Hero Image
奇妙的螺线与双纽线

有了莱布尼茨的微积分,伯努利兄弟开始四处"猎取"曲线。对每一条曲线,他们都要问:切线是什么,长度是多少,面积是多少,曲率是多少?其中许多曲线从古希腊起就为人所知,但直到这时,这些问题才能用一条普遍的规则来回答。有两条曲线从此永远带上了雅各布的名字。 形状不变的螺线 笛卡儿和托里拆利已经研究过 对数 螺线。在极坐标中,每个点由它到中心的距离 $r$ 和角度 $\theta$ 确定,这条螺线是 $$r=a\,e^{b\theta}.$$每转一整圈,角度增加 $2\pi$,半径总是乘以同一个因子 $e^{2\pi b}$。所以各圈之间不是等距的:每一圈都按同样的比例比前一圈大。 由此得出让雅各布着迷的性质:把螺线 旋转 一个角度 $\alpha$,效果与把它 放大 $e^{b\alpha}$ 倍相同。如果把这条螺线的照片放大,得到的还是同一条螺线,只是转了一下。它在任何尺度下都与自身相同。 左边是雅各布要求刻在墓碑上的对数螺线:每一圈都比前一圈宽。右边是石匠刻下的阿基米德螺线:各圈间距相等。Euler’s Eyes 绘图 不变的角 在螺线上的一点,从中心出发的半径与曲线的切线成一个角 $\psi$。当角 $\theta$ 增加一点点 $d\theta$ 时,这个点在垂直于半径的方向上移动 $r\,d\theta$,沿半径方向移动 $dr$。所以 $$\tan\psi=\frac{r\,d\theta}{dr}=\frac{r}{dr/d\theta}=\frac{r}{b\,r}=\frac1b.$$$r$ 被约掉了:这个角在 所有 点上都一样。所以这条曲线也叫 等角螺线。一只昆虫如果始终与灯保持固定的角度飞行,就像人们说飞蛾对月亮那样,它就会画出这样一条螺线,最后撞到灯上。 雅各布还发现了更多。由螺线各点曲率中心构成的曲线,是另一条与原来相同的对数螺线。从中心发出、经螺线反射的光线,又形成一条相同的螺线。无论从哪里看,这条曲线都会以同样的样子重生。他称之为 spira mirabilis,奇妙的螺线。 鹦鹉螺壳的剖面。每转一圈,腔室几乎按同样的比例增大,形状接近对数螺线。Florian Elias Rieser · Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0 大自然出于同样的原因偏爱这条曲线。像鹦鹉螺这样一层层生长而形状不变的动物,会长出对数螺线形的壳。许多星系的旋臂和飓风的云带也呈现类似的形状。 Eadem mutata resurgo 雅各布把这条螺线看作复活的象征:身体会变,人却复生如故。所以他要求把它刻在墓碑上,配上座右铭 Eadem mutata resurgo,“虽经变化,我复生如故”。石匠刻成了阿基米德螺线,而它没有这个性质:放大后各圈间距变大,曲线就变了。这块刻错的墓碑至今还在巴塞尔大教堂。 双纽线:横躺的 8 字 1694 年,雅各布在《学者学报》的一篇文章里提出了一条新曲线。取两个定点,即 焦点 $F_1=(-c,0)$ 和 $F_2=(c,0)$。椭圆上的点到两焦点距离之 和 为常数。雅各布把和换成了 积:

Hero Image
最速降线:1696 年的挑战

给定竖直平面上的两点 A 和 B,求一条曲线 AMB,使运动物体 M 仅凭自身重量下降,沿此曲线从 A 到 B 所用时间最短。 — 约翰·伯努利,《学者学报》(1696 年 6 月) 1696 年 6 月,约翰·伯努利在《学者学报》上向"全世界最敏锐的数学家"发起挑战。这个问题听起来像游乐场里的事:两点之间最快的滑梯是什么形状?问题的名字来自希腊语:brachistos,最短;chronos,时间。最速降线,即用时最短的曲线。 约翰给了六个月的期限,并宣布自己已经有了答案。这是对所有人的挑战,但有两个目标:一个是正与他公开交战的哥哥雅各布,另一个是被莱布尼茨的朋友们指控抄袭微积分的艾萨克·牛顿。 答案不是直线 直线是 最短 的路径,但不是 最快 的。一个无摩擦下滑的小球在下落中不断加速。所以先陡峭地往下冲、尽早获得速度是划算的,即使路程因此变长。另一方面,冲得太猛又会让路程过长。最好的路径是一种折中,而找到它,就是在无穷多条可能的曲线中找出一整条曲线。 让 $x$ 轴水平,$y$ 轴 朝下,起点为 $A=(0,0)$。由能量守恒,下落高度 $y$ 后的速度是 $$\frac12mv^2=mgy\quad\Longrightarrow\quad v=\sqrt{2gy}.$$它只取决于高度,与路径无关。 约翰的想法:小球是一束光 约翰有一个绝妙的主意。费马已经证明,光从一种介质进入另一种介质时,走的是 用时最短的路径,由此得出斯涅尔折射定律: $$\frac{\sin\alpha_1}{v_1}=\frac{\sin\alpha_2}{v_2},$$其中 $\alpha$ 是光线与竖直方向的夹角,$v$ 是光在各介质中的速度。光也想尽快到达! 于是约翰设想把 $A$ 与 $B$ 之间的空间切成极薄的水平层,像一层层玻璃板,每层有一个速度 $v=\sqrt{2gy}$,越往下越大。穿过这些层的光线每经过一层就弯折一次。层无限薄时,光线就成了一条光滑曲线,斯涅尔定律在每一点都成立: $$\frac{\sin\alpha}{v}=\text{常数}.$$这就是曲线的方程。由于 $\alpha$ 是切线与竖直方向的夹角,$\sin\alpha=\dfrac{1}{\sqrt{1+y'^2}}$。代入 $v=\sqrt{2gy}$ 并平方, $$\boxed{\ y\left(1+y'^2\right)=2a\ }$$其中 $a>0$ 为常数。 答案:摆线 约翰认出了这个方程:它是 摆线 的方程。摆线是轮子沿直线滚动时,轮缘上一点画出的曲线,这里是倒过来的。半径为 $a$ 的轮子转过角 $\theta$ 时, $$x=a(\theta-\sin\theta),\qquad y=a(1-\cos\theta).$$我们来验证。两导数相除,$y'=\dfrac{\sin\theta}{1-\cos\theta}=\cot\dfrac\theta2$,又因为 $1-\cos\theta=2\sin^2\dfrac\theta2$,

Hero Image
积分号 ∫:从求和到累积

1675 年 10 月 29 日,莱布尼茨在巴黎研究一个面积问题。在此之前,他沿用意大利人卡瓦列里的做法,写 omn.(拉丁文 omnia“全部”的缩写)来表示一个图形中所有线段之和。写到页面中间时,他写道: 用 ∫ 代替 omn. 会很有用。 — 莱布尼茨,1675 年 10 月 29 日手稿 符号 $\int$ 是一个拉长的 S,取自 summa,即“和”。在当时的手写中,长 s 是一个普通字母。从那以后,这个符号再也没有被取代。 把薄片加起来 莱布尼茨的想法是把一个区域切成极细的竖直薄片。每片几乎是一个高为 $y$、宽为 $dx$ 的矩形,面积为 $y\,dx$。总面积就是所有薄片之和: $$\int y\,dx.$$这个符号一下子说明了一切:把高($y$)乘以微小的宽($dx$)全部加起来($\int$)。求和的上下限写在上方和下方:$\displaystyle\int_a^b f(x)\,dx$ 就是从 $x=a$ 到 $x=b$ 所有薄片之和。 请启用 JavaScript 以使用这个交互图形。完整的推理见正文。 谁起了“积分”这个名字? 莱布尼茨把他的发明称为 calculus summatorius,即“求和的计算”。积分(integral)一词出现在雅各布·伯努利 1690 年的一篇论文中。莱布尼茨和约翰·伯努利讨论过该用哪个名字,最后同意用“积分”,但符号仍然是莱布尼茨的 S。 把差加起来,得到总量 还记得传记中惠更斯给莱布尼茨出的那道题吗?在那里,一串差之和几乎全部抵消: $$(F_1-F_0)+(F_2-F_1)+(F_3-F_2)+\cdots+(F_n-F_{n-1})=F_n-F_0.$$把一个量的所有微小变化加起来,剩下的只有总变化:终值减初值。莱布尼茨意识到,对于无穷小的差,情况也一样。如果 $dF=f(x)\,dx$,那么 $$\int_a^b f(x)\,dx=\int_a^b dF=F(b)-F(a).$$换句话说,$\int$ 和 $d$ 互相抵消,就像加法和减法。这就是微积分基本定理,以最简短的方式写了出来。牛顿则沿着流数的道路得到了同样的结论。 例子:抛物线下的面积 求 $y=x^2$ 在 $0$ 与 $3$ 之间的面积,我们要找满足 $dF=x^2\,dx$ 的 $F$。由于 $d\!\left(\frac{x^3}{3}\right)=x^2\,dx$:

Hero Image
面积与积分:流数的逆运算

测量曲边图形的面积是数学中最古老的问题之一。大约公元前 250 年,阿基米德证明了抛物线弓形的面积是其内接三角形面积的 $\frac43$。这是天才之举,但它是“量身定做”的:每遇到一条新曲线,就需要一个新想法。 到了 17 世纪,费马、卡瓦列里、沃利斯等人已经能对许多 $n$ 值计算 $y=x^n$ 下的面积。所缺的是一条普遍法则;所缺的,还有牛顿和莱布尼茨各自领悟到的一点:求面积与求变化率是互逆运算。 面积是一个会增长的量 设想曲线 $y=f(x)$ 下方从 $0$ 到某点 $x$ 的面积,记作 $A(x)$。把右边界从 $x$ 推到 $x+h$,面积就多出一条细窄的条带。 这条带几乎是一个高为 $f(x)$、宽为 $h$ 的矩形。所以 $$A(x+h)-A(x)\approx f(x)\cdot h\qquad\Longrightarrow\qquad\frac{A(x+h)-A(x)}{h}\approx f(x).$$条带越细,近似越好。取极限: $$A'(x)=f(x).$$用牛顿的语言说:面积的流数就是曲线的高度。面积增长的速度恰好由高度给出。要求面积,只需找到一个流数为 $f$ 的函数,也就是反方向走一遍。 严格地说,我们把条带夹在两个矩形之间:一个取 $f$ 在该区间上的最小高度,另一个取最大高度。若 $f$ 连续,当 $h\to0$ 时这两个高度都趋于 $f(x)$,条带便被夹在中间。 《分析》中的法则 1669 年,牛顿写了一篇名为《分析》(De analysi)的短论。其中第一条法则用今天的记号来说就是:$y=ax^{m/n}$ 下方从 $0$ 到 $x$ 的面积为 $$\frac{an}{m+n}\,x^{(m+n)/n}.$$看起来复杂,其实就是你熟悉的法则:$x^k$ 下方的面积是 $\dfrac{x^{k+1}}{k+1}$。例如,$y=x^2$ 在 $0$ 与 $2$ 之间: $$\int_0^2 x^2\,dx=\left[\frac{x^3}{3}\right]_0^2=\frac{8}{3}.$$阿基米德需要一整套证明才能得到这个数,有了这条法则,只要一行。 作为面积的对数 把这条法则与广义二项式结合起来,牛顿算出了别人不会算的面积。双曲线 $y=\dfrac{1}{1+x}$ 可以化为幂的和: $$\frac{1}{1+x}=1-x+x^2-x^3+\cdots$$接下来只需逐项求每个幂下的面积: $$\int_0^x\frac{dt}{1+t}=x-\frac{x^2}{2}+\frac{x^3}{3}-\frac{x^4}{4}+\cdots$$这块面积就是自然对数 $\ln(1+x)$。取 $x=0.1$,四项给出 $0.0953083$,正确值是 $0.0953102$。

Hero Image
指数演算:求 x 的 x 次幂的导数

莱布尼茨的微积分会对指数固定的幂求导,比如 $x^3$ 或 $x^{1/2}$:$x^n$ 的导数是 $nx^{n-1}$。但在 1694 年给莱布尼茨的一封信里,约翰·伯努利摆出了一个怪东西:表达式 $$y=x^x,$$其中底数 和 指数同时变化。$x^n$ 的法则用不上,因为指数不固定;$a^x$ 的法则也用不上,因为底数不固定。1697 年,约翰在《学者学报》上发表了"指数演算原理",给出了处理这类幂的方法。他把它们称为 游动的(percurrent),因为指数在各个值之间游动。 对数的诀窍 思路是把幂变成我们会求导的乘积。设 $x>0$,两边取自然对数: $$\ln y=x\ln x.$$现在两边对 $x$ 求导。左边由链式法则得到 $\dfrac{y'}y$。右边由乘积法则得到 $1\cdot\ln x+x\cdot\dfrac1x=\ln x+1$。于是 $\dfrac{y'}{y}=\ln x+1$, $$\boxed{\frac{d}{dx}\,x^x=x^x\,(\ln x+1).}$$这种对函数的对数而不是函数本身求导的技巧,后来被称为 对数求导法。它对任何 $f>0$ 的 $y=f(x)^{g(x)}$ 都适用: $$\ln y=g\ln f\quad\Longrightarrow\quad y'=f^{\,g}\left(g'\ln f+g\,\frac{f'}f\right).$$括号里的两项分别记录了两种变化:指数的变化 $g'\ln f$,和底数的变化 $g\frac{f'}f$。如果底数固定,只剩第一项,回到 $\frac{d}{dx}a^x=a^x\ln a$;如果指数固定,只剩第二项,回到 $nx^{n-1}$。 x 的 x 次幂在哪里最小 由于 $x^x$ 总是正的,导数的符号就是 $\ln x+1$ 的符号。当 $x<\frac1e$ 时为负,当 $x>\frac1e$ 时为正。函数一直下降到 $x=\frac1e\approx0.368$,然后上升。最小值是 $$\left(\frac1e\right)^{1/e}=e^{-1/e}\approx0.692.$$也就是说:在所有正数中,没有哪个数的自身次幂小于 $0.692$。例如 $0.5^{0.5}=\sqrt{0.5}\approx0.707$,$0.3^{0.3}\approx0.697$,都略高一点。 在零附近呢? 当 $x$ 趋近零时,$x^x$ 会怎样?底数趋于零,往下拉;指数趋于零,往 1 拉。谁赢?写成 $x^x=e^{x\ln x}$,用 洛必达法则 计算指数:

Hero Image
猜度术:计算机会

猜度一件事,就是度量它的概率。因此我们把猜度术,或称随机术,定义为尽可能准确地度量事物概率的技艺,使我们在判断和行动中,总能选择或遵循在我们看来更好、更令人满意、更稳妥或更审慎的做法。 — 雅各布·伯努利,《猜度术》(1713),第四部分 1654 年,帕斯卡和费马 通信讨论一局中断的赌博该如何分配赌注。1657 年,荷兰人克里斯蒂安·惠更斯出版了一本十五页的小册子,讲掷骰子游戏中的计算。这些都是客厅里的问题:骰子、纸牌、赌注。 雅各布·伯努利想要的远不止这些。在他看来,概率是对 确定程度 的度量,是一个介于 0(不可能)和 1(必然)之间的数,可以用来在法庭上衡量证词、预测一个人还能活多久、评估一份保险,或者判断一种药是否有效。他花了二十年写一本书来说明如何做到。他把它称为 Ars conjectandi,《猜度术》。 《猜度术》的扉页,1713 年在巴塞尔出版,距雅各布去世已有八年。Wikimedia Commons · 公有领域 四部分的书 《猜度术》分为四部分。第一部分重印了惠更斯的书,雅各布写的评注比原文还长。第二部分是一门完整的 组合学 课程:排列、组合,以及其中如今以雅各布命名的 幂和。第三部分把这些应用到几十种游戏上。第四部分没有完成,讨论概率在公民、道德和经济生活中的应用,黄金定理 就在这里。 伯努利试验 书中最简单的想法,成了统计学中用得最多的想法之一。设想一个只有两种可能结果的试验:硬币是不是正面,病人是否痊愈,零件是不是次品。其中一种结果叫 成功,概率为 $p$;另一种叫 失败,概率为 $q=1-p$。这个词只是一个标签:在工厂里,被计数的"成功"可能是发现一个次品。 如今这样的试验叫作 伯努利试验。雅各布的问题是:在相同条件下把试验重复 $n$ 次,且各次结果互不影响,恰好得到 $k$ 次成功的概率是多少? 一步步推出公式 先看一个小例子。掷一颗骰子 3 次,“成功"是掷出 6,$p=\frac16$。恰好掷出两个 6 的机会是多少? 一种可能的序列是 6、6、其他。它的概率是每次投掷机会的乘积: $$\frac16\cdot\frac16\cdot\frac56=\frac5{216}.$$但还有其他含两个 6 的顺序:6、其他、6 和 其他、6、6。每一种的概率都是 $\frac5{216}$,因为同样的因子只是换了顺序。共有 3 种顺序,所以 $$P(\text{两个 6})=3\cdot\frac5{216}=\frac{15}{216}\approx6.9\%.$$顺序的个数,就是选出 哪几次 投掷成功的方法数:从 3 次中选 2 次,即 $\binom32=3$。一般地,每个含 $k$ 次成功、$n-k$ 次失败的序列概率为 $p^kq^{n-k}$,这样的序列有 $\binom nk$ 个。加起来:

Hero Image
虚功原理

在任意力的任何平衡中,无论这些力以何种方式施加,正能量之和都等于负能量之和。 — 约翰·伯努利致皮埃尔·瓦里尼翁的信(1717 年 1 月 26 日) 从阿基米德起,每一种简单机械都有自己的一套解释。杠杆遵循力臂定律;斜面遵循斯蒂文发明的力的分解;滑轮靠关于绳子的推理;螺旋又是另一回事。1717 年,约翰·伯努利在给法国朋友皮埃尔·瓦里尼翁的信中证明,这些定律全都是 同一个原理 的特例。 想法:只动一点点 设想一台处于平衡的静止机械。现在设想你在思想中让它移动一段极小的距离,同时遵守它的约束:杠杆绕支点转动,绳子不伸长,木块不离开斜面。这种想象中的位移叫作 虚位移,因为它并不真的发生。 在每个受力 $F_i$ 的点上,该点沿力的方向移动了一点点 $\delta s_i$。乘积 $F_i\,\delta s_i$ 就是这个力的 虚功。约翰称之为 能量,这是这个词第一次以接近今天的含义出现。原理说: $$\boxed{\ \text{平衡时,}\quad\sum_i F_i\,\delta s_i=0\ \text{ 对一切虚位移成立。}\ }$$帮助运动的力所做的功,等于阻碍运动的力所做的功。静止的机械不能无中生有地产生功。 阿基米德的杠杆 一根杠杆上,重物 $P_1$ 和 $P_2$ 分别距支点 $a$ 和 $b$。让杠杆转过一个极小的角 $\delta\theta$。$P_1$ 一侧下降 $a\,\delta\theta$,$P_2$ 一侧上升 $b\,\delta\theta$。下降的重物做正功,上升的做负功: $$P_1\,a\,\delta\theta-P_2\,b\,\delta\theta=0\quad\Longrightarrow\quad P_1\,a=P_2\,b.$$这就是阿基米德定律,不需要任何相似三角形的图形:$\delta\theta$ 直接约掉了。 滑轮 在一组滑轮中,重物 $W$ 由 $n$ 段绳子吊着,一个人用力 $F$ 拉绳子的自由端。如果重物上升 $\delta h$,$n$ 段绳子每段都缩短 $\delta h$,这些绳子全都从自由端出来,自由端移动 $n\,\delta h$。所以 $$F\cdot n\,\delta h-W\,\delta h=0\quad\Longrightarrow\quad F=\frac Wn.$$用四段绳子,只需 25 千克的力就能提起 100 千克。但要在距离上付出代价:重物上升 1 米,就得拉动 4 米绳子。

Hero Image
黄金定理:大数定律

即使是最愚笨的人,也凭着某种天性,无需任何指点就自己相信:观察的次数越多,偏离目标的危险就越小。 — 雅各布·伯努利,《猜度术》(1713),第四部分 对一颗骰子,我们事先就知道每一面的机会:$\frac16$。可是,一个 40 岁的男人再活二十年的机会是多少?明天下雨的机会呢?一种药有效的机会呢?这些情形里没有相同的面可以数。雅各布提出了另一条路:多次观察,用频率来估计概率。如果在许多 40 岁的男人中,有一半活到了 60 岁,那么这个机会应该接近一半。 正如上面的引文所说,人人都已经这样想了。雅各布的问题更深一层:这能 证明 吗?随着观察次数增加,频率真的会接近概率吗,还是误差可能一直很大?要达到实际上的确定,需要多少次观察?他花了二十年才回答这个问题,并且对结果非常自豪,称之为 黄金定理。 罐子 雅各布用一个看不见内部的罐子来表述这个问题:罐中有 3 000 颗白石子和 2 000 颗黑石子。不能往里看的人想知道白石子所占的比例,也就是 $\frac35$。为此,他取出一颗石子,记下颜色,放回去,再重复。 $n$ 次抽取中有 $S_n$ 次白色,观察到的频率就是 $\frac{S_n}n$。精确的问题是:需要抽多少次,才能 道德上确定,也就是以至少 $\frac{1000}{1001}$ 的机会保证频率落在 $\frac{29}{50}$ 与 $\frac{31}{50}$ 之间,即与 $\frac35$ 相差不到 $\frac1{50}$? 定理说了什么 雅各布的回答有两部分。第一部分是定性的:对任何误差范围 $\varepsilon$,不论多小,当 $n$ 增大时,频率偏离 $p$ 超过 $\varepsilon$ 的机会趋于零。用今天的语言写, $$\boxed{\lim_{n\to\infty}P\left(\left|\frac{S_n}n-p\right|>\varepsilon\right)=0.}$$这是 大数定律 的第一个版本,这个名称是泊松在 1837 年起的。第二部分是数值的:雅各布算出,对这个罐子,25 550 次抽取 就足以达到道德上的确定。 模拟的抛硬币。起初正面所占比例波动很大;抛了几千次后,它接近 1/2。横轴采用对数刻度。Euler’s Eyes 绘图 用今天的工具证明 雅各布的证明用了好几章篇幅,讨论二项式各项之间的不等式。今天,同样的想法用几行就能写完,用到的是俄国人切比雪夫在 1867 年发表的一个不等式。 每次抽取,白石子记为 $1$,黑石子记为 $0$。每次抽取的均值是 $p$,它的 方差,即围绕均值波动的程度,是 $p(1-p)$。把 $n$ 次独立抽取相加再除以 $n$,均值仍是 $p$,方差却除以了 $n$:

Hero Image
伯努利数:七分钟算出一千个幂的和

借助这张表,我用了不到半刻钟(七分半钟)就求出:前一千个数的十次幂之和等于 91 409 924 241 424 243 424 241 924 242 500。 — 雅各布·伯努利,《猜度术》(1713),第二部分 传说少年 高斯 把第一个数和最后一个数配对,几秒钟就算出了 1 到 100 的和:$1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}2$。平方和与立方和也有公式,从阿基米德和阿拉伯数学家起就已为人所知: $$\begin{aligned}1^2+2^2+\cdots+n^2&=\frac{n(n+1)(2n+1)}6,\\ 1^3+2^3+\cdots+n^3&=\left(\frac{n(n+1)}2\right)^2.\end{aligned}$$那么四次、五次、十次幂呢?十七世纪,好几位数学家一个一个地推导这些公式,写满了一页又一页。法国人伊斯梅尔·布里奥在 1682 年出版了一部厚书,费尽力气也只推到六次幂。雅各布·伯努利找到了一条能给出 所有 公式的规则。 那张表 在《猜度术》的第二部分,雅各布把这些公式一个接一个地写下来,仔细端详: $$\begin{aligned}\sum_{k=1}^n k&=\tfrac12n^2+\tfrac12n\\ \sum_{k=1}^n k^2&=\tfrac13n^3+\tfrac12n^2+\tfrac16n\\ \sum_{k=1}^n k^3&=\tfrac14n^4+\tfrac12n^3+\tfrac14n^2\\ \sum_{k=1}^n k^4&=\tfrac15n^5+\tfrac12n^4+\tfrac13n^3-\tfrac1{30}n\\ \sum_{k=1}^n k^5&=\tfrac16n^6+\tfrac12n^5+\tfrac5{12}n^4-\tfrac1{12}n^2\end{aligned}$$这里有规律。$m$ 次幂之和总是 $m+1$ 次多项式。第一个系数是 $\frac1{m+1}$,与积分 $\int_0^n x^m\,dx=\frac{n^{m+1}}{m+1}$ 一样。第二个系数总是 $\frac12$。后面的系数看起来像 二项式 $(n+1)^{m+1}$ 的系数,只是分别乘上了某些固定的数。 神秘的数 雅各布意识到,只需要一列数,今天记作 $B_0,B_1,B_2,\dots$,称为 伯努利数,就能一次写出所有公式: $$\boxed{\sum_{k=1}^n k^m=\frac1{m+1}\sum_{j=0}^{m}\binom{m+1}{j}B_j\,n^{m+1-j}}$$怎样求出 $B_j$?有个简单的诀窍:公式必须对 $n=1$ 成立,此时和只是 $1^m=1$。令 $n=1$,$n$ 的所有幂都变成 1,剩下 $$\sum_{j=0}^{m}\binom{m+1}{j}B_j=m+1.$$从 $B_0=1$ 开始,每个 $m$ 值给出下一个数: $m=1$:$1+2B_1=2$,所以 $B_1=\frac12$。 $m=2$:$1+3\cdot\frac12+3B_2=3$,所以 $B_2=\frac16$。 $m=3$:$1+4\cdot\frac12+6\cdot\frac16+4B_3=4$,所以 $B_3=0$。 $m=4$:$1+5\cdot\frac12+10\cdot\frac16+0+5B_4=5$,所以 $B_4=-\frac1{30}$。 继续下去,$B_6=\frac1{42}$,$B_8=-\frac1{30}$,$B_{10}=\frac5{66}$,而下标为大于 1 的奇数的都等于零。这些数没有明显的规律:$B_{12}=-\frac{691}{2730}$,此后增长得非常快。

Hero Image
约翰·伯努利的遗产

约翰·伯努利没有写出一部伟大的书,不像哥哥写了《猜度术》,也不像牛顿写了《原理》。他最有名的书是以别人的名义出版的。他留下的是一种工作方式:把每个物理或几何问题变成一个方程,再用莱布尼茨的微积分去解。他还留下了学生。 莱布尼茨的斗士 在牛顿与莱布尼茨谁发明了微积分的争论中,约翰是莱布尼茨一方最好斗的战士。1713 年初,牛顿担任会长的皇家学会发表了一份报告,把优先权判给牛顿。莱布尼茨用一份匿名传单《飞页》(Charta volans)回应,其中引用了"一位杰出数学家"的判断:那就是约翰。此后几年,约翰不断用难题挑战英国数学家,他认为这些题用牛顿的方法是解不出来的。莱布尼茨于 1716 年去世,约翰又独自吵了好多年。这场争论让英国数学与欧洲大陆的数学隔绝了将近一个世纪。 “函数"这个词 数学意义上的 函数 一词,诞生于 1690 年代莱布尼茨与约翰之间的通信。1718 年,约翰发表了第一个定义: 我把一个变量的函数称为由这个变量和常数以任何方式组成的量。 — 约翰·伯努利,《巴黎科学院论文集》(1718) 他用希腊字母 $\varphi$ 表示 $x$ 的函数,有时写作 $\varphi x$,不加括号。是他的学生欧拉在 1734 年开始写成 $f(x)$。本站旧的函数课程中有这些记号的年表: 年份 作者 记号 1694 约翰·伯努利 用一个字母,例如 $n$,表示依赖于 $x$ 的量 1698 约翰·伯努利 用 $X$ 或 $\xi$ 表示 $x$ 的函数 1718 约翰·伯努利 $\varphi x$ 1734 莱昂哈德·欧拉 $f\left(\frac xa+c\right)$ 一个学派 约翰教出的重要数学家,比他那个世纪的任何其他老师都多。其中有: 洛必达侯爵,他把约翰的课写成了第一本微积分教科书。 儿子尼古劳斯二世、丹尼尔和约翰二世。 丹尼尔创立了流体动力学,提出了以伯努利命名的原理;约翰二世继承了父亲的教席。 莱昂哈德·欧拉,那个世纪最伟大的数学家,约翰每逢星期六指导他。 皮埃尔-路易·莫罗·德·莫佩尔蒂,提出了最小作用量原理;以及 亚历克西·克莱罗,研究了地球的形状。 通过欧拉,这条师承一直延续到在柏林接替欧拉的拉格朗日,又从那里延续到十九、二十世纪数学的很大一部分。 留下了什么 微积分。 洛必达法则、对数求导法、指数演算,以及函数的定义。 曲线。 悬链线和最速降线,以及运动与光之间的类比。 变分法。 最速降线挑战和与雅各布关于等周问题的争论,为欧拉和拉格朗日开辟了道路。 力学。 虚功原理,静力学和《分析力学》的基础。 教学。 一代数学家,欧拉居首。 全集 1742 年,75 岁的约翰在洛桑和日内瓦出版了四卷本的《全集》(Opera omnia)。编辑工作由加布里埃尔·克莱姆主持,就是线性方程组克莱姆法则的那位。《水力学》就收在其中,带着约翰选定的 1732 年日期,好让它看起来早于儿子的《流体动力学》。

Hero Image
雅各布·伯努利的遗产

雅各布·伯努利只活了五十岁,生前发表的东西不多,几乎都是《学者学报》上的短文。即便如此,很少有数学家像他一样,留下这么多我们至今天天在用的词语、符号和思想:积分、伯努利试验、二项分布、伯努利数、大数定律、随机。 “积分"这个词 莱布尼茨把导数的逆运算称为 calculus summatorius,即求和的演算,并用 $\int$ 来写它,这是 summa(和)的首字母 S 拉长后的样子。1690 年 5 月,雅各布在解决等时曲线问题时写道,两个表达式有"相等的积分”。这是 积分(integral)一词第一次出现在印刷的数学文本里。约翰采用了这个术语;1696 年,莱布尼茨同意把他的"求和演算"改称伯努利兄弟的 积分学。符号沿用莱布尼茨的,名称则来自雅各布。 年份 作者 记号或名称 出处 1659 彼得罗·门戈利 omnia $x$ Geometriae speciosae elementa 1675 莱布尼茨 $\int x$ 1675 年 10 月 29 日的手稿 1690 雅各布·伯努利 “integral” 《学者学报》 1696 莱布尼茨与约翰·伯努利 calculus integralis 通信 1822 傅里叶 $\int_a^b f(x)\,dx$ 《热的解析理论》 悬挂的链子 在 1690 年的同一篇文章里,雅各布问:两端悬挂的链子是什么形状?伽利略曾以为是抛物线。1691 年,约翰、莱布尼茨和惠更斯发表了正确答案,即 悬链线,今天用双曲余弦写作 $y=a\cosh\frac xa$。雅各布在这场比赛中输给了弟弟,但问题是他提出的。悬链线 的故事在约翰的学习路线里。 棣莫弗与正态曲线 黄金定理指出频率会接近概率,但雅各布对所需观察次数的估计过于夸大。1733 年,流亡伦敦的法国人亚伯拉罕·棣莫弗为 $n$ 很大时的二项式各项寻找更好的近似,发现了钟形曲线 $$y=\frac1{\sqrt{2\pi}}\,e^{-x^2/2}.$$这是 正态曲线 的首次出现,后来拉普拉斯和高斯把它放到了统计学的中心。有了它,雅各布的罐子只需大约 6 500 次抽取,而不是他算出的 25 550 次。