泛函、变分与欧拉-拉格朗日方程

博客介绍了泛函、变分与欧拉 - 拉格朗日方程。泛函是从函数向量空间到标量域的映射,求泛函极值的问题是变分问题,可通过欧拉 - 拉格朗日方程求解。最后还利用这些知识证明了两点之间直线最短。

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泛函、变分与欧拉-拉格朗日方程

1. 泛函

C C C是一个由函数组成的集合,对于 C C C中的任何一个元素 y ( x ) y(x) y(x),数集 B B B中都有一个元素 F F F与之对应,称F是 y ( x ) y(x) y(x)的泛函(functional),记作 F = F [ y ( x ) ] F=F[y(x)] F=F[y(x)]
一般情况下,泛函式常用积分形式表示:
J [ y ( x ) ] = ∫ x 0 x 1 F ( x , y , y ′ ) d x J[y(x)]=\int_{x_0}^{x_1}F(x,y,y')dx J[y(x)]=x0x1F(x,y,y)dx
式中,被积函数 F ( x , y , y ′ ) F(x,y,y') F(x,y,y)称为

由此可见,泛函是从函数组成的一个向量空间到标量域的映射

函数、泛函、算子概念区别

  • 函数:从数域到数域的映射;
  • 泛函:从向量空间到数域的映射;
  • 算子:从向量空间到向量空间的映射。

2. 变分

对泛函求极值的问题称为变分问题。使泛函取极值的函数称为变分问题的解,也称为极值函数。

3. 欧拉-拉格朗日方程

对连续函数求极值,可以通过费马引理,即通过求函数导数为零点求解。类似的,变分法可以通过欧拉-拉格朗日方程求得。
F y − d d x F y ′ = 0 F_y - \frac{d}{dx}F_{y'} = 0 FydxdFy=0
欧拉-拉格朗日方程的意义在于如果泛函取得极值,该公式都成立。

4. 两点之间直线最短的证明

在这里插入图片描述
如上图所示,设 A 、 B A、B AB两点之间的连接曲线为 y = y ( x ) y=y(x) y=y(x),其曲线 长度为 S S S,那么有:
d S = 1 + ( d y d x ) 2 d x S = ∫ x 0 x 1 ( 1 + 1 + ( d y d x ) 2 ) d x 令   y ′ = d y d x S = ∫ x 0 x 1 ( 1 + 1 + y ′ 2 ) d x \begin{aligned} dS & = \sqrt{1+(\frac{dy}{dx})^2}dx \\ S &= \int_{x_0}^{x_1}\Big(1+\sqrt{1+(\frac{dy}{dx})^2}\Big)dx \\ 令\ y'&=\frac{dy}{dx}\\ S &= \int_{x_0}^{x_1}(1+\sqrt{1+y'^2})dx \end{aligned} dSS yS=1+(dxdy)2 dx=x0x1(1+1+(dxdy)2 )dx=dxdy=x0x1(1+1+y2 )dx
要求两点之间最短路径,即 S S S最小,那么就是一个变分问题了。
且其核为:
F = 1 + 1 + y ′ 2 F = 1+\sqrt{1+y'^2} F=1+1+y2

欧拉-拉格朗日方程可得:
∵ F y = 0 ∴ d d x F y ′ = 0 F y ′ = 1 2 ( 1 + y ′ 2 ) − 1 2 ( 2 y ′ ) = y ′ ( 1 + y ′ 2 ) − 1 2 d d x F y ′ = y ′ ′ ( 1 + y ′ 2 ) − 1 2 + y ′ ( − 1 2 ) ( 1 + y ′ 2 ) − 3 2 ( 2 y ′ ) y ′ ′ = y ′ ′ ( 1 + y ′ 2 ) − 3 2 = 0 y ′ ′ = 0 y ′ = C y = C 1 x + C 2 \begin{aligned} \because &F_y = 0 \\ \therefore &\frac{d}{dx}F_{y'} =0 \\ F_{y'} &= \frac{1}{2} ( 1+y'^2) ^{-\frac{1}{2}}(2y') \\ &= y' ( 1+y'^2) ^{-\frac{1}{2}} \\ \frac{d}{dx}F_{y'} &= y'' ( 1+y'^2) ^{-\frac{1}{2}} + y'( -\frac{1}{2} )( 1+y'^2) ^{-\frac{3}{2}} (2y')y{''} \\ &= y{''}( 1+y'^2) ^{-\frac{3}{2}} = 0 \\ y{''} &= 0 \\ y' &= C \\ y & = C_1x + C_2 \end{aligned} FydxdFyyyyFy=0dxdFy=0=21(1+y2)21(2y)=y(1+y2)21=y(1+y2)21+y(21)(1+y2)23(2y)y=y(1+y2)23=0=0=C=C1x+C2
即曲线 S S S为直线。借助两点坐标, C 1 , C 2 C_1,C_2 C1,C2也可求了。

参考资料

知乎:变分法理解1——泛函简介

### 3. **欧拉方程法求解泛函极小值的理论基础** 在学中,当试图找到某个特定的能量泛函 \( J[y] \) 的极小值时,通常会采用欧拉-拉格朗日方程作为核心工具。如果能量泛函的形式为: \[ J[y] = \int_a^b F(x, y, y') dx, \] 那么对应的欧拉-拉格朗日方程可以写成: \[ \frac{\partial F}{\partial y} - \frac{d}{dx}\left(\frac{\partial F}{\partial y'}\right) = 0. \] 这是一阶偏微方程,其解提供了使泛函取得极小值的函数 \( y(x) \)[^1]。 --- ### 4. **Python 实现欧拉方程法的具体步骤** 下面展示了一个完整的 Python 示例代码,用于求数学物理中的典型泛函问题——路径问题(也称为测地线问题)。我们将通过数值方法近似解决这一问题,并讨论边界条件的处理方式。 #### (1)导入必要的库 ```python import numpy as np from scipy.integrate import solve_ivp import matplotlib.pyplot as plt ``` #### (2)定义目标泛函及相关量 考虑一个简单的泛函形式,例如弧长积: \[ F(x, y, y') = \sqrt{1 + (y'(x))^2}. \] 此时,欧拉-拉格朗日方程退化为二阶常微方程: \[ y''(x) = 0. \] 这是一个非常简单的情况,实际应用中可能涉及更复杂的非线性项。 ```python def euler_lagrange(t, Y): """ 定义欧拉-拉格朗日方程组。 参数: t : 自量时/空坐标 Y : 当前状态向量 [y, dy/dt] 返回: dY_dt : 导数向量 [dy/dt, d²y/dt²] """ y, yp = Y # 此处可以根据具体问题修改右侧表达式 return [yp, 0] # 对应于 y'' = 0 的情况 ``` #### (3)设置初始条件边界条件 对于两点边值问题,我们需要提供两个独立的信息:起点和终点的位置以及斜率约束(如果有)。如果没有显式的导数约束,默认假定自然边界条件适用[^4]。 ```python # 边界条件 a, b = 0, 1 # 积的上下限 ya, yb = 0, 1 # 函数值在两端点的要求 # 将边界条件转换为初值问题所需的格式 initial_slope_guess = 1 # 假设初始猜测斜率为1 init_cond = [ya, initial_slope_guess] ``` #### (4)求解微方程 使用 SciPy 中内置的 ODE 求解器 `solve_ivp` 来获得数值解。 ```python sol = solve_ivp(euler_lagrange, [a, b], init_cond, dense_output=True) # 计算离散采样的结果 t_vals = np.linspace(a, b, 500) y_vals = sol.sol(t_vals)[0] ``` #### (5)绘制图形可视化 后,我们可以画图观察所得曲线是否符合预期。 ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(t_vals, y_vals, label="Solution Curve", color='blue') plt.scatter([a, b], [ya, yb], color="red", zorder=5, label="Boundary Points") # 显示边界点 plt.title("Euler-Lagrange Solution for Functional Minimization") plt.xlabel("x-axis") plt.ylabel("y-axis") plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 以上就是整个流程的一个简化版本演示[^3]。 --- ###
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