谈求面积的Pick 公式


 
 

谈求面积的Pick 公式

蔡聪明

  • 问题的起源
  • 一维的特例:植树问题
  • 推广到二维平面
  • Pick 定理的证明
  • Pick 定理的推广
  • 其他的求面积公式
 
 

Pick 公式、Heron 公式与测量师公式,是数学里求面积的三个重要公式。本文我们着重在讨论其中的Pick公式,从问题出发到猜测、发现、检验与证明等的发展过程,内容浅白,高中生亦可研读。


问题的起源

好奇与实用是数学发展的动力,两者相辅相成,不可偏废。

古埃及人铺地板时,用同一种大小的正多边形,结果只能是正三角形、正方形与正六边形所铺成的三种样式(见图一、二及三)。


谈求面积的Pick 公式_第1张图片 图一:用正三角形铺地板



谈求面积的Pick 公式_第2张图片 图二:用正方形铺地板



图三:用正六边形铺地板


这媲美于正多面体恰好有五种,都是很令人惊奇的结果。为了追究背后的原因,他们发现了「三角形三内角和为一平角(即)定理」,由此证明出铺地板恰有三种样式,从而对经验事实求得解释(explanation)。

进一步,在正方形样式的地板上[即平面正方形格子网或几何板(geoboard)],古埃及人又从中玩索出毕氏定理(见图四),以及其他许多几何定理。在验证毕氏定理时,涉及了需计算以格子点为顶点的正方形之面积。

另一方面,基于实际应用,如农夫在田地上插秧或种植果树(假设种在正方形的格子​​点上)。显然,田地越广,所种的棵数就越多,反之亦然。因此,土地的面积与棵数具有密切的关系,但这个关系是什么呢?


谈求面积的Pick 公式_第3张图片 图四:毕氏定理


不论是起于好奇或实用,都引出了下面一个有趣的数学问题:

问题:平面上以格子点为顶点的多边形,其面积公式是什么呢?如何探寻它?(见图五)


谈求面积的Pick 公式_第4张图片 图五:以格子点为顶点的任一多边形


本文我们就来探讨这个问题。它从发现到证明的过程,都富有思考方法的启发性,值得追寻。



谈求面积 ​​的Pick公式 (第2页)

蔡聪明 

 

 
一维的特例:植树问题

要追寻一个公式或规律,通常是由特例着手。一个问题的特例,正如其推广或类推,往往有各种式样。换言之,一个问题并非是孤立的,而是座落在由许多问题所连结起来的四通八达的网路上。例如,在上述问题中,将多边形改为三角形或长方形,就是一个特例的思考方向。也可以将二维平面的问题,改为一维的直线问题,这又是另一个特例的思考方向。找到一个适当的特例,由此切入,逐步寻幽探径,发现其一般规律后,从而解决整类的问题,这是最令人欣喜的事情。

我们选择一维的特例来思考,此时不过是简单的植树问题。例如:在图六的线段上每隔单位距离种一棵树(即在格子点上种树),两端皆种,问线段有多长?


图六:一维的植树问题


我们观察到格子点可分成内点(interior points)与边界点(boundary points)两类。假设内点与边界点的个数分别为ib(事实上b =2)。显然线段之长L为: 

L = $\displaystyle \mbox{{\fontfamily{cwM2}\fontseries{m}\selectfont \char 200}\hski​​... ....0pt plus0.2pt mi​​nus0.1pt{\fontfamily{cwM1}\fontseries{m} \selectfont \char 98}}$ 1
  = i +1 2
  = b + i -1 3

我们也可以这样想:如果在相邻两格子之中点加以分割,得到许多小段,那么每一个内点所在的小段皆具有单位长度,而每一个边界所在的小段只有$\frac{1}{2}$单位长度,见图七。换言之,一个内点贡献一个单位长度,而一个边界点只贡献$\frac{1}{2}$个单位长度。因此,线段的长度为: 

\begin{displaymath}L=\frac{b}{2}+i\eqno{(4)}\end{displaymath}


图七:线段长之计算


谈求面积 ​​的Pick公式 (第3页)

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推广到二维平面

对于平面上以格子点为顶点之多边形,其面积公式是什么呢?在上述(1)~(4)的公式中,只有(3)与(4)两式比较有可能。因此,我们初步猜测多边形的面积A为: 

\begin{displaymath}A=b+i-1\eqno{(5)}\end{displaymath}

或者 


其中bi分别表示在多边形中,边界点与内点之格子点个数。

接着是用一些例子对猜测作试验。因为多边形有无穷多种,所以即使试验再多的例子都成立,这都不能代表已证明出我们的猜测,但是只要有一个例子违背(称之为反例),就否定掉猜测。举例而言,「凡是天鹅都是白色的」,我们观察过再多的白色天鹅都无法得到证明,但是只要出现一只黑天鹅就否定掉这句话了。这种证明和否证的不对称性值得注意。


谈求面积的Pick 公式_第5张图片 图八



谈求面积的Pick 公式_第6张图片 图九



图十


现在,我们试验图八、九与十等三个例子,列表如下:

(I) b (II) i (III) b + i -1 (IV)$\frac{b}{2}+i$ (V) $\mbox{\hski​​p 1.2pt plus0.4pt mi​​nus0.2pt{\fontfamily{cwM1}\fontseries{m}\selectf... ...0.0pt plus0.2pt mi​​nus0.1pt{\fontfamily{cwM2}\fontseries{ m}\selectfont \char 9}}$
10 2 11 7 6
17 5 21 13$\frac{1}{2}$ 12$\frac{1}{2}$
9 7 16 11$\frac{1}{2}$ 10$\frac{1}{2}$

比较(III)与(V)行,(IV)与(V)行,我们发现公式(5)与(6)都不对。该如何修正呢?

我们进一步观察到(IV)与(V)两行有规律,即相差1,所以我们将(6)式修正为 

\begin{displaymath} A=\frac{b}{2}+i-1\eqno{(7)} \end{displaymath}

这个面积公式就「适配」(fit) 上述图八至图十的三个例子。

我们也可以从另一个角度来观察(7)式。仿照一维植树问题的情形,考虑图十一之长方形。我们发现,一个内点贡献面积1,而边界点分成两种情形:

(i)在侧边上的点,每一点贡献面积 $\frac{1}{2}$
(ii)四个顶点,每一点贡献面积 $\frac{1}{4}$

因此,如果每一个边界点都看成是贡献面积$\frac{1}{2}$,则整个合起来就多算了一个单位面积,必须扣掉。换言之,(7)式是一个合理的猜测。


图十一


再对(7)式作试验,例如考虑图十二、十三与十四,容易求得它们的正确面积分别为$4\frac{1}{2}$、13与$12\frac{1}{2}$。另一方面,按公式(7)来计算,分别得到$4\frac{1}{2}$、13与13。因此,对于图十二与十三而言,(7)式成立;但是对于图十四,(7)式就不成立了。我们发现图十四比较特别,有两个边交叉了,这并不是通常所谓的多边形。如果将这种情形排除掉,只允许边没有交又的情形,我们称之为单纯多边形(simple polygon),那么我们猜测(7)式对于单纯多边形都会成立。


图十二



谈求面积的Pick 公式_第7张图片 图十三



图十四


岂其然乎?我们用了更多不同形状的单纯多边形作试验,结果发现(7)式都成立(读者应该自己尝试)。至此,我们更有理由相信,(7)式很可能就是我们所要追寻的公式。下一步,也许该尝试去证明它了。

(7)式有各种证明方法,本文我们只介绍两种证法。

谈求面积 ​​的Pick公式 (第4页)

蔡聪明 

 

 
Pick 定理的证明

一般而言,数学是先有观察与猜测(这个阶段允许犯错),然后才有试验、修正与证明。数学绝不是突然(out of the blue) 从天上掉下一个公式或定理,然后就要我们去证明。通常数学教科书所犯的毛病就是按「定义、定理、证明,等抽象方式来铺陈,这样无法看到数学的发展过程。

为了证明(7)式,首先让我们分析单纯多边形:

(i)最简单的单纯多边形就是原子三角形(atomic or primitive triangles),亦即除了三个顶点之外,三边及内部皆不含格子点之三角形,见图十五,其面积皆为 $\frac{1}{2}$,并且可用(7)式来计算:  $\frac{3}{2}+0-1=\frac{1}{2}$。因此,对于原子三角形,上述(7)式成立。


谈求面积的Pick 公式_第8张图片 图十五:原子三角形


(ii) 其次,我们观察到,对于任意的单纯多边形都可以先分割成三角形(即三角形化),再进一步分割成原子三角形之组合(这叫做原子化),见图十六。


谈求面积的Pick 公式_第9张图片 图十六:任意多边形之三角化与原子化



谈求面积的Pick 公式_第10张图片 图十七:单纯多边形的分割


(iii)最后考虑任何单纯多边形Γ将它分割成两个单纯多边形 $\Gamma_1$$\Gamma_2$,见图十七。设Γ有 b个边界点、 i个内点,并且 $\Gamma_1$$\Gamma_2$分别有 1个与 2个边界点、有 i1个与 2个内点。再设 $\Gamma_1$$\Gamma_2$3个共同的边界点,则 

\begin{eqnarray*} b&=&b_1+b_2-2b_3+2\\ i&=&i_1+i_2+b_3-2 \end{eqnarray*}


所以 

\begin{displaymath} \frac{b}{2}+i-1=(\frac{b_1}{2}+i_1-1)+(\frac{b_2}{2}+i_2-1) \end{ displaymath}

因此,公式(7)在分割下,具有加性(additivity)。

上述三个步骤综合起来,我们就证明了(7)式,一旦猜测有了证明,就成为定理。

定理一:Pick 定理,1899年
设Γ 为平面上以格子点为顶点之单纯多边形,则其面积为 

\begin{displaymath} A=\frac{b}{2}+i-1\eqno{(8)} \end{displaymath}

其中 b为边界上的格子点数, i为内部的格子点数。(8)式叫做Pick公式。

在上述证明中,单纯多边形经过原子化后,成为一个连通的平面图枝(a connected plane graph)。著名的尤拉(Euler) 公式告诉我们,对于任何连通的平面图枝(不限于格子点图枝)恒有: 

\begin{displaymath}V-E+F=2\eqno{(9)}\end{displaymath}

其中V表示图枝的顶点(vertices)个数(即V = b + i),E表示棱线(edges)的个数,F表示平面被图枝分割所成的块数(其中最外的一块是无界的)。例如,在图十六中,V =20 , E =49 , F =31

因为每一个原子三角形的面积为$\frac{1}{2}$,并且总共有F -1个,所以原来单纯多边形的面积为: 

\begin{displaymath} A=\frac{1}{2}(F-1)\eqno{(10)} \end{displaymath}

由尤拉公式与V = b + i得到: 


再由Pick 公式,可知: 

\begin{displaymath} \frac{1}{2}-\frac{b}{2}-\frac{i}{2}+\frac{E}{2}=\frac{b}{2}+ i-1 \end{displaymath}

于是我们得到棱线的个数为: 

\begin{displaymath} E=2b+3i-3\eqno{(12)} \end{displaymath}

事实上,这个公式对于一般连通的三角形化的平面图枝(不限于格子点图枝)都成立。

定理二:(棱线定理,Edge Theorem)
对于任意连通的三角形化的平面图枝,其棱线的个数恒为 

\begin{displaymath}E=2b+3i-3\eqno{(13)}\end{displaymath}

其中 bi分别表示图枝边界上的顶点数与内部的顶点数。

证明: 我们分成三个步骤:

(i)最简单的情形是 b =3i =0,图枝只含一个三角形,此时 E =3,故公式(13)成立。
(ii)若在三角形的内部增加一个顶点,则 E增加3。此时(13)式也成立。
(iii)假设一个连通的三角形化的平面图枝满足(13)式(即 E =2 b +3 i-3),今在其外部增加一个新的边界顶点,使得原来图枝的边界顶点有 m个变成内部顶点( m可能等于0),则 E增加 m +2。于是由 E =2 b +3 i-3得: 

E + m +2=2( b +1- m )+3( i + m )-3

换言之,对于新的图枝而言,(13)式仍然成立。按数学归纳法,我们就证明了(13)式。

由棱线定理与尤拉公式,我们也可以推导出Pick 定理,这就是下面要介绍的Pick 定理之第二种证法:

根据V = b + i , E =3 i +2 b -3 , V - E + F =2,以及面积 ,立即可算得:


反过来,由Pick 定理与棱线定理也可以推导出尤拉公式(见参考资料7)。

由Pick 定理知,以格子点为顶点之多边形,其面积必为有理数,但是正三角形的面积为无理数,所以我们有了

推论: 以格子点为顶点之正三角形不存在。

事实上,我们可以证得一般结果,如下:

定理三: 正方形是唯一以格子点为顶点之正多边形。

谈求面积 ​​的Pick公式 (第5页)

蔡聪明 

 

 
Pick 定理的推广

一个好的数学结果,除了定理本身漂亮之外,更要紧的是它要具有推广的潜力,能在许多相关结果中占有枢纽的地位。Pick 定理就具有这样的推广潜力。

Pick 定理有许多方向的推广。例如,它可以推广到更一般的多边形,边可以交叉,中间可以挖掉多边形;也可以推广到不同形式的格子点,如正六边形格子点;更可推广到三维空间的多面体之情形。

本文我们不讨论这些推广,仅列出参考资料,供有兴趣的读者进一步去追寻。

 

 

.原载于科学月刊第二十五卷第十期
.作者当时任教于台大数学系

http://episte.math.ntu.edu.tw/articles/sm/sm_25_10_1/index.html


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