第九章 非线性偏微分方程
【2024版】微分方程PPT(罗兆富等编)第九章-非线性偏微分方程的Adomian分解法

在求解线性微分方程时, Adomian分解法将方程中的
未知函数u分裂成一个无穷级数
u(x, y) un (x, y) n0
(9.1.01)
而得到其解, 其中级数的通项un(x, y)由递推方式确定.
然而, 将(9.1.01)代入非线性微分方程时, 由于非线性
项的存在, 我们得不到un递推公式.
例如方程
第九章 非线性偏微分方程 的
Adomian分解法
第一节 非线性项的Adomian多项式分解 第二节 用Adomian分解法解非线性偏微分方程
第三节 数学物理中的几个著名偏微分方程 第四节 非线性常微分方程的Adomian分解法
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第一节 非线性项的Adomian多项式分解
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将这些求出的un代入(9.1.01)就得到方程(9.2.01)的级 数形式的解.
学者们的研究表明, 如果方程(9.2.01)存在精确解, 则 所得到的级数解将快速收敛到精确解. 但在具体问题中, 如果级数的和函数不容易求出, 则可取适当选取项数从 而得到高精度的数值解.
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例3. 计算F(u)=uux的Adomian多项式.
解:
F (u)
uux
1 2
(u
2
)
x
的Adomian多项式已求出,
1 G(u) , 由例1,
2
x
只须对其乘以
1 2
G(u)=u2 的 再关于x求一
阶导数就得到F(u)=uux的Adomian多项式:
A0 u0u0x A1 u1xu0 u1u0x
■
5
非线性偏微分方程的BACKLUND变换

w T C方法,扩展齐次平衡法,可积系统, B{icklund变换,Miura变换
Abstract(英文摘要)
With the development of science,non-linear phenomena appear in the natu-
ral sciences,engineering technology and many other areas,then the correspond- ing non.1inear models are complicated.Non-linear equations,describing the above models,become an important research topic.There are many methods to solve non—linear partial differential equations,one of which is B{icklund trans- formation.On one hand,this approach could construct a new solution from the known solution,and obtain Multi—soliton solutions of the original equation by repeated application.On the other hand,the solution of another equation could be deduced from the one of known equation via the approach.Thus B/icklund transformation is an effective method to solve partial differential equations.
非线性偏微分方程数值解法

非线性偏微分方程数值解法非线性偏微分方程(Nonlinear Partial Differential Equations, NPDEs)是研究物理、工程和应用数学等领域中的重要问题之一。
与线性偏微分方程不同,非线性偏微分方程的解不仅依赖于未知函数本身,还依赖于未知函数的导数、高阶导数和其他非线性项。
因此,求解非线性偏微分方程是一项困难而具有挑战性的任务。
为了解决这个问题,数学家们提出了多种数值方法和技术。
一种常用的求解非线性偏微分方程的数值方法是有限差分法(Finite Difference Method, FDM)。
有限差分法将求解区域离散化成网格,然后使用数值逼近来近似未知函数和导数。
通过将偏微分方程中的导数用离散化的差分近似表示,可以将原始的非线性偏微分方程转化为一组非线性代数方程。
然后,可以使用迭代方法(如牛顿法)求解这组方程,得到非线性偏微分方程的数值解。
除了有限差分法,其他常用的数值方法包括有限元法(Finite Element Method, FEM)、有限体积法(Finite Volume Method, FVM)和谱方法(Spectral Methods)等。
这些方法在不同的问题和领域中有着广泛的应用。
例如,有限元法在结构力学、流体力学和电磁学等领域中被广泛使用;有限体积法在计算流体动力学和多相流等问题中得到广泛应用;谱方法在流体力学、量子力学和声学等领域中得到广泛应用。
尽管非线性偏微分方程数值解法在实际应用中具有重要的地位,但由于非线性偏微分方程的复杂性,求解过程中常常会遇到一些困难。
其中之一是收敛性问题。
由于非线性偏微分方程的非线性项,往往导致数值方法的迭代过程不收敛或收敛速度很慢。
为了解决这个问题,可以采用加速技术(如牛顿—高斯—赛德尔方法)、网格重构和网格自适应等方法来改善收敛性。
另外,稳定性问题也是非线性偏微分方程数值解法中需要考虑的重要问题。
由于数值方法的离散化误差和时间步长的选择等因素,计算结果可能会产生不稳定性,例如数值震荡和破坏性的解。
非线性偏微分方程

非线性偏微分方程及其几种解法综述姓名:柏宝红学号:BY1004120目录1、绪论 (3)1.1背景 (3)1.2 现状 (7)2、非线性偏微分方程的几种解法 (10)2.1逆算符法 (10)2.2 齐次平衡法 (11)2.3 Jacobi椭圆函数方法 (12)2.4 辅助方程方法 (14)2.5 F-展开法 (15)2.6 双曲正切函数展开法 (17)1、绪论以应用为目的,或以物理、力学等其他学科问题为背景的微分方程的研究,不仅是传统应用数学中一个最主要的内容,也是当代数学的一个重要组成部分.它是数学理论与实际应用之间的一座重要桥梁,研究工作一直十分活跃,研究领域日益扩大。
目前微分方程研究的主体是非线性微分方程,特别是非线性偏微分方程(NLPDE).很多意义重大的自然科学和工程技术问题都可归结为非线性偏微分方程的研究.现实生活的许多领域内数学模型都可以用NLPDE来描述,很多重要的物理、力学等学科的基本方程本身就是NLPDE,另外,随着研究的深入,有些原先可用线性微分方程近似处理的问题,也必须考虑非线性的影响,所以对NLPDE的研究,特别是NLPDE求解精确解的研究工作就显示出了很重要的理论和应用价值,但是数学研究的结果,在目前还未能提供一种普遍有效的求精确解的方法.20世纪50年代以来,人们对非线性现象的研究中提出了“孤子”的概念,进而使得对NLPDE求解的研究成为非线性科学中的热点。
下面介绍一下孤立子理论的研究背景、研究现状。
1.1背景孤立子理论己经成为应用数学和数学物理的一个重要组成部分,在流体力学,等离子物理,经典场论,量子论等领域有着广泛的应用。
随着近代物理学和数学的发展,早在1834年由英国科学家Russell发现的孤立波现象近二十多年来引起了人们的极大关注,对这一现象的兴趣与日俱增.这是因为一方面孤立子具有粒子和波的许多性能,在自然界中有一定的普遍性,利用孤立子理论也成功地解释了许多物理上长期用经典理论未能解答的现象;另一方面,随着孤立子物理问题的深入研究,孤立子的数学理论也应运而生,并已初步形成比较完善的理论体系。
非线性偏微分方程

非线性偏微分方程非线性偏微分方程是指方程中含有未知函数及其偏导数的乘积、幂函数、指数函数等非线性项的偏微分方程。
非线性偏微分方程的研究广泛应用于数学、物理、工程等领域。
本文将介绍非线性偏微分方程的基本概念、分类、求解方法以及在数学和物理领域中的应用。
偏微分方程是包含未知函数及其偏导数的数学方程。
非线性偏微分方程是在这些未知函数及其偏导数中存在非线性项的方程。
典型的非线性偏微分方程例如:波动方程、扩散方程、非线性Schrödinger方程等。
根据方程中未知函数及其偏导数的次数和类型,非线性偏微分方程可以分为几类:1.一阶偏微分方程:未知函数及其一阶偏导数的项。
2.二阶偏微分方程:未知函数及其二阶偏导数的项。
3.拟线性方程:方程中的非线性项是依赖于未知函数及其部分偏导数。
4.完全非线性方程:方程中的非线性项是未知函数及其偏导数的函数。
近似解法包括:变分法、级数法、对称法和似弱解法。
这些方法通过将非线性偏微分方程转化为一系列的代数方程或普通微分方程,并利用近似计算方法求解。
数值解法是通过将求解区域离散化为有限的单元,然后使用数值计算方法对每个单元进行近似计算。
常用的数值方法包括有限差分法、有限元法、边界元法和谱方法等。
在数学领域,非线性偏微分方程与调和分析、复变函数论、几何分析等领域紧密相关。
非线性偏微分方程的研究对于解决数学中的一些难题,如黎曼猜想、P和NP问题等具有重要意义。
在物理领域,非线性偏微分方程是描述自然界中许多现象的重要数学模型。
例如,非线性波动方程可以用来描述声波、电磁波、水波等的传播行为;非线性扩散方程可以用来描述物质在空间中的扩散过程;非线性Schrödinger方程可以用来描述量子力学中的粒子行为。
此外,非线性偏微分方程的研究还与控制理论、图像处理、模式识别等应用相关。
例如,非线性偏微分方程可以用于图像去噪、图像增强、边缘检测等图像处理问题。
综上所述,非线性偏微分方程是数学和物理领域中重要的研究对象,其研究不仅涉及到数学的基础理论,还与实际问题的建模和解决密切相关。
非线性偏微分方程

FINITE DIMENSIONAL REDUCTION OF NONAUTONOMOUS DISSIPATIVESYSTEMSAlain MiranvilleUniversit´e de Poitiers Collaborators:Long time behavior of equations of the formy′=F(t,y)For autonomous systems:y′=F(y)In many situations,the evolution of the sys-tem is described by a system of ODEs:y=(y1,...,y N)∈R N,F=(F1,...,F N)Assuming that the Cauchy problemy′=F(y),y(0)=y0,is well-posed,we can define the family of solv-ing operators S(t),t≥0,acting on a subset φ⊂R N:S(t):φ→φy0→y(t)This family of operators satisfiesS(0)=Id,S(t+s)=S(t)◦S(s),t,s≥0We say that it forms a semigroup onφQualitative study of such systems:goes back to Poincar´eMuch is known nowadays,at least in low di-mensionsEven relatively simple systems can generate very complicated chaotic behaviorsThese systems are sensitive to perturbations: trajectories with close initial data may diverge exponentially→Temporal evolution unpredictable on ti-me scales larger than some critical value→Show typical stochastic behaviorsExample:Lorenz systemx′=σ(y−x)y′=−xy+rx−yz′=xy−bzObtained by truncature of the Navier-Stokes equationsGives an approximate description of a layer of fluid heated from belowSimilar to what is observed in the atmosphereFor a sufficiently intense heating:sensitive dependence on the initial conditions,repre-sents a very irregular convection→Butterfly effectVery often,the trajectories are localized in some subset of the phase space having a very complicated geometric structure(e.g.,locally homeomorphic to the product of R m and a Cantor set)→Strange attractor(Ruelle and Takens)Main feature of a strange attractor:dimen-sionSensitivity to initial conditions:>2(dimen-sion of the phase space≥3,say,3)Contraction of volumes:its volume is equal to0→noninteger,strictly between2and3→Fractal dimensionExample:Lorenz system:dim F A=2.05...Distributed systems:systems of PDEsφis a subset of an infinite dimensional func-tion space(e.g.,L2(Ω)or L∞(Ω))Solution:y:R+→φt→y(t)x→y(t,x)If the problem is well-posed,we can define the semigroup S(t):S(t):φ→φy0→y(t)The analytic structure of a PDE is much more complicated than that of an ODE:the global well-posedness can be a very difficult problemSuch results are known for a large class of PDEs→it is natural to investigate whether the notion of a strange attractor extends to PDEsSuch chaotic behaviors can be observed in dissipative PDEsChaotic behaviors arise from the interaction of•Energy dissipation in the higher part of the Fourier spectrum•External energy income in the lower part•Energyflux from the lower to the higher modesThe trajectories are localized in a”thin”in-variant region of the phase space having a very complicated geometric structure→the global attractor1.The global attractor.S(t)semigroup acting on E:S(t):E→E,t≥0S(0)=Id,S(t+s)=S(t)◦S(s),t,s≥0 Continuity:x→S(t)x is continuous on E,∀t≥0A set A⊂E is the global attractor for S(t)if(i)it is compact(ii)it is invariant:S(t)A=A,t≥0(iii)∀B⊂A,lim t→+∞dist(S(t)B,A)=0dist(A,B)=supa∈A infb∈Ba−b EEquivalently:∀B⊂φbounded,∀ǫ>0,∃t0= t0(B,ǫ)s.t.t≥t0implies S(t)B⊂UǫThe global attractor is uniqueIt is the smallest closed set enjoying(iii)It is the maximal bounded invariant setTheorem:(Babin-Vishik)We assume that S(t)possesses a compact attracting set K, i.e.,∀B⊂E bounded,lim t→+∞dist(S(t)B,K)=0Then S(t)possesses the global attractor A.The global attractor is oftenfinite dimen-sional:the dynamics,restricted to A isfinite dimensionalFractal dimension:Let X be a compact setdim F X=lim supǫ→0+ln Nǫ(X)ǫNǫ(X):minimum number of balls of radius ǫnecessary to cover XIf Nǫ(X)≤c(1Theorem:(H¨o lder-Ma˜n´e theorem)Let X⊂E compact satisfy dim F X=d and N>2d be an integer.Then almost every bounded linear projector P:E→R N is one-to-one on X and has a H¨o lder continuous inverse.This result is not valid for other dimensions (e.g.,the Hausdorffdimension)If A hasfinite fractal dimension,then,fixing a projector P satisfying the assumptions of the theorem,we obtain a reduced dynamical system(S),S= P(A),which isfinite dimensional(in R N)and H¨o lder continuousDrawbacks:(S)cannot be realized as a system of ODEs which is well-posedReasonable assumptions on A which would ensure that the Ma˜n´e projectors are Lipschitz are not knownComplicated geometric structure of A and AThe lower semicontinuitydist(A0,Aǫ)→0asǫ→0is more difficult to prove and may not hold It may be unobservable:∂y∂x2+y3−y=0,x∈[0,1],ν>0y(0,t)=y(1,t)=−1,t≥0A={−1}There are many metastable”almost station-ary”equilibria which live up to t⋆≡eν−12.Inertial manifolds.A Lipschitzfinite dimensional manifold M⊂E is an inertial manifold for S(t)if(i)S(t)M⊂M,∀t≥0(ii)∀u0∈E,∃v0∈M s.t.S(t)u0−S(t)v0 E≤Q( u0 E)e−αt,α>0,Q monotonicM contains A and attracts the trajectories exponentiallyConfirms in a perfect way thefinite dimen-sional reduction principle:The dynamics reduced to M can be realized as a Lipschitz system of ODEs(inertial form)Perfect equivalence between the initial sys-tem and the inertial formDrawback:all the known constructions are based on a restrictive condition,the spectral gap condition→The existence of an inertial manifold is not known for several important equations, nonexistence results for damped Sine-Gordon equations3.Exponential attractors.A compact set M⊂E is an exponential at-tractor for S(t)if(i)It hasfinite fractal dimension(ii)S(t)M⊂M,∀t≥0(iii)∀B⊂E bounded,dist(S(t)B,M)≤Q( B E)e−αt,α>0,Q monotonicM contains AIt is stillfinite dimensional and one has a uni-form exponential control on the rate of at-traction of trajectoriesIt is no longer smoothDrawback:it is not unique→One looks for a simple algorithm S→M(S)Initial construction:non-constructible and valid in Hilbert spaces onlyConstruction in Banach spaces:Efendiev, Miranville,Zelik→Exponential attractors are as general as global attractorsMain tool:Compact smoothing property on the difference of2solutionsLet S:E→E.We consider the discrete dynamical system generated by the iterations of S:S n=S◦...◦S(n times)Theorem:(Efendiev,Miranville,Zelik)We consider2Banach spaces E and E1s.t.E1⊂E is compact.We assume that•S maps theδ-neighborhood Oδ(B)of a bounded subset B of E into B•∀x1,x2∈Oδ(B),≤K x1−x2 ESx1−Sx2 E1Then the discrete dynamical system gener-ated by the iterations of S possesses an ex-ponential attractor M(S)s.t.(i)M(S)⊂B,is compact in E anddim F M(S)≤c1(ii)S M(S)⊂M(S)(iii)dist(S k B,M(S))≤c2e−c3k,k∈N,c3>0 (iv)The map S→M(S)is H¨o lder continu-ous:∀S1,S2,dist sym(M(S1),M(S2))≤c4 S1−S2 c5,c5>0, wheredist sym(A,B)=max(dist(A,B),dist(B,A))S =supSh Eh∈Oδ(B)Furthermore all the constants only depend on B,E,E1,δand K and can be computed explicitly.Remarks:1)We have a mapping S→M(S)and,due to the H¨o lder continuity,we can construct continuous families of exponential attractors2)Exponential attractors for a continuous semigroup S(t):Prove that∃t⋆>0s.t.S⋆=S(t⋆)satisfies the assumptions of the theorem→M⋆for S⋆If(x,t)→S(t)x is Lipschitz(or H¨o lder)on B×[0,t⋆],setS(t)M⋆M=∪t∈[0,t⋆]We again have a mapping S(t)→M(S)which is H¨o lder continuous3)For damped hyperbolic equations:asymp-totically smoothing property4.Finite dimensional reduction of nonau-tonomous systems.Systems of the form∂yDrawback:the uniform attractor has infinite dimension in general.Example:∂yThe family{A(t),t∈R}is a pullback attrac-tor for U(t,τ)if(i)A(t)is compact in E,∀t∈R(ii)U(t,τ)A(τ)=A(t),∀t≥τ(iii)∀B⊂E bounded,dist(U(t,t−s)B,A(t))=0lims→+∞Remarks:1)The pullback attractor is unique2)If the system is autonomous,we recover the global attractor3)In general,A(t)hasfinite fractal dimen-sion,∀t∈RDrawback:The forward convergence does not hold in generalExample:y′=f(t,y),where f(t,y)=−y if y≤0,(−1+2t)y−ty2 if t∈[0,1],and y−y2if t≥1Then A(t)={0},∀t∈R,but every trajectory starting from a neighborhood of0leaves this neighborhood never to enter it againThe forward convergence does not hold be-cause the rate of attraction is not uniform in t→This can be solved by constructing ex-ponential attractorsWe can construct a family{M(t),t∈R}, called nonautonomous exponential attractor, s.t.(i)dim F M(t)≤c1,∀t∈R,c1independent of t(ii)U(t,τ)M(τ)⊂M(t),∀t≥τ,(iii)∀B⊂E bounded,dist(U(t,τ)B,M(t+τ))≤Q( B E)e−αt,t∈R,t≥τ,α>0,Q monotonic(iii)implies the pullback attraction,but also the forward attraction→(i)and(iii)yield a satisfactoryfinite di-mensional reduction principle for nonautono-mous systemsRemarks:1)The time dependence is arbitrary2)The map U(t,τ)→{M(t),t∈R}is also H¨o lder continuous。
非线性偏微分方程的精确解

非线性偏微分方程的精确解
薛春荣;段卫国;潘丽静
【期刊名称】《宜春学院学报》
【年(卷),期】2009(31)6
【摘要】假设非线性偏微分具有u=φ(ξ),ξ=x-ct+ξ0行波解,将u=φ(ξ),2ξ=x-
ct+ξ0代入原方程后,非线性偏微分方程化成常微分方程,再运用积分和椭圆函数的知识,通过直接积分法获得非线性偏微分方程的精确解.
【总页数】2页(P67-68)
【作者】薛春荣;段卫国;潘丽静
【作者单位】渭南师范学院,数学系,陕西,渭南,714000;渭南师范学院,数学系,陕西,渭南,714000;渭南师范学院,数学系,陕西,渭南,714000
【正文语种】中文
【中图分类】O175.29
【相关文献】
1.辅助函数法求解非线性偏微分方程精确解 [J], 杨健;赖晓霞
2.应用G/G'展开法求非线性偏微分方程的精确解 [J], 杨娟;黄朝军;冯庆江
3.一类非线性偏微分方程的精确解 [J], 凌建
4.构造非线性偏微分方程精确解的(1/G)-展开法 [J], 马志民; 孙峪怀
5.构造非线性偏微分方程精确解的(1/G)-展开法 [J], 马志民; 孙峪怀
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非线性偏微分方程近代分析方法

非线性偏微分方程近代分析方法1、非线性偏微分方程的定义非线性偏微分方程是指含有非线性函数的微分方程,它是由一个或多个未知函数的一阶或多阶微分方程组成的。
它可以用来描述物理系统中的动态行为,如热传导、电磁学、流体动力学和结构力学等。
非线性偏微分方程的解决方法可以分为两类:分析方法和数值方法。
分析方法包括拉格朗日法、变分法、特征值分析法等,而数值方法包括有限差分法、有限元法、隐式格式法等。
:2、非线性偏微分方程的结构非线性偏微分方程的结构一般由两部分组成,即系数函数和右端函数。
系数函数包括一个或多个非线性函数,而右端函数则是一个或多个线性函数。
系数函数可以是任意复杂的函数,而右端函数则可以是任意简单的函数。
近代分析方法的基本原理是,通过对非线性偏微分方程的线性化处理,使其可以通过现有的数学工具来解决。
这种方法的基本思想是,将非线性偏微分方程转化为一系列线性偏微分方程,然后使用现有的数学工具来解决这些线性偏微分方程,从而解决原始非线性偏微分方程。
这种方法可以用来解决复杂的非线性偏微分方程,并且可以得到更精确的解。
:4、近代分析方法的应用近代分析方法已经被广泛应用于非线性偏微分方程的研究中,主要包括:一阶正则化法、多项式法、微分算子法、拉普拉斯变换法、变分法、积分变换法、小波变换法、线性稳定性理论等。
其中,一阶正则化法可以用来求解非线性偏微分方程的解,多项式法可以用来求解非线性偏微分方程的精确解,微分算子法可以用来求解非线性偏微分方程的近似解,拉普拉斯变换法可以用来求解非线性偏微分方程的精确解,变分法可以用来求解非线性偏微分方程的近似解,积分变换法可以用来求解非线性偏微分方程的解,小波变换法可以用来求解非线性偏微分方程的近似解,线性稳定性理论可以用来分析非线性偏微分方程的稳定性。
5、非线性偏微分方程的数值解法非线性偏微分方程的数值解法是指利用数值技术求解非线性偏微分方程的一种方法。
它主要包括有隐式格式的有限差分法、显式格式的有限差分法、有限元法、牛顿法等。
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第九章 非线性偏微分方程前面几章索研究的偏微分方程都是线性的,但在实际工程级数及自然科学中索遇到的方程大多都是非线性的,在有些情况下,人们为了研究方便,对问题补充了一些附加的条件或略去一些次要的项,才得到线性方程。
在这一章内,我们将从一个具体问题出发引入非线性偏微分方程的概念,然后重点讨论两类重要的非线性方程。
§9.1 极小曲面问题在第八章内已经说过,求解一个边值问题可以转化成求它所对应的一个泛函的最小值(当然,一般说来变分问题的解只是原边值问题的弱解)。
其实,在数学里也已证明了相反的结论,即在一定条件下一个变分问题的解必满足一个微分方程。
在这一节内,我们以极小曲面问题为例说明这个事实。
设Ω是平面上有界区域,它的边界∂Ω是充分光滑的,其方程为:(),(),x x s y y s ==00s s ≤≤ 其中00(0)(),(0)()x x s y y s ==即∂Ω是一条闭曲线。
现在在∂Ω上给定一条空间曲线l (即作一条空间曲线l ,使它到Ω所在平面的投影为∂Ω):0(),:(),0,(),x x s l y y s s s u s ϕ=⎧⎪=≤≤⎨⎪=⎩(9.1) 这里0(0)()s ϕϕ=。
所谓极小曲面问题就是要确定一张定义在Ω上的曲面S ,使得(1)S 以l 为周界;(2)S 的表面积在所有以l 为周界的曲面中是最小的。
假定空间曲面的方程为(,)v v x y =则由微积分学可知,这个曲面的表面积为()J v =⎰⎰(9.2) 于是上述极小曲面问题就变成求一个函数u ,使得(1)由(,)u u x y =所表示的曲面以l 为周界,即1(),u C u ϕ∂Ω∈Ω=,或者说,u M ϕ∈,其中M ϕ由(8.7)给出;(2)()min ()v M J u J v ϕ∈= (9.3) 这是一个变分问题。
如何求出变分问题(9.3)的解?我们先来看看假若u M ϕ∈是(9.3)的解,那么u 必需满足什么样的条件。
为此,在0M 任取一个元素v ,即任取0v M ∈,即1(),0v C v ∂Ω∈Ω=。
对任意(,),u v M ϕεε∈-∞+∞+∈,记()()j J u v εε=+ (9.4)其中()J u 由(9.2)确定,从(9.2)可知()j ε是定义在R 上的一个可微函数,由于u 是(9.3)的解,所以对任意R ε∈处取得最小值,故(0)0j '= (9.5)不难看出()()()u v v u v v j εεε+++'=⎰⎰代入(9.5)得]0x y u dxdy Ω=⎰⎰假若u 具有更好的光滑性,例如2()u C ∈Ω,由格林公式可得{0u vdxdy x y Ω∂∂-++=∂∂⎰⎰⎰ 由于0v M ∈,即0v ∂Ω=,因此上式左端第二项为零,再由v 的任意性及被积函数的连续性可知0u x y ∂∂+=∂∂ (9.6) 这个方程称为变分问题(9.3)的Euler 方程。
上面的推导说明,如果u 是(9.3)的解,且2()u C ∈Ω,则u 必满足(9.6),当然还满足边界条件u ϕ∂Ω= (9.7)因此定义在Ω上且以空间曲线l 为周界的极小曲面(,)u u x y =必定在Ω内适合方程(9.6)和在∂Ω上满足边界条件(9.7)。
方程(9.6)可以改写成22(1)2(1)0y xx x y xy x yy u u u u u u u +-++= (9.8)这个方程通常称为极小曲面方程。
它有什么特点?它关于二阶导数,xx xy u u 及yy u 是线性的,但它们前面的系数分别含有2yu ,x y u u 及2x u ,所以对x u ,y u 来说它不是线性关系,特别是,如果把x u ,y u ,,xx xy u u 及yy u 同等看待,这个方程对它们不少线性方程,故它是一个非线性方程。
§9.2 非线性偏微分方程举例在上一节内,我们以极小曲面问题为例得到了一个非线性偏微分方程(9.8),其实,在力学、物理学及几何学中都有大量的非线性偏微分方程。
例如,在热传导问题(第一章第一节例4)中,如果热传导系数k 不是常数,而是温度的函数,则三维热传导方程为(())(())(())u u u u k u k u k u t x x y y z z∂∂∂∂∂∂∂=++∂∂∂∂∂∂∂ (9.9) 这也是一个非线性方程。
在流体力学中,描述粘性气体运动的方程是著名的Navier-Stokes 方程,其形式为31()0i i iu t x ρρ=∂∂+=∂∂∑ (连续性方程) 1ij i j i jdu p dt x x τρ∂∂=-+∂∂∑ (动量方程) 211()()2p i ij j i j j d u T p C T u dt x x tλτρρ∂∂∂+=++∂∂∂∑∑(能量方程) 其中,2()3i i ij i l ij ij l j i l d u p R T dt t x u u u x x x ρτηδ∂∂=+=∂∂∂∂∂=+-∂∂∂∑∑ (9.11)这里ρ是流体密度,123(,,)u u u u =是流速,T 是温度,η、ξ是粘性系数,λ是传热系数,p 是压强,p C 是定压比热,R 是气体常数,ij τ表示粘滞力的张量,ij δ是Kronecker 记号,即1,0,ij i j i jδ=⎧=⎨≠⎩当流体为不可压缩时,ρ是长和数;又若不计温度的变化,这(9.10)化为不可压缩流体的Navier-Stockes 方程10,i i i i i i u du p u x dt x ηρρ∂∂==-+∆∂∂∑ (9.12) 取1ρ≡,并利用(9.11),这上述方程组为31310,1,2,30i i i j j j ii i i u u p u u i t x x u x η==∂∂∂-∆++==∂∂∂∂=∂∑∑ (9.13)这是关于123,,,p u u u 的非线性方程组。
在热平衡问题中,如果热传导系数是常数,但物体内含有一个依赖于温度及温度梯度的热源,则可得(,,)u f x u u ∆=∇ (9.14)在微分几何中,若要求出中曲率κ为已知的曲面时,就需要求解下列方程:2(,,,,)rt s f x y u p q -= (9.15)其中,,,,x y x x x y y y p u q u r u s u t u =====。
这个方程称为蒙日-安培尔(Monge-Ampere )方程。
上面我们已经从不同的问题引入了一些非线性方程或方程组,现在再对它们作一些比较。
方程(9.14)中的最高阶导数(即二阶导数)部分纯粹是线性得,它的非线性只出现在函数u 及其一阶导数项,这样的方程称为半线性方程,方程组(9.13)也是半线性的;方程(9.8)对最高阶导数(二阶导数项)来说是线性的,但它们的系数依赖于未知函数的非最高阶导数(那里是一阶导数),这样的方程称为拟线性的;方程(9.15)的特点是对最高阶导数(二阶导数)也是非线性的,这样的方程称为完全非线性(或真正非线性)方程。
显而易见,完全非线性方程的非线性程度最高,半线性方程的非线性程度最低,拟线性方程的非线性程度介于两者之间。
对于非线性偏微分方程,一般说来是无法求出解的表达式,只能求其近似解。
但对一些很特殊的情形,通过适当的未知函数的变换将方程化成线性方程,或者经过适当的数学处理化成可以求解的方程,下面举例说明。
例1 在流体力学中有一个很重要的比尔吉斯(Burgers )方程t x xx u uu u λ+= (9.16)这是一个二阶偏微分方程,为了解这个方程,令x u v =,再对x 积分一次可得212t x xx v v v λ+= 再令2ln v λψ=-则得t xx ψλψ=这是一维的线性热传导方程,对它的各种定解问题可以用第二、三中的方法求出它的解,有了ψ之后可以求出u 。
例2 在微分几何中遇到如下Liouville 方程u u e x y∂=∂∂ (9.17) 这是一个半线性的二阶方程。
若令u '是0u x y'∂=∂∂ (9.18) 的解,再构造一个偏微分方程组1()21()22u u u u u u e x x u u e yy ββ'+'-⎧'∂∂=-⎪∂∂⎪⎨'∂∂⎪=--⎪∂∂⎩ (9.19) 其中β是常数。
通过计算可以验证:若u 是(9.19)的解,则u 必是(9.17)的解。
有第三章已知,(9.18)的解总可以写成(,)()()u x y f x g y '=+其中,f g 是任意可微函数。
有了u '再解(9.19),最后可得(9.17)的通解exp[(()())2]2ln exp ()exp(())2f x g y u f x dx g y dy β⎡⎤⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥-+-⎢⎥⎣⎦⎰ 与线性方程相比,非线性方程还有一个特点,即它的解即使存在,也不一定对所有的时间0t ≥都存在(当然假定方程中含有时间变量t ),而只是再某个有限时间内存在,见下例 例3 考虑Riccati 方程的初值问题200,0(0)()dv v t dtv v v ⎧=>⎪⎨⎪=⎩是常数 (8.20) 容易求出它的解00()1v v t v =- 显然,若00v <,则(9.20)的解对所有0t ≥都存在,简称整体存在;若00v >,则当01t v →时,()v t →+∞,这时解在时刻001t v =产生破裂,所以(9.20)只在01[0,)v 内有解,简称解是局部存在的。
§9.3 单个守恒律 激波在这一节内,我们将研究形如()0t x u f u += (9.21)的一阶非线性双曲型方程初值问题。
由于方程(9.21)左端是散度形式,通常将它称为守恒律。
我们将要指出这个方程的解可能产生间断,并着重介绍激波的概念。
先看一个特例,即考虑Burgers 方程的初值问题0,0,, (9.22)(,0)(),, (9.23)t x u uu t x u x x x ϕ+=>-∞<<+∞⎧⎨=-∞<<+∞⎩ 在这个问题古典解(1C 类解)存在的范围内,可由(,)dx u x t dt= (9.24) 定义其特征线。
显然,沿着特征线有0du dt= 即u 在每一条特征线上取常数值。
由(9.24)知特征线是直线,通过点0(,0)x 的特征线为00()x x t x ϕ=+ (9.25)在其上0()u x ϕ= (9.26)设()x ϕ的1C 模有界(即sup ()sup ()x x M ϕϕ'+≤),且t 较小,则有00()10x t x ϕ∂'=+>∂ 故由(9.25)可得0(,)x x t ψ=代入(9.26)即得问题(9.22),(9.23)的解为((,))u x t ϕψ=这说明,这个问题总存在惟一的局部古典解。