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二十世纪物理学的迷惑与无奈(5)带电粒子组成的物质结构
热度 5 jmluo0922 2013-12-31 16:36
从原子分子及以上的层次观察物质结构,电子和原子核就是最基本的组成单元。等电量的电子与原子核可以形成中性的稳定物质结构,形态可以是原子、分子,或由它们构成宏观物体,可以是气态、液态或固态。并且具有力学、热学、电磁学、振动、以及光学等方面的性能,原则上可以通过带电粒子相互作用的行为进行解释。 经典物理以牛顿建立起来的力学定律、麦克斯韦电磁方程组等为基本,发展起来的近代物理学理论体系,包括力学、热学、电磁学、振动、以及光学等,在19世纪末,对已发现的宏观物体的物理学现象,基本上可以给出满意的解释,即使物理学晴朗天空中出现了“两朵疑云(乌云)”。自从经典物理理论建立以来至今,作为科学和工程技术的坚实基础,为自然科学体系的建立、人类文明进步作出了有目共睹的贡献。物理学及理论几次重大发现或进展,直接掀起人类文明进步的高潮。工业时代、电器时代、信息时代,这些人类文明进程的飞跃都是在物理学重大进展和突破的前提下实现的,经典物理理论在这些过程中起到了不可替代的决定性作用。 按照经典物理理论来讲,宏观物体的物理性能由其结构决定,结构在不同尺度下分为不同的层次,对于固态物体包括,宏观块状(凝聚态)、晶相显微(金相组织)结构、纳米结构、晶体结构;以及最基本的组成物质的原子分子结构。一个具体的宏观物体的物理性能,就是该物体所具有的、丰富的、并且随环境条件可变的多结构层次复合体,表现出的复杂行为。但无论这些行为的表现多么复杂,最终都是可以通过,带电粒子体系及其中的粒子间的相互作用,进行合理解释的。 原子是带电粒子组成的,保持其化学性质的最小物质结构单元,按照经典物理理论,原子中的带电粒子(原子核和电子)的运动应该服从理论力学和电磁学理论的要求,应该如同恒星系中星体,带电粒子作轨道运动。考虑到运动带电粒子的自发电磁辐射,这种辐射作为空间位移电流,它们之间的相互作用,自箍效应,以及与带电粒子的作用,是可以发生带电粒子辐射的耦合,形成稳定运动结构。这种由于辐射耦合形成的稳定电磁和力学结构,可以用于原子以及分子和物质基态的解释。例如,氢原子基态结构,在我已发表的论文和本网的博客中已经作了详细介绍。 因此,在理解物质原子结构中的带电粒子的相互作用时,不能只考虑粒子的常规的力学和电磁学行为,同时应该考虑辐射及其相互作用,以及对运动带电粒子的作用,才能获得正确的答案。 结构稳定的宏观物体,从本质上讲是由正负电荷等量的带电粒子构成的体系,从不同的尺度上考察,具有不同的性质。在外界周期性作用的影响,会引起不同结构层次的共振响应,可以产生机械波、无线电波、红外、可见光、紫外等。这是外界周期性作用与物体相应的层次结构的特征振动周期相近,产生的自激振荡。不同层次结构的本征(特征)频率取决于其力学性质,以及外界周期作用的影响,并且可以具有不连续频率分布,通过驻波的数学方法可以进行结构本征频率的求解,量子力学中的薜定谔方程只是其中有效的数学方法之一。 对于处于非绝对零度环境下的物体,应该考虑外界的影响,热学方面的效应可以进行简化,并包括晶格或相应结构单元在周期性场中的振动,本征模态可以通过驻波方程(即薜定谔方程)进行求解,低能模态的解答可以用于物体低温情况下物体的一些特异性质,即目前的量子统计解释的现象(例如低温热容)的解释。另外,随着温度的上升,热效应相关的环境周期场的频率和强度会产生变化,并符合热力学的分布规律;同时物体的结构也会发生相应的变化,并且可以导致结构基态的飘移,这种飘移可以是连续,这就高温物体在黑体近似条件下可以产生连续光谱辐射的原因。 就我个人的学术观点而言,目前关于宏观物质量子化效应,包括超导、隧道效应、低温比热,以及原子分子的线光谱等现象,都是可以通过经典物理相关理论,对物体不同层次结构共振效应的分析来理解的。
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(5)草原退化趋势分析及动态监测方程组
热度 1 TUGJAYZHAB 2013-3-8 13:58
( 5 ) 草原退化趋势分析及动态监测方程组 中国农业科学院草原研究所一项三十年没有完成的课题。 关于多元向量除法唯一性的进一步说明 草原所所长,法人代表,侯向阳博士 其他领导及工作人员, 师弟, 我们前面分别讨论了:用多元向量在多维物种空间表示草原状态;根据多元向量的加减法定义多元向量乘、除法;用多元系统后前状态的‘商’定义草原演替趋势;并讨论了向量除法的必要性:使多元演替系统的‘状态转移’可解,有唯一确定的解。 我们上面还谈到,我们定义的多元向量四则运算满足 交换律: a+b=b+a, ab=ba 结合律 : (a+b)+c=a+(b+c), a(bc)=(ab)c 分配律 : (a+b)c=ac+bc 这看起来并不很深奥,为什么别人没有做到?比如:哈密尔顿。他花了许多时间只把数集扩大到四元数,而且,他的四元数,一般的不满足交换律: ji=-ij 。据科学松鼠会:“事实上,人们证明,不可能比哈密尔顿做得更好:如果要扩充的数系既包含实数在内,又可以做加减乘除, … ,那么唯一的可能就是复数。如果要进一步扩充,就只能牺牲交换律。” 我个人条件肯定不如哈密尔顿。他小的时候就是个神童,长大后是世界级的大师,在数学物理上都有贡献。但是,我比他运气好,卡个跟斗捡了块元宝。我是从对角矩阵,而不是从复数,进入多元分析的。 而对角矩阵是有乘法、有逆、有除法的。对角矩阵的逆的非对角元素是零,而对角元素是原来对角矩阵对角元素的倒数(太拗口,列出式子来): A^(-1)=a(i,i)^(-1), 而 ai,j=0 。 而把‘对角矩阵’非对角元素的零全去掉就成了‘多元向量’了。我 1984 年发表对角矩阵是系统状态转移特解, 1997 年发表多元向量除法定义。也就是说,从对角矩阵到多元向量的跨越花了我 13 年的时间,但是我自觉值得。 当然,多元向量四则运算定义的也有不足之处,它舍弃了虚数部分。但虚数和负数在我们的多元演替系统监测上是无用的,至少暂时是无用的。 科学松鼠会一篇讲哈密尔顿和四元数的科普文章: http://songshuhui.net/archives/69990 白, 1984 :《草原演替趋势的数字预测》 http://blog.sciencenet.cn/blog-333331-402199.html 白等, 1997 :《超球面模型与草原演替趋势分析》 http://blog.sciencenet.cn/blog-333331-449959.html 关于超球面模型与四元数的讨论: http://blog.sciencenet.cn/blog-333331-608104.html
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草原退化趋势分析及动态监测方程组(4)
TUGJAYZHAB 2013-2-4 10:39
草原退化趋势分析及动态监测方程组( 4 ) 中国农业科学院草原研究所一项三十年没有完成的课题。 关于多元即时趋势的进一步说明 草原所所长,法人代表,侯向阳博士 其他领导及工作人员, 师弟所长, 在上封电子邮件“草原退化趋势分析及动态监测方程组( 2 )”: http://blog.sciencenet.cn/blog-333331-657794.html 中我们给出了方程( 2 ),‘多元即时趋势’的定义 : 草原多元演替即时趋势( Multi-dimensional Instantaneous Trend )是后、前草原状态的比(对应分量的比)。 师弟可能要提出疑问:这怎么能称‘即时趋势’呢?所谓‘即时’应该是 deltaY 比 deltaT, 再取极限呀。我们回答说:虽然草原作为自然现象是连续的,但我们的取样是不连续的,而是离散的。对离散的时间系列数据,人们一般是做 k/k-1 的(此处略去 Y ,以突出时间)。这里 k-1 里面的 1 是时间单位,又称步长。在草原监测中的时间单位一般是年, 而在其它系统里,我们也用月,周等。这样定义的趋势可以比较灵活,可以适应不同类型系统的不同步长。之所以可以这样定义趋势的更充分的论据是,《数学手册》给出的‘系统状态转移’的性质( 1 )是:时间没有变化,则系统没变化,状态转移等于一【 1 】。在系统状态转移中,时间零,不意味取极限,而是意味草原系统没有变化。 别的博友也可能提出另外的疑问:用两个点来定义趋势,有些太简单、草率了吧?趋势应该是通过多个点才能确定的呀。我们答复说:是的,趋势是由多个点来确定的。我们定义趋势所用的两个‘状态’,每个‘状态’里面都包含有 N 个点(样方)。说明如下:草原监测数据是,多变量、多样方,多时间段的数据,我们称‘三下标数据( Dijk )’,或‘晶阵’【 2 】。描写草原状态的多元向量不仅是多物种的,而且是 N 个样方的总合,是形心, centroid ,或者说是 N 个样方的平均值。看上去是两个点,实际上是 2*N 个点,把两年里所有样方的数据都用上了。 我们可以这样想象:被监测的草原有 25 ( M )个植物种,我们每年取 100 ( N )个样方,有两年的数据: 2012 和 2013 ,则,我们共有 25*100*2 个数据。在 25 维空间,我们用 100 个红点表示 2012 年的 100 个样本,用 100 个蓝点表示 2013 年的 100 个样本。这 100 点对所形成的趋势,与红蓝形心所形成的趋势是一致的。红 100 组成的云雾有个中心,蓝 100 点组成的云雾有个中心。红心、蓝心重合,表明草原没有变化,若不重合,表明有变化。这个变化用增量或增率表示是等价的,而我们用增率来表示。 用增率表示,引来另一个问题。比如,师弟可能说:中国经济最近几年增率在 10% 左右,按指数增长,二三十年后就要超过美国,这似乎不太靠谱。 我们这里的趋势用增率表示,显示指数增长,好似一具时间放大器,把微小的量的变化扩大,使我们在微小的量变的时候,根据趋势,可以预警未来。这就好比中国古人说的‘见微知著’,把系统变化的趋势指出来,引起大家警惕。但这只是趋势分析,是预测,而不是‘期望’。模型所定义的系统的‘期望’是:‘预测’和‘实测’的加权平均(见方程 1 )。就好像大家常说的‘摸着石头过河’,走一步说一步。而比较专业的术语,就是我们说的‘确定性在邻域’。我们只研究系统在( k-1 ) , ( k ),和( k+1 )三点之间的关系,然后移到( k+1 )的位置,研究(( k+1 ) -1 )、 ( k+1 )、和(( k+1 ) +1 ),也就是( k ) , ( k+1 )、和 ( k+2 )之间的关系。如此一步一循环:注入实测数据,计算期望值,把期望标准化,用现在的期望值和前一步的期望值相比计算趋势值,用趋势值和期望值预报下一步,再取实测值修正预测, … 。新实测数据好比是燃料,草原监测过程就好像一个四冲程发动机。每一步、每一次循环都是真实的数据,确定的算法。 事实上,草原系统的演变不可能是严格的等比系列。我们不能求最好,只求有解。指数增长的函数不收敛,会跑到不知哪里去。草原演替可能不是等比,但我们可以用等比系列去模拟它,直到有更好的,更接近的算法出现。它不收敛也没有关系,不影响我们的计算和推导。 这样定义的‘趋势’为进一步系统动态分析打下了基础。如果说 k/k-1 ,表示了变化趋势,那么二阶趋势,趋势的趋势,将来的趋势和现在的趋势的比: TT= (( k+1 ) / ( k )):(( k ) / ( k-1 )) ( 4 ) 则可以用来表示拐点。公式( 4 )中的二阶趋势其实是比例中项的平方与首项尾项乘积的比,可以用来表示多元系统在多维空间的连续三点运动轨迹的拐点,中间凸还是中间凹。 我们说草原是多元演替系统。所谓演替,这里有两层意思。其一是说:草原是持续渐变的系统;其二是说,草原系统的变化是通过不同分量之间的相互消长来实现的。而趋势值的定义就显示出了系统分量的变化:对应分量比较,发现分量之间的消长现象,显示系统的演替方向。比如说 : 羊草、针矛、冷蒿三种草原植物可以分别代表中生、旱生、和退化的生态意义,则羊草趋势大于 1 表明草原在恢复,反之,小于 1 表明草原在退化。而退化草原针矛的比重增加表明旱化,冷蒿的增重表明放牧超载。 以上讨论基本属于无的放矢,希望师弟审评,提出问题,引导讨论更加深化。 参考文献: 【 1 】数学手册,高等教育出版社, 918 页 【 2 】白,梁, 2008 ,植被监测与趋势分析 - 植被数量生态学中几个理论问题的探讨。植物生态学报, 2008 , 32 ( 4 ) 967-976
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草原退化趋势分析及动态监测方程组
TUGJAYZHAB 2013-1-28 10:20
草原退化趋势分析及动态监测方程组 中国农业科学院草原研究所一项三十年没有完成的课题。 中国农业科学院,草原研究所所长,法人代表,侯向阳博士 我在给草原所书记王育青的信中,把草原所前法人代表、第一副所长徐柱个人和国家法令,执政党的政策进行了剥离,也把他与草原所领导班子进行了剥离。我在信中说明,徐柱个人所做关于不许我回草原所工作的错误决定是非法的,不但与中央政府驻外领事馆、内蒙政府、内蒙党委的决定相抵触,甚至也没有得到所领导班子全部成员的支持,没有形成文件(您也曾经说过:至今没有找到处理我的文件)。在政策和法律问题上,我已经尽了力,不想继续在这个问题上再花费精力了。希望师弟好自为之,不要受身边心术不正的人干扰,继承徐柱的错误,自误前程。 下面,我准备用电子邮件,向师弟所长,并通过师弟向草原所领导班子,通过科学网向全国人民汇报我出国留学博士后的成果。我的汇报将侧重于数学方面,因为,按导师和前所长李博先生的安排,科学的发展规律是从定性走向定量,数学上交代清楚了,我们就算掌握了草原系统动态变化的客观规律了。可我是工农兵学员出身、生态专业,数学基础不是很好,难免在师弟面前露怯。听说师弟是我国数量生态学鼻祖阳含熙院士的博士,还请师弟不吝指教。 我的科研成果“超球面模型”可以被概括、归纳为由 3 个代数方程所组成的三元一次方程组(我用三个大括号表示): {方程 1 : Y ( k+1 ) =0.5* Y ( k ) * T ( k ) +0.5* D ( k+1 ) (白, 2001 ) {方程 2 : T ( k ) = Y ’ ( k ) / Y ’ ( k-1 ) ( Bai , 1997 ) {方程 3 : Y ’ ( k ) = Y ( k ) /|Y ( k ) | (白, 1982 ) 方程中的变量 Y 、 T 、 D 都是多元向量(多元向量印刷通常用黑体表示,我这里用红体以便更醒目): Y = Y ( i ) , Y ’ = Y ( i ) ’, T = T ( i ) , D = D ( i ) ,其中 i =1 , 2 , … m ,标识系统的分量。但在这里的讨论中,分量下标通常被隐去,而只显示时间下标, k, 以突出时间因素和向量的运算。 方程中多元向量变量们的意义如下: Y ( k+1 ) ,草原多元系统的未来状态(括号里面是时间下标, k 表示现在, k-1 表示过去, k+1 表示未来) Y ( k ) ,草原系统的现在状态 Y ’ ( k ) ,草原向量在单位超球面上的投影 T ( k ) ,草原在给定时刻的演替趋势(Trend) D ( k+1 ) ,草原未来的取样实测值(Data)。 三个方程中,方程 1 所表达的是: 草原的未来状态( Y ( k+1 ) )是预测( P ( k+1 ) = Y ( k ) * T ( k ) )和实测( D ( k+1 ) )的加权平均。在这里,两者的权暂时取其默认值 0.5 (后面还要详细讨论)。 方程1中, Y ( k+1 ) ,草原多元系统的未来状态,是我们所要求的。 Y ( k ) ,草原系统的现在状态,应该是已知的; D ( k+1 ) ,草原未来的取样实测值(Data),是可知的;而唯有 T ( k ) ,草原在给定时刻的演替趋势(Trend)是未知的。但,在方程2提供了演替趋势值的定义和计算公式后,草原系统的未来状态是可解的。 方程 1 成立的前提假定是: 草原是多元演替系统 ;现在的草原是历史的草原的延续和发展。因而可以导出:未来的草原是历史的和现在的草原的延续和发展。这里,我们不取‘先验论’,也不取‘不可知论’,而取‘确定性在邻域’。 人类的求知欲和我们面临的生态危机 要求 我们预报草原系统的未来状态。而这个方程组表示,我们 能够 根据草原的‘历史’和‘现状’预报草原的‘未来’状态,但是,我们的预报有误差,需要校正,需要随时用实测数据校正。 (未完待续)
个人分类: 第九讲|1778 次阅读|3 个评论
[转载]时空对称结构的麦克斯韦方程组
热度 2 gzchengzhi 2012-8-17 19:22
时空对称结构的麦克斯韦方程组 程智 (广州大学教育学院,广州 510006) 摘要:本文提出一种三维时间的时空结构,与目前三维空间相对应,形成一种对称的时空结构。在这一全新的时空结构中,麦克斯韦方程组将获得适当的改进。本文尝试在三维时间中,利用对称关系,增加一组对三维时间进行微分的麦克斯韦方程组。这样两组麦克斯韦方程组可以形成完全对称的关系。本文对这种具备了时空对称结构的麦克斯韦方程组进行了分析,获得了在三维时间的时空结构中,速度、电荷、磁荷等参数的广义表示方式,并获得了三维时间中的电磁波的波动方程。通过分析,本文指出三维时间反映了一种超光速的时空结构。另外本文也提出了一些新的问题,比如三维时间和三维空间之间如何交流信息?三维时间的时空结构与量子纠缠等现象之间有何联系等。 The Maxwell equations in symmetrical space-time structure CHENG Zhi (Educational School, Guangzhou University, GuangZhou 510006) Abstract: In this paper, I proposed a new space-time structure that is the three-dimensional time structure corresponding to the three-dimensional space. The two space-time structures are completely symmetrical. I improved the Maxwell equations in the new space-time structure by added a new set of equations. The new set of equations has the symmetrical structure by comparing to the old one. I analysis the new equations that now have the symmetrical structure and obtain the general forms of the velocity, charge, magnetic charge and so on. I also derived the electromagnetic wave equation in the three-dimensional time structure. One of conclusions of this paper points out that the three-dimensional time structure reflects the superluminal space-time structure. In addition I also present some new problems, such as how to exchange the information between the three-dimensional time and three-dimensional space? What is the connection between the three-dimensional time structure and quantum entanglement phenomenon? 文章下载链接: 时空对称结构的麦克斯韦方程组
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数学家应该懂方程
热度 1 blownsand 2012-7-20 12:22
昼夜温差大是西北内陆省区的一个特点。虽然尚未到“早穿皮袄午穿纱”的季节,但是身体已经下降到不允许继续执行“以不变应万变”政策的状态了。昨天特意去一家名为“纵横天下”的小店品尝了羊肉和桂花酒,晚间又在烟雨蒙蒙的黄河岸边欣赏了两分钟美景。不知是受了热还是着了凉,一大清早就在流又粘又稠的鼻涕。堵上鼻孔吧?呼吸总不方便。不停擦拭吧?太浪费纸张。没看见“绿队”学生社团把“餐巾纸,两面用”的环保节约宣传单都贴到厕所隔档里了吗?办公室不同于牛肉面馆,吸来吸去的声音感觉怪怪的。凡事顺其自然总归好 些吧?但是,流到嘴里的滋味应该不好受!笑话书上用“ 去年一滴相思泪,今日方流到口边”来 形容东坡的长脸。不知鼻涕流到嘴边该用多长时间呢? 水、眼泪、空气都是典型的牛顿Newton流体,根据边界层理论不难反推出苏大文豪的脸到底有多长。沥青、麦芽糖、黏稠鼻涕是介于流体和固体之间的粘弹性物质。先看看比较精确的描述。乖乖,这是包含十六七个未知数的微分积分方程组!比较古老的方程一般都有现成的解法。翻阅几本数学书,还真找到了此类方程。如果物理问题抓得准,建模期间又没违反基本定律,那些存在唯一性证明就不必理会。数学 无处不在 ,用抽象的语言进行严密描述和解答确有必要。很多方程是用来解决实际问题的,给出一些算例也是合适的。问题就出在大多数研究方程的数学家只知道种群演化、天体运行、经济增长等不同方程的数学性质,不懂得具体参数、初边值和解答所代表的实际意义。在初始时刻,位移和速度虽然都是零,但显然不能写成“ 位移=速度=0”。中学物理课本里指明过,位移的量纲是长度,而速度的则为长度/时间。正盯着这些熟悉的初边值问题的新面孔时,突然感觉脸颊边耳朵下黏糊糊的。呵呵, 根本不用再费力计算鼻涕流到嘴边的时间了。整个鼻子都被这些数学家气歪了! 数学家不懂方程应该是一种普遍现象。多年前在兰州大学物理学院一楼听过一场报告。报告人是数力系早期“二陈一叶”中的陈庆益老先生。几十排座位的阶梯教室挤得满满的,连那个总不正常推自行车,说话结结巴巴的著名教授都来了。一个多小时的报告在总体上是非常精彩的。报告会特点之一是 陈老先生在提到每个方程时,总喜欢把同名研究者和时间(精确到 年)介绍几句。能写入本 科教材的工作基本上都是千锤百炼的经典。一位欧拉(Euler)和多位伯努利( Bernoulli )已经把课本上搞得到处都是 欧拉 公式和 伯努利原理。著名的3L也留下了拉格朗日(Lagrange)函数、拉普拉斯(Laplace)变换、勒让德(Legendre)多项式等光辉业绩。如果再加上个聪明的小高斯(Gauss),后世数学家上课本的机会太少了。 大可不必感慨“生不逢时”! 当然,如果报告文学“哥德巴赫猜想”编入“大学语文”则纯属偶然。不懂方程的实际意义是该报告会的另一个特点。在讲述薛定谔(Schrodinger) 方程时,报告人先在黑板上写出一个水波方程,通过很潇洒的修修改改就“推”出了量子力学的一个基础理论。俺只懂牛顿力学,悄声问旁边理论物理研究生,你整天累得吐血的那个费曼( Feynma) 图是不是也可以这么糊弄出来?他摇摇头,用鄙夷的眼神看了一下正在下面台上高谈阔论的数学家。 对方程进行抽象概括和分门别类的研究并给出一般解法具有重要意义。在回到具体问题时,数学家们能不能懂那么一点点方程 数学属性 以外的知识?
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解简单方程组之fortran90
热度 1 plgongcat 2012-6-5 18:54
解简单方程组之fortran90,方程组简单的话,可以先将未知量的表达式写出,再利用语言解决。 program main implicit none real:: E1,E2, Ech,Epi write(*,*)"E1=,E2=" read(*,*)E1,E2 Ech=E2-E1 !切记左边只能有一个未知量,语言赋值功能。 Epi=Ech-E1 write(*,"(A5,F5.2,A5,F5.2)") "Ech=",Ech,"Epi=", Epi stop end
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虚空间中麦克斯韦方程组仍成立
gzchengzhi 2012-6-5 09:48
  \   可以看出,在四维虚空间中麦克斯韦方程组仍然是协变的。   在真空中无源的条件下,可以获得波动方程:   \   因此,在虚空间中,电磁波的速度是最低的。
个人分类: 博客大赛|3911 次阅读|0 个评论
逼近函数的构造(II)—拟合
热度 1 zjmjz 2012-4-12 23:24
逼近函数的构造(II)—拟合 背景 :用曲线近似地刻画平面上离散数据点组所表示的坐标之间的函数关系问题。 定义 :求一个函数y=f(x)使其通过或近似通过数据点序列(x i ,y i )(i=1,2,...,m),用多项式函数(常见类型)通过最小二乘法求得此拟合函数。 方法 :最小二乘原理(最佳平方逼近) 函数 :选择简单合适的函数来拟合未知函数 应用 :拟合曲线,超定方程组的最小二乘解等 NOTE: 1 选择函数后 注意将非线性拟合转化为线性拟合 2 推广到曲面拟合 3 结合方差分析考虑回归分析 4 利用数据散点特征,经验选取合适的函数。 5 运用Matlab编程求解拟合曲线曲面
个人分类: 教学札记|5072 次阅读|2 个评论
[转载]转:流体力学与量子力学方程组的若干研究
cynosure 2012-2-15 02:32
项目名称: 流体力学与量子力学方程组的若干研究 推荐单位: 中国科学院 项目简介: 本项目属于数理偏微分方程的研究领域。 我们主要应用弱收敛方法和微局部分析对如下流体力学和量子力学中的重要偏微分方程问题进行了系统的研究: (1) 我们通过发展处理解的奇异性的新技术和利用所发现解的新性质,首先在球对称和轴对称初值情形将 Fields 奖获得者 P.L. Lions 在 1998 年所证明的高维等熵可压缩 Navier-Stokes 方程整体弱解存在性的工作推进到任意 γ > 1 。当绝热指数 1 时,我们证明的高维等熵可压缩 Navier-Stokes 方程整体弱解的存在性定理(初始值具有某种对称性)是该方向目前为止仅有的结果。同时我们还证明了一维可压缩 Navier-Stokes 方程的自由边界问题的整体适定性。 (2 )在非线性 Schroedinger 方程的半经典极限方面的主要贡献:本项目首先在一维情形彻底证明了从半经典 Schroedinger-Poisson 方程到 Vlasov-Poisson 方程的极限 , 此结果是目前为止 Wigner 测度唯一一次成功应用于非线性 Schroedinger 方程的半经典极限;在高维情形,我们首次引入 " 调谐能量泛函 " 并在极限方程产生奇点以前解决了 Schroedinger-Poisson 方程的半经典极限 ; 并彻底解决了一维 Schrodinger-Poisson 方程的整体半经典极限 ; 进一步在外区域上 , 我们应用此方法证明了 Gross-Pitaevskii 方程到带自然边界 Euler 方程的半经典极限。 (3) 我们应用 Young 测度方法证明了描述浅水波运动的 Camassa-Holm 方程整体能量耗散弱解的存在性,该项工作引发了大量后续工作,已被 SCI 他引 108 次。同时应用微局部亏损测度理论,本项目还证明了一种与此方程紧密相关的波动变分方程整体弱解的存在性,并系统地分析了该弱解的结构,得到了该方程渐近方程能量初值的整体适定性。 (4) 本项目系统地证明了 2 , 3 维不可压缩粘弹性力学方程组 Oldroyd 模型整体小解的适定性。 本项目共在 Comm. Pure Appl. Math. (5 篇 ) , Arch. Ration. Mech. Anal. (4 篇 ) , Comm. Math. Phys(5 篇 ) 等杂志上发表文章 41 篇。另受邀在 C. Dafermos 和 E. Feireisl 所编辑的 Handbook of Differential Equations, Evolutionary Equations 系列工具书中撰写二章,出版英文专著一部。至目前为止 , 上述研究工作已被 Fields 奖获得者 C. Fefferman, P. L. Lions, 著名数学家 G. Papanicolaou, H. P. Mckean, C. Dafermos, A. Bressan 等人 SCI 他引 584 次 , 其中 8 篇代表作 SCI 他引 228 次 , 有关浅水波整体弱解的文章被 SCI 单篇他引 108 次。 主要完成人: 1. 张平 针对发现点 , 张平主要贡献如下 :1. 首次改进了 Fields 奖获得者 P. L. Lions 有关等熵可压缩 Navier-Stokes 方程的整体弱解的工作 ; 2., 在一维情形 , 彻底证明了从 Schrodinger-Poisson 方程到 Vlasov-Poisson 方程的极限;在高维情形,首次引进 " 调谐能量泛函 " 并局部解决了 Schrodinger-Poisson 方程的半经典极限 , 并进一步在外区域上应用此方法证明了 Gross-Pitaevskii 方程到带自然边界 Euler 方程的极限 ; 3. 用 Young 测度彻底解决了描述浅水波运动的 Camassa-Holm 方程整体能量耗散弱解的存在性 ;4. 系统地证明了 2 , 3 维 Oldroyd 模型整体小解的适定性。支持论文 该研究工作占本人工作量的 85%. 2. 江松 针对发现点 , 江松主要贡献如下 :1. 对球对称或轴对称初始值 , 首次将 Fields 奖获得者 P.L. Lions 关于高维等熵可压缩 Navier-Stokes 方程整体弱解存在性的工作推广到任意绝热指数 γ1; 2. 对描述粘性依赖于密度的气体在真空中自由膨胀的一维等熵可压缩 Navier-Stokes 的自由边界问题,解决了对应于绝热指数 1 情形的整体存在性问题及相关的唯一性问题。支持论文 . 该项研究工作占本人工作量的 85%. 论文、论著目录: 点击查看
个人分类: what i support|4408 次阅读|0 个评论
[转载]网格独立性
jiangfan2008 2012-2-2 08:57
数值计算的与实验值之间的误差来源只要有这几个:物理模型近似误差(无粘或有粘,定常与非定常,二维或三维等等),差分方程的截断误差及求解区域的离散误差(这两种误差通常统称为离散误差),迭代误差(离散后的代数方程组的求解方法以及迭代次数所产生的误差),舍入误差(计算机只能用有限位存储计算物理量所产生的误差)等等。在通常的计算中,离散误差随网格变细而减小,但由于网格变细时,离散点数增多,舍入误差也随之加大。 由此可见,网格数量并不是越多越好的。 再说说网格无关性的问题,由上面的介绍,我们知道网格数太密或者太疏都可能产生误差过大的计算结果,网格数在一定的范围内的结果才与实验值比较接近,这样在划分网格时就要求我们首先依据已有的经验大致划分一个网格进行计算,将计算结果(当然这个计算结果必须是收敛的)与实验值进行比较(如果没有实验值,则不需要比较,后面的比较与此类型相同),再酌情加密或减少网格,再进行计算,再与实验值进行比较,并与前一次计算结果比较,如果两次的计算结果相差较小(例如在 2% ),说明这一范围的网格的计算结果是可信的,说明计算结果是网格无关的。再加密网格已经没有什么意义(除非你要求的计算精度较高)。但是,如果你用粗网格也能得到相差很小的计算结果,从计算效率上讲,你就可以完全使用粗网格去完成你的计算。加密或者减少网格数量,你可以以一倍的量级进行。
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[转载]特征向量与特征值zz
热度 5 majian 2011-12-2 19:39
什么是特征向量,特征值,矩阵分解 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5707db860100f5uk.html 我们先考察一种线性变化,例如x,y坐标系的椭圆方程可以写为x^2/a^2+y^2/b^2=1,那么坐标系关于原点做旋转以后,椭圆方程就要发生变换。我们可以把原坐标系的(x,y)乘以一个矩阵,得到一个新的(x',y')的表示形式,写为算子的形式就是(x,y)*M=(x',y')。这里的矩阵M代表一种线性变换:拉伸,平移,旋转。那么,有没有什么样的线性变换b(b是一个向量),使得变换后的结果,看起来和让(x,y)*b像是一个数b乘以了一个数字m*b? 换句话说,有没有这样的矢量b,使得矩阵A*b这样的线性变换相当于A在矢量b上面的投影m*b? 如果有,那么b就是A的一个特征向量,m就是对应的一个特征值。一个矩阵的特征向量可以有很多个。特征值可以用特征方程求出,特征向量可以有特征值对应的方程组通解求出,反过来也一样。例如,设A为3阶实对称矩阵,a1=(a,-a,1)T是Ax=0的解,a2=(a,1,-a)T是(A+E)x=0的解,a≠2,则常数a=? 因为a1=(a,-a,1)T是Ax=0的解,说明a1=(a,-a,1)T是A的属于0的特征向量,a2=(a,1,-a)T是(A+E)x=0的解,说明a2=(a,1,-a)T是A的属于-1的特征向量。实对称矩阵属于不同特征值的特征向量式正交的,所以a^2-a-a=0,a≠2,所以a=0。 还是太抽象了,具体的说,求特征向量的关系,就是把矩阵A所代表的空间,进行正交分解,使得A的向量集合可以表示为每个向量a在各个特征向量上面的投影长度。例如A是m*n的矩阵,nm,那么特征向量就是m个(因为秩最大是m),n个行向量在每个特征向量E上面有投影,其特征值v就是权重。那么每个行向量现在就可以写为Vn=(E1*v1n,E2*v2n...Em*vmn),矩阵变成了方阵。如果矩阵的秩更小,矩阵的存储还可以压缩。再: 由于这些投影的大小代表了A在特征空间各个分量的投影,那么我们可以使用最小2乘法,求出投影能量最大的那些分量,而把剩下的分量去掉,这样最大限度地保存了矩阵代表的信息,同时可以大大降低矩阵需要存储的维度,简称PCA方法。 举个例子,对于x,y平面上的一个点(x,y),我对它作线性变换,(x,y)* ,分号代表矩阵的换行,那么得到的结果就是(x,-y),这个线性变换相当于关于横轴x做镜像。我们可以求出矩阵 的特征向量有两个, 和 ,也就是x轴和y轴。什么意思呢? 在x轴上的投影,经过这个线性变换,没有改变。在y轴上的投影,乘以了幅度系数-1,并没有发生旋转。两个特征向量说明了这个线性变换矩阵对于x轴和y轴这两个正交基是线性不变的。对于其他的线性变换矩阵,我们也可以找到类似的,N个对称轴,变换后的结果,关于这N个对称轴线性不变。这N个对称轴就是线性变换A的N个特征向量。这就是特征向量的物理含义所在。所以,矩阵A等价于线性变换A。 对于实际应用的矩阵算法中,经常需要求矩阵的逆:当矩阵不是方阵的时候,无解,这是需要用到奇异值分解的办法,也就是A=PSQ,P和Q是互逆的矩阵,而S是一个方阵,然后就可以求出伪逆的值。同时,A=PSQ可以用来降低A的存储维度,只要P是一个是瘦长形矩阵,Q是宽扁型矩阵。对于A非常大的情况可以降低存储量好几个数量级。 特征向量有什么具体的物理意义? 例如一个驻波通过一条绳子,绳子上面的每个点组成一个无穷维的向量,这个向量的特征向量就是特征函数sin(t),因为是时变的,就成了特征函数。每个点特征值就是每个点在特定时刻的sin(x+t)取值。再如,从太空中某个角度看地球自转,虽然每个景物的坐标在不断的变换,但是这种变换关于地球的自传轴有对称性,也就是关于此轴的平移和拉伸的坐标变换不敏感。所以地球自转轴,是地球自转这种空间变换的一个特征向量。Google的PageRank,就是对www链接关系的修正邻接矩阵的,主要特征向量的投影分量,给出了页面平分。有什么特性呢? AB和BA有相同的特征向量----设AB的特征向量为x,对应的特征值为b,则有(AB)x = bx,将上式两边左乘矩阵B,得B(AB)x = (BA)(Bx) = b(Bx),故b为BA的特征值,对应的特征向量为Bx。反之亦然。 什么是特征矩阵和特征值?我们用整体论来考虑,假设P(A)=(1,2,3)是A的3个特征向量。那么P(A^2)就是(1^2,2^2,3^2),P可以看作是一种算子。当然,算子的特性是需要用部分/细节详细证明的。一旦证明,就可以作为整体的特征。特征值有什么特性?说明矩阵可以分解成N维特征向量的投影上面,这N个特征值就是各个投影方向上的长度。由于n*n矩阵A可以投影在一个正交向量空间里面,那么任何N维特征向量组成的矩阵都可以是线性投影变换矩阵,那么I就是一个同用的线性变换投影矩阵。所以对于特征值m,一定有是够成了一个没有线性无关向量的矩阵Aa=ma两边同乘以I得到 Aa=maI,所以(A-mI)a=0有非0解,那么|A-mI|=0(可以用反正法,如果这个行列式不是0,那么N个向量线性无关,在N维空间中只能相交于原点,不可能有非0解)。所以可以推出一些很有用的性质,例如A= ,那么只要满足|A- mI|=0的值就是特征值,显然特征值数组立即可以得到(1/2,1/3,1/5)。一个n*n的矩阵A,秩=1,那么最大线性无关组=1组,特征向量=1个,任意n维非零向量都是A的特征向量。特征向量本身不是定死的,这就好比坐标系可以旋转一样。一旦特征向量的各个方向确定了,那么特征值向量也就确定了。求特征值的过程就是用特征方程:|A-mE|=0,P(1/A)=1/P(A),可以证明。有什么物理含义呢?一个N维线性无关的向量,去掉其中的一维,那么就有至少两个向量是线性相关的了,所以行列式=0。特征矩阵有什么作用?把矩阵变化为正定矩阵,也就是A=P^-1BP,这样的变换,A是对角阵。 线性代数的研究,是把向量和矩阵作为一个整体,从部分的性质出发,推到出整体的性质,再由整体的性质得到各种应用和物理上的概念。当矩阵A是一个符号的时候,它的性质会和实数a有很多相似的地方。科学的定理看起来总是递归着的。再举一个例子,高数的基本概念有微分,积分,倒数,那么我立刻可以想到中值定理就应该有3个,形式上分别是微分,积分和倒数。 线性变换的缺点:线性变换PCA可以用来处理图像。如2维的人像识别: 1. 我们把图像A看成矩阵,进一步看成线性变换矩阵,把这个训练图像的特征矩阵求出来(假设取了n个能量最大的特征向量)。用A乘以这个n个特征向量,得到一个n维矢量a,也就是A在特征空间的投影。 2. 今后在识别的时候同一类的图像(例如,来自同一个人的面部照片),认为是A的线性相关图像,它乘以这个特征向量,得到n个数字组成的一个矢量b,也就是B在特征空间的投影。那么a和b之间的距离就是我们判断B是不是A的准则。 不过,PCA有天生的缺点,就是线性矢量的相关性考察有"平移无关性"优点的同时,也完全忽略了,2维图形中,矢量分量之间的顺序是有意义的,顺序不同可以代表完全不同的信息。还有,就是图像B必须是A的某种伸缩(由特征向量空间决定的),才能被很好的投影到A的特征向量空间里面,如果B包含了A中的某种旋转因素,那么PCA可以彻底失效。所以实际应用中PCA的方法做图像识别,识别率并不高,它要求图像有某种严格的方向对齐和归一化。所以PCA一般不用来做直接的特征提取而是用来做特征矩阵的降维。当然,降维的结果用于分类并不理想,我们可以进一步做最小二承法拉开类间距离的Fisher变换。但是Fisher变换会引入新的弱点,那就是对于训练类别的数据变得更敏感了,分类效果上升的代价是通用性下降,当类型数量急剧膨胀的时候,分类效果的函数仍然是直线下降的----但是还是比直接PCA的分类效果好得多。PCA"主观"的认为,一个类型的第N+1个矩阵可以由之前已知的 个矩阵通过拉成向量来线性表出。显然这只是一个美好的主观愿望,因为即使新的输入矩阵是原有矩阵作了一些行列的初等变换如交换等,这种拉直以后的线性表出也可能根本就不存在(2维的PCA同样无法克服这个客观不存在的设定),于是,当应用到实际的时候,只能试图做优化没,用最小二乘距离来判定,"认为"那个矩阵就是属于某个分类。由于PCA训练的特征矩阵是一个类别一个矩阵,这些矩阵构成的子空间之间又无法保证正交,于是投影的结果也不具有根本意义上的分类特性。这个算法是个实用的算法,但是理论上根本就是无解。 K-L变换是PCA的一个应用形式。假设图像类型C有N个图像,那么把每个图像拉直成一个向量,N个图像的向量组成一个矩阵,求矩阵的特征向量(列向量)。那么用原来的N个图像乘以这些列向量求出平均值,就是我们的特征图像。可以看到特征图像和原图像有相似的地方,但是去掉了和拉伸,平移相关的一些形变信息。在得到了鲁棒性的同时,牺牲了很多精确性。所以它比较适合特定范围图像的Verification工作,也就是判断图像P是不是属于类型C。对比一下神经网络:说白了把函数y=f(x)的映射,变成了 = 的向量映射。输入输出的点(entry)是固定的。而真实的神经系统,并没有明显的内部处理和外部接口的区分。所以所有的神经网络理论,名字上是神经网络,实质上,差得很远。 什么是"谱"(Spectrum)? 我们知道音乐是一个动态的过程,但是乐谱却是在纸上的,静态的存在。对于数学分析工具,研究时变函数的工具,可以研究傅立叶变换对应的频率谱;对于概率问题,虽然每次投色子的结果不一样,但是可以求出概率分布的功率谱密度。数学作为一种形而上学工具,研究的重点,就是这个变化世界当中那些不变的规律。 所谓的特征矩阵,就是原矩阵如何与一个x维的数量矩阵相似。Lamda(i)说明了相似投影与一个x维线性空间的第i维坐标轴,Lamda(i)是放缩比例。Lamda(i)之间的顺序是不重要的,因为坐标轴之间的交换是初等线性变换,不影响代数拓扑的性质。特征向量xi表明A如何把线性组合投影到一个坐标轴上。所谓的特征向量,就是一组正交基集合。 在图像处理的问题域中,把图像看成矩阵本身,那么图像的分类问题就是同类矩阵被认为有相同或者代数近似的"不变量"。显然,"同类"是一个主观假设划定的类,而不是通过计算来"确定"的类。这导致了一个问题,所谓的不同类型,其意义是对于人的主观理解能力而言,是先验的,不是通过计算得到的后验,它本身不代表任何数理逻辑上的可判定信息。如果以矩阵的特征向量或者特征值矩阵作为分类的信息,没有任何证据能够避免不同的"类"的矩阵能够有更加近似的特征值。所谓的矩阵分解方法,类内最小距离方法(Fisher),都有一个令人不愉快地前提,那就是本身就要保证类内的矩阵,其欧式距离足够小----这个欧式距离的大小往往又和人的几何拓扑直观不符)。由于矩阵本身不具有预定义的拓扑学信息,那么同类图像间欧式距离增加的时候,无法做到良好的分类。同时,图像的类要分的越多,那么这种子空间之间的交叠现象就越严重,及时再去从每个类别的子空间中去寻找线性不变的子空间或者因子,也无法消除这种交叠性----Fisher算法试图绕过去,但是却付出了严重依赖初始数据的代价和失去通用性的代价。PCA算法试图在统计的意义上得到最好的分类,但是当类型数目增加的时候,以前的参数就作废了,根本无法得到有用的计算流程。由于子空间之间的重叠无法解决,于是分类性便持续下降。原因是什么? 就是因为分类本身不是根据线性变换本身的代数特性去得到的,而是先验的非线性"智慧"的人的判断。于是,由于二元运算为离散集合作分类,必须在线性空间的正交划分中进行,导致了逻辑上的不可调和的悖论。非线性的判定是连续的,几何拓扑的,无穷维德,不可分离变量的,根本就不可建模,于是也就是一个不可判定的问题。 那么不用高等代数的思想,实用信号处理的办法提取局部的特征做比较可以达到分类么? 这个仍然没有回答"先验"分类的问题,仍然是在一个糟糕的前提下试图寻找勉强能用的途径。如何知道一个矩阵的局部其实对应于另一个矩阵上不同位置的局部呢? 这仍然只是一个主观的,直觉主义的判定! 计算机不过是纸和笔的变形,它不能理解意义---即使1+1=2这样的运算结果,它本身也不能判定对错。如果它咨询别的计算机来判断对错呢----别的计算机又如何能自我证明对错? 根本不能,必须等到一个主体的"人"来观察这个结果,这个结果才会变得有意义。于是就像薛定谔的那只猫一样,她正懒洋洋的晒着太阳冲我微笑呢。形而上学的理论在精妙,也没有超出经验主义的牢笼。 于是,我便不再需要算法,不再需要哲学。
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光速常数是麦克斯韦方程组的优美体现?
热度 6 jmluo0922 2011-10-12 16:32
麦克斯韦方程组在电磁学中的地位,如同牛顿运动定律在力学中的地位一样,以麦克斯韦方程组为核心的电磁理论,是经典物理学最引以自豪的成就之一。 电磁波是麦克斯韦方程组对无源变化电磁场的相互激发关系和对称性完美表达的重要推论,后被赫兹实验证实,是十九世纪经典物理最重要的成就。通过麦克斯韦方程组求解获得真空中的电磁波传播速c仅与真空介电常数和磁感应常数相关,因此就会非常自然的得出光波和电磁波在真空中的传播是常数的结论。 麦克斯韦方程组是在库仑定律、安培—毕奥—萨伐尔定律和法拉第定律的基础上获得的关于电磁场的理论,因此这三大电磁学实验定律的完备性是方程组完美性,以及光学常数结论的重要基础。 1785年发现的库仑定律是我们描述带电体相互作用力F与其电量q和距离关系的重要定律,也是静电场强度定义(E=F/q)的基础。从本质上讲电场强度E是明确包涵了电荷间相互作用的意义,用于电荷孤立体电场性质的描述需要特别小心。目前,我们关于电荷及其周围电场、以及电荷之间的相互作用的认识,已远超过库仑所处的年代,因此需要对这些定律的完备性进行重新的思考。 库仑定律是关于两个相对静止带电体相互作用力的定律,按照目前场的观点,可以理解为两个带电体产生的电场相互作用。由于场分布于带电体外的整个空间,并且与介质相关,同时场的传播有速度限制,因此,电场力应该是电场相互作用的空间积分,与电荷及介质的相对位置和运动相关,即电场力是电荷量、相对距离、介电常数,以及带电体相对运动速度、介质运动速度等因素的函数。同步回旋加速中带电粒子的加速度随速度递减(Bertozzi实验)的结果,可以用电场力与运动速度相关来解释,则库仑定律目前形式只与介电常数、电荷量和相对距离相关,就不完整,至少需要添加速度修正项。 如果 保持库仑定律现有的形式不变 ,那么 真空的介电项就不是常数值 ,至少应该是速度的函数。由此 可以否定真空中的光传播速度是常数的论断 。 最近我写的两篇关于麦克斯方程组的博文,主旨是要分析其不完善之处,无意否定这个伟大的、将人类带入电器时代具有里程碑意义的经典理论。其实麦克斯韦方程组和洛仑兹力作为经典电磁学的重要基础,应用于运动带电粒子电磁辐射的求解时,已经遇到了严重困难,由于其电磁波预言被证实取得的巨大成功,因而没有人对理论的完备性和适用性进行考虑,只是将问题归为其它方面。 我个人认为,目前电磁理论中电荷体外某处电场强度的定义和概念,本质上只能反映单位电荷的作用力大小,体现的是相互作用的性质,应用于孤立电荷的性质描述是不恰当的,因为它只有用于计算点电荷位于此处时受到电场作用力的作用和意义,而作其它的扩展性的解释和应用,会出现偏差甚至错误。所以我认为我们有必要寻找一个能反映孤立电荷存在时,能描述周围电场性质,以及电荷相互作用效应的新物理量,也许我们今天的电磁学在此基础上可能会需要重建。
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麦克斯韦电磁方程组是相对论的救星?
热度 3 jmluo0922 2011-10-9 00:29
相对性原理是自然事物应该服从的普遍物理定律,最初的形式是由伽利略提出,并成功地应用于牛顿力学体系。麦克斯韦方程组是描述自由电荷和电流与电磁场关系的数学方程,采用传统的惯性系伽利略变化,不能保证方程组的协变性,因此作为物理定律普遍适用的相对性原理遭到了严重的挑战,爱因斯坦通过其“真空中的光速不变”假设,推导出新的时空变换——洛伦兹变换,似乎解决了方程组的协变性问题,从而将相对性原理,从最初的伽利略形式发展成为广义的形式。 从我本人前期关于时空讨论的博文可以发现,从爱因斯坦的“真空中的光速不变”假设出发,是不能得出洛仑兹变换的。理由如下: 1、 迈克尔逊——莫雷实验不能给真空中的光速不变假设提供直接的实验证明 ,论述可参看我前期在本网发的博文“ 迈克尔逊—莫雷实验的再认识” ; 2、在观察坐标系中根据速度的定义,选择两个定点进行运动杆的速度和长度测量,结果与运动速度和光速无关, 具体内容见本网博文“ 相对论改变不了时空”; 3、即使我们承认 爱因斯坦狭义相对论中的两个基本假设成立 ,根据其思想实验, 也不可能得到具有普适性的洛伦兹变换 ,相关博文“ 科学会抛弃相对论?” 同时我们还可以思考以下两个问题: 4、对于理由3,在观察系XOY中选任意择三个不同的点,对运动长杆的同一点进行观察,三个观察点会得出不同的结果; 5、更为严重的是,对于 三个不同速度运动的惯性系 (或多参照系)A、B、C,由于洛仑兹变换是非线性, 在C中对A的直接观察结果,与通过B对A的观察来变换而获得A相对于C的结果,是不一致的 。( 这一结论我个人还不能完全肯定,希望得到大家的意见 )。 我想通过上面的分析,可以断定, 惯性运动参照系之间的洛仑兹变换是根本不存在的 ,爱因斯坦的时空变换就是一个错误的推断,至少不能从其假设和推导中符合地逻辑获得。 为什么麦克斯韦方程组不满足伽利略的相对性原理呢?原因可以从两个方面来寻找: A、麦克斯韦方程组“不完美”,这是我很不愿意(但又希望)看到的结果; B、麦克斯韦方程组不满足相对性原理应用的条件。 现在就 B方面原因 作出个人的理解: 相对性原理是针对物理定律的,麦克斯韦方程组是关于电磁场的理论,给出的是电磁场强度、电荷、电流及变化的基本关系。虽然麦克斯韦方程组是基于库仑定律、安培定律和法拉第定律等实验定律和推论,但没有完全保持其原有(相互作用规律)的物理意义。因此,麦克斯韦方程组就不能满足相对性原理。 例如, 麦克斯韦方程组 的第一个方程, 是表明电场与电荷的关系 ,是来自库仑定律。但 库仑定律是 关于两个静电荷相互作用力与电荷量和相对距离关系的 实验规律 ,而 麦克斯韦方程组的第一方程描述的是电荷与周围的电场强度关系 ,很显然 两者的物理意义是完全不同的 。作为物理实验规律的 库仑定律应该符合相对性原理 ,但 方程 (涉及电场的定义和物理定律)其 物理内涵已经产生变化 ,虽然在数学上仍保持等同,这种情况下,是可以 不要求其满足相对性原理 。 关于A方面的问题,根据我的思考进程会在适当的时间写相关的文章与大家分享。
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方程美?还是巧思美?
热度 4 zhuoqing 2011-5-22 11:23
方程美?还是巧思美?
今天同事邹老师给我带来了他上初中儿子的一道物理题(电路分析),如下面所示。如果你不看这个题目本身也没有关系。 邹老师也将这个题目给了他的研究生进行分析。但凡上过工科大学二年级之后的学生,学过了电路原理,对于这道题目求解都是很容易:假定电路中的所有变量,列出相关的方程,通过求解方程组即可。通过大学的训练,给了我们求解任意电路的方法,我们的确可以充满自信求解任何问题。但是相对于初中老师给出的 分析求解过程 ,那种巧思是多么 简洁 和优美 。而我们通过方程求解,远离了物理过程,最后还是通过 求解三元二次方程组 得到最后的答案,这样的求解显得是多么的 复杂和丑陋 。 我们教会了同学们通用方程求解方法,但是使得他们远离了巧思求解境界。您会欣赏哪一种方法呢? 初中物理题 分析求解过程: 分析方法求解 通过方程求解可以得到两个答案,其中R2=3的答案,会造成RA,RB取负值,故舍去。
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关于两方程组的解的存在性
allen893 2011-2-28 16:28
方程组的解存在性.doc 方程组(1)的解.xls 方程组(2)的解.xls 本人最近写论文,涉及到两个方程组的解的存在性问题(好像是关于代数数论方面的)(见附件),由于本校没有这方面的老师,没人请教,就拿出来晒晒,请大家帮帮忙。
个人分类: 科研交流|1795 次阅读|0 个评论
MCM2011培训3(系统稳定性)
sobolev 2010-11-13 17:24
见附件 方程的稳定性
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