《新理解矩阵5》:体积=行列式
By 苏剑林 | 2013-12-25 | 51599位读者 | 引用在文章《新理解矩阵3》:行列式的点滴中,笔者首次谈及到了行列式的几何意义,它代表了n维的“平行多面体”的“体积”。然而,这篇文章写于我初学矩阵之时,有些论述并不严谨,甚至有些错误。最近笔者在写期末论文的时候,研究了超复数的相关内容,而行列式的几何意义在我的超复数研究中具有重要作用,因此把行列式的几何意义重新研究了一翻,修正了部分错误,故发此文,与大家分享。
一个$n$阶矩阵$A$可以看成是$n$个$n$维列向量$\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,...,\boldsymbol{x}_n$的集合
$$A=(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\dots,\boldsymbol{x}_n)$$
从代数的角度来看,这构成了一个矩阵;从几何的角度来看,这$n$个向量可以建立一个平行$n$维体。比如:平行四边形就是“平行二维体”,平行六面体就是“平行三维体”,高阶的只需要相应类比,不需要真正想象出高维空间的立体是什么样。
写在2013年即将逝去之际
By 苏剑林 | 2013-12-31 | 25673位读者 | 引用2013年即将过去,而我的大二也即将过去一半了。这一学期广播台的事情忙了很多,数学物理的进展比想象中稍微缓了一些,主要的进步是在向量分析(场论)、路径积分和微分方程等方面。下学期开始分流了,我选择了非师,但事实上,我更喜欢师范类的课程,我选择非师的唯一原因是选择师范需要修教育学和心理学。幸好,我们创新班的自由度比较多,可以自由选择下学期的课程,我选择了六门数学课程:
1、常微分方程;
2、复变函数;
(这两门纯粹是凑学分的,我觉得他能讲的东西我都懂了,而我认为很重要的部分他不讲...)
3、数理统计;
(这门主要的想法是为路径积分以及统计力学奠基)
4、微分几何;
(主要是广义相对论的奠基,还有理论物理形式)
5、偏微分方程;
(第4、5都是大三的课程,我是去跟大三一起上的)
6、离散数学。
有质动力:倒立单摆的稳定性
By 苏剑林 | 2013-12-29 | 52959位读者 | 引用Project Euler 454 :五天攻下“擂台”
By 苏剑林 | 2014-06-27 | 30375位读者 | 引用进入期末了,很多同学都开始复习了,这学期我选的几门课到现在还不是很熟悉,本想也在趁着这段时间好好看看。偏生五天前我在浏览数学研发论坛的编程擂台时看到了这样的一道题目:
设对于给定的$L$,方程
$$\frac{1}{x}+\frac{1}{y}=\frac{1}{n}$$
满足$0 < x < y \leq L$的正整数解共有$f(L)$种情况。比如$f(6)=1,f(12)=3,f(1000)=1069$,求$f(10^{12})$。
这道题目的来源是Project Euler的第454题:Diophantine reciprocals III(丢潘图倒数方程),题目简短易懂,但又不失深度,正符合我对理想题目的定义。而且最近在学习Python学习得不亦乐乎,看到这道题目就跃跃欲试。于是乎,我的五天时间就没有了,而且过程中几乎耗尽了我现在懂的所有编程技巧。由于不断地测试运行,我的电脑发热量比平时大了几倍,真是辛苦了我的电脑。最后的代码,自我感觉已经是我目前写的最精彩的代码了。在此与大家共享和共勉~
上述表达式是分式,不利于编程,由于$n=\frac{xy}{x+y}$,于是上述题目也等价于求$(x+y)|xy$(意思是$x+y$整除$xy$)的整数解。
炼钢.vs.做菜:淬火与过冷河
By 苏剑林 | 2014-02-22 | 42783位读者 | 引用除了数学物理和中国象棋,我闲时也喜欢弄一下吃的。看到各种菜料经过自己的加工变成佳肴,也是一件美不胜收的事情;有时看到同样的菜料能够做出不同款式、不同味道的菜时,更是其乐无穷。作为广东人,我很自豪于其中一句话:“广东人吃所有东西——天上飞的,除了飞机;地上爬的,除了火车;水中游的,除了潜艇”。虽然不免有些夸张,但这句话充分显示了广东人(或者说岭南地区)饮食和烹饪的强大本领。我的厨房技术来源于我妈妈,小时候妈妈在家里做菜,由于是烧柴草生火,所以我得在灶前看好火。于是看火之时也在看妈妈做菜,久而久之,也会学会了一些做菜的方法。而现在,妈妈仍是家里的厨房好手,而我也不时进入厨房,做做自己喜欢吃的东西。谢谢我的好妈妈!
炼钢
本文叫“炼钢.vs.做菜”,这两者基本上是风牛马不相及,不过我却发现它们有一点点相似的技巧。已不记得什么时候了,在一本自然科学的书上,我曾看到过炼钢的两种技术:淬火和退火(后来发现还有正火、回火等,原理类似)。简单来说,淬火是将一块钢铁烧红,然后放进冷水中迅速冷却(也就是加热到一定温度,然后迅速冷却),如此重复,便可使得钢铁变硬,但同时也会更脆;退火则刚刚相反,它是将钢铁烧红后,让它自然冷却(有必要时,想办法降低冷却速度),如此一来,钢铁变软了,也变韧了。正火、回火均与退火类似,只是在细节上不同。通过淬火和退火的适当组合,可以生产出硬度和韧度都适当的钢铁。
不求珍馐百味,但愿开水白菜
By 苏剑林 | 2014-03-15 | 45170位读者 | 引用从费马大定理谈起(三):高斯整数
By 苏剑林 | 2014-08-16 | 50845位读者 | 引用为了拓展整数的概念,我们需要了解关于环和域这两个代数结构,这些知识在网上或者相应的抽象代数教程中都会有。抽象地提出这两个代数结构,是为了一般地处理不同的数环、数域中的性质。在自然数集$\mathbb{N}$中,可以很方便定义和比较两个数字的大小,并且任意一个自然数的子集,都存在最小元素,这两点综合起来,我们就说$\mathbb{N}$是“良序”的(这也是数学归纳法的基础)。在良序的结构中,很多性质的证明变得很简单,比如算术基本定理。然而,一般的数环、数域并没有这样的“良序”,比如任意两个复数就不能比较大小。因此,一般的、不基于良序的思想就显得更为重要了。
环和域
关于环(Ring)的定义,可以参考维基百科上面的“环(代数)”条目。简单来说,环指的是这样一个集合,它的元素之间可以进行加法和乘法,并满足一些必要的性质,比如运算封闭性、加法可交换性等。而数论中大多数情况下研究的是数环,它指的是集合是数集的情况,并且通常来说,元素间的加法和乘法就是普通的数的加法和乘法。比如所有的实整数就构成一个数环$\mathbb{Z}$,这个数环是无限的;所有的偶整数也构成一个数环$2\mathbb{Z}$;对于素数$p$,在模$p$之下,数集$\{0,1,2,\dots,p-1\}$也构成了一个环,更特别的,它还是一个数域。
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