本帖最后由 大科技_杨 于 2010-9-2 18:57 编辑
声明:我没有正式学过逻辑学,本文来源于我的思考及平日与别人的交流讨论,其中如有对逻辑学概念中运用不当的情况,欢迎指正。 另,排版我实在就只能排成这样了,觉得不方便的可以下载word版。 数学是这样一门学科,在这门学科中,人们永远不知道所谈论的是什么,也永远不知道得出的结论是否正确。
---- 罗素 这是真的。 这当然要从数学的重要方法——公理化说起。初中学几何的时候,老师告诉我们,公理是一些无法证明的定理,因为它们很“显然”,大家都认为它正确,毫无争议,不证自明。其实这种说法并不恰当。
数学和理论物理都采用公理化方法,两者的主要不同,除了数学在建立定理时推理要求绝对严格之外,还在于:物理中的公理是对实验现象的总结,尽管高度抽象概括,但它正确与否依赖于与实验观测相符与否;数学的公理本质上一些假设,它们即使于直观不一致,仍具有意义。 举个例子吧,牛顿的经典力学可算是物理学中运用公理化方法的典范。如果把牛顿三定律看作不证自明的公理,动能、动量、角动量等守恒定律都可以用从这些公理推导出来。然而,如果牛顿三定律被证明与实验不符,那么这整个系统就是错误的,没有意义的。(这里需要指出的一点是,牛顿第二定律:力=质量*加速度 其实可以不看公理而看作是力的定义) 欧式几何是数学中最早运用公理化方法的典范,虽然它的第五公设看起来与事实非常相符,然而还是屡遭数学家的质疑。既然第五公设无法由前四条推出,那么将第五公设否定,肯定能建立另一套几何学——非欧几何。非欧几何就这样在与“事实”相悖的情况下建立起来了。虽然后来物理学的研究指出,我们所处的空间确实不像欧式几何描述地那样平直,而应该用非欧几何来描述。这下子,欧式几何成了不符合“事实”的理论了。但这只是为非欧几何找到了应用的空间,并不能增加非欧几何的“正确性”,也丝毫无损于传统的欧式几何。 世上的真理可以分为两种:一种是经验真理,它的正确性依赖于经验事实,比如“纽约在美国”;另一种是逻辑真理,它只关乎逻辑,比如“若凡人皆死则张三必死”。数学上的真理只是后者。 数学关注的只是形式上的正确性,如果“若凡人皆死则张三必死”这句话中“人”换成任何一种事物,把“死”换成这类事物的任何一种行为,把“张三”换成这类事物中的一个个体。这句话仍然成立。事实上,如果想要不涉及任何经验,那我们永远不知道“人”具体指什么东西。你可以用别的概念来定义“人”,比如用“智慧的动物”,但这个定义又涉及到“智慧”和“动物”两个词。这样下去,总有一些概念是没有定义的,它们可以是任何的东西,它们是什么并不重要。 对于这些原始概念之间的关系,也有类似的情况。比如想研究人与人之间的“友谊”,我们可以对这个词进行定义:“朋友间的交情”,这句话里又包含各种没有定义的词。总有一些词是没有定义的,它们的真正含义也不重要。 比如在射影几何中,我们在平面上加一条无穷远直线,由无穷远点组成。两条普通的平行直线交于无穷远直线上唯一的一个无穷远点。然后我们把无穷远点和无穷远直线“平民化”,把它们和普通的点、直线不作区分,统称为点、直线。这样一来,任意两不同的直线交于唯一一点,任意两不同的点确定一条直线。我们再把点在直线上和直线过某点(其实是一回事)一并称作点与直线“结合”。 且不要问我所构造的这一套无穷远元素是什么东西,我们先看看得到了什么东西: 两个原始概念:点、线; 一个原始关系:结合; 两条公理:两点确定一线,两线确定一点。 我们已经得到了一个公理系统,其中的“点”和“线”是什么并不重要。它们可以是任何东西。比如,固定三维空间中一点,记为O。过O点的所有直线翻译为我们的“点”,过O点的所有平面翻译为我们的“线”,“结合”一词翻译成“直线在面上”,这样的翻译满足我们系统的要求,也就是说,我们给系统找到了一个“模型”。系统中推导出的所有命题都可以应用在这个模型上。选取一个模型可以使我们的公理体系更加直观,体系本身不依赖模型的选取。 要建立一套理论,我们在决定选取哪些命题作为公理的时候,有比较大的自由度。比如在建立实数理论的时候,我们可以直接给出描述实数性质的若干公理,也可以给出描述自然数的公理(Peano公理),然后再用自然数来定义实数。 这使得数学看起来像是一个纯粹的逻辑游戏。然而历史上微积分的发明,完全不是这样。牛顿和莱布尼茨创立微积分的时候,微积分极不严格,与一个简洁漂亮的公理化的系统相去甚远,人们攻击微积分中的“无穷小量”dx是一个幽灵。就是在这样基础上发展出了很复杂的微分方程等理论,解决了大量的问题。在这之后,在严格的实数理论的基础上,微积分才严格化。严格化固然是微积分进一步发展所必须的,但谁也不能否认在此之前的数学家和物理学家的功绩。 逻辑之于数学,就好像数学之于物理。即使我们有一部强大的逻辑机器,人们随意给它输入几个“原始概念”,几条公理,它就可以吐出无数的定理,也不能说这部机器懂得数学,因为它并不知道哪个命题有用(当然这里的“有用”含义非常广,不仅指解决实际问题)。一个数学理论,不是在公理的基础上盲目地用逻辑来推导,花大量的时间探索出一小块圆圆的区域,而是沿着一条路走,边发现定理,边做新的定义,最终走得很远。
逻辑自然不能违背,但逻辑只是探索的手杖,知道什么是好的数学,知道向哪个方向探索,才是真正的数学思想。 |