14 Jan

诡异的Dirac函数

量子力学中有一个很诡异的函数——Dirac函数,它似乎在物理的不少领域都有很大作用,它也具有明显的物理意义,但认真地看它却又感觉它根本就不是函数!这个“似而非是”的东西究竟是什么呢?让我们从一个物理问题引入:

设想一条质量为1,长度为$2l$的均匀直线,很显然直线的密度为$\rho=\frac{1}{2l}$;将直线的中点放置于坐标轴的原点,我们就有
$$\rho(x)=\left\{ \begin{array}{c}\frac{1}{2l} (-l \leq x \leq l)\\0 (x < -l , x > l)\end{array}\right.$$

所以有
$$\int_{-\infty}^{+\infty} \rho(x)dx=1$$

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12 Jun

费曼积分法——积分符号内取微分(2)

上一篇文章我对“费曼积分法”做了一个简单的介绍,并通过举例来初步展示了它的操作步骤。但是,要了解一个方法,除了知道它能够干什么之外,还必须了解它的原理和方法,这样我们才能够更好地掌握它。因此,我们需要建立“积分符号内取微分”的一般理论,为进一步的应用奠基。

一般原理

我们记
$$G(a)=\int_{m(a)}^{n(a)} f(x,a)dx$$

在这里,f(x,a)是带有参数a的关于x的函数,而积分区间是关于参数a的两个函数,这样的积分也叫变限积分,可以理解为是普通定积分的推广。我们记F(x,a)为f(x,a)的原函数,也就是说$\frac{\partial F(x,a)}{\partial x}=f(x,a)$,那么按照微积分基本定理,我们就有:
$$G(a)=F(n(a),a)-F(m(a),a)$$

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13 Jun

更换了一个相册程序

在此之前,BoJone的相册用的是phpyou相册程序,本来是喜欢它的简洁方便的,所以它这么多年不更新也没有介意。后来才发现,这个程序糟糕透了(不知道是不是我下载的版本不对)。昨天查了一下数据库,我发现我的数据库有16M大小,而一个phpyou就占用了12M,更离谱的是,它里边似乎镶嵌着许多不良敏感信息,所以,BoJone坚决抛弃它了。

现在使用的是kh_mod中文网址),而它也是基于之前的MG2架设的,也是属于简洁相册的类型。新相册基本保留了原来的目录结构和图片。当然,之前的相册已经很久没有更新了,以后会多与大家分享一些瞬间的^_^

新相册

新相册

17 Jun

骑自行车游新兴

这几天潜水去了,和几个同学一起骑自行车游新兴(我们县),计划是去尽可能多的同学家。
所以网站这几天应该很少更新了,而且QQ上有人叫我可能不能及时回复,请见谅。^_^

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22 Jun

新兴之旅结束了

刚从天堂(镇)赶回来,这次大概一个星期的骑自行车游新兴之旅基本结束了。

这次行程我们总共穿越了太平、新城、洞口、车岗、六祖、东成、稔村、水台、勒竹、河头、天堂,共十一个镇,没有到过的地方还有共成、船岗、大江、里洞等,这些地方骑单车可能比较困难,有时间坐车去逛逛。

这次旅行可谓大有收获!各地的“到此一游”让我们增长了不少见识,加深了对我们家乡的了解;一路上大家嘻嘻哈哈,乐趣无穷,为我们的友谊增添了美好的点缀;到同学家玩玩闹闹,也加强了我们之间的联系,同样乐趣无穷;还有增加了探路找路的技术......

感谢所有陪我们一起玩、一起疯的同学,感谢所有给我们帮助的同学,人生因为你们的存在而更加精彩!

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30 Jun

今天傍晚出现了彩虹

今天傍晚看到了彩虹!当然这算不上什么奇观,但还是一道美丽的风景。

人说“不经历风雨,怎么见彩虹”,我发现彩虹不一定是在雨后的,今天我看彩虹的时候,就是暴风雨前夕。彩虹是在18点10分左右出现的,持续了5分钟左右吧,看着看着,雨越下越大,我被迫停止欣赏了,不过彩虹也随之消失了。

用一个老相机简单记录了一下这道亮丽的风景!这是我第一次拍摄彩虹^_^

不知道是相机问题还是真有其事,在照片上发现有两条彩虹。难道这次的彩虹是”双彩虹“?那可真是奇观了!


很老的家用数码相机,没有广角,不能拍摄全景,这是用photoshop把两张图片拼凑起来的,效果不好

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19 Jul

【备忘】在自己的电脑上搭建服务器

宇宙驿站维修期间,BoJone曾经想过用自己的电脑来搭建服务器,建立一个临时页面。但后来发现经常开着电脑不大好,就没有这样做了。不过如何在自己的电脑上搭建服务器,还是值得笔记一下的。

BoJone还在使用WinXP专业版系统,最标准的方法当然是使用IIS,可以一气呵成。但是考虑到IIS需要配置挺多东西的,所以就没有这样做了。所以自己在网上下载一些小软件,“拼凑”成了一个临时服务器。这样的方法也能够很方便地应用到各个Windows系统。

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20 Jul

“未解之谜”:为何不讲中点矩形法则?

前言

在之前的一些文章中,我们已经指出过现行教材的一些毛病。比如主次不当(最明显的是那些一上来就讲线性方程组的线性代数教程)、缺乏直观性、缺少引导性等,我想其中最主要的原因可能是过于随大流了,别人怎么编我们也跟着怎么编,缺乏自己的观点和逻辑,因此导致一些常见的毛病就一直流传了下来。也许正因如此,就导致了有那么一种奇怪的现象——明明有一种计算量少的、精确度高一些的方法,教科书几乎从未提及;另外一种计算量稍大、精确度稍低的方法,但每一本同类教科书都讲述了它。不能不说这是一个“未解之谜”......

本文要讲的就是这样的两种方法,它们分别是用来求定积分近似值的“中点矩形法则”和“梯形法则”。对于后者我想绝大多数学习过微积分的朋友都会有印象,它就是那个几乎出现在了所有微积分教材的方法;而前者我相信不少读者都未曾听闻,但让人意外的是,它的计算量稍低,精确度却稍高。本文就简单介绍这两种方法,并且比较它们的精度。而本文的独特之处在于,证明过程沿用了《复分析:可视化方法》的思路,使用几何方法漂亮地估计误差!

我们的目标是在难以精确计算的情况下,通过一定的方法求出$\int_a^b f(x)dx$的近似值,这些方法基本上都是利用了积分即面积的思想。

两种不同的方法

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