变分法简介(简单明了易懂)(可编辑修改word版)
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第一章 变分原理与变分法1.1 关于变分原理与变分法(物质世界存在的基本守恒法则)一、 大自然总是以可能最好的方式安排一切,似乎存在着各种安排原理:昼/夜,日/月,阴/阳,静止/运动 等矛盾/统一的协调体; 对静止事物:平衡体的最小能量原理,对称/相似原理;对运动事物:能量守恒,动量(矩)守恒,熵增原理等。
变分原理是自然界静止(相对稳定状态)事物中的一个普遍适应的数学定律,获称最小作用原理。
Examples :① 光线最短路径传播;② 光线入射角等于反射角,光线在反射中也是光传播最短路径(Heron );③CB AC EB AE +>+Summary : 实际上光的传播遵循最小能量原理;在静力学中的稳定平衡本质上是势能最小的原理。
二、变分法是自然界变分原理的数学规划方法(求解约束方程系统极值的数学方法),是计算泛函驻值的数学理论数学上的泛函定义定义:数学空间(集合)上的元素(定义域)与一个实数域间(值域)间的(映射)关系特征描述法:{ J :R x R D X ∈=→⊂r J )(|}Examples :① 矩阵范数:线性算子(矩阵)空间 数域‖A ‖1 = ∑=ni ij ja 1max ;∑=∞=nj ij ia A 1max;21)(1122∑∑===n j ni ij a A② 函数的积分: 函数空间数域 D ⊂=⎰n ba n f dxx f J )(Note : 泛函的自变量是集合中的元素(定义域);值域是实数域。
Discussion :① 判定下列那些是泛函:)(max x f f b x a <<=;x y x f ∂∂),(; 3x+5y=2; ⎰+∞∞-=-)()()(00x f dx x f x x δ ② 试举另一泛函例子。
物理问题中的泛函举例① 弹性地基梁的系统势能i. 梁的弯曲应变能: ⎰=∏l b dx dxw d EJ 0222)(21ii. 弹性地基贮存的能量: dx kw l f ⎰=∏0221 iii. 外力位能: ⎰-=∏l l qwdx 0iv. 系统总的势能:000;})({221222021===-+=∏⎰dxdww x dx qw kw dxw d EJ l泛函的提法:有一种梁的挠度函数(与载荷无关),就会有一个对应的系统势能。
变分法基础老大中变分法是数学和物理学中一种重要的数值计算方法,它在许多领域中都有广泛的应用。
本文将介绍变分法的背景和重要性。
变分法源于数学中的变分计算问题,最早起源于___的变分问题。
它是一种求函数最值的方法,旨在寻找函数的极值点或稳定点。
变分法的发展历程经过了数学家们的不断研究和推导,逐渐形成了现代变分法的基础理论。
在物理学中,变分法广泛应用于解决各种力学和场的问题。
通过将物理问题转化为最值问题,可以用变分法来求解微分方程和泛函方程,从而获得物理系统的稳定解、极值解或最优解。
变分法在力学、电磁学、量子力学等领域起到了重要的作用。
在工程学中,变分法常用于优化设计问题和界面问题的求解。
通过对设计参数进行变分,可求解出具有最优性能的工程结构或系统。
变分法的应用可以降低系统的能耗、提高系统的效率,并优化系统与环境的交互效果。
总之,变分法作为一种重要的数值计算方法,在数学、物理学和工程学中都有着广泛的应用和重要的意义。
通过变分法的运用,可以获得优化问题的解析解或近似解,为各个领域的研究和实践提供有力的支持和指导。
泛函泛函是一个函数的集合,其中每个函数都将一个输入映射到一个输出。
在变分法中,我们将研究泛函的性质和优化问题。
变分变分是指对函数的微小变化。
在变分法中,我们将通过对函数进行变分来研究泛函的性质和优化问题。
变分法公式变分法公式是一种用于求解泛函优化问题的数学工具。
它涉及将变分应用于泛函,并通过求解变分问题来得到泛函的极值。
变分法公式可以表示为:对于给定的泛函 J[y],寻找函数 y 使得 J[y] 取极值应用变分运算符,通过对函数 y 进行变分,得到变分问题求解变分问题,得到泛函 J[y] 的极值函数 y变分法是一种数学方法,广泛应用于不同领域,包括物理学和工程学。
下面列举了一些变分法在这些领域中的应用示例:物理学量子力学:变分法可以用于求解量子系统的基态能量和波函数形式。
经典力学:变分法可以用于求解约束系统的最小作用量路径。
§1 变分法简介作为数学的一个分支,变分法的诞生,是现实世界许多现象不断探索的结果,人们可以追寻到这样一个轨迹:约翰·伯努利(Johann Bernoulli ,1667-1748)1696年向全欧洲数学家挑战,提出一个难题:“设在垂直平面内有任意两点,一个质点受地心引力的作用,自较高点下滑至较低点,不计摩擦,问沿着什么曲线下滑,时间最短?”这就是著名的“最速降线”问题(The Brachistochrone Problem )。
它的难处在于和普通的极大极小值求法不同,它是要求出一个未知函数(曲线),来满足所给的条件。
这问题的新颖和别出心裁引起了很大兴趣,罗比塔(Guillaume Francois Antonie de l'Hospital 1661-1704)、雅可比·伯努利(Jacob Bernoulli 1654-1705)、莱布尼茨(Gottfried Wilhelm Leibniz,1646-1716)和牛顿(Isaac Newton1642—1727)都得到了解答。
约翰的解法比较漂亮,而雅可布的解法虽然麻烦与费劲,却更为一般化。
后来欧拉(Euler Lonhard ,1707~1783)和拉格朗日(Lagrange, Joseph Louis ,1736-1813)发明了这一类问题的普遍解法,从而确立了数学的一个新分支——变分学。
有趣的是,在1690年约翰·伯努利的哥哥雅可比·伯努利曾提出著名的悬链线问题 (The Hanging Chain Problem)向数学界征求答案,即,固定项链的两端,在重力场中让它自然垂下,问项链的曲线方程是什么。
在大自然中,除了悬垂的项链外,我們还可以观察到吊桥上方的悬垂钢索,挂着水珠的蜘蛛网,以及两根电线杆之间所架设的电线,这些都是悬链线(catenary )。
伽利略(Galileo, 1564~1643)比贝努利更早注意到悬链线,他猜测悬链线是抛物线,从外表看的确象,但实际上不是。
19世纪以前的变分法变分法是研究泛函极值的数学分支,它不仅与数学中众多分支联系紧密,而且也为物理学提供了重要的原理,同时又有着十分广泛的应用,凶此,对其历史进行研究,具有极为重要的理论价值和现实意义。
本文在查阅大量原始文献和相关研究文献的基础上,利用文献分析和比较研究方法,以“为什么数学”为切入点,结合微积分学、物理学(特别是变分原理)以及几何学等背景,对变分法的起源和创立进行了系统分析和研究。
主要成果如下:1.围绕古典等周问题和早期“最小”观念两条线索,首次在较宽视野下对变分法前史进行了系统的考察和梳理,并从问题表述和比较类选取的角度,探讨了早期几何方法的局限性。
2.通过考察牛顿最小阻力体问题、约翰·伯努利最速降线问题和雅可布·伯努利等周问题等问题的提出过程及解决方法,深入探究了变分法诞生的深刻背景,提炼和概括出了伯努利兄弟和泰勒等先驱者解决变分问题的基本思想和求解模式,追溯了其微积分渊源,并分析了三位先驱者之间的变分法思想传承及相互影响。
3.对欧拉早期受到忽视的三篇论文进行了详细的考察,探讨了欧拉对变分法所做的核心贡献——基本方程和等周法则的提炼和形成过程。
通过对欧拉与伯努利兄弟和泰勒等人的解法进行比较和分析,揭示了欧拉对变分法一般性研究的背景、切入点、思想来源和演变;通过对欧拉所犯错误的原因及其影响进行深入分析,指出《技巧》一书并不仅仅是欧拉对早期研究的系统总结和改进,还包含着某种突破和变革。
4.对欧拉变分法的一般理论进行了细致的考察。
探讨了欧拉的基本方程不变性思想,认为这一思想是当时分析学研究对象变革的集中体现;对两个具有争议的问题进行了澄清;对欧拉变分法的局限性进行了分析和总结,由此揭示了拉格朗日变分法研究的数学背景。
5.考察了欧拉变分法的力学应用,特别是他在最小作用原理方面的工作,揭示了其变分法研究的力学背景以及对后来拉格朗日力学和变分法研究的影响。
6.深入细致地分析了拉格朗日对变分法所做的变革和发展:(1)通过比较欧拉方法和拉格朗日方法,探讨了拉格朗日变分方法——δ-方法提出的动因;(2)详细论述了拉格朗日早期对变分法发展所作的重要贡献;(3)探究了拉格朗日δ-方法由非参数形式向参数形式转变的原因。
第一章 变分法变分法(Variational calculus )是研究泛函极值的数学方法,早在十七世纪末,几何学、力学等领域相继提出了一些泛函极值问题(最速降线问题、最小旋转曲面问题等),导致了变分法的形成和发展。
本章我们介绍变分法及其在最优控制中的应用。
第一节 泛函及其极值我们首先给出泛函的定义定义1.1 设Ω为一函数的集合,若对于每一个函数Ω∈)(t x 有一个实数J 与之对应,则称J 是定义在Ω上的泛函,记作))((t x J 。
Ω称为J 的容许函数集合,Ω∈)(t x 称为宗量。
例1 对于xy 平面上过定点),(11y x A 和),(22y x B 的每一条光滑曲线)(x y ,绕x 轴旋转得一旋转体,旋转体的侧面积是曲线)(x y 的泛函⎰+=21))(1()(2))((2x x dx x yx y x y J π 容许函数集合可表示为})(,)(],,[)()({2211211y x y y x y x x C x y x y ==∈=Ω绪论中介绍的三个性能指标1)终端型性能指标也称麦耶(Mayer )型性能指标)),(()(11t t x x J Φ=2)积分型性能指标还称拉格郎日(Lagrange )型性能指标⎰=1))(),(,()(0t t dt t xt x t f x J 3)混合型性能指标也叫包尔查(Bolza )型性能指标⎰+Φ=1))(),(,()),(()(011t t dt t xt x t f t t x x J 它们都是泛函,并且它们之间可以相互转化。
引进新的函数)(0t x ,它是如下微分方程初值问题的解)()),(),(,()(0000==t x t x t x t f t x则拉格郎日(Lagrange )型性能指标就化为⎰=≡Φ1))(),(,()()),((01011t t dt t xt x t f t x t t x 变成麦耶(Mayer )型性能指标。
摘要数学物理中的变分方法是把一个数学物理方程的定解问题归结为变分问题——求泛函的极值问题。
变分方法是解数学物理方程定解问题的常用方法。
变分原理描述微分方程定解问题与一定条件下泛函的极值问题之间存在着一种等价关系,从而可以通过求解相应泛函的极值问题(即变分问题)得到微分方程定解问题的解。
本文首先介绍了变分原理及其在边值问题中的应用,阐述了Dirichlet原理、正定对称算子的变分原理以及其它边值问题的变分原理;其次讨论的变分方法的基本问题;接着着重介绍了数学物理中常见的两种变分方法:Ritz方法和Galerkin方法及其在解本证值和边值问题中的应用;最后给出了其他一些变分近似方法:Kantorovich法、最速下降法、最小平方法及Courant法等。
关键词:变分方法;Dirichlet原理;Ritz方法;Kantorovich法AbstractV ariational methods in mathematical physics is due to the variational problem - seek the extremal of the functional definite solution of a mathematical physics equations. The variational method is commonly used method for solving mathematical physics EQUA TION. V ariational principle to describe the differential equation definite solution of the problem under certain conditions, functional extremal problem there is an equivalence relation, thus solving the problem of the extreme value of the corresponding functionals (ie, change of sub-issues) to get the differential equation given solution of the problem solution.This paper first introduces the application of the variational principle and its Boundary Problems on the Dirichlet principle, the variational principle of symmetric positive definite operator, and the other boundary value variational principle; followed by discussion of the variational method; then focuses on mathematical physics in two of the variational method: the Ritz method and Galerkin method and its application in the solution of the value of the card and Boundary V alue Problems; Finally, some other variational approximation methods: of Kantorovich method, the steepest descent method, the least squares method and the Courant law.Key words:variational methods; Dirichlet principle; Ritz method; Kantorovich method目录目录 (I)第1章概述 (1)第2章变分原理 (2)2.1膜平衡问题 (9)2.2 Dirichlet原理 (3)2.3正定对称算子的变分原理 (5)2.4其它边值问题的变分原理 (7)2.4.1 Neumaan问题的变分原理 (7)2.4.2 第三类边值问题的变分原理 (8)第3章变分方法的基本问题 (9)3.1 泛函与泛函极值的基本问题 (9)3.2 Euler-lagrange方程 (10)3.3 多个变量的变分问题 (11)3.4变端点问题和自然边界条件 (13)第4章常见的两种变分方法及其应用 (15)4.1 Ritz方法 (15)4.1.1 Ritz方法在本征值问题中的应用 (17)4.1.2 Ritz方法解边值问题 (20)4.2 Galerkin方法 (21)4.2.1 Galerkin方法解本征值问题 (22)4.2.2 Galerkin方法解非齐次边值问题 (24)第5章变分的其他近似方法 (26)5.1 Kantorovich法 (26)5.2 最速下降法 (27)5.3 最小平方法及Courant法 (29)5.4 有限元方法 (30)5.4.1 区域的剖分 (30)5.4.2 线性插值基函数 (31)5.4.3 有限元方程的形成 (33)5.4.4 求解有限元方程 (34)结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)第1章概述数学物理中的变分方法是把一个数学物理方程的定解问题归结为变分问题——求泛函的极值问题。
§1 变分法简介作为数学的一个分支,变分法的诞生,是现实世界许多现象不断探索的结果,人们可以追寻到这样一个轨迹:约翰·伯努利(Johann Bernoulli ,1667-1748)1696年向全欧洲数学家挑战,提出一个难题:“设在垂直平面内有任意两点,一个质点受地心引力的作用,自较高点下滑至较低点,不计摩擦,问沿着什么曲线下滑,时间最短?”这就是著名的“最速降线”问题(The Brachistochrone Problem )。
它的难处在于和普通的极大极小值求法不同,它是要求出一个未知函数(曲线),来满足所给的条件。
这问题的新颖和别出心裁引起了很大兴趣,罗比塔(Guillaume Francois Antonie de l'Hospital 1661-1704)、雅可比·伯努利(Jacob Bernoulli 1654-1705)、莱布尼茨(Gottfried Wilhelm Leibniz,1646-1716)和牛顿(Isaac Newton1642—1727)都得到了解答。
约翰的解法比较漂亮,而雅可布的解法虽然麻烦与费劲,却更为一般化。
后来欧拉(Euler Lonhard ,1707~1783)和拉格朗日(Lagrange, Joseph Louis ,1736-1813)发明了这一类问题的普遍解法,从而确立了数学的一个新分支——变分学。
有趣的是,在1690年约翰·伯努利的哥哥雅可比·伯努利曾提出著名的悬链线问题 (The Hanging Chain Problem)向数学界征求答案,即,固定项链的两端,在重力场中让它自然垂下,问项链的曲线方程是什么。
在大自然中,除了悬垂的项链外,我們还可以观察到吊桥上方的悬垂钢索,挂着水珠的蜘蛛网,以及两根电线杆之间所架设的电线,这些都是悬链线(catenary )。
伽利略(Galileo, 1564~1643)比贝努利更早注意到悬链线,他猜测悬链线是抛物线,从外表看的确象,但实际上不是。
第二章 变分法第一节 动态优化简介一、静态优化问题如果一个企业要确定一个最优产出水平x *以最大利润()F x :0max ()x F x ≥ (1)这样的问题的解通常将是一数,即确定选择变量的单个最优值。
最优值常可由一阶条件()0F x *'=确定。
动态问题是多期(multiperiod )的,但是..并不是有多期的时间就是动态问题...............。
考虑企业的多期决策问题:1max (,)Tt t F t x =∑ (2)(0,1)t x t T =描述的是每阶段的产出组成的序列,即给出了一个产出的时间路径。
显而易见,总利润不是由单期的产出决定,而是由整个的产出的时间路径确定,所以要使利润最大化,实质上是要找到一条最优的路径(而不是单个期的t x )。
但由于t 期利润只与t 期的产出有关,所以要在整个时间序列内最大化利润,就只要分别在每一期最大化利润即可,即这一个问题的解是一个有T 个数的集合,1{,}T x x **。
所以由于任一产量只影响该期利润,问题(2)实际上是一系列的....静态问题,即在每一期选择当前产量使该期利润最大化。
问题(2)有类似的T 个一阶条件,各期的一阶条件之间没有联系。
在Ramsey 模型的竞争性均衡结构中,生产者问题就具有这样的性质。
二、动态问题具有动态性质的问题是,当前的产出不但影响到当前的利润,还影响到未.....来.的利润。
更为一般地来说,当前决策影响未来决策。
11max (,,).. 0,1Tt t t t F t x x s t x t T-=≥=∑0x 给定或0(0)x x = (3)在问题(3)中,每一期的利润不但取决于当前产量,还与过去的产量有关;换句话说,t 期选择的产量t x 不但影响t 期的利润,还会影响到以后的利润。
注意,上述问题中已指定了0x 。
0x 影响到了以后各期的利润(从而也影响到总利润)。
问题(3)与问题(2)不同,它的最优解的T 个一阶条件不能分别确定,而是要同时确定,也就是我们实际上要“一次性”确定一条最优路径.............。
理解变分法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数学和物理学领域中,变分法是一种重要的数学工具和方法,用于解决极值问题。
变分法通过构建一个泛函,对其中的函数进行变分,来求解函数在给定条件下使得泛函取得极值的问题。
变分法的核心思想是在一个函数空间中寻找函数的极值点,这使得它在科学和工程领域中具有广泛的应用。
在现代物理学中,变分法被广泛应用于解决复杂的动力学问题。
例如,在经典力学中,变分法可以用于推导出作用量原理,从而得到运动方程。
在量子力学中,变分法则可以用于计算量子态的能量最小值,从而研究原子结构和分子动力学。
在工程领域中,变分法也被广泛应用于结构力学、热传导等领域。
通过变分法,工程师可以求解各种复杂的边值问题,优化结构设计,提高工程效率。
总的来说,变分法是一种强大的数学工具,它在解决各种科学和工程问题中都发挥着重要作用。
本文将通过深入探讨变分法的基本原理及其在物理学和工程领域的应用,来帮助读者更好地理解和应用这一方法。
1.2 文章结构文章结构部分将介绍整篇文章的组织架构和内容安排。
首先,我们将从引言部分入手,包括概述、文章结构和目的。
在引言中,我们将简单介绍变分法的概念和背景,以及本文的目的和重要性。
随后,我们将进入正文部分,主要讨论变分法的基本原理、在物理学中的应用以及在工程领域中的应用。
这一部分将详细阐述变分法的基本概念和数学原理,并举例说明在不同领域中如何应用变分法来解决问题以及取得成就。
最后,我们将进行结论部分的总结,强调变分法在各个领域中的重要性和价值,并展望未来变分法的发展方向和应用前景。
通过本文的阐述,读者将对变分法有更深入的理解,并认识到其在科学研究和工程实践中的重要作用。
1.3 目的本文的主要目的是帮助读者更深入地理解变分法的基本原理以及在物理学和工程领域中的应用。
通过对变分法的概念进行解释和举例,我们将阐明其在不同领域中的重要性和实际应用,希望能够帮助读者更好地理解这一重要的数学工具。
变分法及其应用1.变分问题2.泛函与泛函的极值3.变分基本定理4.无约束泛函的极值问题5.带约束泛函的极值问题6.变分法在最优控制中的应用1. 变分问题变分法是17世纪末开始发展起来的一个数学分支。
微积分研究了函数的极值。
变分法是为了研究泛函的极值问题而产生的。
而泛函的极值问题在力学、最优控制等领域经常遇到。
为了解变分法所研究问题的特点,先介绍几个例子。
例 1.1(最速降线问题)。
设一质量为m 的质点,在重力作用下,从定点A 沿曲线下滑到定点B ,试确定一条曲线,使质点下滑的时间最短。
假定(1)A ,B 两点不在同一铅直线上,(2)质点在A 点处的初速为0v ,(3)不计曲线上的摩擦力和周围介质的阻力。
取坐标系xOy ,A 点的坐标为00(,)x y , B 点的坐标为11(,)x y ,过A ,B 两点任取一条 光滑曲线l ,设其方程为01:(),l y y x x x x =≤≤。
若质点从点A 沿曲线l 下滑到任意一点(,)P x y 处的速率为v ,由能量守恒定律可得22001()()2m v v mg y y -=-, 其中g 为重力加速度。
记 图1.1 最速降线2002v y gα=-, 则v =若s 表示弧AP 的长度,由微分学知识,dsv dt=,并且ds =,则ds dt v ==。
沿曲线l 从A 点下滑到B 点所需时间为1xTldsT dtv===⎰⎰⎰。
(1.1)对于过A,B两点的每一条光滑曲线l,由积分(1.1)都有唯一确定的T值与之对应,即T是依赖于曲线()y y x=的,不妨记[]T T y=。
如果记集合1010011{()|()[,],(),()}D y x y x C x x y x y y x y=∈==,则最速降线问题归结为在集合D上求泛函[]T T y=的极小值问题,即求()y x D∈,使得1minxx=⎰。
这个问题由约翰.贝努利(Johann Bernoulli)1696年提出并研究。
⎨ §1 变分法简介作为数学的一个分支,变分法的诞生,是现实世界许多现象不断探索的结果,人们可以追寻到这样一个轨迹:约翰·伯努利(Johann Bernoulli ,1667-1748)1696 年向全欧洲数学家挑战,提出一个难题:“设在垂直平面内有任意两点,一个质点受地心引力的作用,自较高点下滑至较低点,不计摩擦,问沿着什么曲线下滑,时间最短?”这就是著名的“最速降线”问题(The Brachistochrone Problem )。
它的难处在于和普通的极大极小值求法不同,它是要求出一个未知函数(曲线),来满足所给的条件。
这问题的新颖和别出心裁引起了很大兴趣,罗比塔(Guillaume Francois Antonie de l'Hospital 1661-1704)、雅可比· 伯努利( Jacob Bernoulli 1654-1705)、莱布尼茨( Gottfried Wilhelm Leibniz,1646-1716)和牛顿(Isaac Newton1642—1727)都得到了解答。
约翰的解法比较漂亮,而雅可布的解法虽然麻烦与费劲,却更为一般化。
后来欧拉(Euler Lonhard , 1707~1783)和拉格朗日(Lagrange, Joseph Louis ,1736-1813)发明了这一类问题的普遍解法,从而确立了数学的一个新分支——变分学。
有趣的是,在 1690 年约翰·伯努利的哥哥雅可比·伯努利曾提出著名的悬链线问题(The Hanging Chain Problem)向数学界征求答案,即,固定项链的两端,在重力场中让它自然垂下,问项链的曲线方程是什么。
在大自然中,除了悬垂的项链外,我們还可以观察到吊桥上方的悬垂钢索,挂着水珠的蜘蛛网,以及两根电线杆之间所架设的电线,这些都是悬链线(catenary )。
伽利略(Galileo, 1564~1643)比贝努利更早注意到悬链线,他猜测悬链线是抛物线, 从外表看的确象,但实际上不是。
惠更斯(Huygens, 1629~1695)在 1646 年(当时 17 岁),经由物理的论证,得知伽利略的猜测不对,但那时,他也求不出答案。
到 1691 年,也就是雅可比·伯努利提出悬链线问题的第二年,莱布尼兹、惠更斯(以 62 岁)与约翰·伯努利各自得到了正确答案,所用方法是诞生不久的微积分,具体说是把问题转化为求解一个二阶常微分方程⎧ d 2 y ⎪ dx 2 a 1+ ( dy )2 dx ⎪y (0) = y ⎪⎪ ⎩解此方程并适当选取参数,得y '(0) = 0即为悬链线。
y = 1 2a(e ax+ e -ax )(1)悬链线问题本身和变分法并没有关系,然而这和最速降线问题一样都是贝努利兄弟间的相互争强好胜、不断争吵的导火索,虽然雅可比·贝努利在解决悬链线问题时略占下风,但他随后所证明的“悬挂于两个固定点之间的同一条项链,在所有可能的形状中,以悬链线的重心最低,具有最小势能”,算是扳回了一局,俩兄弟扯平了!之所以提到悬链线问题,有两方面考虑,其一,这是有关数学史上著名的贝努利家族内的一个趣闻,而这是一个在变分法乃至整个数学物理领域有着巨大贡献的家族,其二,有关悬链线的得几个结论,可以用变= 0⎰ 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 ⎰ 0 0 0分法来证明!现实中很多现象可以表达为泛函极小问题,我们称之为变分问题。
求解方法通常有两种: 古典变分法和最优控制论。
我们这儿要介绍的基本属于古典变分法的范畴。
1.1变分法的基本概念 1.1.1 泛函的概念设 S 为一函数集合,若对于每一个函数 x (t ) ∈ S 有一个实数 J 与之对应,则称 J 是定义 在 S 上的泛函,记作 J ( x (t )) 。
S 称为 J 的容许函数集。
例如,在[x 0 , x 1 ] 上光滑曲线 y(x)的长度可定义为J = x 1x 01 + y '2dx(2)考虑几个具体曲线,取 x 0 = 0, x 1 = 1, 若 y (x ) = x ,则1若 y(x)为悬链线,则J ( y (x )) = J (x ) = ⎰0 1 + 1dx = e x+ e - x11e x+ e- xe - e -1J ( 2 ) = ⎰0 dx = ⎰0dx = 2 2 对应C 1[x , x ] 中不同的函数 y(x),有不同曲线长度值 J ,即 J 依赖于 y(x),是定义在函数集合C 1[x , x ] 上的一个泛函,此时我们可以写成J = J ( y (x ))我们称如下形式的泛函为最简泛函t fJ (x (t )) = ⎰tF (t , x (t ), x(t ))dt (3)被积函数 F 包含自变量t ,未知函数 x (t)及导数 x(t)。
如,上述曲线长度泛函即为一最简泛函。
1.1.2 泛函极值问题考虑上述曲线长度泛函,我们可以提出下面问题:在所有连接定点 A (x 0 , y 0 )和B (x 1 , y 1 ) 的平面曲线中,试求长度最小的曲线。
即,求 y (x ) ∈ {y (x ) y (x ) ∈ C 1[x , x ], y (x ) = y , y (x ) = y },使J ( y (x )) = x 1x 01 + y '2 d x取最小值。
此即为泛函极值问题的一个例子。
以极小值为例,一般的泛函极值问题可表述为, 称泛函 J ( x (t )) 在 x 0 (t ) ∈ S 取得极小值,如果对于任意一个与 x 0 (t ) 接近的 x (t ) ∈ S , 都有 J ( x (t )) ≥ J ( x 0 (t )) 。
所谓接近,可以用距离d ( x (t ), x 0 (t )) < 来度量,而距离可以定义为d (x (t ), x (t )) = max{| x (t ) - x (t ) |,| x (t ) - x (t ) |} t 0 ≤t ≤t f2(e x- e -x ) 21 + 4 0x (t ) = x (t ) - x 0 (t )泛函的极大值可以类似地定义。
其中 x 0 (t ) 称为泛函的极值函数或极值曲线。
1.1.3 泛函的变分如同函数的微分是增量的线性主部一样,泛函的变分是泛函增量的线性主部。
作为泛函的自变量,函数 x (t ) 在 x 0 (t ) 的增量记为也称函数的变分。
由它引起的泛函的增量记作∆J = J ( x 0 (t ) +x (t )) - J ( x 0 (t ))如果∆J 可以表为∆J = L ( x 0 (t ),x (t )) + r ( x 0 (t ),x (t ))其中 L 为x 的线性项,而 r 是x 的高阶项,则称 L 为泛函在 x 0 (t ) 的变分,记作J ( x 0 (t )) 。
用变动的 x (t ) 代替 x 0 (t ) ,就有J ( x (t )) 。
(4)这是因为当变分存在时,增量∆J = J ( x (t ) +x ) - J ( x (t )) = L ( x (t ),x ) + r ( x (t ),x )根据 L 和 r 的性质有L ( x (t ),x ) =L ( x (t ),x ) lim r ( x (t ),x ) = lim r ( x (t ),x )x = 0→0所以→0 x ∂J ( x +x ) = lim J ( x +x ) - J ( x ) ∂=0→0= lim L ( x ,x ) + r ( x ,x ) = L ( x ,x ) = J ( x ) →01.2 泛函极值的相关结论1.2.1 泛函极值的变分表示利用变分的表达式(4),可以得到有关泛函极值的重要结论。
泛函极值的变分表示:若 J ( x (t )) 在 x 0 (t ) 达到极值(极大或极小),则J ( x 0 (t )) = 0(5)证明:对任意给定的x , J ( x 0 +x ) 是变量的函数,该函数在= 0 处达到极值。
根据函数极值的必要条件知J ( x (t )) = ∂J ( x (t ) +x (t ))∂=01 ⎰ ⎰ t f⎰ x t∂J ( x +x ) = 0∂ 0=0再由(4)式,便可得到(5)式。
变分法的基本引理:( x ) ∈C [x 1 , x 2 x 2( x )( x )dx ≡ 0 ,x 1], ∀( x ) ∈C 1[x , x ] ,( x 1) =( x 2) = 0 ,有则 ( x ) ≡ 0, 证明略。
x ∈[x 1, x 2 ] 。
1.2.2 泛函极值的必要条件考虑最简泛函(3),其中 F 具有二阶连续偏导数,容许函数类 S 取为满足端点条件为固定端点(6)的二阶可微函数。
x (t 0 ) = x 0 , x (t f ) = x f泛函极值的必要条件:设泛函(3 x(t)满足欧拉方程(6)(7)欧拉方程推导:首先计算(3)式的变分:J = ∂J ( x (t ) +x (t ))∂ = t f ∂ t =0F (t , x (t ) +x (t ), x (t ) +x (t )) =0 dt 0= t ft 0∂ [F x (t , x , x )x + F x (t , x , x )x ]dt 对上式右端第二项做分部积分,并利用x (t 0 ) = x (t f ) = 0 ,有t fd⎰t F x (t , x , x)x dt = - F (t , x , x)xdt , 0dt所以J = t f[F tx- d F dtx]xdt利用泛函极值的变分表示,得t f[F t 0x-dF dtx]xdt = 0因为x 的任意性,及x (t 0 ) = x (t f ) = 0 ,由基本引理,即得(7)。
(7) 式也可写成通常这是关于 x(t)的二阶微分方程,通解中的任意常数由端点条件(6)确定。
1.2.3 几种特殊形式最简泛函的欧拉方程(8)(i) F 不依赖于 x,即 F = F (t , x ) F x - F tx - F xx x - F x x x = 0 F - dF = 0 x dtx⎰⎰ ⎰2d这时 F x ≡ 0 ,欧拉方程为 F x (t , x ) = 0 ,这个方程以隐函数形式给出 x (t ) ,但它一般不满足边界条件,因此,变分问题无解。
(ii) F 不依赖 x ,即 F = F (t , x)欧拉方程为dtF x (t , x) = 0 将上式积分一次,便得首次积分 F x (t , x) = c 1 ,由此可求出 x = (t , c 1 ) ,积分后得到可能的极值曲线族x = ⎰(t , c 1 )dt(iii) F 只依赖于 x,即 F = F ( x )这时 F x = 0, F tx = 0, F xx = 0 ,欧拉方程为x F x x = 0由此可设 x = 0 或 F x x = 0 ,如果 x= 0 ,则得到含有两个参数的直线族 x = c 1t + c 2 。