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[人工智能]基于分析Laplace方程“放射状”函数特解的基本解引入

基于分析Laplace方程“放射状”函数特解的基本解引入

参考文献:【偏微分方程笔记(2)——Laplace(位势)方程的基本解】

1. 基本定义

关于函数 u ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) u(x_1,x_2,...,x_n) u(x1?,x2?,...,xn?) n n n维Laplace方程是:
Δ u = u x 1 x 1 + u x 2 x 2 + . . . + u x n x n = 0 (1) \Delta u=u_{x_1x_1}+u_{x_2x_2}+...+u_{x_nx_n}=0 \tag 1 Δu=ux1?x1??+ux2?x2??+...+uxn?xn??=0(1)
它的解称为调和函数势函数

2. 寻找特解

由于Laplace方程作旋转以后是不变的,因此我们似乎可以先去找“放射状(radial)”的函数,也就是:
r = ∣ x ∣ = x 1 2 + . . . + x n 2 (2) r=|x|=\sqrt{x_1^2+...+x_n^2} \tag 2 r=x=x12?+...+xn2? ?(2)
首先尝试在 n n n维线性空间中寻找满足Laplace方程 ( 1 ) (1) (1)的一个解 u u u,具有形式:
u ( x ) = v ( r ) (3) u(x)=v(r) \tag 3 u(x)=v(r)(3)
首先注意到对于 i = 1 , 2 , . . . , n i=1,2,...,n i=1,2,...,n,有:
? r ? x i = 1 2 x 1 2 + . . . + x n 2 2 x i = x i r ( x =? 0 ) (4) \frac{\partial r}{\partial x_i} = \frac{1}{2\sqrt{x_1^2+...+x_n^2}} 2x_i = \frac{x_i}{r}(x \not =0) \tag 4 ?xi??r?=2x12?+...+xn2? ?1?2xi?=rxi??(x?=0)(4)
因此:
u ( x ) u(x) u(x)的一阶导数有:
u x i = ? v ? r ? r ? x i = v ′ ( r ) x i r (5) u_{x_i}=\frac{\partial v}{\partial r} \frac{\partial r}{\partial x_i} = v'(r) \frac{x_i}{r} \tag 5 uxi??=?r?v??xi??r?=v(r)rxi??(5)
u ( x ) u(x) u(x)的二阶导数有:
u x i x i = ? u x i ? x i = ? ? x i ( ? v ? r ? r ? x i ) = ? 2 v ? x i ? r ? r ? x i + ? 2 r ? x i ? x i ? v ? r = [ ? ? r ? r ? x i ( v ′ ( r ) ) ] ? x i r + [ ? ? x i ( x i r ) ] ? v ′ ( r ) (6) u_{x_ix_i}=\frac{\partial u_{x_i}}{\partial x_i}=\frac{\partial}{\partial x_i} (\frac{\partial v}{\partial r} \frac{\partial r}{\partial x_i}) \\ = \frac{\partial^2 v}{\partial x_i \partial r} \frac{\partial r}{\partial x_i} + \frac{\partial^2 r}{\partial x_i \partial x_i} \frac{\partial v}{\partial r} \\ =[\frac{\partial}{\partial r} \frac{\partial r}{\partial x_i}(v'(r))]·\frac{x_i}{r} + [\frac{\partial}{\partial x_i} (\frac{x_i}{r})]·v'(r) \tag 6 uxi?xi??=?xi??uxi???=?xi???(?r?v??xi??r?)=?xi??r?2v??xi??r?+?xi??xi??2r??r?v?=[?r???xi??r?(v(r))]?rxi??+[?xi???(rxi??)]?v(r)(6)
对于前式中括号中的式子:
? ? r ( x i v ′ ( r ) r ) = x i [ v ′ ′ ( r ) r ? v ′ ( r ) ] r 2 (7) \frac{\partial}{\partial r} (\frac{x_i v'(r)}{r}) = \frac{x_i[v^{''}(r)r-v'(r)]}{r^2} \tag 7 ?r??(rxi?v(r)?)=r2xi?[v(r)r?v(r)]?(7)
对于后式中括号中的式子:
? ? x i ( x i r ) = 1 r (8) \frac{\partial}{\partial x_i} (\frac{x_i}{r}) = \frac{1}{r} \tag 8 ?xi???(rxi??)=r1?(8)
u ( x ) u(x) u(x)的二阶偏导数:
u x i x i = v ′ ′ ( r ) x i 2 r 2 + v ′ ( r ) ( 1 r ? x i 2 r 3 ) (9) u_{x_ix_i}=v^{''}(r) \frac{x_i^2}{r^2} + v'(r) (\frac{1}{r}-\frac{x_i^2}{r^3}) \tag 9 uxi?xi??=v(r)r2xi2??+v(r)(r1??r3xi2??)(9)
因此:
Δ u = v ′ ′ ( r ) + n ? 1 r v ′ ( r ) (10) \Delta u=v^{''}(r)+\frac{n-1}{r} v'(r) \tag {10} Δu=v(r)+rn?1?v(r)(10)
因此 Δ u = 0 \Delta u=0 Δu=0当且仅当
v ′ ′ + n ? 1 r v ′ = 0 (11) v^{''}+\frac{n-1}{r} v'=0 \tag {11} v+rn?1?v=0(11)

3. 解常微分方程

如果 v ′ =? 0 v' \not =0 v?=0,则:
l n ( ∣ v ′ ∣ ) ′ = v ′ ′ v ′ = 1 ? n r (12) ln(|v'|)'=\frac{v^{''}}{v'}=\frac{1-n}{r} \tag {12} ln(v)=vv?=r1?n?(12)
存在常数 a a a使得:
v ′ ( r ) = a r n ? 1 (13) v'(r)=\frac{a}{r^{n-1}} \tag {13} v(r)=rn?1a?(13)
因此如果 r > 0 r>0 r>0,我们有:
n = 1 n=1 n=1时:
v ( r ) = a r (14) v(r)=ar \tag {14} v(r)=ar(14)
n = 2 n=2 n=2时:
v ( r ) = b ? l n r + c (15) v(r)=b \ ln r+c \tag {15} v(r)=b?lnr+c(15)
n ≥ 3 n \geq 3 n3时:
v ( r ) = b r n ? 2 + c (16) v(r)=\frac{b}{r^{n-2}}+c \tag {16} v(r)=rn?2b?+c(16)
这里 b , c b,c b,c均为常数。

4. 基本解

在这里插入图片描述
该方程组称为Laplace方程的基本解,这里 α ( n ) = R n \alpha(n)=R^n α(n)=Rn中单位球的体积= π n τ ( n 2 + 1 ) \frac{\sqrt{\pi^n}}{\tau (\frac{n}{2}+1)} τ(2n?+1)πn ??

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加:2021-09-18 10:08:28  更:2021-09-18 10:10:33 
 
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