Джон Дербишир - Простая одержимость. Бернхард Риман и величайшая нерешенная проблема в математике.

• Название: Простая одержимость. Бернхард Риман и величайшая нерешенная проблема в математике.
• Автор: Джон Дербишир
• Издательство: Астрель: CORPUS
• Жанр: Математика
• Год: 2010
• ISBN: 978-5-271-25422-2

Сколько имеется простых чисел, не превышающих 20? Их восемь: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17 и 19. А сколько простых чисел, не превышающих миллиона? Миллиарда? Существует ли общая формула, которая могла бы избавить нас от прямого пересчета? Догадка, выдвинутая по этому поводу немецким математиком Бернхардом Риманом в 1859 году, для многих поколений ученых стала навязчивой идеей: изящная, интуитивно понятная и при этом совершенно недоказуемая, она остается одной из величайших нерешенных задач в современной математике. Неслучайно Математический Институт Клея включил гипотезу Римана в число семи «проблем тысячелетия», за решение каждой из которых установлена награда в один миллион долларов. Популярная и остроумная книга американского математика и публициста Джона Дербишира рассказывает о многочисленных попытках доказать (или опровергнуть) гипотезу Римана, предпринимавшихся за последние сто пятьдесят лет, а также о судьбах людей, одержимых этой задачей.

---

Ведут ли эти исследования куда-нибудь? Это не ясно — по крайней мере, мне не ясно. По поводу существа дела обратимся снова ко второму абзацу в этом разделе, где говорилось, что с полями определенного вида связаны аналоги дзета-функции. Для классической дзета-функции — той, о которой говорится в исходной Гипотезе Римана и которой главным образом и посвящена данная книга, — полем такого вида будет Q, поле обычных рациональных чисел. По мере развития исследований в последние десятилетия выяснилось, что элементарное поле рациональных чисел Q в некотором смысле глубже и более своенравно, нежели «искусственно выведенные» поля, к которым применимы результаты Артина, Вейля и Делиня. Но с другой стороны, методы, развитые для обращения с этими «искусственными» полями, оказались достаточно мощными — Эндрю Уайлс использовал их для доказательства Последней теоремы Ферма!

IV.

Для понимания физической линии в исследовании Гипотезы Римана, генезис которой будет описан в разделе VI и которая открыла исследователям новые обширные территории, следует обратиться к другой алгебраической теме — теории операторов. Поэтому данный раздел, как и следующий, посвящен рассказу об операторах, рассматриваемых с точки зрения связанной с ними теории матриц.

В современной математике и физике матрицы вездесущи, и способность управляться с ними относится к числу основных математических навыков. Из-за ограничений в объеме мне придется спрямить историю, приведя лишь самое необходимое. В частности, я вообще обойду стороной вопрос о вырожденных матрицах, как если бы таких в природе не было. Это, должно быть, самое возмутительное упрощение во всей книге, и я приношу свои извинения математически подкованным читателям.

Матрица — это квадратная таблица из чисел, например . Целые числа выбраны здесь исключительно для простоты. Числа, входящие в матрицу, могут быть рациональными, вещественными или даже комплексными. Данная конкретная матрица — это матрица 2×2. Матрицы могут быть любого размера, скажем, 3×3, 4×4, 120×120 и т.д. Они могут иметь даже бесконечный размер, хотя для бесконечных матриц правила и подвергаются некоторой модификации. Важная часть во всякой матрице — это ее главная диагональ, т.е. диагональ, ведущая из левого верхнего угла в правый нижний. В нашем примере на главной диагонали стоят элементы 5 и 6.

Если даны две матрицы одного и того же размера, то их можно складывать, вычитать, умножать и делить. Правила, по которым выполняются эти действия, не сразу очевидны. Например, если A и B — две матрицы одного и того же размера, то, вообще говоря, не верно, что А×В = В×А. Правила обращения с матрицами несложно найти в любом обычном учебнике по алгебре, и нам нет нужды вдаваться в них. Достаточно сказать, что такие правила существуют и что имеется арифметика матриц, в целом напоминающая арифметику обычных чисел, только похитрее.

Нам же важно знать про матрицы следующее. Из всякой матрицы (N×N) можно извлечь многочлен N-й степени — полиномиальную функцию, составленную из различных степеней буквы x, вплоть до N-й степени. Боюсь, я не могу объяснить, как же найти этот многочлен для данной матрицы. Придется поверить мне, что он действительно существует и что имеется способ его построить. Этот многочлен называется характеристическим многочленом матрицы.

Характеристический многочлен для приведенной выше матрицы 2×2 равен x2 − 11x + 28.[162] При каких значениях x этот многочлен равен нулю? Это все равно что спросить, каковы решения квадратного уравнения x2 − 11x + 28. По хорошо известной формуле (или, как оптимистически говаривал мой школьный учитель, «путем усмотрения») находим, что решения — это 4 и 7. Ну и правда, если подставить 4 вместо x, то значением многочлена будет 16 − 44 + 28, что в самом деле равно нулю. То же самое и с подстановкой числа 7: 49 − 77 + 28 тоже равно нулю.

Эти факты служат иллюстрацией ситуации, которая верна в общем случае. Всякая (N×N)-матрица имеет характеристический многочлен степени N, и этот многочлен имеет N нулей.[163] Нули характеристического многочлена матрицы невероятно важны. Они называются собственными значениями матрицы. Заметим еще одно. Если сложить числа на главной диагонали нашей (2×2)-матрицы, то получится 11 (поскольку 5 + 6 = 11). Такова же и сумма собственных значений (7 + 4 = 11); и это число противоположно первому из чисел, которые встречаются в характеристическом многочлене (−11 и 11 противоположны). Это очень важное число, называемое следом матрицы.

Характеристический многочлен, собственные значения, след — для чего все это? Видите ли, важность матриц не в них самих, а в том, что они представляют. Матричная арифметика, коль скоро вы ею овладели, — это просто набор технических навыков, как и в обычной арифметике. Но подобно тому, как обычные числа можно использовать для выражения гораздо более глубоких, более фундаментальных вещей, так же используются и матрицы. Прогулка от моего дома до Хантингтон-Вилидж занимает у меня 12 минут; расстояние составляет приблизительно 0,8 мили. Если начиная с завтрашнего утра Соединенные Штаты перейдут на метрическую систему, мне придется говорить «приблизительно 1,3 километра», а не «приблизительно 0,8 мили». Расстояние, однако, от этого не изменится; только числа, используемые для его выражения, пришлось бы изменить. Я по-прежнему проходил бы это расстояние за 12 минут (если только не состоится еще и переход к метрическим единицам времени).

Вот еще один пример: календарь, висящий у меня на стене, представляет собой численное выражение движений Солнца и Луны. Главным образом Солнца, поскольку у нас в Америке принят солнечный календарь, месяцы в котором рассинхронизированы с движением Луны. Однако этот календарь нам дали в соседнем китайском ресторане. Если присмотреться, то можно заметить, что там указаны месяцы и дни традиционного китайского лунного календаря, причем каждый месяц начинается в новолуние. Все числа отличаются от «солнечных» чисел, но они выражают те же небесные явления, то же течение времени, те же фактические моменты времени.

Точно так же обстоит дело и с матрицами. Великое значение матриц в том, что их можно использовать для представления и численного выражения некоторых более глубоких и более фундаментальных вещей. Что же это за вещи? Это операторы. Понятие оператора — одно из самых важных как в математике, так и в физике XX столетия. Я не собираюсь вдаваться в подробности насчет того, что же такое операторы, по крайней мере, до главы 20 точно не собираюсь. Важный момент, который надо осознать, — что это именно они притаились за всей этой суетой с матрицами и что именно их свойства мы и можем численно изучать, используя матрицы.

Теперь понятно, почему характеристический многочлен, собственные значения и след — понятия фундаментальные. Они суть свойства скрывающегося за матрицей оператора, а не матрицы самой по себе. На самом деле данный оператор можно представить многими матрицами, но это обязаны быть матрицы с одними и теми же собственными значениями. Приведенная выше (2×2)-матрица представляет некоторый оператор. Один и тот же оператор представляется и матрицей и матрицей .

У всех этих матриц — и, конечно, еще у бесконечного числа матриц — один и тот же характеристический многочлен x2 − 11x + 28, одни и те же собственные значения 4 и 7 и один и тот же след 11. Это происходит просто потому, что такими свойствами обладает оператор.

Все это применимо к матрицам любого размера. Возьмем (4×4)-матрицу:

Ее характеристический многочлен равен x4 − 11x3 + 40x2 − 97x + 83. (Можно заметить, что след этой матрицы, как и след приведенной выше, равен 11. Это чистое совпадение, и эти матрицы больше никак не связаны.) Этот многочлен имеет полный набор из четырех нулей. С точностью до пяти знаков после запятой они равны 1,38087, 7,03608, 1,29152 − 2,62195i и 1,29152 + 2,62195i. Это, конечно, собственные значения матрицы. Два из них, как мы видим, являются комплексными числами (причем комплексно сопряженными друг другу, что всегда верно для многочлена с вещественными коэффициентами). Это вполне нормально, даже когда, как в данном случае, все числа в исходной матрице вещественные. Сумма четырех собственных значений равна 11 — мнимые компоненты сокращаются при сложении.

V.

После нескольких десятилетий исследований матриц математики расклассифицировали их на несколько различных типов. Они развили, так сказать, таксономию матриц, в которой полное семейство (N×N)-матриц — называемое математиками общей линейной группой порядка N и обозначаемое как GLN — было разбито на виды и рода.