第五章 数理方程的建立,定解条件,傅里叶级数和傅里叶变换(简介),代尔塔函数的简介
第五章 第一节 傅里叶变换

bk
1 l
l l
f sin k
l
d ,...... 5.1.5
练习解答
解:计算傅立叶系数有
a0
1
2
f (x)dx 1
2
0
xdx
1
2
x2
2
0
4
1
1
an
f (x) cos nxdx
x cos nxdx
0
1 x sin nx
n 0
1
n2
cos
nx 0
1
n 0 sin nxdx
幂函数没有周期性,所以周期函数展开为幂级数后,周期性就很 难体现出来。这样在研究函数的周期性的时候,幂级数展开并不 适用,需要采用其他函数作为基本函数族。
在科学技术的各个领域里广泛存在振动和波这类周期现象如弹性 振子、机械振动、声振动和声波、交变电流、电磁振荡和电磁波。 我们以前接触较多的是正弦和余弦函数所描写的振动和波。实际 情况千变万化,如锯齿波、矩形波(开关)。可能的复杂振动方式 不计其数,经过研究发现,这些复杂的振动可以分解为一系列各 种频率的谐振动的叠加。在数学上,这就是把周期函数分解为傅 里叶级数。
f
x
a0
k 1
a
k
cos
kx
l
bk
sin
kx
l
..........
..5.1.3
ak
1
kl
l f cos k d ,
l
l
k 2.......k 0 k 1.......k 0
bk
1 l
l l
f
sin k
l
d ,...... 5.1.5
f
数理方程课程介绍

《数理方程》课程介绍
一、本课程的性质与任务:
《数理方程》是理科很多专业的必修课以及相关专业的选修课。
数理方程主要是指在物理学、力学以及工程技术中常见的一些偏微分方程。
它是一门发展相当迅速的学科,不仅有广泛的应用,同时又与数学的其它各个分支有密切的联系,是数学理论与实际问题之间的一个桥梁。
本课程重点讲授一些经典的知识,同时兼顾新近发展的有着广泛应用的有关知识。
使学生了解到数学物理方程的某些应用背景,扩大学生的数学知识面,初步具备了解决数理方程定解问题的能力。
对培养学生的逻辑推理能力起着很大的作用。
本课程主要讲述经典的弦振动、热传导、Laplace方程的物理背景、定解问题的概念和古典的求解方法, 如波动方程的D`Alembert解法、分离变量法,积分变换法及极坐标系下的分离变量法等。
二、课程内容、学时与教学方式:
内容: 1) 绪论;
2) 分离变量法;
3)行波法与积分变换法;
4) 变分法初步与Green函数。
学时:40
教学方式:课堂讲授
三、教材:
数理物理方程与特殊函数》(第二版),南京工学院数学教研组著,北京:高等教育出版社,1997年。
四、开课范围:
力学、物理、数学等理科专业本科生。
五、预备知识:
高等数学、常微分方程。
傅里叶级数课件分解

与
在
上可积, 且
则称
与
在பைடு நூலகம்
上是正交的, 或在
上具有正
交性. 由此三角函数系(4)在
上具有正交性.
或者说(5)是正交函数系.
现应用三角函数系(5)的正交性来讨论三角级数(4)
的和函数 f 与级数(4)的系数
之间的关系.
定理12.2 若在[-π,π]上
且等式右边级数一致收敛, 则有如下关系式:
光滑弧段所组成,它至
收敛定理指出, f 的傅里叶级数在点 x 处收敛于 在
该点的左、右极限的算术平均值
而当 f 在点 x 连续时,则有
即此时f的傅里叶级数收敛于
. 这样便有
上按段光滑, 则 f 的傅里叶级数在
上收敛
于 f .
推论 若 f 是以 为周期的连续函数, 且在
上每一点都存在
, 如果在不连续
点补充定义
, 或
, 则
还有
(iii) 在补充定义
在
上那些至多有限个不存在
导数的点上的值后 ( 仍记为
),
在[a, b]上可积.
从几何图形上讲, 在
区间[a, b]上按段光滑
光滑函数,是由有限个
多有有限个第一类间
断点 (图15-1).
时,
于是当
当 时, 级数收敛到 0( 实际上级数每一项都为 0 ).
为进一步研究三角级数(4)的收敛性, 先讨论三角函
数系 (5) 的特性. 首先容易看出三角级数系(5)中所
定理 12.1 若级数
其次, 在三角函数系(5)中, 任何两个不相同的函数
北邮数理方程课件 第五章 Bessel 函数

第五章 Bessel 函数5.2 基础训练5.2.1例题分析例1 试用平面极坐标系把二维波动方程分离变量:2()0tt xx yy u a u u -+=(1)解 先把时间变量t 分离出来,令)(),(),,(t T U t u ϕρϕρ=,代入方程(1)22(,)''()(,)()0U T t a U T t ρϕρϕ-∇=两边同乘以21a UT并移项得 22''T Ua T U∇=上式左边仅是t 的函数;右边是ρ,t 的函数。
若要使等式成立,两边应为同一个常数,记为2k -,则有22''0T a k T +=(2)220U k U ∇+=(3)(3)式为二维亥姆霍兹方程,它在平面极坐标系下的表达式为:22110U U U k U ρρρϕϕρρ+++=进一步分离变量,令(,)()()U R ρϕρϕ=Φ,代入上式得2211'''''0R R R k R ρρΦ+Φ+Φ+Φ=两边同乘以2R ρΦ,并整理得222'''''R R k RRρρρΦ=+=-Φ同上讨论,等式两边应为同一常数,记为2m ,则有2''0m Φ+Φ=(4)2222'''()0R R k m R ρρρ++-=(5)对(5)式作代数变换x k ρ=后变为贝塞尔方程222'''()0x R xR x m R ++-=(6)其通解是()()()m m R AJ k BY k ρρρ=+ 其中,,m m A B J Y 为任意常数和为第一类和第二类Bessel 函数。
由周期条件,方程(4)的解为()c o s s i n 0,1,2m m m A mB m mϕϕΦ=+= 由波动问题及解在0ρ→有限的条件,方程(2)的解为cos sin n n n n n T C k at D k at =+例2 用()J x ν的级数表达式证明:(1) x x x J cos 2)(21π=-; (2) x x d x J sin cos )cos (200=⎰πθθθ证明:(1) 因为20(1)()()!(1)2k k v v k xJ x k k v ∞+=-=Γ++∑, 所以12221002220(1)()())122!(1)2k k kk k k kk k x x J x k k ∞∞--==∞∞==-==Γ-+==∑2k k k x ∞∞=====(2)2212202000(1)(cos )cos ()cos (!)2k kk k x J x d d k ππθθθθθ∞+=-=∑⎰⎰222200(1)(2)!!(1)2!sin ()()(!)2(21)!!(!)2(21)!!k k k k k k k x k x k xk k k k x ∞∞==--===++∑∑ 例3 利用Bessel 函数的递推公式: (1) 将)(3x J 用)(0x J 及)(1x J 表出;(2) 证明 )]()(2)([41)(''2''''2''x J x J x J x J n n n n +-+-=.(3) 证明 )]()([2)]([21212x J x J v xx J dx d v v v +--=.(4) 证明 )]()([)]()([212010x J x J x x J x xJ dxd -=.(5) 证明 ⎰+-=C x x xJ x x xJ xdx x J cos )(sin )(sin )(100. (1) 解 由 )()(2)(11x J xx mJ x J m m m -+-=得 )()(2)(012x J xx J x J -=021********()4()4()84()()8()(1)()()J x J x J x J x J x J x J x J x x x x x x=-=--=-- (2) 证明:由'111()[()()]2m m m J x J x J x -+=-得''''1122221()[()()]21111{[()()][()()]}[()2()()]2224m m m m m m m m m m J x J x J x J x J x J x J x J x J x J x -+-+-+=-=---=-+ (3) 证明: 由11()[()()2v v v x J x J x J x v +-=+,'111()[()()]2m m m J x J x J x -+=-得 '22112()()[()()]2v v v v xJ x J x J x J x v-+=-即22211[()][()()]2v v v d xJ x J x J x d v-+=- (4) 证明:用贝塞尔函数的递推公式,得:01011011002201()()[()()]()()()()()()[()()]dJ x dJ x dxJ x J x xJ x xJ x d dx dxJ x xJ x J x xJ x x J x J x =+=-+=-(5) 证明:用贝塞尔函数的递推公式,得:001001001001()sin ()sin [()cos ()sin ]()sin ()cos ()cos ()sin ()cos [()cos ()cos ]()sin ()cos Jx xdx xJ x x x J x x J x x dxxJ x x xJ x xdx xJ x d xxJ x x xJ x xdx xJ x x xJ x xdx xJ x x xJ x x C=--=--=---=-+⎰⎰⎰⎰⎰⎰例4 计算⎰dx ax J x )(03。
《傅里叶级数》课件

FFT的出现极大地促进了数字信号处理领域的发展,尤其在实时信号处理 和大数据分析方面。
小波变换与傅里叶级数的关系
01
小波变换是一种时间和频率的局部化分析方法,用于多尺度信 号处理和分析。
02
小波变换与傅里叶级数都是信号的频域表示方法,但小波变换
频域处理
傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,使得图 像的频率特征更加明显,便于进行滤波、增强等 操作。
图像压缩
通过分析图像的频谱,可以去除不重要的频率成 分,从而实现图像的压缩,节省存储和传输资源 。
图像去噪
傅里叶变换在图像去噪中发挥了重要作用,通过 滤除噪声对应的频率成分,可以有效去除图像中 的噪声。
傅里叶级数提供了一种将 复杂信号分解为简单正弦 波的方法,有助于理解和 处理信号。
频谱分析
通过傅里叶变换,可以分 析信号的频率成分,这在 通信、音频处理等领域有 广泛应用。
滤波器设计
利用傅里叶级数或其变换 形式,可以设计各种滤波 器,用于提取特定频率范 围的信号或抑制噪声。
图像处理中的应用
1 2 3
数值分析中的应用
求解微分方程
傅里叶级数在数值分析中常用于 求解初值问题和偏微分方程,通 过离散化和变换,将复杂问题转 化为易于处理的简单问题。
数值积分与微分
傅里叶级数在数值积分和微分中 也有应用,可以将复杂的积分或 微分运算转换为易于计算的离散 形式。
插值与拟合
傅里叶级数可以用于多项式插值 和函数拟合,通过选取适当的基 函数,可以构造出精度较高的插 值函数或拟合模型。
04
傅里叶级数的扩展知识
离散傅里叶变换
离散傅里叶变换(DFT)是连续傅里叶变换的离 散化形式,用于将时域信号转换为频域信号。
数理方程中典型方程和定解条件的推导PPT课件

P i di
●
Gdx v dv
x
●
x dx
第16页/共87页
电路准备知识 电容元件:
du
i C C
C
dt
q Cu
i dq d(Cu) C du
dt dt
dt
q idt
电感元件:
uL
L
diL dt
uL
dL dt
L Li
di uL L dt
i
1 L
udt
换路定理: 在换路瞬间,电容上的电压、电感中的电流不能突变。
a2ux x utt
第14页/共87页
一维波动方程
二. 传输线方程(电报方程)的建立
现在考虑电流一来一往的高频传输线,它被当作具有分布参数的导体, 每单位长导线所具有的电阻、电感、电容、电导分别以 R、L、C、G 表示。
对于直流电或低频的交流电,电路的基尔霍夫(Kirchhoff)定律指出, 同一支路中的电流相等。但对于较高频率的电流(指频率还未高到显著 辐射电磁波出去的程度),电路导线中的自感和电容的效应不能被忽视, 因而同一支路中电流呈现瞬态变化。
g)
②一般说来,ut t g , 将 g 略去,上式变为
T
u x
xdx T
u x
x
ds ut t
T( u x
u xdx x
x ) d x ut t
第12页/共87页
T T
T( u x
u xdx x
x ) d x ut t
T T 指出,即张力不随地点 而异,它在整根弦中取 同一数值。
“今考虑一来一往的高频传输线,每单位长一来一往所具有的电阻,电感,电容, 电漏分别记以 R,L,C,G。于是
《高数傅里叶级数》课件

参考文献
• 相关教材及论文 • 傅里叶分析 • 数学分析 • 信号与系统
傅里叶级数的应用
声音信号的分析
探索傅里叶级数在声音信 号分析中的应用。
图像处理文化礼仪
了解傅里叶级数在图像处 理和文化礼仪中的意义。
信号压缩
学习傅里叶级数在信号压 缩中的基本原理和方法。
总结和展望
1 傅里叶级数的重要性
总结傅里叶级数在数学和科学领域中的重要性。
2 未来傅里叶级数的发展趋势
展望傅里叶级数在未来的发展方向和应用领域。
傅里叶级数的性质
周期性
了解傅里叶级数的 周期性特点。
偶函数与奇 函数
探索傅里叶级数在 偶函数和奇函数中 的应用。
线性性
了解傅里叶级数的 线性运算和叠加性 质。
对称性
了解傅里叶级数的 对称性和相关推论。
傅里叶级数的收敛性
1 一致收敛
学习傅里叶级数的一致收敛性质及其应用。
2 其他收敛性质
了解傅里叶级数的其他收敛性质和相关定理。
高数傅里叶级数
欢迎来到《高数傅里叶级数》PPT课件!本课程将介绍傅里叶级数的概念、 推导、性质、应用等内容,帮助您更好地理解和应用傅里叶级数。
傅里叶级数的定义与推导
1
正弦函数与余弦函数
了解正弦函数和余弦函数的特点和性质。
2
傅里叶级数的定义
学习傅里叶级数的基本定义和公式。
3
傅里叶级数的求解
掌握傅里叶级数的求解方法和技巧。
傅里叶级数的定义及应用

傅里叶级数的定义及应用傅里叶级数是一种将周期函数表示为三角函数和正弦函数之和的数学工具。
它在信号处理、图像处理和电子通信等领域中有着广泛的应用。
本文将介绍傅里叶级数的定义及其在实际中的应用。
第一部分:傅里叶级数的定义傅里叶级数是由法国数学家约瑟夫·傅里叶在19世纪初提出的。
它将周期函数表示为无穷级数的形式,其中每一项为三角函数或正弦函数的乘积。
一个周期为T的函数f(t)可以表示为以下无穷级数的形式:f(t) = a₀ + Σ(aₙcos(nω₀t) + bₙsin(nω₀t))在公式中,a₀是常数项,aₙ和bₙ是系数,n是正整数,ω₀是基波角频率。
根据傅里叶级数的定义,周期函数f(t)可以通过确定其系数来表示。
系数的计算可以通过将函数f(t)与三角函数进行内积运算来实现。
这种数学上的运算使得我们能够将任意周期函数表示为一系列简单的三角函数的和,从而更好地理解和分析函数的特性。
第二部分:傅里叶级数在信号处理中的应用傅里叶级数在信号处理中有着广泛的应用。
信号处理是指对信号进行分析、合成、编码和解码的过程,傅里叶级数为信号处理提供了有效的工具。
首先,傅里叶级数可以将时域信号转换为频域信号。
通过对信号进行傅里叶级数分解,我们可以将信号的频谱表示出来,了解信号在不同频率下的成分情况。
这对于音频信号的合成、滤波、去噪等处理非常有用。
其次,傅里叶级数在通信系统中起着重要的作用。
在数字通信中,信号需要经过调制、解调等处理。
傅里叶级数可以帮助我们理解信道传输中的信号畸变情况,从而对传输信号进行补偿和恢复。
此外,傅里叶级数还广泛应用于图像处理领域。
图像可以看作是由像素点组成的二维数组,每个像素点的灰度值可以用一个周期为1的函数表示。
通过对图像进行傅里叶级数分析,我们可以提取图像中的频域特征,如边缘、纹理等。
这对于图像压缩、增强和恢复等处理具有重要意义。
第三部分:傅里叶级数在其他领域的应用除了信号处理领域,傅里叶级数还在许多其他领域有着广泛的应用。
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第五章 数学物理方程的建立
【刘连寿、王正清编著《数学物理方法》P107-121】
在物理学中,描述物理规律、物理过程和物理状态的变化大多都可以用
微分方程来描述。有些是用常微分方程来描述,如经典力学中
JK F
=
m
d
2rK
,电
dt 2
学中的交变电路方程等,这只有在物理量只依赖于单个变量的情况下才行。
热传导方程的推导,主要是基于能量守恒定律和热传导的傅里叶定律。
设
u
(
x,
y,
z,
t
)
为物体的温度分布,傅里叶热传导定律表为:qK
=
−k∇u
,其中
K q
为
热流密度,其大小为单位时间内通过单位横截面积的热量,其方向沿温度
下降最快的方向, k 为热传导系数。傅里叶定律的分量表述为: qx = −kux , q y = −kuy , qz = −kuz 。
dx2 + du2 = dx
1+
⎛ ⎜⎝
∂u ∂x
⎞2 ⎟⎠
。
小振动条件:弦的形变很小,即 du dx , ∂u 1,
∂x
所以在小振动条件下,有 ds ≈ dx ,此段弦的质量为 ρdx ,而此段弦所受的横
向力(与 x 轴垂直的力)为T2 sinα2 − T1 sinα1 + F ( x,t ) dx 。
是固定的,则那里的位移总是为 0 。因而 u ( x,t ) = 0 , u ( x,t ) = 0 。
x=0
x=l
若研究一根细杆的热传导情况,当杆的一端 x = l 处于温度为 u0 的恒温环境
中,也就是在 x = l 处,杆的温度 u 恒定为常数 u0 。即 u ( x,t ) x=l = u0 。
2
K r
=
0
,但显然并不是每个自由粒子的运动都是一样的。在弦振动问题中,
dt 2
弦开始时的形状怎样( t = 0 时弦上各点的横向位移怎样),开始时的状态是
静止还是已振动( t = 0 时弦上各点的速度如何),这都是我们在确定弦的振
动时都必须了解的。
初始条件就是把体系在开始时( t = 0 )的情况表达清楚。
=
k cρ
,
f
( x,
y, z,t)
=
F
( x, y, z,t)
cρ
, ∇2
=
∂2 ∂x2
+
∂2 ∂y 2
+
∂2 ∂z 2
。
若物体内没有热源,则 F ( x, y, z,t ) = 0 ,于是热传导方程就为 ut = a2∇2u 。
若物体可以看成一维的,如一条均匀的细长杆,此时的热传导方程就是
一维热传导方程
74
初始条件所反映的必须是物体上各点的初始状态,而不是仅仅某一点。
边界条件
一共有三类边界条件:
1.给定要求解的函数 u 在边界上的值 u ( x, y, z,t ) 边界上的x0 , y0 , z0
=
f
( x0, y0, z0,t ) ,称为
第一类边界条件。
例如:若研究长为 l 、两端固定的弦的振动情况,既然弦的两端 x = 0 , x = l
所满足的方程。
设弦的质量密度为 ρ ,现在研究位于 x 到 x + dx 这一段弦的运动状况。这
段弦受两边的张力T1,T2 和外力 F ( x,t ) dx . 弦没有纵向( x 方向)的运动,于
68
是此段弦所受的纵向合力为 0 。
即:T2 cosα2 − T1 cosα1 = 0 (1)
此段弦的弧长 ds =
于是由牛顿第二定律,可得此段弦的横向运动方程为
T2
sin α2
− T1 sin α1
+
F
( x,t ) dx
=
( ρdx)utt (2)。【 ut
=
∂u ∂t
,ux
=
∂u ∂x
, utt
=
∂2u ∂t 2
, uxt
=
∂2u ∂x∂t
," 】
当α 很小时,有 cosα ≈ 1, sinα ≈ α ≈ tanα 。
将(3),(4)代入(2),得:
( ) T ux x+dx − ux x + F ( x,t ) dx = ( ρdx)utt ,
T
ux
x+dx − ux dx
x
+
F
( x,t)
=
ρutt
,
即: Tuxx + F ( x,t ) = ρutt ,
utt = a2uxx + f (x,t) 弦的(一维)受迫振动方程,
量密度为 ρ ,比热为 c ,则长方体升高 du 温度所需的热量为 cρdudxdydz 。
由能量守恒,得:
( ) cρ
dudxdydz
=
⎡ ⎢
∂
(
kux
)
+
∂
ku y
ห้องสมุดไป่ตู้
+
∂
(
ku
z
)
⎤ ⎥
dxdydzdt
+
F
(
x,
y,
z,
t
)
dxdydzdt
,
⎢⎣ ∂x
∂y
∂z ⎥⎦
两边除以 dxdydzdt ,得
71
( ) cρut
=
∂ (kux ) +
∂x
∂
ku y ∂y
+ ∂ (kuz ) + F ( x, y, z,t ) ,
∂z
或 cρut = ∇ ⋅(k∇u) + F ( x, y, z,t ) 。
若物体是均匀的,则 k 为常数,于是热传导方程可写为
ut
=
a2∇2u
+
f
( x,
y, z,t) , a2
∇2u = − f ( x, y, z) ,这种类型的方程就称为泊松方程。
a2
若 f (x, y, z) = 0 ,则又得: ∇2u = 0 , 这种类型的方程就称为拉普拉斯方程。
静电场方程:若电荷密度为
ρ
,电场强度为
JK E
,介电常数为
ε
,
则由高斯定理可得:
w∫∫s
JK E
⋅
K ds
=
1 ε
∫v
ρ
2.给定要求解的函数 u
在边界上的法向导数值 ∂u
直线绷紧,取这直线为 x 轴,以坐标 x 标志弦上的各点,弦上各点的横向 位移记为 u 。由于弦上各点在不同时 刻的横向位移是不同的,所以 u 依赖 于弦上各点的位置 x 和时间 t ,
u = u ( x,t ) 。设弦上每单位长度受垂直于弦的外力为 F ( x,t ) .现在来推导 u ( x,t )
70
如图,考虑物体中一个边长分别为
dx 、 dy 和 dz 的小长方体,使它的
六个面分别与三个坐标面平行。
dt 时 间 内 沿 x 方 向 通 过 面 元
ABCD 流 进 长 方 体 的 热 量 为 qx dydzdt ,
x
dt 时间内沿 x 方向通过面元 EFGH 流出长方体的热量为 qx dydzdt ,
x + dx
dt 时间内沿 x 方向净流入长方体的热量为
( ) qx dydzdt − qx dydzdt = - qx − qx dydzdt = − ∂qx dxdydzdt = ∂ (kux ) dxdydzdt 。
x
x + dx
x + dx
x
∂x
∂x
同样 dt 时间内沿 y 和 z 方向净流入长方体的热量分别为
ε
若 ρ = 0 ,则 ∇2u = 0 , 静电势满足的方程为拉普拉斯方程。
在有电荷的地方 ( ρ ≠ 0) ,静电势满足的方程为泊松方程。在无电荷的 地方 ( ρ = 0) ,静电势满足的方程为拉普拉斯方程。
线性方程和迭加原理
上面得到的数理方程可统一写为:
Lˆu ( x, y, z,t ) = f ( x, y, z,t ) (1) 其中 Lˆ 为二阶线性偏导数算符,即 L (c1 f1 + c2 f2 ) = c1 L f1 + c2 L f2 ,结果容易
当物理量依赖于多个变量:如电场
JK E
(
x,
y,
z,
t
)
和磁场
JK B
(
x,
y,
z,
t
)
,物体的温度
分布,物体中某种物质的浓度分布等都依赖于空间和时间变量。那么描述这
些物理量的变化就不能用常微分方程来描述,而是要用偏微分方程来描述。
几个常见的方程的建立:
1.弦的横振动方程 一根完全柔软的弦,沿着一条
ut = a2uxx + f ( x,t ) (有热源) 或 ut = a2uxx (无热源)。
若用 u 代表物体内某种物质的浓度。则扩散方程与热传导方程是一样的。
(3)泊松方程和拉普拉斯方程
若温度达到了稳定分布,即温度分布不随时间变化, ut = 0 ,则由热传 导方程可得温度稳定分布满足的方程为
三维受迫振动方程为: utt = a2∇2u + f ( x, y, z,t ) ;
三维自由振动方程为:
utt
= a2∇2u 。【 ∇2
=
∂2 ∂x2
+ ∂2 ∂y 2
+ ∂2 ∂z 2
,三维拉普拉斯算符】
⎧ ⎪ ⎪