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拉普拉斯变换||数理方法

2021-03-02 16:20 作者:湮灭的末影狐  | 我要投稿

//只能拉一点点,不能拉多了!

//开学之后果然有点更不动了

6.1 定义与基本性质

前面知道函数可以进行傅里叶变换的条件比较严格:绝对可积并在任意有限区间满足狄里希利条件。

而拉普拉斯变换存在的条件更宽。它通常用于求解初值问题,即函数f(t)满足

f(t)%3D0%2C(t%3C0)

为了能进行傅里叶变换,构造函数:

g(t)%3Df(t)%20e%5E%7B-%5Csigma%20t%7D%5C%2C(%5Csigma%3E0)

其中参数%5Csigma足够大,保证了g(t)(-%5Cinfty%2C%5Cinfty)绝对可积。

对它进行傅里叶变换:

G(%5Comega)%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%20%5Cpi%7D%20%5Cint_%7B-%5Cinfty%7D%5E%7B%5Cinfty%7D%20g(t)%20%5Cmathrm%7Be%7D%5E%7B-%5Comega%20t%7D%20%5Cmathrm%7B~d%7D%20t%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%20%5Cpi%7D%20%5Cint_%7B0%7D%5E%7B%5Cinfty%7D%20f(t)%20%5Cmathrm%7Be%7D%5E%7B-(%5Csigma%2Bi%20%5Comega)%20t%7D%20%5Cmathrm%7B~d%7D%20t

p%3D%5Csigma%2B%5Cmathrm%7Bi%7D%5Comega%5Cbar%7Bf%7D(p)%3D%20%5Cint_%7B0%7D%5E%7B%5Cinfty%7D%20f(t)%20%5Cmathrm%7Be%7D%5E%7B-p%20t%7D%20%5Cmathrm%7B~d%7D%20t

则上式称为拉普拉斯积分%5Cbar%7Bf%7D(p)f(t)拉普拉斯变换函数

以上积分变换称为拉普拉斯变换e%5E%7B-pt%7D是变换的

再由g(t)的傅里叶变换的逆变换可以推出拉普拉斯变换的逆变换:

f(t)%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%20%5Cpi%20%5Cmathrm%7Bi%7D%7D%20%5Cint_%7B%5Csigma-%5Cmathrm%7Bi%7D%20%5Cinfty%7D%5E%7B%5Csigma%2B%5Cmathrm%7Bi%7D%20%5Cinfty%7D%20%5Cbar%7Bf%7D(p)%20%5Cmathrm%7Be%7D%5E%7B%5Cmathrm%7Bi%7Dp%7D%20%5Cmathrm%7Bd%7D%20p

%5Cbar%7Bf%7D(p)又被称为像函数f(t)原函数,变换关系可以写为

%5Cbar%7Bf%7D(p)%3D%5Cmathscr%7BL%7D%5Bf(t)%5D

f(t)%3D%5Cmathscr%7BL%7D%5E%7B-1%7D%5B%5Cbar%7Bf%7D(p)%5D

或者写为%5Cbar%7Bf%7D(p)%5Crisingdotseq%20f(t)%20f(t)%5Cfallingdotseq%20%5Cbar%7Bf%7D(p)%20

拉普拉斯变换存在仍有条件:

教材摘录

拉普拉斯变换的基本性质列举如下:

(线性定理)%20%20%20%20c_1f_1(t)%2Bc_2f_2(t)%5Cfallingdotseq%20%0A%20%20%20%20c_1%5Cbar%7Bf_1%7D(p)%2Bc_2%5Cbar%7Bf_2%7D(p)

(微分定理)%20%20%20%20f'(t)%5Cfallingdotseq%20%0A%20%20%20%20p%5Cbar%7Bf%7D(p)-f(0)

(积分定理)%5Cint_%7B0%7D%5E%7Bt%7D%20%5Cpsi(%5Ctau)%20%5Cmathrm%7Bd%7D%20%5Ctau%20%5Cfallingdotseq%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bp%7D%20%5Cmathscr%7BL%7D%5B%5Cpsi(t)%5D

(相似定理)%20%20%20%20f(at)%5Cfallingdotseq%20%0A%20%20%20%20%5Cfrac%7B1%7D%7Ba%7D%5Cbar%7Bf%7D(%5Cfrac%7Bp%7D%7Ba%7D)

(位移定理)%20%20%20%20f(t)e%5E%7B-%5Clambda%20t%7D%5Cfallingdotseq%20%0A%20%20%20%20%5Cbar%7Bf%7D(p%2B%5Clambda)

(延迟定理)%20%20%20%20f(t-t_0)%5Cfallingdotseq%20%0A%20%20%20%20%5Cbar%7Bf%7D(p)e%5E%7B-pt_0%7D

(卷积定理)%20%20%20%20f_1(t)*f_2(t)%5Cfallingdotseq%20%0A%20%20%20%20%5Cbar%7Bf_1%7D(p)%5Cbar%7Bf_2%7D(p)

最后一式左边的运算是前面一章提过的卷积。以上所有性质都与傅里叶变换类似,均体现了这一类积分变换的线性特性。证明方法也类似。

6.2 拉普拉斯变换的反演

利用微分定理与积分定理可以将微分方程转化为代数方程,从而较方便地解出%5Cbar%7Bf%7D(p),再通过反演求出f(t). 为了完成反演,先列出几个重要例题:

① 求%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5En%5D%20

要保证绝对可积,需有%5Csigma%3D%7B%5Crm%20Re%7D%5C%2Cp%3E0

%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5En%5D%20%3D%5Cint_%7B0%7D%5E%7B%5Cinfty%7D%20t%5En%20e%5E%7B-pt%7D%20%5Cmathrm%7Bd%7Dt%3D%5Cfrac%7B1%7D%7Bp%5E%7Bn%2B1%7D%7D%5Cint_%7B0%7D%5E%5Cinfty%20x%5En%20e%5E%7B-x%7D%5Cmathrm%7B%20d%7Dx%20%20%20

右边积分恰好是%5CGamma(n%2B1)%3Dn!(当n是非负整数时.)

所以%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5En%5D%20%3D%5Cfrac%7Bn!%7D%7Bp%5E%7Bn%2B1%7D%7D%20%5C%3B(%7B%5Crm%20Re%7Dp%3E0%2C%20n%5Cin%20%5Cmathbb%20N)

② 求%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5Ene%5E%7Bst%7D%5D

根据位移定理,

%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5Ene%5E%7Bst%7D%5D%3D%5Cfrac%7Bn!%7D%7B(p-s)%5E%7Bn%2B1%7D%7D%20

③ 求%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5Enf(t)%5Df(t)是存在拉普拉斯 变换的任意函数。

由拉普拉斯变换的定义式:

%5Cmathscr%7BL%7D%5Bf(t)%5D%3D%5Cint_%7B0%7D%5E%7B%5Cinfty%20%7D%20f(t)e%5E%7B-pt%7D%5Cmathrm%7Bd%7Dt%20

两边对p求n阶微分,得到

%5Cfrac%7B%5Cmathrm%7Bd%7D%5En%20%7D%7B%5Cmathrm%20dp%5En%7D%20%20%5Cmathscr%7BL%7D%5Bf(t)%5D%3D%5Cint_%7B0%7D%5E%7B%5Cinfty%20%7D%20(-t)%5Enf(t)e%5E%7B-pt%7D%5Cmathrm%7Bd%7Dt%20

所以

%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5Enf(t)%5D%3D%5Cint_%7B0%7D%5E%7B%5Cinfty%20%7D%20t%5Enf(t)e%5E%7B-pt%7D%5Cmathrm%7Bd%7Dt%20%3D%20(-1)%5En%5Cfrac%7B%5Cmathrm%7Bd%7D%5En%20%7D%7B%5Cmathrm%20dp%5En%7D%20%20%5Cmathscr%7BL%7D%5Bf(t)%5D

④ 求%5Cmathscr%7BL%7D%5B%5Csin%20%5Comega%20t%5D%2C%5Cmathscr%7BL%7D%5B%5Ccos%20%5Comega%20t%5D

利用%5Ccos%20%5Ctheta%20%3D%5Cfrac%7Be%5E%7Bi%20%5Ctheta%7D%20%2Be%5E%7B-i%20%5Ctheta%7D%20%7D%7B2%7D%2C%5C%2C%20%5Csin%20%5Ctheta%20%3D%5Cfrac%7Be%5E%7Bi%20%5Ctheta%7D%20-e%5E%7B-i%20%5Ctheta%7D%20%7D%7B2i%7D,

代入②中取n%3D0,得到

%5Cmathscr%7BL%7D%5B%5Ccos%20%5Comega%20t%5D%3D%5Cfrac%7Bp%7D%7Bp%5E%7B2%7D%2B%5Comega%5E%7B2%7D%7D(%5Coperatorname%7BRe%7D%20p%3E0)

%5Cmathscr%7BL%7D%5B%5Csin%5Comega%20t%5D%3D%5Cfrac%7B%5Comega%7D%7Bp%5E%7B2%7D%2B%5Comega%5E%7B2%7D%7D(%5Coperatorname%7BRe%7D%20p%3E0)

接下来介绍常见的求反演的方法:

① 有理分式

众所周知,有理分式可以分解为%5Cfrac%7B1%7D%7B(z-%5Calpha%20)%5En%7D%2C%5Cfrac%7Bz%2B%5Cbeta%20%7D%7B(z%2B%5Cbeta)%5E2%2B%5Cgamma%20%5E2%7D%20%2C%20%5Cfrac%7BC%20%7D%7B(z%2B%5Cbeta)%5E2%2B%5Cgamma%20%5E2%7D几类函数的和。再借助线性定理、位移定理和前面几个例题就可以完成对有理分式的反演。

教材摘录

② 查表:利用延迟、位移、卷积等定理,结合已有的表解决问题。

我们教材上的表:

拉普拉斯变换表
续表

③ 黎曼-梅林反演公式

f(t)%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%20%5Cpi%20%5Cmathrm%7Bi%7D%7D%20%5Cint_%7B%5Csigma-%5Cmathrm%7Bi%7D%20%5Cinfty%7D%5E%7B%5Csigma%2B%5Cmathrm%7Bi%7D%20%5Cinfty%7D%20%5Cbar%7Bf%7D(p)%20%5Cmathrm%7Be%7D%5E%7B%5Cmathrm%7Bi%7Dp%7D%20%5Cmathrm%7Bd%7D%20p

前面导出的这一式就被称为黎曼-梅林反演公式。

此外,在求积分时可以用到留数定理,可以证明:

f(t)%3D%5Csum%20%5Coperatorname%7BRes%7D%5Cleft%5B%5Cbar%7Bf%7D(p)%20%5Cmathrm%7Be%7D%5E%7Bp%20t%7D%5Cright%5D

式中求和对%5Cbar%7Bf%7D(p)%7B%5Crm%20Re%7D%5C%2Cp%3D%5Csigma的左半平面所有奇点进行。且%5Cbar%20%7Bf%7D(p)满足推广的约当引理的成立条件:

教材摘录

3. 应用

由于拉普拉斯变换的微分与积分定理,适合处理线性微分方程。例如:

%5Cddot%20x%2Ba%5E2x%3D%5Ccos%5Comega%20t%2C%20x(0)%3D0%2C%5Cdot%20x(0)%3D0

x(t)%5Cfallingdotseq%20%20%5Cbar%20x(p), 则

%5Cbegin%7Barray%7D%0A%5Cmathscr%20L%5B%5Cddot%20x%2Ba%5E2x-%5Ccos%5Comega%20t%5D%5C%5C%3Dp%5E2%20%5Cbar%20x(p)%2Ba%5E2%5Cbar%20x(p)-%5Cfrac%7Bp%7D%7Bp%5E2%2B%5Comega%20%5E2%7D%3D0%5Cend%7Barray%7D

%5Cbegin%7Balign%7D%0A%5CRightarrow%20%5Cbar%20x(p)%20%26%20%3D%5Cfrac%7Bp%7D%7B(p%5E2%2B%5Comega%20%5E2)(p%5E2%2B%20%0Aa%5E2%20)%7D%20%20%5C%5C%20%0A%26%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Comega%20%5E2-a%5E2%7D(%5Cfrac%7Bp%7D%7Bp%5E2%2Ba%5E2%7D-%5Cfrac%7Bp%7D%7Bp%5E2%2B%5Comega%20%5E2%7D%20)%20%20%5Cend%7Balign%7D

再进行反演就可以得到原先微分方程的解了。

%5CRightarrow%20x%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Comega%20%5E2-a%5E2%7D(%5Ccos%20%20at%20-%5Ccos%20%5Comega%20t)%20

(其实按照我的理解,虽然通过积分变换将微分方程转换为代数方程,但是本质上只是将求积分的操作转移到了拉普拉斯变换这一操作中,而对原方程的变形等操作则等价于求解变换后的代数方程。而初值的影响则体现在拉普拉斯变换的微分定理中的f(0). 总体来说,把“方程如何变形”的问题转化成“如何求含%5Cbar%20f的代数方程”,是拉普拉斯变换简化微分方程求解的原理。)

参考文献

[1] 梁昆淼. 数学物理方法(第四版)[M]. 北京:高等教育出版社,2009.8,90~100.

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