25 Oct

从费马大定理谈起(十二):再谈谈切线法

首先谈点题外话,关于本系列以及本博客的写作。其实本博客的写作内容,代表了笔者在这段时间附近的研究成果。也就是说,我此时在写这篇文章,其实表明我这段时间正在研究这个问题。而接下来的研究是否有结果,有怎样的结果,则是完全不知道的。所以,我在写这篇文章的时候,并不确定下一篇文章会写些什么。有些类似的话题,我会放在同一个系列去写。但不管怎样,这些文章可能并不遵循常规的教学或者学习思路,有些内容还可能与主流的思想方法有相当出入,请读者见谅,望大家继续支持!

上一篇我们谈到了切线法来求二次和三次曲线的有理点。切线法在寻找不高于三次的曲线上的有理点是很成功的,可是对于更高次的曲线有没有类似的方法呢?换句话说,有没有推广的可能性。我们从纯代数的角度来回复一下切线法生效的原因。切线法,更一般的是割线法,能够起作用,主要是因为如果有理系数的三次方程有两个有理数的根,那么第三个根肯定是有理数。如果只有一个已知的有理根,那么就可以让两个根重合为已知的那个根,从而割线变成了切线。

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27 Oct

算符的艺术:差分、微分与伯努利数

两年前,笔者曾写过《算子与线性常微分方程》两篇,简单介绍了把线形常微分方程算符化,然后通过对算符求逆的方法求得常微分方程的通解。而在这篇文章中,笔者打算介绍关于算符类似的内容:差分算符、微分算符以及与之相关的伯努利数(Bernoulli数)。

我们记$D=\frac{d}{dx}$,那么$Df=\frac{df}{dx}$,同时定义$\Delta_t f(x)=f(x+t)-f(x)$,并且记$\Delta \equiv \Delta_1 =f(x+1)-f(x)$,这里我们研究的$f(x)$,都是具有良好性态的。我们知道,$f(x+t)$在$t=0$附近的泰勒展式为
$$\begin{aligned}f(x+t)&=f(x) + \frac{df(x)}{dx}t + \frac{1}{2!}\frac{d^2 f(x)}{dx^2}t^2 + \frac{1}{3!}\frac{d^3 f(x)}{dx^3}t^3 + \dots\\
&=\left(1+t\frac{d}{dx}+\frac{1}{2!}t^2\frac{d^2}{dx^2}+\dots\right)f(x)\\
&=\left(1+tD+\frac{1}{2!}t^2 D^2+\dots\right)f(x)\end{aligned}$$

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28 Oct

在Python中使用GMP(gmpy2)

之前笔者曾写过《初试在Python中使用PARI/GP》,简单介绍了一下在Python中调用PARI/GP的方法。PARI/GP是一个比较强大的数论库,“针对数论中的快速计算(大数分解,代数数论,椭圆曲线...)而设计”,它既可以被C/C++或Python之类的编程语言调用,而且它本身又是一种自成一体的脚本语言。而如果仅仅需要高精度的大数运算功能,那么GMP似乎更满足我们的需求。

了解C/C++的读者都会知道GMP(全称是GNU Multiple Precision Arithmetic Library,即GNU高精度算术运算库),它是一个开源的高精度运算库,其中不但有普通的整数、实数、浮点数的高精度运算,还有随机数生成,尤其是提供了非常完备的数论中的运算接口,比如Miller-Rabin素数测试算法、大素数生成、欧几里德算法、求域中元素的逆、Jacobi符号、legendre符号等[来源]。虽然在C/C++中调用GMP并不算复杂,但是如果能在以高开发效率著称的Python中使用GMP,那么无疑是一件快事。这正是本文要说的gmpy2

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12 Nov

实数域上有限维可除代数只有四种

今天上近世代数课,老师谈到除环,举了一个非交换的除环的粒子,也就是四元数环,然后谈到“实数域上有限维可除代数只有4种”,也就是实数本身、复数、四元数和八元数(这里的可除代数就是除环)。这句话我听起来有点熟悉,又好像不大对劲。我记得在某本书上看过,定义为实数上的超复数系,如果满足模的积性,那么就只有以上四种。但是老师的那句话表明即使去掉模的积性,也只有四种。我自然以为老师记错了,跟老师辩论了一翻,然后回到宿舍又找资料,最终确定:实数域上有限维可除代数真的只有四种!下面简单谈谈我对这个问题的认识。

当然,这里不可能给出这个命题的证明,因为这个证明相当不简单,笔者目前也没有弄懂,但是粗略感觉一下为什么,还是有可能的。看到这个命题,我们一下子的感觉可能是:怎么会这么少!我们这里通过例子简单说明一下,确实不会多!

我们已经对复数系很熟悉了,也就是定义在实数上的向量空间,基为$\{1,i\}$,并且给定乘法为
$$1\times i=i \times 1=i,\quad 1^2=1,\quad i^2=-1$$

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17 Nov

[转载] 做数学一定要是天才吗?

(译自 陶哲轩 博客, 译者 liuxiaochuang)
(英文原文:Does one have to be a genius to do maths?)

这个问题的回答是一个大写的:不!为了达到对数学有一个良好的,有意义的贡献的目的,人们必须要刻苦努力;学好自己的领域,掌握一些其他领域的知识和工具;多问问题;多与其他数学工作者交流;要对数学有个宏观的把握。当然,一定水平的才智,耐心的要求,以及心智上的成熟性是必须的。但是,数学工作者绝不需要什么神奇的“天才”的基因,什么天生的洞察能力;不需要什么超自然的能力使自己总有灵感去出人意料的解决难题。

大众对数学家的形象有一个错误的认识:这些人似乎都使孤单离群的(甚至有一点疯癫)天才。他们不去关注其他同行的工作,不按常规的方式思考。他们总是能够获得无法解释的灵感(或者经过痛苦的挣扎之后突然获得),然后在所有的专家都一筹莫展的时候,在某个重大的问题上取得了突破的进展。这样浪漫的形象真够吸引人的,可是至少在现代数学学科中,这样的人或事是基本没有的。在数学中,我们的确有很多惊人的结论,深刻的定理,但是那都是经过几年,几十年,甚至几个世纪的积累,在很多优秀的或者伟大的数学家的努力之下一点一点得到的。每次从一个层次到另一个层次的理解加深的确都很不平凡,有些甚至是非常的出人意料。但尽管如此,这些成就也无不例外的建立在前人工作的基础之上,并不是全新的。(例如, Wiles 解决费马最后定理的工作,或者Perelman 解决庞加莱猜想的工作。)

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20 Jan

我是一个费曼迷

前几天在台湾购买(淘宝代购)的《费曼统计力学》和《费曼计算学》在今天到手了,至此,我的费曼著作收藏基本完成了。

费曼重力学、统计力学和计算学

费曼重力学、统计力学和计算学

我是一个费曼迷,为费曼的小飞侠人格所吸引,为费曼的物理才能所折服。因此,我甚至像普通人追星那样追崇费曼,收藏他的书籍,还有学习他所发明的物理。

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4 Dec

结果恒为整数的多项式

昨晚上初等数论的时候,有这么一道题

求证
$$\frac{1}{3}x^3+\frac{1}{5}x^5+\frac{7}{15}x$$
恒为整数,其中$x$是一个整数。

更一般地,可以得到
$$\sum_{p\in\mathbb{P}}\frac{1}{p}x^p + \left(1-\sum_{p\in\mathbb{P}}\frac{1}{p}\right)x$$
恒为整数,其中$\mathbb{P}$是有限个素数的集合,还有更多整数值函数问题。要证明这些函数的值恒为整数,可以通过同余分析,证明分子总能被分母整除。但是,更妙的、同时往往会更简单的方法是,将结果赋予必然为整数的意义——可以是计算上的,也可以是操作上的。

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8 Dec

伽马函数的傅里叶变换之路

伽马函数
$$\Gamma(x)=\int_0^{+\infty}t^{x-1}e^{-t}dt$$
作为阶乘的推广,会让很多初学者感到困惑,对于笔者来说也不例外。一个最自然的问题就是:这般复杂的推广公式是如何得到的?

在cos.name的文章《神奇的伽马函数》中,有比较详细地对伽马函数的历史介绍,笔者细读之后也获益匪浅。但美中不足的是,笔者还是没能从中找到引出伽马函数的一种“自然”的办法。所谓“自然”,并不是说最简单的,而是根据一些基本的性质和定义,直接把伽马函数的表达式反解出来。它的过程和运算也许并不简单,但是思想应当是直接而简洁的。当然,我们不能苛求历史上伽马函数以这种方式诞生,但是作为事后探索是有益的,有助于我们了解伽马函数的特性。于是笔者尝试了以下途径,得到了一些结果,可是也得到了一些困惑。

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