泛函极值问题与变分法

泛函与泛函极值问题

在这里插入图片描述
平面内两点A,B,连接两点之间的曲线有很多种方式。分别用函数fi(x)f_{i}(x)fi(x)来表示。对于给定的曲线fi(x)f_{i}(x)fi(x), 那么两点之间连线的长度可以表示为
J(fi(x))=∫AB1+fi′(x)2dxJ(f_{i}(x))=\int\limits_{A}^B\sqrt{1+f'_{i}(x)^2}dxJ(fi(x))=AB1+fi(x)2dx
这里JJJ是函数fff的函数,又叫泛函。通过求JJJ的极值,求得对应的f(x)f(x)f(x),就是泛函的极值问题。求泛函极值问题常用的方法就是变分法。

变分法和欧拉-拉格朗日方程

考虑泛函(functional)常见形式
J=∫x1x2F(x,y(x),y′(x))dxJ=\int\limits_{x_1}^{x_2} F(x,y(x),y'(x))dxJ=x1x2F(x,y(x),y(x))dx
其中

  • x1x_1x1,x2x_2x2是常数;
  • y(x)y(x)y(x)二阶连续可微函数;
  • y′(x)=dy/dxy'(x)=dy/dxy(x)=dy/dx;
  • F(x,y(x),y′(x))F(x,y(x),y'(x))F(x,y(x),y(x))是关于变量xxx,yyy,y′y'y的二阶连续可微函数。

假如泛函J[y]J[y]J[y]fff处取得局部极小值,对于任意函数η(x)\eta(x)η(x), 有一阶导数且在η(x1)=η(x2)=0\eta(x_1)=\eta(x_2)=0η(x1)=η(x2)=0, 对于趋近于0的任意小的数ε\varepsilonε,有:
J[f]≤J[f+εη]J[f]\leq J[f+\varepsilon\eta]J[f]J[f+εη]
其中,εη\varepsilon\etaεη就是函数fff的变分,用δf\delta fδf来表示。
f+εηf+\varepsilon\etaf+εη替换泛函J[y]J[y]J[y]中的yyy,结果就是ε\varepsilonε的一个函数:
Φ(ε)=J[f+εη]\Phi(\varepsilon)=J[f+\varepsilon\eta]Φ(ε)=J[f+εη]
因为函数JJJfff处取得极小值,所以函数Φ(ε)\Phi(\varepsilon)Φ(ε)ε=0\varepsilon=0ε=0处取得极小值,因此,
Φ′(0)≡dΦdε∣ε=0=∫x1x2dFdε∣ε=0dx=0\Phi'(0)\equiv\frac{d\Phi}{d\varepsilon}\bigg|_{\varepsilon=0}=\int_{x_1}^{x_2}\frac{dF}{d\varepsilon}\bigg|_{\varepsilon=0}dx=0Φ(0)dεdΦε=0=x1x2dεdFε=0dx=0
对泛函F(x,y,y′)F(x,y,y')F(x,y,y)求全微分,其中y=f+εy=f+\varepsilony=f+εy′=f′+εη′y'=f'+\varepsilon\eta'y=f+εη都是ε\varepsilonε的函数,但是xxx不是(即,dxdε=0\frac{dx}{d\varepsilon}=0dεdx=0),所以有:
dFdε=∂F∂ydydε+∂F∂y′dy′dε\frac{dF}{d\varepsilon}=\frac{\partial{F}}{\partial{y}}\frac{dy}{d\varepsilon}+\frac{\partial{F}}{\partial{y'}}\frac{dy'}{d\varepsilon}dεdF=yFdεdy+yFdεdy
因为dydε=η\frac{dy}{d\varepsilon}=\etadεdy=η, dy′dε=η′\frac{dy'}{d\varepsilon}=\eta'dεdy=η,所以有:
dFdε=∂F∂yη+∂F∂y′η′\frac{dF}{d\varepsilon}=\frac{\partial{F}}{\partial{y}}\eta+\frac{\partial{F}}{\partial{y'}}\eta'dεdF=yFη+yFη
因此
∫x1x2dFdε∣ε=0dx=∫x1x2(∂F∂fη+∂F∂f′η′)dx=∫x1x2(∂F∂fη+ddx(∂F∂f′η)−ηddx∂F∂f′)dx(分部积分)=∫x1x2(∂F∂fη−ηddx∂F∂f′)dx+∂F∂f′η∣x1x2 \begin{aligned} \int_{x_{1}}^{x_2}\frac{dF}{d\varepsilon}\bigg|_{\varepsilon=0}dx & =\int_{x_1}^{x_2}\bigg(\frac{\partial{F}}{\partial{f}}\eta+\frac{\partial{F}}{\partial{f'}}\eta'\bigg)dx \\ & =\int_{x_1}^{x_2}\bigg(\frac{\partial{F}}{\partial{f}}\eta+\frac{d}{dx}(\frac{\partial{F}}{\partial{f'}}\eta)-\eta\frac{d}{dx}\frac{\partial{F}}{\partial{f'}}\bigg)dx \quad(分部积分)\\ & = \int_{x_1}^{x_2}\bigg(\frac{\partial F}{\partial f}\eta-\eta\frac{d}{dx}\frac{\partial F}{\partial f'}\bigg)dx+\frac{\partial F}{\partial f'}\eta\bigg|_{x_1}^{x_2} \end{aligned} x1x2dεdFε=0dx=x1x2(fFη+fFη)dx=x1x2(fFη+dxd(fFη)ηdxdfF)dx()=x1x2(fFηηdxdfF)dx+fFηx1x2
ε=0\varepsilon=0ε=0时,F[x,y,y′]→F[x,f,f′]F[x,y,y']\to F[x,f,f']F[x,y,y]F[x,f,f]。因为η(x1)=η(x2)=0\eta(x_1)=\eta(x_2)=0η(x1)=η(x2)=0,且公式左边等于0,所以有:
∫x1x2η(x)(∂F∂f−ddx∂F∂f′)dx=0 \int_{x_1}^{x_2}\eta(x)\bigg(\frac{\partial F}{\partial f}-\frac{d}{dx}\frac{\partial F}{\partial f'}\bigg)dx=0 x1x2η(x)(fFdxdfF)dx=0
根据变分法基本定理,知道:
∂F∂f−ddx∂F∂f′=0\frac{\partial F}{\partial f}-\frac{d}{dx}\frac{\partial F}{\partial f'}=0fFdxdfF=0
这个公式即为欧拉-朗格朗日方程( Euler-Lagrange)。欧拉-拉格朗日方程还可以推广至多元和高阶,在偏微分方程和微分几何领域有广泛的应用前景。

变分法典型应用

最短距离问题

针对一开始提出的最短距离问题,其泛函表示形式为:
J(f(x))=∫AB1+f′(x)2dxJ(f(x))=\int\limits_{A}^B\sqrt{1+f'(x)^2}dxJ(f(x))=AB1+f(x)2dx

F(x,y,y′)=1+f′(x)2F(x,y,y')=\sqrt{1+f'(x)^2}F(x,y,y)=1+f(x)2
∂F∂f=0\frac{\partial F}{\partial f}=0fF=0
∂F∂f′=f′(x)1+f′(x)2\frac{\partial F}{\partial f'}=\frac{f'(x)}{\sqrt{1+f'(x)^2}}fF=1+f(x)2f(x)
ddx∂F∂f′=f′′(x)(1+f′(x)2)−32\frac{d}{dx}\frac{\partial F}{\partial f'}=f''(x)(1+f'(x)^2)^{-\frac{3}{2}}dxdfF=f(x)(1+f(x)2)23
根据欧拉公式,得:f′′(x)=0f''(x)=0f(x)=0
所以:
f′(x)=af'(x)=af(x)=a
f(x)=ax+bf(x)=ax+bf(x)=ax+b
其中a,ba,ba,b为与起始点相关的常数。即两点之间直线最短。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何在FEniCS中从变分形式得到一个表达式向量的问题。首先,我得回忆一下用户之前的问题和之前的回答,确保这次回答的一致性和连贯性。用户之前问的是如何查看Vector对象的内容,现在转向如何从变分形式获取这个向量,这可能涉及到组装过程。 首先,我需要确认用户提到的“表达式向量”具体指什么。在有限元方法中,变分形式通常会被组装成矩阵或向量。例如,如果是线性变分问题,变分形式可能会对应一个线性系统Ax = b中的右侧向量b。或者,如果是非线性问题,可能涉及残差向量的组装。用户可能想知道如何从变分形式生成这些向量。 接下来,我需要考虑FEniCS中的相关函数。最常用的函数应该是assemble或者assemble_vector,可能还有针对特定情况的其他函数。例如,对于线性变分形式,使用lhs和rhs分离后,右侧的向量通常通过assemble函数来生成。 然后,我需要分情况讨论。用户可能有两种情况:一种是线性变分形式,例如a == L,这时右侧向量是L的组装;另一种是非线性问题,可能需要组装残差向量。因此,回答需要覆盖这两种情况。 此外,用户可能需要知道如何将变分形式转换为具体的向量对象,并可能关心并行计算中的处理,比如分布式向量的问题。同时,考虑到用户之前的问题中提到了获取向量内容的方法,可能需要补充如何验证生成的向量是否正确,比如打印范数或部分元素。 需要注意可能的错误点,例如,用户可能混淆了矩阵和向量的组装,或者在非线性情况下忘记使用显式的残差形式。因此,回答中需要明确区分不同情况,并提供示例代码帮助用户理解。 最后,确保回答结构清晰,步骤明确,包含代码示例和关键说明,帮助用户逐步操作,并验证结果。同时,使用中文,避免技术术语的直译,保持口语化,但不过于随意,确保专业性和易懂性。</think>在FEniCS/DOLFIN中,若要从变分形式(Variational Form)生成对应的向量(如右端项向量或残差向量),需根据问题类型选择以下函数: --- ### **1. 线性问题(右端项向量)** 若变分形式为线性方程形式 `a == L`,右端项向量(即载荷向量)可通过 **`assemble` + `rhs`** 组合生成: ```python from dolfin import * # 定义函数空间和变分形式 V = FunctionSpace(mesh, "CG", 1) u = TrialFunction(V) v = TestFunction(V) a = dot(grad(u), grad(v)) * dx # 双线性形式 L = f * v * dx # 线性形式(右端项) # 组装右端项向量 b = assemble(L) # 直接对线性形式L进行组装 print("右端项向量:", b.get_local()) ``` --- ### **2. 非线性问题(残差向量)** 若变分形式为非线性方程 `F = 0`,需通过 **`assemble` + 显式残差计算** 生成残差向量: ```python # 定义非线性变分形式 u = Function(V) # 未知函数 v = TestFunction(V) F = inner(grad(u), grad(v)) * dx - f * v * dx # 残差形式 # 计算残差向量(在某个初始猜测u下) assemble(F, tensor=residual_vector) # 需提前创建空向量 print("残差向量范数:", residual_vector.norm("l2")) ``` 或更简洁地: ```python residual_vector = assemble(F) # 直接生成残差向量 ``` --- ### **3. 混合形式(多场耦合问题)** 对于多物理场耦合问题,需先创建混合函数空间,再组装整体向量: ```python # 定义混合空间(例如Stokes问题的速度+压力) V = VectorElement("CG", mesh.ufl_cell(), 2) Q = FiniteElement("CG", mesh.ufl_cell(), 1) W = FunctionSpace(mesh, V * Q) # 定义变分形式 (u, p) = TrialFunctions(W) (v, q) = TestFunctions(W) a = (inner(grad(u), grad(v)) - p * div(v) + div(u) * q) * dx L = dot(f, v) * dx # 组装右端项向量 b = assemble(L) print("混合问题向量长度:", b.size()) ``` --- ### **关键说明** 1. **向量类型**: - 结果向量是 `<dolfin.cpp.la.Vector>` 对象,可通过 `.get_local()` 转为NumPy数组。 - 并行计算时,向量可能分片存储,需通过MPI操作获取全局数据(参考之前的MPI代码)。 2. **验证向量正确性**: - 检查向量范数:`print(b.norm("l2"))` - 打印部分元素:`print(b.get_local()[:5])` 3. **矩阵组装的关系**: - 若需要同时生成刚度矩阵(双线性形式 `a`),使用 `A = assemble(a)`。 4. **高级操作**: - 使用 `SystemAssembler` 高效组装复杂系统: ```python assembler = SystemAssembler(a, L) A = Matrix() b = Vector() assembler.assemble(A, b) # 同时组装矩阵A和向量b ``` --- ### **典型应用场景** | 场景 | 方法 | 目的 | |---------------------|--------------------------|-------------------------------| | 线性问题右端项 | `assemble(L)` | 生成线性系统右侧向量 `b` | | 非线性残差 | `assemble(F)` | 计算当前解的残差(用于牛顿迭代)| | 边界条件处理 | 在 `assemble` 后调用 `apply` | 将边界条件施加到向量上 | 通过上述方法,可灵活提取变分形式对应的向量数据,为后续求解或分析提供基础。
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