一小块面积,被放大了几倍
换元积分里那个多出来的因子,就是每一小块面积被放大的倍数。
从直角坐标换到极坐标,积分里会多出一个 r;从 (u, v) 换到别的什么坐标,多出来的又是别的东西。这个「多出来的」是什么?雅可比 1841 年那两篇拉丁文论文给出了一般的答案。在一点附近,任何光滑映射看上去都像一个线性映射——把各个偏导数排成一个矩阵,就是雅可比矩阵;而莱布尼茨那件展品里说过,一个线性映射把面积放大的倍数正是它的行列式。合起来就是:dx dy = |det J| du dv。演示把这句话拆开来看:左边一张切成小块的正方形网格,右边是它被搬过去以后的样子。两个数并排现算——一个是在小块中心把 |det J| 解析求值,一个是把搬过去的四边形按鞋带公式量出来。极坐标那一档能看见极限的过程:4×4 时两者差 3.7%,32×32 时只差 0.06%,每加密一倍缩到四分之一。再把全部小块的面积加起来,得到的正是 ∫∫|det J| du dv——换元积分公式本身。最后一档叫「保面积的搅动」:图形被搅得认不出来,行列式却恒等于 1,一块面积也没多出来。今天这个 det J 无处不在:多元换元积分、概率论里换变量时密度要乘的因子、机器人学里那个把关节速度换成末端速度的矩阵(它归零的地方就是机械臂的奇异姿态)、以及深度学习里规范化流用来追踪概率密度的那一项。
挑一个映射,看每一小块的面积怎么变;行列式与实测的面积比并排现算
换元积分里那个「多出来的因子」,就是这张图。把左边的正方形切成一样大的小块,按映射一块块搬到右边:形状变了,面积也变了,而且各处变的倍数不一样。雅可比 1841 年那篇论文说的是:在一点附近,任何光滑映射看上去都像一个线性映射,把各个偏导数排成的矩阵就是雅可比矩阵,而行列式的绝对值正是那一点上面积被放大的倍数。右上角那两个数是分别算出来的——一个是在小块中心把 |det J| 解析求值,一个是把搬过去的四边形按鞋带公式量出来再除以原面积。选「极坐标」,再把切分从 4×4 拖到 32×32,相对差会从 3.7% 一路缩到 0.06%,每加密一倍缩到四分之一。再往下一层:把全部小块的面积加起来,得到的正是 ∫∫|det J| du dv——右下角那一对数就是这件事。最后选「保面积的搅动」看另一头:图形被搅得认不出来,可 det 恒等于 1,一块面积也没有多出来。
