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,即物种在特定环境中的平衡密度。虽然模型中的K值是最大值,但是最为生物学含义,他应该并可以随环境(资源量)改变而改变。
奇怪的是,费曼接着预测,在未来的某个时刻,世界的本质将不会用数学语言来表达。相反,将有一种其他的方法来表达自然是如何运作的,这或许需要更少的计算:
也就是说,如果关于公理的陈述是真实的,即被谨慎地制定并足够完整,进行推理的人不需要对这些词汇的含义有任何了解。就能够用同一种语言推导出新的结论。
作为研究这些事情的人,物理学家不能将这个东西转换为我们所拥有的任何其他语言。如果你想讨论自然,了解自然,欣赏自然,就必须找出她所说的语言。她只以一种形式提供她的信息。
而物理学家总是对特殊情况感兴趣。他们对一般情况不感兴趣。他在谈论某些东西。他不是在抽象地讨论任何东西。他知道自己在谈论什么,他想讨论新的引力定律,他不想要任意力的情况,他想要的是引力定律!
因此,由于数学家为广泛的问题准备了这些东西,这是非常有用的,而且后来总是证明,可怜的物理学家不得不回来说“对不起,你还是告诉我四维情况的事吧”
接下来,费曼讨论了这两个学科中的发现过程,强调物理学家拥有的优势在于他们的学科在某种基本意义上是应用性的,而不是纯粹抽象的:
遗憾的是,它必须是数学,而对某些人来说,数学是困难的。当一个国王试图向欧几里得学习几何时,他抱怨说这很困难,欧几里得说:“通往几何的道路没有皇家大道”。
现在,所有这些怎么可能在那么小的空间里发生?为什么要用无穷多的逻辑来弄清楚一个微小的时空片段将会做什么?所以,我经常假设定律最终会像跳棋板一样简单,所有的复杂性都来自于大小。
而可怜的数学家则把它转化为方程,这些符号对他来说没有任何意义,他唯一的指导就是精确的数学严谨性和论证的小心翼翼。然而,大致知道*可能如何出现的物理学家,会部分地猜测并相当迅速地前进。
当我们说“某某是这样的”和“某某是那样的”来陈述公理时,接下来会发生什么呢?这意味着,即使我们不知道这些“某某”词汇的含义,逻辑推理也可以进行。
当你知道你在谈论什么,这些是力,这些是质量,这是惯性等等时,你可以利用大量关于世界的常识和直觉感觉。你见过各种事物,你或多或少知道现象将如何表现。
费曼在这里停下了他进一步的解释,但是我们完全可以找到一个相关的例子是爱德华·威滕关于正能量定理的工作,他因此被授予了菲尔兹奖。在论文《关于爱德华·威滕的工作》中,数学家迈克尔·阿蒂亚后来描述了其对数学的重要性:
费曼在这里称,因为物理学涉及自然现象,人类在这个领域有更好的直觉倾向。这在某种程度上与某些数学定理的发现过程的描述相反,这其中就包括约翰·福布斯·纳什关于非线性偏微分方程的发现:
有话要说...