科学空间|Scientific Spaces

这一周科学空间时断时续的，原因是原来的服务器两个内存条坏了，内存不够用。

后来天文台决定给我们换一台服务器，这两天主要在转移数据，从而不能访问。

目前，基本上已经转移好了，服务器升级工作基本完成。新服务器的升级，CPU从原来的8核升级为48核，内存从16GB升级为64GB。再次感谢国家天文台宇宙驿站给予我们的服务^_^感谢各位技术人员的努力，让我们一起把中文科普事业做得更好~

元宵节快乐

今天是2014年2月14日，农历正月十五，传统的元宵佳节，祝大家元宵节快乐！

不过虽说是元宵佳节，但是我们这里的习俗却没有闹元宵的，好像在我们这里元宵节就像普通的初一十五一样，惯例地上个香，祭下神而已，唯一特别的地方就是早上妈妈放了个鞭炮，什么汤圆、灯笼、灯谜都没有呢。不过这并不妨碍我欣赏元宵节，印象里好像上学以来这是第一次在家过元宵节。幸好没有参加美国数学建模，不然又少了半个月的假期，少了一次难得的元宵，而多了得不偿失的劳动...

今天也是西方的情人节，但在这里我只强调元宵节。首要原因却不是我目前单身（当然这也是原因之一^_^），而是元宵节是中国传统节日。我这个人有个奇怪的“嗜好”，反正越潮流的东西我越不跟。于是乎，既然那么多人都庆祝着西方节日（什么万圣节、圣诞节、情人节），那么我就偏不凑这个热闹。我又想起了去年圣诞前夕有个师弟过来向我们宣传和推销圣诞的东西，被我批了一顿，我直言说“你为什么不等元旦再来？”。我想，如果哪一天，我也有机会庆祝情人节，我也只是庆祝中国的情人节，总感觉中国的情人节美多了：七夕，Qixi Festival，多美！不论是典故还是习俗都更美~

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含有$n$个一阶常微分方程的一阶常微分方程组
$$\dot{\boldsymbol{x}}=\boldsymbol{A}\boldsymbol{x}$$
其中$\boldsymbol{x}=(x_1(t),\dots,x_n(t))^{T}$为待求函数，而$\boldsymbol{A}=(a_{ij}(t))_{n\times n}$为已知的函数矩阵。现在已知该方程组的$n-1$个线性无关的特解$\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\dots,\boldsymbol{x}_{n-1}$（解的列向量），求方程的通解。

这是我的一位同学在6月5号问我的一道题目，我当时看了一下，感觉可以通过李对称的方法很容易把解构造出来，当晚就简单分析了一下，发现根据李对称的思想，由上面已知的信息确实足以把通解构造出来。但是我尝试了好几天，尝试了几何、代数等思想，都没有很好地构造出相应的正则变量出来，从而也没有写出它的显式解，于是就搁置下来了。今天再分析这道题目时，竟在无意之间构造出了让我比较满意的解来~

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一般来说，如果原函数容易找到的话，牛顿-莱布尼兹公式是定积分的通用方法。但是牛顿-莱布尼兹公式只适合连续函数的积分，如果积分区间含有奇点，那就不成立了。比如，我们考虑积分
$$\int_{-1}^1 \frac{1}{x^2}dx$$
当然，从严格的数学上来说，这种写法是不成立的，因为被积函数在原点没有意义。当然，从物理的角度来考虑，由于对称性，我们确信
$$\int_{-1}^1 \frac{1}{x^2}dx=2\int_{0}^1 \frac{1}{x^2}dx=\lim_{\varepsilon\to 0}2\int_{\varepsilon}^1 \frac{1}{x^2}dx$$
从而得出积分发散的结论。这种处理某种程度上是可以接受的，但是却不是让人满意的，因为它导致了分段。有什么办法可以直接处理这种情况呢？确实有的，同样引入参数，并且最终让参数为0，考虑带参数的积分
$$\int_{-1}^1 \frac{1}{x^2+\varepsilon^2}dx$$
只要参数为正，这个被积函数就在$\mathbb{R}$上处处连续了，也就是奇点消失了，这样子就可以用牛顿-莱布尼兹公式了
$$\int_{-1}^1 \frac{1}{x^2+\varepsilon^2}dx=\left.\frac{1}{\varepsilon}\arctan\left(\frac{x}{\varepsilon}\right)\right|_{-1}^{1}$$
考虑$\varepsilon\to 0$的情况，就自动得到了积分发散的结论。

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Mathieu方程

在文章《有质动力：倒立单摆的稳定性》中，我们分析了通过高频低幅振荡来使得倒立单摆稳定的可能性，并且得出了运动方程
$$l\ddot{\theta}+[h_0 \omega^2 \cos(\omega t)-g]\sin\theta=0$$

由此对单摆频率的下限提出了要求$\omega \gg \sqrt{\frac{g}{h_0}}$。然而，那个下限只不过是必要的，却不是充分的。如果要完整地分析该单摆的运动方程，最理想的方法当然是写出上述常微分方程的解析解。不过很遗憾，我们并没有办法做到这一点。我们只能够采取各种近似方法来求解。近似方法一般指数值计算方法，然后笔者偏爱的是解析方法，也就是说，即使是近似解，也希望能够求出近似的解析解。

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每当看到数学的两个看似毫不相关的分支巧妙地联系了起来时，我总会为数学的神奇美丽惊叹不已。在很久以前，当我看到通过生成函数法把数论问题与复变函数方法结合起来，衍生出一门奇妙的“解析数论”时，我就惊叹过生成函数法的漂亮！可惜，一直都没有好好写整理这些内容。今天，当我在看李政道先生的《物理学中的数学方法》时，看到他把复变函数跟随机游动如鬼斧神工般了起来，再次让我拍案叫绝。最后实在压抑不住心中的激动，在此写写概率论和生成函数的事情。

数论与复变函数结合，就生成了一门“解析数论”，按照这个说法，概率与复变函数结合，应该就会有一门“解析概率”，但是我在网上搜索的时候，并没有发现这个名词的存在。经过如此，本文还是试用了这个名词。虽然这个名词没有流行，但事实上，解析概率的方法并不算新，它可以追溯到伟大的数学家拉普拉斯以及他的著作《分析概率论》中。尽管如此，这种巧妙漂亮的方法似乎没有得到大家应该有的充分的认识。

我觉得，即使作为一个简洁的计算工具，生成函数法这个美丽的技巧，也应该尽可能为科学爱好者所知，更不用说数学专业的朋友了。

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笔者发现，有很多概率问题，尤其是独立重复实验问题，如果用生成函数的方法来做，会显得特别方便。本文要讲的“随机游走”问题便是其中一例，它又被形象地叫做“醉汉问题”，其本质上是一个二项分布，但是由于取了极限，出现了很多新的性质和应用。我们先考虑如下问题：

考虑实数轴上的一个粒子，在$t=0$时刻它位于原点，每过一秒，它要不向前移动一格（+1），要不就向后移动一格（-1），问$n$秒后它所处位置的概率分布。

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现在可以开始$n=3$的证明了。在实整数范围内n=3的证明看起来相当复杂，而且跟n=4的证明似乎没有相通之处。然而，如果我们在$\mathbb{Z}[\omega]$中考虑$x^3+y^3+z^3=0$无解的证明，就会跟n=4时有很多类似的地方，而且事实上证明比n=4时简单（要注意在实整数范围内的证明，n=4比n=3简单。费马完成了n=4的证明，但是没完成n=3的证明。）。我想，正是这样的类似之处，才让当初还没有完成证明的数学家拉梅就自信他从这条路可以完成费马大定理的证明。（不过，这自信却是失败的案例：拉梅的路不能完全走通，而沿着这条路走得更远的当属库默，但即便这样，库默也没有证明费马大定理。）

证明跟$n=4$的第二个证明是类似的。我们先往方程中添加一个单位数，然后证明无论单位数是什么，方程在$\mathbb{Z}[\omega]$中都无解。这是一个很妙的技巧，让我们证明了更多的方程无解，但是却用到了更少的步骤。事实上，存在着只证明$x^3+y^3+z^3=0$无解的证明，但需要非常仔细地分析里边的单位数情况，这是相当麻烦的。本证明是我参考了Fermats last theorem blogspot上的证明，然后结合本系列n=4的第二个证明，简化而来，主要是减少了对单位数的仔细分析。

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