2019年11月

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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