复变函数 · 定义域着色
复函数 \(f:\mathbb C\to\mathbb C\) 需要四维才能画出图像。定义域着色在点 \(z\) 处涂一种颜色:色相表示辐角 \(\arg f(z)\),明暗条纹表示 \(\log|f(z)|\) 的等高线。所有颜色汇聚成“风车”的地方就是零点或极点 —— 绕一圈色相转过几次,就是它的阶数(辐角原理)。
分形 · Mandelbrot 与 Julia
迭代 \(z_{n+1}=z_n^2+c\)。固定 \(z_0=0\)、让 \(c\) 变化,有界的 \(c\) 组成 Mandelbrot 集;固定 \(c\)、让 \(z_0\) 变化,得到 Julia 集。在左图上移动:右侧 Julia 集随 \(c\) 实时变形,细线是 \(0\) 的迭代轨道。轻点锁定 / 解锁 \(c\),滚轮放大,拖动平移。
傅里叶级数 · 本轮
把闭曲线看作复值周期函数 \(f(t)=\sum_{n} c_n e^{2\pi i n t}\),\(c_n=\int_0^1 f(t)e^{-2\pi i n t}dt\)。每一项都是一个匀速旋转的圆 —— 托勒密的“本轮”以傅里叶分析的形式复活。在画布上按住拖动画任意图形,看圆如何复现它。
常微分方程 · 相图
二维自治系统 \(\dot x=f(x,y),\ \dot y=g(x,y)\) 的每条解都是相平面上的一条流线。数千个粒子按四阶龙格–库塔法流动,亮度表示速率。观察汇、源、鞍点、中心,以及 Van der Pol 方程中吸引一切的极限环。轻点画布投放粒子;参数 \(a\) 可在表达式中使用。
多元微积分 · 曲面与梯度
曲面 \(z=f(x,y)\) 在每一点有切平面 \(z=f+f_x(x-x_0)+f_y(y-y_0)\),梯度 \(\nabla f\) 指向上升最快的方向。拖动旋转、滚轮缩放;悬停显示切平面、梯度与高斯曲率;双击曲面放下小球,看它沿 \(-\nabla f\) 滚向局部极小 —— 机器学习中“梯度下降”的几何图像。
泰勒级数 · 多项式逼近
\(f(x)=\sum_{k\ge0}\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k\)。系数由截断幂级数自动微分精确算出。拖动横轴上的蓝色圆点改变展开点 \(a\)。试试 \(\frac{1}{1+x^2}\):它在实轴上处处光滑,级数却只在 \(|x|<1\) 收敛 —— 因为复平面上 \(\pm i\) 处有极点。实数的谜题,答案在复数里。
线性代数 · 线性变换
矩阵的两列就是基向量 \(\hat\imath,\hat\jmath\) 的去向。拖动绿色和红色箭头的端点:网格随之变形,蓝色区域的有向面积就是行列式;虚线是特征向量方向;单位圆被映成椭圆,其半轴长就是奇异值。
拓扑 · 参数曲面
曲面由参数方程 \(\mathbf r(u,v)\) 给出。曲面的正面涂蓝、反面涂白:在环面上两种颜色永不相遇;而在莫比乌斯带和克莱因瓶上,沿着走一圈就会从蓝色走到白色 —— 它们不可定向。最后一个预设展示悬链面到螺旋面的等距变形:曲面弯曲而不拉伸,每一刻都是极小曲面(平均曲率 \(H=0\))。
黎曼 ζ 函数 · 临界线
\(\zeta(s)=\sum_{n\ge1}n^{-s}\) 经解析延拓定义在整个复平面(\(s\ne1\))。黎曼猜想断言:所有非平凡零点都落在临界线 \(\operatorname{Re}s=\tfrac12\) 上。上图画出 \(t\mapsto\zeta(\sigma+it)\) 在复平面上的轨迹:当 \(\sigma=\tfrac12\) 时,曲线一次又一次精确地穿过原点;把 \(\sigma\) 拖离 \(\tfrac12\),它就再也碰不到原点。下图是 \(|\zeta(\sigma+it)|\)。这里用 Borwein 交错级数加速算法计算 \(\eta(s)\),再由 \(\zeta=\eta/(1-2^{1-s})\) 得到 \(\zeta\)。
偏微分方程 · 波动方程
二维波动方程 \(u_{tt}=c^2\Delta u-\gamma u_t\) 的有限差分数值解。轻点或拖动水面激起波纹。在双缝预设中,平面波穿过两条狭缝后相互叠加,形成明暗相间的干涉条纹;在透镜预设中,凸透镜区域的波速较慢,波前因此弯折并会聚 —— 折射的本质。
混沌 · 双摆
由拉格朗日方程导出的双摆运动方程对初值极其敏感。这里同时释放许多个双摆,它们的初始角度只相差 \(\Delta\theta\)。起初它们像一根摆一样同步摆动;几秒后,微小的差异被指数放大,整束摆像烟花一样散开 —— 蝴蝶效应。最大李雅普诺夫指数 \(\lambda>0\) 是混沌的标志:\(|\delta(t)|\approx|\delta_0|e^{\lambda t}\)。
概率 · 高尔顿板与中心极限定理
每颗小球经过 \(n\) 排钉子,每次以概率 \(p\) 向右、\(1-p\) 向左。落入第 \(k\) 格的概率是二项分布 \(\binom nk p^k(1-p)^{n-k}\)。中心极限定理:当 \(n\) 增大时它趋于正态分布 \(\mathcal N\big(np,\,np(1-p)\big)\) —— 蓝色曲线。无数独立的小随机性,叠加出一条确定的钟形曲线。