目录
- 1. 复变函数的导数
- 1.1. 导数 f ′ ( z 0 ) f'(z_0) f′(z0)
- 1.2. 导函数 f ′ ( z ) f'(z) f′(z)
- 2. 复变函数解析
- 2.1. 解析
- 2.2. 调和函数
- 2.3. 整函数
- 2.4. 奇点 z 0 z_0 z0
- 3. 初等函数
- 3.1. 指数函数 w = e z w=e^z w=ez
- 3.2. 对数函数 w = L n z w=Ln z w=Lnz
- 3.3. 幂函数 w = z α w=z^\alpha w=zα
- 3.4. 三角函数、反三角函数和双曲函数
1. 复变函数的导数
设单值函数 w = f ( z ) , z ∈ D w=f(z),\,z\in D w=f(z),z∈D,对于 z 0 ∈ D z_0\in D z0∈D,有如下定义
1.1. 导数 f ′ ( z 0 ) f'(z_0) f′(z0)
f
(
z
)
f(z)
f(z) 在
z
0
z_0
z0 处可导(可微,导数存在),当且仅当以下极限存在
f
′
(
z
0
)
=
d
w
d
z
∣
z
=
z
0
=
lim
z
→
z
0
f
(
z
)
−
f
(
z
0
)
z
−
z
0
f'(z_0)=\frac{dw}{dz}\Big\vert_{z=z_0}=\lim_{z\to z_0}\frac{f(z)-f(z_0)}{z-z_0}
f′(z0)=dzdw∣∣∣z=z0=z→z0limz−z0f(z)−f(z0)
其中,
- 在 z 0 z_0 z0 处沿复平面任意方向的极限都应存在且相同
- 证明不可导,仅需举出反例,常检验
x
=
x
0
x=x_0
x=x0 和
y
=
y
0
y=y_0
y=y0 方向的极限
1.2. 导函数 f ′ ( z ) f'(z) f′(z)
∀
z
0
∈
D
,
f
(
z
)
\forall z_0\in D,\,f(z)
∀z0∈D,f(z) 在
z
0
z_0
z0 处可导,则
f
(
z
)
f(z)
f(z) 在区域
D
D
D 上的导函数为
f
′
(
z
)
=
d
f
(
z
)
d
z
=
lim
Δ
z
→
0
f
(
z
+
Δ
z
)
−
f
(
z
)
Δ
z
f'(z)=\frac{df(z)}{dz}=\lim_{\Delta z\to0}\frac{f(z+\Delta z)-f(z)}{\Delta z}
f′(z)=dzdf(z)=Δz→0limΔzf(z+Δz)−f(z)
其中,
- 证明不可导,仅需举出反例,常检验 Δ x = 0 \Delta x=0 Δx=0 和 Δ y = 0 \Delta y= 0 Δy=0 方向的极限
- 可导性的传递遵循求导法则:四则运算法则,反函数法则,链式法则
2. 复变函数解析
2.1. 解析
f ( z ) f(z) f(z) 在 U ( z 0 , δ ) U(z_0, \delta) U(z0,δ) 上可导,称 f ( z ) f(z) f(z) 在 z 0 z_0 z0 点解析。解析函数 f ( z ) f(z) f(z) 在其解析区域 D D D 上处处解析。
其等价定义有两条:
f
(
z
)
=
u
(
x
,
y
)
+
i
v
(
x
,
y
)
,
z
=
x
+
i
y
,
∀
z
∈
D
,
f(z)=u(x,y)+iv(x,y),\,z=x+iy,\,\forall z \in D,\,
f(z)=u(x,y)+iv(x,y),z=x+iy,∀z∈D,
u
(
x
,
y
)
,
v
(
x
,
y
)
u(x,y),\,v(x,y)
u(x,y),v(x,y) 可微,且满足
C
−
R
C-R
C−R 方程:
∂
u
∂
x
=
∂
v
∂
y
,
∂
u
∂
y
=
−
∂
v
∂
x
(1)
\frac{\partial u}{\partial x}=\frac{\partial v}{\partial y},\,\frac{\partial u}{\partial y}=-\frac{\partial v}{\partial x}\tag{1}
∂x∂u=∂y∂v,∂y∂u=−∂x∂v(1)
由解析的定义知,实部
u
u
u 和虚部
v
v
v 有二阶连续偏导数,在
C
−
R
C-R
C−R 方程两端分别对
x
,
y
x,\,y
x,y 求偏导数,得到拉普拉斯方程:
∂
2
u
∂
x
2
+
∂
2
u
∂
y
2
=
∂
2
v
∂
x
2
+
∂
2
v
∂
y
2
=
0
(2)
\frac{\partial ^2u}{\partial x^2}+\frac{\partial ^2u}{\partial y^2}=\frac{\partial ^2v}{\partial x^2}+\frac{\partial ^2v}{\partial y^2}=0\tag{2}
∂x2∂2u+∂y2∂2u=∂x2∂2v+∂y2∂2v=0(2)
其中,解析的传递遵循:四则运算法则,反函数法则,链式法则
2.2. 调和函数
区域内具有二阶偏导数且满足拉普拉斯方程的二元实函数,即:解析函数 f ( z ) f(z) f(z) 的实部 u ( x , y ) u(x,\,y) u(x,y) 和虚部 v ( x , y ) v(x,\,y) v(x,y) 在解析区域 D D D 内均为调和函数,且互为共轭调和函数。
由全微分的判定定理: P ( x , y ) P(x,\,y) P(x,y) 和 Q ( x , y ) Q(x,\,y) Q(x,y) 在区域 D D D 内有一阶连续偏导, P ( x , y ) d x + Q ( x , y ) d y P(x,\,y)dx+Q(x,\,y)dy P(x,y)dx+Q(x,y)dy 为某一函数的全微分 等价于 ∂ P ∂ y = ∂ Q ∂ x \displaystyle\frac{\partial P}{\partial y}=\frac{\partial Q}{\partial x} ∂y∂P=∂x∂Q
可进一步推知,对于给定的调和函数
u
(
x
,
y
)
u(x,\,y)
u(x,y),其共轭调和函数族为
v
(
x
,
y
)
=
∫
(
x
0
,
y
0
)
(
x
,
y
)
(
−
∂
u
∂
y
)
d
x
+
∂
u
∂
x
d
y
+
c
v(x,\,y)=\int_{(x_0,\,y_0)}^{(x,\,y)}(-\frac{\partial u}{\partial y})dx+\frac{\partial u}{\partial x}dy+c
v(x,y)=∫(x0,y0)(x,y)(−∂y∂u)dx+∂x∂udy+c
其中,
c
c
c 为常数。
2.3. 整函数
在复平面上处处解析的函数。
2.4. 奇点 z 0 z_0 z0
f ( z ) f(z) f(z) 在 z 0 z_0 z0 点不解析, ∀ δ > 0 , ∃ z ∈ U ( z 0 , δ ) \forall \delta>0,\,\exists z\in U(z_0, \delta) ∀δ>0,∃z∈U(z0,δ), f ( z ) f(z) f(z) 在 z z z 点解析。
例如:分母为零的点以及其他无穷间断点。
3. 初等函数
3.1. 指数函数 w = e z w=e^z w=ez
由欧拉公式和同底数幂相乘运算法则,
w
=
e
x
p
z
=
e
z
=
e
x
+
i
y
=
e
x
⋅
e
i
y
=
e
x
(
c
o
s
y
+
i
s
i
n
y
)
w=exp\,z=e^z=e^{x+iy}=e^x\cdot e^{iy}=e^x(cosy+isiny)
w=expz=ez=ex+iy=ex⋅eiy=ex(cosy+isiny)
其中,
- w w w 是初等函数中最重要的函数,可以定义其余的初等函数
- w w w 是单值、非负、复平面内解析的函数,遵循实函数的求导法则和运算法则(指数运算法则)
-
w
w
w 的模、辐角和周期如下
{ ∣ w ∣ = e x A r g w = y + 2 k π T = 2 k π i , ( k = 0 , ± 1 , ± 2 , . . . ) \begin{cases} \vert w \vert = e^x \\Arg\,w = y+2k\pi \\ T=2k\pi i\end{cases},(k=0,\pm1,\pm2,...) ⎩⎪⎨⎪⎧∣w∣=exArgw=y+2kπT=2kπi,(k=0,±1,±2,...)
3.2. 对数函数 w = L n z w=Ln z w=Lnz
由方程
e
w
=
z
=
r
e
i
θ
≠
0
e^w=z=re^{i\theta} \not=0
ew=z=reiθ=0,
w
=
L
n
z
=
l
n
r
+
i
θ
=
l
n
∣
z
∣
+
i
A
r
g
z
=
l
n
∣
z
∣
+
i
a
r
g
z
+
2
k
π
i
,
(
k
=
0
,
±
1
,
±
2
,
.
.
.
)
w=Ln\,z=lnr+i\theta=ln|z|+iArgz=ln|z|+iargz+2k\pi i\,\,,(k=0,\pm1,\pm2,...)
w=Lnz=lnr+iθ=ln∣z∣+iArgz=ln∣z∣+iargz+2kπi,(k=0,±1,±2,...)
对数函数有以下定义:
- 主值: l n z = l n ∣ z ∣ + i a r g z lnz=ln|z|+iargz lnz=ln∣z∣+iargz,特别的, z = x > 0 z=x>0 z=x>0 时,退化为实对数函数
- 分支: l n z + 2 k 0 π i lnz+2k_0\pi i lnz+2k0πi
其中,
- w w w 是指数函数的反函数,定义域为 z ≠ 0 z\not=0 z=0
- w w w 是多值函数,其各分支在 C ∖ { z = x + y i ∣ x ≤ 0 , y = 0 } \Bbb C \setminus \{z=x+yi\,|\,x\le0,\,y=0\} C∖{z=x+yi∣x≤0,y=0} 上连续且解析,遵循实函数的求导法则和运算法则(对数运算法则)
- 注意到,
w
w
w 与
a
r
g
z
arg\,z
argz 的定义域,连续性和解析区域是一致的
3.3. 幂函数 w = z α w=z^\alpha w=zα
w = z α = e α L n z w=z^\alpha=e^{\alpha Lnz} w=zα=eαLnz
其中,
- w w w 在复平面上的运算基于对数函数定义,并遵循实函数的求导法则和运算法则(幂运算法则)
-
w
w
w 退化为实函数后,在无定义的复平面区域上均不解析,其他情况下处处解析
3.4. 三角函数、反三角函数和双曲函数
由欧拉公式 e i θ = c o s θ + i s i n θ ⇒ { c o s θ = 1 2 ( e i θ + e − i θ ) s i n θ = 1 2 i ( e i θ − e − i θ ) e^{i\theta}=cos\theta +isin\theta \Rightarrow \begin{cases} cos\theta=\frac{1}2(e^{i\theta}+e^{-i\theta}) \\sin\theta=\frac{1}{2i}(e^{i\theta}-e^{-i\theta})\end{cases} eiθ=cosθ+isinθ⇒{cosθ=21(eiθ+e−iθ)sinθ=2i1(eiθ−e−iθ),得
c o s z = 1 2 ( e − i z + e i z ) cosz=\frac{1}2(e^{-iz}+e^{iz}) cosz=21(e−iz+eiz) s i n z = i 2 ( e − i z − e i z ) sinz=\frac{i}{2}(e^{-iz}-e^{iz}) sinz=2i(e−iz−eiz)
由
z
=
c
o
s
w
=
1
2
(
e
−
i
w
+
e
i
w
)
z=cosw=\frac{1}2(e^{-iw}+e^{iw})
z=cosw=21(e−iw+eiw),同理有
A
r
c
c
o
s
z
=
−
i
L
n
(
z
+
z
2
−
1
)
Arc\,cosz=-iLn(z+\sqrt{z^2-1})
Arccosz=−iLn(z+z2−1)
A
r
c
s
i
n
z
=
−
i
L
n
(
i
z
+
1
−
z
2
)
Arc\,sinz=-iLn(iz+\sqrt{1-z^2})
Arcsinz=−iLn(iz+1−z2)
其中,
- 复变三角函数的周期性、可导性、奇偶性、零点与实函数一致,适用所有三角公式和求导公式
- 有界性不成立,即: ∃ z ∈ C , ∣ c o s z ∣ > 1 \exists z\in \Bbb C,\,|cosz|>1 ∃z∈C,∣cosz∣>1 或 ∣ s i n z ∣ > 1 |sinz|>1 ∣sinz∣>1
由此推出:
t
a
n
z
=
e
−
i
z
−
e
i
z
e
−
i
z
+
e
i
z
i
tanz=\frac{e^{-iz}-e^{iz}}{e^{-iz}+e^{iz}}i
tanz=e−iz+eize−iz−eizi
c
o
t
z
=
e
i
z
+
e
−
i
z
e
i
z
−
e
−
i
z
i
cotz=\frac{e^{iz}+e^{-iz}}{e^{iz}-e^{-iz}}i
cotz=eiz−e−izeiz+e−izi
s
e
c
z
=
2
e
i
z
+
e
−
i
z
secz=\frac{2}{e^{iz}+e^{-iz}}
secz=eiz+e−iz2
c
s
c
z
=
2
i
e
i
z
−
e
−
i
z
cscz=\frac{2i}{e^{iz}-e^{-iz}}
cscz=eiz−e−iz2i
A
r
c
t
a
n
z
=
i
2
L
n
i
+
z
i
−
z
Arc\,tanz=\frac{i}2Ln \frac{i+z}{i-z}
Arctanz=2iLni−zi+z
A
r
c
c
o
t
z
=
i
2
L
n
z
−
i
z
+
i
Arc\,cotz=\frac{i}2Ln \frac{z-i}{z+i}
Arccotz=2iLnz+iz−i
A
r
c
s
e
c
z
=
−
i
l
n
(
i
1
−
1
z
2
+
1
z
)
Arc\,secz=-iln(i\sqrt{1-\frac{1}{z^2}}+\frac{1}{z})
Arcsecz=−iln(i1−z21+z1)
A
r
c
c
s
c
z
=
−
i
l
n
(
1
−
1
z
2
+
i
z
)
Arc\,cscz=-iln(\sqrt{1-\frac{1}{z^2}}+\frac{i}{z})
Arccscz=−iln(1−z21+zi)
c
h
z
=
e
z
+
e
−
z
2
chz=\frac{e^z+e^{-z}}2
chz=2ez+e−z
s
h
z
=
e
z
−
e
−
z
2
shz=\frac{e^z-e^{-z}}2
shz=2ez−e−z
t
h
z
=
e
z
−
e
−
z
e
z
+
e
−
z
thz=\frac{e^z-e^{-z}}{e^z+e^{-z}}
thz=ez+e−zez−e−z
c
o
t
h
z
=
e
z
+
e
−
z
e
z
−
e
−
z
cothz=\frac{e^z+e^{-z}}{e^z-e^{-z}}
cothz=ez−e−zez+e−z
s
e
c
h
z
=
2
e
z
+
e
−
z
sechz=\frac2{e^z+e^{-z}}
sechz=ez+e−z2
c
s
c
h
z
=
2
e
z
−
e
−
z
cschz=\frac2{e^z-e^{-z}}
cschz=ez−e−z2