数学趣味故事:高中趣味数学,看看你知道哪些
阿尔法趣味数学整理高中趣味数学知识 。之前我们在群星汇中介绍过了数学巨匠欧拉 , 欧拉在他年轻的时候曾向圣彼得堡递交了一篇论文《格尼斯堡的七座桥》 , 在指出这个问题实际无解的同时欧拉还开创了数学的一个新分支——图论和几何拓扑 。那么数学中还有哪些像七座桥这样有趣的数学定理呢?今天就和阿尔法趣味数学一起来看看高中趣味数学知识吧 。18世纪初普鲁士的哥尼斯堡 , 有一条河穿过 , 河上有两个小岛 , 有七座桥把两个岛与河岸联系起来 。有个人提出一个问题:一个步行者怎样才能不重复、不遗漏地一次走完七座桥 , 最后回到出发点 。后来大数学家欧拉把它转化成一个几何问题——一笔画问题 。他不仅解决了此问题 , 且给出了连通图可以一笔画的充要条件是:奇点的数目不是0 个就是2 个(连到一点的数目如是奇数条 , 就称为奇点 , 如果是偶数条就称为偶点 , 要想一笔画成 , 必须中间点均是偶点 , 也就是有来路必有另一条去路 , 奇点只可能在两端 , 因此任何图能一笔画成 , 奇点要么没有要么在两端)欧拉的这个考虑非常重要 , 也非常巧妙 , 它正表明了数学家处理实际问题的独特之处——把一个实际问题抽象成合适的“数学模型” 。这种研究方法就是“数学模型方法” 。这并不需要运用多么深奥的理论 , 但想到这一点 , 却是解决难题的关键 。想象一个表面长满毛的球体 , 你能把所有的毛全部梳平 , 不留下任何像鸡冠一样的一撮毛或者像头发一样的旋吗?拓扑学告诉你 , 这是办不到的 。这叫做毛球定理 , 它也是由布劳威尔首先证明的 。用数学语言来说就是 , 在一个球体表面 , 不可能存在连续的单位向量场 。这个定理可以推广到更高维的空间:对于任意一个偶数维的球面 , 连续的单位向量场都是不存在的 。毛球定理在气象学上有一个有趣的应用:由于地球表面的风速和风向都是连续的 , 因此由毛球定理 , 地球上总会有一个风速为0的地方 , 也就是说气旋和风眼是不可避免的 。波兰数学家乌拉姆曾经猜想 , 任意给定一个从n维球面到n维空间的连续函数 , 总能在球面上找到两个与球心相对称的点 , 他们的函数值是相同的 。1933年 , 波兰数学家博苏克证明了这个猜想 , 这就是拓扑学中的博苏克-乌拉姆定理 。博苏克-乌拉姆定理有很多推论 , 其中一个推论就是 , 在地球上总存在对称的两点 , 他们的温度和大气压的值正好都相同(假设地球表面各地的温度差异和大气压差异是连续变化的) 。这是因为 , 我们可以把温度值和大气压值所有可能的组合看成平面直角坐标系上的点 , 于是地球表面各点的温度和大气压变化情况就可以看作是二维球面到二维平面的函数 , 由博苏克-乌拉姆定理便可推出 , 一定存在两个函数值相等的对称点 。当n=1时 , 博苏克-乌拉姆定理则可以表述为 , 在任一时刻 , 地球的赤道上总存在温度相等的两个点 。对于这个弱化版的推论 , 我们有一个非常直观的证明方法:假设赤道上有A、B两个人 , 他们站在关于球心对称的位置上 。如果此时他们所在地方的温度相同 , 问题就已经解决了 。下面我们只需要考虑他们所在地点的温度一高一低的情况 。不妨假设 , A所在的地方是10度 , B所在的地方是20度吧 。现在 , 让两人以相同的速度相同的方向沿着赤道旅行 , 保持两人始终在对称的位置上 。假设在此过程中 , 各地的温度均不变 。旅行过程中 , 两人不断报出自己当地的温度 。等到两人都环行赤道半周后 , A就到了原来B的位置 , B也到了A刚开始时的位置 。在整个旅行过程中 , A所报的温度从10开始连续变化(有可能上下波动甚至超出10到20的范围) , 最终变成了20;而B经历的温度则从20出发 , 最终连续变化到了10 。那么 , 他们所报的温度值在中间一定有“相交”的一刻 , 这样一来我们也就找到了赤道上两个温度相等的对称点 。假设有一条水平直线 , 从某个位置出发 , 每次有50%的概率向左走1米 , 有50%的概率向右走1米 。按照这种方式无限地随机游走下去 , 最终能回到出发点的概率是多少?答案是100% 。在一维随机游走过程中 , 只要时间足够长 , 我们最终总能回到出发点 。现在考虑一个喝醉的酒鬼 , 他在街道上随机游走 。假设整个城市的街道呈网格状分布 , 酒鬼每走到一个十字路口 , 都会概率均等地选择一条路(包括自己来时的那条路)继续走下去 。那么他最终能够回到出发点的概率是多少呢?答案也还是100% 。刚开始 , 这个醉鬼可能会越走越远 , 但最后他总能找到回家路 。不过 , 醉酒的小鸟就没有这么幸运了 。假如一只小鸟飞行时 , 每次都从上、下、左、右、前、后中概率均等地选择一个方向 , 那么它很有可能永远也回不到出发点了 。事实上 , 在三维网格中随机游走 , 最终能回到出发点的概率只有大约34% 。这个定理是著名数学家波利亚在1921年证明的 。随着维度的增加 , 回到出发点的概率将变得越来越低 。在四维网格中随机游走 , 最终能回到出发点的概率是19.3% , 而在八维空间中 , 这个概率只有7.3%
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