Уравнение Эйлера – Лагранжа

редактировать

В вариационном исчислении уравнение Эйлера является вторым порядок уравнения в частных производных, решениями которого являются функции, для которых данный функционал является стационарным. Его разработали швейцарский математик Леонард Эйлер и итальянский математик Жозеф-Луи Лагранж в 1750-х годах.

Поскольку дифференцируемый функционал стационарен в своих локальных экстремумах, уравнение Эйлера – Лагранжа полезно для решения оптимизационных задач, в которых при задании некоторого функционала ищут функция минимизации или максимизации. Это аналогично теореме Ферма в исчислении, утверждающей, что в любой точке, где дифференцируемая функция достигает локального экстремума, ее производная равна нулю.

В лагранжевой механике, согласно принципу Гамильтона стационарного действия, эволюция физической системы описывается решениями уравнения Эйлера для действие системы. В этом контексте уравнения Эйлера обычно называют уравнениями Лагранжа . В классической механике он эквивалентен законам движения Ньютона, но имеет то преимущество, что принимает ту же форму в любой системе обобщенных координат, и он лучше подходит для обобщений. В классической теории поля существует аналогичное уравнение для расчета динамики поля .

Содержание
  • 1 История
  • 2 Утверждение
  • 3 Примеры
  • 4 Обобщения
    • 4.1 Отдельная функция одной переменной с более высокими производными
    • 4.2 Несколько функций одной переменной с одной производной
    • 4.3 Отдельная функция нескольких переменных с одной производной
    • 4.4 Несколько функций нескольких переменных с одной производной
    • 4.5 Отдельная функция двух переменных с высшими производными
    • 4.6 Несколько функций нескольких переменных с высшими производными
  • 5 Обобщение на многообразия
  • 6 См. также
  • 7 Примечания
  • 8 Ссылки
История

Уравнение Эйлера – Лагранжа было разработано в 1750-х годах Эйлером и Лагранжем в связи с их исследованиями проблемы таутохрон. Это проблема определения кривой, по которой взвешенная частица упадет в фиксированную точку за фиксированный промежуток времени, независимо от начальной точки.

Лагранж решил эту проблему в 1755 году и отправил решение Эйлеру. Оба далее развили метод Лагранжа и применили его к механике, что привело к формулировке лагранжевой механики. Их соответствие в конечном итоге привело к вариационному исчислению, термину, введенному самим Эйлером в 1766 году.

Утверждение

Уравнение Эйлера – Лагранжа - это уравнение, которому удовлетворяет функция q действительного аргумента t, который является стационарной точкой функционала

S (q) = ∫ ab L (t, q (t), q ˙ (t)) dt {\ displaystyle \ displaystyle S ({\ boldsymbol {q}}) = \ int _ {a} ^ {b} L (t, {\ boldsymbol {q}} (t), {\ dot {\ boldsymbol {q}}} (t)) \, \ mathrm {d} t}{\displaysty le \displaystyle S({\boldsymbol {q}})=\int _{a}^{b}L(t,{\boldsymbol {q}}(t),{\dot {\boldsymbol {q}}}(t))\,\mathrm {d} t}

где:

  • q {\ displaystyle {\ boldsymbol {q}}}{\boldsymbol {q}}- функция должен быть найден:
q: [a, b] ⊂ R → X t ↦ x = q (t) {\ displaystyle {\ begin {align} {\ boldsymbol {q}} \ двоеточие [a, b] \ подмножество \ mathbb {R} \ to X \\ t \ mapsto x = {\ boldsymbol {q}} (t) \ end {align}}}{\begin{aligned}{\boldsymbol {q}}\colon [a,b]\subset \mathbb {R} \to X\\t\mapsto x={\bol dsymbol {q}} (т) \ конец {выровнено}}
такое, что q {\ displaystyle {\ boldsymbol { q}}}{\boldsymbol {q}}дифференцируемо, q (a) = xa {\ displaystyle {\ boldsymbol {q}} (a) = {\ boldsymbol {x}} _ {a}}{\ boldsymbol {q}} ( a) = {\ boldsymbol {x}} _ {a} и q (b) = xb {\ displaystyle {\ boldsymbol {q}} (b) = {\ b oldsymbol {x}} _ {b}}{\boldsymbol {q}}(b)= {\boldsymbol {x}}_{b}.
  • q ˙ {\ displaystyle {\ dot {\ boldsymbol {q}}}}{\displaystyle {\dot {\boldsymbol {q}}}}является производным от q {\ displaystyle {\ boldsymbol {q}}}{\boldsymbol {q}}:
    q ˙: [a, b] → T q X t ↦ v = q ˙ (t). {\ displaystyle {\ begin {align} {\ dot {q}} \ двоеточие [a, b] \ to T_ {q} X \\ t \ mapsto v = {\ dot {q}} (t). \ конец {выровнен}}}{\ displaystyle {\ begin {align} {\ dot {q}} \ двоеточие [a, b] \ к T_ {q} X \\ t \ mapsto v = {\ dot {q}} (t). \ end {align}}}
T q X {\ displaystyle T_ {q} X}{\ displaystyle T_ {q} X} обозначает касательную связку к X {\ displaystyle X}Xвдоль кривой q {\ displaystyle q}q, (непересекающееся) объединение всех касательных пространств T q (t) X {\ displaystyle T_ {q (t)} X}{\ displaystyle T_ {q (t)} X} (см. касательное пространство ) к X {\ displaystyle X}Xв точках {q (t) ∀ t} {\ displaystyle \ {q (t) ~ \ forall t \}}{\displaystyle \{q(t)~\forall t\}}кривой q {\ displaystyle q}q.
  • L {\ displaystyle L}L- функция с действительным знаком с непрерывные первые частные производные :
    L: [a, b] × TX → R (t, (x, v)) ↦ L (t, x, v). {\ displaystyle {\ begin {align} L \ двоеточие [a, b] \ times TX \ to \ mathbb {R} \\ (t, (x, v)) \ mapsto L (t, x, v). \ end {align}}}{\ displaystyle {\ begin {align} L \ двоеточие [a, b] \ times TX \ to \ mathbb {R} \\ (t, (x, v)) \ mapsto L (t, x, v). \ end {align}}}
TX {\ displaystyle TX}TX , являющийся касательной связкой для X {\ displaystyle X}X, определяемой
TX = ⋃ x ∈ X {x} × T x X {\ displaystyle TX = \ bigcup _ {x \ in X} \ {x \} \ times T_ {x} X}TX=\bigcup _{x\in X}\{x\}\times T_{x}X.

Эйлера – Лагранжа тогда уравнение задается следующим образом:

L x (t, q (t), q ˙ (t)) - ddt L v (t, q (t), q ˙ (t)) = 0. {\ displaystyle L_ {x} (t, q (t), {\ dot {q}} (t)) - {\ frac {\ mathrm {d}} {\ mathrm {d} t}} L_ {v} (t, q (t), {\ dot {q}} (t)) = 0.}{\displaystyle L_{x}(t,q(t),{\dot {q}}(t))-{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}L_{v}(t,q(t),{\dot {q}}(t))=0.}

Здесь L x {\ displaystyle L_ {x}}L_{x}и L v { \ displaystyle L_ {v}}L_ {v} обозначают частные производные от L {\ displaystyle L}Lпо второму и третьему аргументам соответственно.

Если размерность пространства X {\ displaystyle X}Xбольше 1, это система дифференциальных уравнений, по одному для каждого компонента:

∂ L ∂ qi (t, q (t), q ˙ (t)) - ddt ∂ L ∂ q ˙ i (t, q (t), q ˙ (t)) = 0 для i = 1,…, n. {\ displaystyle {\ frac {\ partial L} {\ partial q_ {i}}} (t, {\ boldsymbol {q}} (t), {\ dot {\ boldsymbol {q}}} (t)) - {\ frac {\ mathrm {d}} {\ mathrm {d} t}} {\ frac {\ partial L} {\ partial {\ dot {q}} _ {i}}} (t, {\ boldsymbol { q}} (t), {\ dot {\ boldsymbol {q}}} (t)) = 0 \ quad {\ text {for}} i = 1, \ dots, n.}{\displaystyle {\frac {\partial L}{\partial q_{i}}}(t,{\boldsymbol {q}}(t),{\dot {\boldsymbol {q}}}(t))-{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}{\frac {\partial L}{\partial {\dot {q}}_{i}}}(t,{\boldsymbol {q}}(t),{\dot {\boldsymbol {q}}}(t))=0\quad {\text{for }}i=1,\dots,n.}
Примеры

Стандартный пример - поиск вещественной функции y (x) на интервале [a, b], такой, что y (a) = c и y (b) = d, для что path length вдоль кривой кривой, проведенной по y, является как можно короче.

s = ∫ abdx 2 + dy 2 = ∫ ab 1 + y ′ 2 dx, {\ displaystyle {\ text {s}} = \ int _ {a} ^ {b} {\ sqrt {\ mathrm {d } x ^ {2} + \ mathrm {d} y ^ {2}}} = \ int _ {a} ^ {b} {\ sqrt {1 + y '^ {2}}} \, \ mathrm {d } x,}{\displaystyle {\text{s}}=\int _{a}^{b}{\sqrt {\mathrm {d} x^{2}+\mathrm {d} y^{2}}}=\int _{a}^{b}{\sqrt {1+y'^{2}}}\,\mathrm {d} x,}

функция подынтегрального выражения L (x, y, y ′) = √1 + y ′ ².

Частные производные от L:

∂ L (x, y, y ′) ∂ y ′ = y ′ 1 + y ′ 2 и ∂ L (x, y, y ′) ∂ y = 0. {\ displaystyle {\ frac {\ partial L (x, y, y ')} {\ partial y'}} = {\ frac {y '} {\ sqrt {1 + y' ^ {2}} }} \ quad {\ text {и}} \ quad {\ frac {\ partial L (x, y, y ')} {\ partial y}} = 0.}{\frac {\partial L(x,y,y')}{\partial y'}}={\frac {y'}{\sqrt {1+y'^{2}}}}\quad {\text{and}}\quad {\frac {\partial L(x,y,y')}{\partial y}}=0.

Подставляя их в уравнение Эйлера – Лагранжа уравнения, получаем

ddxy ′ (x) 1 + (y ′ (x)) 2 = 0 y ′ (x) 1 + (y ′ (x)) 2 = C = constant ⇒ y ′ (x) = C 1 - C 2: = A ⇒ y (x) = A x + B {\ displaystyle {\ begin {align} {\ frac {\ mathrm {d}} {\ mathrm {d} x}} {\ frac { y '(x)} {\ sqrt {1+ (y' (x)) ^ {2}}}} = 0 \\ {\ frac {y '(x)} {\ sqrt {1+ (y' (x)) ^ {2}}}} = C = {\ text {constant}} \\\ Стрелка вправо y '(x) = {\ frac {C} {\ sqrt {1-C ^ {2} }}}: = A \\\ Rightarrow y (x) = Ax + B \ end {выравнивание}}}{\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}{\frac {y'(x)}{\sqrt {1+(y'(x))^{2}}}}=0\\{\frac {y'(x)}{\sqrt {1+(y'(x))^{2}}}}=C={\text{constant}}\\\Rightarrow y'(x)={\frac {C}{\sqrt {1-C^{2}}}}:=A\\\Rightarrow y(x)=Ax+B\end{aligned}}}

то есть функция должна иметь постоянную первую производную, и, следовательно, ее график - это прямая линия.

Обобщения

Отдельная функция одной переменной с более высокими производными

Стационарные значения фу nctional

I [f] = ∫ x 0 x 1 L (x, f, f ', f ″,…, f (k)) d x; е ': = dfdx, f ″: = d 2 fdx 2, f (k): = dkfdxk {\ displaystyle I [f] = \ int _ {x_ {0}} ^ {x_ {1}} {\ mathcal { L}} (x, f, f ', f' ', \ dots, f ^ {(k)}) ~ \ mathrm {d} x ~; ~~ f': = {\ cfrac {\ mathrm {d} f} {\ mathrm {d} x}}, ~ f '': = {\ cfrac {\ mathrm {d} ^ {2} f} {\ mathrm {d} x ^ {2}}}, ~ f ^ {(k)}: = {\ cfrac {\ mathrm {d} ^ {k} f} {\ mathrm {d} x ^ {k}}}}{\displaystyle I[f]=\int _{x_{0}}^{x_{1}}{\mathcal {L}}(x,f,f',f'',\dots,f^{(k)})~\mathrm {d} x~;~~f':={\cfrac {\mathrm {d} f}{\mathrm {d} x}},~f'':={\cfrac {\mathrm {d} ^{2}f}{\mathrm {d} x^{2}}},~f^{(k)}:={\cfrac {\mathrm {d} ^{k}f}{\mathrm {d} x^{k}}}}

можно получить из уравнения Эйлера – Лагранжа

∂ L ∂ е - ddx (∂ L ∂ f ′) + d 2 dx 2 (∂ L ∂ f ″) - ⋯ + (- 1) kdkdxk (∂ L ∂ f (k)) = 0 {\ displaystyle {\ cfrac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f}} - {\ cfrac {\ mathrm {d}} {\ mathrm {d} x}} \ left ({\ cfrac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f '}} \ right) + {\ cfrac {\ mathrm {d} ^ {2}} {\ mathrm {d} x ^ {2}}} \ left ({\ cfrac { \ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f ''}} \ right) - \ dots + (- 1) ^ {k} {\ cfrac {\ mathrm {d} ^ {k}} {\ mathrm {d} x ^ {k}}} \ left ({\ cfrac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f ^ {(k)}}} \ right) = 0}{\displaystyle {\cfrac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f}}-{\cfrac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\left({\cfrac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f'}}\right)+{\cfrac {\mathrm {d} ^{2}}{\mathrm {d} x^{2}}}\left({\cfrac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f''}}\right)-\dots +(-1)^{k}{\cfrac {\mathrm {d} ^{k}}{\mathrm {d} x^{k}}}\left({\cfrac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f^{(k)}}}\right)=0}

при фиксированном граничные условия для самой функции, а также для первого k - 1 {\ displaystyle k-1}k-1 производные (т.е. для всех f (i), i ∈ {0,..., k - 1} {\ displaystyle f ^ {(i)}, i \ in \ {0,..., k-1 \}}{\displaystyle f^{(i)},i\in \{0,...,k-1\}}). Значения конечных точек старшей производной f (k) {\ displaystyle f ^ {(k)}}f^{(k)}остаются гибкими.

Несколько функций одной переменной с одной производной

Если проблема связана с поиском нескольких функций (f 1, f 2,…, fm {\ displaystyle f_ {1}, f_ { 2}, \ dots, f_ {m}}{\displaystyle f_{1},f_{2},\dots,f_{m}}) одной независимой переменной (x {\ displaystyle x}x), которые определяют экстремум функционала

I [f 1, f 2,…, fm] = ∫ x 0 x 1 L (x, f 1, f 2,…, fm, f 1 ′, f 2 ′,…, fm ′) dx; fi ′: = dfidx {\ displaystyle I [f_ {1}, f_ {2}, \ dots, f_ {m}] = \ int _ {x_ {0}} ^ {x_ {1}} {\ mathcal {L }} (x, f_ {1}, f_ {2}, \ dots, f_ {m}, f_ {1} ', f_ {2}', \ dots, f_ {m} ') ~ \ mathrm {d} x ~; ~~ f_ {i} ': = {\ cfrac {\ mathrm {d} f_ {i}} {\ mathrm {d} x}}}{\displaystyle I[f_{1},f_{2},\dots,f_{m}]=\int _{x_{0}}^{x_{1}}{\mathcal {L}}(x,f_{1},f_{2},\dots,f_{m},f_{1}',f_{2}',\dots,f_{m}')~\mathrm {d} x~;~~f_{i}':={\cfrac {\mathrm {d} f_{i}}{\mathrm {d} x}}}

, то соответствующие уравнения Эйлера – Лагранжа

∂ L ∂ fi - ddx (∂ L ∂ fi ′) = 0 {\ displaystyle {\ begin {align} {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {i}}} - {\ frac {\ mathrm {d}} {\ mathrm {d} x}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {i} '}} \ right) = 0 \ end {align}}}{\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{i}}}-{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{i}'}}\right)=0\end{aligned}}}

Одна функция нескольких переменных с одной производной

Многомерное обобщение происходит из рассмотрения функции от n переменных. Если Ω {\ displaystyle \ Omega}\Omega - некоторая поверхность, то

I [f] = ∫ Ω L (x 1,…, xn, f, f 1,…, fn) dx; fj: знак равно ∂ е ∂ xj {\ displaystyle I [f] = \ int _ {\ Omega} {\ mathcal {L}} (x_ {1}, \ dots, x_ {n}, f, f_ {1}, \ dots, f_ {n}) \, \ mathrm {d} \ mathbf {x} \, \! ~; ~~ f_ {j}: = {\ cfrac {\ partial f} {\ partial x_ {j}} }}{\displaystyle I[f]=\int _{\Omega }{\mathcal {L}}(x_{1},\dots,x_{ n},f,f_{1},\dots,f_{n})\,\mathrm {d} \mathbf {x} \,\!~;~~f_{j}:={\cfrac {\partial f}{\partial x_{j}}}}

экстремизируется, только если f удовлетворяет уравнению в частных производных

∂ L ∂ f - ∑ j = 1 n ∂ ∂ xj (∂ L ∂ fj) = 0. {\ displaystyle {\ frac { \ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f}} - \ sum _ {j = 1} ^ {n} {\ frac {\ partial} {\ partial x_ {j}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {j}}} \ right) = 0.}{\displaystyle {\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f}}-\sum _{j=1}^{n}{\frac {\partial }{\partial x_{j}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{j}}}\right)=0.}

Когда n = 2 и работает I {\ displaystyle {\ mathcal {I} }}{\ mathcal {I}} - это функционал энергии, это приводит к проблеме минимальной поверхности мыльной пленки .

Несколько функций нескольких переменных с одной производной

Если необходимо определить несколько неизвестных функций и несколько переменных, таких что

I [f 1, f 2,…, fm] = ∫ Ω L (x 1,…, xn, f 1,…, fm, f 1, 1,…, f 1, n,…, fm, 1,…, fm, n) dx; fi, j: знак равно ∂ fi ∂ xj {\ displaystyle I [f_ {1}, f_ {2}, \ dots, f_ {m}] = \ int _ {\ Omega} {\ mathcal {L}} (x_ { 1}, \ dots, x_ {n}, f_ {1}, \ dots, f_ {m}, f_ {1,1}, \ dots, f_ {1, n}, \ dots, f_ {m, 1}, \ dots, f_ {m, n}) \, \ mathrm {d} \ mathbf {x} \, \! ~; ~~ f_ {i, j}: = {\ cfrac {\ partial f_ {i}} {\ partial x_ {j}}}}{\ displaystyle I [f_ {1}, f_ {2 }, \ dots, f_ {m}] = \ int _ {\ Omega} {\ mathcal {L}} (x_ {1}, \ dots, x_ {n}, f_ {1}, \ dots, f_ {m }, f_ {1,1}, \ dots, f_ {1, n}, \ dots, f_ {m, 1}, \ dots, f_ {m, n}) \, \ mathrm {d} \ mathbf {x } \, \! ~; ~~ f_ {i, j}: = {\ cfrac {\ partial f_ {i}} {\ partial x_ {j}}}}

система уравнений Эйлера – Лагранжа имеет вид

∂ L ∂ f 1 - ∑ j = 1 n ∂ ∂ xj (∂ L ∂ f 1, j) = 0 1 ∂ L ∂ f 2 - ∑ j = 1 n ∂ ∂ xj (∂ L ∂ f 2, j) = 0 2 ⋮ ⋮ ⋮ ∂ L ∂ fm - ∑ j = 1 n ∂ ∂ xj (∂ L ∂ fm, j) = 0 м. {\ displaystyle {\ begin {align} {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {1}}} - \ sum _ {j = 1} ^ {n} {\ frac {\ partial} {\ partial x_ {j}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {1, j}}} \ right) = 0_ {1} \\ {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {2}}} - \ sum _ {j = 1} ^ {n} {\ frac {\ partial} {\ partial x_ {j} }} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {2, j}}} \ right) = 0_ {2} \\\ vdots \ qquad \ vdots \ qquad \ quad \ vdots \\ {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {m}}} - \ sum _ {j = 1} ^ {n} {\ frac {\ partial} { \ partial x_ {j}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {m, j}}} \ right) = 0_ {m}. \ end {выровнено }}}{\ displaystyle {\ begin {align} {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {1}}} - \ sum _ {j = 1} ^ {n} {\ frac {\ partial} {\ partial x_ {j}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {1, j}}} \ right) = 0_ {1} \\ {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {2}}} - \ sum _ {j = 1} ^ {n} {\ frac {\ partial} {\ partial x_ {j} }} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {2, j}}} \ right) = 0_ {2} \\\ vdots \ qquad \ vdots \ qquad \ quad \ vdots \\ {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {m}}} - \ sum _ {j = 1} ^ {n} {\ frac {\ partial} { \ partial x_ {j}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {m, j}}} \ right) = 0_ {m}. \ end {выровнено }}}

Одна функция двух переменных с высшими производными

Если необходимо определить одну неизвестную функцию f, которая зависит от двух переменных x 1 и x 2 и если функционал зависит от высших производных f до n-го порядка, таких что

I [f] = ∫ Ω L (x 1, x 2, f, f 1, f 2, f 11, f 12, f 22,…, f 22… 2) dxfi: = ∂ f ∂ xi, fij : = ∂ 2 е ∂ xi ∂ xj,… {\ displaystyle {\ begin {выровнено} I [f] = \ int _ {\ Omega} {\ mathcal {L}} (x_ {1}, x_ {2}, f, f_ {1}, f_ {2}, f_ {11}, f_ {12}, f_ {22}, \ dots, f_ {22 \ dots 2}) \, \ mathrm {d} \ mathbf {x } \\ \ qquad \ quad f_ {i}: = {\ cfrac {\ partial f} {\ partial x_ {i}}} \;, \ quad f_ {ij}: = {\ cfrac {\ partial ^ { 2} f} {\ partial x_ {i} \ partial x_ {j}}} \;, \; \; \ dots \ end {align}}}{\displaystyle {\begin{aligned}I[f]=\i nt _{\Omega }{\mathcal {L}}(x_{1},x_{2},f,f_{1},f_{2},f_{11},f_{12},f_{22},\dots,f_{22\dots 2})\,\mathrm {d} \mathbf {x} \\\qquad \quad f_{i}:={\cfrac {\partial f}{\partial x_{i}}}\;,\quad f_{ij}:={\cfrac {\partial ^{2}f}{\partial x_{i}\partial x_{j}}}\;,\;\;\dots \end{aligned}}}

тогда уравнение Эйлера – Лагранжа

∂ L ∂ f - ∂ ∂ x 1 (∂ L ∂ f 1) - ∂ ∂ x 2 (∂ L ∂ f 2) + ∂ 2 ∂ x 1 2 (∂ L ∂ f 11) + ∂ 2 ∂ x 1 ∂ x 2 ( ∂ L ∂ е 12) + ∂ 2 ∂ x 2 2 (∂ L ∂ f 22) - ⋯ + (- 1) n ∂ n ∂ x 2 n (∂ L ∂ f 22… 2) = 0 {\ displaystyle {\ begin {align} {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f}} - {\ frac {\ partial} {\ partial x_ {1}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {1}}} \ right) - {\ frac {\ partial} {\ partial x_ {2}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {2}}} \ right) + {\ frac {\ partial ^ {2}} {\ partial x_ {1} ^ {2}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {11}}} \ right) + {\ frac {\ partial ^ {2}} {\ part ial x_ {1} \ partial x_ {2}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {12}}} \ right) + {\ frac {\ partial ^ {2}} {\ partial x_ {2} ^ {2}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {22}}} \ right) \\ - \ dots + (- 1) ^ {n} {\ frac {\ partial ^ {n}} {\ partial x_ {2} ^ {n}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}) }} {\ partial f_ {22 \ dots 2}}} \ right) = 0 \ end {выровнено}}}{\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f}}-{\frac {\partial }{\partial x_{1}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{1}}}\right)-{\frac {\partial }{\partial x_{2}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{2}}}\right)+{\frac {\partial ^{2}}{\partial x_{1}^{2}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{11}}}\right)+{\frac {\partial ^{2}}{\partial x_{1}\partial x_{2}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{12}}}\right)+{\frac {\partial ^{2}}{\partial x_{2}^{2}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{22}}}\right)\\-\dots +(-1)^{n}{\frac {\partial ^{n}}{\partial x_{2}^{n}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{22\dots 2}}}\right)=0\end{aligned}}}

что может быть кратко представлено как:

∂ L ∂ f + ∑ j = 1 n ∑ μ 1 ≤… ≤ μ j (- 1) j ∂ j ∂ x μ 1… ∂ x μ j (∂ L ∂ f μ 1… μ j) = 0 {\ displaystyle {\ frac {\ partial {\ mathcal {L) }}} {\ partial f}} + \ sum _ {j = 1} ^ {n} \ sum _ {\ mu _ {1} \ leq \ ldots \ leq \ mu _ {j}} (- 1) ^ {j} {\ frac {\ partial ^ {j}} {\ partial x _ {\ mu _ {1}} \ dots \ partial x _ {\ mu _ {j}}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f _ {\ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}}} \ right) = 0}{\ displaystyle {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f}} + \ sum _ {j = 1} ^ {n} \ sum _ {\ mu _ {1} \ leq \ ldots \ leq \ mu _ {j}} (- 1) ^ {j} {\ frac {\ partial ^ {j}} {\ partial x _ {\ mu _ {1}} \ dots \ partial x _ {\ mu _ {j}}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f _ {\ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}}} \ right) = 0}

где μ 1… μ j {\ displaystyle \ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}\ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j} - это индексы, которые охватывают количество переменных, то есть здесь они идут от 1 до 2. Здесь суммирование по μ 1… μ J {\ Displaystyle \ му _ {1} \ точки \ м u _ {j}}\ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j} индексы только больше μ 1 ≤ μ 2 ≤… ≤ μ j {\ displaystyle \ mu _ {1} \ leq \ mu _ {2} \ leq \ ldots \ leq \ mu _ {j}}{\displaystyle \mu _{1}\leq \mu _{2}\leq \ldots \leq \mu _{j}}, чтобы избежать многократного подсчета одной и той же частной производной, например, f 12 = f 21 {\ displaystyle f_ {12} = f_ {21}}{\displaystyle f_{12}=f_{21}}появляется только один раз в предыдущем уравнении.

Несколько функций нескольких переменных с более высокими производными

Если необходимо определить p неизвестных функций f i, которые зависят от m переменных x 1... x m и если функционал зависит от высших производных f i до n-го порядка, так что

I [f 1,…, fp] = ∫ Ω L (x 1,…, xm; f 1,…, fp; f 1, 1,…, fp, m; f 1, 11,…, fp, мм;…; fp, 1… 1,…, fp, m… m) dxfi, μ: = ∂ fi ∂ x μ, fi, μ 1 μ 2: = ∂ 2 fi ∂ x μ 1 ∂ x μ 2,… {\ displaystyle {\ begin {align} I [ f_ {1}, \ ldots, f_ {p}] = \ int _ {\ Omega} {\ mathcal {L}} (x_ {1}, \ ldots, x_ {m}; f_ {1}, \ ldots, f_ {p}; f_ {1,1}, \ ldots, f_ {p, m}; f_ {1,11}, \ ldots, f_ {p, mm}; \ ldots; f_ {p, 1 \ ldots 1}, \ ldots, f_ {p, m \ ldots m}) \, \ mathrm {d} \ mathbf {x} \\ \ qquad \ quad f_ {i, \ mu}: = {\ cfrac {\ partial f_ {i}} {\ partial x _ {\ mu}}} \;, \ quad f_ {i, \ mu _ {1} \ mu _ {2}}: = {\ cfrac {\ partial ^ {2} f_ {i}} {\ partial x _ {\ mu _ {1}} \ partial x _ {\ mu _ {2}}}} \;, \; \; \ dots \ end {align}}}{\displaystyle {\begin{aligned}I[f_{1},\ldots,f_{p}]=\int _{\Omega }{\mathcal {L}}(x_{1},\ldots,x_{m};f_{1},\ldots,f_{p};f_{1,1},\ldots,f_{p,m};f_{1,11},\ldots,f_{p,mm};\ldots ;f_{p,1\ldots 1},\ldots,f_{p,m\ldots m})\,\mathrm {d} \mathbf {x} \\\qquad \quad f_{i,\mu }:={\cfrac {\partial f_{i}}{\partial x_{\mu }}}\;,\quad f_{i,\mu _{1}\mu _{2}}:={\cfrac {\partial ^{2}f_{i}}{\partial x_{\mu _{1}}\partial x_{\mu _{2}}}}\;,\;\;\dots \end{aligned}}}

где μ 1… μ j {\ displaystyle \ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}\ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j} - это индексы, охватывающие количество переменных, то есть они идут от 1 до m. Тогда уравнение Эйлера – Лагранжа имеет вид

∂ L ∂ fi + ∑ j = 1 n ∑ μ 1 ≤… ≤ μ j (- 1) j ∂ j ∂ x μ 1… ∂ x μ j (∂ L ∂ fi, μ 1… μ j) знак равно 0 {\ displaystyle {\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {i}}} + \ sum _ {j = 1} ^ {n} \ sum _ {\ mu _ {1} \ leq \ ldots \ leq \ mu _ {j}} (- 1) ^ {j} {\ frac {\ partial ^ {j}} {\ partial x _ {\ mu _ {1} } \ dots \ partial x _ {\ mu _ {j}}}} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {i, \ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}}} \ right) = 0}{\displaystyle {\frac {\partial {\mathcal {L}}}{\partial f_{i}}}+\sum _{j=1}^{n}\sum _{\mu _{1}\leq \ldots \leq \mu _{j}}(-1)^{j}{\frac {\partial ^{j}}{\partial x_{\mu _{1}}\dots \partial x_{\mu _{j}}}}\left({\frac {\partial {\mathc al {L}}}{\partial f_{i,\mu _{1}\dots \mu _{j}}}}\right)=0}

где суммирование по μ 1… μ j {\ displaystyle \ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}\ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j} избегает подсчета одной и той же производной fi, μ 1 μ 2 = fi, μ 2 μ 1 {\ displaystyle f_ {i, \ mu _ {1} \ mu _ {2}} = f_ {i, \ mu _ {2} \ mu _ {1}}}{\ displaystyle f_ {i, \ mu _ {1} \ mu _ {2}} = f_ {i, \ mu _ {2} \ mu _ {1}}} несколько раз, как в предыдущем подразделе. Более компактно это можно выразить как

∑ j = 0 n ∑ μ 1 ≤… ≤ μ j (- 1) j ∂ μ 1… μ jj (∂ L ∂ fi, μ 1… μ j) = 0 {\ displaystyle \ sum _ {j = 0} ^ {n} \ sum _ {\ mu _ {1} \ leq \ ldots \ leq \ mu _ {j}} (- 1) ^ {j} \ partial _ {\ mu _ {1} \ ldots \ mu _ {j}} ^ {j} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}} {\ partial f_ {i, \ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}} \ right) = 0}{\ displaystyle \ sum _ {j = 0} ^ {n} \ sum _ {\ mu _ {1} \ leq \ ldots \ leq \ mu _ { j}} (- 1) ^ {j} \ partial _ {\ mu _ {1} \ ldots \ mu _ {j}} ^ {j} \ left ({\ frac {\ partial {\ mathcal {L}}) } {\ partial f_ {i, \ mu _ {1} \ dots \ mu _ {j}}}} \ right) = 0}

Пусть M {\ displaystyle M}Mбудет гладким многообразием, и пусть C ∞ ([a, b]) {\ displaystyle C ^ {\ infty} ([a, b])}C ^ {\ infty} ([a, b]) обозначает пространство гладких функций f: [a, b] → M {\ displaystyle f: [a, b] \ к M}f: [a, b] \ to M . Тогда для функционалов S: C ∞ ([a, b]) → R {\ displaystyle S: C ^ {\ infty} ([a, b]) \ to \ mathbb {R}}S: C ^ {\ infty} ([a, b]) \ to \ mathbb {R} формы

S [f] = ∫ ab (L ∘ f ˙) (t) dt {\ displaystyle S [f] = \ int _ {a} ^ {b} (L \ circ {\ dot {f}}) (t) \, \ mathrm {d} t}S[f]=\int _{a}^{b}(L\circ {\dot {f}})(t)\,\mathrm {d} t

где L: TM → R {\ displaystyle L: TM \ to \ mathbb {R}}L: TM \ to \ mathbb {R} - лагранжиана утверждение d S f = 0 {\ displaystyle \ mathrm {d} S_ {f} = 0}\ mathrm {d} S_ {f} = 0 эквивалентно утверждению, что для всех t ∈ [a, b] {\ displaystyle t \ in [a, b]}t\in [a,b], каждый координатный фрейм trivialization (xi, X i) {\ displaystyle (x ^ {i}, X ^ {i})}(x^{i},X^{i})окрестности f ˙ (t) {\ displaystyle {\ dot {f}} (t)}{\dot {f}}(t)дает следующее тусклый ⁡ M {\ displaystyle \ dim M}\ dim M уравнения:

∀ i: ddt ∂ L ∂ X i | f ˙ (t) = ∂ L ∂ x i | f ˙ (t). {\ displaystyle \ forall i: {\ frac {\ mathrm {d}} {\ mathrm {d} t}} {\ frac {\ partial L} {\ partial X ^ {i}}} {\ bigg |} _ {{\ dot {f}} (t)} = {\ frac {\ partial L} {\ partial x ^ {i}}} {\ bigg |} _ {{\ dot {f}} (t)}. }{\displaystyle \forall i:{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}{\frac {\partial L}{\partial X^{i}}}{\bigg |}_{{\dot {f}}(t)}={\frac {\partial L}{\partial x^{i}}}{\bigg |}_{{\dot {f}}(t)}.}
См. Также
Найдите уравнение Эйлера – Лагранжа в Викисловаре, бесплатном словаре.
Примечания
Ссылки
Последняя правка сделана 2021-05-19 06:32:50
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте