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PDE とは何かmd d08ed1a
lecture/math/partial-differential-equations/introduction-to-pdes.lecture.n.md
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PDE とはなに

mathpartial-differential-equationsfoundationlecture

1導入どうにゅう

この講義こうぎでは、PDE を複数ふくすう独立変数どくりつへんすう依存いぞんする未知関数みちかんすうと、その偏導関数へんどうかんすう関係かんけいとして解釈かいしゃくする方法ほうほう説明せつめいする。独立変数どくりつへんすう空間くうかん時間じかんとはかぎらず、Laplace 方程式ほうていしきのように複数ふくすう空間変数くうかんへんすうだけを静的せいてきな PDE もある。

偏微分方程式へんびぶんほうていしきPartial differential equation は、複数ふくすう独立変数どくりつへんすうひと以上いじょう未知関数みちかんすうと、その偏導関数へんどうかんすうふく方程式ほうていしきまたは方程式系ほうていしきけいである。この講義こうぎではスカラー未知関数みちかんすう単一たんいつの PDE をあつかう。たとえば u(x,t) では u未知関数みちかんすうx,t独立変数どくりつへんすうである。

2階数かいすう線形性せんけいせい

PDE の階数かいすうOrderは、方程式ほうていしきあらわれる偏導関数へんどうかんすうのうちもっとたか階数かいすうである。たとえば

ut=κuxx

uxxふくむので PDE 全体ぜんたいとしては二階にかいである。ただし時間じかんについては一階いっかいであり、このふたつを混同こんどうしない。

線形せんけい PDELinear PDEでは、未知関数みちかんすうとその各導関数かくどうかんすう一乗いちじょうあらわれ、それらのせきふくまず、係数けいすう独立変数どくりつへんすうだけに依存いぞんする。既知きち係数けいすうからなる作用素さようそLけば、L[αu+βv]=αL[u]+βL[v]成立せいりつする。L[u]=0L[u]=f はそれぞれ斉次せいじ非斉次ひせいじ線形方程式せんけいほうていしきであり、右辺うへんが 0 であることは線形性せんけいせいそのものの条件じょうけんではない。一方いっぽうut=uux のように未知関数みちかんすうとその導関数どうかんすうせきふく方程式ほうていしき非線形ひせんけいである。

3PDE の問題もんだいさだめる要素ようそ

方程式ほうていしきだけでは、どの問題もんだいくかはさだまらない。このトラックでは、まずつぎ要素ようそけて確認かくにんする。

  1. 未知関数みちかんすう独立変数どくりつへんすう
  2. 方程式ほうていしき係数けいすう仮定かてい
  3. 未知関数みちかんすうかんがえる定義域ていぎいきDomain
  4. 初期時刻しょきじこく境界きょうかいなどにあたえるデータ
  5. どの正則性せいそくせいかいもとめるか

このページでは、指定していした連続性れんぞくせい微分可能性びぶんかのうせいち、方程式ほうていしき領域内部りょういきないぶ各点かくてんで、データをそれぞれがかれた集合しゅうごう各点かくてんたすかい古典解こてんかいClassical solutionぶ。係数けいすうなめらかさやデータとの適合てきごうまでふくめ、どの正則性せいそくせい要求ようきゅうするかは問題もんだいごとに明記めいきする。

4ODE とのちが

ODE と PDE の本質的ほんしつてきちがいは、データの名前なまえではなく、独立変数どくりつへんすう個数こすう微分びぶん種類しゅるいにある。

観点かんてんODEPDE
未知関数みちかんすう1 独立変数どくりつへんすう依存いぞん複数ふくすう独立変数どくりつへんすう依存いぞん
微分びぶん常微分じょうびぶん偏微分へんびぶん
定義域ていぎいき区間くかん平面へいめん空間くうかん時空じくうなどの領域りょういき
データ初期値しょきち端点値たんてんちなど初期面しょきめん境界きょうかい一部いちぶなど

ODE にも境界値問題きょうかいちもんだいがあり、PDE にも空間境界くうかんきょうかいたない全空間ぜんくうかん問題もんだいがある。PDE では定義域ていぎいき幾何きか多様たようなので、「どこにどのデータをけるか」を方程式ほうていしき階数かいすうかたとともに判断はんだんする必要ひつようがある。

5熱方程式ねつほうていしき

κ>0 とし、全空間ぜんくうかん xRt>0

ut=κuxx,u(x,0)=f(x)

かんがえる。未知関数みちかんすうu(x,t)、PDE を内部領域ないぶりょういきR×(0,)初期しょきデータをめんt=0 である。方程式ほうていしき二階線形にかいせんけい PDE で、時間じかんについては一階いっかいである。全空間ぜんくうかんには空間境界くうかんきょうかいがないので、ここでは空間境界条件くうかんきょうかいじょうけんさない。古典解こてんかいには、たとえば uC2,1(R×(0,))C(R×[0,))要求ようきゅうする。ここでは C2,1 を、u,ux,uxx,ut連続れんぞくである関数かんすうのクラスという意味いみもちいる。

たとえば f(x)=sinx のとき

u(x,t)=e-κtsinx

ut=-κe-κtsinx,uxx=-e-κtsinx

たすので ut=κuxx であり、u(x,0)=sinx でもある。したがって、この問題もんだい古典解こてんかいである。かい候補式こうほしき場合ばあいは、方程式ほうていしきだけでなく定義域ていぎいきとデータも確認かくにんする。

6領域りょういきわるとデータもわる

おな熱方程式ねつほうていしき有界区間ゆうかいくかん 0<x<L一意いちいさだまる標準的ひょうじゅんてき初期境界値問題しょききょうかいちもんだいとして設定せっていするには、初期しょきデータにくわえて端点たんてんでのデータが必要ひつようになる。古典解こてんかい閉領域へいりょういきまで連続れんぞくもとめるなら、初期しょきデータと端点たんてんデータがかど一致いっちする適合条件てきごうじょうけん確認かくにんする。具体的ぐたいてき初期条件しょきじょうけん境界条件きょうかいじょうけん種類しゅるいつぎ講義こうぎ定義ていぎする。

data/lecture/math/partial-differential-equations/initial-and-boundary-value-problems.lecture.n.md

7代表だいひょうモデルへの地図ちず

外力がいりょく熱源ねつげんのない定係数ていけいすうモデルを記号きごうだけならべると、κ>0c>0たいしてつぎのようになる。

モデル方程式ほうていしき時間変数じかんへんすう
heatut=κuxxあり・時間じかんについて一階いっかい
waveutt=c2uxxあり・時間じかんについて二階にかい
LaplaceΔu=0なし

ここで x=(x1,,xn)Rn とし、Δu=j=1nuxjxj各空間方向かくくうかんほうこう二階偏微分にかいへんびぶんである。これらのかた必要ひつようなデータ、情報伝播じょうほうでんぱ保存ほぞん散逸さんいつちがいはのち講義こうぎ仮定かていとともに比較ひかくする。方程式ほうていしき名前なまえだけで存在そんざい一意性いちいせい安定性あんていせい結論けつろんしてはならない。

8読解どっかいチェックリスト

  • 未知関数みちかんすう独立変数どくりつへんすうなにか。
  • PDE 全体ぜんたい階数かいすうと、時間じかんについての階数かいすうはそれぞれなにか。
  • 線形せんけい非線形ひせんけいか。係数けいすうにどの仮定かていがあるか。
  • 定義域ていぎいき全空間ぜんくうかん有界領域ゆうかいりょういきか。
  • どこにどのデータをき、どのかいのクラスをもとめるか。
  • 候補こうほ方程式ほうていしきとすべてのデータをたすか。

9つぎ分岐ぶんき

まず初期値問題しょきちもんだい境界値問題きょうかいちもんだい初期境界値問題しょききょうかいちもんだい区別くべつする。そのあと一階いっかい PDE では特性曲線法とくせいきょくせんほうへ、二階線形にかいせんけい PDE では主部しゅぶによる型分類かたぶんるいすすむ。代表だいひょうモデルの比較ひかくは、その分類ぶんるい確認かくにんしてからおこなう。

data/lecture/math/partial-differential-equations/method-of-characteristics.lecture.n.md data/lecture/math/partial-differential-equations/classification-of-second-order-linear-pdes.lecture.n.md data/lecture/math/partial-differential-equations/heat-wave-and-laplace-equations.lecture.n.md

10どこまで成立せいりつするか

このページでは十分じゅうぶんなめらかな古典解こてんかい入口いりぐちにした。古典微分こてんびぶんたない関数かんすうあつかえるようにするには、関数空間かんすうくうかん指定していし、試験関数しけんかんすうたいする積分恒等式せきぶんこうとうしき分布微分ぶんぷびぶん方程式ほうていしきたす意味いみさだめる。このような弱解じゃくかいゆる正則性せいそくせい一意性いちいせい条件じょうけんは、方程式ほうていしきごとに確認かくにんする。

11関連かんれんリンク

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