线性代数导论基础初步序

物理
线性代数导论基础初步序

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Nature 更新于2023-11-16 17:09:40
已经过了两个月,以为已经淹没在时间的长河中了。没想到,居然还能被召唤出来。那就简单讲一下近况吧。今天呢是学习了线性代数的课程,完全颠覆了我对目前物理学的认知,像是否定了我以前学的一切,确实还是挺难受的。今后也许偶尔会因为被召唤而冒个泡,毕竟在质心有课程的,但最多也是点接触,绝对不可能线接触甚至面接触。原因之一,我去年在这里浪费了大量的时间,导致复赛成绩惨淡,略微长了点记性;之二,这里也是逐渐地在以某个趋势发展,一轮以上内容逐渐不受欢迎,当然也就没有存在的意义。常言道Trouble shared is trouble halved,那么就简单分享一下我今天学到的内容,让你们也感受感受我的痛苦吧。(以下内容可能部分有误,毕竟我也没完全理解,敬请谅解)
我们先总结一下现在学到的物理学,基本是以高等数学为基础,定义了函数的连续,再以其为基础定义导数与微分,然后将整个物理学建立在微积分基础之上,而具体问题就是解数学物理方程。像是牛顿运动定律:力等于质量乘以坐标对时间的二阶导数,由此推广到广义力与广义坐标,以及衍生出来的能量动量角动量等等。那么在这个体系中是没有线性代数位置的呀,即使用到最多也就是一个数学辅助工具而已了。然而现代的物理学并不是这样子的,事实完全相反:现代物理学完全以线性代数为基础,高等数学才是一个数学辅助工具,甚至是可以完全扔掉的。这样一来,我们只需要注意概念,完全不需要解任何数理方程,不需要计算。
首先来考虑连续,如何不依赖高数来定义连续呢?这就需要拓扑学中一些非常抽象的概念和定义了。首先要定义开集,具体是这样定义的:
假设X是一个集合, 如果存在一系列X的子集合满足下面的条件,那么每个这样的子集就称为X的一个开集,X称为拓扑空间。(1)空集和X为开集;(2)有限多个开集之交为开集;(3)任意多个开集之并为开集。
然后我们就能定义连续映射了:设 X,Y 为拓扑空间,如果映射 $f:X\rightarrow Y$ 满足:对于 Y 中的任意开集 V ,它的原像 $f^{-1}(V)$ 是 X 中的开集,就把 f 称为(从 X 到 Y 的)连续映射。 
听起来非常抽象对吧?这和连续有啥关系啊!不管了,反正我也不懂。总之就是这样就能定义连续。然后求导的一个操作也是能够去掉的。具体做法就是什么什么流形啥的,在一个切丛中研究问题的话速度就是偏导数了。而微分就是在余切丛中的什么东西。这些东西在广义相对论中应该都有提到。这些的话,了解就行,只需要知道高等数学是完全可以扔掉的就行了。
然后就是线性空间。现在看到的线性代数教材,居然都是在实空间$\R^n$中操作,这也太局限了!我们至少也要在复空间$\Complex^n$中操作吧!然而还不够,这只是n维。我们要进入到函数空间$L^2$。顾名思义,函数空间就是所有函数构成的空间,这里函数变成了基本元素,这样就有无穷多维了,而且还可以是不可数无穷。但要注意,这些函数的自变量全都只能是实数。如果自变量是复数,还要涉及到复变函数的内容,这不是我们希望的。而函数值就都是复数了。到了这一步,已经可以进行研究了,但是有些操作看起来会很奇怪,你不明白他为什么会这么做。其实,很有可能是站在了更高的维度在降维打击:希尔伯特空间$|H|$. 这个空间首先是线性空间,其次满足两条性质:$(u,v)\in\Complex$, $(u,v)=(v,u)^*$. 其中,u,v是两个向量,$(u,v)=\int u^*v\mathrm{d}x$是两个向量的内积(俗名是点乘),*表示复数的共轭。站在这个角度看问题,一切操作都变得自然了。
算了,时间有点晚了,再往后也看不懂,就什么都没讲地到此为止吧。从这个角度就能看到国内线性代数教材的弊端了,现在我看到的书都是从行列式开始讲的,这是不对的。真正的线性代数不是这样子的!注重计算而忽略概念,这完全就是本末倒置,这样的线性代数一文不值。正确的线性代数应该从线性空间讲起,最后导向行列式,这才是线性代数,超越高等数学的线性代数。
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天空之韵
19天前

我说什么来着……

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(论坛的佬永远在暗处陪着我们)

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即未用户2037
19天前
大佬回来了。我昨天还在论坛追问您的下落哩。您今年复赛怎么样
2条评论
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质心小姐姐
19天前

可能就是被你“召唤回来的”

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即未用户2037 回复 质心小姐姐
18天前

哇哈哈这么神奇

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即未用户2037
19天前
流形什么的是微分几何的概念吧
1条评论
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Nature
18天前

对,就是广义相对论那一套,可以在前面的数学基础中看到。

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Nature
18天前

从这个角度来看,我们就能给出我们一直以来在说的『算符』的定义:她是一个函数到函数的映射,在函数空间中把一些函数映射成另一些函数,你输入一个函数,就会得到一个函数。通过对算符本身性质的研究,我们就能够将一切物理问题转化为一个本征值问题,而函数的具体形式已经不重要了,这就像你研究函数时只关心单调性对称性周期性等不关心自变量是多少一样。这就是线性代数规避计算的原理。

另外,并非什么函数都在函数空间中,这个函数是需要满足一定条件的,它需要平方可积。即

$$L^2=\{f:\R^n\rightarrow\Complex|\int|f|^2\mathrm{d}x<\infty\}$$

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Nature
18天前
烦死了,怎么又是这个Expected 'EOF', got '&'?以及这个冷却!

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即未用户7170
9天前

鄙人有幸学过一点泛函分析,刚好可以给楼主佬做一点补充。

Hilbert空间是这样一个内积空间,它满足空间中的任意Cauchy列{Xn}都在其中收敛,即∀Cauchy列{Xn},∃X∈H,使得Xn→X(n→+∞),它又称为完备的内积空间(看来完备性是这个意思啊)。至于内积空间,就是一个定义了内积的线性空间。其实从这里可以看出来,线性空间的定义与群论有着一种奇妙的关系。线性空间中加法的定义和环里加法的定义,从结构上来看是完全一致的。除此之外,

3条评论
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即未用户7170
9天前

除此之外,线性空间的结构与群域环的结构,算子运算性质与乘法运算性质,也都有共通之处。

虽然还不太够,但也差不多了。有了这些知识的渗透,我们就可以探索算子的世界了。

设线性空间X,Y ,T是X到Y的映射,满足T(x+y)=Tx+Ty,T(ax)=aTx,则称T为X到Y的线性算子。


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即未用户7170
9天前

当然还有非线性算子,这里就不过多谈论了。随后,我们引进了算子范数,矩阵表示和投影算子共轭算子等概念。咦,那矩阵中的的特征根,还有推广吗?当然有咯,这就是有界线性算子的谱:点谱剩余谱连续谱,压缩谱近似点谱,左谱右谱谱半径…在这里,我们将遇到(我个人认为的)线性空间中最伟大的定理:Banach逆算子定理:零空间为零且值域为整个映射空间的算子,是逆算子。

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即未用户7170
9天前

了解这些知识并不是毫无疑义的。我们可以用它来得到很多有意义的结论,比如说,不确定性原理的公式Δp×Δq>h/4π(知乎上有它的证明,还是很巧妙的)

ps.来自一位最后止步于队线外第六的原树精生。

再ps.我才发现这里是物理的地盘。

再再ps.敲这键盘感觉手要废掉了。

再再再ps.我才反应过来我刚刚一直在用触屏键盘。。。jj-shangxin