在现代社会 , 算法更是得到了计算机的加持 , 可以发挥更大作用 。我国数学家吴文俊、张景中等 , 深入挖掘算法思想 , 在机器证明领域做出了突出贡献 。这充分证明了算法思想对现代数学的意义 。
五、模型化思想
谈数学思想 , 不能离开模型化思想 。比如前面提到的公理化思想中已经涉及非欧几何 , 而非欧几何的“合法地位”是和数学家建立非欧几何的模型分不开的 。数学家适当修改了关于“直线”“平行”等概念的定义(或人们对之的印象) , 使得原来的平行公理不再适用 。当然模型对几何基础的功劳不止于此 , 比如普通的四面体就可以看作是某些公理的一个模型:它满足两点(这里的点仅指“顶点”)确定一直线、两线交于一点等公理 。
实数论把实数和直线上的点对应起来 , 从而使得实数有了坚实的基础 。而复数则是模型化的又一个例子 。平面上的点和复数建立一一对应的关系 , 这以后就可以用平面上点的坐标研究复数了 。类似的 , 高维空间超出了人类直觉把握的能力 , 如何研究?方法很简单 , 就是用列(或行)向量作为其模型 , 使高维空间的点和一组实数对应起来 。
六、转化思想
数学上的转化无处不在 。最初等的比如把应用题中的条件转化为式子 , 高级一点的比如把数量关系转化为图形 。适当的转化往往可以简化问题 , 为我们最终解决问题提供一个良好的途径 。比如 , 设a,b,c,d均大于0且a/b
再举几个转化的例子吧 。比如怎样得出平行四边形面积公式?方法便是将其转化为长方形 。而几何中更常见的是各种数量关系和图形位置的转化 , 比如要证明平行 , 可证明同位角相等 , 反之亦然 。反证法也是转化的例子 , 如果你无法直接证明 , 可以证明结论的反面不成立 。
前面提到的模型化思想 , 似乎也可以称为转化思想 , 但二者在本文中的区别是 , 模型化指的是更“基本”的方面 , 往往针对一个数学领域 , 而“转化”则是针对具体的数学问题 。
七、极限思想
极限是微积分的基本概念 , 而微积分在现代数学中的地位是无可置疑的 。众所周知的是 , 极限概念经过几代数学家的努力 , 终于有了一个坚实的基础 。由此 , 微积分才成为一个可以放心使用的工具 。
在几何上 , 极限有几个重要应用:首先是割线的极限为切线 , 其次是利用极限方法求面积和体积 。这正是微分和积分的源头 。然而微积分一旦产生 , 就冲出数学界 , 成为各个领域的有力工具 , 这甚至早在极限概念严格化之前就发生了 。
愈是重要的就愈难用语言描述 。关于极限 , 就说到这里了 。
八、恒定思想
只有真正永恒的才是有价值的 。这句话虽然是杨振宁先生为怀念邓稼先而写的 , 但同样适用于其它领域 , 比如数学 。在数学上 , 有意义的是某种变换下不变的量 。以欧拉定理为例 , V-E F=2 , 这个常量2就是一个重要的不变量 , 它揭示了不同的简单多面体之间的联系 。如果引入“体数”S , 则上式可以写作V-E F-S=1 , 这里各字母依次是点(零维)、棱(一维)、面(二维)、体(三维) 。不但如此 , 对于一维图形 , 由二点一线组成 , 二维简单图形则是n点n线 , 均满足后者 。射影几何中 , 也有很多重要的不变量(不变关系) , 比如交比、结合性等 。
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