最近的我的主要学习是在研究路径积分,在推导路径积分的一种新的变换方法(或者是一个新的视角吧),但是有道坎还是迈不过去,因此blog中也一直更新寥寥。说到积分与微分,这两个本是互逆的东西,但是在复数的统一之下,它们两个去可以相互转化。比如说,薛定谔方程是量子力学的微分形式,而路径积分实际上可以说是量子力学的积分形式,这让我有些想法,是不是任何微分形式的数学都存在一个积分形式的版本呢?如果是,是微分版本优还是积分版本优?
在数学分析中,我们会感觉到求导会比求积分容易很多,求导有现成的公式等等。但是微分有个最大的缺点,它是多分量的,比如,势函数是一个标量,但是微分(求梯度)之后就变成了三分量的矢量(即作用力),多分量事实上是不好处理了,为了处理这类问题,又引入了大量的算符。积分的特点在于它的标量性,也许计算很复杂,但是思想确实容易把握的,我更喜欢积分形式的理论(比如作用量原理、路径积分等。)
说到数学分析中常见而又著名的定积分,不得不提到以下三角函数积分了。
$$\int_0^{\pi/2} \sin^{2n} \theta d\theta$$
不难证明,它也等于
$$\int_0^{\pi/2} \cos^{2n} \theta d\theta$$
《新理解矩阵5》:体积=行列式
By 苏剑林 | 2013-12-25 | 51545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。
阿达马不等式
设有$n$阶实矩阵$\boldsymbol{A}=(a_{ij})_{n\times n}$,那么它的行列式满足阿达马(Hadamard)不等式
$$\begin{equation}
\left(\det \boldsymbol{A}\right)^2 \leq \prod\limits_{i=1}^{n}\left(a_{1i}^2+a_{2i}^2+\dots+a_{ni}^2\right)
\end{equation}$$
这是阿达马在1893年首先发表的。根据体积就是行列式的说法,上述不等式具有相当明显的几何意义。当$n=2$时,它就是说平行四边形的面积不大于两边长的乘积;当$n=3$时,它就是说平行六面体的体积不大于三条棱长的乘积;高维可以类比。这些结论在几何中几乎都是“显然成立”的东西。因此很难理解为什么这个不等式在1893年才被发现。当然,代数不会接受如此笼统的说法,它需要严格的证明。
矩阵描述三维空间旋转
By 苏剑林 | 2013-12-28 | 94923位读者 | 引用本节简单介绍用矩阵来描述旋转。在二维平面上,复数无疑是描述旋转的最佳工具;然而推广到三维空间中,却要动用到“四元数”了。为了证明四元数的相关结论,我们需要三维旋转的矩阵描述。最一般的旋转运动为:绕某一根轴旋转$\theta$角度。这样我们就需要三个参数来描述它:确定一根轴至少需要两个参数,确定角度需要一个参数。因此,如果要用“数”来描述三维空间的伸缩和旋转的话,“三元数”显然是不够的,完成这一目的至少需要四元数。这也从另外一个角度反映了三元数的不存在性。
矩阵方法
首先我们认识到,如果旋转轴是坐标轴之一,那么旋转矩阵将是最简单的,比如向量$\boldsymbol{x}=(x_0,y_0,z_0)^{T}$绕$z$轴逆时针旋转$\theta$角后的坐标就可以描述为
$$\begin{equation}
\boldsymbol{R}_{\theta}\boldsymbol{x}\end{equation}$$
写在2013年即将逝去之际
By 苏剑林 | 2013-12-31 | 25649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 | 52899位读者 | 引用不确定性原理的矩阵形式
By 苏剑林 | 2014-01-05 | 44691位读者 | 引用作为量子理论的一个重要定理,不确定性原理总是伴随着物理意义出现的,但是从数学的角度来讲,把不确定性原理的数学形式抽象出来,有助于我们发现更多领域的“不确定性原理”。
本文中,我们将谈及不确定性原理的n维矩阵形式。首先需要解释给大家的是,不确定性原理其实是关于“两个厄密算符与一个单位向量之间的一条不等式”。在量子力学中,厄密算符对应着无穷维的厄密矩阵;而所谓厄密矩阵,就是一个矩阵同时取共轭和转置之后,等于它自身。但是本文讨论一个更简单的情况,那就是n维实矩阵,n维实矩阵中的厄密矩阵就是我们所说的实对称矩阵了。
设$\boldsymbol{x}$是一个$n$维单位向量,即$|\boldsymbol{x}|=1$,而$\boldsymbol{A}$和$\boldsymbol{B}$是n阶实对称矩阵。在量子力学中,$\boldsymbol{x}$就是波函数,但是在这里,它只不过是一个单位实向量;并记$\boldsymbol{I}$是$n$阶单位阵。
考虑
$$\bar{A}=\boldsymbol{x}^{T}\boldsymbol{A}\boldsymbol{x},\bar{B}=\boldsymbol{x}^{T}\boldsymbol{B}\boldsymbol{x}$$
从这些记号可以看出,这些量对应着可观测量的期望值。当然,如果不懂量子力学,可以只看上面的矩阵形式。
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