Edward Frenkel关于几何化朗兰兹纲领的采访

本文通过Edward Frenkel教授的讲解介绍了朗兰兹纲领的起源和发展,包括其如何将数论与调和分析相联系,以及如何在几何和其他数学领域中找到相似的应用。此外还探讨了基本引理的重要性及其在朗兰兹纲领中的作用。

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本文来自:菲尔兹奖座谈会 博客

 

Edward Frenkel教授的主要研究方向是数学与量子物理中的对称。他现在在做的许多问题都与朗兰兹纲领有关。他现在是加州大学伯克利分校的数学教授。

在今年的菲尔兹奖座谈会上,Frenkel会主讲朗兰兹纲领的概况。他是向公众普及数学、改善数学映象这一行动的推崇者。

以下他对Richard Cerezo关于朗兰兹计划的一些问题的回答。

 

问:你会把朗兰兹纲领看作联系数论与数学分析的数学语言的发展吗?

答:是的,实际上它更多地描述的是数论的内容。

问:你能够详细解释一下吗?

答:罗伯特·朗兰兹在1960年代创造朗兰兹纲领的动机,主要就是解决数论中的一些难题。

问:什么样的难题?

假如说我们需要解方程$y^2=x^3+6x+3$,我们需要找解$x,y$,这个解不是实或复的,而是有限域$\mathbb{Z}/p\mathbb{Z}$中的元素,这里$p$是一个素数。也就是说,你在寻找在整数集合$\{0,1,\cdots,p-1\}$中的元素$x,y$,当你将它们带入时,左边与右边只差$p$的一个整数倍——我们称这个方程在"模$p$"意义下成立。比如,令$p=5$,取$x=1,y=2$,左边等于$4$,而右边等于$9$,两边的差为$5$.所以$x=1,y=2$是在"模$5$"意义下的解。

数论中还有很多类似的问题。我们想知道的是,比如说,对于任意的素数$p$,在模$p$意义下有多少不同的解。这实际上是一个很难的问题。

朗兰兹的深刻的洞察力发现,解的个数其实可以用另外一个数学领域——调和分析来进行认识。

问:什么是调和分析?

它是对于某些种类的函数的研究。比如说,我们都知道的三角函数(变量为$x$),$\sin{x},\cos{x}$.我们同样考虑$\sin{(nx)},\cos(nx)$,其中$n$为整数。这个思想可以追溯到19世纪傅立叶的时候。傅立叶发现,任意有周期的函数实际上可以写成这些基本函数的叠加。这是一个了不起的发现!相信我们有一个用函数表达的信号。将它写成三角函数的叠加实际上是将信号分解成了“基本的谐波”。这就是调和分析所做的事情:找到一些基本谐波,如同$\sin(nx),\cos(nx)$,但比这个要来的更广泛。然后找到能把一般函数分解成这些谐波的方法。

这是一个美妙的理论,注意到从这个设定来看,调和分析似乎和数论离得很远。

但是奇迹发生了:朗兰兹猜想到这两个领域:数论以及调和分析是紧密联系在一起的!更准确的说,他猜测数论中的问题,如寻找模$p$的方程解的个数可以用调和分析来解决。比如说,存在一个调和函数,它“知道”任意$p$,某个方程在模$p$意义下解的个数(或者是对于知道有限个$p$的个数,但这只是一个技术上的问题)

这实在是太难以置信了,就像黑魔法一样!这也是为什么人们对朗兰兹纲领如此兴奋:首先,它给了我们一个解决难以对付的问题的想法。然后其次,是由于它给出了关于不同数学领域深刻而基础的联系。所以我们想知道到底发生了什么?为什么会有这样的联系?我们并没有完全理解。

所以这些是朗兰兹纲领的起源。但是人们又发现,同样的事情可以用到不同的数学分支上,比如几何,甚至是量子物理。我前面曾开玩笑道,朗兰兹纲领是数学中的大统一理论。我说这话的意思是,朗兰兹纲领指出了一些普遍的现象,以及在不同领域见这些现象的关系。我相信这能够帮助理解“数学究竟是什么”。

问:你能够更深入地说说为什么朗兰兹纲领是数学的大一统理论?

朗兰兹纲领是一个很广阔的问题,有许多专家工作于此。但正如我刚才所说,朗兰兹纲领的思想已经渗透到许多数学领域中。所以有人钻研数论,或调和分析,或几何,或数学物理研究不同的对象,但是发现了相似的现象。对于我来说,就是研究同样的模式怎么在不同的领域中表现的,从而找到这些领域是怎么联系起来的。

这就像我们有一些来自不同语言的句子,我们知道这些句子说的是一件事。我们把它放在一块,一一对应这些句子的每个单词,最后我们能编出一本翻译不同数学领域的词典。

用其他的话说,我们不把朗兰兹纲领看成数学的“领域”,而是看成“超领域”,因为它横贯整个数学世界。

问:是否有方法更通俗易懂地解释几何朗兰兹纲领?

我尝试着给出一个让人都明白的朗兰兹纲领的解释。这个解释是基于纲领的原始想法的。

当人们提到几何朗兰兹纲领,他们认为是几何中一系列类似的想法。在几何中,除了前面我提到的模$p$代数方程以外,我们还有一些刚开始看上去很不一样的对象:所谓的“黎曼面”。最简单的是球,而然后我们有面包圈曲面(曲面有一个洞),然后又有丹麦酥皮饼(两个洞),等等。为什么这些几何物体与模$p$的方程有关还需要另外复杂的解释,我不会在这里提到。我们只说数学家已经知道并已长时间研究的事情,所以我们相信这个类比是对的。

所以自然的问题就是:另外一边对应的对象是什么?也就是$n$个洞的黎曼曲面对应于调和函数中什么?这个并不显然,只在很后面,1980年代得知,是几个伟大数学家的工作:Deligne(德利涅),Drinfeld(德林费尔德),Laumon(洛蒙),Beilinson等等。

粗略地说,调和函数里的对象被称为“D-模”。D-模简要来说,是表达偏微分方程系统的数学对象。所以现在朗兰兹联系数论与调和分析的想法变为了连接黎曼面和D-模。这个联系如同原来的朗兰兹猜想一样迷人。

问:在其他类似于菲尔兹奖座谈会的会议上,人们讨论的中心内容是基本引理吗?你和你的合作者是否去试着证过这个结果?

让我先谈谈基本引理。在给出他纲领的时候,朗兰兹给出了如果他的纲领成立,那么必须成立的数学式子。他把这个结果称为“基本引理”。为什么他认为这是引理,而非定理?我猜想他认为这是一个挺简单的事情,人们可以直接一下子证明出来。但是,不巧的是,实际情况并不是他想象的这样。许多数学家试图证明该“引理”,无不以失败告终,直到越南数学家吴宝珠给出了一个漂亮的解答。他的证明利用了全新的几何想法(一些是先前由Goresky, Kottwitz, MacPherson以及Laumon引入的,一些是和吴宝珠本人的工作有关)

当然,人们知道基本引理是朗兰兹计划的核心内容。人们工作很久,并且召开了许多讨论这个引理的会议。但是你必须得了解一些事情。基本引理是在原本的朗兰兹纲领里的,更准确地说,它是调和分析里的理论。所以研究几何朗兰兹纲领的人,比如我,对此并没有多少关注。但是吴宝珠证明的引人注目的一面是它完全是几何的——于此同时,它使用了不少几何朗兰兹纲领的连接对象。所以吴宝珠的工作(除了证明了一个重要的未解决问题外)是将不同领域的数学家联系到了一起

我们菲尔兹奖座谈会同样证明了这点:我们有不同领域的专家来讨论各种领域:数论,调和分析,几何以及物理。这是吴宝珠所作的工作。这在我眼中很重要。

问:现在已经有许多著名的数学家致力于朗兰兹纲领,它已经吸引了足够的注意。你能给我们继续在这个纲领上工作的理由吗?

我们获取更多知识,那么我们更了解自己的无知。正如我所说的,朗兰兹纲领的美妙之处在于它给出了数学不同分支的神秘联系。在我眼里,最大的问题是,这些联系为什么会出现,在它们背后的机制是什么。我们仍然不知道,但是我们在为此工作。比如说我最近与朗兰兹以及吴宝珠的工作,我们想给出所谓“Arthur-Selberg迹公式”的证明思路,用类似吴宝珠的方法以及几何朗兰兹纲领的思想。吴宝珠的工作使我们的想法更加成熟。我们现在更加了解拼图的几块是如何拼接起来的,但是我们需要新的思想。我希望来到我们座谈会的年轻人,能够对于这个领域感兴趣,他们将给出对于朗兰兹纲领的一次新的革命。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/misaka01034/p/EFGeometricLanglandsProgram.html

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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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