11.1泛函和泛函的极值-武汉大学数学物理方法
泛函极值及变分法

第二章 泛函极值及变分法(补充内容)2.1 变分的基本概念2.1.1 泛函和变分泛函是一种广义的函数,是指对于某一类函数{y (x )}中的每一个函数y (x ),变量J 有一值与之对应,或者说数J 对应于函数y (x )的关系成立,则我们称变量J 是函数y (x )的泛函,记为J [y (x )]。
例1:如果表示两固定端点A (x A ,y A ),B (x B ,y B )间的曲线长度J (图2.1.1),则由微积分相关知识容易得到:dx dx dy J BAx x ⎰+=2)/(1 (2.1.1)显然,对于不同的曲线y (x ),对应于不同的长度J ,即J 是函数y (x )的函数,J =J [y (x )]。
图2.1.1 两点间任一曲线的长度例2:历史上著名的变分问题之一——最速降线问题,如果2.1.2所示。
设在不同铅垂线上的两点P 1与P 2连接成某一曲线,质点P 在重力作用下沿曲线由点P 1自由滑落到点P 2,这里不考虑摩擦作用影响,希望得到质点沿什么样的曲线滑落所需时间最短。
图2.1.2 最速降线问题选取一个表示曲线的函数y (x ),设质点从P 1到P 2沿曲线y =y (x )运动,则其运动速度为:dsv dt ==其中,S 表示曲线的弧长,t 表示时间,于是:dt =设重力加速度为g ,则gy v 2=。
因为P 1和P 2点的横坐标分别为x 1到x 2,那么质点从P 1到P 2所用时间便为:1[()]x x J y x =⎰211/2211[()]2[()()]x x y x dx g y x y x ⎧⎫'+=⎨⎬-⎩⎭⎰(2.1.2)则最速降线问题对应于泛函J [y (x )]取最小值。
回顾函数的微分:对于函数的微分有两种定义: 一种是通常的定义,即函数的增量:),()()()(x x x x A x y x x y y ∆+∆=-∆+=∆ρ (2.1.3) 其中A (x )与∆x 无关,且有∆x →0时ρ(x ,∆x )→0,于是就称函数y (x )是可微的,其线性部分称为函数的微分()()dy A x x y x x '=∆=∆,函数的微分就是函数增量的主部。
泛函极值问题的求解

泛函极值问题的求解泛函极值问题的求解使用变分法。
泛函极值问题是指在给定约束条件下,求一个泛函的极值。
泛函是一个函数的函数,即输入是函数,输出是一个实数。
假设有一个泛函J[f],其中f是一个函数,我们要求使得J[f]取得极小值或极大值。
解决这个问题的方法是通过变分法,变分法的基本思想是将函数f沿着任意变化,并计算J[f]的变化。
如果变化很小,那么我们可以认为J[f]的变化主要来自于f的变化。
为了使用变分法求解泛函极值问题,需要定义一个变分算子δ,表示函数f的变分。
变分算子的定义如下:δ[f(x)] = εh(x)其中,ε是一个很小的实数,h(x)是一个任意函数。
使用变分算子之后,泛函的变化可以表示为:δJ[f] = J[f + εh(x)] - J[f]对δJ[f]进行展开,再取ε趋近于0的极限,得到以下关系:δJ[f] = 0这个关系成为欧拉方程,它是求解泛函极值问题的基本方程。
根据具体的泛函形式和约束条件,可以使用欧拉方程得到具体的解。
需要注意的是,在变分法中,要求函数f满足一定的边界条件。
边界条件是泛函极值问题中的附加条件,通过这些条件可以得到具有特定特征的解。
总结起来,求解泛函极值问题的步骤如下:1. 定义泛函J[f]以及函数f满足的边界条件;2. 引入变分算子δ并计算δJ[f];3. 使用欧拉方程δJ[f] = 0 求解得到f的表达式;4. 检验解是否满足边界条件,如果不满足,则舍去;5. 找到所有满足边界条件的解,分别计算J[f],选择其中极小值或极大值作为泛函的极值。
需要注意的是,求解泛函极值问题需要具备一定的数学知识和技巧,对欧拉方程的求解以及边界条件的选择都有一定的要求。
因此,在具体求解时可能需要借助一些数学工具和方法。
泛函极值的必要条件

泛函极值的必要条件泛函极值啊,就像是在一个超级大的数学迷宫里找宝藏。
这个宝藏可不是一般的金银财宝,而是泛函的极值,那可是数学世界里超级神秘又超级有魅力的存在。
想象一下,泛函就像一个超级大的魔法函数家族,每个成员都有着独特的魔法能力。
而我们要找的极值呢,就像是这个家族里最闪亮的魔法之星。
这时候,必要条件就像是一把神秘的钥匙,没有这把钥匙,你就只能在这个魔法家族的外面干瞪眼,怎么也找不到那颗最闪亮的星星。
泛函极值的必要条件,就像是在黑暗森林里的指南针。
你要是在泛函的森林里乱转,没有这个指南针,那可就惨咯。
你可能会像一只无头苍蝇一样,到处乱撞,永远也找不到通往极值的道路。
它又像是一场冒险中的魔法咒语。
如果不掌握这个咒语,那些隐藏着极值的神秘大门就不会为你打开。
你就只能对着那些紧闭的大门,干着急,就像一个小馋猫看着橱柜里的美食,却怎么也打不开橱柜一样。
这个必要条件还是通向泛函极值城堡的秘密通道。
要是找不到这个通道,你只能在城堡外面绕圈子,看着城堡里那散发着迷人光芒的极值宝藏,却没办法进去拿。
这就好比你知道宝藏就在眼前的小岛上,但是你没有船,只能在岸边干跺脚。
泛函极值的必要条件有时候又像一个超级挑剔的守门员。
只有满足了它的要求,你才能进入泛函的核心区域去寻找极值这个超级大明星。
如果不满足,就会被这个守门员一脚踢回原点,让你所有的努力都白费,就像你辛辛苦苦堆的沙堡,被一个调皮的小孩一脚给踩平了。
它也像一个神秘的密码锁。
只有输入正确的密码,也就是满足必要条件,才能打开泛函极值这个装满宝藏的宝箱。
要是密码输错了,宝箱就会一直紧闭着,你就只能对着宝箱做白日梦,想象着里面的宝贝了。
泛函极值的必要条件还像是数学世界里的魔法桥梁。
没有这座桥,你就无法跨越泛函的河流,到达极值所在的对岸。
你只能在河这边望洋兴叹,看着对岸的极值美景,却无法身临其境。
在这个奇妙的泛函世界里,必要条件就是那盏照亮通往极值之路的明灯。
没有它,你就会在这个黑暗又神秘的世界里迷失方向,永远也找不到那珍贵的泛函极值宝藏。
泛函分析讲义(中文版-武汉大学).

则称 d 是 X 上的度量(距离)函数,称 X 为度量(距离)空间.有时为了明确,记为 ( X , d ) .
度量空间的子集合 E ,仍以 d 为 E 上度量构成的度量空间称为 ( X , d ) 的子空间.
例 1 对于 n 维空间Φ n 中的点 x = (x1, , xn ) 和 y = ( y1, , yn ) ,定义
利用 Zorn 引理可以证明: 任一线性空间必存在极大线性无关集合,这一集合即是 X 的 Hamel 基.换句话说,任一线性空间必存在 Hamel 基.
凸集和子空间是线性空间中时常用到的子集. X 的子集 E 称为是凸的,若 ∀x, y ∈ E ,
0 ≤ r ≤ 1 , rx + (1 − r) y ∈ E .对于任一集合 E ⊂ X ,记
容易验证 X 是线性空间. 今后对于有限维空间,无穷序列空间和函数空间将分别采用以上规定的线性运算.许多
在经典分析、代数、复变、实变、微分方程中遇到的空间都是线性空间。 注意:定义 1 与线性代数中关于线性空间的叙述是一致的,但是其内涵要比线性代数中
广泛得多。因为在线性代数中限定所考虑的对象为 n 数组。这一点很重要,例如在线性代数 中有一个结论:任何 n +1 个向量必线性相关。对于现在的空间,这一结论却不必成立。
实际上在Φ
n
上还可以定义其他度量,例如
d1 ( x,
y)
=
max
1≤i≤n
xi
−
yi
,此时 (Φ n , d1) 仍是度
量空间.但须注意应把 (Φ n , d1) 与 (Φ n , d ) 视为不同的度量空间.此外注意今后当说到Φ n 是
度量空间时,总意味着它带有欧氏度量.
(二)泛函的极值

(⼆)泛函的极值极值的概念函数f(x) 在x0处取得极⼩值,是指当x在x0点及其附近 |x−x0|<ε时,恒有f(x)≥f(x0)若有f(x)≤f(x0)则称函数f(x) 在x0点取极⼤值。
函数f(x) 在点x0处取得极值的必要条件是在该点处的导数为 0,即f′(x)=0泛函的极值必要条件仿照函数极值必要条件的到处⽅法,得到泛函取得极值的必要条件。
⾸先,设所考虑的变量函数均通过固定的两个端点:y(x0)=a,y(x1)=0即δy(x0)=0,δy(x1)=0考虑泛函的差值J[y+δy]−J[y]=∫x1x[F(x,y+δy,y′+(δy)′)−F(x,y,y′)]dx当函数的变分δy⾜够⼩时,可将上式进⾏泰勒展开,有J[y+δy]−J[y]=∫x1x0[δy∂∂y+(δy)′∂∂y′]F+12![δy∂∂y+(δy)′∂∂y"]2F+⋯dx=δJ[y]+12!δ2J[y]+⋯其中,δJ[y]≡∫x1x0[∂F∂yδy+∂F∂y′(δy)′]dx是泛函J[y] 的⼀级变分。
泛函J[y] 取极⼩值的必要条件是泛函的⼀级变分为 0,即:δJ[y]≡∫x1x0[∂F∂yδy+∂F∂y′(δy)′]dx=0将上式积分中的第⼆项分部积分,同时代⼊边界条件,有δJ[y]=∂F∂y′δy|x1x0+∫x1x[∂F∂yδy−ddx∂F∂y′δy]dx=∫x1x0[∂F∂y−d∂x∂F∂y′]δydx=0由于δy的任意性,可以得到{}∂F ∂y−d∂x∂F∂y′=0这个⽅程为 Euler-Lagrange ⽅程,它是泛函J[y] 取得极⼩值的必要条件的微分形式。
数学知识补充泰勒展开。
泛函数求极值

泛函数求极值
泛函数求极值是数学中一个重要的概念,它涉及到函数的极值的求解问题,是一个有趣的研究课题。
本文旨在为读者介绍泛函数求极值的基本知识,包括极值的概念、极值的计算方法以及极值在应用中的重要作用。
1.值概念
极值是指函数值在满足某些条件时能够等于或超过特定值或者
极限值的情况总称。
极值又分为最大值和最小值,又可分为本质极值和无穷极值。
本质极值是指函数在某点上达到最高点。
无穷极是指函数在某一区间上收敛于某一值,接近极限。
2.值的计算
计算泛函数极值,可以利用微积分的基本知识,如泰勒公式、全微分等,计算出函数的极点。
例如,求解函数f(x) = x3+x2-6x+8在实数域上的最大值,可以采用微积分中的全微分法,根据全微分法的原理,可以求出f`(x) = 3x2+2x-6=0,得到全微分的根,即x=-2,从而求出函数的最大值f(-2) = 4。
3.值的应用
极值的解决方法在工程、管理以及控制等领域中都有着重要的应用。
在工程中,极值的求解常常用来求解最优解,即满足目标的最佳解;在管理方面,极值求解可以帮助企业计算出最优的运营方案;此外,极值也可以用来控制机器人的运动,应用于自然语言处理等方面。
4.论
极值是函数性质的重要属性,研究极值的求解算法和方法,对于求解函数的最优解,推进工程、管理、控制等各方面的研究,都有着重要的意义。
本文主要介绍了泛函数求极值的基本知识,同时也简单介绍了极值在实际应用中的重要作用。
泛函条件极值

§6.3 泛函的条件极值一、泛函条件极值问题的提出(等周问题)求在连接A 、B 长度为L 的所有曲线中与直线AB所围成面积最大的曲线?AB 弧长:dx y L ba ∫+=2'1 (1) 曲线AB 与直线AB 所围成面积:()∫=ba dx x y S (2) 边界条件:()()0,0==b y a y (3)在满足约束条件(1)和边界条件(3)的情况下,寻找满足由方程(2)的构成泛函问题的极小曲线函数。
二、一般泛函条件极值的E-L 方程其中[][]()()2120,,,y b y y a y b a C y y y D ==∈=。
设()x y 是所求泛函的极值函数,取任意光滑函数()[]b a C x ,20∈η ()()()x x y x y εη+=1,()()0,0==b a ηη从而构成一元函数()[]()∫++=+=ba dx y y x F y J '',,εηεηεηεϕ ()L dx y y x G ba =++∫'',,εηεη 利用拉格朗日乘子法,定义新的泛函()()()[]∫+++++=Φba dx y y x G y y x F '',,'',,,εηεηλεηεηλε (4) 其中,λ为常数。
泛函()λε,Φ取极值,即需()0,0=Φ=εελεd d()()0'''',''''''''''0=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+−=⋅−++⋅−+=+++=+++=Φ∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫=b a y y y y b a y b a y b ay ba yb a y b a y b a y b a y b a y b a y bay y y y dx G dx d G F dx d F dx G dx d G dx G dx F dx d F dx F dx G dx G dx F dx F dx G G F F d d ηλληληληληηηηληληηηληληηελεε由变分引理得0''=⎟⎠⎞⎜⎝⎛++−y y y y G dx d G F dx d F λ, λ为常数,限制条件0'≠+y y G dxd G 。
泛函极值问题

最大收益:手把手教你解决泛函极值问题泛函极值问题是数学领域的一个热门话题,近年来受到越来越多的关注。
其实,泛函极值问题也是一道数学问题,主要是针对对应一些映射关系的函数中,找到最大(最小)值点的问题。
本文将介绍泛函极值问题的相关知识点和解决方法。
首先,我们需要了解的是泛函的概念。
泛函是一类将元素集合映射成某个数域上的元素的映射函数,其中元素集合可以是一个函数空间或若干个函数空间的笛卡尔积。
泛函可以看作是一种从函数空间到数域上的函数映射,常用于函数空间中的极值问题。
接下来,我们来讲解一下泛函求最值的方法。
通常情况下,我们使用变分法进行求解。
变分法,又叫变分原理,是一种数学、力学、物理用于求解函数极值问题的方法,是一种求变分的极值,即求泛函的最小值的方法,是泛函分析的基本工具。
使用变分法求解泛函极值问题,通常需要先写出泛函和变分定义式,再对变分定义式进行接下来的运算,求解出泛函极值。
具体步骤为:
1.将泛函用变分定义式进行表达
2.对变分定义式进行展开和简化
3.利用变分定义式求一阶变分
4.把一阶变分代入变分定义式
5.消去高阶无穷小
6.得到泛函极值条件
通过以上步骤,我们可以使用变分法轻松解决泛函极值问题。
总的来说,泛函极值问题是一道比较困难的数学问题,需要我们结合数学知识和实际应用场景进行解决。
通过本文的介绍,相信读者们能够深入了解泛函极值问题的相关概念和解决方法,进而提升自己的求解能力。
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考虑:δ ∫ [ F ( x, y, y′) + λG ( x, y, y′)]dx = 0
a
b
则→
∂F ∂y
+λLeabharlann ∂G ∂y−d dx
[(
∂F ∂y ′
)+λ
d
dx ∂y ′
(
∂G
)] = 0
积分常数 C1 , C 2和λ可由附加条件定出
§11.1 泛函和泛函的极值
四.泛函的条件极值
1 ⎧ 2 ⎪ J [ y ( x )] = ∫ y ′ dx 0 ⎪ 1 ⎪ 2 例 2 .⎨ y dx = 1 ∫ ⎪ 0 ⎪ y ( 0 ) = 0, y (1 ) = 1 ⎪ ⎩
考虑
δ ∫ ( y′2 + λy 2 )dx = 0
0
1
不显含x, 也可推出一阶Euler方程, 此处直接用二阶Euler d 也不困难 : 2λy − (2 y′) = 0 dx
§11.1 泛函和泛函的极值
四.泛函的条件极值
即 : y′′ − λy = 0 y = C1e
λx
+ C2 e −
λx
§11.1 泛函和泛函的极值
二、泛函的极值
2.变分
(1) : 函数的变分 : 若 y ( x ) 微变 y ( x ) + t η ( x ), t为小参数 , 则记
δ ( y ) = tη ( x ) ( 2 ) — 称 tη ( x )为 y ( x )的变分 . 注意 : δ y 不同于 dy , dy 有一取极值过程 , δ y 不取
δ ( y ) → y ′( x )的变分
即: δ ( y ′) ≡
d dx
δ ( y)
§11.1 泛函和泛函的极值
二、泛函的极值
(3) : 函数的变分 若(1)中F ∈ C 2 , y ∈ C 2 , 则当y → y + tη ΔJ = J [ y ( x) + tη ] − J [ y ] = ∫ [ F ( x, y + tη , y′ + tη ′) − F ( x, y, y′)]dx
§11.1 泛函和泛函的极值
三.泛函极值的必要条件
(3)对于J [ y′(x),y′(x) ⋅ ⋅ ⋅ y (n)(x)]
b (n) = ∫ F ( x; y ; y ′ , y ′′ ⋅ ⋅ ⋅ y ) dx a 2 3 ∂F d ∂F d d ∂F 有 − ( )+ ( )=0 ( )− ∂y dx ∂y ′ dx 2 ∂y ′′ dx3 ∂y ′′′ ∂F
∂F ∂y ′
dx ∂y ′
= − y ′[
∂F ∂y
dx ∂y ′ ∂F ∂x
)] −
∂F ∂x d dx [ y′ ∂F ∂y ′ − F ] = 0,
Q F不显含 x, 即
∴ 积分可得 y ′
=0⇒
∂F ∂y ′
− F = C ( B)
§11.1 泛函和泛函的极值
三.泛函极值的必要条件
例1.求最速落径
a b
) = 0 → 二阶常微分方程 ⇒ y ′
∂F ∂y ′
−F =C
( 2) 对于 J [ y1(x),y 2(x) ⋅ ⋅ ⋅ y n(x)]
b ′ , y2 ′ ⋅ ⋅ ⋅ yn ′ ) dx = ∫ F ( x; y1 , y 2 ⋅ ⋅ ⋅ y n ; y1 a 有 ∂F ∂y i − d dx ∂y i′ ( ∂F ) = 0, (i = 0,1, 2......n )
A
B
v
dx2 + dy2
=
1+( y ') 2 dx
∴T =
∫
1+( y ') 2 dx 2 gy
B
即 T = T [ y( x)] = ∫
A
1+( y ') 2 dx , 2 gy
—是函数的函数
§11.1 泛函和泛函的极值
一、泛函
1.定义: 泛函是函数的函数.记J=J[y(x)] 其中,J∈ B:复(实);数集 y(x) ∈ C:复数集 注意: (1)不同于普通函数 (2)不同于复合函数 (3)定义域:y(x)可取类 b 2.典型表达方式: J[y(x)] =
三.泛函极值的必要条件
Q
对照 ( 4 ) : 极值条件 = 0 有
1.泛函极值的问题是变分问题 δ J
∫
a
b
∂F δ y ′dx = ∂y′
b
∫
a
b
∂F d ( δ y ) dx ∂ y ′ dx
b
d ∂F d ∂F ∂F b ( ) δ ydx = − ∫ ( ) δ ydx = δ y |a − ∫ dx ∂ y ′ dx ∂ y ′ ∂y′ a a 代如 ( 5 ) : d ∂F ∂F [ ( )] δ ydx = 0 − ∫ dx ∂ y ′ ∂y a
三.泛函极值的必要条件 3.若 F 不显含 x 则
∂F ∂y − d dx ∂y ′ d dx ( ∂F )=0→ ∂F ∂y ′ − y′ ∂F ∂y ′ −F =C + y′ d ( ∂F )− ∂F ∂x − ∂F ∂y y′ − ∂F ∂y ′ y ′′
考虑
[ y′
− F ] = y ′′ d ( ∂F
第十一章
变分法
The Variational Method
物理科学与技术学院
§11.1 泛函和泛函的极值 一.泛函
1696年,Basel大学 Bernoulli提出,最 速落径: ds v = = 2 gy ∴ 总的下降时间
dt T =∫
t2 ( B) dt t1 ( A ) B A
= ∫ ds ,由于ds =
极限 , 略去了高阶小量此时, y ′( x ) = lim Δx→ 0
Δy Δ ( y + tη ) → lim = y ′( x ) + t η ′( x ) Δx→ 0 Δx Δx ( 2 ) 变分与微分可交换次序 :
δ ( y ′) = tη ′( x ) =
d dx [ tη ( x )] = d dx
∂ y '⋅ ∂y '
1 + ( y')2 y
2
−
1 + ( y')2 y y
=C
( y')
[1 + ( y ' ) 2 ] y
−
1 + ( y')2
=C
y ′2 ( y')4 1 + ( y')2 2 C ⇒ + − 2 = y y [1 + ( y ' ) 2 ] y 1 1 2 = C , 令 2 = C1 2 C [1 + ( y ' ) ] y
a
∫ F ( x , y , y ' ) dx → (1)
F ( x , y , y ' ) 泛函的核
3.最速落径问题:求泛函T[y(x)]的极小值问题
§11.1 泛函和泛函的极值
二.泛函的极值
类似于上述的求极值问题,如光学中费马原 理,力学中最小作用问题,在物理中很多.我们 将会看到求泛函极值可归结为两种方法. 1.求泛函极值方法 (1).直接方法:从泛函直接求极值曲线 (2).间接法:化为解微分方程-与变分问题有 联系 为此,先建立有关变分的概念
(4)多元函数 J [u ( x, y, z )] = ∫ F ( x, y, z; u ; u x , u y , u z )dxdydz
a
b
∂F ∂u
−
∂
∂x ∂u x
(
∂F
)−
∂
∂y ∂u y
(
∂F
)−
∂
∂z ∂u z
(
∂F
)=0
于是求泛函数极值问题→ 解Euler方程问题
§11.1 泛函和泛函的极值
⎧ y (0) = 0 由⎨ 得 : yn = Cn sin nπx(n = 1,2 ⋅ ⋅⋅) ⎩ y (1) = 1 再由 ∫ y 2 dx = 1 得:Cn = ± 2 , ∴ yn = ± 2 sin nπx
0 1
d J [ y ( x)] = ∫ [ ± 2 sin nπx]2 dx = n 2π 2 dx 0 极小值为J [ y1 ( x)] = π 2
2.注意 :
(1) f是近似解f(x) = lim f (ϕ1 , ϕ 2 ...ϕ n ; C1 , C 2 ...C n )
n →∞
(2)适当选ϕ , f
注 : 一般为多项式三角式为它们的线性组合, 满足边界条件
§11.1 泛函和泛函的极值
五.里兹方法
3.例 : 求 J[f(x)] = ∫ y ′ 2 dx (的极小值 ) (1)
a b
∂F ∂F = ∫ [ tη + tη ′ + t的高阶小量]dx ∂y ∂y′ a 记δJ
=
b
∫ ( ∂y δy + ∂y′ δy′)dx → (4)
a
b
∂F
∂F
—称为泛函 J [ y ( x)] 的第一次变分
§11.1 泛函和泛函的极值
三.泛函极值的必要条件
设 J [ y ( x )]的极值函数为 y ( x ), 且有变分 tη ( x ), 则 J [ y ( x ) + tη ( x )] = φ (t ) (因为 y ( x )已经设定 ) 由一元函数取极值条件 ,则 J极值条件 dφ |t = 0 = 0 → φ (t ) 极值条件 → dt b ∂J [ y ( x ) + tη ( x )] ∂F [ x , y + tη , y ′ + tη ′, ] |t = 0 = 0 , 即 , ∫ |t = 0 dx = 0 ∂t ∂t a