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高橋流微積分
陳鍾誠 於 金門大學
2013 年 11 月 8 日
話說
●

數學很難

●

微積分更難
工程數學呢?
●

超級無敵難 …
那些教工程數學的老師
●

到底知不知道他們在講甚麼呢?
舉例而言
●

這個是甚麼意思?
而這又是甚麼意思?
數學
●

一定要這麼難懂嗎?
能不能
●

簡單一點
用…
●

人類聽得懂的話
告訴我
●

微積分
●

●

工程數學

還有
到底有甚麼意義?
因為
●

既然老師們

●

講得出這些數學
它應該
●

就有個意義才對
不是嗎 ?
?
??
???
好吧!
●

我知道有點難!
但是如果
●

暫時把數學中的嚴謹性丟掉

●

然後把那些惱人的證明拋開
只留下
●

直覺概念
這樣
●

還會那麼難嗎?
所以
●

不要問我
為什麼?
只要告訴我
●

直覺意義就行了!
…
既然如此
那我試試看!
首先
●

先說明的是
微積分

●

●

到底描述的對象是什麼呢?
各位可能知道
●

離散數學
–

是描述「不連續事物」的數學
離散數學描述的
●

是像
–

0 與 1

–

整數

–

集合
等等「離散」事物的「數學」
相反的
●

微積分
則是描述
●

「連續事物」
–

的數學
特別是
●

實數空間
所以
●

對於定義在實數空間上
的函數
●

像是 cos(x)
還有
等等函數而言
●

都屬於
–

連續空間中的事物
因此
●

都是連續數學研究的對象
所以
●

微積分
還有
●

工程數學
就是用來
●

描述這些「連續事物」的數學
好的
●

這我懂!
但是
●

微積分是甚麼呢?
關於
●

這個問題
如果只看概念
●

並不難!
所謂的微分
●

●

切線的斜率

就是
像是
●

下圖中的紅色線,就是切線
但是
●

切線是甚麼?
當我們取
●

黑色線 f(x) 在點 x0 上的 P0 點與附近的 P 點

●

連成一條線時,這稱為割線
但是當
●

P 非常接近 P0 時,就從紫色的割線,

●

變成了紅色的切線。
我們可以用 f '(x0) ,代表切線斜率
這個描述切線斜率的函數 f '(x)
●

●

就稱為函數 f(x) 的微分式
而在特定點 x0 上的微分值 f '(x0) ,
就稱為導數
所以
●

函數 f(x) 在 x=3 這點上的切線斜率

●

可以寫成 f '(3)

●

也就是 f 在 3 這點上的導數
就這樣
●

微分的概念
就講完了

●
...
蝦米?
●

你有沒有搞錯!
就這麼簡單?
那積分呢?
●

積分是甚麼?
積分?
●

那更簡單
積分就是算面積
舉例而言
●

下列圖形中, f(x) 從 a 到 b 之間的積分

●

就是藍色面積減掉黃色面積
這就是積分!
在數學中
●

我們用積分符號

代表該面積。
而這個面積
●

可以用很多「小長條形狀」的面積加總來逼近
以下圖形
●

可以說明積分式中每個符號的意義。
對照一下
●

應該會更清楚
這就是積分!
就這樣?
●

是的!

●

就這樣,沒了!
那…
●

學微積分可以作甚麼?
….
好像 ...
●

也不能作甚麼?
因為
●

菜市場賣菜,也只要用加、減、乘法,就夠了!
進銀行工作?
●

那就多學個除法吧!
我沒看過
●

哪個銀行經理,需要算微積分的!
不過
●

寫程式的人,可能會用得到!

●

像是數值分析,就有數值微分與積分。
數值微分程式
數值積分程式
念電子電機的人
●

則要懂很多微積分
因為
●

像是電容、電感等,都是非線性元件

●

要描述電路系統,必須要用到微分方程
像是電容
●

您可以從維基百科的
「電容」主題中,
看到以下的算式。
而電感
●

則是個天生需要「微分」
才能描述的元件
電容充電時
●

其行為模式如右邊
的微分方程所示。
而放電時
●

其行為模式則變成下列曲線。
要解這些微分方程

●

●

需要學會微積分
而且
●

如果你想研究無線通訊

●

那還需要懂「馬克斯威」方程組
馬克斯威方程?
就是下列這些 …
您可以看到
●

裡面有
–

微分

–

積分

–

微分 + 積分
而且當時馬克斯威寫的 ...
●

是這個版本
–

高斯磁定律:

–

馬克士威 - 安培定律:
所以
●

學工程的人
需要學
●

微積分
還有
●

工程數學
裏面的那些
●

奇奇怪怪的符號
其實在講的是
●

某個函數的面積

●

等於另一個函數的斜率

●

的平方

●

然後再除以八 …
像是下面這個
●

它叫波動方程式
是馬克斯威
●

推論出「電磁波」的速度
正好

●

等於「光速」的關鍵!
於是
●

馬克斯威猜測
●

●

光波

其實是一種電磁波 ...
另外
●

像是電腦裏、如果
你將一個影像
●

其中一份存成 .BMP 檔

●

另外一份存成 .JPG 檔
你會發現
●

這兩個檔案

●

大小差很大
差多大
●

有時 20 倍,有時到 1000 倍。

●

要看你的影像複雜度。
比較小的那個
●

是 JPG 檔
而 JPG 檔
●

是用傅立葉轉換中的 Cosine 轉換作的。

●

公式如下
–

傅立葉正轉換:

–

傅立葉逆轉換:
而且
●

上面的那個公式還是「一維」的

●

JPG 檔的壓縮,要用二維傅立葉轉換中的一半

●

也就是二維的 Cosine 轉換
傅立葉轉換
●

可以將一個函數

●

轉換成下列函數中的係數

與
其中
●

n 很大的部份
–
–

●

代表高頻區域 ( 變化很快的部份 )
最高頻的部份就是每個相鄰點都是「黑白相間」

n 很小的部份
–

代表低頻區域 ( 變化很慢的部份 )

–

最低頻的部份就是整張都是同一個顏色。
低頻

高頻
於是 JPEG
●

在編碼的時候
–

–

●

保留了低頻部份的係數
去掉了高頻部份的係數

然後在解碼的時候
–

將      代回

–

然後將      給丟了

–

於是解回 f(x) 的近似值 ( 高頻被去除了)
而這些
●

也正是為何電子資訊領域的人

●

要學微積分與工程數學的原因
事實上
●

剛剛所說的
在銀行上班

●

●

不需要學微積分

●

大至上是對的
但是
●

有個例外
假如你在
●

華爾街的某些銀行
他們的旗下

●

●

有些稱為 Hedge Found 的公司
在這些公司裏
●

也要用很多微積分

●

還有機率統計
以上
●

就是我所知道的
–

微積分
與

–

●

工程數學

的用途了!
或許
●

你會有興趣

●

來學學微積分

●

也說不定!
對了
●

學完之後,記得
還要再

●
學「工程數學」喔!

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