Теория Штурма–Лиувилля

Обыкновенное дифференциальное уравнение

В математике и ее приложениях задача Штурма–Лиувилля — это линейное обыкновенное дифференциальное уравнение второго порядка вида для заданных функций , и , вместе с некоторыми граничными условиями при экстремальных значениях . Целями данной задачи Штурма–Лиувилля являются: г г х [ п ( х ) г у г х ] + д ( х ) у = λ ж ( х ) у {\displaystyle {\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\left[p(x){\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}\right]+q(x)y=-\lambda w(x)y} п ( х ) {\displaystyle p(x)} д ( х ) {\displaystyle q(x)} ж ( х ) {\displaystyle w(x)} х {\displaystyle x}

  • Найти λ , для которых существует нетривиальное решение задачи. Такие значения λ называются собственными значениями задачи.
  • Для каждого собственного значения λ найти соответствующее решение задачи. Такие функции называются собственными функциями, связанными с каждым λ . у = у ( х ) {\displaystyle у=у(х)} у {\displaystyle у}

Теория Штурма–Лиувилля — это общее исследование задач Штурма–Лиувилля. В частности, для «регулярной» задачи Штурма–Лиувилля можно показать, что существует бесконечное число собственных значений, каждое из которых имеет уникальную собственную функцию, и что эти собственные функции образуют ортонормированный базис определенного гильбертова пространства функций.

Эта теория важна в прикладной математике , где задачи Штурма–Лиувилля встречаются очень часто, особенно при работе с разделяемыми линейными уравнениями в частных производных . Например, в квантовой механике одномерное независимое от времени уравнение Шредингера является задачей Штурма–Лиувилля.

Теория Штурма–Лиувилля названа в честь Жака Шарля Франсуа Штурма (1803–1855) и Жозефа Лиувилля (1809–1882), которые разработали эту теорию.

Основные результаты

Основные результаты теории Штурма–Лиувилля применимы к задаче Штурма–Лиувилля

на конечном интервале , который является «регулярным». Задача называется регулярной, если: [ а , б ] {\displaystyle [а,б]}

  • коэффициентные функции и производная непрерывны на ; п , д , ж {\displaystyle p,q,w} п {\displaystyle p'} [ а , б ] {\displaystyle [а,б]}
  • п ( х ) > 0 {\displaystyle р(х)>0} и для всех ; ж ( х ) > 0 {\displaystyle w(x)>0} x [ a , b ] {\displaystyle x\in [a,b]}
  • проблема имеет разделенные граничные условия вида

Функция , иногда обозначаемая , называется функцией веса или плотности . w = w ( x ) {\displaystyle w=w(x)} r = r ( x ) {\displaystyle r=r(x)}

Целями задачи Штурма–Лиувилля являются:

  • найти собственные значения: те λ, для которых существует нетривиальное решение;
  • для каждого собственного значения λ найти соответствующую собственную функцию . y = y ( x ) {\displaystyle y=y(x)}

Для регулярной задачи Штурма–Лиувилля функция называется решением, если она непрерывно дифференцируема и удовлетворяет уравнению ( 1 ) при каждом . В случае более общего решения следует понимать в слабом смысле . y = y ( x ) {\displaystyle y=y(x)} x ( a , b ) {\displaystyle x\in (a,b)} p , q , w {\displaystyle p,q,w}

Термины собственное значение и собственный вектор используются, поскольку решения соответствуют собственным значениям и собственным функциям эрмитова дифференциального оператора в подходящем гильбертовом пространстве функций со скалярным произведением , определяемым с помощью весовой функции. Теория Штурма–Лиувилля изучает существование и асимптотическое поведение собственных значений, соответствующую качественную теорию собственных функций и их полноту в функциональном пространстве.

Основной результат теории Штурма–Лиувилля утверждает, что для любой регулярной задачи Штурма–Лиувилля:

  • Собственные значения действительны и могут быть пронумерованы так, что λ 1 , λ 2 , {\displaystyle \lambda _{1},\lambda _{2},\dots } λ 1 < λ 2 < < λ n < . {\displaystyle \lambda _{1}<\lambda _{2}<\cdots <\lambda _{n}<\cdots \to \infty .}
  • Каждому собственному значению соответствует уникальная (с точностью до постоянного кратного) собственная функция с нулями в точности в , называемая nфундаментальным решением . λ n {\displaystyle \lambda _{n}} y n = y n ( x ) {\displaystyle y_{n}=y_{n}(x)} n 1 {\displaystyle n-1} [ a , b ] {\displaystyle [a,b]}
  • Нормализованные собственные функции образуют ортонормированный базис относительно w -взвешенного скалярного произведения в гильбертовом пространстве ; то есть, где — символ Кронекера . y n {\displaystyle y_{n}} L 2 ( [ a , b ] , w ( x ) d x ) {\displaystyle L^{2}{\big (}[a,b],w(x)\,\mathrm {d} x{\big )}} y n , y m = a b y n ( x ) y m ( x ) w ( x ) d x = δ n m , {\displaystyle \langle y_{n},y_{m}\rangle =\int _{a}^{b}y_{n}(x)y_{m}(x)w(x)\,\mathrm {d} x=\delta _{nm},} δ n m {\displaystyle \delta _{nm}}

Приведение к форме Штурма–Лиувилля

Говорят, что дифференциальное уравнение ( 1 ) находится в форме Штурма–Лиувилля или самосопряженной форме . Все линейные однородные обыкновенные дифференциальные уравнения второго порядка можно переписать в форме, представленной в левой части ( 1 ), умножив обе стороны уравнения на соответствующий интегрирующий множитель (хотя то же самое не относится к уравнениям в частных производных второго порядка или если yвектор ). Ниже приведены некоторые примеры.

x 2 y + x y + ( x 2 ν 2 ) y = 0 {\displaystyle x^{2}y''+xy'+\left(x^{2}-\nu ^{2}\right)y=0} что можно записать в форме Штурма–Лиувилля (сначала разделив на x , а затем свернув первые два члена слева в один) как ( x y ) + ( x ν 2 x ) y = 0. {\displaystyle \left(xy'\right)'+\left(x-{\frac {\nu ^{2}}{x}}\right)y=0.}

( 1 x 2 ) y 2 x y + ν ( ν + 1 ) y = 0 {\displaystyle \left(1-x^{2}\right)y''-2xy'+\nu (\nu +1)y=0} который можно легко привести к форме Штурма–Лиувилля, поскольку г/дх (1 − x 2 ) = −2 x , поэтому уравнение Лежандра эквивалентно ( ( 1 x 2 ) y ) + ν ( ν + 1 ) y = 0 {\displaystyle \left(\left(1-x^{2}\right)y'\right)'+\nu (\nu +1)y=0}

Пример использования интегрирующего множителя

x 3 y x y + 2 y = 0 {\displaystyle x^{3}y''-xy'+2y=0}

Разделим все на x 3 : y 1 x 2 y + 2 x 3 y = 0 {\displaystyle y''-{\frac {1}{x^{2}}}y'+{\frac {2}{x^{3}}}y=0}

Умножение на интегрирующий множитель дает , что можно легко привести к форме Штурма–Лиувилля, поскольку дифференциальное уравнение эквивалентно μ ( x ) = exp ( d x x 2 ) = e 1 / x , {\displaystyle \mu (x)=\exp \left(\int -{\frac {dx}{x^{2}}}\right)=e^{{1}/{x}},} e 1 / x y e 1 / x x 2 y + 2 e 1 / x x 3 y = 0 {\displaystyle e^{{1}/{x}}y''-{\frac {e^{{1}/{x}}}{x^{2}}}y'+{\frac {2e^{{1}/{x}}}{x^{3}}}y=0} d d x e 1 / x = e 1 / x x 2 {\displaystyle {\frac {d}{dx}}e^{{1}/{x}}=-{\frac {e^{{1}/{x}}}{x^{2}}}} ( e 1 / x y ) + 2 e 1 / x x 3 y = 0. {\displaystyle \left(e^{{1}/{x}}y'\right)'+{\frac {2e^{{1}/{x}}}{x^{3}}}y=0.}

Интегрирующий множитель для общего однородного уравнения второго порядка

P ( x ) y + Q ( x ) y + R ( x ) y = 0 {\displaystyle P(x)y''+Q(x)y'+R(x)y=0}

Умножение на интегрирующий множитель и последующее суммирование дает форму Штурма–Лиувилля: или, в явном виде: μ ( x ) = 1 P ( x ) exp ( Q ( x ) P ( x ) d x ) , {\displaystyle \mu (x)={\frac {1}{P(x)}}\exp \left(\int {\frac {Q(x)}{P(x)}}\,dx\right),} d d x ( μ ( x ) P ( x ) y ) + μ ( x ) R ( x ) y = 0 , {\displaystyle {\frac {d}{dx}}\left(\mu (x)P(x)y'\right)+\mu (x)R(x)y=0,} d d x ( exp ( Q ( x ) P ( x ) d x ) y ) + R ( x ) P ( x ) exp ( Q ( x ) P ( x ) d x ) y = 0. {\displaystyle {\frac {d}{dx}}\left(\exp \left(\int {\frac {Q(x)}{P(x)}}\,dx\right)y'\right)+{\frac {R(x)}{P(x)}}\exp \left(\int {\frac {Q(x)}{P(x)}}\,dx\right)y=0.}

Уравнения Штурма–Лиувилля как самосопряженные дифференциальные операторы

Отображение, определяемое: можно рассматривать как линейный оператор L, отображающий функцию u в другую функцию Lu , и его можно изучать в контексте функционального анализа . Фактически, уравнение ( 1 ) можно записать как L u = 1 w ( x ) ( d d x [ p ( x ) d u d x ] + q ( x ) u ) {\displaystyle Lu=-{\frac {1}{w(x)}}\left({\frac {d}{dx}}\left[p(x)\,{\frac {du}{dx}}\right]+q(x)u\right)} L u = λ u . {\displaystyle Lu=\lambda u.}

Это и есть задача собственных значений ; то есть ищутся собственные значения λ 1 , λ 2 , λ 3 ,... и соответствующие собственные векторы u 1 , u 2 , u 3 ,... оператора L. Правильным заданием для этой задачи является гильбертово пространство со скалярным произведением L 2 ( [ a , b ] , w ( x ) d x ) {\displaystyle L^{2}([a,b],w(x)\,dx)} f , g = a b f ( x ) ¯ g ( x ) w ( x ) d x . {\displaystyle \langle f,g\rangle =\int _{a}^{b}{\overline {f(x)}}g(x)w(x)\,dx.}

В этом пространстве L определен на достаточно гладких функциях, удовлетворяющих указанным выше регулярным граничным условиям. Более того, L является самосопряженным оператором: L f , g = f , L g . {\displaystyle \langle Lf,g\rangle =\langle f,Lg\rangle .}

Это можно увидеть формально, используя интегрирование по частям дважды, где граничные члены исчезают в силу граничных условий. Тогда следует, что собственные значения оператора Штурма–Лиувилля являются действительными, а собственные функции L, соответствующие различным собственным значениям, ортогональны. Однако этот оператор неограничен , и, следовательно, существование ортонормированного базиса собственных функций неочевидно. Чтобы преодолеть эту проблему, нужно рассмотреть резольвенту, где z не является собственным значением. Затем вычисление резольвенты сводится к решению неоднородного уравнения, что можно сделать с помощью формулы вариации параметров . Это показывает, что резольвента является интегральным оператором с непрерывным симметричным ядром ( функцией Грина задачи). Как следствие теоремы Арцела–Асколи , этот интегральный оператор компактен, и существование последовательности собственных значений α n , которые сходятся к 0, и собственных функций, которые образуют ортонормированный базис, следует из спектральной теоремы для компактных операторов . Наконец, отметим, что эквивалентны, поэтому мы можем взять те же самые собственные функции. ( L z ) 1 , z R , {\displaystyle \left(L-z\right)^{-1},\qquad z\in \mathbb {R} ,} ( L z ) 1 u = α u , L u = ( z + α 1 ) u , {\displaystyle \left(L-z\right)^{-1}u=\alpha u,\qquad Lu=\left(z+\alpha ^{-1}\right)u,} λ = z + α 1 {\displaystyle \lambda =z+\alpha ^{-1}}

Если интервал не ограничен или коэффициенты имеют сингулярности в граничных точках, то L называют сингулярным. В этом случае спектр больше не состоит из одних только собственных значений и может содержать непрерывную компоненту. Все еще существует связанное разложение собственных функций (похожее на ряд Фурье против преобразования Фурье). Это важно в квантовой механике , поскольку одномерное независимое от времени уравнение Шредингера является частным случаем уравнения Штурма–Лиувилля.

Применение к неоднородным краевым задачам второго порядка

Рассмотрим общее неоднородное линейное дифференциальное уравнение второго порядка для заданных функций . Как и прежде, его можно свести к форме Штурма–Лиувилля : записав общий оператор Штурма–Лиувилля как: решается система: P ( x ) y + Q ( x ) y + R ( x ) y = f ( x ) {\displaystyle P(x)y''+Q(x)y'+R(x)y=f(x)} P ( x ) , Q ( x ) , R ( x ) , f ( x ) {\displaystyle P(x),Q(x),R(x),f(x)} L y = f {\displaystyle Ly=f} L u = p w ( x ) u + p w ( x ) u + q w ( x ) u , {\displaystyle Lu={\frac {p}{w(x)}}u''+{\frac {p'}{w(x)}}u'+{\frac {q}{w(x)}}u,} p = P w , p = Q w , q = R w . {\displaystyle p=Pw,\quad p'=Qw,\quad q=Rw.}

Достаточно решить первые два уравнения, что равносильно решению ( Pw )′ = Qw , или w = Q P P w := α w . {\displaystyle w'={\frac {Q-P'}{P}}w:=\alpha w.}

Решение:

w = exp ( α d x ) , p = P exp ( α d x ) , q = R exp ( α d x ) . {\displaystyle w=\exp \left(\int \alpha \,dx\right),\quad p=P\exp \left(\int \alpha \,dx\right),\quad q=R\exp \left(\int \alpha \,dx\right).}

Учитывая это преобразование, осталось решить: L y = f . {\displaystyle Ly=f.}

В общем случае, если в некоторой точке заданы начальные условия, например, y ( a ) = 0 и y ′( a ) = 0 , дифференциальное уравнение второго порядка можно решить обычными методами, а теорема Пикара–Линделёфа гарантирует, что дифференциальное уравнение имеет единственное решение в окрестности точки, в которой заданы начальные условия.

Но если вместо указания начальных значений в одной точке , желательно указать значения в двух разных точках (так называемые граничные значения), например y ( a ) = 0 и y ( b ) = 1 , задача оказывается намного сложнее. Обратите внимание, что, добавляя подходящую известную дифференцируемую функцию к y , значения которой в a и b удовлетворяют желаемым граничным условиям, и вводя внутрь предлагаемого дифференциального уравнения, можно предположить без потери общности, что граничные условия имеют вид y ( a ) = 0 и y ( b ) = 0 .

Здесь в игру вступает теория Штурма–Лиувилля: действительно, большой класс функций f можно разложить в виде ряда ортонормированных собственных функций u i ассоциированного оператора Лиувилля с соответствующими собственными значениями λ i : f ( x ) = i α i u i ( x ) , α i R . {\displaystyle f(x)=\sum _{i}\alpha _{i}u_{i}(x),\quad \alpha _{i}\in {\mathbb {R} }.}

Тогда решение предложенного уравнения, очевидно, имеет вид: y = i α i λ i u i . {\displaystyle y=\sum _{i}{\frac {\alpha _{i}}{\lambda _{i}}}u_{i}.}

Это решение будет справедливо только на открытом интервале a < x < b и может потерпеть неудачу на границах.

Пример: ряд Фурье

Рассмотрим задачу Штурма–Лиувилля:

для неизвестных λ и u ( x ) . Для граничных условий возьмем, например: u ( 0 ) = u ( π ) = 0. {\displaystyle u(0)=u(\pi )=0.}

Заметим, что если k — любое целое число, то функция является решением с собственным значением λ = k 2 . Мы знаем, что решения задачи Штурма–Лиувилля образуют ортогональный базис , и из рядов Фурье мы знаем , что этот набор синусоидальных функций является ортогональным базисом. Поскольку ортогональные базисы всегда максимальны (по определению), мы заключаем, что задача Штурма–Лиувилля в этом случае не имеет других собственных векторов. u k ( x ) = sin k x {\displaystyle u_{k}(x)=\sin kx}

Учитывая вышесказанное, давайте теперь решим неоднородную задачу с теми же граничными условиями . В этом случае мы должны разложить f ( x ) = x в ряд Фурье. Читатель может проверить, либо проинтегрировав e ikx x dx , либо обратившись к таблице преобразований Фурье, что мы таким образом получаем L y = x , x ( 0 , π ) {\displaystyle Ly=x,\qquad x\in (0,\pi )} y ( 0 ) = y ( π ) = 0 {\displaystyle y(0)=y(\pi )=0} L y = k = 1 2 ( 1 ) k k sin k x . {\displaystyle Ly=\sum _{k=1}^{\infty }-2{\frac {\left(-1\right)^{k}}{k}}\sin kx.}

Этот конкретный ряд Фурье вызывает проблемы из-за своих плохих свойств сходимости. Априори неясно, сходится ли ряд поточечно. Из-за анализа Фурье, поскольку коэффициенты Фурье являются « квадратно-суммируемыми », ряд Фурье сходится в L 2 , что является всем, что нам нужно для функционирования этой конкретной теории. Для заинтересованного читателя отметим, что в этом случае мы можем положиться на результат, который гласит, что ряды Фурье сходятся в каждой точке дифференцируемости, а в точках скачка (функция x , рассматриваемая как периодическая функция, имеет скачок в  π ) сходятся к среднему значению левого и правого пределов (см. сходимость рядов Фурье ).

Поэтому, используя формулу ( 4 ), получаем решение: y = k = 1 2 ( 1 ) k k 3 sin k x = 1 6 ( x 3 π 2 x ) . {\displaystyle y=\sum _{k=1}^{\infty }2{\frac {(-1)^{k}}{k^{3}}}\sin kx={\tfrac {1}{6}}(x^{3}-\pi ^{2}x).}

В этом случае мы могли бы найти ответ, используя антидифференциацию , но в большинстве случаев, когда дифференциальное уравнение имеет много переменных, это уже бесполезно.

Применение к уравнениям в частных производных

Нормальные режимы

Некоторые частные дифференциальные уравнения могут быть решены с помощью теории Штурма–Лиувилля. Предположим, что нас интересуют колебательные моды тонкой мембраны, удерживаемой в прямоугольной рамке, 0 ≤ xL 1 , 0 ≤ yL 2 . Уравнение движения для вертикального смещения мембраны, W ( x , y , t ) задается волновым уравнением : 2 W x 2 + 2 W y 2 = 1 c 2 2 W t 2 . {\displaystyle {\frac {\partial ^{2}W}{\partial x^{2}}}+{\frac {\partial ^{2}W}{\partial y^{2}}}={\frac {1}{c^{2}}}{\frac {\partial ^{2}W}{\partial t^{2}}}.}

Метод разделения переменных предполагает поиск сначала решений простого вида W = X ( x ) × Y ( y ) × T ( t ) . Для такой функции W уравнение в частных производных становится Х/Х + Y/И = 1/с 2 Т/Т . Поскольку три члена этого уравнения являются функциями x , y , t по отдельности, они должны быть константами. Например, первый член дает X ″ = λX для константы  λ . Граничные условия («удерживаемые в прямоугольной рамке») равны W = 0 при x = 0 , L 1 или y = 0 , L 2 и определяют простейшие возможные задачи собственных значений Штурма–Лиувилля, как в примере, давая «решения в нормальном режиме» для W с гармонической зависимостью от времени, где m и n — ненулевые целые числа , A mn — произвольные константы, и W m n ( x , y , t ) = A m n sin ( m π x L 1 ) sin ( n π y L 2 ) cos ( ω m n t ) {\displaystyle W_{mn}(x,y,t)=A_{mn}\sin \left({\frac {m\pi x}{L_{1}}}\right)\sin \left({\frac {n\pi y}{L_{2}}}\right)\cos \left(\omega _{mn}t\right)} ω m n 2 = c 2 ( m 2 π 2 L 1 2 + n 2 π 2 L 2 2 ) . {\displaystyle \omega _{mn}^{2}=c^{2}\left({\frac {m^{2}\pi ^{2}}{L_{1}^{2}}}+{\frac {n^{2}\pi ^{2}}{L_{2}^{2}}}\right).}

Функции W mn образуют основу гильбертова пространства (обобщенных) решений волнового уравнения; то есть произвольное решение W может быть разложено на сумму этих мод, которые колеблются на своих индивидуальных частотах ω mn . Это представление может потребовать сходящейся бесконечной суммы.

Линейное уравнение второго порядка

Рассмотрим линейное дифференциальное уравнение второго порядка в одном пространственном измерении и первого порядка по времени вида: f ( x ) 2 u x 2 + g ( x ) u x + h ( x ) u = u t + k ( t ) u , {\displaystyle f(x){\frac {\partial ^{2}u}{\partial x^{2}}}+g(x){\frac {\partial u}{\partial x}}+h(x)u={\frac {\partial u}{\partial t}}+k(t)u,} u ( a , t ) = u ( b , t ) = 0 , u ( x , 0 ) = s ( x ) . {\displaystyle u(a,t)=u(b,t)=0,\qquad u(x,0)=s(x).}

Разделяя переменные, мы предполагаем, что Тогда наше приведенное выше уравнение в частных производных можно записать как: где u ( x , t ) = X ( x ) T ( t ) . {\displaystyle u(x,t)=X(x)T(t).} L ^ X ( x ) X ( x ) = M ^ T ( t ) T ( t ) {\displaystyle {\frac {{\hat {L}}X(x)}{X(x)}}={\frac {{\hat {M}}T(t)}{T(t)}}} L ^ = f ( x ) d 2 d x 2 + g ( x ) d d x + h ( x ) , M ^ = d d t + k ( t ) . {\displaystyle {\hat {L}}=f(x){\frac {d^{2}}{dx^{2}}}+g(x){\frac {d}{dx}}+h(x),\qquad {\hat {M}}={\frac {d}{dt}}+k(t).}

Поскольку, по определению, и X ( x ) не зависят от времени t , а и T ( t ) не зависят от положения x , то обе стороны приведенного выше уравнения должны быть равны константе: L ^ X ( x ) = λ X ( x ) , X ( a ) = X ( b ) = 0 , M ^ T ( t ) = λ T ( t ) . {\displaystyle {\hat {L}}X(x)=\lambda X(x),\qquad X(a)=X(b)=0,\qquad {\hat {M}}T(t)=\lambda T(t).}

Первое из этих уравнений должно быть решено как задача Штурма–Лиувилля в терминах собственных функций X n ( x ) и собственных значений λ n . Второе из этих уравнений может быть решено аналитически, как только собственные значения известны.

d d t T n ( t ) = ( λ n k ( t ) ) T n ( t ) {\displaystyle {\frac {d}{dt}}T_{n}(t)={\bigl (}\lambda _{n}-k(t){\bigr )}T_{n}(t)} T n ( t ) = a n exp ( λ n t 0 t k ( τ ) d τ ) {\displaystyle T_{n}(t)=a_{n}\exp \left(\lambda _{n}t-\int _{0}^{t}k(\tau )\,d\tau \right)} u ( x , t ) = n a n X n ( x ) exp ( λ n t 0 t k ( τ ) d τ ) {\displaystyle u(x,t)=\sum _{n}a_{n}X_{n}(x)\exp \left(\lambda _{n}t-\int _{0}^{t}k(\tau )\,d\tau \right)} a n = X n ( x ) , s ( x ) X n ( x ) , X n ( x ) {\displaystyle a_{n}={\frac {{\bigl \langle }X_{n}(x),s(x){\bigr \rangle }}{{\bigl \langle }X_{n}(x),X_{n}(x){\bigr \rangle }}}}

где y ( x ) , z ( x ) = a b y ( x ) z ( x ) w ( x ) d x , {\displaystyle {\bigl \langle }y(x),z(x){\bigr \rangle }=\int _{a}^{b}y(x)z(x)w(x)\,dx,} w ( x ) = exp ( g ( x ) f ( x ) d x ) f ( x ) . {\displaystyle w(x)={\frac {\exp \left(\int {\frac {g(x)}{f(x)}}\,dx\right)}{f(x)}}.}

Представление решений и численный расчет

Дифференциальное уравнение Штурма–Лиувилля ( 1 ) с граничными условиями может быть решено аналитически, что может быть точным или давать приближение, методом Рэлея–Ритца или матрично-вариационным методом Герка и др. [1] [2] [3]

Численно также доступны различные методы. В сложных случаях может потребоваться выполнить промежуточные вычисления с точностью до нескольких сотен знаков после запятой, чтобы получить собственные значения с точностью до нескольких знаков после запятой.

Методы стрельбы

Методы стрельбы осуществляются путем угадывания значения λ , решения задачи начального значения, определенной граничными условиями в одной конечной точке, скажем, a , интервала [ a , b ] , сравнения значения, которое это решение принимает в другой конечной точке b, с другим желаемым граничным условием и, наконец, увеличения или уменьшения λ по мере необходимости для исправления исходного значения. Эта стратегия неприменима для поиска комплексных собственных значений. [ необходимо разъяснение ]

Метод степенных рядов спектральных параметров

Метод спектральных степенных рядов параметров (SPPS) использует обобщение следующего факта об однородных линейных обыкновенных дифференциальных уравнениях второго порядка: если y является решением уравнения ( 1 ), которое не обращается в нуль ни в одной точке [ a , b ] , то функция является решением того же уравнения и линейно независима от y . Кроме того, все решения являются линейными комбинациями этих двух решений. В алгоритме SPPS необходимо начать с произвольного значения λ y ( x ) a x d t p ( t ) y ( t ) 2 {\displaystyle y(x)\int _{a}^{x}{\frac {dt}{p(t)y(t)^{2}}}}
0
(часто λ
0
= 0
; оно не обязательно должно быть собственным значением) и любое решение y 0 уравнения ( 1 ) с λ = λ
0
который не обращается в нуль на [ a , b ] . (Ниже обсуждаются способы нахождения соответствующих y0 и λ
0
.) Две последовательности функций X ( n ) ( t ) , ( n ) ( t ) на [ a , b ] , называемые повторными интегралами , определяются рекурсивно следующим образом. Сначала при n = 0 они принимаются тождественно равными 1 на [ a , b ] . Для получения следующих функций они поочередно умножаются на 1/py2
0
и wy2
0
и интегрируем, в частности, для n > 0 :

Полученные повторные интегралы теперь применяются как коэффициенты в следующих двух степенных рядах по  λ : Тогда для любого λ (действительного или комплексного) u 0 и u 1 являются линейно независимыми решениями соответствующего уравнения ( 1 ). (Функции p ( x ) и q ( x ) принимают участие в этой конструкции посредством своего влияния на выбор y 0 .) u 0 = y 0 k = 0 ( λ λ 0 ) k X ~ ( 2 k ) , {\displaystyle u_{0}=y_{0}\sum _{k=0}^{\infty }\left(\lambda -\lambda _{0}^{*}\right)^{k}{\tilde {X}}^{(2k)},} u 1 = y 0 k = 0 ( λ λ 0 ) k X ( 2 k + 1 ) . {\displaystyle u_{1}=y_{0}\sum _{k=0}^{\infty }\left(\lambda -\lambda _{0}^{*}\right)^{k}X^{(2k+1)}.}

Далее выбираются коэффициенты c 0 и c 1 так, чтобы комбинация y = c 0 u 0 + c 1 u 1 удовлетворяла первому граничному условию ( 2 ). Это просто сделать, поскольку X ( n ) ( a ) = 0 и ( n ) ( a ) = 0 для n > 0. Значения X ( n ) ( b ) и ( n ) ( b ) дают значения u 0 ( b ) и u 1 ( b ) и производные u0 ( b ) и u0 ( b ) , поэтому второе граничное условие ( 3 ) становится уравнением в степенном ряду по  λ . Для численной работы можно усечь этот ряд до конечного числа членов, получив вычислимый полином по λ, корни которого являются приближениями искомых собственных значений.

При λ = λ 0 это сводится к исходной конструкции, описанной выше для решения, линейно независимого от заданного. Представления ( 5 ) и ( 6 ) также имеют теоретические приложения в теории Штурма–Лиувилля. [6]

Построение неисчезающего решения

Метод SPPS может быть использован для поиска начального решения y 0 . Рассмотрим уравнение ( py ′)′ = μqy ; т. е. q , w , и λ заменяются в ( 1 ) на 0, q , и μ соответственно. Тогда постоянная функция 1 является неисчезающим решением, соответствующим собственному значению μ 0 = 0 . Хотя нет никакой гарантии, что u 0 или u 1 не исчезнут, комплексная функция y 0 = u 0 + iu 1 никогда не исчезнет, ​​потому что два линейно-независимых решения регулярного уравнения Штурма–Лиувилля не могут исчезнуть одновременно в результате теоремы Штурма о разделении . Этот трюк дает решение y 0 уравнения ( 1 ) для значения λ 0 = 0 . На практике, если ( 1 ) имеет действительные коэффициенты, решения, основанные на y0 , будут иметь очень малые мнимые части, которые необходимо отбросить.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Эд Герк, AB д'Оливейра, HF де Карвальо. «Тяжелые барионы как связанные состояния трех кварков». Lettere al Nuovo Cimento 38(1):27–32, сентябрь 1983 г.
  2. ^ Аугусто Б. д'Оливейра, Эд Герк, Джейсон А. С. Галлас. «Решение уравнения Шредингера для связанных состояний в замкнутой форме». Physical Review A , 26:1(1), июнь 1982 г.
  3. ^ Роберт Ф. О'Коннелл, Джейсон А. С. Галлас, Эд Герк. «Законы масштабирования для ридберговских атомов в магнитных полях». Physical Review Letters 50(5):324–327, январь 1983 г.
  4. ^ Прайс, Дж. Д. (1993). Численное решение задач Штурма–Лиувилля. Оксфорд: Clarendon Press. ISBN 0-19-853415-9.
  5. ^ Ledoux, V.; Van Daele, M.; Berghe, G. Vanden (2009). "Эффективное вычисление собственных значений Штурма–Лиувилля с высоким индексом для задач по физике". Comput. Phys. Commun . 180 (2): 532– 554. arXiv : 0804.2605 . Bibcode :2009CoPhC.180..241L. doi :10.1016/j.cpc.2008.10.001. S2CID  13955991.
  6. ^ ab Кравченко, ВВ; Портер, РМ (2010). "Спектральные ряды параметров мощности для задач Штурма–Лиувилля". Математические методы в прикладных науках . 33 (4): 459– 468. arXiv : 0811.4488 . Bibcode :2010MMAS...33..459K. doi :10.1002/mma.1205. S2CID  17029224.

Дальнейшее чтение

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Sturm–Liouville_theory&oldid=1270079537"