今天我们将手撕最速降线问题,即不用欧拉方程、不用变分硬解这个问题,当然,至少极限得学过,即本文适合学过极限的同学阅读。最速降线问...
今天我们将手撕最速降线问题,即不用欧拉方程、不用变分硬解这个问题,当然,至少极限得学过,即本文适合学过极限的同学阅读。
最速降线问题即:
这里我们用J(y)表示由曲线y确定的时间,y是x的函数,J是y的函数,即泛函,最速降线目标即选择合适的y最小化泛函J。
当然y满足一些条件,比如两端固定,还有一定的光滑性。
求解的思想如下:
考虑某一固定的曲线y0,对于y0“附近”的其他曲线y=y0+th,(这里h表示任一段两端固定且光滑的曲线,t是一个小实数),J(y)-J(y0)会随着t的减小趋于某个数。而如果这个y0就是最速降线,J(y)-J(y0)会随着t的减小趋于0!这个极限其实也可以叫做导数,只不过是泛函对它的自变量——函数的导数。
具体计算比较繁杂,为了给大家展示思想,先来个简单的例子:
直接计算导数:
然后令导数为0,而h是任意的,这就意味着内积的后一项为0:
导数为常数正是直线的特征。
如此一来想毕大家已经熟悉这个过程了,
那么让我们开始手撕最速降线:
到这里是把t的极限算完了,为了把上式也写成h和另一项的内积,需要处理h'这一项,接下来的计算就是把含h'的项分部积分,h'就会变成h,边界项由于h也是两端固定的曲线本身就是0.
至此我们终于把积分里面的式子化成了h乘其他的形式,然后令导数为0:
终于得到关于y的微分方程了,可是这个非齐次非线性的方程竟然一时间找不到解?
最后的微分方程了就是课本上大家熟知的形式了,继续解的过程就不赘述了。
正文到此结束!
那么写这么一篇文章的目的是什么呢?
其实本文带大家一起推了一遍欧拉方程,并算了个最速降线(我老早就想手撕这个了,但书上就告诉我要用欧拉方程、变分方法,让我很不爽)。学过泛函分析后,我总觉得已经可以干掉它了,今天也算完成了一个早有的小目标吧~
原文是用latex打的,不想在知乎里再输一遍,就直接截图了。
正文结束,如果对你有启发,欢迎点赞!
题后闲话:
什么叫手撕呢?我的观点是:用一些基本的定义解决问题就可以称为手撕了,比如有一些复杂极限用ε-δ语言直接证就是典型的例子。或者说不用现成的工具轮子自己推的做法就是手撕。这样好吗?就解决问题的效率而言确实不高,但就一个数学问题而言,我觉得是不错的学习方法。重剑无锋,大巧不工。不用什么定理解决问题靠的是扎实的基本功。以及, 这么做完总觉得挺爽的,有种心旷神怡的感觉。
如果认为本文对您有所帮助请赞助本站