数学理论：在意想不到的地方与实际相遇

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数学理论：在意想不到的地方与实际相遇

高等数学

常听人说数学浮于实际——本来嘛，理论不同于实践，需经由依托才能应用于生活。数学研究往往先于时代，社会还没发展出合适的落脚地，很多数学理论生来就成了“遗腹子”，少人疼爱。好在她天然的严谨和逻辑，许多数学定理历经千年依然如是。然后，就在我们最最意想不到的地方与后面赶上来的生产力不期而遇，交汇处生出灿烂的数学之花。

下文选自英国皇家数学史学会会员 Peter Rowlett 编撰的 The Unplanned Impact of Mathematics 一文，我们编译了3个理论与实际相遇的故事。原文2011年7月14日在《自然》上发表。

四元数：150年后在计算机时代盛开

1843年10月16日，爱尔兰数学家汉密尔顿爵士（William Hamilton）在散步时，突然想到了ｉ^2＝ｊ^2＝ｋ^2＝ｉｊｋ＝－1　的方程解，并且创造了形如 a＋bｉ＋cｊ＋dｋ 的四元数（a为标量，［bｉ+cｊ+dｋ］为矢量）。为了捕捉这一思想火花，汉密尔顿爵士顾不得保护文物，将方程刻在了正好经过的布鲁穆桥上。

这条方程放弃了交换律，是当时一个极端的想法（那时还未发展出矢量和矩阵）。四元数是复数的不可交换延伸。如把四元数的集合考虑成多维实数空间的话，四元数就代表着一个四维空间。汉密尔顿爵士本来正在研究如何把复数应用于三维空间，但桥上的灵光一现，直接把研究扩展到了四维上去。


汉密尔顿于1843年刻在布鲁穆桥上的方程

四元数有着漂亮的数学形式，还适用于地理学、力学和光学的研究。之后的时间里，汉密尔顿爵士把大部分精力都用于推广四元数的概念。他死后，接力棒传到了爱丁堡大学自然哲学教授皮特·格恩里·泰特手中。

著名物理学家威廉·汤姆逊（也称“开尔文男爵”，热力学温标单位开尔文便以他的名字命名）曾说：我和泰特为四元数争了38年。两人合著《自然哲学论》（ Treatise on Natural Philosophy ）时，曾决定在必要时引入四元数的概念，但从最终手稿来看，“必要的时候”一直不曾出现。


物理学家威廉·汤姆逊

19世纪末，向量微积分的出现更是抢走了四元数的光芒。在20世纪中叶的科学和工程界中，矢量几乎已完全取代四元数的位置。麦克斯韦曾在他的《电磁场动力理论》直接以20条有20个变量的微分方程组来解释电力、磁力和电磁场之间的关系。

某些早期的麦克斯韦方程组使用了四元数来表述，但与后来黑维塞使用4条以矢量为基础的麦克斯韦方程组表述相比较，使用四元数的表述并没有流行起来。人们认为四元数空有漂亮的数学结构，没有什么实际用途，不过是数学史上又一个无足轻重的脚注罢了。

到了计算机时代，四元数终于找到了自己的位置。在三维几何旋转的计算中比矩阵更有优势，在机器人技术、计算机视觉和图像编程领域都是极为重要的工具。

150年之后，汉密尔顿爵士他们的研究终于得到了世人认可。自己种下的理论滋养了全球数以千亿计的计算机产业，爵爷若地下有知，也应该感到欣慰了。

最密堆积：3个世纪后在信道中相遇

假如在你面前放着一堆橙子，怎么摆放才能最节约空间？



别以为这只是困扰水果店老板的日常烦恼之一。虽然任何人都可以凭经验或直觉断定，把上一层橙子交错着放到下一层橙子彼此相邻的凹处，显然要比直接一个叠一个的摆放更合理。但谁能从数学上证明，的确不存在比这更合理的方法呢？

1611年，开普勒提出，水果商堆橙子的办法对空间的利用率最高，可他自己却没法给出证明。在400多年的时间里，“开普勒猜想”（Kepler's Conjecture）难倒了众多数学家。直到1940年，匈牙利数学家拉兹洛·费耶·托斯才解决了开普勒猜想的简化版——圆环堆积问题。

1998年，一则数学新闻突然成了各大媒体报道的焦点：美国匹兹堡大学的托马斯·海尔斯（Thomas C. Hales）证明了“开普勒猜想”：在箱子里堆放大小一样的球，用“面心立方体”的堆积方式（即上层圆球安放在下一层圆球中间的各个凹处）可以使空间利用率最高。也就是说，水果商在箱子里装橙子的办法一直都是最有效的。

海尔斯解答了这个提出了400余年的难题，但水果商并不买账。一位水果摊小贩在接受电视台采访时说：“这简直是浪费时间又浪费我们纳税人的钱！”

不过，开普勒和海尔斯的智慧结晶当然不仅仅是用来装橙子这么简单——有关最密堆积的研究成果是现代通讯技术的重要工具，是信道编码和纠错编码研究的核心内容。

同样也是在17世纪，牛顿和大卫·格里高里因“牛顿数问题”争来争去。牛顿数，“Kissing Number”，是与一个ｎ维球外切的等维球的个数。很容易看出，二维的牛顿数是6（下图左）。牛顿确信三维的牛顿数是12，直到1953年，科特·舒特和范·德·维尔登才给出了一个证明。


二维（左）与三维牛顿数示意图  二维牛顿数是6，三维牛顿数是12

2003年，奥莱格·穆辛证明了4维的牛顿数是24。至于5维的牛顿数，目前只知道它在40到44之间。不过，我们知道8维的牛顿数是240，24维的牛顿数是196560，这两个数都是美国明尼苏达大学的安德鲁·奥德里兹克在1979年证明的。8维和24维的牛顿数证明起来其实比三维的牛顿数简单，它们还跟超密集的球体填充问题有关：8维E8点阵和24维Leech点阵。

这些发现令人惊奇，不过让普通人一头雾水的概念有什么实际意义？接下来听我说。

20世纪60年代，一位叫戈登·朗的工程师正在设计调制解调器系统。他需要从一个繁忙的频道（例如一个电话线）发出一个信号，信号由一系列的音调组成。但是，由于一个频道传递的信号过多，经常出现信号无法被完整接收的情况。朗将组成信号的声音用一串数字表示，信号即可被当作一个个包含信息的“小球”，为了使发送的信息量达到最大化，这些“小球”必须被尽可能紧密的排列起来。

20世纪70年代晚期，朗发明了采用E8堆积法传递8维信号的调制解调器。由于这项技术可以通过电话线进行信号传播，不必重新设计信号电缆，因此大大加快了互联网的发展。

概率论：从赌桌上的硬道理到保险业的发展

文艺复兴时期，意大利出现了一位大学者，卡尔达诺（Girilamo Cardano），他精通数学、物理、占星，在当时被称作百科全书式的学者。卡尔达诺嗜赌，但赌术却并不高明，在赌桌上输掉了大把的家产。不过，他由此写下《论赌博游戏》一书。此书于1663年出版，被认为是第一部概率论专著，开创了现代概率论研究的先河，也为今天的精算学做了铺垫。



一个世纪之后，法国赌徒梅内（Chevalier de Méré）遇到了难题。他常玩的两个游戏，一个是连续掷4次色子，看能否扔出一个6；一个是掷两个色子，连续24次，看能否扔出2个色子都是6的情况。梅内以为两者赢钱的概率相等，不过实际情况却与他想的不一样。玩第一个游戏他赢多输少，第二个游戏却是输多赢少。

梅内向朋友，数学家帕斯卡求助，帕斯卡随后在1654年和费马在信件往来中探讨了这个问题，为概率论的发展打下了基础。1657年，荷兰人惠更斯发表了《论赌博中的计算》，这也是第一部公开发表的概率论著作。

17世纪晚期，雅各布·伯努利发现，随机掷一次色子，每个数字出现的概率都是1/6，但连续掷6次色子并不能确保每个数字都出现。在卡尔达诺研究的基础上，他提出了伯努利实验。ｎ重伯努利试验（也称伯努利概型）常用来讨论ｎ次重复试验中某事件发生的次数及其概率。由于样本点不一定是等概率的，许多实际问题都可归结为这种模型。

更重要的是，伯努利还提出了大数定律，指在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率越趋近于一个稳定值。这个定律甚至促进了保险业的发展。

过去，保险公司只敢卖出有限的保单，因为卖出的保单越多，赔付的风险看上去就越高，保险公司担心卖出过多的保单会使公司不堪重负而垮掉。直到18世纪初，保险公司才开始像现在一样大肆推销保险。这都多亏伯努利的大数定理证明：保单卖得越多，赔付的概率就越趋于稳定，风险是可控的。

来源：果壳网