。这些振荡透过3x3矩阵描述。根据特征向量和特征值
: ，物理学家可以得出一个缈微中子到达南达科他州前振荡成电微中子的可能性表达式。
: 也可以得到介子反微中子成为电反微中子的概率表达式。
: 这两个表达式都包含一个未知数：CP破坏相位，它表示微中子和反微中子的振荡模式有
: 多少差异。透过测量和比较实际的振荡速率，科学家可以解决这个未知数。如果CP破坏
: 相位足够大，这将有助于解释为什么宇宙中物质远多于反物质。
: 他们注意到描述微中子在物质中传播方式的本征向量(eigenvectors)等于本征值
: (eigenvalues)的组合。他们在任何书籍或论文中都找不到这种关系。
: 特征向量和特征值在传统认知中是独立的，通常必须从矩阵本身的行和列开始分别计算
: 它们。但是新公式与现有方法不同。陶哲轩说：“这特性的显著之处在于，你实际上
: 根本不需要知道矩阵的任何项就可以得出任何结果。”
: 此特性也适用于Hermitian矩阵，该矩阵将特征向量转换为实际量（与涉及虚数的特征
: 向量相反），因此适用于现实情况。该公式用矩阵的特征值和次要矩阵(透过删除原始
: 矩阵的行和列而形成的较小矩阵)的特征值来表示Hermitian矩阵的每个特征向量。
: 陶哲轩在不到两小时后回复此特性的三个证明。一周半后，物理学家和陶哲轩发表了
: 第一个连结中的论文
先说本鲁现代很久没碰了..
这边不提很难的数学
大概说一下线性代数现实上的作用
和稍微解释一下特征值和特征向量
线性代数很多工学院都会用到
像是电机的通讯和资工系
那他实际到底能干么？
如果你线性代数很强的话
"下载A片的速度可能会因为你厉害的线性代数而变快"
像是手机的网速变快从3G到4G到5G
线性代度就贡献良多
线性代数在干么？
其实就是矩阵计算
换个说法就是求联立方程组的答案
而以前的人发现说某些奇形怪状的矩阵
比如里面说很多0的
或是他有一些部份是对称或是一样的
可以不用平常的算法下去算
有特解
简单说就是节省计算量 省下了时间
？
这不就是前面提到的
传A片的速度因为你很强的线性代数
而变快了？？
好棒阿 所以大家线性代数要认真上阿
那特征值和特征向量是？
举个例子如果有条直线
用数学表示为(1,2,3)
那我们可以把他写成
(1,2,3) = 1*(1,0,0) + 2*(0,1,0) + 3*(0,0,1)
而1、2、3我们就称为特征值
(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)就是特征向量
特征值1对应到特征向量(1,0,0)
以此类推
换句话说
就是我们可以把东西拆成骨架
在用这些骨架去拼出他的原样
那如果今天要把平面或是3D的东西
那特征向量就会变成是矩阵的形式了
简单说这个发现
就是找到一个新的方法、特殊解
去解释这个物理现象
让以后其他人可以不用花那么多时间
去计算他们想要的答案
直接套陶哲轩的论文就能得到答案了
这不是伟大的贡献吗？
原本你可能要花几个小时去计算这个现象
而且还是用电脑算..
现在可能花个5分钟就出来
光是这些矩阵简化
就可以生很多论文了
让你取得研究所的硕士学位
很多教授也就是搞这些数学就可以在学校过活了
如果大家对于线性代数不排斥
想赶快把A片载完的话
就赶快把线性代数学好吧～