一步一步建立直观
先预测,再点“演示本步”核对右图。每一步都重设到指定情形,随后可以自由修改参数。
01把每次增加一点理解为乘法更新
实数复利每一步乘以 。若把增长率换成 ,一步变成乘以 ,它近似一次小旋转,却还带着略大于一的模长。右图显示连续极限的圆周轨迹,而不是直接播放有限次复利步骤。
02为什么细分后多余增长会消失
单步模长为 ,偏离一的主要量是二阶;完成固定总时间需要的一阶数量级步数,不足以留下非零的二阶累计模长误差。另一方面,每步的一阶转角会积成有限总角度。这是旋转留下、额外膨胀消失的原因。
03真实径向增长与离散误差不同
螺线情形故意加入非零实部,表示方程中真实存在的径向增长。它不会因为时间步细分而消失;有限步虚数复利的模长偏差则会在极限中消失。两幅外观相似的螺线可能来自不同机制,必须根据更新规则区分。
5.6.1 把复利的小步改成切向小步¶
普通复利每步按当前量增加一小部分。若把增量乘上 ,新增部分不再沿原方向,而是垂直于原方向。一步变成乘 ,不断重复,就得到一条绕原点前进的折线轨迹。
每步到底是不是旋转?它的模长为 ,所以还夹带一点向外扩张。图像若只强调绕圈,容易隐藏这个有限步误差。精确的圆周运动来自步长趋零后的极限,而不是任意有限步都在圆上。
5.6.2 为什么误差在连续极限消失¶
固定总时间 ,分成 步,模长倍率是 。单步误差是二阶的,总步数只是一阶增加;取对数后约为 ,趋向零,所以总模长趋向一。
角度每步增加 ,总角度为 ,趋向 。模长和角度两个条件合起来,解释了极限为何是 。这里用到的局部近似必须在小步长下理解。
这个例子也说明欧拉数值法可能产生什么误差:真实系统守恒半径,有限切向步却慢慢漂离。把步数加倍,观察偏差变化,会比单看一条漂亮轨迹更有教学价值。Lean 只核验单步模长恒等式,收敛论证仍需另外完成。
与本图相连的定义与证明:5.4 · 乘以 i 保持长度并旋转直角。本节的具体条件与形式化范围见下文。
数学表述 5.6.1¶
把复利每一步的增长率改成纯虚数,每个小步就增加一个切向位移;步长越来越小时,轨迹趋于圆周运动。
离散近似为 。单步模长平方为 ,整个模长为 ,其极限为 。
例 5.6.1 把概念用于具体计算
单步取 , 的模长是 ;有限步的轨迹略向外扩张,这个误差在连续极限消失。
练习 5.6.1¶
时,乘 后角度和模长怎样变化?
展开解答与检查
增加 ,模长乘 。
Lean 对照 5.6.1 命题、证明与适用边界
验证单步复数的模长平方公式。复利序列收敛到复指数的极限定理未在此命题中形式化。
Lockdown.imaginary_step_norm
theorem imaginary_step_norm (h : ℝ) :
Complex.normSq (1+(h:ℂ)*Complex.I)=1+h^2 := by
simp [Complex.normSq_apply, pow_two]