各門科學中，物理與數學關係最親，可以說，數學是物理學最鐵的鐵哥們。其它科學，如：生物學、化學、醫學等等，如果沒有數學幫忙，還都能大差不差的過得去，唯獨物理學，如果沒有數學的話，那簡直一天日子都過不下去。當初，要不是牛頓發明了微積分，他的三大力學定律和萬有引力定律，就很難唱得出精彩的戲來。
儘管，數學家不是一心想去物理學家去攀親戚，他們多半時間象是山裡的隱士，讓自己的頭腦在邏輯天空中盡情翱翔，對凡塵的事置之度外。
然而，物理學家的日子可沒有那樣瀟灑，他們必須在第一線打拼。有時實在沒轍，就去求教數學家，猶如當年三顧茅廬的劉玄德。你還別說，數學家家手頭還往往有現成的錦囊妙計。
當年，愛因斯坦一心想根據慣性質量與引力質量相等的原理，搞一個引力理論，然而，一連苦思冥想了好多年，都毫無進展。讓他苦惱的是，在引力作用下，空間會發生扭曲，而歐幾里得幾何學卻對此毫無辦法。後來，幸好他的好友格羅斯曼告訴他，法國數學家黎曼研究出的一套幾何學，應該能幫他解決煩惱。果然，愛因斯坦有了黎曼幾何這一有力武器後，就順順當當的建立了廣義相對論。
另一件有趣的事是發生在量子力學建立的初期。當時，德國青年科學家海森堡為了解決微觀問題，獨創了一種代數。在這門代數中，乘法交換律不再成立，也就是說， A乘B不等於B乘A。初看起來似乎有點匪夷所思。然而，數學家一眼就看出，不過是早已有之的矩陣代數而已。於是，海森堡把自己的力學稱為矩陣力學，與此同時，奧地利科學家薛定諤開發了一套波動力學。後來，薛定諤證明了，矩陣力學和波動力學數學上是同一回事。今天，就都被稱為量子力學了。
而今天，物理學家們高度重視對稱性問題，而研究對稱性的群論，早就在數學家手中盤得滾瓜爛熟了。隨著物理學的進展，概念越來越抽象，一天天向數學靠攏。當年，拉格朗日出版了一本力學專著，從第一頁到最後一頁，沒有一張插圖，從頭到底都是數學公式。書中唱大戲的是一個被稱為“作用量”的量。任何第一次接觸到作用量的人都會滿臉疑惑，這作用量究竟是什麼玩意兒：
能量嗎？——否也；
質量？——否也；
力量？——否也。
那究竟是什麼？——動能減勢能也。
依然疑問重重，動能減勢能又算是什麼玩意兒？答曰，動能減勢能即為作用量。
總之，你休想用任何具體生動的概念去描畫它，作用量者，作用量也。儘管如此，它卻是一條再硬不過的死規定：任何物體在空間移動時，必定循著作用量改變最小的路徑走。這又是為什麼？沒有道理可講，理解得執行，不理解也得執行，在執行中理解，在執行中增加感情。捧起數學書去啃吧，到時候，理解和感情自然會產生。
熱力學同樣又是一門高度抽象的物理學分支。熱力學裡的那些熵、焓、自由能等等玩意兒，要多抽象有多抽象。難怪一位熱力學的教授說，“女孩子學這門課，常常會哭鼻子。”熱力學以三大定律為基礎，用狀態函式全微分、麥克斯韋爾偏微分關係，和可逆過程的路線積分等一連串數學，讓未來的工程師們頭暈目眩，卻建立起一座巨集偉的大廈，嚴謹程度不亞於歐幾里得幾何學。難怪，當初波爾茲曼企圖把分子統計理論引進熱力學時，遭到當時熱力學權威的頑固抵制。在他們眼裡，波爾茲曼是在往美麗巨集偉的熱力學宮殿裡亂撒灰塵，這還了得！
而電動力學裡的電磁波，電場和磁場縱橫交錯波動，而且，在沒有載體的真空裡照樣能興風作浪。王安石曾解釋漢字的“波”為“水之皮”。顯然，他眼裡反過來的意思就是，水乃波之肉也。按此方式思考，電磁波成了不附肉之皮了。箇中之玄機，除了用數學公式，很難把握得了。
量子力學裡，粒子既有微粒性又有波動性，更是日常生活難以想象的，也只有數學函式能說得清楚。所以，今天的許多基礎物理概念，常必須依靠數學來加以詮釋。或許，世界正如畢達哥拉斯所想象的那樣，是由數構成的。但是，也別以為，物理學家的一切苦惱，數學家都能幫忙解決，事實遠非如此。與物理學關係最密切的數學分支是微分方程，幾乎所有的物理學分支都與微分方程結下不解之緣。
同一個微分方程可以解答許多物理問題，也可以有無數多個解。有人會有疑問了，那麼多的解，該選哪個好？其實，這倒不用擔心的，一旦把這個方程的初始條件和邊界條件拿準了，這個方程的解也就定了下來。然而，當今的數學家們往往只有在在十分理想的條件下，才能提供微分方程的嚴格解。對於邊界簡單的狀況，如：圓形、矩形等等，有時還能對付得過去。而實際情況往往要複雜得多，比如，建築師會想出各種各樣的建築外形來，越是怪異，他就越能出名。例如，澳大利亞的悉尼歌劇院的屋頂，真是要多就多美，可是，要想求得屋頂各處的受力情況，即使再等上一百年也未必能得到嚴格解。正如俗話說的，“文官動動嘴，武官跑斷腿。”出名的'是建築師，累死的是結構師。這種情況下，要是沒有大型計算機，結構師即使活活累死還是沒轍。實際山，計算機用的是一種求近似解的方法：將無窮小的微分用有限小的的差分，如：0.1，0.001或0.0001等來替代，然後一步步算過去。至於有限小差分到底選多小，就看你的計算耐心和每次計算的誤差了。今天，有了大型計算機，雖然都是近似值，但對於許多實際問題，精度完全是能做到的。建築師儘管出難題，計算機和軟體都是現成的，方案一輸進去，一會兒答案就會出來。許多其它科學和工程問題也同樣依靠這樣的方法來解決。
但是，也別以為有了計算機就萬事大吉了。有許多事，你即使把全世界巨型計算機都搬來都不頂用。比如，在研究高能物理的量子場論中，任何一個粒子都把自己的場一直延伸到無窮遠處。計算機神通再大，也沒法從無窮遠處一路算過來，再算過去。不過，數學家還有別的招術來求近似解，最常用的一種，是所謂的逐次迭代法。具體說來是這樣的，對於如下形式的這個方程：
X=f(X)……………………..(1)
先假設一個X0放進方程(1)右邊，頂替X，於是就有:
X1=f(X0)
如果，X1恰好等於X0，那就萬事大吉，說明我們已經求得了方程的解，那就是X=X0=X1，然而，天底下很少有這樣好的運氣。那怎麼辦？那就一步步如法炮製的替代下去：
X2=f(X1)
X3=f(X2)
……
Xn=f(Xn-1)
如果一次次計算的差距都在不斷縮小，當Xn-Xn-1小到能夠滿足我們的精度要求時，我們就可以說，X基本上等於Xn或Xn-1，任務算是功德圓滿了。
這一套手法是研究量子場論的科學家最稱手的殺手鐗，時時刻刻都拿在手裡使用的，他們對每次迭代都作了相應的物理解釋（注1）。物理學家費曼還畫出力的傳遞粒子的路線圖，來代表每次迭代過程，這些圖被稱為費曼圖。
話說到這裡，一定有人來責問了，“您怎麼能保證一次次代下去，差距越來越小，而不會越來越大？ ”一點不假，差距變得越來越大的例子多得數不過來。這裡，不妨舉一個最普通的代數問題為例：
X2 -- 10X = 0
只要學過國中一年級代數，都知道這個代數式通過因式分解，就成為：
X（X--10）= 0
於是，一眼就可以看出，這個方程有兩個根，一個是X=0，另一個是X=10。現在，我們把這個方程式轉換成（1）的形式：
X=X2/10 (2)
現在，來看看逐次迭代能得到什麼結果。 我們隨便取一個數作為X0，例如，令X0=1，代入方程（2）的右邊，於是，可以一連串得到：
X1= 0.1
X2=0.001
X3=0.000001
顯然，以非常快的速度，一路向根X=0 奔去，我們應該對此感到非常滿意。可是，問題又來了，還有一個根X=10 呀，那又該咋辦？是不是我們一開頭取的X0=1離它太遠了點？好，我們重新取X0=9，看看情況又會如何。迭代的幾次結果是：
X1= 8.1
X2=6.56
X3=4.3
…….
同樣是一路向X=0那個根奔，卻對X=10毫不理會。 或許，我們把X0取小了，取大一點的，比如X0=11，又會怎麼樣呢？
情況如下：
X1= 12.1
X2=14.6
X3=21.3
…….
好傢伙，居然把根X=10拋在腦後，一路往無窮大狂飆了，X=10在這裡似乎成了討厭鬼，大家都不願跟它沾邊。看來，逐次迭代法並不是招招都靈。其實，什麼時候逐次迭代法可以一展身手，什麼時候行不通，數學家們是早就有了判斷的辦法了（注2）。
可是，高能物理學家們對這個問題似乎不太放在心上，他們的場方程在第一次迭代後效果很好，可是，才進行第二次迭代，就出現了無窮大，於是，他們想方設法搞了個無窮大減無窮大，居然也能得到令人滿意的結果。他們把這個過程稱為重整化。數學家們看了只能直搖頭。可是，既然效果那麼好，還管那麼多幹嗎呢。 讓數學家最頭疼的是所謂的“非線性”問題。何謂非線性呢？簡而言之，如果變數X在方程裡只以一次式出現，那就是線性的，反之，如出現X2或1/X等專案，那就是非線性的了。
一旦遇到非線性問題，數學家在絕大多數情況下沒法可想，物理學家也只能絞盡腦汁提出一些簡化模型來對付。 其實，量子場論力的方程還只能算是半線性的，廣義相對論的引力方程是百分百的非線性。當初，愛因斯坦把它搞出來後，不由得愁上心頭，這樣一個非線性方程，何年哪月能找到它的一個嚴格解啊？可是，前蘇聯的數學家弗裡德曼沒讓愛因斯坦愁太久，就找到了一個解，以後，宇宙大爆炸、黑洞…等等一系列熱鬧問題登場了。
引力方程畢竟是研究宇宙的，與我們老百姓日常生活幾乎毫無關係。但是，有一個與我們天天密切相關的問題，卻也是百分百的非線性，這就是被稱為，奈維—斯托克斯方程的流體力學方程。
非線性方程不僅難以求得嚴格解，另一個難纏的是，它往往有不止一個解，還會象泥鰍似的在不同解之間游來蕩去。我們日常看到的不斷變化的流水波紋，或無風時的嫋嫋青煙，都反映了這種情況。 絕大多數流體力學問題，指望不上數學家，只能硬拼實驗。於是，一座座大規模風洞建立起來。可是，風洞再大也沒法把整架空客或波音這樣巨型客機塞進去。流體力學家們想到了一些經驗放大的辦法。他們引入了一些被稱為“無因次數”的量，這些量都沒有任何計量單位。第一個這樣的無因次量叫做雷諾數，計算式子很簡單：
雷諾數=特徵長度*流體速度*流體密度/黏度
（這裡的特徵長度根據具體情況而定，可以是管子的直徑，也可以是機翼的寬度）。
參與雷諾數裡各個量的單位會全部抵消，於是，雷諾數就沒了單位。不管你用什麼單位制計算，得出數值都是一樣的，比如，你用國際標準的釐米.克.秒制，算出的雷諾數是1000，你用英制的英尺.磅.秒來計算的話，得到的雷諾數同樣也是1000（注3）。同樣的雷諾數，即使其它狀況大不相同，往往會出現同樣的現象。例如，無論管子直徑多粗或多細，也不管是液體還是氣體，只要雷諾數於2300時，管子裡的流體都會規規矩矩的作平行流動，而當雷諾數大於10000時，管子裡的流體就呈紊亂流動狀態，在2300至10000之間，則是過渡狀態。這樣一來，就可以作為依據，把實驗資料進行放大了。謝天謝地，否則，要建造大型水電站或巨型油輪時，我們需要做多大規模的實驗哪！
可是，如果你仔細注意一下雷諾數的公式的話，會發現一個很奇怪的現象，流體力學模型的實驗不是按比例縮小的。譬如，為了研究一根直徑巨大管道里流體流動的概況，建一個1/10大小的小管子模型，然而，實驗時不是讓小管子裡的流速等於大管子裡流速的1/10，而是，必須等於大管子裡流速的10倍！
很讓人奇怪吧？似乎一點道理都沒有。可是，雷諾數等無因次數適用範圍非常廣，不但包括各種各樣的液體，同樣還包括各種各樣的氣體。在航空、航海、水文、石油化工，熱工等各個領域得到廣泛應用。這些行業裡的工程師們無不知道大名鼎鼎的雷諾數，而沒幾個人能回憶得起那個奈維—斯托克斯方程來，儘管，大學時代老師或許曾經略略提起過。 莫斯科不相信眼淚，流體力學不需要數學。
註解： （注1） 量子場論方程左端常是些線性運算元，而右端是一些非線性組合。進行逐次迭代時，先找到與左端線性運算元及其邊值條件相應的格林函式，然後，將原來的微分方程轉換成等價的積分方程。這個積分方程具有方程（1）的形式，於是，就可以進行逐次迭代了。
（注2） 數學中有一個稱為列普希茲條件的判斷式。滿足了這個條件，方程就存在唯一的解，可以，用逐次迭代法不斷逼近。
（注3） 黏度指不同流動速度的流體之間的拖動力量，其單位是克/（釐米*秒）。從平時生活中常遇到的一些現象，可以得到比較直觀的概念。例如，水的黏度比較小，而液體膠水的黏度就很大。
雷諾數=長度*速度*密度/黏度，相應的單位是：
(Cm * cm/sec * g/cm3)/(g/ cm*sec)
結果，單位全部抵銷。