数学的三个发展时期现代数学时期 .doc
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1、数学的三个发展时期现代数学时期 现代数学时期是指由19世纪20年代至今,这一时期数学主要研究的是最一般的数量关系和空间形式,数和量仅仅是它的极特殊的情形,通常的一维、二维、三维空间的几何形象也仅仅是特殊情形。抽象代数、拓扑学、泛函分析是整个现代数学科学的主体部分。它们是大学数学专业的课程,非数学专业也要具备其中某些知识。变量数学时期新兴起的许多学科,蓬勃地向前发展,内容和方法不断地充实、扩大和深入。18、19世纪之交,数学已经达到丰沛茂密的境地,似乎数学的宝藏已经挖掘殆尽,再没有多大的发展余地了。然而,这只是暴风雨前夕的宁静。19世纪20年代,数学革命的狂飙终于来临了,数学开始了一连串本质的变
2、化,从此数学又迈入了一个新的时期现代数学时期。19世纪前半叶,数学上出现两项革命性的发现非欧几何与不可交换代数。大约在1826年,人们发现了与通常的欧几里得几何不同的、但也是正确的几何非欧几何。这是由罗巴契夫斯基和里耶首先提出的。非欧几何的出现,改变了人们认为欧氏几何唯一地存在是天经地义的观点。它的革命思想不仅为新几何学开辟了道路,而且是20世纪相对论产生的前奏和准备。后来证明,非欧几何所导致的思想解放对现代数学和现代科学有着极为重要的意义,因为人类终于开始突破感官的局限而深入到自然的更深刻的本质。从这个意义上说,为确立和发展非欧几何贡献了一生的罗巴契夫斯基不愧为现代科学的先驱者。1854年,
3、黎曼推广了空间的概念,开创了几何学一片更广阔的领域黎曼几何学。非欧几何学的发现还促进了公理方法的深入探讨,研究可以作为基础的概念和原则,分析公理的完全性、相容性和独立性等问题。1899年,希尔伯特对此作了重大贡献。在1843年,哈密顿发现了一种乘法交换律不成立的代数四元数代数。不可交换代数的出现,改变了人们认为存在与一般的算术代数不同的代数是不可思议的观点。它的革命思想打开了近代代数的大门。另一方面,由于一元方程根式求解条件的探究,引进了群的概念。19世纪2030年代,阿贝尔和伽罗华开创了近世代数学的研究。近代代数是相对古典代数来说的,古典代数的内容是以讨论方程的解法为中心的。群论之后,多种代
4、数系统(环、域、格、布尔代数、线性空间等)被建立。这时,代数学的研究对象扩大为向量、矩阵,等等,并渐渐转向代数系统结构本身的研究。上述两大事件和它们引起的发展,被称为几何学的解放和代数学的解放。19世纪还发生了第三个有深远意义的数学事件:分析的算术化。1874年威尔斯特拉斯提出了一个引人注目的例子,要求人们对分析基础作更深刻的理解。他提出了被称为“分析的算术化”的著名设想,实数系本身最先应该严格化,然后分析的所有概念应该由此数系导出。他和后继者们使这个设想基本上得以实现,使今天的全部分析可以从表明实数系特征的一个公设集中逻辑地推导出来。现代数学家们的研究,远远超出了把实数系作为分析基础的设想。
5、欧几里得几何通过其分析的解释,也可以放在实数系中;如果欧氏几何是相容的,则几何的多数分支是相容的。实数系(或某部分)可以用来解群代数的众多分支;可使大量的代数相容性依赖于实数系的相容性。事实上,可以说:如果实数系是相容的,则现存的全部数学也是相容的。19世纪后期,由于狄德金、康托和皮亚诺的工作,这些数学基础已经建立在更简单、更基础的自然数系之上。即他们证明了实数系(由此导出多种数学)能从确立自然数系的公设集中导出。20世纪初期,证明了自然数可用集合论概念来定义,因而各种数学能以集合论为基础来讲述。拓扑学开始是几何学的一个分支,但是直到20世纪的第二个1/4世纪,它才得到了推广。拓扑学可以粗略地
6、定义为对于连续性的数学研究。科学家们认识到:任何事物的集合,不管是点的集合、数的集合、代数实体的集合、函数的集合或非数学对象的集合,都能在某种意义上构成拓扑空间。拓扑学的概念和理论,已经成功地应用于电磁学和物理学的研究。20世纪有许多数学著作曾致力于仔细考查数学的逻辑基础和结构,这反过来导致公理学的产生,即对于公设集合及其性质的研究。许多数学概念经受了重大的变革和推广,并且像集合论、近世代数学和拓扑学这样深奥的基础学科也得到广泛发展。一般(或抽象)集合论导致的一些意义深远而困扰人们的悖论,迫切需要得到处理。逻辑本身作为在数学上以承认的前提去得出结论的工具,被认真地检查,从而产生了数理逻辑。逻辑
7、与哲学的多种关系,导致数学哲学的各种不同学派的出现。20世纪4050年代,世界科学史上发生了三件惊天动地的大事,即原子能的利用、电子计算机的发明和空间技术的兴起。此外还出现了许多新的情况,促使数学发生急剧的变化。这些情况是:现代科学技术研究的对象,日益超出人类的感官范围以外,向高温、高压、高速、高强度、远距离、自动化发展。以长度单位为例、小到1尘(毫微微米,即10-15米),大到100万秒差距(325.8万光年)。这些测量和研究都不能依赖于感官的直接经验,越来越多地要依靠理论计算的指导。其次是科学实验的规模空前扩大,一个大型的实验,要耗费大量的人力和物力。为了减少浪费和避免盲目性,迫切需要精确
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