问题

数学类课程定理的复杂证明有必要掌握吗?

回答
数学定理的证明,尤其是那些看起来异常复杂、洋洋洒洒几十页甚至几百页的证明,总是让人望而生畏。那么,对于我们这些学习数学的或者对数学感兴趣的人来说,深入理解并试图掌握这些复杂证明的每一个细节,究竟有多大的必要性呢?这绝对是一个值得深入探讨的问题。

首先,我们得承认,对于绝大多数数学学习者而言,目标可能并非成为一名顶尖的数学家,也不是要站在学术研究的最前沿,证明着前人未曾证明过的定理。很多时候,我们的学习是为了理解某个学科的知识体系,是为了运用数学工具解决实际问题,或者仅仅是为了满足对数学之美的好奇心。从这个角度来看,完全“掌握”一个极其复杂的证明,其边际效益可能会迅速递减。

那么,什么时候“掌握”一个复杂证明变得不那么重要了呢?

为了应试和基础理解: 在大多数本科课程中,老师要求掌握的往往是定理的结论以及理解其核心思想和基本思路。这意味着,你知道这个定理是什么,它能做什么,以及证明的“大体框架”和关键技巧。例如,证明微积分中的中值定理,理解它能说明函数在某个区间内存在一个导数等于平均变化率的点,这就足够了。你不需要记住每一个 εδ 的论证细节,除非你的目标是深入研究实分析。

信息过载的风险: 现代数学知识浩如烟海,一个领域里的一个复杂定理的证明,可能就涉及到了其他好几个领域的高深知识。如果每个人都试图将所有定理的复杂证明都烂熟于心,那将是耗费巨大精力的事情,而且很容易淹没在细节之中,反而失去了对数学整体脉络的把握。

工具的抽象化: 很多时候,数学家们花费大量精力去证明一个定理,是为了发展出新的数学工具、新的思想方法,或者建立起一套新的数学理论。一旦证明完成并被广泛接受,这个证明本身,尤其是其中的某些技巧和思想,可能会被提炼、抽象,然后以更简洁、更普适的形式出现在后续的教材或理论中,成为我们解决问题的“工具”或“方法”。这时候,我们只需要掌握如何运用这个工具,而无需追溯它最初诞生的艰辛历程。比如,代数几何中的某些复杂证明,其背后发展出的范畴论思想,后来被独立出来,成为一种强大的抽象工具。

然而,如果我们仅仅因为“复杂”就放弃对证明的深入探究,那又会错失什么呢?“掌握”复杂证明,并非一定要做到对每一个符号、每一个逻辑步骤都了如指掌,而是理解其核心思想、关键突破点和证明策略。从这个意义上说,深入理解复杂证明的必要性体现在以下几个方面:

培养深刻的数学直觉和洞察力: 一个精妙的证明往往蕴含着作者独特的数学视角和巧妙的构思。通过理解证明的思路,我们可以学到作者是如何思考问题、如何分解复杂问题、如何运用已知知识去创造性地解决未知问题。这种能力远比死记硬背一个结论要宝贵得多。例如,黎曼猜想虽然尚未被完全证明,但围绕它的各种尝试性证明和相关研究,已经极大地推动了数论和代数几何的发展,教会了数学家们许多处理无穷集合和解析函数的新方法。

理解定理的局限性和适用范围: 定理的证明往往会揭示出定理成立所依赖的条件。有时,一个看起来很自然的结论,在证明过程中才会发现其成立的苛刻条件。深入理解证明,可以帮助我们更清晰地认识到定理的适用范围,避免盲目套用,从而在实际应用中更加严谨和准确。例如,某些微积分定理,其证明依赖于函数在某个区间上的连续性和可导性,了解这一点就能明白为什么对于不满足这些条件的函数需要谨慎对待。

发现数学之间的联系和统一性: 很多复杂的证明,特别是那些获得菲尔兹奖等重大奖项的证明,往往是将不同数学分支的工具和思想融会贯通的典范。通过理解这些证明,我们可以看到不同数学领域之间惊人的联系和内在的统一性,这有助于建立起更宏观、更系统的数学知识体系。比如,数学家怀尔斯证明费马大定理的历程,就极大地促进了数论和代数几何的交融,证明中使用的许多方法和理论,如椭圆曲线和模形式的联系,本身就成为了重要的研究课题。

培养逻辑思维和批判性思维: 数学证明是逻辑的艺术。深入研究一个复杂证明,就是与作者进行一场高水平的逻辑对话。在这个过程中,我们需要仔细审查每一步的推理是否严谨,假设是否成立,是否存在逻辑漏洞。这不仅能锻炼我们的逻辑分析能力,还能培养我们对任何信息都进行审慎思考的批判性思维习惯。这对于我们理解科学、认识世界都至关重要。

为未来的研究打下基础: 如果你将来有志于在数学领域进行更深入的研究,那么对复杂证明的理解是必不可少的。新的研究成果往往建立在对前人工作成果的深入理解之上,甚至是对这些成果的批判性继承和发展。即使你不直接参与到证明的细节中,理解证明的思路、技巧和遇到的困难,也能为你未来的研究指明方向,避免重复造轮子。

所以,关键在于一个“度”的问题。

对于大部分学习者: 重点在于理解定理的核心思想、关键步骤和证明思路,并能运用证明中提炼出的重要工具或方法。与其纠结于每一个 ε 的细节,不如去把握证明的“灵魂”,以及它如何连接起看似无关的概念。

对于有志于深入研究者: 掌握复杂证明的每一个细节,甚至是尝试自己去重现证明的过程,是必然的要求。这是一种深入的训练,是成为合格研究者的必经之路。

总而言之,数学定理的复杂证明,并非都是“食之无味,弃之可惜”的鸡肋。它们是数学思想的结晶,是逻辑能力的体现,更是数学创新的源泉。虽然我们不必强求人人精通每一个复杂证明的每一个细节,但理解其核心思想、关键突破和证明策略,对于培养数学直觉、提升逻辑思维、建立数学全局观以及为未来的进一步学习和研究打下坚实基础,都是非常有价值的。

就好比学习一门高超的武功,你不需要一开始就练成所有的招式,但你必须理解这门武功的核心心法和关键发力点,知道它为什么能产生如此强大的威力。有了这个基础,你才能去领悟更深的奥妙,或者将这种心法运用到其他地方。反之,如果只是浅尝辄止,看到复杂的招式就望而却步,那么很可能只学到了一些皮毛,无法真正领会其精髓。

所以,面对那些复杂而精妙的数学证明,我们应该保持一种开放和尊重的态度:既不盲目畏惧,也不轻易放弃。找到属于自己的那个“度”,去汲取其中的智慧和力量,这才是面对复杂证明的正确姿态。

网友意见

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谢邀。我们在这里为您提供一些建议,希望对您的学习有帮助。

  • 在解答“有必要掌握证明”之前,我们先要澄清一点:学数学并不是去对着课本检查逻辑。一个定理,一套理论,对你而言重要的应该是它的直观意义、例子、应用,其次才是证明。这里有个陷阱——很多人学数学靠得就是熟练证明,并且在考试中表现地不错,以致于有一种错觉认为学数学就是在不断地“check details”。这其中的原因是大部分人所接触的数学都可以通过“检查逻辑”的方式而理解,然而一旦遇到超过你之前认知范围的数学时,你发现再也无法通过“检查逻辑”的方式学懂了。比如我们举一个极端的例子:你仅仅通过“check details”的方式学习了很多分析的课程,例如微积分/数学分析、实分析、复分析、古典调和分析,而从未接触过其它代数的课程,那么一旦你遇到例如下面这种代数几何里基本命题:

性质. 假设 是两个概形之间的Galois态射, 是 etale site 上的一个presheaf,并且 。那么 是一个sheaf当且仅当 诱导出同构 。

如果你按照“检查逻辑”的方式,即便你知道上面命题里每一个对你来说新名词的含义,即便读了证明,但过几天后,你可能想不起来任何东西,除了一堆逻辑推导。这是没有任何意义的学习。但是你为什么觉得微积分中值定理里面的证明“简单”呢?实际上,是因为它们太直观了!你很容易就相信它们是对的!而且你仅仅需要 语言,就可以把你认为对的东西正确地写下来!

  • 那现在的问题就是,怎么才能做到理解定理的直观意义,让自己觉得它是natural的呢?这是一个很多知友和数学话题下的大V都提到过的问题。简言之,数学是"highly-motivated"的,也就是说,每一个定义都有动机和目的,无论这个目的是为了解决“实际问题”还是数学内部的问题。我们在此不多言,只想借用Atiyah的话:
我总是试图挖掘事物背后的原理,所以如果我有一个公式,我就会去理解它为什么是这样。理解是一个非常困难的概念。人们认为数学的开始是你写下一个定理并附带证明。这不是开始,这是结束。对我来说,数学的创造性在你动手在纸上写字之前。你描绘不同的事物,在脑海中反复思考。你尝试的创作,就像音乐家试图创作音乐,或诗人写诗一样。这个过程没有可以遵循的规律,你必须找到自己的方法。但到了最后,就像作曲家必须写下乐谱一样,你必须把它写下来。但最重要的一步是理解。证明公式本身可能不能让你理解。
  • 最后的建议:先去理解你目前所学的定积分这部分的核心想法,比如,你所学的定积分是如何利用 语言严格地描述直观想法”通过无限细分图形成长方形来逼近原图形的面积“的?当你觉得理解了,这些性质可以让你觉得是对的,再去过证明就是相对容易的事情。至于要不要每个性质都细致地过一遍,这个其实因人而异——除了考试,你可能在以后的学习不会用到这些技术,即便遇到了,你也可以很快地捡起来。

其实,当你做到上面所说的以后,你可能会感到惊讶,因为这里的直观想法”通过无限细分图形成长方形来逼近原图形的面积“是一个非常naive的事情,因为这个idea甚至一个小学生都可以理解!所以剩下所有的精华部分就是 语言的引入了!然而数学的美妙远远不止于此,倘若你有幸去接触Grothendieck的理论,你再去回想Atiya所说的“数学的创造性在你动手在纸上写字之前。你描绘不同的事物,在脑海中反复思考”,那么你一定会惊讶于数学在思想层面上竟然可以像哲学一样深刻。不幸的是,当大众还由于传统、落后的应试教育对数学抱有误解时,数学本身已经发展到了大众甚至很多数学工作者也不能理解的深刻程度,这就对科普、以及向非数学专业学生普及较为合理的学习方式造成了极大的难度。当然,根据题主所描述的目的,你所需要的数学还不会让你学起来太吃力,只要你多思考motivation、直观感觉、技术细节,还是问题不大的。

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