泛函模型,隐藏在数学概念下的统一框架

定义

泛函是一种特殊的函数,输入一个函数,返还一个数值。泛函的作用确实很大,可以用来定义各种对象的特征量。

数学是定量的描述,所以这个量的定义就非常基本,量的运算可以视为代数的内容。而量的定义要更加奇妙,从具体的事物中提取出数学对象,从数学对象中提取出量。

一个例子:面积

比方说图形的面积,就是数学对象的量,对象是图形,在二维情形下,可以是各种规则几何形,长方形,正方形,圆形,三角形,这些几何形可以视为包含可变参数的函数,比如长方形就可以视为包含长和宽两个参数的函数,圆形就是包含半径一个参数的函数。

它们的面积是一个数,所以求他们面积的方法,就可以看作一个泛函,输入一个几何形的函数,得到一个数,就是面积。

通常,面积本身就被当做一个函数,关于几何形参数的函数,定义几何形的函数反而被省略了,泛函也被省略了,所以对几何形面积的计算就变得很琐碎,对应一种形状就有一个公式,对于各种形状的几何形,需要记忆的公式非常多。

不过,学过微积分的人都应该知道如何计算任意形状图形的面积,只要对他们所占区域进行积分就可以了,区域本质上就可以视为几何形的定义函数,而积分正好是一个泛函,这就是一个很好的泛函模型。统一了各种几何形的面积计算,或者说面积定义。

推广

从上面的例子,我们可以看出这个模型是非常有效的,对于任意的由参数定义的数学对象,我们都可以使用泛函模型来定义出特征量。

比如方阵的行列式,就是对方阵各元素乘积组合的加权求和,这就是方阵这个数学对象的特征量,输入一个方阵,获得一个数。

比如流形上的几何形的面积,就是对几何形定义区域的度规张量加权积分的结果。与平面相比较,也就多了一个度规张量反映了流形的几何性质,扭转,拉伸,就比如一张弄皱的纸,它的面积还是不变的,但是形状却变得非常复杂,度规张量就体现了这种形状的复杂性。

还有很多很多的例子,只要涉及到了对离散量的加权求和,对连续量的加权积分,就可以使用泛函模型来解释。

更进一步

泛函模型还是有所限制的,是对特定函数指定一个数,我们都知道向量是数的推广,函数是向量的推广,所以我们当然可以对一个函数指定一个向量,甚至一个函数。

同样让我们从泛函模型来理解这些新的运算,泛函模型是对一个函数指定一个数,向量是很多数放在一起,所以对一个函数指定一个向量就可以视为很多个泛函组合在一起,构成了一个泛函向量(这个名称是我临时想的,不是通用的)。

比如,对于一个多元函数,求它在一点处的微分,获得的就是一个微分矩阵,矩阵就是高维的向量,每一个分量都是一个维度,所以,对多元函数求一点处微分的运算就是一个泛函向量,输入一个函数,输出一个向量。

还可以再次推广

函数可以视为无穷维的向量,所以,我们可以进一步推广,对一个函数指定一个函数,可以视为无穷多个泛函组合在一起,构成一个泛函函数(这个一般称为算子)。

比如,对函数的卷积运算,就是将一个函数转化为了另一个函数,类似的还有各种积分变换运算,如傅里叶变换,拉普拉斯变换,新的函数在每一点处都可以视为对原函数的一个泛函作用。

总结

泛函模型是一种非常好的概念理解模型,可以将形形色色的运算纳入统一的框架下,数学对象定义为一个函数,而经各式各样的泛函的作用,变成了数,随着泛函数目的增加,还可以变成向量,变成函数。分析中的几乎所有运算的含义都可以因此而变得清晰起来,不再是捉摸不透的黑箱子。

这个想法来源于范畴论对数学结构的清晰描述,对卷积本质的思考,还有一本值得推荐的书《烧掉数学书,重新定义数学》,作者注意到了数学概念下的泛函模型,并且尝试通过泛函模型,重建微积分。

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