纯粹与应用
本科生课本 54
偏微分方程
第一课
偏微分方程
第一课
纯粹与应用 本科/教材
⋅
⋅
* \cdot 54
系列
偏微分方程
第一课
编辑委员会
朱莉安娜-戴维多夫 史蒂文-米勒 塔拉-S-霍尔姆 玛丽亚-克里斯蒂娜-佩雷拉 杰拉尔德-B-福兰德(主席) 封面图片由 Harald Schrader 提供。
2020 数学主题分类。初等 35Axx, 35Cxx, 35Dxx, 35Exx, 35Fxx, 35Jxx, 35Kxx, 35Lxx, 35Pxx, 35Qxx.
美国国会图书馆编目-出版数据
姓名Choksi, Rustum, 1965- 作者。 标题:偏微分方程 : 第一课 / Rustum Choksi. 美国数学学会, [2022] | 系列: 美国数学学会, [2022Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, [2022] | Series:包括参考书目和索引。 标识符:LCCN 2021040894 | ISBN 9781470464912 (v. 54; paperback) | ISBN 9781470468675 (v. 54; ebook)
科目:LCSH: 微分方程,偏微分方程。| AMS: Partial differential equations - General topics.| Partial differential equations - Representations of solutions.| Partial differential equations - Generalized solutions.| Partial differential equations - Equations and Systems with constant cofficients.| 微分方程 - 一般一阶方程和系统。| 微分方程 - 椭圆方程与方程组。| Partial differential equations - Parabolic equations and systems.| Partial differential equations - Hyperbolic equations and systems.| 微分方程 - 谱理论和特征值问题。| Partial differential equations - Equations of mathematical physics and other areas of application. 分类:LCC QA374 .C475 2022| DDC 515/.353-dc23 立法会记录见 https://lccn.loc.gov/2021040894
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罗恩 "对自然的深入研究是数学发现最富有成效的源泉。这种研究为我们的研究提出了一个固定的目标,它不仅具有排除模糊问题和无结果计算的优势。同时,它也是塑造分析本身,发现哪些部分是最需要了解的,并且必须始终是这门学科的一部分的可靠途径。这些基本原理存在于所有自然现象中。......数学分析与自然本身一样广泛。它定义了所有可观察到的关系,测量时间、空间、力和温度。这门艰深的科学发展缓慢,但一旦取得进展,就不会放弃。在人类精神的不断错误和混乱中,它的规模和力量在不断增长"。 让-巴蒂斯特-约瑟夫-傅立叶
a
a
^(a) { }^{a}
a
a
^(a) { }^{a} 《Théorie Analytique de la Chaleur》,1827 年。英译本摘自 T. W. Körner 所著《傅立叶分析》。
摘要
"自然界的基本特征之一似乎是,基本物理定律是用一种非常优美和强大的数学理论来描述的,需要相当高的数学水平才能理解它。你可能会问为什么自然界是按照这种思路构建的?我们只能回答说,我们目前的知识似乎表明,大自然就是这样构造的。我们只能接受它。也许我们可以这样来描述这种情况:上帝是一位非常高级的数学家,[上帝]在构建宇宙时使用了非常先进的数学。我们在数学上的微弱尝试使我们能够理解宇宙的一点,随着我们继续发展越来越高的数学,我们可以希望更好地理解宇宙"。
保罗-狄拉克
a
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^(a) { }^{a}
a
a
^(a) { }^{a} 《物理学家眼中自然图景的演变》,《科学美国》,1963 年 5 月。可在线查阅。
目录
序言 ... xxiii 0.1.谁应该学习 PDE 第一课?... xxiii 0.2.适合所有三个组的课本:核心概念和主题的基础...... xxiv 0.3.文本的基本结构 ... xxvi 0.3.1. 0.3.2.章节排序的选择...... xxvii 0.3.3.相互依存和章节的不同排序...... xxviii 0.4.先决条件 ... xxix 0.4.1.高级微积分与附录 ... xxix 0.4.2.广度与非刚性 ... xxx 0.5.致谢...... xxxi 第 1 章 基本定义 ...基本定义 ... 1 1.1.
⋅
⋅
* \cdot 符号 ... 1 1.2.
⋅
⋅
* \cdot 什么是偏微分方程,为什么偏微分方程无处不在?... 2 1.3.- 我们所说的 PDE 解究竟是什么意思?... 4 1.4.
⋅
⋅
* \cdot 阶、线性与非线性、标量与系统 ... 5 1.4.1.
⋅
⋅
* \cdot 订购 ... 5 1.4.2.
⋅
⋅
* \cdot 线性与非线性 ... 5 1.4.3.
⋅
⋅
* \cdot 线性 PDE 的叠加原理 ... 6 1.4.4.
⋅
⋅
* \cdot 标量与系统 ... 7 1.5.
⋅
⋅
* \cdot 一般解法、任意函数、辅助条件和拟好问题的概念 ... 7 1.5.1.
⋅
⋅
* \cdot 一般解法和任意函数 ... 7 1.5.2.
⋅
⋅
* \cdot 辅助条件:边界条件和初始条件 ... 8 1.5.3. 1.5.4.
⋅
⋅
* \cdot 一个摆好问题 ... 10 1.6. 1.6.1.- 假设我们有了解决方案并继续前进...... 10 1.6.2.
⋅
⋅
* \cdot 明解与非明解、无解和近似解 ... 11 练习 ... 13 第 2 章 一阶 PDE 与特性法一阶 PDE 与特征法 ... 17 2.1.
⋅
⋅
* \cdot 前奏:几个简单的例子说明特征的概念和几何...... 19 2.2.
⋅
⋅
* \cdot 特征法,第一部分:线性方程 ... 24 2.2.1.
⋅
⋅
* \cdot 几个示例 ... 27 2.2.2.- 时间方程: 2.2.3.
⋅
⋅
* \cdot 两个以上自变量 ... 31 2.2.4.
⋅
⋅
* \cdot 三维空间中的匀速运动方程 ... 31 2.2.5. 2.2.6.三维空间中的连续性方程:推导 ... 36 2.2.7.半线性方程 ... 37 2.2.8.非特征数据与横向条件 ... 38 2.3.
⋅
⋅
* \cdot 一个重要的准线性实例:不粘性布尔格斯方程 ... 39 2.4.
⋅
⋅
* \cdot 特征法,第二部分:准线性方程 ... 44 2.4.1.
⋅
⋅
* \cdot 几个示例 ... 45 2.4.2.
⋅
⋅
* \cdot 两个以上自变量 .... 47 2.4.3. 2.5.特征法,第三部分:一般一阶方程 ... 48 2.5.1.符号...... 48 2.5.2.特征方程 ... 49 2.5.3.自变量
N
N
N N 中的线性方程和准线性方程 ... 52 2.5.4.两个完全非线性示例 ... 53 2.5.5.艾克纳方程 ... 54 2.5.6. 2.5.7. 2.6.
⋅
⋅
* \cdot 一些一般性问题 ... 59 2.7.- 数字的魅力,I:计算传输方程的解...... 60 2.7.1.
⋅
⋅
* \cdot 三种一致的方案 ... 61 2.7.2.
⋅
⋅
* \cdot 冯-诺依曼稳定性分析 ... 64 2.8.欧拉方程:推导...... 66 2.8.1. 2.8.2. 2.8.3.气体动力学可压缩欧拉方程 ... 72 2.8.4.理想液体:不可压缩欧拉方程...... 73 2.8.5.粘性液体:纳维-斯托克斯方程...... 73 2.8.6. 2.9.本章小结 ... 76 练习 ... 77 一维空间中的波方程 ... 83 3.1.
⋅
⋅
* \cdot 推导:振动弦 ... 84 3.2.
⋅
⋅
* \cdot 一维波方程的通解 ... 88 3.3.
⋅
⋅
* \cdot 初值问题及其显解:达朗贝尔公式 ... 89 3.4.
⋅
⋅
* \cdot 达朗贝尔公式的后果:因果关系...... 91 3.4.1. 3.4.2.
⋅
⋅
* \cdot 两个例子:拨弦和重锤 ... 94 3.5.
⋅
⋅
* \cdot 总能量守恒 ... 96 3.6.
⋅
⋅
* \cdot 源 ... 98 3.6.1.
⋅
⋅
* \cdot 杜哈梅尔原理 ... 99 3.6.2.通过格林定理推导...... 100 3.7.
⋅
⋅
* \cdot 初值问题的拟合性和时间可逆性 ... 102 3.8.
⋅
⋅
* \cdot 固定边界半直线上的波方程:反射 ... 103 3.8.1.
⋅
⋅
* \cdot A Dirichlet(固定端)边界条件和奇数反射 ... 103 3.8.2. 3.8.3.
⋅
⋅
* \cdot 左端固定的弹拨乐器和锤击乐器示例...... 106 3.9.
⋅
⋅
* \cdot Neumann 和 Robin 边界条件 ... 109 3.10.
⋅
⋅
* \cdot 有限弦边值问题 ... 110 3.11.
⋅
⋅
* \cdot 数字的魅力,II:波方程的数值解法 ... 112 3.12.一些结束语...... 114 3.12.1.非光滑解...... 114 3.12.2. 3.12.3. 3.12.4.通过无处不在的行波解法表征 PDE 中的弥散性............. 116 3.13.本章小结 ... 118 练习 ... 119 三维和二维空间的波方程...... 125 4.1. - 三维波方程的两个推导 .... 125 4.1.1.
⋅
⋅
* \cdot 推导 1:来自麦克斯韦方程的电磁波 ... 126 4.1.2.推导 2:欧拉方程的声学原理...... 127 4.2.
⋅
⋅
* \cdot 三维空间:初值问题及其明解 ... 130 4.2.1.
⋅
⋅
* \cdot 基尔霍夫公式 ... 130 4.2.2.- 基尔霍夫公式的后果: 4.2.3.
⋅
⋅
* \cdot 通过球面手段求基尔霍夫公式 ... 135 4.2.4.全部细节:基尔霍夫公式的证明 ... 137 4.3.二维空间: 4.3.1.通过下降法求解...... 140 4.3.2. 4.4. 4.4.1. 4.4.2.规律性...... 142 4.4.3. 4.4.4. 4.5.本章小结 ... 145 练习 ... 146 第 5 章 5.1.
⋅
⋅
* \cdot 实值函数 ... 152 5.1.1.
⋅
⋅
* \cdot 什么是函数?... 152 5.1.2.- 为什么函数的积分(或平均值)会使点值失真............. 153 5.1.3. 5.2.
⋅
⋅
* \cdot Δ "Function" and why it is not a Function.泛化函数概念的动机...... 156 5.2.1.
⋅
⋅
* \cdot 德尔塔 "函数 "和海维塞德函数的导数 ... 157 5.2.2.
⋅
⋅
* \cdot 作为集中函数序列极限的德尔塔 "函数" ... 159 5.3.
⋅
⋅
* \cdot 分布(广义函数)... 161 5.3.1.
⋅
⋅
* \cdot 测试函数类
C
c
∞
(
R
)
C
c
∞
(
R
)
C_(c)^(oo)(R) C_{c}^{\infty}(\mathbb{R}) ... 161 5.3.2.
⋅
⋅
* \cdot 分布的定义 ... 162 5.3.3.作为分布的
⋅
⋅
* \cdot 函数 ... 165 5.3.4.
⋅
⋅
* \cdot 作为分布的德尔塔 "函数 "的精确定义... 166 5.4.
⋅
⋅
* \cdot 分布的导数 ... 167 5.4.1.
⋅
⋅
* \cdot 通过可微分函数的分部积分的动机 .... 167 5.4.2.
⋅
⋅
* \cdot 分布的导数定义 .... 168 5.4.3.
⋅
⋅
* \cdot 分布意义上的片断光滑函数导数举例 ... 169 5.5.
⋅
⋅
* \cdot 分布意义上的收敛 ... 173 5.5.1.
⋅
⋅
* \cdot 定义 ... 173 5.5.2. 5.5.3.- 函数序列向三角函数的分布收敛: 5.5.4.
ϵ
ϵ
epsilon \epsilon 与
N
N
N N 序列 (5.23) 和 (5.24) 的证明... 177 5.5.5.
⋅
⋅
* \cdot
sin
n
x
sin
n
x
sin nx \sin n x 的分布收敛 ... 180 5.5.6.- Sinc 函数和 Dirichlet 核的分布收敛性: 5.6.狄拉克的直觉德尔塔函数的代数运算... 185 5.6.1. 5.6.2. 5.6.3.论证的对称性...... 188 5.7.
⋅
⋅
* \cdot 定义于开放区间的分布和更大类的测试函数 ... 189 5.7.1.
⋅
⋅
* \cdot 在域上定义的分布 ... 189 5.7.2.
⋅
⋅
* \cdot 较大类别的测试函数 ... 190 5.8.作为分布的非局部积分函数:分布 PV
1
x
1
x
(1)/(x) \frac{1}{x} ... 190 5.8.1.与函数
1
x
1
x
(1)/(x) \frac{1}{x} 相关的三种分布 ... 191 5.8.2.PV
1
x
1
x
(1)/(x) \frac{1}{x} 的第二种写法 ... 192 5.8.3.PV
1
x
1
x
(1)/(x) \frac{1}{x} 的第三种写法 ... 194 5.8.4.PV
1
x
1
x
(1)/(x) \frac{1}{x} 的分布导数 ... 195 5.9.本章小结 ... 197 练习 ... 199 第 6 章 傅立叶变换傅立叶变换 ... 203 6.1.
⋅
⋅
* \cdot 复数 ... 204 6.2.
⋅
⋅
* \cdot 傅立叶变换的定义及其基本性质 ... 206 6.2.1.
⋅
⋅
* \cdot 定义 ... 206 6.2.2.
⋅
⋅
* \cdot 微分与傅立叶变换 .... 207 6.2.3.
⋅
⋅
* \cdot 通过三角函数进行傅立叶反演 ... 208 6.2.4.求特定函数的傅里叶变换和傅里叶反变换 .... 212 6.2.5.复值函数的傅立叶变换 ... 212 6.3.
⋅
⋅
* \cdot 函数卷积与傅立叶变换 ... 213 6.3.1.
⋅
⋅
* \cdot 卷积的定义 ... 213 6.3.2.
⋅
⋅
* \cdot 卷积微分 ... 215 6.3.3.
⋅
⋅
* \cdot 卷积和傅立叶变换 ... 216 6.3.4.卷积作为
C
c
∞
C
c
∞
C_(c)^(oo) C_{c}^{\infty} 中平滑函数和生成测试函数的一种方法...... 217 6.4.- 傅立叶变换的其他重要性质 ... 218 6.5.对偶性无限衰减与平滑性...... 220 6.6.Plancherel 定理与黎曼-勒贝格定理 ... 222 6.6.1.空间
L
1
(
R
)
L
1
(
R
)
L^(1)(R) L^{1}(\mathbb{R}) 和
L
2
(
R
)
L
2
(
R
)
L^(2)(R) L^{2}(\mathbb{R}) ... 222 6.6.2. 6.6.3.黎曼-勒贝格定理 ... 225 6.7. 6.8.- 使用傅立叶变换求解线性 PDE,I:扩散方程 ... 226 6.8.1.
⋅
⋅
* \cdot 前奏:使用傅立叶变换求解线性 ODE ... 226 6.8.2.- 使用傅立叶变换求解扩散方程 ... 227 6.9. 6.9.1.我们能将傅立叶变换扩展到分布吗?... 229 6.9.2. 6.9.3.
f
(
x
)
≡
1
f
(
x
)
≡
1
f(x)-=1 f(x) \equiv 1 的傅里叶变换和三角函数 ... 233 6.9.4.
f
(
x
)
=
e
i
a
x
f
(
x
)
=
e
i
a
x
f(x)=e^(iax) f(x)=e^{i a x} 的傅里叶变换和三角函数
δ
a
δ
a
delta_(a) \delta_{a} ... 235 6.9.5. 6.9.6.
x
x
x x 的傅立叶变换 ... 236 6.9.7.Heaviside 函数和 Sgn 函数的傅立叶变换以及 PV
1
x
1
x
(1)/(x) \frac{1}{x} ... 237 6.9.8. 6.10.使用傅立叶变换求解 PDE,II:波方程 ... 241 6.11. 6.11.1. 6.11.2. 6.12. 6.12.1.一维平面波 ... 249 6.12.2.解读傅立叶反演公式 ... 250 6.12.3.重温波方程 ... 251 6.12.4.重温傅立叶变换的性质 ... 254 6.12.5.不确定性原理 ... 254 6.13.谈谈其他变换 ... 255 6.14.本章小结 ... 258 6.15.汇总表 ... 260 练习 ... 263 第 7 章 扩散方程 ...扩散方程 ... 269 7.1.
⋅
⋅
* \cdot 推导 1:傅立叶/菲克定律 ... 271 7.2.
⋅
⋅
* \cdot 一维空间中的解及性质 ... 272 7.2.1. 7.2.2.
⋅
⋅
* \cdot 求解公式的性质 ... 276 7.2.3. 7.3.
⋅
⋅
* \cdot 推导 2:随机漫步的极限 ... 281 7.3.1. 7.3.2.
⋅
⋅
* \cdot 随机漫步 ... 282 7.3.3. 7.3.4.
⋅
⋅
* \cdot 极限动力学:布朗运动 ... 286 7.4.通过中心极限定理求解 ... 288 7.4.1.随机变量、概率密度和分布以及正态分布 ... 288 7.4.2.中心极限定理...... 291 7.4.3. 7.5.
⋅
⋅
* \cdot IVP的拟合优度和后向扩散方程的拟合劣度 ... 293 7.5.1.
⋅
⋅
* \cdot 扩散方程 IVP 的非唯一性 ... 294 7.5.2.
⋅
⋅
* \cdot 后向扩散方程的假设不成立 ... 294 7.5.3.图像处理中的去毛刺 ... 295 7.6.- 热流背景下的一些边界值问题 ... 298 7.6.1. 7.6.2.
⋅
⋅
* \cdot 罗宾条件和传热 ... 300 7.7.
⋅
⋅
* \cdot 有限区间上的最大原则 ... 300 7.8.源术语和杜哈梅尔原理再探...... 302 7.8.1.杜哈梅尔热源热流原理的直观和物理解释 ... 303 7.9. 7.10.- 数字的魅力,III: 扩散方程的数值解法 ... 307 7.11.附录:薛定谔方程...... 309 7.12.本章小结 ... 311 练习 ... 313 第 8 章 拉普拉斯方程拉普拉斯方程和谐函数 ... 323 8.1.- 拉普拉斯方程和泊松方程的狄利克特和诺伊曼边值问题 ... 324 8.2.
⋅
⋅
* \cdot 推导和物理解释 1:平衡状态下的浓度 ... 325 8.3.推导与物理解释 2:通过二维随机漫步/布朗运动的德里赫特问题和泊松方程 ............................................................. 327 8.4.
⋅
⋅
* \cdot 谐函数的基本性质 ... 329 8.4.1.
⋅
⋅
* \cdot 平均值属性 ... 329 8.4.2.
⋅
⋅
* \cdot 最大原则 ... 330 8.4.3.
⋅
⋅
* \cdot 迪里夏特原理 ... 333 8.4.4. 8.5.
⋅
⋅
* \cdot 旋转不变性与基本解 ... 336 8.6.
⋅
⋅
* \cdot 拉普拉斯方程的离散形式 ... 338 8.7.拉普拉斯函数的特征函数和特征值 ... 339 8.7.1.特征值与能量 8.8.拉普拉斯和曲率 ... 344 8.8.1.曲面的主曲率 ... 344 8.8.2.平均曲率...... 346 8.8.3.曲率与不变性...... 347 8.9.本章小结 ... 348 练习 ... 349 高维分布与分布意义上的偏微分 ... 357 9.1.- 检验函数和分布的定义 ... 357 9.2.
⋅
⋅
* \cdot 分布意义上的收敛 ... 359 9.3.
⋅
⋅
* \cdot 分布意义上的偏微分 ... 361 9.3.1.- 符号与定义 ... 361 9.3.2.
⋅
⋅
* \cdot 一个二维跳跃不连续示例 ... 362 9.4.- 分布意义上的发散与卷曲: 9.4.1.
⋅
⋅
* \cdot 引力矢量场的发散 ... 363 9.4.2.典型矢量场的卷曲... 368 9.5.
⋅
⋅
* \cdot 分布意义上的拉普拉斯函数和一个基本示例 ... 371 9.6. 9.7. 9.7.1.重温第一个示例 !... 374 9.7.2. 9.7.3. 9.7.4.将初始值纳入分布式解法...... 381 9.7.5.并非所有 PDE 都能从分布的意义上解释 ... 384 9.8. 9.9.
N
N
N N 维钢化分布的傅立叶变换 ... 386 9.10.使用傅立叶变换求解线性多项式方程,III: 三空间中的亥姆霍兹方程和泊松方程 ... 387 9.11.本章小结 ... 388 练习 ... 390 第 10 章拉普拉斯基本解与格林函数 ... 397 10.1.-
1
|
x
|
1
|
x
|
(1)/(|x|) \frac{1}{|x|} 分布拉普拉斯函数的证明 ... 397 10.2.
⋅
⋅
* \cdot 揭开拉普拉斯基本解的神秘面纱 ... 400 10.2.1.- 基本解法是求解泊松方程的关键 ... 401 10.2.2. 10.3.
⋅
⋅
* \cdot 带有 Dirichlet 边界条件的拉普拉斯函数的格林函数 ... 406 10.3.1.
⋅
⋅
* \cdot 带有迪里希特边界条件的格林函数的定义 ... 406 10.3.2.利用格林函数求解拉普拉斯方程的迪里夏特问题 ... 407 10.3.3.
⋅
⋅
* \cdot 格林函数的唯一性与对称性 ... 408 10.3.4. 10.4.
⋅
⋅
* \cdot 三维半空间和球的格林函数 ... 412 10.4.1.- 半空间的格林函数 ... 412 10.4.2.
⋅
⋅
* \cdot 球的格林函数 ... 415 10.4.3.定理 10.9 的证明 ... 418 10.4.4. 10.5. 10.5.1.求
R
3
R
3
R^(3) \mathbb{R}^{3} 中半空间的诺依曼格林函数 ... 424 10.5.2.求
R
3
R
3
R^(3) \mathbb{R}^{3} 中球的诺依曼格林函数 ... 424 10.6.静电学的物理说明:库仑定律、高斯定律、电场和静电势... 429 10.6.1.库仑定律和静电力... 429 10.6.2.静电势: 10.6.3.格林函数: 10.6.4.解释德里赫特问题的求解公式 ... 435 10.7.本章小结 ... 436 练习 ... 437 第 11 章 傅里叶级数傅里叶级数 ... 441 11.1.
⋅
⋅
* \cdot 前奏:经典傅里叶级数 - 傅里叶正弦级数、傅里叶余弦级数和全傅里叶级数 ... 442 11.1.1.
⋅
⋅
* \cdot 傅里叶正弦级数 ... 442 11.1.2.
⋅
⋅
* \cdot 傅立叶余弦数列 ... 444 11.1.3.
⋅
⋅
* \cdot 全傅里叶级数 ... 445 11.1.4.
⋅
⋅
* \cdot 三个示例 ... 445 11.1.5.
⋅
⋅
* \cdot 将三个傅里叶级数视为
R
R
R \mathbb{R} 上的函数 ... 448 11.1.6.
⋅
⋅
* \cdot 收敛、边界值、片断连续性和周期扩展 ... 449 11.1.7.全傅里叶级数的复数版本... 451 11.2.
⋅
⋅
* \cdot 为什么是余弦和正弦?特征函数、特征值和正交性 ... 453 11.2.1.
⋅
⋅
* \cdot 有限维度 - 向量的线性代数 ... 453 11.2.2.
⋅
⋅
* \cdot 无限维度--函数的线性代数 ... 455 11.2.3.
⋅
⋅
* \cdot 线性算子
A
=
−
d
2
d
x
2
A
=
−
d
2
d
x
2
A=-(d^(2))/(dx^(2)) \mathcal{A}=-\frac{d^{2}}{d x^{2}} 和对称边界条件 ... 456 11.3.具有对称边界条件的
A
A
A \mathcal{A} 特征函数的
⋅
⋅
* \cdot 傅里叶级数 ... 458 11.3.1. 11.3.2.
⋅
⋅
* \cdot 奇迹:这些特征函数集跨越了所有合理函数的空间 ... 464 11.4.
⋅
⋅
* \cdot 收敛, I:
L
2
L
2
L^(2) L^{2} 理论、贝赛尔不等式和帕瑟瓦尔等式 ... 465 11.4.1.
⋅
⋅
* \cdot
L
2
L
2
L^(2) L^{2} 函数序列的收敛 ... 465 11.4.2.-
L
2
L
2
L^(2) L^{2} 傅立叶级数的收敛 ... 466 11.4.3.- 贝塞尔不等式和将
L
2
L
2
L^(2) L^{2} 收敛定理还原为 Parseval 等式 ... 467 11.4.4.黎曼-勒贝格定理与帕斯瓦尔等式的应用 .... 469 11.5.
⋅
⋅
* \cdot 收敛,II:狄利克特核与全傅里叶级数的点式收敛 ... 470 11.5.1.
⋅
⋅
* \cdot 函数序列的点收敛 ... 470 11.5.2.
⋅
⋅
* \cdot 全傅里叶级数的点式收敛:德里赫特核与德尔塔函数 ... 470 11.5.3.- 全傅里叶级数点式收敛的证明 ... 474 11.6. 11.6.1. 11.6.2.逐期整合...... 480 11.7.收敛,III:均匀收敛 ... 480 11.7.1.函数的均匀收敛 ... 480 11.7.2.傅里叶级数均匀收敛的准则... 481 11.7.3.定理 11.9 的证明 ... 482 11.7.4.吉布斯现象...... 484 11.8.傅里叶级数与傅里叶变换之间的关系是什么?... 485 11.8.1.在全傅里叶级数中发送
l
→
∞
l
→
∞
l rarr oo l \rightarrow \infty ... 486 11.8.2.求周期函数的分布傅里叶变换 ... 487 11.9.本章小结 ... 488 练习 ... 490 第12章 边值问题的变量分离算法 .边值问题的变量分离算法 ... 497 12.1.
⋅
⋅
* \cdot 基本变量分离算法 ... 497 12.1.1.
⋅
⋅
* \cdot 具有均质 Dirichlet 边界条件的扩散方程 ... 498 12.1.2.
⋅
⋅
* \cdot 具有同源 Neumann 边界条件的扩散方程 ... 500 12.2.
⋅
⋅
* \cdot 波浪方程 ... 501 12.2.1.
⋅
⋅
* \cdot 带均质 Dirichlet 边界条件的波方程 ... 501 12.2.2.具有均质 Neumann 边界条件的波方程 ... 503 12.3.
⋅
⋅
* \cdot 其他边界条件 ... 504 12.3.1.
⋅
⋅
* \cdot 非均质 Dirichlet 边界条件 ... 504 12.3.2. 12.3.3.
⋅
⋅
* \cdot 混合非均质边界条件 ... 505 12.3.4.
⋅
⋅
* \cdot 非均质 Neumann 边界条件 ... 505 12.3.5.- 扩散方程的罗宾边界条件 ... 506 12.4. 12.5.
⋅
⋅
* \cdot 矩形和圆盘中的拉普拉斯方程 ... 510 12.5.1.
⋅
⋅
* \cdot 矩形 ... 510 12.5.2.
⋅
⋅
* \cdot 磁盘 ... 512 12.6.- 变量分离算法的扩展和一般化...... 514 12.7.
⋅
⋅
* \cdot 扩展,I:多维经典傅里叶级数:求解矩形上的扩散方程 ... 515 12.8.
⋅
⋅
* \cdot 扩展,II:极坐标、圆柱坐标和贝塞尔函数 ... 517 12.8.1.
⋅
⋅
* \cdot 鼓的振动和贝塞尔函数 ... 518 12.9.扩展,III:球面坐标、Legendre 多项式、球面谐波和球面贝塞尔函数 .......................................................... 521 12.9.1.球面坐标下三维拉普拉斯方程的变量分离 ... 522 12.9.2.Legendre 多项式及相关 Legendre 多项式 ... 524 12.9.3.球面谐波 ... 526 12.9.4.求解球上的三维扩散方程... 527 12.10.扩展,IV: 一般 Sturm-Liouville 问题 ... 530 12.10.1.正则 Sturm-Liouville 问题 ... 534 12.10.2.奇异 Sturm-Liouville 问题 ... 535 12.11.薛定谔方程的变量分离:氢原子的能级 ... 535 12.12.本章小结 ... 539 练习 ... 540 第 13 章 三大二阶线性方程组的统一以及下一步 ...统一三大二阶线性方程,以及下一步 ... 549 13.1.还有其他重要的线性二阶偏微分方程吗?标准分类 ... 549 13.1.1.线性二阶偏微分方程的分类 ... 550 13.2. 13.2.1.拉普拉斯基本解/格林函数... 553 13.2.2.扩散方程的基本解/格林函数... 554 13.2.3.一维波方程的基本解/格林函数... 557 13.2.4.三维波方程的基本解/格林函数 ... 560 练习 ... 563 13.3.下一步是什么?本主题的未来卷...... 565 附录。高级微积分的对象和工具 ... 567 A.1.
R
N
R
N
R^(N) \mathbb{R}^{N} 中的集合、域和边界... 567 A.2.函数: A.2.1.按平滑度排序的函数类 ... 570 A.2.2.本地化: A.2.3.定义在域上的函数的边界值 ... 571 A.3. A.3.1. A.3.2.拉格朗日乘法器梯度含义的说明... 574 A.3.3.一个重要的方向导数:可定向曲面上的法向导数 ... 575 A.4.整合 ... 576 A.4.1.体积分、面积分和线积分 ... 577 A.4.2.通量积分 ... 578 A.4.3.不完全积分、奇异性与可积分性... 579 A.5.积分的求值与运算:利用径向对称性 ... 582 A.5.1.
R
3
R
3
R^(3) \mathbb{R}^{3} 中的球面(极坐标)坐标 ... 583 A.5.2.径向对称函数的积分 ... 584 A.5.3. A.5.4. A.6.微积分基本定理:发散定理、分式积分以及格林第一和第二同余式 .............................................. 587 A.6.1.发散定理 ... 587 A.6.2.发散定理的两个后果: A.6.3.天作之合:发散 + 梯度
=
=
= = 拉普拉卡... 589 A.6.4. A.7. A.7.1.IPW(积分到点性)定理 ... 591 A.7.2.平均定理...... 592 A.8.函数的收敛与积分的收敛 ... 594 A.9.积分符号下的微分... 596 A.9.1.合法性的一般条件...... 597 A.9.2.不合法的例子...... 598 A.9.3.莱布尼茨法则 ... 600 A.10.整合顺序的变化...... 601 A.10.1.富比尼-托内利定理 ... 601 A.10.2.非法的例子...... 602 A.11.维度思维: 练习 ... 604 参考书目 ... 607 索引 ... 609
序言
偏微分方程为我们的复杂世界打开了一扇窗
偏微分方程(PDE)是现代数学和科学的基本组成部分。在自变量(如空间和时间)具有连续值的任何系统中,支配系统的规律通常会产生一个或多个相关量的偏微分方程 (PDE)。由于许多物理、生物和经济系统的近似模型都是以偏微分方程为基础的,因此熟练掌握偏微分方程可以为处理这些复杂系统提供一种方法。在纯数学中,PDE 与分析、几何和概率的基本结构有着内在联系。
这本教材为数学、物理和其他科学专业的高年级本科生提供了一到两个学期的 PDE 课程。
0.1.谁应该学习 PDE 第一课?
主要有三个组别。学生们可能会发现自己属于不止一个群体。下面列出的是我们认定的这些群体,每个群体都有不同的原因,因此也有不同的侧重点来学习 PDE。
[1] "纯 "数学学生
对 PDEs 感兴趣的原因:PDE 是数学分析、几何、概率和动力系统领域的基本数学对象。
他们的重点是打好 PDE 的基础,掌握适当的数学工具,以便将来继续学习数学(也许是研究生阶段)。纯数学学生的主要关注点在于发现和证明与解的存在性、唯一性、稳定性和属性(如正则性、可整性、渐近行为)相关的定理。他们还可以从研究 PDE 的理论结构中获益,从而深入了解其他数学领域及其之间的联系。
[2] "应用 "数学专业的学生
对 PDEs 感兴趣的原因:PDE 是任何复杂系统连续建模的基本数学对象。
其重点是为进一步学习科学计算和数学建模方面的课程,学生需要打好多项式方程和相应数学工具的基础。应用数学专业的学生尤其对分析和计算工具的开发和应用感兴趣,以便深入了解许多复杂系统的行为。 [3] 物理科学(物理和化学)、计算机科学、统计学、生物学、工程学和经济学专业的学生
对 PDEs 感兴趣的原因:对于组[2]来说,PDEs 是任何复杂系统连续建模的基本数学对象。它们在物理科学和工程学中无处不在,并越来越多地出现在数学生物学、数学医学、经济学、数据科学和机器学习、图像和信号处理以及金融等领域。
他们的关注点:这一群体的学生越来越多地希望获得相关 PDE 的直接信息,例如解的精确、近似或数值形式。他们对方法论(工具)以及与工具的正确性或精确性相关的问题不太感兴趣,而是希望得到问题的直接答案。如今,这些 "直接答案 "通常不是来自手工计算,而是来自计算机。但问题就在这里:要与计算机进行富有成效的互动(即输入什么和如何解释输出),就需要在 PDE 以及相关数学对象和工具方面打下一定的基础。
0.2.适合所有三个组的课本:以核心概念和主题为基础
目前,本科生的 PDE 课程仍然普遍基于一种方法:边界值问题的变量分离法(也称为傅里叶法)。对于各届学生而言,主要侧重于变量分离的本科生 PDE 教材或课程的吸引力有限。事实上,我们的经验表明,一整门专门讲授这种技术背后大量细节的课程可以概括如下:
对于准备进一步研究 PDE 的分析和几何的初出茅庐的纯数学家来说,这本书的意义有限。关于变量分离背后的基本前提,他们最好能获得与某些微分算子相关的特征函数展开的 "完整 "和适当的数学理论(通常只在研究生阶段才会介绍)。
它对初出茅庐的应用数学家用处有限,因为他们需要许多分析和计算技术,以及广泛接触不同类别的 PDE 及其解的特性和行为。
它对新进科学家(PDEs 未来的实践者)的作用有限,因为他们对理论的计算方面越来越感兴趣。此外,现代科学要解决的许多相关现象本质上都是非线性的,这些经典技术的应用范围相当有限。
这给了三大阵营的本科生一个错误的印象,认为 PDE 是一门老式的学科,根植于冗长乏味的无穷级数和特殊函数的计算中。事实并非如此,PDE 是现代数学和科学的重要组成部分。
我们认为,这三类人都明显需要扎实掌握在 PDE 理论中无处不在的对象、概念、工具和结构。变量分离和傅里叶级数当然包括在这些核心概念/工具中,但我们之前的观点是,它们应包括章节,而不是整本书或整门课程。我们所说的 "基础",是指在今后的课程、研究和计算中使用 PDEs 的基础(或依据)。要打好这个基础,就必须对某些核心材料有扎实的理解和认识。
诚然,我们选择不详细讨论 PDE 的计算方面,而这是一个对第二和第三组越来越重要的庞大课题。然而,我们认为,所有成功的 PDE 计算探索,从新方法的开发到著名方法的直接应用,都需要牢牢掌握本文介绍的核心材料。
在信息无处不在、随时(事实上是即时)可得的今天,对对象(如三角函数)、概念、工具和结构的基础需求尤为重要。事实上,越来越多的维基百科提供了与任何科学课程相关的对象和结果的完美定义。我们生活在一个信息丰富且廉价的时代,但对任何事物的理解都是无价的。
这本教材既非百科全书,也非包罗万象,但它包含了核心材料,可以据此构建一个或两个学期的课程。我们对核心材料的构想基于以下几点: (i) 一阶方程、特性概念和特性法。在这里,我们可以理解线性和非线性 PDE 的根本区别(第 2 章)。 (ii) 由二阶波方程决定的波传播的性质,它对空间维度一(第 3 章)和三(第 4 章)的因果关系的预测。 (iii) 傅立叶变换及其性质和用途(第 6 章)。 (iv) 扩散方程所描述的扩散性质、其后果以及与概率基本对象和概念的关系(第 7 章)。 (v) 涉及拉普拉斯函数的谐函数和 PDE 的性质(第 8 章)。 (vi) 拉普拉斯基本解及其如此 "基本 "的原因。涉及拉普拉斯边值问题的格林函数概念(第 10 章)。 (vii) 傅立叶级数和变量分离算法(第 11 章和第 12 章)。
这些课题中的大多数课题的基础是清楚地掌握一个和多个空间变量中的三角函数,尤其是三角函数:
为什么这个对象不是通常意义上的函数,却能将注意力集中在一个点上?
在微分(广义上的)一个自变量和多个自变量的不连续函数时,它是如何出现的;
它是如何作为不同函数序列的极限出现的,而这些函数序列又是如何集中的;
它在傅里叶级数和傅里叶变换中的关键作用;
它在扩散方程、拉普拉斯方程和泊松方程的基本解(格林函数)中发挥了至关重要的作用。
为此,我们毫不吝惜地探讨了分布问题,特别是在分布意义上微分函数以及在分布意义上求函数极限的含义。这些观点是本文的重要组成部分,将在第 5 章和第 9 章中介绍。
对所有这些主题来说,扎实地理解高级微积分的基本对象和技术也是基础。我们希望学生在学习这些基础知识的过程中,至少能够掌握并熟练掌握梯度、发散以及多变量函数的积分和微分的几何意义和物理意义。
在这篇课文中,我们努力清楚地解释了所有步骤,并经常附有事前激励和事后反思。在许多方面,我们的目标是编写一本自学教材。在阐述过程中,我们有时会惜墨如金,不惜多次重复一个关键点或论点。信息(事实、方法、实例)无处不在,而且价格低廉(!);再说一遍,我们编写本书的唯一目的就是为了便于理解。
0.3.文本的基本结构
0.3.1.材料的表述和模块化。许多人在看到这篇课文时,首先注意到的是它的篇幅。为此,有必要提出几点意见:
无论是概念、结果还是观点,我们都力求将材料模块化并加以精简。每一章都基于一个特定的方程、一类方程或一个特定的思想或工具。各章以导言开始,以摘要结束,由各节组成,有时又分为若干小节。每节(或小节)是课文的基本单元/模块,以简明扼要的方式论述特定的问题/主题。绝大部分 这些模块(章节或分节)大多不过几页纸,因此目录相当长!
的确,许多章节在我们所谓的核心内容中所占的比重并不相同。因此,我们选择用一个项目
⋅
⋅
* \cdot 来强调我们认为是 PDE 第一门课程的 "基础"(基本原理)的所有章节。当然,我们不可能在一个学期内讲完所有这些要点章节!这些重点章节也为后续章节提供了必要的前提材料。我们认为,附加章节(未删节)的存在显然是有原因的,而且它们也很重要;但读者/教师可自行决定浏览或仔细阅读这些章节。
因此,长长的目录为浏览这本教科书提供了不可或缺的宝贵指南,建议读者/教师经常参阅。 0.3.2.章节顺序的选择。虽然读者/教师不必遵循我们的章节顺序(见下一小节),但让我们简要谈谈我们在这一顺序背后的理念。最有争议的选择是将傅里叶级数和边界值问题的变量分离(第 11 章和第 12 章)放在最后。虽然这两章的大部分内容可以在任何时候讲到,事实上,它们通常也是 PDE 课程中最先涉及的主题,但我们认为,如果只关注各自边界值问题的无穷级数解表示,就会掩盖波方程、扩散方程和拉普拉斯方程(即所谓的 "三大方程")的固有特征。首先脱离任何边界条件来考虑 "三巨头",并分别关注波的传播、扩散和谐函数的核心特征,会更有启发性。
在关于 PDE 一般定义的简短介绍性章节(第 1 章)之后,本书不是从三大方程之一开始,而是以关于一般一阶方程和特征法的长篇章节(第 2 章)开始。这样做有很多原因:(i) 从只涉及一阶导数的 PDE 开始是很自然的;(ii) 所有一阶 PDE 都有一个核心的一般概念(特性),同时还有一个解决这些问题的一般方法(特性法);(iii) 特性与以前课程中的主题和概念直接相关,即微积分 III 中的梯度和方向导数以及常微分方程 (ODE);(iv) 该主题使我们不仅可以讨论线性 PDE,还可以讨论非线性 PDE。虽然其余各章都将侧重于线性 PDE,但非线性 PDE 是数学和科学的基础,我们认为尽早介绍它们是有益的,即使研究仅限于一阶方程。
在一阶方程之后,我们讨论二阶波方程,它是三大方程中结构最接近前一章特征的方程。我们首先研究一维空间的波方程(第 3 章),然后研究三维和二维空间的波方程(第 4 章)。
在波方程之后,我们绕了两章才处理扩散方程和拉普拉斯方程。为什么?我们求解和分析一阶方程和二阶波方程的方法都是基于一个性质,我们 可以用一句话来概括:"有限传播速度"。要处理(即求解)具有有限传播速度的 PDE,高级微积分中的基本工具和对象(如微分和积分)就足够了。这些工具都基于局部(空间)计算。要解决扩散方程、拉普拉斯方程和泊松方程,我们必须接受一种新的范式,在这种范式中,"有限传播速度 "原则是错误的。在这里,这些问题在域中任何一点的求解都将涉及所有数据(初始值或边界值)的某种加权平均值。有几种观点/概念对于解决这些类别的 PDE 问题至关重要:集中、奇异点对微分和非局部运算的影响。读者很可能对它们感到陌生,我们将分别用以下数学对象、工具和机器对它们进行分析:狄拉克三角函数、一维空间的分布(第 5 章)以及卷积和傅立叶变换(第 6 章)。不过,正如下一小节所述,课文的其余部分只需要第 5 章和第 6 章的基础知识;事实上,第 6 章的内容实际上很少。尽管如此,我们坚信,扎实掌握三角函数和傅立叶变换对所有学生今后的学习和应用都将大有裨益。
有了这些概念,我们就可以讨论无处不在的扩散方程(第 7 章)。接下来,我们将介绍第 8 章(几乎没有先决条件),内容是拉普拉斯函数和谐函数的性质(拉普拉斯方程的解)。这为解决涉及拉普拉斯方程的边界值问题(第10章)开辟了道路。这里的关键工具是基解和格林函数,即拉普拉斯函数集中于多维三角函数的函数。因此,我们首先要解决分布意义上的偏微分问题(第 9 章)。 0.3.3.相互依存和不同的章节顺序。读者/教师不必遵循我们精确的章节顺序。让我们首先记录前几章所需的先决条件。在此,我们不提及第 1 章(基本 PDE 定义和术语),该章包含了贯穿全文的定义和概念。
第 2 章一阶 PDE 与特征法。先修课程:无。
第 3 章一维空间中的波方程。 先决条件:特征的基本概念和一维输运方程,见第 2 章前言(第 2.1 节)。
第 4 章 三维和二维空间的波方程三维和二维空间的波方程。 先决条件:一维波方程 - 第 3 章(小节)。 第 5 章德尔塔 "函数 "和一维空间的分布。 先决条件:无 第 6 章 傅立叶变换傅立叶变换 前提条件:德尔塔函数
δ
0
δ
0
delta_(0) \delta_{0} 的定义,以及第 5.2 至 5.5 节中的
δ
0
δ
0
delta_(0) \delta_{0} 分布意义上的收敛。
第 7 章 扩散方程扩散方程。 先决条件使用傅立叶变换求解公式(第 6.8 节),或直接使用相似解求解(参见练习 7.5)。第 5.2 至 5.5 节中的三角函数
δ
0
δ
0
delta_(0) \delta_{0} 定义和
δ
0
δ
0
delta_(0) \delta_{0} 分布意义上的收敛。第 6.3.1 节和第 6.3.2 节讨论的卷积基本概念。
第8章 拉普拉斯方程拉普拉斯方程和谐函数。先修课程:无。
第 9 章 高维度分布与分布意义上的偏微分高维分布与分布意义上的偏微分。 先决条件:第 5 章(小节)。 第10章拉普拉斯基本解与格林函数 先决条件:第 8.1 和 8.5 节以及第 9.1、9.3 和 9.5 节。 第 11 章傅里叶级数 前提条件只需了解三角函数的基本概念(参见第 5.2 节)。 第 12 章 边值问题的变量分离算法边值问题的变量分离算法。 先决条件:第 11 章(小节)。 这种相对较弱的依存关系为读者/指导者提供了许多途径。例如 (i) 傅立叶级数和变量分离的基础知识可在任何阶段讲授。第 8 章拉普拉斯方程和谐函数也可在任何阶段学习。 (ii) 通过对三角函数、分布意义上的收敛(第 5.2 至 5.5 节)和卷积(第 6.3.1 和 6.3.2 节)的简短介绍,我们可以直接进入第 7 章的扩散方程。
诚然,除了介绍卷积的第 6.3.1 和 6.3.2 小节外,关于傅立叶变换的第 6 长章对本教材的绝大部分内容都不是必需的;但这些材料对进一步学习 PDE、分析、应用数学和一般科学至关重要。
0.4.前提条件
鉴于这本教科书的范围相当广泛,从纯技术的角度来看,其前提条件(主要是熟练掌握高级微积分)相当低,这一点非常了不起。 0.4.1.高级微积分和附录。学生在学习 PDE 课程(即使是研究生课程)时遇到的主要困难之一是对基础多元微积分的 "消化不良"。特别是,随着课程的进展,学生应该能够或已经能够熟练掌握下列几何和物理意义:
体积积分和表面积分、
多个变量函数的梯度和方向导数、
向量场的发散和通量的概念、
发散定理
在本书的附录中,我们详细介绍了高级微积分中的必要概念和工具。我们强烈建议读者根据需要阅读相应的部分。有些读者可能会受益于阅读附录的前几节,然后再开始后面章节的学习。为了进一步说明这一点,我们经常在某一章或某一节的开头提醒读者注意附录中的相关章节。
对常微分方程(ODE)的基本了解也很重要,尤其是常微分方程到底是什么,以及为什么一般来说常微分方程如此难以解决。我们偶尔需要一些非常基本的技术来求解简单的 ODE。
文中有一些证明,偶尔接触一下本科阶段的第一门实分析课程可能会有所帮助(例如,ε△证明和函数的均匀收敛)。不过,对于绝大多数材料来说,这并不是必要的,而且当我们使用实分析语言/方法时,我们会尽量做到自成一体和温和;请参阅我们在下文中关于广度和非刚性的评论!
0.4.2.广度和非刚性。
"不懂外语的人不懂自己的语言"。
a
a
^(a) { }^{a} - 约翰-沃尔夫冈-冯-歌德
a
a
^(a) { }^{a} 这句由伟大的德国诗人歌德(1749-1832 年)翻译的名言的妙处在于,如果把 "语言 "换成......学科、学说、宗教......,这句话同样能引起共鸣。原文为 "Wer fremde Sprachen nicht kennt, weiß nichts von seiner eigenen",摘自《Maximen und Reflexionen》(1833 年)。
PDE 本身就是一门多学科的学科,而第一门课程就应该包含这一奇妙的特性。这确实需要学生有一定的广度和非刚性。一些数学专业的学生一开始可能会因为 "太多物理知识 "而感到不适应,而一些非数学专业的学生一开始可能会抱怨数学过于严谨,偶尔还会出现可怕的 "证明"。数学专业的学生必须牢记,PDE 与物理密切相关,物理直觉会在很大程度上指导我们进行分析。对于非数学专业的学生来说,有时需要精确,而精确可能意味着严谨,即证明事物。特别是,有时我们从根本上需要数学的精确性,以便为原本定义不清、令人困惑的对象(如三角函数)提供意义,而在这种情况下,非正式的直觉和计算可能不足以获得必要的熟练程度。此外,科学中包含了大量的计算成分,与计算机的交互需要一定程度的精确性。
我们认为,对所有学生而言,未来的学者、科学家、工程师和定量分析人员需要的是广度、灵活性和多样性。第一门 PDE 课程是培养这种多元化视角的理想途径。值得注意的是,这一观点并不新颖;请看以下开头的引文 在该书的开头,两位过去的建国巨人雄辩地论述了以下问题:
数学(作为一门学科)需要自然(物理学和其他科学)来指导、引导和照亮。
数学是自然界基本结构的基础,所有科学都需要数学来做出定量和定性的论断和结论。
0.5.致谢
首先,我们要感谢过去 24 年中来自 PDE 课程的众多本科生。他们帮助我们塑造和完善了这本教材。
我们还对以下人员表示衷心感谢
纳撒尼尔-雷涛(Nathaniel Leitao),在麦吉尔大学的最后一个本科学年,他花了大量时间对文本提出编辑建议、改进内容和制作附加图表。此外,纳撒尼尔在第 6.12、8.8 和 10.6 节的写作中也发挥了重要作用。
麦吉尔大学学生大卫-克纳皮克(David Knapik)花费了大量时间进行详细校对,提出了若干编辑建议,并改进了许多图表。
麦吉尔大学学生马克-梅卡尼克(Marc Mekhanik)提供了详细的反馈意见和编辑建议,并改进了许多图表。
感谢以下麦吉尔大学的学生在编辑和内容方面提出的意见,这些意见有助于本文的编写和发展:Miguel Ayala、Gabriel Martine La Boissonière、Robert Gibson、Ivan Gonzalez、Elias HessChilds、Yucong Huang、Hwi Lee、Mikhail Mamaev、Mihai Marian、Tudor Manole、Geoffrey McGregor、Mark Perlman、Gabriel Rioux 和 Alistair Russell。
许多同事对前稿提出了意见和建议:Almut Burchard、陈林南、Albert Cohen、Razvan Fetecau、Gerald Folland、David Muraki、Jean-Christophe Nave、Nilima Nigam、Jessica Lin、Govind Menon、Adam Oberman、Keith Promislow、Dejan Slepčev、Peter Sternberg、Ihsan Topaloglu、Christopher Towse、Konstantina Trivisa、Yen-Hsi Richard Tsai、Gantumur Tsogtgerel、Raghav Venkatraman、Andy Wan 和 Benedikt Wirth。
来自美国数学学会:伊娜-梅特(Ina Mette)的不断鼓励和支持;阿琳-奥-肖恩(Arlene O'Sean)作为制作和副本编辑所做的出色工作;布莱恩-巴特林(Brian Bartling)在克服许多 LaTeX 问题方面提供了很多帮助。
罗恩-塔基(Ron Tuckey)提出的许多编辑建议和修改意见,以及他在本文写作过程中给予的耐心和支持。
最后,我们必须承认,多年来,我们从两部优秀的现代著作中了解到了很多有关这一主题的知识:
在本科阶段,Walter A. Strauss 的《偏微分方程》(Partial Differential Equations:导论》,Wiley.
在数学研究生阶段,Lawrence Craig Evans 的《偏微分方程》,美国数学学会。 希望本文在论述、内容、组织和风格上的新颖性能说明问题,但有时在方法和风格上不可能不与这两部著作有某些相似之处。事实上,我们在很大程度上要归功于这两位作者。
第 1 章
基本定义
集合、边界和域的定义和符号见附录第 A. 1 节。 在这简短的第一章中,您将看到有关偏微分方程及其解的一些基本定义。我们将特别定义以下概念:
线性与非线性(半线性、准线性和完全非线性)
订单
标量 PDEs 与系统
均质与非均质
我们所说的 PDE 的解究竟是什么意思
通解、任意函数和辅助条件
初值问题(IVP)和边界值问题(BVP)
好摆性:存在性、唯一性和稳定性。
我们还将讨论求解 PDE 的常用策略。有些读者可能会选择直接阅读后面的章节,并在需要时回头参考这些定义。
1.1.
⋅
⋅
* \cdot 符号
我们使用标准符号表示偏导数,例如,如果
u
(
x
,
y
)
u
(
x
,
y
)
u(x,y) u(x, y) 是两个变量的函数,那么
u
x
=
∂
u
∂
x
=
∂
x
u
,
u
x
x
=
∂
2
u
∂
x
2
,
u
x
y
=
∂
2
u
∂
x
∂
y
,
u
x
=
∂
u
∂
x
=
∂
x
u
,
u
x
x
=
∂
2
u
∂
x
2
,
u
x
y
=
∂
2
u
∂
x
∂
y
,
u_(x)=(del u)/(del x)=del_(x)u,quadu_(xx)=(del^(2)u)/(delx^(2)),quadu_(xy)=(del^(2)u)/(del x del y), u_{x}=\frac{\partial u}{\partial x}=\partial_{x} u, \quad u_{x x}=\frac{\partial^{2} u}{\partial x^{2}}, \quad u_{x y}=\frac{\partial^{2} u}{\partial x \partial y},
这些偏导数也是
(
x
,
y
)
(
x
,
y
)
(x,y) (x, y) 的函数。首先,与 PDE 相关的基本对象是一个以上自变量的未知函数。空间自变量通常表示为
x
,
y
,
z
x
,
y
,
z
x,y,z x, y, z 或
x
1
,
…
,
x
n
x
1
,
…
,
x
n
x_(1),dots,x_(n) x_{1}, \ldots, x_{n} 。每个变量都取实值(即实数)。我们通常将空间自变量的
n
n
n n 元组(或向量)表示为 表示为
x
x
x \mathbf{x} 。时间用
t
t
t t 表示。对于 PDE(相对于 ODE),自变量总是不止一个。我们通常使用
u
u
u u 表示未知函数,即因变量。因此,例如,在纯空间变量中,我们将使用
u
(
x
,
y
)
,
u
(
x
,
y
,
z
)
u
(
x
,
y
)
,
u
(
x
,
y
,
z
)
u(x,y),u(x,y,z) u(x, y), u(x, y, z) ,或更一般的
u
(
x
)
u
(
x
)
u(x) u(\mathbf{x}) 。当时间也与之相关时,我们将处理
u
(
x
,
t
)
,
u
(
x
,
y
,
t
)
,
u
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u
(
x
,
t
)
,
u
(
x
,
y
,
t
)
,
u
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u(x,t),u(x,y,t),u(x,y,z,t) u(x, t), u(x, y, t), u(x, y, z, t) ,或更一般的
u
(
x
,
t
)
u
(
x
,
t
)
u(x,t) u(\mathbf{x}, t) 。
1.2.- 什么是偏微分方程,为什么偏微分方程无处不在?
"微积分在现代科学中的应用在很大程度上是对偏微分方程的表述、求解和解释。......即使在现代物理学的最前沿,偏微分方程仍然是数学的基础结构"。
史蒂文-斯特罗加茨
a
a
^(a) { }^{a}
a
a
^(a) { }^{a} 斯特罗加茨是一位应用数学家,因其杰出的本科生著作《ODEs 定性理论》而闻名:非线性动力学与混沌》,Westview Press 出版社。这句话摘自他的科普读物《无限的力量》:微积分如何揭示宇宙的秘密》,霍顿-米夫林-哈考特出版公司,2019 年。
我们首先给偏微分方程下一个精确的定义。
偏微分方程 (PDE) 的定义
定义 1.2.1.偏微分方程 (PDE) 是将未知函数
u
u
u u 及其偏导数与自变量联系在一起的方程。一般可写成
F
(
F
(
F( F( 自变量,
u
u
u u ,
u
)
=
0
u
)
=
0
u)=0 u)=0 的偏导数,对于某个捕捉到 PDE 结构的函数
F
F
F F .
例如,在两个独立变量中,只涉及一阶偏导数的 PDE 描述为
F
(
x
,
y
,
u
,
u
x
,
u
y
)
=
0
F
x
,
y
,
u
,
u
x
,
u
y
=
0
F(x,y,u,u_(x),u_(y))=0 F\left(x, y, u, u_{x}, u_{y}\right)=0
其中
F
:
R
5
→
R
F
:
R
5
→
R
F:R^(5)rarrR F: \mathbb{R}^{5} \rightarrow \mathbb{R} 。拉普拉斯方程是一个特殊的 PDE,在两个独立变量中与
F
(
u
x
x
,
u
y
y
)
=
u
x
x
+
u
y
y
=
0
F
u
x
x
,
u
y
y
=
u
x
x
+
u
y
y
=
0
F(u_(xx),u_(yy))=u_(xx)+u_(yy)=0 F\left(u_{x x}, u_{y y}\right)=u_{x x}+u_{y y}=0 有关。
请注意,自变量通常不会明确出现,函数
F
F
F F 也不必依赖于所有可能的导数。如果我们只处理一个自变量,那么 PDE 就变成了常微分方程。
偏微分方程在物理、自然和社会科学中无处不在。在对任何自变量(例如空间和时间)具有连续值的复杂系统进行建模时,PDE 无疑都会出现。为什么呢?在复杂系统中,我们希望确定一个量(标记为
u
u
u u )是如何依赖于自变量(通常是空间和时间)的。通常有一些物理或自然规律规定
u
u
u u 应如何变化。我们通常可以测量
u
u
u u 在某个固定时间或某个空间子集的值,希望这些信息与 有了物理或自然规律,就能完全决定
u
u
u u 的任何地方。自然规律告诉我们什么?它们并没有明确告诉我们
u
u
u u 与空间和时间的关系;相反,大自然提供的定律涉及
u
u
u u 应如何随空间和时间变化。请注意,在我们的连续体语境中,我们是通过
u
u
u u 的偏导数来衡量其变化的。但现在,我们给出了导致 PDEs 如此难解的基本复杂性;定律并没有将
u
u
u u 的偏导数与自变量直接联系起来,而是给出了这些偏导数与(在某些情况下)数量
u
u
u u 本身之间的关系(方程)。为了说明这一点,我们来看一个简单的例子,这个例子最终(参见第 7.1 节)会引出扩散方程。
房间温度变化模型:考虑一个大房间的温度。温度
u
u
u u 这个相关量可能取决于房间中的位置
(
x
,
y
,
z
)
(
x
,
y
,
z
)
(x,y,z) (x, y, z) 和时间
t
t
t t 。因此,它是四个变量的函数。我们可以测量时间
t
=
0
t
=
0
t=0 t=0 或房间边界处的温度。根据这一信息,我们可以确定房间内所有时间和地点的温度。在任何固定时间
t
≥
0
t
≥
0
t >= 0 t \geq 0 时,温度都会因地点而异,这种变化可通过偏导数
u
x
(
x
,
y
,
z
,
t
)
,
u
y
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u
x
(
x
,
y
,
z
,
t
)
,
u
y
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u_(x)(x,y,z,t),u_(y)(x,y,z,t) u_{x}(x, y, z, t), u_{y}(x, y, z, t) 和
u
z
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u
z
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u_(z)(x,y,z,t) u_{z}(x, y, z, t) 进行(瞬时)测量。另一方面,在任何固定地点,温度都会随时间变化,这种变化由偏导数
u
t
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u
t
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u_(t)(x,y,z,t) u_{t}(x, y, z, t) 度量。接下来,我们谈谈热流的 "自然规律"。为什么温度会随着时间和空间的变化而变化呢?原因之一可能是热源和热汇,例如房间里的人在散发热量,或者窗户打开热量外泄。让我们假设不存在这些额外的复杂因素,只关注指导房间内任何位置温度变化的基本规律:这就是 PDE 出现的地方。请注意,如果没有汇和源,并且整个房间的温度最初是恒定的,即
t
=
0
t
=
0
t=0 t=0 时的温度为
u
x
=
u
y
=
u
z
=
0
u
x
=
u
y
=
u
z
=
0
u_(x)=u_(y)=u_(z)=0 u_{x}=u_{y}=u_{z}=0 ,那么温度就不会有时间上的变化;也就是说,房间中的所有位置和以后的所有时间的温度都是
u
t
=
0
u
t
=
0
u_(t)=0 u_{t}=0 。此外,在所有较晚的时间
t
>
0
t
>
0
t > 0 t>0 也不会有空间变化,即
u
x
=
u
y
=
u
z
=
0
u
x
=
u
y
=
u
z
=
0
u_(x)=u_(y)=u_(z)=0 u_{x}=u_{y}=u_{z}=0 。但是,如果在某个地方、某个时间存在非零的空间温度梯度,热量就会从热的地方流向冷的地方,因此,某一点的温度就会随时间变化。 因此,这个简单的观测结果,决定了温度从热到冷的变化,在给定地点和时间的
u
t
u
t
u_(t) u_{t} 与同一地点和时间的空间梯度
∇
u
=
⟨
u
x
,
u
y
,
u
z
⟩
∇
u
=
u
x
,
u
y
,
u
z
grad u=(:u_(x),u_(y),u_(z):) \nabla u=\left\langle u_{x}, u_{y}, u_{z}\right\rangle 之间提供了某种关系/等式。因此,这里的关键是
u
t
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u
t
(
x
,
y
,
z
,
t
)
u_(t)(x,y,z,t) u_{t}(x, y, z, t) 的值取决于
∇
u
(
x
,
y
,
z
,
t
)
∇
u
(
x
,
y
,
z
,
t
)
grad u(x,y,z,t) \nabla u(x, y, z, t) 。正如我们将在第 7.1 节中看到的那样,结合发散定理,用温度通量建立一个小模型,就可以得到某个常数
α
>
0
α
>
0
alpha > 0 \alpha>0 的扩散方程
u
t
=
α
div
∇
u
=
α
(
u
x
x
+
u
y
y
+
u
z
z
)
u
t
=
α
div
∇
u
=
α
u
x
x
+
u
y
y
+
u
z
z
u_(t)=alpha div grad u=alpha(u_(xx)+u_(yy)+u_(zz)) u_{t}=\alpha \operatorname{div} \nabla u=\alpha\left(u_{x x}+u_{y y}+u_{z z}\right) 。
在任何材料(流体或固体)的连续模型中,未知函数的偏导数(和函数本身)之间的相互作用要复杂得多。在这种情况下,牛顿第二定律适用于材料的内力(应力和压力),从而形成一个 PDE 系统(参见第 2.8 节)。这些系统极难求解,但对它们的研究却至关重要。
人们可能会认为科学和数学中遇到的 PDEs 是关于一个未知函数的相当复杂的陈述;然而,它们仅仅代表了我们复杂但构造精美的宇宙的本质!
1.3.- 我们所说的 PDE 解到底是什么意思?
PDE 解的定义
定义 1.3.1.域
Ω
⊂
R
N
Ω
⊂
R
N
Omega subR^(N) \Omega \subset \mathbb{R}^{N} 中 PDE 的解(更确切地说,经典解)(其中
N
N
N N 是自变量的个数)是一个充分平滑的
a
a
^(a) { }^{a} 函数
u
(
x
)
u
(
x
)
u(x) u(\mathbf{x}) ,对于
Ω
Ω
Omega \Omega 中的所有自变量值,它都满足定义方程
F
F
F F 。
a
a
^(a) { }^{a} 如果 PDE 中出现的最高导数为
k
k
k k 阶,那么我们所说的足够平滑是指在所有的 变量
因此,某个域
Ω
⊂
R
2
Ω
⊂
R
2
Omega subR^(2) \Omega \subset \mathbb{R}^{2} 上
F
(
x
,
y
,
u
,
u
x
,
u
y
)
=
0
F
x
,
y
,
u
,
u
x
,
u
y
=
0
F(x,y,u,u_(x),u_(y))=0 F\left(x, y, u, u_{x}, u_{y}\right)=0 的解就是
C
1
C
1
C^(1) C^{1} 函数
u
(
x
,
y
)
u
(
x
,
y
)
u(x,y) u(x, y) ,对于每个
(
x
,
y
)
∈
Ω
,
F
(
x
,
y
,
u
(
x
,
y
)
,
u
x
(
x
,
y
)
,
u
y
(
x
,
y
)
)
≡
1
0
(
x
,
y
)
∈
Ω
,
F
x
,
y
,
u
(
x
,
y
)
,
u
x
(
x
,
y
)
,
u
y
(
x
,
y
)
≡
1
0
(x,y)in Omega,F(x,y,u(x,y),u_(x)(x,y),u_(y)(x,y))-=^(1)0 (x, y) \in \Omega, F\left(x, y, u(x, y), u_{x}(x, y), u_{y}(x, y)\right) \equiv{ }^{1} 0 都是如此。例如,让我们检验一下函数
u
(
x
,
y
)
=
sin
(
3
x
−
2
y
)
u
(
x
,
y
)
=
sin
(
3
x
−
2
y
)
u(x,y)=sin(3x-2y) u(x, y)=\sin (3 x-2 y) 是否是
(
x
,
y
)
∈
R
2
(
x
,
y
)
∈
R
2
(x,y)inR^(2) (x, y) \in \mathbb{R}^{2} 上 PDE
2
u
x
+
3
u
y
=
0
2
u
x
+
3
u
y
=
0
2u_(x)+3u_(y)=0 2 u_{x}+3 u_{y}=0 的解。对于任意点
(
x
,
y
)
∈
R
2
(
x
,
y
)
∈
R
2
(x,y)inR^(2) (x, y) \in \mathbb{R}^{2} ,我们使用链式法则计算
u
x
(
x
,
y
)
=
cos
(
3
x
−
2
y
)
3
,
u
y
(
x
,
y
)
=
cos
(
3
x
−
2
y
)
(
−
2
)
u
x
(
x
,
y
)
=
cos
(
3
x
−
2
y
)
3
,
u
y
(
x
,
y
)
=
cos
(
3
x
−
2
y
)
(
−
2
)
u_(x)(x,y)=cos(3x-2y)3,quadu_(y)(x,y)=cos(3x-2y)(-2) u_{x}(x, y)=\cos (3 x-2 y) 3, \quad u_{y}(x, y)=\cos (3 x-2 y)(-2)
因此
2
u
x
+
3
u
y
=
2
(
3
cos
(
3
x
−
2
y
)
)
−
3
(
2
cos
(
3
x
−
2
y
)
)
=
0
2
u
x
+
3
u
y
=
2
(
3
cos
(
3
x
−
2
y
)
)
−
3
(
2
cos
(
3
x
−
2
y
)
)
=
0
2u_(x)+3u_(y)=2(3cos(3x-2y))-3(2cos(3x-2y))=0 2 u_{x}+3 u_{y}=2(3 \cos (3 x-2 y))-3(2 \cos (3 x-2 y))=0
另一方面,对于
x
∈
R
x
∈
R
x inR x \in \mathbb{R} 和
t
>
0
t
>
0
t > 0 t>0 ,让我们检查函数
u
(
x
,
t
)
=
x
t
u
(
x
,
t
)
=
x
t
u(x,t)=(x)/(t) u(x, t)=\frac{x}{t} 是否是
PDE
u
t
+
u
u
x
=
0
PDE
u
t
+
u
u
x
=
0
PDEu_(t)+uu_(x)=0 \operatorname{PDE} u_{t}+u u_{x}=0 的解。对于任何带有
t
>
0
t
>
0
t > 0 t>0 的
(
x
,
t
)
(
x
,
t
)
(x,t) (x, t) ,我们计算
u
x
(
x
,
t
)
=
1
t
and
u
t
(
x
,
t
)
=
−
x
t
2
;
hence,
u
t
+
u
u
x
=
−
x
t
2
+
x
t
1
t
=
0
u
x
(
x
,
t
)
=
1
t
and
u
t
(
x
,
t
)
=
−
x
t
2
;
hence,
u
t
+
u
u
x
=
−
x
t
2
+
x
t
1
t
=
0
u_(x)(x,t)=(1)/(t)quad" and "quadu_(t)(x,t)=-(x)/(t^(2));quad" hence, "quadu_(t)+uu_(x)=-(x)/(t^(2))+(x)/(t)(1)/(t)=0 u_{x}(x, t)=\frac{1}{t} \quad \text { and } \quad u_{t}(x, t)=-\frac{x}{t^{2}} ; \quad \text { hence, } \quad u_{t}+u u_{x}=-\frac{x}{t^{2}}+\frac{x}{t} \frac{1}{t}=0