微積分的思維 降維打擊

2021-10-06 14:47:50 字數 2742 閱讀 7440

寫在前面:

眾所周知,在我們的意識體系裡,比較兩個變數的前提是:單位相同,把兩個單位不同的量作比較是沒有意義的一件事情,比如乙個人體重100kg,另乙個人身高180cm,我們是沒法用這兩個數量作比較的。但是在微積分的思維裡,經過適當的轉化,這種跨單位的量的比較,將會變得有意義。

在工程設計中,普遍地會用到微積分來分析曲面實體的體量大小或內力分布。所以學設計的,總要掌握一些微積分的知識才好。

在學習微積分之初,老師經常會引用恩格斯在《自然辯證法》中對微積分的一句評價:

只有微積分才能使自然科學有可能用數學來不僅僅表明狀態,並且也表明過程:運動。

從字面的表達看,「狀態」有靜態的含義。比如平面座標系內x軸上的乙個點,我們這樣來表明它的狀態:(x1,0)。點的維度是0。讓這個點沿x軸運動,在運動到座標(x2,0)時,我們這樣來表明它的過程:x2-x1。這是一條直線,直線是一維的。

以此類推,還可以高階到二維的面,三維的體,四維以至n維。

我們以乙個自然數2為例,做兩個簡單的變換,得出兩個等式:2=2-0和2=2/3*3。

正在輔導孩子小學數學的孩兒他媽看到此處,當即暴起,表示這是脫了褲子放屁!

好吧,我們看圖說話:

看似簡單無腦的變換式,讓我們實現了從低維到高維的思維過渡。

通過上述的兩個等式,又得到乙個新的等式:2/3*3=2-0。我們可以這樣理解它的含義:

乙個二維的正方形的面積可以與一條一維的直線段的長度等值。這種等值關係,就是兩個維度空間的通道。

把上面的幾個等式先放一邊,我們來求乙個曲線三角形的面積。

如上圖,曲線三角形的斜邊是曲線y=x^2的一部分,對應的x∈[0,2],求陰影部分也就是曲線三角形的面積。

首先,我們在x軸上取值x,使0≤x≤2。再取乙個無限小的增量δx,這個增量δx,小到多小呢?小到可以忽略不計,所以有(x+δx)2無限約等於x2。

這樣,我們就得到乙個無限近似的長方形,x軸向的邊長為δx,y軸向的邊長為x^2,

它的面積:δs=x^2*δx。

從形式表達的結果看,δs也是乙個無限小的量。

而在x∈[0,2]上,有無限個δs,它們的累加結果,就是曲線三角形的面積s。

我們用乙個積分等式,來表達上述的結果:

微積分的思維,是對傳統方法的降維打擊,大道至簡其實不難!

這個等式本身是無法解的。

但從等式2/3*3=2-0中,我們得到過這個啟示:

乙個二維的正方形的面積可以與一條一維的直線段的長度等值。

那麼,我們就去找出與這個曲線三角形等值的直線來。

下圖是曲線y=1/3 x^3的一部分,對應的x∈[0,2]。

當x∈[0,2]時,y∈[0,8/3]。

這個很好計算。取x1=0,則y1=1/3*03=0;取x2=2,則y2=1/3*23=8/3;

那麼,兩個端點在y軸的投影距離y2-y1=8/3-0=8/3。

這條直線,就是我們要找的直線。接下來的工作,就是證明曲線三角形的面積與這條直線的長度等值,即:

s= ∫x^2*dx,x∈[0,2]=y2-y1

首先,我們在這條直線上,也取乙個無限小的量δy。

在x∈[0,2]上,有無限個δy,它們的累加結果,就是直線的長度y2-y1。

只要使每乙個δy,都有乙個對應的x^2*δx,直線的長度就與曲線三角形的面積等值。

即如果δy=x^2 δx, 那麼s=∫x^2dx,x∈[0,2]=y2-y1。

參照等式2=2/33,我們將δy變換成δy=δy/δxδx。

從上述的推演來看,只要使δy/δx=x^2,證明就可以完成。

我們將δy/δx拿出來單獨研究。

δy/δx表示曲線的曲率,也被稱為函式的導數,表示式:f』(x)=δy/δx。

有同學不明白它為什麼叫導數,因為正是它,幫助我們把計算從高維導向低維,從混沌導向清晰。

下面的任務,就是求δy所對應的函式y=1/3 x^3的導數:

微積分的思維,是對傳統方法的降維打擊,大道至簡其實不難!

lim,極限的簡寫

結果:δy/δx=x^2。

那麼,曲線三角形的面積s= ∫x^2*dx,x∈[0,2]=y2-y1=8/3。

恩格斯所說的表明過程,應該可以部分歸結到這個積分公式上來s= ∫x^2*dx,x∈[0,2]。

但它是否真的表明了過程,是值得懷疑的。因為我們並沒在這個維度上做出解答,而是進行了降維處理,從二維轉換到一維,找到了乙個可轉換的解。

微積分更像是一種降維打擊的思維,把高維空間的混沌邏輯整體打個包,丟到低維空間轉化成簡單的線性邏輯。這才是它的真諦。

釐清了整體變換的過程,再遇到與曲線三角形相似的問題,我們就可以用導數反向推導低維函式方程,進行線性求解。

所以,微積分的整體邏輯並不複雜,把一切歸於簡單才是它的信仰

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