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拉普拉斯變換||數(shù)理方法

2021-03-02 16:20 作者:湮滅的末影狐  | 我要投稿

//只能拉一點點,不能拉多了!

//開學(xué)之后果然有點更不動了

6.1 定義與基本性質(zhì)

前面知道函數(shù)可以進(jìn)行傅里葉變換的條件比較嚴(yán)格:絕對可積并在任意有限區(qū)間滿足狄里希利條件。

而拉普拉斯變換存在的條件更寬。它通常用于求解初值問題,即函數(shù)f(t)滿足

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

為了能進(jìn)行傅里葉變換,構(gòu)造函數(shù):

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

其中參數(shù)%5Csigma足夠大,保證了g(t)(-%5Cinfty%2C%5Cinfty)絕對可積。

對它進(jìn)行傅里葉變換:

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

則上式稱為拉普拉斯積分,%5Cbar%7Bf%7D(p)f(t)拉普拉斯變換函數(shù)

以上積分變換稱為拉普拉斯變換,e%5E%7B-pt%7D是變換的。

再由g(t)的傅里葉變換的逆變換可以推出拉普拉斯變換的逆變換:

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)又被稱為像函數(shù),f(t)原函數(shù),變換關(guān)系可以寫為

%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

或者寫為%5Cbar%7Bf%7D(p)%5Crisingdotseq%20f(t),%20f(t)%5Cfallingdotseq%20%5Cbar%7Bf%7D(p)%20

拉普拉斯變換存在仍有條件:

教材摘錄

拉普拉斯變換的基本性質(zhì)列舉如下:

(線性定理)%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)

(積分定理)%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)

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

(卷積定理)%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)

最后一式左邊的運算是前面一章提過的卷積。以上所有性質(zhì)都與傅里葉變換類似,均體現(xiàn)了這一類積分變換的線性特性。證明方法也類似。

6.2 拉普拉斯變換的反演

利用微分定理與積分定理可以將微分方程轉(zhuǎn)化為代數(shù)方程,從而較方便地解出%5Cbar%7Bf%7D(p),再通過反演求出f(t). 為了完成反演,先列出幾個重要例題:

① 求%5Cmathscr%7BL%7D%5Bt%5En%5D%20

要保證絕對可積,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

右邊積分恰好是%5CGamma(n%2B1)%3Dn!(當(dāng)n是非負(fù)整數(shù)時.)

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

根據(jù)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)%5D,f(t)是存在拉普拉斯 變換的任意函數(shù)。

由拉普拉斯變換的定義式:

%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

兩邊對p求n階微分,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)

接下來介紹常見的求反演的方法:

① 有理分式

眾所周知,有理分式可以分解為%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幾類函數(shù)的和。再借助線性定理、位移定理和前面幾個例題就可以完成對有理分式的反演。

教材摘錄

② 查表:利用延遲、位移、卷積等定理,結(jié)合已有的表解決問題。

我們教材上的表:

拉普拉斯變換表
續(xù)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

前面導(dǎo)出的這一式就被稱為黎曼-梅林反演公式。

此外,在求積分時可以用到留數(shù)定理,可以證明:

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

式中求和對%5Cbar%7Bf%7D(p)%7B%5Crm%20Re%7D%5C%2Cp%3D%5Csigma的左半平面所有奇點進(jìn)行。且%5Cbar%20%7Bf%7D(p)滿足推廣的約當(dāng)引理的成立條件:

教材摘錄

3. 應(yīng)用

由于拉普拉斯變換的微分與積分定理,適合處理線性微分方程。例如:

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

設(shè)x(t)%5Cfallingdotseq%20%20%5Cbar%20x(p), 則

%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

再進(jìn)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

(其實按照我的理解,雖然通過積分變換將微分方程轉(zhuǎn)換為代數(shù)方程,但是本質(zhì)上只是將求積分的操作轉(zhuǎn)移到了拉普拉斯變換這一操作中,而對原方程的變形等操作則等價于求解變換后的代數(shù)方程。而初值的影響則體現(xiàn)在拉普拉斯變換的微分定理中的f(0). 總體來說,把“方程如何變形”的問題轉(zhuǎn)化成“如何求含%5Cbar%20f的代數(shù)方程”,是拉普拉斯變換簡化微分方程求解的原理。)

參考文獻(xiàn)

[1] 梁昆淼. 數(shù)學(xué)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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