施这一点上,这是非常错误的,真正的原因时是存在一个被刻意设计出来的潜在缺陷。

 

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这个缺陷就是:中央推进器无法反转。

 

泰坦尼克号拥有三个蒸汽推进器,外侧两个以活塞引擎驱动,中央一个以蒸汽涡轮驱动。蒸汽涡轮相较于活塞结构具有体积小和更高效率的优势,但它的缺点是单向工作,也就是说,蒸汽涡轮只能向前转动,带动的传动杆也只能向一个方向运动。

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所以,当危险来临是,当默克多大副想要操作船体全力后退以避免撞向冰山的时候,外侧的活塞引擎开始反向转动,而中央推进器却停止工作了(就像电影里的情节一样)。从常识上来说,如果你需要船体后退,你肯定不希望船体任何一个引擎把船体往前推。

 

不妙的是,中央推进器正好位于船舵的正前方,它的关停会使船舵少量进水,导致对任何操作的响应被拖慢。

 

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如果当初能够对中央推进器进行更合理的设计,就完全可以避免它反转时会停止的情况,那么泰坦尼克号就有可能逃过冰山的撞击,从而挽救1514人和8条狗的生命。

 

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人教社教材乌龙:爱因斯坦用相对论证明勾股定理震惊数学界

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这两天,一本书上对于一个定理的表述火了。这个定理便是著名的勾股定理。书中提到爱因斯坦用相对论证明勾股定理,还震惊了数学界。

尤其那个震惊世界的描述,有着浓浓的“民科”味道。我们哆嗒数学网的小编一开始并不在意,毕竟在当下的环境,一本杂牌书发表任何惊世骇俗的声明都不会是新鲜事情。

 

但定睛一看,不对!这个不是杂牌书,而是人民教育出版社出版的数学自读课本。这……

 

 

我们的朋友圈这件事也传开了。有人找到了这个说法的疑似英文出处。在这份英文材料里,描述了这个勾股定理,爱因斯坦以及他的相对论。但材料里明确说到,这里出现的E=mc²和爱因斯坦著名的质能方程虽然样子很像,但这完全是巧合(of coure entirely fortuilous)。

应该说,如果没有表述中没有相对论的乱入。这个证明还是挺巧妙的。思路大致如下:设直角三角形的斜边长度是c,两条直角边是a和b。用斜边上的高把直角三角形分成两个小直角三角形。这样两个小直角三角形和大直角三角形相似,斜边分别为c,a,b。于是,三个三角形的面积与c²,a²,b²成正比(这里你还可以进一步认为,都正比于某个单位面积)。设这个比例为m,就有面积带来的等式:

mc² = ma² + mb²

消去m,得到 c² = a² + b²

数学上,完全没有问题,但这和相对论没有半毛钱关系。


如果真是这个出处,不知道这起事件的原因是人教社的专家看不懂英文,还是小编读不懂数学。

人教社出版的课本,里面的内容被很多中小学生和老师奉为圭臬。如果出现这种让人啼笑皆非的错误,实在危害巨大。记得有一位物理学家对错误分了几个等级,小错误、严重错误、连错误都不如(not even wrong),这里的乌龙,我们认为就属于后者。

 

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数学家证明了低维度空间的一些对称性质不存在

 

原文作者,Kevin Hartnett,《量子》杂志高级编辑。

翻译作者,独行者,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:Math001

 

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罗伯特·齐默(Robert Zimme)先生被人另眼相看了。自2006年担任芝加哥大学校长开始,他因为获得九位数字的捐款以及发表很多关于保护校园言论自由的文章而登上各大报纸的头条。但在担任芝加哥大学校长之前,齐默先生是一位数学家。在他将学术研究放到一边很久以后,齐默先生曾经推动的研究终于产出了成果。

 

 

2017年,一个三位数学家组成的团队解决了名为齐默猜想的问题,这个问题主要是研究在某些情形下几何空间会显示出某种特定的对称性。他们的证明是近几年来最大的数学成就之一。这个问题是齐默在20世纪70年代后期到20世纪80年代前期学术活跃期间提出的,现如今这个问题得到了解决。

 

齐默说,“我想说的是,在这五年期间,我对这个问题日思夜想,它每一天都在困扰着我。所以,这个问题让我辗转反侧。现如今,我很高兴地看到这个问题得到解决。”

 

一般而言,我们通常认为几何空间的维度越多,对称性特征也就越多。比如,你可以去比较二维平面上的圆和三维空间中的球:旋转球的方法就比旋转圆的方法要多得多。这就是因为球的额外维度使得球有了更多的对称性。

 

齐默猜想关注点主要是在某种特定类型的对称性,这通常被称之为高阶格(higher-rank lattice)。这个猜想关注了以下问题:一个几何空间的维度是否会限制对这些类型对称性产生。芝加哥大学的阿伦·布朗教授(Aaron Brown)和赛巴斯提安·乌尔塔多·萨拉查教授(Sebastian Hurtado-Salazar)和印第安纳大学的大卫·费希尔教授(David Fisher)的最新研究表明,只要低于某一维度,某些特殊的对称性就不可能存在。这也就证明了齐默猜想是正确的。

 

 

他们的研究解决了一个长期以来困扰数学界的问题,同时也开辟了新的研究方向。它揭示了几何空间中的内在特性。对称性是了解这些空间最基本的特征之一。这项新研究可以用比较准确的话来讲:这些对称特征能存在某一种空间中,但对于其它空间是不存在的。齐默猜想长达数十年间都没有取得突破,现在解决以后,数学家们便有了新的发现和成就。

 

在今年年初组织的一场关于新证明的会议上,芝加哥大学数学教授艾米·威尔金森(mie Wilkinson)表示:“这个猜想还能够让数学界研究和分析上很长一段时间。他们就这个问题提出了一个较为简单的方法。”

 

对称性的满足

 

对称性是人们从孩提时期的数学中便接触到的几何学概念。通过动手分析,孩子们便知道由于对称性,图形可以旋转、翻转和平移,最后得到的图形和最开始是一致的。图形的这种在变化中保持不变的特性满足了某种内在特点——它揭示了宇宙法则中的某种深刻涵义。

 

在数学中,数学家们用自己特定的规范性语言来研究对称性。这种语言为他们提供了非常准确的方法来描述在给定的几何空间中所有不同的对称性。

 

比如说,正方形有八个对称变换——也就是说有八种方法可以将正方形翻转、旋转成原来的图形。而对于圆来说,圆按任意角度旋转之后仍然是圆;它有无数个对称变换。数学家把特定几何对象或空间所具有的对称性全部归类在一起,称之为“群”。

 

群原本就是非常有价值的研究对象。群通常会出现在特定几何空间的研究中,但是他们也会出现在非几何领域中。比如,数的集合也可以组成群。(比如说:考虑如下的对称性,例如给一个数+5或-5。)


齐默说:“理论上,各类事物的对称性都可以用群来表达。”


现在我们讨论的对称性和我们在小学时所学到的相差甚远。比如,参考格的对称性。最简单的格就是一个二维网格。在平面上,你可以将这块网格往上、下、左、右的方向平移任意方块的距离, 然后得到一个它完全一样大小的网格。你还可以对网格内任何单独的正方形进行对称变换。这种有类似格的空间,一般而言会有无穷个多种多样的对称变换。

 


这种可以存在任何维度的空间里。在三维空间里,格就是一个个正方体,而不是正方形。在四维或更高维度的空间里,我们就无法画出这种格了,但是性质是一样的。数学家可以用自己的语言进行准确描述。齐默猜想的关注对象主要就是这些特定维度的。“如果你可以看到这些网格,这些奇怪的格会特别美丽。尽管我看不到。”乌尔塔多-萨拉查教授说,“我猜想如果它们能展现在我们眼前,他们的形状一定特别好看。”

 

早在二十世纪,数学家们便在许多的领域中发现对称性质,不仅在几何学,还有数论领域,逻辑学和计算机科学。当新的一个新群被发现以后,我们就自然而然地会问到——一个怎样的空间会对应这个群描述的对称?


有时候是非常明显的,一些群不能应用到特定的空间中去。比如,我们就很快知道圆的对称群不能应用到正方形中。就比如说,如果将正方形旋转10°,你就不能得到原来的那个正方形了。但是如果在一个有无数个对称轴的群中和一个有多重维度的空间里进行研究,我们很难确定哪些群的元素对应着空间的变换,而哪一些则不是。

齐默说:“由于在高维度的情况下,你由此得到的群会愈发复杂,问题的解决也就变得更加困难。”


松散的联系


当我们分析对称性的时候,我们所想象到的是,整个图形正在进行旋转,就像一个正方形按顺时针方向转90°。在一个比较微观的层级中去观察,对称性与点的运动有密切的联系。按对称性将空间进行变换意味着将空间上的每一个点移动到空间的另外一处。在这种视角下,将正方形顺时针旋转90°的真正意义是:考虑正方形上的每一个点,然后将它顺时针旋转90°,这样每个点就移动到了新的边上,这些点最终出现在与初始位置不同的边上。


或多或少的,我们都是用刚性的方式来进行移动。最熟悉的一些对称操作——通过对角线进行镜面变换,或者旋转90°——都非常刚性的。他们之所以刚性的是因为他们并没有对点进行扭曲。镜面变换前在顶角上的点在变换以后还是顶角上的点(只不过是不同的顶角),镜面变换前在边上的点在变换以后还是边上的点(只不过是不同的边上)。

 

但是,在实际上,还有很多更为灵活的对称变换类型,这也是齐默猜想所感兴趣的地方。在这些变换中,点会被最大限度的重组;他们在变换的过程当中不会完全遵循他们在变换前的位置关系。例如你可以将正方形的每一个点都围绕着移动三个单位——这还是满足了一个对称变换的基本要求,它将空间上的每一个点都移动到了新的位置。新证明的合作者艾伦·布朗借助球的模型来解释这种不受约束的变换方式。

 

布朗称:“你可以试着将球的南北两极向相反方向拉扯,球上的距离和点之间的距离会加大。”

 

当你在讨论一个网格时,除了平移平面中的网格,你还可以对网格进行扭曲,或者在某些地方进行扭曲,而在其他地方进行拉伸,这就使得转换后的网格不再与原来的网格完全重合。这些变换就没有那么刚性了,他们被称之为微分同胚。

 


在他的猜想当中,齐默有非常好的理由认为这种更为柔性的变换是有意义的。在20世纪60年代,格里戈里·马尔古利斯(Grigory Margulis)对在齐默的猜想当中涉及的这种高维格进行了研究。马尔古利斯也因为这项工作由此获得了菲尔兹奖。当要求只进行刚性的变换时,哪些空间可以由这些高维格转换而来,马尔古利斯给出了这种空间所有满足的条件。


因此,齐默猜想是对马尔古利斯研究的自然延伸。他便是开始于高维格架构变换得以实现的空间——马尔古利斯所找到的空间——并持续深入探讨如果允许不那么刚性的变换,也就是在放宽变换的条件之后,这个集合是否会进一步扩张。


在他们新的研究当中,三位数学家们证明了当高维格的放宽对对称性的定义以后,广义的对称性特征并没有本质变化。即使格进行不规则的空间变换时——比如剪切、弯曲、拉伸——高维格仍然被限制在它们所在的空间中。

 

费希尔说:“由于在这个问题上加了那么多的灵活性之后,你就有了一种直观的感受,这些高维格群能作用于任何空间上。所以,我们很惊讶的发现,答案是不对的。在某种情况下,他们不能作用于任何空间上。”


这几位数学家们在空间的维度和能作用在其上的高维格维度(或秩)之间建立了联系。他们证明了在通常情况下格的维度越高,空间的维度也应该越高,这样才能对格的对称性产生作用。在高维空间里,即使有非常好的空间变换灵活性,高维格的变换依旧受到高维空间的限制。


威尔金森说:“这就告诉了我们,空间将物体组合在一起会有一些非常基础的特性,这种特性使得他们能够产生这些变换。”

 

齐默猜想只是解决一个大问题的第一步。通过解决这个猜想,这个问题的研究者们对这些高维格能做用的空间给出了一个粗略的限制条件。下一步是更加宏伟的计划,研究者将关注在这些空间中格是如何出现的,接着将这些格在空间中变换的方法进行分类。

 

齐默说:“这项计划最后是要分清楚所有这些方法。在你目前所看到的问题之外还有更有趣的,有一些空间中,格是不能保持对称性的。但有趣的问题则远远超出了这些内容。”

 

 

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三维环面:你在逃离目标,却一定回到原点

 

原文作者,Evelyn Lamb,大学数学教师

翻译作者,八,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:Math001

 

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在科幻剧《星际迷航:下一代》第二季剧集《沉默时刻》的剧情中,星舰企业号飞入了一个空间。为了从这个空间中出去,船员们设置了一个固定的信号标记(不用考虑这个标记在太空中静止是什么意思,或者如何将其留在太空),以便衡量他们飞了多远。当他们朝着背离信标的方向飞行的过程中,信标先是离它们越来越远,而又开始靠近,最终他们又回到了最初的地方。

 

 

企业号并没有对这个空间做充分的探索,以至于我们无法得到确切的信息,但是他们很可能偶然间进入了三维环面(也许是纳吉卢姆那样的神族将他们了拖进去)。类似于二维环面——可以想象成一个正方形,将每一对相对的边粘合在一起——三维环面可以想象成一个立方体,将每一对相对的面粘合在一起形成的结构。想象你站在三维环面上,当你向前移动时,最终你会再次回到立方体的后方;当你向左侧移动时,最终你会再次回到立方体的右侧;当你向上移动时,最终你会再次回到立方体的底部。

 

我们有很多直观的结构来想象二维环面,但很难将三维环面可视化。对于二维环面的理解,或许正方形的描述方式会有所帮助,但甜甜圈的描述方式能够让我们更加真实的体会到居住在环面上的感受。对于三维环面,我们没有足够维度来像二维环面这样来将它整体的可视化,但是我们可以尝试一下将各个面粘在一起的方式。首先,将正方体顶面粘在底面上,形成一个具有正方形横截面的实心环(大概是一个正方形的甜甜圈);然后,我们将左侧粘到右侧,最终看起来像一个空心的甜甜圈;下一步是将内部粘合到外部,但这在三维空间不足以展示其效果。

 

 

当询问拓扑或几何学家他们的研究有什么应用时,他们往往会笼统的说用于探求宇宙的形状,然后便开始试图用庞加莱圆盘的优美图片分散别人注意力。(或者仅仅是我?)但是三维环面或许确实与宇宙的形状有关。拓扑和几何为我们提供了对所有可能的三维形状(也称为三维流形)进行分类的方法,根据宇宙已确定具有的属性,我们可以缩小宇宙可能具有的形状的选择范围。

 

我不是天体物理学家,也不了解可以帮助我们确定空间的形状的最新的测量数据,因此我也不了解当前对宇宙形状的看法。但是如果宇宙是环面呢?另一种三维环面的可视化图形向我们展示了这将是多么的怪异。

 
   

 

 

 

这种无限的支架扭曲了三维环面的一个重要特征:三维环面是有限的,而这张照片看起来是无限的。然而,这更加说明了生活在环面中会多么令人困惑。

 

 

现在,让我们收起一个维度,并考虑一下相应的二维环面。那会是平面上的无限网格,而不是仅有一个正方形。我们要记住的是,在这个平面中,任意两个位于不同正方形中处于相同相对位置的点,实际上是同一个点。

 

 
   

 

 

 

 

如果居住在环面(二维或三维)中,那么从某个角度向外看,视线可能将会环绕环面数次。

 
   

 


如果从三维环面中的某个点向上看,你会看到自己的脚底。只要角度和视线足够好,理论上你的视线可以无数次环绕环面。如果环顾四周,你会看到无数个自己,这一定是自恋狂的梦想。

 

 

当然,如果我们真的生活在一个三维环面中,有可能是因为空间太大才让我们看不到自己的屁股,这让我些许放心。不过,我想知道的是,我们是否能够确切的认识到我们所居住的地方到底是个什么流形。

 

 

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关于湍流一个核心定律的数学证明

本文源自马里兰大学计算机数学与自然科学学院

翻译作者,凝聚态小土豆,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:Math001

 

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马里兰大学的数学家们为先前不确定的物理定律提供了数学解释,并揭示了定律的适用范围

 

 

工程师们可不可以直接用数学方程设计出更好的喷气式飞机,从而大大减少对实验测试的需求量?天气预测模型可不可以精确预测海洋热量转化为飓风的细节过程?从目前来看这些构想暂时难以实现,但随着我们对湍流机理的越来越完备的数学解释,这些构想将在未来成为可能。

 

马里兰大学的数学家Jacob Bedrossian, Samuel Punshon-Smith以及Alex Blumenthal首次提出了严格的数学证明来解释湍流的基本定律——Batchelor定律。该定律的数学证明过程将于2019年12月12日在英国工业与应用数学学会(Society for Industrial and Applied Mathematics)的一次会议上公布。

 

虽然所有的物理定律都可以用数学方程来描述,但许多定律并没有详细的数学证明来解释定律背后的基础原理。而湍流无疑是非常难以得到严格数学解释的物理领域。从海浪、翻滚的云层和高速行驶的车辆后面的尾流可以看出,湍流是流体(包括空气和水)的无序运动,包括压力与速度的看似随机的变动。

湍流是描述流体流动的N-S方程如此难以求解的原因,曾经有人悬赏百万美元奖励能用数学方法充分解释湍流的人。要理解流体流动,科学家必须首先理解湍流。

 

UMD的数学教授、该证明的合著者之一Jacob Bedrossian说:“如果一个给定的物理定律是正确的,那么观测对应的物理系统并从数学上理解它应该是可能的。”“我们相信,我们的证据为理解为什么Batchelor定律,也就是关于湍流的一个关键定律,在某种程度上是正确的提供了基础,而迄今为止的理论物理工作还没有做到这一点。”这项工作可以帮助解释在湍流实验中观测到的一些变化,并预测可以适用和不适用Batchelor定律的情况。

 

自1959年引入Batchelor定律以来,物理学家们一直在争论这条定律的有效性和适用范围。Batchelor定律有助于解释化学浓度和温度变化如何在流体中分布。例如,把奶油搅拌到咖啡中会产生一个大漩涡,上面会有小漩涡分支,甚至更小的漩涡也会分支。随着奶油与咖啡的逐渐混合,漩涡越来越小,每一层的细节也在变化。Batchelor定律预测了不同尺度下漩涡的动力学细节。

 

该定律在以下几个方面得到验证:化学物质在溶液中的混合过程,流入海洋的河水与盐水的混合过程,流入北方的湾流温水与较冷的水的混合过程。学者们围绕这一重要定律的解释,已经发表了多篇重要工作,包括著名的大学教授Thomas Antonsen与Edward Ott在UMD的工作。然而,对于Batchelor定律的完整数学证明仍然是难以摸透的。

 

未涉入这项研究的明尼苏达大学数学教授Vladimir Sverak说,在Bedrossian教授和他的合著者的研究之前,Batchelor定律只是一个猜想。相关实验数据的支持,可以帮助人们推测定律的成立条件。而该定律的数学证明可以看作是在理想条件下的一致性检验,并且可以让我们更好地了解流体中到底发生了什么,从而启发未来研究的发展方向。

 

“我们不确定这是否可行,”Bedrossian说,他同时还在UMD的科学计算和数学建模中心工作。“普适的湍流定律被认为过于复杂,无法用数学方法来解释。但是我们能够通过结合多个领域的专业知识来解决这个问题。”

 

作为偏微分方程方面的专家,Bedrossian聘请了两名UMD的博士后研究员来帮助他解决这个问题。Samuel Punshon-Smith (17岁,博士,主攻方向为应用数学统计与科学计算),现在是布朗大学的Prager助理教授,是概率统计方面的专家。Alex Blumenthal是动力学系统和遍历理论(数学的一个分支,包括众所周知的混沌理论)的专家。研究者专长的四个不同的数学领域在其他方面很少相互影响到这个程度,但在这个问题上是必需的。

 

Sverak说:“解决这一问题的方法确实富有创造性和创新性,甚至可能比证明本身更重要。Bedrossian教授和他的合著者的论文中的观点很可能在未来的研究起到很大的作用。”

 

该团队在这个问题上的研究达到了新的水平,为提出数学证明来解释其他未经证实的湍流定律奠定了重要基础。

 

Bedrossian:“如果这个证明就是我们能达到的全部成就,也可以确定我们实现了一部分研究目标。”但我希望这仅仅是一个开端,从此以后我们可以明确地宣称‘是,我们可以证明湍流的普遍性定律,并且它们并不超出数学的范畴’。现在我们对如何用数学来研究这些问题有了更清晰的理解,我们正在努力构建研究这些定律所需的数学工具。

 

了解更多湍流定律背后的物理原理,最终可能有助于工程师和物理学家设计更好的交通工具、风力涡轮机和类似的技术,或做出更好的天气和气候预测。

 

 

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因为不理解混沌,计算机预测模型可能铸成大错

 

本文源自ScienceAlert网站

翻译作者,radium,哆嗒数学网翻译组成员。

 

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对于混沌,我们依然混沌。

 

在一项新的研究中,科学家们发现,由于一种“无法控制的”缺陷,无法真实还原混沌动力系统的数学复杂性。

 

“我们的工作表明,混沌动力系统的行为比任何数字计算机所能计算到的东西更为丰富,”来自英国伦敦大学学院的计算科学家彼得·考文尼说。

 

“混沌无处不在,远远超过人们所认识的。甚至对于非常简单的混沌系统,计算机使用的数字也可能导致不明显但影响巨大的错误。”

 

几个世纪以来,理论家们一直在思考,非常小的影响如何会像滚雪球一样,在下游形成非常大的影响。

 

在混沌理论中,这一著名的现象被称为“蝴蝶效应”:打个比方,一只蝴蝶在一个地方的轻微地扇动一下翅膀,会导致在另一个地方产生龙卷风。

 

 

这是一个充满诗意的描述,尽管它看起来异想天开,但数学模型表明,这个概念是可精确严谨表达的。

 

蝴蝶效应主要归功于美国数学家和气象学家爱德华·诺顿·洛伦茨(Edward Norton Lorenz)。在20世纪60年代,洛伦茨在反复进行天气模拟时,做了一次创造历史的简化运算:他在第二个实验中使用了略微简化后的数字(例如输入的是0.506,而不是0.506127)。

 

洛伦茨后来回忆说:“我去大厅喝了杯咖啡,大约一小时后回来。在这段时间里,电脑模拟了大约两个月的天气。”


“计算出来的数字和以前的完全不一样。”

 

洛伦兹戏剧性的四舍五入的结果表明,初始条件的微小变化如何在复杂、混沌的系统中随着时间的推移产生巨大的变化,在这种系统中,许多变量相互影响。

 

天气预报就是一个例子,但从相位轨迹建模到湍流和分子动力学,滚雪球误差这样的现象已经在各个领域得到了证明。


问题是,尽管蝴蝶效应已经为人所知几十年了,它仍然是计算机计算方式中不可忽略的因素。

 

考文尼和他的团队在他们的新论文中解释道:“对初始条件极度敏感是混沌动力系统的一个典型特征。”

 

“自从第一次将数字计算用于计算科学以来,我们已经知道,由于实数的离散近似而导致的精度损失会在短时间内极大地改变混沌系统的动力学。”

 

这种精度上的损失在简单的计算中并不重要。你的智能手机上的计算器应用程序可能完全足以满足你在日常生活中所需要的一切。

 

但是在有多种变量和初始条件的大型计算中,一开始的微小四舍五入误差可能会导致在给定模拟的最后出现巨大的计算错误。

 

研究人员说,问题的核心是所谓的浮点算术:计算机使用的二进制代码处理实数的标准化方法是通过使用近似转换来表示数字的。

 

在大型而复杂的系统中,这些近似可能会引入严重的错误,浮点数在实数之间分布的方式加剧了这个问题,即使是在最新的、更复杂的64位格式(称为双精度浮点)中也是如此。

 

塔夫茨大学的数学家Bruce Boghosian说:“长期以来,人们一直认为四舍五入是没有问题的,特别是使用64位而不是32位的二进制数所表示的双精度浮点数。”

 

“但是在我们的研究中,我们已经证明了一个问题,这个问题是由浮点数所代表的分数,不均匀分布造成的,而且仅仅通过增加比特的数量是不可能消除这个问题的。”

 

在这项研究中,研究小组将最平常的简单混沌系统伯努利映射(Bernoulli Map)与同一系统的数字计算进行了比较,发现了混沌动力系统模拟中他们所说的“系统误差”或者“新发现的无法控制的缺陷”。

 

的确,当洛伦兹发现他的蝴蝶效应时,使用的运算方式本身并不涉及近似,而研究人员使用“似乎”等效的方法,是让计算机进行数学计算。

 

“对洛伦茨来说,舍掉最后几位数字是一个非常小的变化。但用它来启动的一个模拟,导致了截然不同的结果,”考文尼在科学博物馆博客中写道。

 

“他和其他人都没有意识到,而且我们的新研究也强调了这一点,即任何这种有限的(有理数)初始条件都描述了一种行为,这种行为可能在统计学意义上极不具有代表性。”

 

虽然研究人员承认,伯努利映射是一个简单的混沌系统,不一定代表更复杂的动力学模型,但他们也说到,计算机使用的“浮点蝴蝶”其本质意味着任何科学家都不应该忘记在这种因素。


作者写道:“我们认为,即使相关工作者的模型比这个更复杂,这种疑虑也完全无法消除。”


“我们认为,如果一个如此简单的系统都会出现如此惊人的无法控制的缺陷,那么一个更复杂的系统可能会表现出更加无法控制的缺陷。”

 

并不是每时每刻你都会发现计算机建模可能存在根本的缺陷。研究小组表示,在我们找到解决这个问题的方法之前,世界各地的研究人员都需要密切关注他们的电脑吐出的数字。

 

 

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40多年的一个离散几何问题的解决

 

本文原文源自EurekAlert网站

翻译作者,阿枪,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:Math001

 

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以色列理工学院的蒋子麟和莫斯科物理技术学院的Alexandr Polyanskii证实了匈牙利数学家LászlóFejes Tóth球带猜想(zone conjecture)。该猜想是在1973年提出的,它描述了:如果一个单位球面被几个长条完全覆盖,则它们的宽度总和至少是π。其证明发表在《Geometric and Functional Analysis》杂志上,该证明对离散几何以及其新问题得以形成非常重要。

 

(姜子麟,2007年进入北京大学数学科学学院学习,2011年获理学学士。毕业后赴卡内基梅隆大学攻读博士学位。现为色列理工学院数博士后)

 

 

(Tarski证明了半径为1的圆不能完全被宽度小于2(圆的直径)的长条所覆盖。图像中的每一长条都有自己的长度和颜色。)

 

离散几何研究点、线、圆、多边形和其他几何体的组合性质。例如,它处理的问题有:在一个球的周围最多能放多少个体积相同的球?或者,如何以最密集的方式放置最多的圆在某一平面,或相同大小的球在某一空间?


这些问题的解决方案有着实际的应用。因此,最密堆积问题有助于优化编码和修正数据传输中的错误。另一个例子是四色定理,它的内容是:四种颜色足以绘制任何一个球面地图,使得没有任何两个相邻的区域具有相同的颜色。它促使数学家引入众多对于化学、生物学、计算机科学以及物流系统的最新发展至关重要的图论概念。

László Fejes Tóth球带猜想与离散几何学中的许多其他问题密切相关,这些问题涉及用长条覆盖表面,在20世纪得到解决。第一个就是所谓的“木板问题”,涉及到用平行线组成的长条来覆盖圆盘。Tarski和Moese提供了一个简单而优雅的证明,用来覆盖圆面的长条(或木板)的宽度和不超过圆盘的直径。这就是说,没有比用宽度与该圆盘直径相等的木板来覆盖它更好的方法了。Thøger Bang随后解决了用长条覆盖任意凸体的问题。也就是说,他证明了覆盖单个凸体的长条的宽度之和,即能覆盖凸体的单个长条的最小宽度,至
少是物体本身的宽度。

 

 

(球体上的宽度为ω的部分用黄色区域表示)

 

作者所处理的问题是不同的,因为它涉及到用特殊构造的区域覆盖一个单位球面。具体来说,每个区域都是球体与某个三维平面的交,其中平面是包含在两个平行平面之间的空间区域,这两个平行平面相对于球心是中心对称的。或者,可以在测地线的度量空间中定义区域,而不必求助于木板:单位球面上的宽度ω区域是距离大圆或赤道不超过ω/2的一组点,各点之间的距离被测量为连接它们的最短弧。数学家们必须找到覆盖单位球面的这些长条的最小宽度和。因此,这个问题不同于以前解决的测量宽度的方法:它被定义为弧的长度,而不是平行线或平面之间的欧几里德距离。

 

姜子麟和Polyanskii提出的证明是由Bang启发而来的,他通过在物体内构造一个特殊的有限点集来解决用长条覆盖物体的问题,其中应当有一个点不被任何一个长条所覆盖。在某种程度上,Bang和作者都提出了矛盾的证明。在球带的猜想中,数学家们假设,完全覆盖单位球面的长条的宽度和小于π,并试图找到一个矛盾--即找到一个位于球体上的点,但不在任何一个长条里。

 

作者们证明了,在三维空间中,可以找到这样一个点集,其至少有一个点不被覆盖球体的长条所覆盖,从而也不会被该区域覆盖。如果该点集全位于球体内,那么就很容易在球面上绘制另一个也不被长条所覆盖的点。如果集合中的任何一点恰好位于球体之外,那么就有可能用一个与所有较小长条宽度和等宽的较大长条代替这几个较小的长条。因此,可以在不影响其宽度和的情况下减少初始问题中的长条数。最终,球体上的一个点被确定为不被长条覆盖的点。这与长条的宽度和小于π的假设背道而驰,也就证明了球带的猜想。 

 

(完全覆盖球体的长条。这五个区域,每一个都有自己的宽度和颜色。)

 

这个问题在n维空间中得到了解决,作者说,这与三维空间中的情形没有什么不同。

 

“Fejes Tóth问题已经吸引了离散几何学领域的数学家们在40多年的注意力。”莫斯科物理技术学院离散数学系的作者Alexandr Polyanskii说到,“我们很幸运的找到了这个问题的一种简洁的解,Fejes Tóth问题促使我们去考虑另一个更为基本的猜想:球体被定义在球体与三维平面的交集上的移动长条所覆盖,该长条不一定中心对称。”

 

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著名数学家,生命游戏发明者约翰·康威因新冠去世

 

 

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根据欧洲数学会官推消息。著名数学家,普林斯顿大学和剑桥大学教授约翰·康威(John Conway)因感染新冠病毒于2020年4月11日去世,享年82岁。

 

 

在学术上,康威活跃于很多领域。他在有限群、扭结理论、数论、博弈论、编码理论等领域都有诸多贡献。

他首次提出提出超实数(surreal numbers)的数字系统,据说他本人称这是他对数学最大贡献。另外,他还对魔群(Monster Group)研究也有重要贡献。

在数学之外的学术圈,由于康威热衷于趣味数学的传播,康威也是一位知名度极高数学家。他1970年发明的生命游戏是一个趣味性极高,又能应用与诸多学课的数学游戏。生命游戏是种细胞自动机,其理论思想已经在地理学、经济学、计算机科学等领域得到了非常广泛的应用。许多爱好者也经常做趣味实验,生成生命游戏的动图,看看有哪些美妙的事情发生。

 

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菲尔兹得主舒尔茨:我没有改变判断,ABC仍然是猜想

 

本文作者,Davide Castelvecchi,《自然》杂志记者。

翻译作者,Math001,哆嗒数学网翻译组成员。

 

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经过8年的漫漫征途,日本数学家望月新一终于得到了某种意义的确认。他的600页长度关于数论超级难题“ABC猜想”的论文,被学术杂志接收。

 

接受论文的《数理解析研究所公刊(PRIMS)的主办单位就望月新一供职的京都大学,望月新一是该杂志的主编。——论文的接受,就是是关于这个证明的长期而激烈的争论的最新进展。

 

43日在京都举行的新闻发布会上,另外两名数理解析研究所数学家柏原正树和玉川安骑男用日语宣布了该论文的发表。 柏原正树原说,该论文“将产生重大影响”。当被问及望月对报纸被接受的消息有何反应时,柏原正树说:“我认为他很欣慰。”

 

望月新一多年来一直拒绝接受记者采访,这回也没出现在新闻发布会上。

 

八年前,望月在网上发布了四篇篇幅巨大的论文,声称已经解决了ABC猜想。论文对于数学家们是有难度的,他们花了多年的时间来理解它。在2018年,两位数学界威望极高的数学家表示,他们认为自己在望月新一的证明中发现了一个缺陷——许多人认为这对望月新一论文的致命一击。

 

这个最新公告似乎并没有让多少学者站到望月新一一边 “我可以肯定地说,自2018年以来,数学界的意见没有太大变化”加州大学圣地亚哥分校的数论学基兰·基德拉亚说,他们多年来试图验证望月新一证明的专家之一。加州大学伯克利分校的另一位数学家爱德华·弗伦克尔说:“由于可能出现新的信息,我将不予发表有关该作品的判断,直到该作品真正发表

 

望月新一声明证明的ABC猜想”是一个揭示自然数加法和乘法之间深刻联系的猜想。任何自然数都可以分解成为素数的乘积,比如,60=5×3×2×2。 粗略的讲,这个猜想可以这样粗略的表述:如果有一堆小的素数整除ab,那么能整除c = a + b的更大的素数非常少。


如果证明得到确认,那么该证明可以改变数论的面貌。例如提供一种全新的方法来证明费马大定理。费马大定理的证明过程堪称传奇,它是皮埃尔·费马在1637年提出的,而1995年这个问题才被确认解决。

 

 


这次故事始于颇有声望的数论学家望月新一。2012830日他悄悄发布了他的预印本——不在数学家首选的arXiv上,而是在他自己工作单位的网页上。这些论文以硬核,特立独行的风格撰写,文章中的数学概念数学界的其他数学家似乎都没怎么见过——“就像您可能从未来或从太空阅读论文一样,” ——论文发表后不久,威斯康星大学麦迪逊分校的一位数论学家乔丹·艾伦伯格写道,就在他的博客上发表了文章,他如是评论望月新一的论文。

 

望月新一拒绝了所有让他出国讲授他的论文的邀请。尽管当时他的一些身边的同事说他们发现该证明是应该是对的,但世界各地的专家们不太愿意独立的去研读他的论文,更不用说对其进行验证了。随后几年就此主题举行了多次会议,与会者向外界展示了一些该问题的部分进展,但表示可能还要花费很多年才能得出最终结论。其间,包括望月新一的博导法尔廷斯在内的许多数学家也公开批评望月新一,说他没有尝试把他的证明思想表述得更清楚。

 

 

20171216日,日本《朝日新闻》报道望月新一的证明已接近正式验证通过,这一成就能与1994年证明的费马大定理的证明相媲美。

 

同时,有传言称《数理解析研究所公刊》已经接受了这些论文,不过当时其编辑对此予以否认。但是争议再次爆发,一些数学家公开批评望月新一在自己供职的研究所发表论文实在吃相太难看。

 

纽约哥伦比亚大学的数学物理学家彼得·伍伊特201712月在他的博客上写道,该期刊对论文的接收将创造一种“数学史上前无古人的情形:著名数学期刊声称他们已经验证通过了一个非常著名的猜想,而研究该领域的大多数专家却无法理解该证明。”

 

论文即将出版的传言看来证据不足。然而,几个月之后,事情变得更加对望月新一不利。波恩大学的彼得·舒尔茨和法兰克福歌德大学的雅各布·斯蒂克斯公开反驳了他ABC猜想的证明,并指出了他们认为的一个具体、关键一段论证是错误的。尤其是舒尔茨被认为是数论方面的权威,他于20188月获得菲尔兹奖(数学领域的最高荣誉)。同月,舒尔茨和斯蒂克斯公开反对的观点在当时《科学》杂志的独家文章中被引用。《量子杂志》也报道,他们发现了一个严重的,无法修补的缺陷。 “我认为ABC猜想仍然没有解决,” 舒尔茨告诉《量子杂志》, “任何人都还有机会证明这一猜想。”


在望月新一个人主页的同期评论中,他并没有理会这些批评,认为两位批评者根本没看懂他的论文。但是几位专家告诉《自然》杂志,数学界的大部分学者认为认为这件事应该有个结果。

 

现在接收论文似乎已经是板上钉钉了。舒尔茨在一封电子邮件中对《自然》杂志说:“自从我与斯蒂克斯撰写那篇文章以来,我的判断没有任何改变。” (在另一封电子邮件中,斯蒂克斯拒绝发表评论。)

 

在新闻发布会上,玉川安骑男说,证明过程本身并未因舒尔茨和斯蒂克斯的批评而改变。玉川安骑男同时表示,关于它的一些评论也将在论文中发表,但没有本质改变。

 

负责出版该杂志的欧洲数学会主席沃尔克·梅尔曼表示,如果该期刊的编辑“抛弃这些批评”并在不进行重大修订的情况下发表该论文,就会对他们和望月新一产生不利影响。梅尔曼说(欧洲数学会对期刊的内容没有编辑控制权,直到《自然》联系他,他才知道论文即将发布的公告。)


但是一位不愿透露姓名的数学家说,杂志的编辑和评审几乎不可能对论文还能做什么了。 “如果世界上最好的数学家们花了大量时间都无法阻止将要发生的事情,那么一个评审还能做什么?”

 

数学家经常在他们担任编辑的期刊上发表论文。东京大学卡夫里宇宙物理与数学研究所的数学家中岛启教授说,只要作者遵照同行评议回避流程,“这种情况就不会违反任何规则,而且很普遍”。中岛启以前是《数理解析研究所公刊》编辑委员会的一员。 同时,梅尔曼也确认这不会违反欧洲数学会的准则。

 

柏原正树说望月新一已经退出了审查程序,并且没有参加有关该论文的任何编辑委员会会议。他说,该杂志此前也曾发表过其他期刊编辑委员会成员的论文。

 

 

望月新一的论文于25日被接收,但是发表日期尚未确定。 柏原正树说:“论文很长,问题比较特殊,所以不好说多长时间能见刊。”

 

在数学界,期刊的认可印章通常并不是同行评审过程的终点。重要的结果只有在数学界达成共识后才能真正成为被承认的结论。在论文正式发表后数年才被真正承认的情况时有发生。

 

“尽管多年来历经艰难险阻,但我仍然认为,如果望月新一的思想正确无误,那就太好了。”英国牛津大学数学家金明迥说。

 

 

 

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现实中无限存在吗?

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如果能够到达宇宙的边缘,我们会看到什么呢?这个问题很难想像,因此我们很容易得出这样的结论:宇宙没有边界,所以它必定是无限的。但是,这并不是一个必然的结论。有些东西虽然是有限的,但它们却没有边界,比如球面。它具有有限的面积,但当我们在这个球面上走的时候,却永远也不可能遇到边界。宇宙究竟是有限的还是无限的,这个问题目前尚无定论,并且这两种可能性都有相应的数学模型支持。更一般地,宇宙中是否存在任何无限的量,这是一个很深奥的问题。2013年四月份,哲学家、宇宙学家和物理学家们齐聚剑桥大学,针对这一问题进行讨论、交流。这次会议是宇宙学哲学的系列会议之一。

 

我们无需害怕的无限


人类很早就开始研究无限以及它与现实的关系。“物理学上对无限的研究肇始于亚里士多德”,剑桥大学宇宙学家约翰・D・巴罗(John D · Barrow)介绍说,“亚里士多德对两种类型的无限进行了清晰的划分。他称其中一种为潜在的无限,并且非常乐意允许这种无限存在于对世界的描述中。这就像一张永远到不了最后一行的清单。自然数是一个很好的例子:1,2,3,4,5 …… ,这样,这张清单可以一直列下去 —— 它是无限的。但你永远也无法接近到这个无限。宇宙可能有无限的尺寸,它可能有无限久远的过去,它可能注定有无限长的寿命。但这些都是潜在的无限,所以没必要对他们产生恐惧。潜在的无限更像是‘没有限制’的另一种说法 —— 它们是没有边界的,就像那张清单上的数。”

 


尽管大多数人很乐意接受“潜在的无限”的存在,我们仍然不知道它是否真的存在。“当我们望向宇宙深处,我们的目力所及是非常有限的。因为宇宙已经存在了 140 亿年,”开普敦大学的宇宙学家乔治・埃利斯(George Ellis)解释道,“宇宙中最快的速度是光速,所以我们最多只能看到 140 亿光年远的地方,它稍微有点远,但基本上就是这样。我们完全没有机会看到无限远的地方。那就像从地面上的一座灯塔向外望去,我们可以看到地平线,但却无法看得更远。在地球上我们可以做飞机去到地球另一边。但是在宇宙中,它的尺寸实在是太大了,以至于我们无法像在地球表面上那样移动。我们卡在了我们所在的这个点上,所以只能够从这个点望向宇宙,触及到有限远的地方。”

 

但尽管是埃利斯提到的有限的过去,宇宙所经历的 140 亿年更像是一种修辞,而非一种确定的说法。我们知道宇宙现在在膨胀,所以如果回溯它膨胀的历史,我们会到达一个时间上的特殊点 —— 大爆炸。我们认为这个点是宇宙的开始。但是,物理学界公认的广义相对论和量子力学都不适用于这一时刻。目前有一系列的理论可以用来描述这一时刻的状态,但没有哪一个是确信无疑的。“一些理论认宇宙不存在开端,而另一些承认它的存在”,埃利斯说,“基本上我们是只是在做有根据的猜想。我们无法开展可以验证这些理论的实验,因为无法获得足够大的能量。”

尽管描述大爆炸当时的情况的超出了当前理论的范围,但已经有一种描述大爆炸之后很短时间的情况的模型被广泛接受 —— 膨胀理论。加州大学圣克鲁斯分校的教授安东尼・阿吉雷(Anthony Aguirre)认为,它能够告诉我们一些关于宇宙尺寸的信息。“膨胀理论认为,在非常早期的时候,宇宙按指数形式进行膨胀,所以它在非常短的时间内膨胀了大概 2的100次方倍。在该理论研究的早期,人们发现,膨胀理论给出了一系列暗示性的预测。其中一部分已经被证实,另一部分仍然需要实验进行验证。这使得我们对膨胀理论更加信服,但它也有非常有趣的副作用。”

其中的一个副作用是,在宇宙的不同区域中,膨胀的速率可能是不同的。在有些区域,指数膨胀很快就停止了,产生了一片可观测的宇宙,比如我们所处的区域。在其他的区域,由于宇宙组成的空间变化,膨胀会永远进行下去。我们拥有无限的时空,并不是因为我们假定时空是无限的,而是因为我们认为有一个过程自然地导致了时空的无穷限,”阿吉雷说,“我认为那是一个非常有趣的区别,因为我们可以从其他途径检测这一过程”。如果检测的结果能够让我们相信这就是宇宙的真相,那么时空的无限特性就是一个自洽理论的推论。

有趣的是,相关理论也暗示时空的尺寸还依赖于我们的观察位置。在广义相对论中,爱因斯坦告诉我们,时空其实是密不可分的,所以才有“时空”这个词 (spacetime)。如果我们想要单独地提及时间或者空间,就必须从数学上把它们分解开。“即使是像‘空间是有限的还是无限的’这样的问题,也依赖于我们如何单独地定义时间和空间”,阿吉雷解释说,“只存在‘时空’,这是爱因斯坦告诉我们的。我们可以采用许多方式把它分解成时间和空间。它们从根本上来说都是有效的,并且针对任意一个我们考虑的特定实验都能给出相同的结果。但它们仍有着不同的物理意义,并且对于某一特定的目的而言,一些分解比另一些更分解更为方便。”

“如果真的存在一个无限的‘时空’,那么总会存在一些方法让我们能够把它分解开,使得宇宙看起来是有限的,同时它正在膨胀。它可能永远膨胀下去,最终变成无限大,但是在任何一个时间点上,它还是有限的。同时,我们还可以把这同一个‘时空’按另一种方式分解,使得它在任何一个时刻具有无限的空间。这样它就是一个无限的、膨胀的宇宙。” 在一个膨胀的宇宙中,如果膨胀停止,那么就存在一种最自然的分解时空的方式,这种方式使得宇宙接近于一种均匀的状态(即我们所说的平坦的宇宙),并给出一个空间上无限的宇宙。“膨胀理论很自然地导致一个均匀和无限的宇宙。这样的宇宙会演化出我们所看到的东西。如果我们能够发现暗示性的证据,证明这样一个丰富的、多层面的、有趣的无限宇宙,这真的是太好了。”

 

实实在在的无限

 

宇宙的尺寸是否是无限的,这一问题涉及到亚里士多德提到的一种无限 —— 潜在的无限。这种无限我们可以想象得到,但无法真正地看到。亚里士多德提到的另一种无限是“实实在在的无限”。在接下来的讨论中,我们考虑的情况是,局部化的东西、我们可以实实际际测量的东西,变成无限。实在无限产生的一种情况是黑洞内部。当一个大质量恒星向它内部坍缩,并且没有什么能够阻止它时,黑洞就形成了。相关理论表明,这会导致在某一点上产生无限的质量密度。这样的无限在宇宙中存在吗?

“黑洞并不一定是个固体实体,它只是宇宙中的一种面”,巴罗解释道,“如果我们跨过这个面进入黑洞内部,就再也出不来了。因为摆脱黑洞的引力需要比光还快的速度。(黑洞的形成)实际上就是一大堆东西坍缩在一起,它们的密度变得越来越大。最终在它们周围会形成一种面,我们称为‘视界’。当我们进入到一个巨大黑洞(比如相当于太阳质量 10 亿倍的黑洞)的视界内部,情况其实就和这间屋子里差不多,没有什么特别的地方。但如果你想试着返回或者离开,你会发现你做不到。黑洞中心的密度会继续无限制地变大。在黑洞的外面,我们看不到里面的任何变化,它被隐藏起来了,它的效果被视界隔离了,视界内部的黑洞无法影响到它外面的宇宙。”

“很久之前,罗杰・彭罗斯(Roger Penrose)提出了一个被称为‘宇宙审查制度’的猜想。该猜想认为,如果奇点或者无限大真的在宇宙中存在,并且没有什么东西可以阻止它们,那么它们也将永远被困在视界之内。并不存在人们称之为‘裸奇点’的东西,所以并不存在任何能够影响视界之外的我们的宇宙的无限。这一猜想已经在很多情形下得到证明,但距离普遍证明还差很远。这是一个非常困难的数学问题。”

可能存在于我们的世界之中的另一种无限是无限小,或者说是,无限可分。如果我们有一把无比精准的尺子和一支铅笔,是否可以将一条直线段永远地划分成更小的线段,得到我们想要的尽可能小的线段?

埃利斯认为这样的想法非常荒谬。“如果我们把手指分开 10 厘米,并且真的认为手指之间有一条实实在在的点组成的线,那么在手指之间就会有无数个点。那完全是不切实际的。我认为实在无限只是一个数学概念,而非与物理世界相对应。理查德・费恩曼(Richard Feynman)说,如果他必须留下点什么给年轻一代的话,他会留下一句话,‘物质是由原子组成的’。我们有理由相信,对于时空来说也存在相似的说法 —— 时空是由最基本的‘时空的原子’组成的。如果我们把手指分隔开,手指之间确实会有大量的作为物理实体的点存在,但它们并不是无限的,也不是不可数的”

如果时空是由不可分的最小单元构成,那就必定存在一个最小的长度尺度。物理学理论确实支持这个观点。这些理论将这一比任何物体都小的长度称为普朗克长度。它的尺寸大概是10的-35次方:这个数的小数点后面有 34 个 0。现代观测仪器无法达到这样小的分辨率精度。并且从理论上来说,即使我们有能够达到这一精度的仪器,我们也无法测量任何尺寸小于普朗克长度的物体。


宇宙热狗

 

埃利斯对各种无限进行了重要区分。一方面,存在数学概念上的无限,例如,直线是无限可分的;另一方面,物理概念上的无限关注的是自然界中存在或不存在的真实的数量或现象。但实际上还有一种我们可能最熟悉的无限。

 

 

“如今我们要区分数学意义上的无限、物理意义上的无限,和神学家、哲学家谈论的超验的无限”,巴罗说道,“这种超验哲学是大街上的普通人非常熟悉的。如果你向他们提到无限,他们会认为他们知道你在说什么。那就像是神秘主义者对热狗推销员说的:给我做一个包含一切的热狗(双关含义是让我与一切融合,原句为 make me one with everything)。”

 

“在许多宗教传统中,‘一切事物的总和’可能与上帝或者宇宙的终极存在有着相同的含义。这与物理学家和数学家试图去处理的那种更加具体的事物不同。当我们回顾思想史、数学史和物理学史时,会发现,有人信仰数学上的无限;有人信仰物理学上的无限;有人怀疑任何其他形式的先验无限。将这些对不同类型无限的信仰与怀疑进行组合,我们得到了 2³=8 种不同的选择。” 

 

对无限的意见确实存在分歧。巴罗和阿吉雷都很乐意接受数学意义上的无限,但都没将物理意义上的无限拒之门外。“发展一种包含‘无限’这一概念的实用理论是完全没有问题的”,阿吉雷解释说,“作为有限的个体,我们只能体验到整个宇宙中有限的一部分。但原则上,我找不出任何理由来限制宇宙应该是有限还是无限的。”

 

另一方面,埃利斯并不相信物理意义上的无限的存在。他指出在与物理有关的数学论证中使用无限大会带来潜在的问题。他提到了数学家大卫・希尔伯特(David Hilbert)的一个思想实验:假如我们有一座有无数间房间的旅馆,并且这个旅馆住满了客人。但是如果我们请住 1 号房间的客人换到 2 号房间,2 号房间的客人换到 3 号房间 …… 依此类推,每一个房间的客人都换到后一个房间下榻,那么这个旅馆的 1 号房间就又可以再住进新的客人 —— 这就产生了一个悖论:因为不存在最大的数,所以这个旅馆的 1 号房间总是可以住进新的客人,并且保证每个人都有住的地方。

 

由于这样的悖论的存在,我们在物理情境下使用“无限”概念的时候要非常小心。“有时当人们谈论无限时,他们其实指的是一个非常非常大的数。他们实际上是把‘无限’作为这个非常大的数的一种暗语。这种情况下,推测一下这个非常大的数是多少,并且只谈论这个大数而不是无限,会更有益处。有时候人们谈论无限,其实是指它的深层含义 —— 会产生悖论的那种含义。如果一个物理学论证或其他证明依赖于这样矛盾的依据,那它就是一个错误的论证,并且应该被其他更切实的论证取代。”

 

总之,关于物理世界中无限的存在性之争尚无定论。在缺乏具体的科学解答的情况下,寻求哲学的帮助便在情理之中。“重要的是让物理学家和哲学家在一起交流”,阿吉雷说,“我的许多物理学家同事都对哲学家有一种印象 —— 认为他们根本不了解物理学,他们在谈论、批判物理学,但他们却对物理学却不甚了解。或许过去有些哲学家是这样,现在有些哲学家也是这样。但和我交流讨论的哲学家们确实是真的了解物理学。我把他们视为思考这些基本问题的专家。相比于更倾向于经验主义和实用主义的物理学家来说,他们能够从更大的和不同的视角来看待这个问题。这一点是非常难能可贵的。”


以下是本文的精彩评论

 

评论一


关于无限的本质:从整数说起 ……

 

这是个非常深奥和严肃的问题。关于无限,有许许多多基本问题需要解决,其中的一部分可能有助于阐明关于无限的更深层次的性质。

 

举个简单的例子,比如整数。作为一个单一实体,它必定包括了“所有的整数”。这里需要注意,这是对一类具有某一特定性质的数的统一集合的一种描述方式。在这种单一实体的“整数”的概念下,从外部(即把“整数”视为一个整体)是不存在能够分辨出单个数字的特定结构的。这是无限的不可计算本质。

 

这也正是这类无限悖论的源头所在。如果所有的整数都有了,那么这个结构就完整了,它就成为作为整体的所有整数的一种性质,就像类维度的域一样。 所以一方面来说,我们有一个统一的无限域,一个无限的单一实体。在这个域中,只有所有单独的的整数被看作一体时,这个无限才是统一的。另一方面,把“整数”的内容看作单独的一个个整数,这些整数的数量是无限多。这样就又出现了悖论。有趣的是,在这种无限的观点看来,似乎存在着类似“波粒二象性”的悖论。

 

希尔伯特旅馆是对“无限”的边界的另一种解释。这种解释基于“无限”内部的基本组成部分。它假定没有对大小的限制,所以我们可以无限制地增大整数 —— 这是一个不确定性的、无限的边界的局部视图。“类维度”的视角则是把整数的无限看作是所有整数的一个完整的、固定的、无法计算的属性。

 

以上我所给出的关于整数无限性的描述创造出了一种有趣的观点。作为类维度实体的整数的无限性质代表了一种状态的改变 —— 从单个整数的视角转变为作为统一整体的整数的视角。这种无限指代整数的性质,因而是无法计数的实体。作为单个数的整数却是可数的,尽管是无限的。

 

 

评论二


守恒定律与 0 的关系

 

能量守恒定律告诉我们,能量不能被创生,也不能被消灭。所以今天存在的能量并不是被创造出来的,也不会被消灭。它只会通过熵继续演化。能量守恒与 0 的关系取决于我们对 0 的定义。如果 0 表示“无”,即什么也没有,那它是无法在我们的现实物理世界存在的。因为我们无法在一个只有真实存在的实体的世界里观测和解释“无”。我们也知道,空间本身是在膨胀的,所有我们能够探测到的能量都在运动,所以它们总是有大于0的值。

 

当我们将 0 值赋予现实生活中的某个物体时,它就不再存在。一个质量为 0 的物体具有 0 能量,即它是没有能量的。它不会与光量子产生相互作用,因为它没有内禀属性 —— 没有运动,没有与光的相互作用,没有正、负电荷,甚至没有电中性 …… 换句话说,它本身并不存在。

 

1-1=0 是为了对不存在的物体进行数值上的测量而提出的一种显然的概念。如果某物不存在,并且我们无法测量有多少该物不存在,则我们认为该物的值为 0。关于物质的事实是,无论我们说我们没有多少量的某物,实际上总还是有一些的 —— 或者按数学上的说法,某物的量大于0。

 

评论三


0,无限,以及其他

 

关于上一位参与者努力寻找的无限和 0 之间的联系我非常赞同。这两个符号有一个共同的特点,它们都被用来指代某一数量,但其实并不是这样。只要我们不允许那必然的和故意刁难人的矛盾烦扰和取笑我们,就像它们对康托尔(Cantor)做的那样,这其实并不一定就是个棘手的难题。

 

正如,匿名者不是名字、无家可归不是地址、无国籍是不算是国籍,0 和无限也不能算是一种数量。有时候我们可能需要把上述这些词记下来,要求别人提供这些条目的信息。我们简单地否定了这些请求赖以存在的假设,因此也就否定了按原样回答它们的可能性。类似地,对于“你收入多少?”的回答“ 0 ”,对于“我要干多久?”或者“有什么限制?”的回答“无限期(没有限制)”,这样的回答并不是给予定量化的回答,而是一种含有拒绝意味的回答。

 

在该网站的其他讨论“自然法则”这一概念的地方,我认为这一表述本身也包含了故意引发的矛盾。即使是诙谐幽默的矛盾修饰法也不会因为它的字面意义而使我们感到疑惑,因为它其实暗含着相反的含义,或者说它表面所指代的事物的不存在性 —— 这大概是一条法则。

 

文中,乔治 ・埃利斯说,“如果一个物理学论证或其他的证明依赖于这种悖论式的论据(比如希尔伯特的旅馆),那它就是一个错误的论证,并且应该被别的更合理的论证取代。”我建议(去寻找)悖论出现的第一个地方。

 

评论四


奇点、无限密度、无限高的温度??

 

我不是物理学家,更像是一个神秘主义者和化学家,当我听到有人把奇点描述为具有无限高的温度和密度的物体时,我想,这怎么可能。或许他们只是指超过我们人类有限经验的特别高的温度和密度。此外,或许是不相关的东西,我听说如果一个人沿着一条直线在宇宙中前进,他最后会回到起点。如果这是真的,那么当一个奇点爆炸的时候,一开始所有的能量都沿直线发射出去。这是不是意味着总有一天,宇宙中所有的物质都会返回万物起源的奇点?然后是这一过程的无限循环。

 

评论五


有用的怪物

 

“对数学家而言,无限只是简单的一个没有限制的数。但对物理学家而言,无限却是非常可怕的怪物。”加来道雄教授(那个有个长长的银色头发的人)在由黑洞的张量方程导出无限的时候说道。当距黑洞中心的距离为 0 时,无限就会出现。“它意味着引力在黑洞中心是无限大的。在这里时间停止,空间失去了意义。它意味着我们关于物理宇宙的一切认识都崩塌了。在现实世界中是不存在这样的无限的。所以在爱因斯坦理论的公式中存在一个根本性的瑕疵。”(来自 BBC 纪录片 “Who’s afraid of a big black hole”, Horizon, YouTube)

 

无限的不可能性解释了相对论的中心命题,并使其成为可能 —— 不可能给一个有质量的物体加速,使得它的速度达到光速。所以,它也算是一个有点用的怪物啦。

 

丹尼尔・法桥(Daniele Faccio)正打算在赫瑞瓦特大学大学他的实验室中建造一个迷你黑洞。这个地方是所有前沿物理学的藏身之处。(来自“Strip the cosmos: Black Holes”,YouTube)

 

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两位概率论顶级专家获得2020阿贝尔奖

本文主要内容转自阿贝尔奖官方网站。

 

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根据阿贝尔奖官方网站公布消息,2020年度阿贝尔奖颁给以色列希伯来大学的希勒尔·弗斯滕伯格(Hillel Furstenberg)和美国耶鲁大学的格雷戈里·马古利斯(Gregory Margulis),以表彰他们在群论、数论和组合数学中开创性地使用概率与动力学方法。

 

 

弗斯滕伯格介绍

 

当希勒尔·弗斯滕伯格(Hillel Furstenberg) 发表其早期的一篇论文时,有传言说他并非一个人,而是一群数学家的化名。该论文涵盖的思想覆盖诸多领域,真的不可能是一个人的成果吗?

虽然这件事可能是杜撰的,但它说明了在弗斯滕伯格整个学术生涯中存在的一个事实:弗斯滕伯格拥有不同领域深厚的技术知识,并且在这些知识之间建立了深刻而令人惊讶的联系。尤其是,他在遍历理论领域做出了重要贡献,该理论在数论、几何学、组合论、群论和概率论中都有非常广泛的应用。

弗斯滕伯格1935 年出生于柏林。他来自一个犹太家庭。二战爆发的前几个月,他们设法离开德国,逃往美国。弗斯滕伯格的父亲死于途中,他则由母亲和姐姐抚养长大,后来他们生活在纽约的一个东正教社区。当 弗斯滕伯格看到老师在解释著名理论时陷入困境时,他开始对数学产生了浓厚的兴趣.这位学生喜欢自己寻找证据。“有时候坏老师会教出好学生!”他说。他高中和大学就读于叶史瓦大学,并于 1955 年获得学士学位和理科硕士学位。大学期间他就已经发表论文。《关于一种不定式的说明》(Note on one type of indeterminate form )(1953) 和《关于素数的无穷性》(On the infinitude of primes)(1955) 均发表于《美国数学月刊》上,后者为欧几里德的著名定理提供了拓扑证明,即有无限多个素数。

后来弗斯滕伯格前往普林斯顿大学攻读博士学位,他的导师是博赫纳( Salomon Bochner)。他于 1958 年获得博士学位,其论文为《预报理论》(Prediction Theory)。当这篇论文于 1960 年发表时,一位评论家曾说:“这是一篇一流的、高度原创的论文,论述了一个非常难的主题。”

分别在普林斯顿大学和麻省理工学院担任了一年讲师后,他于 1961 年在明尼苏达大学获得第一份助理教授的工作。在 1963 年开始发表的一系列文章中,他凭借《半单李群的泊松公式》(A Poisson Formula for SemiSimple Lie Groups) 继续确立了作为独创性思考者的地位。他的研究表明,随机游走在一个群上的行为与该群的结构有着复杂的关系(现称弗斯滕伯格边界(Furstenberg Boundary)的来源),这对格及李群的研究产生了巨大影响。他被提升为明尼苏达大学的正教授,但在 1965 年,他离开美国前往耶路撒冷的希伯莱大学,一直待在那里直到 2003 年退休。在其 1967 年的论文《遍历理论中的不交性、极小集以及丢番图近似中的一个问题》(Disjointness in ergodic theory, minimal sets, and a problem in Diophantine approximation) 中,弗斯滕伯格介绍了“不交性”的概念,这是遍历性系统中的一个概念,类似于整数的共素性。事实证明,该概念已应用于数论、分形学、信号处理和电气工程等领域。在其 1977 年的论文《对角线测量的遍历行为和关于算术级数的塞迈雷迪定理》(Ergodic behavior of diagonal measures and a theorem of Szemerédi on arithmetic progressions) 中,弗斯滕伯格使用遍历理论中的方法证明了安德烈·塞迈雷迪(Andre Szemerédi, 2012 年阿贝尔奖获得者)的著名结论,该结论指出,具有正上密度的整数的任何子集均包含任意大的算术级数。弗斯滕伯格的证明比塞迈雷迪更具概念性,并完全改变了这一领域。它的见解也变得富有成效,成为很多重要研究成果的依据,例如格林(Ben Green)和陶哲轩证明了素数的序列包括
任意大的算术级数。

弗斯滕伯格决定在以色列度过自己几乎所有的职业生涯,这使该国成为数学,尤其是遍历理论的世界中心。在 1975-1976 学年,他与本杰明·韦斯(Benjamin Weiss)一起在以色列高等研究院进行了为期一年的遍历理论研究,该研究被认为已改变了这一领域。在其众多荣誉之中,弗斯滕伯格还获得了以色列奖(被视为以色列最高荣誉)和沃尔夫数学奖。他还是以色列科学院和美国文理科学院的成员。

弗斯滕伯格于 1958 年与专攻艺术和文化的杂志作家罗谢尔(Rochelle)结婚。他们有五位子女,十六位孙辈,以及越来越多的曾孙辈。

 

 

马古利斯介绍

 


在辉煌的数学生涯中,格雷戈里·马古利斯(Gregory Margulis) 提出了很多颇具影响力的想法,解决了长期悬而未决的问题,并发现了不同数学领域之间的深层联系。他的标志性方法是以出奇和新颖的方式应用遍历理论,从而创造出一个全新的研究领域。

他 1946 年出生于莫斯科,16 岁时因赢得国际数学奥林匹克竞赛银牌而获得了国际认可。他就读于莫斯科国立大学,1970 年在雅科夫·西奈(Yakov Sinai 2014 年阿贝尔奖获得者)的指导下获得博士学位。他的论文提出了一个非常新颖的想法:他创立了一种测量方法(现称为鲍文-马古利斯测量法),使他能够发现双曲空间几何的新特性。他的方法后来启发了很多新的问题和热门研究领域。

年仅 32 岁的 马古利斯凭借其对李群格子的研究,尤其是算术和超刚性定理,赢得了 1978 年的菲尔兹奖。该算术定理指出,秩大于 2 的任一半单李群的不可约格均是算术的,而超刚性定理指出,该格子的表示可扩张成周围李群的表示。超刚性定理证明了遍历理论新的应用,建立了强有力的新方法,在很多领域都颇具影响力。

1978 年雅克·蒂茨(Jacques Tits, 2008 年阿贝尔奖获得者)谈及马古利斯时表示:“毫不夸张地说,他屡次解决了在当时看起来似乎完全无解的问题,让专家们为之一惊。”然而,由于苏联当局拒绝为他提供签证去参加在芬兰赫尔辛基举行的颁奖典礼,马古利斯因此未能拿到菲尔兹奖。1979 年,当苏联学者拥有更多的人身自由时,他才获准出国旅行。20 世纪 80 年代期间,他访问了瑞士、法国和美国的多个研究机构,并于 1991 年定居耶鲁大学,此后便一直待在那里。

在其职业生涯早期,马古利斯曾因犹太人出身遭到歧视。尽管他是该国最杰出的年轻数学家之一,却无法在莫斯科大学找到工作。相反,他在不太知名的信息传播问题研究所工作。然而,与该研究所同事们的接触让他有了一个举世瞩目的发现。他从同事那里了解到一种被称为“扩展图”的连通网络。马古利斯在数日之内便使用表示论(一个抽象的、看似无关的领域)中的概念创立了扩展图的第一个众所周知的例子。他的发现是史无前例的,而且广泛应用在计算机科学领域。

1978 年,当 马古利斯公开现在称之为正规子群定理(关于李群中的格子)时,他再次展现了自己以出人意料的方式证明定理的技巧。他的证据一方面是一种非常原始的顺从群理论的组合,另一方面是表示论中的卡什但性质 (T)。

1984 年,他采用遍历理论中的方法证明了奥本海姆猜想,这是一个于 1929 年首次提出的数论思想。比结果更重要的是以这种方式运用遍历理论的整个想法,而这创造了一个新的领域,现称同质动力学。最近三位菲尔兹奖获得者林登施特劳斯(Lindenstrauss)、米尔扎哈妮、 (Mirzakhani)以及文卡特什(Venkatesh)的研究成果均基于Margulis 的早期思想。

Margulis 的研究成果不仅丰富,而且涉及多个领域。2008 年,《纯数学与应用数学季刊》(Pure and Applied Mathematics Quarterly)刊登了一篇文章,列举了 马古利斯的主要成果,篇幅超过 50 页。

2001 年,马古利斯当选为美国国家科学院院士。他还是罗巴切夫斯基奖和沃尔夫奖获得者。

马古利斯与其夫人 赖莎(Raisa)育有一子,并有一个孙女。

 

 

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这个女人是计算机时代开创者之一

本文作者,Harriet Hall,女性杂志编辑。

翻译作者,流水,哆嗒数学网翻译组成员​

翻译作者,Math001

 

 

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纵观人类历史,很多人都有这样的成见:那些开创新局面和改变世界的大英雄、大思想家、大科学家都不可能是女人。


他们说,当男人们在文学、艺术、科学里披荆斩棘,踏浪前行,甚至颠覆旧有观念的时候,女人们只是在家里洗衣做饭,相夫教子。即便大环境如此严重的忽视、贬低和抹杀女性的贡献和工作,但是女人之中有人还是打破了这种固有偏见,让人们不得不承认她们所做到的一切。

 

从2009年开始,每年十月份的第二个星期二叫作阿达纪念日,为了纪念那些在科学、技术、工程和数学(STEM)方面由突出贡献的女性。尤其是纪念这位世界上第一位计算机程序员——阿达·洛芙莱斯。

 


STEM是男性主导的领域,女性所占的比例很低,仅仅只有23%。但是,当一位科学界的领军人物说,“物理学是男人的发明和创造”(physics was invented and built by men)。他显然忽略了居里夫人、莉泽·迈特纳和吴健雄的在物理学中的贡献。


阿达的家庭环境以及她开明的父母让阿达有机会学习到在那个时代只有男性才能接触的课程。这让她能做到其他女人做不到的事情。她利用这个优势做出了许多超越时代的工作。这些工作直到100年后才被完全世人理解。


尽管阿达在生前从未被完全认可,但她的工作为现代计算机的发展铺平了道路,人们因此称她为“数字女王”。


阿达的父亲是著名浪漫主义诗人拜伦,在那个时代禁止女孩子学习数学和科学,但是母亲的坚持下,她接受了这方面的教育。17岁时,她遇到了机械计算器的发明者巴贝奇,巴贝奇后来成为了她的导师。


她在翻译巴贝奇关于计算器方面的文章时,在巴贝奇的基础上又做了进一步的研究。她认为巴贝奇的计算器有可以将音乐、图片和文字转换成数字形式。她的笔记在1843年发表,其中的一些理论过于超前,一个世纪后这些理论才被人们发现阿达其实实现了世界上第一个计算机算法。所以,她被公认为是世界上第一个计算机程序员。


天妒英才,阿达于1852年去世,年仅36岁,死后,她被追授过很多荣誉。1980年,美国国防部以她的名字命名了一种计算机语言——Ada语言。而现在,在每年10月都会在阿达纪念日那天缅怀她。

 

 

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无穷大的符号像双扭线,它们有关系吗?

作者,Geek学院,哆嗒数学网群友

原文链接:https://chaoli.club/index.php/4843

 

 

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相信大家对双扭线的形状都不会感到陌生,今天我们就来聊聊它的方方面面。

 

一、作为数学对象的双纽线


双纽线 或者说lemniscate ,词源是拉丁语“lemniscus ”,古希腊语λημνῐ́σκος(lēmnískos),即指缎带。确切地说,双纽线在数学中指代着多种不同缎带般的8字形曲线,但一般特指伯努利双纽线 (Lemniscate of Bernoulli )。它不仅是所有双纽线中最为人们熟知的,同时数学上也是内涵最丰富的几何对象之一。
直角坐标系下,半径为a的伯努利双纽线是由下述四次多项式方程

 (x²+y²)²=a²(x²-y²)

给出的隐函数的图像,例如

 


就是半径为1的双纽线,这里的半径指的是中心到最远端点的距离。
由定义可知双纽线是某个(二元)四次多项式在平面上的零点,所以双纽线是一条四次平面曲线(quartic plane curve ),从而也是一条代数曲线。对定义稍加分析不难发现,就像圆一样,不同半径的双纽线都是彼此相似的,换句话说双纽线的形状是唯一的。应用一元二次方程的知识,容易通过计算发现半径为1的双纽线高为√2/4。


二、伯努利双纽线的诞生


双纽线的英文单词“lemniscate”最早于1694年被雅各布·伯努利 (Jacob Bernoulli ,1654-1705)用来描述他所发现的双纽线,他为了解决莱布尼兹的等时曲线问题,想找到一条和某(工程力学相关的)超越曲线有相同弧长函数的代数曲线提出了这条曲线。1694年9月《教师学报》(Acta Eruditorum )发表了雅各布的这项研究。下图是1695年12月雅各布发表的研究中的配图,描绘了伯努利双纽线与等时曲线的关系:

 


巧合的是,雅各布·伯努利的弟弟约翰·伯努利 (Johann Bernoulli ,1667-1748)为了解决莱布尼兹的等时曲线问题也独立发现了伯努利双纽线,然而1694年10月《教师学报》(同一份期刊)上才发表了他的结果,仅仅晚了一个月。毫无疑问,争执解答等时问题的优先权成了兄弟间的无数纷争之一。


值得一提的是,早在1680年著名天文学家卡西尼 (Cassini ,1625-1712)提出过一族曲线即卡西尼卵形线 (Cassini oval )试图来描述地球与太阳相对运动轨迹(虽然卡西尼对土星研究有着巨大贡献,但这一点他完全是迷信了)。伯努利双纽线便是卡西尼卵形线的特例,但毕竟出发动机不同,卡西尼从未注意过它,所以数学史上将伯努利双纽线的发现归功于伯努利们是完全合适的。


有一些资料指出,伯努利双纽线的诞生是对椭圆定义的简单推广,也就是到两定点之积为定值的曲线。虽然这个定义正确并且自然,但这是完全不符合史实的。这种曲线就是卡西尼卵形线,然而不论是伯努利双纽线还是卡西尼卵形线,上述史料告诉我们历史上都有着更强有力的动机让人们提出它。现实数学中,几乎每个重要概念提出的动机都是只有考察数学史才可能得知的强有力的动机,数学中几乎没有任何一个重要概念的提出动机仅仅是由于形式上简单自然的,因为这不足以让人有必要去发展它。


三、作为符号的双纽线


毫无疑问,每个人看到伯努利双纽线以后都会想到无穷大,很让人怀疑是不是规定过无穷大的记号就得长成伯努利双纽线的样子,然而并没有过这种规定。


1655年,数学家沃利斯 (Wallis ,1616-1703)在其著作中用符号“∞ ”作为无穷大的记号 :


失望的是,他完全没有说明任何理由。有一种推测是它长得像罗马数字里的1000,即“CIƆ”,因为有时会用它表示“许多”的概念,还有一种推测是认为和最后一个希腊字母“ω”长得像。


虽然据其形状可以称之为双纽线,但此时和伯努利双纽线绝对没有任何关系,因为这是它被发现前39年的事情,此后两者之间也依旧没有直接关联。简而言之,表示无穷大用的双纽线就只是一条长得好看点的双纽线而已。双纽线作为符号,在社会文化中也逐渐频繁出现,现在几乎是无处不在了。它不仅用来表示无穷大,也逐渐承载了越来越多的含义,这些含义往往与各种神秘概念相关。


可以相信的是,在Wallis之前,双纽线并不会作为符号承担任何含义。所有以双纽线作为符号的事情,必定是Wallis之后的了。

 

 

 

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数学物理、理论物理传奇巨擘弗里曼·戴森去世

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根据美国国家地理杂志网站消息。著名物理学家、数学家和作家,普林斯顿高等研究院教授弗里曼·戴森(Freeman Dyson)于2020年2月28日去世,享年96岁。

 

 

戴森是在学术界的经历堪称传奇。他没有博士学位,但仍然有最顶级的研究成果,是没有博士学位任职顶级学术职位最著名的例子之一。

 

戴森在1956年发表的论文《自旋波》堪称物理学史上的重量级论文之一,也奠定了他在量子电动力学中的地位。

 

戴森提出的假想模型“戴森球”——一个是把太阳或恒星包围尽可能利用其光能的构想,成为众多科幻作品的素材。

 

戴森还热衷于写作,撰写过很多著名的普及作品。比如:《宇宙波澜》、《全方位的无限》、《想像的未来》等等。其公众作品中,对比不同风格数学家的演讲稿《飞鸟与青蛙》也脍炙人口。

 

以下是《飞鸟与青蛙》节选

 

有些数学家是鸟,其他的则是青蛙。鸟翱翔在高高的天空,俯瞰延伸至遥远地平线的广袤的数学远景。他们喜欢那些统一我们思想、并将不同领域的诸多问题整合起来的概念。青蛙生活在天空下的泥地里,只看到周围生长的花儿。他们乐于探索特定问题的细节,一次只解决一个问题。我碰巧是一只青蛙,但我的许多最好朋友都是鸟。

 

这就是我今晚演讲的主题。数学既需要鸟也需要青蛙。数学丰富又美丽,因为鸟赋予它辽阔壮观的远景,青蛙则澄清了它错综复杂的细节。数学既是伟大的艺术,也是重要的科学,因为它将普遍的概念与深邃的结构融合在一起。如果声称鸟比青蛙更好,因为它们看得更遥远,或者青蛙比鸟更好,因为它们更加深刻,那么这些都是愚蠢的见解。数学的世界既辽阔又深刻,我们需要鸟们和青蛙们协同努力来探索。

 

 

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乘法表和加法表派生的数学难题的一个进展

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“和-积”问题的最新进展引起了一个著名的数学结论,它揭示了有限数系的威力。

在一片空旷的地方做侧空翻是一回事,但在一个类似浴缸狭窄的地方做却是另一回事。同样,从某一个角度来说,这正体现了过去二十年多年数论中最重要的结果之一的精神。

 

我写过关于“和-积”问题的东西。它要求取任意数集,然后把它们排列在一个表格中,使得每个交叉格中的数字等于对应格中数的和或者积。

 


“和-积”问题猜不同的和或者积的个数的数量级大致是N²(N表示构造网格所使用数字的个数)

 

“和-积”问题可以使用任何实数集生成网格,你也可以将此问题限制为特定的比实数更小的数字系统。这些自我包含的数字系统被称为“有限域”。

 

在数学中,“域”是指你能在其中进行加减乘除四则运算的任何数字系统。全体实数形成了一个域。你对任何两个实数进行四则运算得到的结果是一个实数。或者,换一种方式说,实数的算术运算不会产生非实数。

 

整数不能形成一个域。确实,你对任意两个实数进行加减乘能得到第三个实数,但是3除以2你将得到3/2,而3/2不是一个整数。

 

“有限”域是一个由有限个数字组成的数字系统。有不同类型的有限域,但最简单的有限域被称为“模”算术或者“钟表”算术。在模算术种,当你到达最后一个数字时候,你又回到了开始,就像沿着一个钟表面数数一样。例如,如果你下午七点去参加一个聚会,六个小时后回来,那么你将在上午1点回来。用专业语言说就是,7+6=1(mod12)

 

 

实际上,钟表上的12个数字并不形成一个域,这是数论中最为关键性的一个结论:模数字系统能形成一个域只有当元素个数为素数。如果模数字系统元素个数不是素数,例如钟表12个数字,那么你将遇到两个非零数乘积为零的奇怪的情形。例如, 6 × 4 = 24,在基底为12的模数系中24即为0。这也将导致除法运算也会被破坏。但是如果模数字系统元素个数是一个素数,那么两个非零数乘积就永远不会是零。

 

在数学中,有限域已经得到很多重要的结果。作为自成体系的算术世界,它们包含着丰富的结构,这使得数学家能够利用它们去解决任何相关的问题,从质数到多项式方程解的模式。

 

2003年,布尔冈(Bourgain),卡茨(Katz)和陶哲轩成为一批在有限域上的“和-积”问题取得进展的数学家。他们证明加法表和乘法表中使用的不同数字的总和只比生成表格使用的数字的个数在数量级上略略大一点点。这个结果在数量级判定上的估计但是意义却很重大。

 

 

布尔冈, 卡茨和 陶哲轩证明了加法和乘法之间一个里程碑式的联系。


卡茨说:“这是我们能得到的一个很小的结果,但是它确实原创结果”,卡茨目前在加州理工学院工作。

 

这篇论文的作者们是一个强大的队伍:卡茨是一个业内饱受盛赞的数论专家,布尔冈和陶哲轩被列为同时代顶级数学家。布尔冈在64岁时死于癌症,他是为这个证明提供了大量支持。几年前,他解决了一个不同种类的“和-积”问题。当他转向“和-积”问题有限域版本时,他对获得证明有着非常清晰的思路,但是他请来卡茨和陶哲轩来帮助解释他试图使用的方法的所有细节。

卡茨说:“基本上可以说,布尔冈知道如何做,他请我们帮忙因为他想写一些关于他的方法的应用。”

 

自从2003年以来,其他数学家在他们三人的基础上改进了关于不同数字和或者积个数的结果,得到了甚至比他们三人得到的更大的数字。数学家也把他们证明的技术应用到数学其他方面,包括研究膨胀图形和多项式与素数相关的问题。

 

 

对于“和-积”问题,有限域(你能握在手上)比起实数域也许更合适。但事实上,在有限域情形下,这个问题更深刻,也给其他数学家更多的暗示。

 

原因是因为有限域上的“和-积”现象成立比起实数域上更加困难。问题的原来形成机制推断,任何数字集合将产生比该集合元素个数更多的和与积。当考虑实数集合时,由于它有无限多,也许这一推断不是一个惊讶的结论。但是这对有限域成立,因为有限域很少有空间移动?这就像在浴缸成功完成侧空翻。

卡茨说:“实数是无限集,有无限多的空间可以生长。但是在一个有限域,只有有限的空间成长,所以从生长的可能性意义来讲,它其实是一种更强的结论”

 

 

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你写数学文章用Word还是LaTeX?

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各路厂商一直在试图开发文字处理软件中支持LaTeX排版语言的公式编辑器。下面描述了如何入手做这件事。

 


使用LaTeX还是Word?对于物理学家和数学家们,答案是显然的。但是对于其他领域的科学家们,LaTeX的优点还未被充分认识到。


LaTeX作为一个用于创建和精确排版科学手稿件的开源软件系统,它的工作方式更像是编写代码而不是写作。自1985年问世以来,它一直流行于数学、物理和计算机科学等学科。


支持者之所以青睐LaTeX,是因为它提供的对文档排版的完全控制,或者说它代表了对一些商业软件开发者尤其是微软的一种叛逆。另外的人则认为LaTeX过于复杂,虽然用它可以最大限度完成自己的排版需求。2014年的一个研究(M. Knauff & J. Nejasmic PLoS ONE 9, e115069; 2014)让来自不同领域的科学家评测微软Word和LaTeX。根据数据科学公司Altmetric(Altmetric由Holtzbrinck出版集团旗下的Digital Science公司所有,Holtzbrinck出版集团在Nature出版社的Springer Nature拥有股份)的数据,这篇文章成为下一年线上讨论最多的十大文章之一。而这篇文章已经被浏览超过240,000次。


然而在过去几年中,这些编辑工具的界限已经模糊了。在2017年,微软使在Word中已经可以直接使用LaTeX的语法编写公式,而且在2018,微软放弃了Word内置的公式编辑器。其他一些文本编辑器也开始支持LaTeX的语法,允许新用户在其中随心使用LaTeX。


“对于我来说,当我想要精确排版时我会选择LaTeX,当‘差不多就行’时以及我的合作伙伴都用Word时,我就用Word”费城的宾夕法尼亚大学的生物信息学家Casey Greene如是说。


编写公式代码


不像Word,LibreOffice以及Open Office这些“所见即所得”的文本编辑器,用LaTeX写文档就像是编写代码。普通文本被放进花括号中,描述文本格式的命令放在括号前面(例如,斜体字用命令\textit{text},黑体字用命令\textbf{text}),而表格是一块一块生成的。这些源代码随后被编译成简洁流畅的PDF便于阅读。


公式编写被认为是LaTeX最擅长的方面(参见《在LaTeX中编写方程》)。这种语言拥有大量的快捷方式来展示数学符号。(2017年版的《LaTeX综合符号列表》The Comprehensive LaTeX Symbol List包含约14,000个符号)加拿大伦敦西部大学的心理学家John Paul Minda说:“我开始使用LaTeX的原因之一是我能够轻松编排出漂亮的公式。”


用LaTeX中编写方程

在LaTeX中生成爱因斯坦著名的方程E = mc^2就跟直接手写一样简单。

 

唯一的不同是“倒V符”(^),它表明其后的数字是个上标。但是为了在LaTeX中恰当地展现方程,你需要把方程内容包在一个指令中。方括号和反斜线(\[E = mc^2\])能让方程在它所在行居中显示,而如果用美元符号来包含方程($E = mc^2$),那么方程会被置于文本中,而不会单独成行。

 

LaTeX文档通常在顶部包含命令来明确文档的长度和宽度(例如A4纸大小)以及格式。为了让数学命令生效,使用者必须事先声明使用的哪些数学包。TeX综合档案网有超过5,000个工具包,能让LaTeX用户使用各种各样的文字,从作家J. R. R. Tolkien(译者注,代表作品有《霍比特人》、《魔戒》)脑袋里的精灵文字到蒙古文字,以及模仿报纸的排版风格。

 

对于更加复杂的方程,用户需要学习他们想要使用的命令的句法规则。例如,分数可以通过输入\frac{numerator}{denominator}来创建,\int_{a}^{b}表示区间[a,b]上的积分。这样,函数x2 + (1/2π)x在区间[0,100]上的积分可以写成\int_{0}^{100} x^2 + \frac{1}{2\pi}x dx。基于浏览器的编辑器Overleaf在go.nature.com/2eh1daz上提供了LaTeX方程编写的概述。

 

不得不说,2014年的一个比较LaTeX和Word两种编辑器的研究表明,LaTeX仅仅在公式编辑上的表现好于Word。另外文章作者还注意到,尽管LaTeX用户“频繁说明他们有偏好的编辑器”,但如果处理文本和表格,Word被证明更为快速且用户更少犯错。


甚至一些LaTeX批评者例如伦敦国王学院的一位计算社会科学家Daniel Allington也得承认LaTeX编辑方程比其他工具更优秀。这位学者曾在他的博客上痛骂那些被他称为“LaTeX迷恋狂”的人。

 

但是Allington同时也指出,如今科学家可以在使用LaTeX的方程句法规则的同时而不必抛弃“所见即所得”的编辑器。例如,Allington使用了一款叫做MathJax的线上工具。他往一个网页表格中插入了几行LaTeX代码——不必进行任何安装——然后MathJax就在一个网页中生成了对应的方程。

 

Word用户也可以直接用LaTeX语法进行编写,然后点击将其转换成排版好的公式。微软声称Word支持“大多数”LaTeX表达式,然而它的网站列出了不支持的20个关键词(例如角度符号\degree)。

 

对于谷歌文档用户,Auto-LaTeX附加组件可以将LaTeX公式转成嵌入图片。波士顿东北大学的海洋环境科学家Katie Lotterhos说,这些组合工具对她来说尤其有帮助因为她的大多数合作者不知道如何使用LaTeX。她补充道,有个缺点是,这种组合工具把公式以图片的方式插入文档“便于同行审议但对于排版人员来说并不常见”。

 

类似的,LibreOffice作为Word的免费替代品,它的用户可以用一个叫做TeXMaths的扩展工具编写公式,它能将LaTeX语法转换成一个PNG或者SVG格式的图片。

 

掌握LaTeX

 

希望进一步了解LaTeX的用户可以安装一个LaTeX软件包,例如在Windows平台运行的MikTeX,在Mac OS运行的MacTeX以及适用于Linux系统的TeX Live。这些软件都是免费下载和使用的,而且包括了将LaTeX“源码”编译成PDF的工具。虽然一个微软发言人声称他们确实为一些机构的研究人员提供了免费的线上Word版本,但是Word还是向每位使用更多Office软件套装的用户收取了每月8.25美元的费用。


这些LaTeX软件包为在LaTeX中编写整个PDF文档敞开了大门。Philip Judge作为一位LaTeX的支持者以及位于科罗拉多州博尔德的High Altitude天文台的一名天文学家,认为这样能让研究人员“真正控制”文档的外观。而对于英国牛津大学的进化人类学家Laura Fortunato来说,正是因为文字处理器的“不可靠”促使她在博士期间学习使用LaTeX,这种“不可靠”体现在当“你认为你编辑没有出错时”,这些文字处理器却可能会出现“随机的”错误。


但有时候用LaTeX编辑会让人感觉繁琐。“对我来说LaTeX主要的缺点是我必须不断地编译文本来查看文档是什么样子的,然后如果编译出错我就得花时间来追踪错误。”同样是牛津大学的钻石生长研究员Shannon Nicley这样说。


Nicley的解决方法是使用基于浏览器的编辑器Overleaf,它可以实现多人协作编辑科学文档(Overleaf也是属于Digital Science的产品)。Overleaf能够在显示文章源码的同时在旁边显示实时PDF,这意味着使用者可以迅速看到他们对源码的修改如何转为完成的文档。个人用户可以免费使用Overleaf,但如果想要使用更多功能就要每月支付14美元,例如协同办公以及实时同步到代码分享网站GitHub。


那么我们值得精通LaTeX吗?这取决于研究者:是否频繁使用公式,是否需要精细控制PDF,是否有时间去学习一门新语言。


LaTeX基本的文档编写相对直接。然而制作表格却并非如此。不像Word,LaTeX表格不能直接画出来放到页面上,必须一维一维地编程序。在2014年的调查中,即使是LaTeX专家,比起使用Word的新手,在30分钟的测试时间中用 LaTeX生成表格犯了更多的错误,编辑的文本也更少。Nicley说:“在LaTeX中生成表格让人望而生畏,即使你之前已经做了很多遍。对我来说更快的制作表格的方式是打开一个新的Excel表格,然后把表格的基本内容打出来,再直接复制粘贴到Word,这样我能很方便地调整表格的外观和内容。”


LaTeX并不是唯一的编程式的文档排版工具。Allington经常使用Markdown,他认为它比LaTeX更加“轻量级”,因为排版命令更加直接清晰。威斯康星大学麦迪逊分校的计算生物学家Anthony Gitter说,Markdown“几乎没有技术性的句法规则可供文档编辑参与者快速上手”。这是Gitter和他的同事包括宾夕法尼亚的Greene使用Markdown撰写生物和医药方面的深度学习公开评论的原因之一。Gitter警告说,文档编辑参与者的修改会让代码无法编译成PDF,这种事情在LaTeX的合作编辑中更加可能发生。


莫斯科物理技术协会的研究员Dmitry Fedyanin说,部分杂志和会议不接受Markdown格式的文档。


《自然》制片总编辑Simon Gribbin举例说,《自然》杂志更喜欢用Word写的递交的文章,因为杂志的排版系统要求这种格式。然而依然有大约十分之一被接受的文章是LaTeX格式的;Simon说这些文章在被发给技术编辑之前会被转成Word格式。


但由于《自然物理学》杂志包含了很多广泛使用LaTeX的学科,这些杂志编辑对文档格式的要求更加灵活。杂志主编Andrea Taroni解释说:“LaTeX正是物理学家们追求的编辑器,如果想让他们改用其他编辑器,无异于试图将一群乱跑的猫赶到一块。”

 

 

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看看这位大神在三百多年前如何宅在家里学习微积分的

本文作者,Viktor Blasjo,乌德勒支大学数学教授。

翻译作者,misakaNet,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:math001

 

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克里斯蒂安·惠更斯是牛顿和莱布尼茨之前那一代最伟大的数学家。他曾作为科学院的重要成员待在在巴黎,并在那里度过了他一生中的最重要的时光,陪他在这的朋友们。那时莱布尼茨最想做的事无外乎加入这些令人尊敬的绅士们。莱布尼茨仰慕伟大的惠更斯以至于模仿他的一切,模仿他身为数学家的样貌甚至是他的假发。


由于当时时局动荡,加之法国政治环境恶化,外国人都被驱逐出境。莱布尼茨被迫回国,惠更斯也回到了他在荷兰的家族豪宅。而学院的人也都被诋毁为反动的平庸之辈。

但惠更斯并没有去过退休生活。尽管惠更斯年老体衰, 可他并没有放弃在数学学习研究领域与时俱进。而这意味着他要学习他以前的学生莱布尼茨所研究出的微积分新理论。人们常说“青出于蓝而胜于蓝”,说的是学生有可能成为老师,这里更有趣的是,老师有一天也会变成学生。

 

 

这件事的起因是。通过观察那些年来惠更斯和莱布尼茨的通信记录,我们可以看出,惠更斯学习的实践。我们也可以看到微积分的发明者莱布尼茨是怎样教授微积分的,以及在数学领域获得最高成就的人如何学习它。我们还可以看到科学院的前科学研究主任想在在微积分的前沿领域占有一席之地,也得脚踏实地地拿起纸笔。这份通讯记录是历史上独一无二的微积分起源的概览。


惠更斯的表现并不是一个循规蹈矩的学生。他是并不是只会抄公式、问作业。数学证明的细节并不是最大吸引他的地方。他最想知道这些新知识有什么用。他希望新的数学成果有更大的用武之地,不是为了单单的从逻辑上看起来正确,而是在更广泛的范围内成就有对人类有价值的事业。

因此,在掌握了求导之后,他怀疑二阶求导是否只是流于形式,还是真的对某些东西有用。他写信给莱布尼茨:

“我仍然对ddx(二阶求导)一无所知,我想知道你有没有遇到哪些必须要用到它的问题,这些才能给我学习它的动力。”

惠更斯的想要莱布尼兹告诉他:我为什么要学习二阶导数。引入它不是为了机械化的套公式,也不是为了证明而证明,抑或为了人为生造一些题目。不,绝不是那样。随便哪个数学家都可以编造出数不清的这种数学题目。一个新的数学理论一定不是靠解决它自己本身的问题来体现他的价值,而是靠着解决其他实实在在的问题来体现自己的价值。

莱布尼茨看懂了惠更斯的问题后,回复道:

“至于ddx(二阶求导),我经常要用到它。ddx之于dx,就好像外力之于物体,离心趋势之于转动速度。伯努利将其用于计算风帆形状的曲线,而我把它们用于计算行星运动。”

我们关心二阶导数不是因为其让我们再做一次求导运算的符号意义,我们关心二阶导数是因为它是数学上解决大量重要问题的好方法。你想要理解风把帆吹弯的机制吗?你想要描述行星怎么绕着太阳转吗?如果你想,那你也会想要理解二阶导数。

 

 

这并非在说惠更斯对纯数学和应用数学的偏好。举例来说,惠更斯在撰写关于研究钟摆问题的著作时,从具体情况中获得灵感,从而建立了一个彻底的数学模型来抽象且详尽地描述渐屈线和渐开线。他给出了一份一般证明,例如,任何代数曲线的渐屈线都是代数的。这些理论值得最顽固的纯粹主义数学家为之骄傲。

 

对于学习数学来说,最重要的不是应用而是动机。我们不会因为拒绝承认抽象数学的价值而放弃研究自然科学。我们研究自然科学因为她一再证明她自己有着出色的数学品味。而这是那些不能解决任何有价值问题,只能纠结技术上细枝末节的伪问题的平庸的数学家所远远不及的。惠更斯说道:

 

“我常常会认为,这些大自然展示给我们的曲线,以及大自然她自己描绘的曲线,可以说都具有十分显著的特性。就比如我们平时随处可见的圆。抛物线可以用来描述水的流动。椭圆和双曲线,恰好就是日晷的指针投射下来的影子扫过的轨迹,这也是我们在生活中随处可见的。轮子滚动一周轮子上固定的钉子可以描绘出摆线的轨迹。最后是悬链线,它在几个世纪前就走进了人们的视野却从未有人注意到它。在我看来,这几种曲线的价值,人们在自然世界中发现并主动研究出来的,而不是人们为了应用微积分而单独发明出来的。”

 

莱布尼茨肯定道:“你说的对,先生,不能纯粹为了消遣而研究曲线。”

 

如果现代的微积分书仅仅依靠同样的规则。翻阅任何一本标准的微积分课本章节最后的习题部分,你会发现大量的题目都“只是为了把微积分用在它们身上”而存在。——实际上这正是惠更斯所想要谴责的。当微积分的发明者和最优秀的学生都一致认同我们编写课本的方式过于愚蠢的时候,或许我们应该停下来反思一下。

 

当看到惠更斯对指数表达式表明了相似的观点时,现在的学生可能会对他更加同情:

 

“我必须承认,我无法理解把诸如未知数放在指数位置这种操作和自然之间的对应,除非你能指出它们有什么值得一提的用处,否则我是不会考虑把它们引入几何学的。”


莱布尼茨向他展示了那些表达式怎么解决具体的问题的,但惠更斯仍不以为然:“我看不出这些表达式对于那有什么帮助,因为我已经知道这个曲线很久了。”再说一次,先告诉我你的技术手段可以做什么,否则我就没有理由去研究它。如果我可以用其他方法做到同样的事情那你依然不能说服我。

 

我希望我们能有更多的小惠更斯在我们今日的的微积分课堂上。并且我深感忧虑是我们的填鸭式教育让不少学生原理微积分学习,其中不乏可能成为像惠更斯这样的大师的人。而后者甚至认为学习这样的数学实在是在浪费时间。

 

 

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微型小说:显然

本文作者,安迁

 

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那学期我选了门代数课。老师是个六十多岁的女教授,此数学分支的权威,瘦瘦的脸庞,眼里充满了数学的严格和确定,令我肃然起敬。

一开始听课的同学到也不少。可是随着日子增加,教室里的人数迅速地单调递减,最后只剩下连我在内的六个学生。面积不大的教室里,我们仍能够坐得很离散。我猜想所有难一些的数学课都是如此吧。

 

 

她总是一手拿粉笔,一手执板刷,在上课开始到下课结束的两个小时里,除了当中休息的十五分钟,不停地从左到右再从左到右一黑板一黑板地写和擦。当然,有时她会补充地讲一些没有写到黑板上的内容,比如“于是我们有”、“那么我们得到”、“这就是说”等等;另一些时候她还会停下来,拿板刷敲敲黑板的某个地方,提示说:“根据刚才两黑板前写在这个位置的那个引理,我们有”,然后继续往下写和擦。

我们坐在底下,顽强地把黑板上的内容忠实复制到笔记本上,精确到老师的每一个手误和涂改。当然,一个好学生是一个会提问题的学生。我们时不时地也要提出“这是5还是s”、“那是0还是o”,或者“刚才已经有引理4.34了,这个是不是应该叫引理4.35”诸如此类的问题,老师都耐心地一一给出正确的回复。

一般说来,只有上课开始的五分钟,我的思路才能跟住老师的讲述。随后的时间,则只能努力拷贝黑板上的内容,内心绝望地等待着下课,而脸上则装出莫测高深的思考模样。当老师的目光扫过我时,还要作出终于觉悟了的样子点点头。我很羡慕那些及早抽身退步的同学。现在开学时日已多,再另选课跟上相当困难,。更何况老太太对我的脸也已如她对有限阿贝尔群般地了解,不去上课在数学系走廊里碰见就会很尴尬。

可是有一天,我居然能跟住老师的讲课十几分钟!心中正畅快无比。就在此时,只听老师说道:“于是显而易见,我们有——”接着在黑板上出现了一串我无论如何不能明白的公式。我的脑袋同往常一样膨胀起来,可是这次我不希望这么快又掉回到那绝望的境地。

我听见我说道:“对不起,请问……”

老师把头扭过来,慈祥地等着我问“这是9还是g”。我觉得脸上凉凉热热,不知四种颜色是否足够描绘出我的面孔。我知道我要提一个很“愚蠢”的问题了。

“请问……为什么这是显而易见的?”

老师愣了一下,眼中现出以前我从没有看见过的疑惑之光,回过头去注视黑板。在接下去的几分钟里,她站在那里轻轻地嘀咕着什么,不断拿黑板刷在黑板各处指指点点,又不时看看自己的脚尖。我偷眼瞧了瞧同学们,他们好象没有嘲笑我提这么个蠢问题的意思,一个个都在各自忙着活动手腕。

我的心平静了一些。

突然,我看见老师把脸又转了回来,深邃的眼光射向天花板,仿佛要看破后面藏着防火石棉。慢慢地她的眼光落下来停在我的脸上,我看见那里已经恢复了平时的严格和确定。然后我听见了一生中听到过的最严密的回答:

“这显然是显而易见的!”

 

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2015年阿贝尔奖得主路易斯·尼伦伯格逝世

 

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根据意大利MaddMaths!网站消息。著名数学家,世界级的数学泰斗,2015年阿贝尔奖得主,路易斯·尼伦贝格于近日逝世,享年94岁。发布此消息的MaddMaths!组织(按该网站声明,感叹号是组织名字不可分割的一部分)是由意大利应用与工业数学学会(SIMAI)、意大利数学联盟(UMI),意大利运筹学研究协会(AIRO)、意大利逻辑及其应用协会(AILA)共同承办的数学普及机构。

在线性和非线性微分偏方程及其在复分析和几何中的应用方面,尼伦伯格做出了奠基性的贡献。尤其在偏微分方程方面,尼伦伯格的工作被描述为“为解决流体力学中NS方程解的存在性和光滑性问题所做的最好的工作” 。NS方程问题是著名的千禧年问题,是偏微分方程研究领域最核心的问题之一。

 


尼伦伯格对中国数学界非常友好,曾多次访问北大,对推动北大数学学院的对外合作和交流作出了重要贡献。2016年,尼伦伯格受聘北京大学,成为北京大学的荣誉教授。

 

“有两种数学家。一种是发展理论的数学家,一种主要是解决问题的数学家。我属于后者。”——路易斯·尼伦伯格

 

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简易数学模型揭示:自己不被感染,就是对整个社会的巨大贡献

 

本文作者,Patrick Honner,中学数学教师。

翻译作者,Math001,哆嗒数学网翻译组成员。

 

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编者按:这篇文章尽量用最简单的数理分析揭示了诸如谣言、流行病的传播机制。文章后半部分关于疫苗接种的分析,不代表我们哆嗒数学网小编对现实场景的具体建议和暗示。但是,我们可以从这些分析中总结一点:做好自己,保证自己不被感染,就能为社会做出巨大贡献——无论是针对谣言,还是疾病。

 

我们假设你听到了一个添油加醋的谣言,你没忍住告诉了别人。好在大家都不喜欢当八婆,都只告诉一个人,然后就不再和其他人再提起这件事。这就没什么大不了的,是吧?毕竟,如果每个人都遵照这个传播规则——只告诉一个人,然后闭嘴——那么这个留言不会传播得太快太远。假设每天有1个人听到这件事,30天后,也只有31个人知道它,这31个人当中,还包括你自己。

 

但是,如果每个人给两个人说这件事呢,事情会怎么样呢?那会变得相当的恐怖!如果每天,每个人向2个之前不知道的人传播谣言,那么30天后,超过全球四分之一的人会知道它(2 ^31 -1 = 2,147,483,647 的人,2^31表示2的31次方)。我们不过就是把之前的告诉一个人变成告诉两个人而已,为什么这一个小小的变化会导致结果巨大的改变?答案就在两者增长方式的变化率上。

 

第一个场景中,听到谣言的人数是以相同数量新增的,都和昨天一样。今天新增多少,明天新增多少,后天新增多少,统统一样。就是说,每天新增的流言知晓人数是固定不变的常数。在我们给的例子中,这个常数等于1 。

 

但是,如果听到流言的新增人数都两倍于昨天,那么新增人数就是指数增长:第一天2个人听到流言。第二天,就会新增4个流言知晓新增人数,第三天就8个,一直持续。到第30天的时候,就有2^30(2的30次方)的人第一次听到流言。

 

为什么两个场景的产生的结果有如此之大的差异?这个和线性函数与指数函数的性质有关。线性函数的增长率是一个常数,比如第一个场景里,每天新增的流言知晓人数。线性函数,增长是缓慢而稳定的。在相同时间内,增长的数量是恒定的。指数函数是另外一种增长模式,它是按照某种比例成倍增长:2个人知道了流言,然后告诉4个人、8个人、16个人……,和线性函数的增长不一样,指数函数的增长是不断加速的增长——增长量本身还在持续增长。

 

这就是造成一个30天后,一个结果是31,另一个结果是20亿,如此巨大差别的原因。就是说,当你听到谣言时,你扩散给一个人还是两个人,就有如此之大的差别。

 


这里有个简易的数学模型,来揭示那些具有复制传播特征现象的本质,他能解释的东西远远不止谣言传播那么狭窄。当然,和所有的简易模型一样,为了简化,暂不考虑一些复杂的因素——比如传播概率和传播载体总量——但这个模型依然能解释清楚类似疾病、谣言是如何越传越多,越传越大的。

 

疾病的传染和谣言的传播有很大的相似之处:从某个人发起,然后传播到另外的人。两者当然有区别,但是这个建议的数学模型是适合这两种不同情况的。在刚刚关于谣言的简单示例中,我们看到了看似很小的谣言传播速度差异如何造成最终人数数量差异。在传染病方面也是如此,疾病能传染给一个人与能传染给两个人之间的差异,可能就是一些普通传染病与流行病之间的差异。

 

每一种传染病都在某个范围内传播,其传播速度取决于疾病的生物特性、环境因素、社会因素。流行病学家试图总结所有这些因素对感染的“基本再生数”(basic reproduction number)的影响。这是每个感染者预期传播给新的感染者的平均数量,用R0表示。在上面我们的谣言传播的两个不同例子中,基本再生数分别是R0 = 1(每个人只将谣言传播给一个人)和R0 = 2(每个人将谣言传播给两个人); “传染期”是一天。

 

下面是一些常见疾病的基本再生数(数据引自美国CDC和NIH)。


麻疹:     12≤R0≤18
天花:     5≤R0≤7
腮腺炎:   4≤R0≤7
1918流感: 2≤R0≤3
(哆嗒数学网小编注:1918年流感让超过千万人失去生命)

 

注意,所有的基本再生数都是大于1 。这就是这些疾病为什么那么危险的原因:由于每个感染者平均感染的人数都超过1,因此感染这种疾病的人数将成为指数增长。这可能对我们人类造成毁灭性影响。那么,这个已知被基本再生数标定指数增长的是否可以被降低成线性线增长?我们是否有办法把R0降低成为1呢?

 

接种疫苗就产生了这种效果。接种疫苗后,一个人会产生对该疾病的抵抗力,但成功率不尽相同。但为简单起见,我们将假定疫苗接种可完全抵抗该疾病。疫苗接种不仅直接使接种疫苗的个体受益,也间接使其他广大人群受益。如果传播范围内有很多人接种了某种疾病的疫苗,这种疾病的传播速度将不会很快。

 

实际上,广泛的疫苗接种可以帮助减少疾病的有效再生数。而且,如果有足够多的人接种疫苗,那么有有效再生数实际上可以降到1,从而确保该疾病只会以线性速度传播。那么,需要多少人进行疫苗接种才能使疾病的有效再生数减少到1呢?


我们来看看基本再生数揭示的真正含义。考虑一种流感的R0=2,就是说,一个感染者平均会传染2个新的感染者。这个R0=2这个数字,其实告诉了我们很多信息:传播难易程度、感染周期、一定时期内感染者的接触人数。通过理解这个数字,我们能容易理解疫苗接种是如何降低流行病爆发风险的。

 

我们假设有个人感染了一种流感病毒,而这个人会接触10个人,并假设这个传染病的的R0等于2。我们可以画个图,被感染者用绿色表示,而连线的方向指向每一个他接触的人。

 

 

每一个接触者都是有一定几率被传染上的,但由于我们假设R0=2,也就是假设平均意义上说,有2个人会染上这个病。

 

再简单的说,我们认为每个人有20%的可能性患病。

现在,我们再假设10个人中有2个人接种了该流感的疫苗。所以,我们再简化一下,认为接种后的人是完全免疫者,就是说这些人不可能患得此病。但剩下的8个人仍然有20%的可能性感染,就是说,平均意义上看有,10个人中有0.2×8 =1.6个人会被感染。

 

所以,如果每个人的10个接触者中有2人接种了疫苗,被感染的人在平均意义上只会传染1.6个人。接种疫苗有效使得该病的基本再生数从2降到了1.6。那么我们进一步怎么做,可以让增长方式不再是指数增长呢?

 

再来,我们假设初期的感染者在传染期内都接触10个人,每个没有接种疫苗的人有20%的几率感染病毒。现在,假设10个人中有V个人接种了疫苗。我们可以计算,平均意义上,10-V个人中有20%的人会被感染,也就是0.2×(10-V)的人会被感染。为了使得增长变为线性的而不是指数的,那么平均感染人数需要是1。因此,我们需要解方程:0.2×(10-V)=1。

 

用一点点代数知识解得V=5。所以,我们来看如果10接触者中,有5个人接种了疫苗会发生什么。我们把接种疫苗的人涂成蓝色。

 
被接种者实际上在图中被剔除了,因为按假设他们不会被病毒侵染。
 
 
现在剩下的5个人依然有20%的可能性感染,所以平均有1个人感染了病毒。这就是说,原来患者接触的10个人,最后只有1个人被传染。所以,由于10个人中有5个人接种了疫苗,我们有效的把R0降低成为了1。
 
 
这个过程可以推广成对任意基本再生数R0的计算。我们假设每个感染者在传染期内接触N个人,我们可以计算,平均上者N个人中有R0/N比例人会被传染。但是,如果N个人中有V个人接种了疫苗,那么下面的式子就表示平均有多少人会被一个人传染:
 
                                                                               (N-V)R0/N
 
 
我们让这个式子等于1,可以解出V/N的值:
 
                                                                    (N-V)R0/N = 1
 

V/N表示,总体人口中,有多少比例的人接种了疫苗。我再整理一下式子,抽象的解出V/N:


                                                                     V/N = 1 – 1/R0

就是说,如果总体中有1-1/R0比例的人口接种了疫苗,那么平均意义上,每个人只能传染1个人。因此,1-1/R0奇迹般的让传染病的扩散增长方式变成了线性,而不再是指数。

 

在这种疫苗接种水平下——总体中有1-1/R0比例人接种疫苗——整个总群都获得对某种疾病的免疫能力:不止是接种疫苗的免疫个体可以免于疾病,而且整个种群中疾病传染速度也免于指数增长。这个现象就叫做“群体免疫”(herd immunity)。接种率需要达到多少,就能得到群体免疫效果的那个比例,叫做“群体免疫阈值”(herd immunity threshold, HIT)。


下面是通过简易模型计算的群体免疫阈值。


麻疹:     R0=12,HIT = 1 - 1/12 = 91.7%
天花:     R0=5,HIT = 1 - 1/5 = 80%
腮腺炎:   R0=4,HIT = 1 - 1/4 = 75%
1918流感: R0=2,HIT = 1 - 1/2 = 50%

 

显然,接种疫苗对抗疾病的意义并不单单是对每一个个体有好处,同样对整个社会有大大的好处。当免疫个体达到零界点数量,疾病的传播率会维持一个足够低的水平,从而让整个种群避免灾难性后果。接种疫苗让疾病的传播方式本来可能是下图左边的方式变成右边的方式,当很多潜在的传染路径像图中右边的方式被斩断,那么传染速度就会被降低,从而降低流行病大爆发的可能性。

 


一个关于群体免疫的重要特征是, 那怕没有接种疫苗的个体也从中获益。因为传染病被降低了更广泛传播的可能性,每个的感染概率都降低了——没有接种疫苗的人也是如此。这一点,对那些在医学上不适合接种疫苗的人特别重要,比如婴儿、老人以及其他体弱者。虽然,我们的假设是疫苗100%有效,但达成种群免疫的效果并不需要疫苗100%有效:就算不能100%有效,疫苗仍然能降低每个感染者传染人数的平均数量,从而降低传染病的有效再生数。(这里接种疫苗只是避免被感染的手段之一,这几段其实在数学上说明了个体不被感染其实也是对整个社会的贡献。——哆嗒数学网小编注)。


我们看到了线性增长和指数增长的夸张差别。当传染病开始流行,那就是关乎生死的大事情。这里用数学描述的对个人的避免感染和对社会的达到群体免疫都是非常重要的点。你可以讲给周围的人听。


——最好,两个都讲!

 

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没有开瓶器,如果用一本书打开红酒瓶?

本文作者,Mark Levi,宾夕法尼亚大学数学教授。

翻译作者,donkeycn,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:math001

 

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在我读大学期间的某个晚上,我和数学专业的同学们聚在一起开派对。我们带了一些酒,但很快意识到公寓里没有开瓶器。当然,我们可以直接把瓶塞塞到瓶子里去,但一个更有经验的朋友给我们展示了一个更好的方法。他从书架上拿出一卷列宁全集(从前苏联收集来的),把这本书靠在墙上,水平放置酒瓶,让酒瓶的底部沿水平方向撞向书(见图1)。令人惊讶的是,瓶塞会随着一次次地反复撞击而慢慢地移向瓶外,直至我们可以用手把它拔出来。

 

我确信,这是又一次,该书所产生的积极的、正向的作用。

 

 

现在,让我们的从科学角度来分析这个事情。人们自然会怀疑是什么把瓶塞推出来的。我最初猜测是聚能射流造成的。当一个人释放一个竖直放置在桌面上方几厘米处的装有水的试管,就会产生这样的射流;当试管撞击桌子时,就会有一股水流喷射出来并触及天花板。聚能射孔弹也是利用同样的现象来刺穿装甲。这种射流的速度可以达到10千米/秒以上。我最初以为是由类似的原因所生成的射流撞到了瓶塞并把它推出去,但后来我意识到这个解释是错误的。一个更可能的机制,如图所示。

 

 

 

整个过程,由如下三个阶段组成:

 

1. 当瓶子刚开始向右运动(加速度方向也向右)时,瓶内的酒相对于瓶子有向左的加速度;因此瓶内的空气聚集在瓶内右端。

 

 

2. 瓶子撞击书时,酒由于惯性还在继续运动,于是在瓶塞右侧附近形成一个真空泡,同时压缩右侧的空气。

 

3. 被压缩后的空气反作用于酒,将酒弹回,从而导致真空泡崩塌,但不可压缩的酒不可能瞬间停止,从而像钢锤一样撞击瓶塞。

 

因此瓶塞是由内向外被锤击的!换言之,它起到减震器的作用,通过微微移动来吸收冲击。类似的空化效应也会损坏船用螺旋桨;快速移动的螺旋桨产生的真空泡会崩塌并产生液压冲击,螺旋桨表面也可能会起到减震器的作用,通过使其表面产生凹陷来吸收冲击。

 

我们可以用尽量少的信息来估计瓶塞伸出的距离。在最后的分析中,手传递给酒的动能等于:让瓶塞移动距离x(稍后给出)的能量,再加上某些其他形式的能量E(如:晃荡波的能量):

 

mv²/2 = Fx + E

 

这里,v是瓶子撞击书之前瞬间的速度,m是酒的质量,F是撞动瓶塞所需的力。忽略右端最后一项,我们得到

 x = mv²/(2F)

因为有些能量作为E被浪费了,所以这是瓶塞移动距离的一个上限。设酒的质量为m = 0.5 kg,撞击速度为v=2m/s,撞动瓶塞所需的力为F=100N(约20磅物体所产生的重力),我们最终得到

x = 1cm。

 

以上三个阶段的最终结果相当于:用质量为m = 5 kg的锤子,从内部以v = 2/s的速度锤击瓶塞,当然还需忽略其他形式的能量E。

 

 

如果不是瓶塞吸收了酒的冲击力,瓶颈处很可能会碎。我并没有用严格密封的瓶子来证实这一点,比如那些用啤酒瓶盖密封的瓶子。同时,如果你不带上保护手和眼睛的装备,我也不建议有人这样做。

 

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罗博深:我的二次方程“新公式”发的是历史版

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好吧,这两天又有一个数学公式刷屏朋友圈了。这回刷屏的是美国奥数队的功勋教练罗博深。按中国的某些媒体报道,这位多次带领美国队再国际数学奥林匹克竞赛中战胜中国队的老师发现了一个二次方程几千年未有之新公式,然后媒体说这将让全世界教科书发生改变。


事情真的是这样吗?我们需要回顾一下事情的来龙去脉。

如果有个二次方程是这样 x² -10x +21 = 0 ,你会怎么求解呢。

解出这个方程一般有两种办法,一是十字相乘法。你要去玩一个猜数字游戏,正好凑出符合因式分解条件的数字,从而解出方程。实际上,你要猜出两个数,它们之和是10,之积是21。

第二个方法,就是套公式,这个大家都知道了,就用下面的公式,直接解出来。

罗教练的方法说,我有一个办法,对于这个问题既不用猜,而且计算量比这给传统方法小的多。

第一步,算出两个数的平均数,这里是5
第二步,这两个数与平均数的距离设为u,于是两数之积是(5-u)(5+u) = 25-u² = 21
第三步,于是u = ±2,两个数分别是5+2=7, 5-2=3

——根本不用猜!

进一步,罗老师说,对其他二次方程形如x² + Bx + C = 0,用这个方法可以得到如下公式。使用这个公式的计算量大多会小很多,所以向所有人推荐。

罗博深老师把这个发现写成论文挂在arXiv上,还拍了介绍视频。但很多人没注意到的事情是,这篇论文发在是历史与概要板块(History and Overview),而不是数学板块。这一点,在罗博深的回复中也指明了:

另外,罗老师还提到,写这个的目的是为了让二次函数的初学者,更容易接受相关内容。

罗老师在视频中也表示这个公式的核心思想还是几千年和几百年前的东西。但是,罗老师认为没人把这些思想整合成这样简单的公式是让人意外的。

在罗博深的推特上,有不少数学老师支持这个公式,并表示会把他用在教学中,甚至还有一些数学教授认为这是一个有趣的发现。

但是,也有不少人提醒罗老师。就公式的最后形式而言,至少在德国、法国、瑞典这些国家的一些学校,已经教授一个叫pq公式的方法多年了,甚至为了让学生们记住这个公式,还编了歌。而这个公式和这里公式的区别只是把B、C换成了p、q而已——如果你用谷歌搜索pq-formula能搜出很多关于它的东西。

 

 

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PISA数学测试2018:中国四省市第一,华人霸榜前五!

 

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12月3日,经济合作与发展组织(OECD)公布了2018年国际学生评估项目(简称PISA测试)测试结果。在全部79个参测国家和地区对15岁学生的抽样测试中,我国以北京、上海、江苏、浙江四省市作为一个整体在阅读、数学、科学全部三项科目中,均获得第一。

 

 

在哆嗒数学网最关注的数学科目中,前10名分别是:

1、 中国京沪苏浙  平均分591,标准差80
2、 新加坡  平均分569,标准差109
3、 中国澳门  平均分558,标准差81
4、 中国香港  平均分551,标准差94
5、 中国台北  平均分531,标准差100
6、 日本 平均分527,标准差86
7、 韩国 平均分526,标准差100
8、 爱沙尼亚 平均分523,标准差82
9、 荷兰 平均分519,标准差93
10、 波兰 平均分516,标准差90

其中前4名到达了数学等级四——PISA数学等级中最高为六级。中国各地区几乎霸榜前五。

在研究级别的主要数学强国在这个测试中的排名是: 美国第37名、英国第18名、法国第25、德国第20名、俄罗斯第30名、日本第6名。

PISA参与成员主要是OECD成员国家和地区,每三年进行一次,根据测评年份命名。经过近20年的发展,PISA参与国家和地区由2000年的43个扩大到2018年的79个,包括美国、加拿大、澳大利亚、绝大部分欧洲国家,日本、韩国、泰国等部分亚洲国家,巴西、阿根廷等部分南美洲国家等。PISA已经成为世界上规模较大、具有广泛国际影响的基础教育第三方评价项目。

 

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35届中国数学奥林匹克,这回夺冠的是一位小姐姐

 

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11月30日上午,第35届中国数学奥林匹克竞赛(俗称CMO)闭幕式暨颁奖典礼隆重举行。这次典礼上,正式公布了本次赛事的获奖名单。

本届比赛共有138人获得金牌,金牌分数线为54分;另外,有162人获得银牌,103人获得铜牌。团体成绩方面,团体第一是江苏队。

其中,非常值得一提的是:本届赛事的第一名是一位女生——来自江苏南师附中的严彬玮同学!并且,她还是以满分成绩夺冠的!

在数学竞赛圈中,很多老师凭着记忆断定,这是CMO历史上第一位“女状元”,严彬玮同学极大可能创造了历史。(哆嗒数学网的小编们没来得及查证,暂时无法确定这个信息。)

网上有人整理了严彬玮的竞赛参与史:

2016年10月 全国高中数学联赛江苏赛区三等奖

2017年5月 南师附中特长生考试第二名

2017年6月 2017年南京市中考第11名

2017年9月 全国高中数学联赛江苏赛区一等奖

2017年10月 参加北大金秋营

2018年8月 第17届女子奥林匹克竞赛金牌

2018年10月 江苏省高中数学联赛第二名,入选省队

2018年11月 第34高中数学冬令营银牌

2019年6月 参加美国ARML数学国际团体赛国际组团体第一,个人第二

2019年7月 2018年东南赛高二组金牌,并列第一

2019年8月 北大数学夏令营一等奖

2019年8月 第18届女子奥林匹克竞赛第一(并列) 

2019年11月 第35届全国数学奥林匹克竞赛一等奖

从获奖履历可以看出,这位小姐姐在数学竞赛成绩上是一路进步,经历了一路打怪,从白银到最强王者的升级历程。

很多研究表明,在数学学习的天赋上,并没有性别差异。之所以后来产生男性占有绝对优势,更多是社会固有偏见的结果。在女生的学习学习生涯中,各方面都会给女生有形或者无形的压力,让她们去做“女生应该做的事情”,使得很多女性“不得不”放弃各种进一步深造的机会。这其实是一种损失。

最后,祝贺获奖者,祝贺严彬玮。

 

 

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一个正切函数的疑似中学生习题,我猜你一定做不出来

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三角函数的相关知识们再中小学的时候就接触了。实际上,再高中我们对三角函数的初等性质研究得非常深入,有人也许会产生一种感觉,关于三角函数的一切问题都是中学习题级别的难度。

 

实际上,有很多看上去非常简单和初等的关于三角函数的问题会非常难,甚至至今还属于全人类都没解决那种问题。比如今天介绍的一个关于正切函数tan问题。

提问:是不是有无限多个自然数n满足不等式tan(n) > n

 

实际上,如果你经常做关于自然数和三角函数结合的问题,你会感觉到,很多时候不是再研究问题本身,而是在研究圆周率π的性质。这个问题也不会例外,对这个不等式的研究说不定能让我们对这个神奇的无理数有更深刻的理解呢?

 

如果我们编程算一下,发现满足tan(n) > n的自然数似乎非常非常的稀少。我们哆嗒数学网的小编用Python简单暴力循环计算了一下,在100亿以内满足这个不等式只有6个数,它们是:1 , 260515 , 37362253 , 122925461 , 534483448 , 3083975227 ,这些数看上去间隔越来越大。

 

 

import math

 

for n in range(1,10000000000):

if(math.tan(n)>n):

print(n,"   ",math.tan(n))

 

 

 

实际上,著名数列搜集网站OEIS上列出了满足这个不等式的16个数(数列编号A249836),它们是:

 

1

260515

37362253

122925461

534483448

3083975227

902209779836

74357078147863

214112296674652

642336890023956

18190586279576483

248319196091979065

1108341089274117551

118554299812338354516058

1428599129020608582548671

4285797387061825747646013

 

关于这个不等式的研究,我们能找到的最新的成果是2014年Bellamy,Lagarias,Lazebnik三人和写的4页纸的文章 ( 见http://www.math.udel.edu/~lazebnik/papers/tan_n.pdf)。在文章里,它们证明了满足不等式|tan(n)| > n 以及 tan(n) > n/4的自然数有无穷多个。这篇文章不难,用到的定理也不算太深,相当数量的大二以上的本科生应该能理解文章的方法。实际上这些人在1999年在《美国数学月刊》上也发表过关于这个问题的部分结果。这个杂志对发表内容的层次要求不高,是愿意发表一些相对简单的数学成果的。

 

现在的情况是,要解决这个问题,似乎要去找到一个n/π的小数部分和1/2的某种“性质良好”的逼近,比如60515/π = 82924.49999917..., 37362253/π= 11892774.4999999915 等等。另外,从大部分人对π的小数展开某种“随机性”直觉来猜想,不仅问题本身满足tan(n) > n 的自然数n应该有无穷多个,甚至对任意自然数k,满足足tan(n) > kn的自然数n也应该有无穷多个。

 

这样的问题不是太深刻,比较简单(至少目前涉及的深度来看),而且普通人只要学过高中都看的懂。真的非常适合普通的数学爱好者来做一做,如果有什么进展,那可是全人类第一次完成的“创举”(哈哈……哈),到时候可是你得瑟的机会。

 

推荐给大家,欢迎参与解答。

 

 

 

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“特征向量新公式”不能改变数学,但也许能改变你的解题方法

 

 

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不得不说最近关于“陶哲轩的线性代数新公式”成为数学圈内最热的话题,从开始的惊诧到后面八卦娱乐,让不少人充满了欢乐。我们哆嗒数学网也发了文章,说明论文中的所谓的“新公式”并非首发。在这篇文章之前,这个公式已经不止一次出现在其他论文或者教材中了。其中目前发现最早有记载这个公式的论文在四十多年前的1968年。

 

 

 

这里我们希望每一个关心这件事情的人不要嘲笑当局者的任何一方,毕竟数学学科树大根深,谁也不知道从哪个犄角旮旯里出现了一个大家都不熟知的“沉睡”了许久的简单结果

。就算菲尔兹奖得主陶哲轩,也不例外,不是是什么零零碎碎的知识,他都能迅速通过肉脑搜索出来。他出现这个乌龙,一点也不奇怪。

 

喧嚣过后,我们哆嗒数学网的小编们突然想到,这个公式本身是真的,不是吗?再进一步思考发现,难得有菲尔兹得主发表的文章,其中的数学内容能让一个普通的大学生有可能看得懂、理解的了,说不定还能欣赏、评鉴……

 

——而且这还是网上热点,绝佳的一个聊聊线性代数的机会不是吗?

 

好了,我相信大多数关心这个新闻的人都还不知道这个公式具体是啥,因为数学家们使用的符号会让让人吓得退避三舍,不敢再深究。这篇文章将把正在读这篇文章的人看成非数学系的理工科考研党(或者相应水平),用一个简单的例子来解读这个公式到底在说啥。

 

首先,你都是考研党了,一定会复习线性代数这门课程的内容。知道矩阵、特征值、特征向量概念。陶哲轩的这个公式就是针对埃尔米特矩阵求特征值的公式。什么不知道什么是埃尔米特矩阵?不慌,这个类型的矩阵可能不是每一个学习线性代数的同学都会学,但是另外一个概念一定会学:实对称矩阵——矩阵里每个变量都是实数,且其转置等于本身的方阵。实对称阵是一种特殊埃尔米特矩阵,作为考研党的你,就把这个公式结果认为是针对是对称阵的,这样不会影响你品味这个公式。

 

好了,你理解了,这是一个可以对实对称阵求特征向量的公式。无论你大学老师还是你的考研辅导班的名师都会告诉你求方阵A特征向量的流程:

 

第一步:计算行列式|λI-A|=0的根,这个行列式的结果是个n阶多项式,会得到n个特征值,这里可能有重根。

 

第二步: 对刚才每个特征值λ,解线性方程组(λI-A)X=0,找到每个方程的线性无关的的解,得到的解就是特征值λ对应的特征向量。

 

这里,帮你回忆一下用到的知识点,第一步你要会求行列式、大多时候你还要分解因式来求解方程的跟。第二步,你要用到解线性方程组,有可能用到高斯消元法。

 

陶哲轩的那个新公式告诉你,哪怕你很菜,直到你上考场之前,都没掌握解线性方程组的方法,你一样也有可能解出特征向量,而且用到的知识点全部都在第一步当中——你只要会求特征根就行。

 

——少记忆一个知识点,这样讲是不是很吸引人?

 

这个公式会在第二步回拆成下面几个分步做:

 

新第二步第一分步:删掉A第1行第1列的元素,得到子矩阵,删掉A第2行第2列的元素,得到子矩阵,……,删掉A第n行第n列的元素,得到新矩阵。最后得到n个子矩阵。

 

新第二步第二分步:每个子矩阵计算特征值。这样每个子矩阵有n-1个特征值,这样的特征值有n组。

 

新第二步第三分步:通过以上不同地方计算得到的特征值,直接计算每个特征向量的分量值的绝对值。在通过线性无关的关心决定去掉绝对值的选取的符号。

 

 

陶哲轩的公式在原文里是这样的,很吓人。

 

 

 

于是,我们针对三阶实对称方阵来把他简化成下图这样。

 

 

 

我们做一道具体的题目,就算下面这道,怎么样,是不是很像你们的课后习题或者期末考试题?

 

 

 

这道题很容易算出x,y的值。最后就算找一个正交矩阵做对角化的问题。那个要找的矩阵P就算单位化的特征向量拼成一个矩阵而已。

 

特征值是,2,1,-1 ,也就是:

 

 

 

按传统做法,回去解下面的三个线性方程组,分别得到特征向量。最后得到P。

 

 

 

新公式的办法,会先分列子矩阵,分别计算特征值。

 

 

 

然后套公式解出每个分量的绝对值。

 

 

 

你会发现,有两个特征向量的每个分量绝对值是完全一样的,因为特征向量需要线性无关,于是很容易决定正负号的选择。另外哪个是特征值1对应的特征向量,哪个是特征值-1的特征向量还要做乘法试一试。

 

这样同样能得到P的结果:

 

 

 

当然,我们曾经试图使用这个方法想办法解决四阶方阵的问题,一般计算量会更大,并不实用。

 

好了,不知道你在考试中这样做会不会得分,不过的确没有解过任何线性方程组,答案也是对的。

 

总之,祝你好运!

 

 

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陶哲轩的线性代数的“新”公式并没颠覆任何东西

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这两天一篇标题为《3个搞物理的颠覆了数学常识,数学天才陶哲轩:我开始压根不相信》。文章内容大致是说,一群搞物理的人请教陶哲轩一个看上去非常简单的公式,请教陶哲轩。陶哲轩发现这个公式是对的,但是教科书居然没出现过。然后文章感叹,这将颠覆线性代数的教科书。

这个公式真没在教材出现过吗?

也有人翻到的中文教材,介绍的公式形式上和这个一样,不管陶哲轩的条件是对埃尔米特矩阵,这里上三对角矩阵。不过,我们哆嗒数学网的网友,用书中的证明过程,做一些非本质修改,据称能证明埃尔米特矩阵的情况。


还有网友翻出了1968年的发表在《线性代数及其应用》(Linear Algebra and its Applications)上的文章,在第一卷, 211-243。其中介绍了这个公式。

而这篇文章应用的《量子杂志》原文,也在11月14日有个更新:大意是说有篇没有正式发表的2014年手稿也介绍了这个公式,陶哲轩承认这个事情。

现在很多当事人也出来说话了。

 

首先是论文作者之一张西宁,他发朋友圈公开用中文辟谣。这个公式非原创!

然后,陶哲轩在自己博客辟谣,自己发现了之前这个公式的很多等价版本。这个公式非原创!

 

现在,恳请大家现在开始帮忙辟谣。这个公式非原创!

 

数学是经常诞生神奇的地方,但这个公式不是!

 

 

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为什么在等公交车时,要等的车总还没有来?

作者:小米,哆嗒数学网群友。

 

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概率是数学里刻画随机性的一个有力工具。借助概率模型,我们可以严格地讨论像“将一枚硬币随机抛起,得到正面或反面的概率为多少”这类随机现象。

 

很多时候,概率可以用数学公式准确地表述我们一些直观的感觉。例如,对于“今天是阴天,所以更有可能下雨”这个论断,我们就可以借助概率中相关性的概念来理解。

 

但是有的时候,如果仅从直观上对“随机性”进行理解而不经过严格的数学推理,却可能导出一些错误的结论。例如有名的“伯特兰悖论”:考虑一个内接于圆的等边三角形。若随机选圆上的弦,则此弦的长度比三角形的边较长的概率为多少?伯特兰提出了三种“随机”选取弦的方法,却导出了不一样的结论。

 

“伯特兰悖论”说明,在用概率处理问题时,我们需要明确随机性是如何产生的。这个过程的严格化是由柯尔莫格洛夫的概率论公理化解决的。并不是所有的“随机性”都能够在数学上站得住脚。例如,在1到10之间随机(等概率地)选取一个整数是可以做到的,而从全体自然数中随机(等概率地)选取一个整数则是不可能的。

 

今天我们要讨论的问题也是一个乍看上去与直觉相悖的例子。假设有一路公交,每班车发车间隔有50%的机率是10分钟,有50%的机率是20分钟。现在你到家楼下的车站坐车,又假设每分钟有一名乘客到达车站等车,那请问当你上车时,乘客排队的平均队伍长度是多少?

 

直觉上答案应该是(10+20)/2=15。理由如下:由于乘客到达的速率恒定,所以上车时队伍的长度与你坐上的车的发车间隔成正比;由于发车间隔有50%的概率是20分钟(对应队伍长度20人),有50%的概率是10分钟(对应的队伍长度为10人),所以平均下来应该是20和10的平均数,即15人。

这个论证有没有问题呢?我们把问题适当抽象一下,也许可以看出一点端倪。假设发车间隔以50%的概率为a,50%的概率为b,那么按照前面的论证,平均队伍长度应该是(a+b)/2。但是,我们可以考虑一种极端情况,就是a很小而b很大的情况。比如假设a是1秒钟,b是1小时。这样,我们可以把相隔一秒钟的两辆车几乎认为是“同时”到达的。那么我们就面对着如下的情况:很多辆车可能一起到站,但是下一次有车隔1个小时。在这种情况下,因为我们很难刚好碰上有车到站的时刻,队伍的长度其实会是1个小时的队伍,也就是b。

 

那么为什么直觉带来了错误的答案呢?原因是我们混淆了“平均发车间隔”与“平均等车时间”这两回事。虽然它们都是一个随机的时间长度,但是里面的随机性是不一样的!

 
 

一班车的时刻表可以用下面这张图来刻画。我们把数轴分割成一些首尾相接的区间。区间有两种:一种是较长的蓝色区间,代表发车间隔为b;一种是较短的红色区间,代表发车间隔为a。区间的端点代表着公交车到站的时刻。

 

那么两种随机性分别是指什么呢?当我们说“发车间隔随机地选取a或b的时候”,随机地用两种长度的区间来分割数轴,也就是说,当我们选取一段很长很长的时间来观察的时候,里面出现的红区间和蓝区间的数目各占约50%。而当我们讨论“平均等车时间”的时候,我们是在数轴上任取一点,考察它是落在红区间上还是落在蓝区间上。

 

但是,因为蓝区间比红区间要长,所以即使红区间和蓝区间的数目“大致相等“,我们”随机“选取一个点还是更可能落在蓝区间中。这导致了在计算”平均等车时间“的时候,红区间与蓝区间出现的概率改变了!

 

更具体地说,在这个例子中,因为红区间长为a,蓝区间长为b,所以在它们的数目为1:1的情况下,占据的时间长度大概为a:b。因此在计算“平均等车时间“的时候,红区间出现的概率为a/(a+b),而蓝区间出现的概率为b/(a+b)。所以最后的平均等车时间为


 

当然,这里我们计算的“平均等车时间“其实是队伍里排队最久的人所等待的时间(在我们的设定下这就是队伍的总长度)。如果我们只是随机地到达车站,那么可以想象平均来说,我们将会排在队伍的中间,因此我们的真实等待时间其实只有上面计算结果的一半。

 

上面的论证过程也有一些不够严格的地方。其中之一就是如何定义“随机“在数轴上选取一个点。为了解决这个问题我们需要转换思维。我们把班车到达的时刻看作是一个实数上随机的点集,满足相邻的两点之间的距离随机地为a或b,并且还具有某种时间上的“均质性”,数学上也叫“平稳性”。这时,我们也不需要去抽取数轴上任意一个点,而只需要固定一个点,例如原点,考察原点所在区间的长度。由于时间上的均质性,任意固定点都是一样的。从一个平稳的点过程出发,在一个固定点去观测会得到特别的统计结构,这就是帕姆—辛钦(Palm—Khinchin)理论。简单地应用在我们的等车例子中,假设发车间隔的分布具有密度函数ρ(x),那么原点所在区间的长度具有密度函数正比于xρ(x)。这里的因子x表明长度越长的区间越有可能被我们观测到。

 

这个例子也说明了,观测结果有时候会影响观测过程,比如在这里,较长的发车区间增加了我们观测到它的概率。这和“幸存者偏差“的产生有着同样的逻辑。当我们很久等不上车,这并不是因为我们自己特别倒霉,而是从理论上,人就更可能花更长时间等车。也许呢,生活中的不顺也并没有我们想象的那么多。

 

 

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用最不专业的语言来介绍一下专业的p进数

 

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我不是搞数论的,但我一直对p进数(p-adic numbers)有一种遥远的迷恋。我有一张关于一些我想要写一写展示在我的博客上的“简洁数学主题”的清单,p进数就在那张清单上,因此我很高兴在2008年11月的那一期的《大学数学杂志》(College Mathematics Journal)上看见了由 Andrew Rich 撰写的,标题叫做《左撇子数》的一篇有关p进数的有趣的文章。

 

 

通常的p进数的构造方法对非专业人士来说相当复杂,这里仅仅是简单地介绍它的思想。

 

 

我们从有理数开始有理数集是能够被写成分数的数的集合。有理数的例子有4,13,2.1,22/7,0.333333…有理数中有很多的“洞”,填补这些“洞”的方法也有若干种。

 

从有理数走到实数——我们用通常的填补这些“洞”的思想方法创造出了实数的集合。举例来说,我们想让有理数列3,3.1,3.14,3.141,3.1415,3.14159…收敛,于是我们创造了一个叫π的新数来当做这个数列的极限点。要想理解这件事我们需要明确什么叫“逼近”,按朴素的通常理解,如果两个数数位上的数码向右数时有很长一段是一致的,那么这两个数就是“逼近”的。

 

 

如何从有理数到p进数我们用类似的技巧来构造p进数,不同之处在于我们选择了一个新的关于“逼近”的定义。(当我们讨论p进数时,p是某个特殊的数,通常是素数,且数的数码为0,…,p-1。)现在如果两个数数位上的数码向左数时有很长一段是相同的,那么我们称这两个数是“逼近”的。于是10进数0.03,0.53,6.53,96.53,196.53,1196.53,21196.53…变得越来越靠近某个数。

 

 

通常的实数,在小数点左边只有有限位数,而在小数点右边可能有无限位数。然而,如我们所见,p进数总是可以被写成小数点右边有有有限位数,而小数点左边可能有无限多位数码的形式(这也是为什么Rich称它们为“左撇子数”)。举个例子,33.333333…不是一个10进数,但是…333333.33是。特别地,上一段落给出的数列收敛到某个10进数…21196.53。这里我们给出这种构造的一些比较酷炫的结论。

 

 

1.加法。我们可以对两个p进数相加。这里有个10进数的例子——正常相加,向左进位。(注意到加法是从右向左进行的,所以无限位p进数的加法比无限位实数的加法要容易很多。)

 

 

 

2.乘法。像加法一样,两个p进数的乘法也是可行的,而且实施起来也比实数容易很多。

 

 

 

3.减法。p进数里没必要为负数标记一个负号(-)。比如说,作为一个10进数,我们可以把-16写成…999984。要想证明这一点,我们只需要观察到16+(…999984)=0:

 

 

类似地,我们可以证明每个p进数都有这样一个“正相反数”,于是我们往往会把减法转化成加法来做。

 

 

4.p进有理数。每个p进有理数都可以被写成小数点右边有有限多位数码的形式。例如,我们一般会认为1/3等于0.3333…,但是在10进数中我们会把它写成…666667。要证明这一点,我们只需要观察到(…666667)*3=1:

 

此外,Rich在文章中给了证明,一个p进数是有理数当且仅当它的小数点左边的数位上的数码向左无限循环(这与实数的情形形成一种漂亮的对称,在实数中一个数是有理数当且仅当它的小数点右边的数位上的数码向右无限循环。)

 

 

5.除法。除法会怎么样呢?Rich在文章中说明,把两个10进数相除通常可行,但不总是可以。麻烦之处在于可能有两个非零的10进数x和y满足xy=0。细节可以参见那篇文章。然而我们要重点指出,如果p是素数,那么这种情况不会发生。当p时素数时,每个非零的p进数都有一个倒数,这时我们就可以对两个这样的数做除法。

 

 

6.关系这是关于p进数的最后一个奇怪的事实。众所周知如果x和y是两个不相等的实数,于是要么x<y成立,要么y<x成立。但是,在p进数中没有这样的线性序关系。

 

 

7.  来点高级数学概念——数学上有更多方式来描述这些结论。如果p是素数,那么p进数形成了一个包含有理数的完备度量空间(它是有理数的完备化),且是一个域。(注意到因为除法的问题,当p不是素数时,p进数不再是域,仅仅是一个环)

 

要想了解更多细节,例子和证明,可以参见Andrew Rich的好文章“左撇子数”。

https://www.maa.org/publications/periodicals/college-mathematics-journal/college-mathematics-journal-november-2008

 

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软科公布2019中国最好学科数学排名

 

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前身为上海交大的世界大学学术排名的“软科世界大学学术排名”日前公布了公布了“2019中国最好学科排名”,包括96个一级学科,其中也包括了数学学科排名。
 


中国最好学科排名的指标体系由高端人才、科研项目、成果获奖、学术论文、人才培养5个指标类别组成,对应10余个指标维度,包括30余项测量指标。按排名官网说法,所有指标均为客观指标。如何你有兴趣,可以去该排名的官网查看。

 


 
数学排名公布了134所的学校。第一名是北京大学,山东大学和中山大学分列第二、三名。第四到十名分别是中国科学技术大学、复旦大学、清华大学、西安交通大学大学、浙江大学、南开大学、武汉大学。中科院大学没列入榜单。前10名的中,有9个同样是去年的前10名,唯一例外是南开大学,从2018年的第11名升至2019年的第9名。而2018年第7名的四川大学,在2019年的排名中跌到第15名。
 
 
 
以下是详细榜单,我们对任何排名的意见都是——你可以有任何意见!

 

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R语言令人意外的能做到这10件事

 

本文原文来自SimplyStatistics网站

翻译作者,独行者,哆嗒数学网翻译组成员。

校对:风无名

 

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过去的几周里,我和来自计算机方面的同行进行了一些交流,他们对R语言颇有微词。当中的很多人都将怒火集中于R语言在统计分析上显而易见的局限性。

 

 

 

的确,R语言在CRAN,Bioconductor、Neuroconductor、ROpenSci以及其他好的包管理网站都有很多非常棒的软件包。当我进行交流的时候,我意识到R语言已经从只能做数据分析的语言成长为一种多用途中介性语言。但是,在数据分析之外,R语言的功能则所知甚少。所以,这篇文章介绍了一些非常奇妙的R语言特点,它们可能广为人知,也可能鲜有所闻。这里基于Kara一篇《R语言可以做的简单事情》推文,我列举了十项R语言可以做但你又可能不知道的事情。

 

 

 

1.  你可以通过R markdown程序写出可以再次编辑的Word和Powerpoint文档

 

只需要在YAML中修改一行代码,rmarkdown包就可以为你生成可以再次编辑的Word和Powerpoint文档。

 

 

2. 你可以只用几行代码构建和部署交互式网络应用

 

只需要几行代码,你就可以用R语言来创建一个交互式网络应用。例如,使用flexdashboard包,添加36行代码,你就能生成一个可以研究你的BMI和NHANES样本之间关系的交互式控制面板。

 

 

 

3. 你可以只添加一行R代码便可实现网站应用托管

 

在R语言中建立网站应用的另一件很酷的事情。通过使用rsconnect包,只需要额外添加一两行代码就可以将你的网页应用编译运行,接着你就可以把它们放在网站上。你可以把它发布到你自己的服务器上,甚至更简单的,放到类似于shinyapps.io的云服务器上。

 

 

4. 你可以通过dplyr/dbplyr包来获取数据

 

通过使用dbplyr包,你能够很轻松地连接任何一个(本地或者远程)数据库。这允许R用户独立的从几乎所有的公共数据库里面提取数据。你也可以使用特定的包,例如bigquery包可以直接连接BigQuery,或者其他高性能数据库。

 

 

 

5. 你可以在本地或多个不同数据仓库上的数据上使用相同的 dplyr 语句

 

一旦你学会基本的dplyr数据转化规则,你就可以应用相同的代码对你本地的数据和数据库和数据仓库里的数据进行分析。及使面对各种各样的数据库和编程语言,dplyr包都为开发者提供了简单又统一的数据处理方式。

 

 

 

6. 你可以用keras和Tensorflow来拟合深度学习模型

 

Keras包允许你直接通过R来拟合之前训练过的和重新拟合的深度学习模型。你也可以使用Tensorflow来做这两件相同的事情。

 

 

 

7. 你可以用R语言构建API,并为API提供各类服务

 

通过plumbr包,你可以将R函数转换成可集合到下游软件的web API中。如果你有RStudio Connect软件,你也可以像发布网络应用一样非常方便地发布你的程序。

 

 

 

8. 你可以通过R语言游戏交互界面

 

你不仅能够部署网站应用,还可以用R语言把它们变成很棒的游戏。Nessy包可以让你创建NES游戏的外观的Shiny 程序并且像部署其他Shiny一样部署它们。

 

 

9. 你可以用Spark clusters直接从R中分析数据

 

想要在巨大的数据集中用机器学习模型对大量、杂乱的数据进行拟合?现在,你可以使用R语言中的sparklyr包来达到你的目的。你可以在你的本地电脑上或者在巨大无比的Spark集群上使用。

 

 

 

10. 你可以用R语言开发一个学习R语言的互动式教学工具

 

swirl包是一个在R里面的能够为R构建交互式教程的R包。这不是一份完整的R语言包使用教程。你也可以连接上AWS Polly服务后写出一个文字转语音的软件,或者编译出Shiny应用。这些程序可以让你的程序执行语音指令,或者编译出能够让你结合深度学习和加速度测量术数据来施展哈利波特魔法咒语的应用。这里需要强调的是,R语言已经在数据分析领域之外有了自己的一席之地(尽管R语言仍然在数据分析上非常有用),能够熟练地运用R语言会让你在其他领域有所建树,创造出实用并有意思的程序。

 

 

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