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局部回歸模型 為什么有人說再復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念與定理都可以還原到加減法?

為什么有人說再復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念與定理都可以還原到加減法?這種說法是錯誤的。說白了,其實是胡說八道。例如,微積分中有所謂的高斯-斯托克斯定理。我不知道如何把它簡化成加減法。例如,在群論中有一個所謂的拉格朗

為什么有人說再復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念與定理都可以還原到加減法?

這種說法是錯誤的。說白了,其實是胡說八道。

例如,微積分中有所謂的高斯-斯托克斯定理。我不知道如何把它簡化成加減法。例如,在群論中有一個所謂的拉格朗日定理,我不知道如何把它歸結(jié)為加法和減法。更別說其他更難的數(shù)學(xué)了,比如張煒、云志偉等人發(fā)展起來的數(shù)論和代數(shù)幾何,都不能歸結(jié)為加減法。

只有那些對數(shù)學(xué)一無所知的人才會覺得數(shù)學(xué)是加減法。

事實上,加法、減法、乘法和除法只適用于最簡單的數(shù)字字段。我們知道,在現(xiàn)代代數(shù)中,不僅有域,還有群和環(huán)。當(dāng)然,也有分析(微積分),所謂的微分幾何和微分方程。這些東西太復(fù)雜了,它們的結(jié)構(gòu)和數(shù)字域是不同的。所以,如果一個數(shù)學(xué)家能把所有的問題都歸結(jié)為加減法,那他一定是個騙子。

中國人有一些非常簡單的簡化論思想,比如把一根棍子折成兩半,永不筋疲力盡。其實,還原論也反映在你的問題上,這肯定是錯誤的。為什么?因為在討論任何問題時,都有一個使用范圍,也有實例。如此大而無用的說法肯定是不科學(xué)的。數(shù)學(xué)的結(jié)構(gòu)是巨大的。怎么能這么概括呢?我們應(yīng)該對具體問題作具體分析,而不是作這些大而無用的概括。這就是所謂“多學(xué)問題,少說道理”。

每個人的知識都是不同的。也許對于一個小學(xué)生來說,只有加減法。但在初中,我們會發(fā)現(xiàn)所謂的開根標(biāo)志。在高中,我們會發(fā)現(xiàn)有虛數(shù)。在大學(xué)里,我們會發(fā)現(xiàn)有拓撲結(jié)構(gòu),這說明數(shù)學(xué)的視野是隨著年齡的增長而增長的,所以千萬不要把數(shù)學(xué)想得那么簡單。

大神求解,多項式與韋達定理和代數(shù)基本原理有什么關(guān)系?我看不懂什么意思?

[知識點

]如果矩陣A的特征值為λ1,λ2,…,λn,則| A |=λ1·λ2·。。?!う薾

][解

]| a |=1×2×。。?!羘=n

!設(shè)a的特征值為λ,a的特征向量為α。

然后aα=λα

然后(a 2-a)α=a 2α-aα=λ2α-λα=(λ2-λ)α

所以a 2-a的特征值是λ2-λ,對應(yīng)的特征向量是α

a 2-a的特征值是0,2,6,…,n2-N

[注釋

]對于a的多項式,它的特征值是相應(yīng)的特征多項式。

線性代數(shù)包括行列式、矩陣、線性方程組、向量空間和線性變換、特征值和特征向量、矩陣對角化、二次型和應(yīng)用問題。