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解析学

変分法

最短経路や最短時間のように、積分で表される量を最小化・最大化する関数を求める分野。

直観コストが最小になる曲線とは?

通常の微積分は、出力を最小にする入力の数値を求める。変分法はもっと奇妙な問いを立てる:ある境界条件を満たすあらゆる関数の中で、そこから作られる積分を最小にする関数はどれか、という問いである。光線はガラスの中を進む時間を最小にするように曲がり(フェルマーの原理)、垂れ下がった鎖は位置エネルギーを最小にする形に落ち着き、針金の輪に張られたシャボン膜は表面積を最小にする。いずれの場合も、未知数は数値ではなく曲線全体である。

変分問題における競合経路を示すインタラクティブな3次曲線ウィジェット。
この3次曲線 y=ax3+bx2+cx+dy=ax^3+bx^2+cx+d は、ある汎関数の極値を争う候補経路の一つを表す。スライダーを動かすと、曲線の形(したがってそこから作られる積分)が真の極値からどうずれていくかが分かる。

中高最短経路と最大の囲み面積

定義: 汎関数

汎関数とは、一つの数値にではなく関数全体に対して一つの数値を対応させる規則である。変分法は、関数とその導関数から作られる積分として構成された汎関数を研究し、この積分をできるだけ小さく(あるいは大きく)する関数を探す。

J[y]=∫x0x1L(x,y,y′) dxJ[y] = \int_{x_0}^{x_1} L(x,y,y')\,dx

ここで x0x_0 と x1x_1 は固定された両端点、y(x)y(x) は両端点での値が与えられた未知の曲線、y′(x)y'(x) はその導関数、LL(ラグランジアン)は弧長・移動時間・エネルギーなど積み上げられる量を表す、あらかじめ与えられた3変数の関数である。

∂L∂y−ddx∂L∂y′=0\frac{\partial L}{\partial y}-\frac{d}{dx}\frac{\partial L}{\partial y'}=0
3つの古典的な変分問題
問題汎関数・制約最適な曲線
平面上の最短経路(測地線)J[y]=∫1+(y′)2 dxJ[y]=\int\sqrt{1+(y')^2}\,dx を最小化直線
最速降下線(最短時間)T[y]=∫0x11+(y′)22gy dxT[y]=\int_0^{x_1} \frac{\sqrt{1+(y')^2}}{\sqrt{2gy}}\,dx を最小化サイクロイド
等周問題(周長固定・面積最大)周長を固定して A=12∮(x dy−y dx)A=\frac12\oint (x\,dy - y\,dx) を最大化円

大学極値のための必要条件

[x0,x1][x_0,x_1] 上で2回連続微分可能で、端点の値 y(x0)=y0y(x_0)=y_0, y(x1)=y1y(x_1)=y_1 が固定された関数 y(x)y(x) を考える。yy がそのような曲線の中で汎関数 J[y]=∫x0x1L(x,y,y′) dxJ[y] = \int_{x_0}^{x_1} L(x,y,y')\,dx の極値を与えるならば、yy はすべての x∈(x0,x1)x\in(x_0,x_1) に対して ∂L∂y−ddx∂L∂y′=0\frac{\partial L}{\partial y}-\frac{d}{dx}\frac{\partial L}{\partial y'}=0 を満たす。

なぜ正しいのか?

これは極小点で通常の導関数をゼロとおくことに対応するが、ここで摂動を加える『方向』は一つの数値ではなく、曲線の許容される変分全体である。あらゆる変分に対して一次変化がゼロになることを要求すると、LL の yy への直接的な依存と y′y' への依存との間に、各点でこの方程式が表す釣り合いが強制される。

証明

端点で η(x0)=η(x1)=0\eta(x_0)=\eta(x_1)=0 を満たす任意の滑らかな関数 η(x)\eta(x) を固定し、yy と同じ端点値を持つ1パラメータ族の競合曲線 yϵ(x)=y(x)+ϵ η(x)y_\epsilon(x) = y(x) + \epsilon\,\eta(x) を考える。ϕ(ϵ)=J[yϵ]\phi(\epsilon) = J[y_\epsilon] とおくと、yy が JJ の極値を与えると仮定しているので、通常の関数 ϕ\phi は ϵ=0\epsilon=0 で臨界点を持ち、ϕ′(0)=0\phi'(0)=0 となる。

積分記号の下で微分すると、ϕ′(ϵ)=∫x0x1[∂L∂y η+∂L∂y′ η′]dx\phi'(\epsilon) = \int_{x_0}^{x_1} \left[ \frac{\partial L}{\partial y} \,\eta + \frac{\partial L}{\partial y'} \,\eta' \right] dx が得られる。ここで LL の偏導関数は yϵy_\epsilon に沿って評価される。ϵ=0\epsilon=0 とおくと ∫x0x1[∂L∂y η+∂L∂y′ η′]dx=0\int_{x_0}^{x_1} \left[ \frac{\partial L}{\partial y} \,\eta + \frac{\partial L}{\partial y'} \,\eta' \right] dx = 0 となる。

第2項を部分積分すると、∫x0x1∂L∂y′ η′ dx=[∂L∂y′ η]x0x1−∫x0x1ddx∂L∂y′ η dx\int_{x_0}^{x_1} \frac{\partial L}{\partial y'} \,\eta'\,dx = \left[ \frac{\partial L}{\partial y'} \,\eta \right]_{x_0}^{x_1} - \int_{x_0}^{x_1} \frac{d}{dx}\frac{\partial L}{\partial y'} \,\eta\,dx となる。η(x0)=η(x1)=0\eta(x_0)=\eta(x_1)=0 より境界項は消え、残るのは ∫x0x1[∂L∂y−ddx∂L∂y′]η dx=0\int_{x_0}^{x_1} \left[ \frac{\partial L}{\partial y} - \frac{d}{dx}\frac{\partial L}{\partial y'} \right] \eta\,dx = 0 である。

この積分はあらゆる許容される η\eta に対してゼロになる。変分法の基本補題——連続関数がすべてのそのような試験関数に対して積分がゼロになるなら、その関数自体が恒等的にゼロでなければならない——により、括弧内の量はすべての xx でゼロとなり、これはまさに ∂L∂y−ddx∂L∂y′=0\frac{\partial L}{\partial y}-\frac{d}{dx}\frac{\partial L}{\partial y'}=0 である。

ラグランジアン L=L(y,y′)L=L(y,y') が xx に陽に依存しない場合、任意の極値 y(x)y(x) に沿って量 L−y′∂L∂y′=CL - y' \frac{\partial L}{\partial y'} = C は一定である。

なぜ正しいのか?

これは保存量であり、エネルギー保存則とまったく類似している:xx に沿って動いても『規則』である LL が変わらないとき、LL と y′y' のある特定の組み合わせが一定に保たれる。これにより、2階のオイラー・ラグランジュ方程式の代わりに1階の方程式が得られ、しばしば直接解くのがずっと容易になる。

証明

極値 y(x)y(x) に沿って H(x)=L(y,y′)−y′ ∂L∂y′H(x) = L(y,y') - y'\,\frac{\partial L}{\partial y'} とおき、連鎖律を用いて xx で微分すると dHdx=∂L∂yy′+∂L∂y′y′′−y′′ ∂L∂y′−y′ ddx∂L∂y′\frac{dH}{dx} = \frac{\partial L}{\partial y} y' + \frac{\partial L}{\partial y'} y'' - y''\,\frac{\partial L}{\partial y'} - y'\,\frac{d}{dx}\frac{\partial L}{\partial y'} となる。

y′′y'' を含む2つの項はちょうど打ち消し合い、dHdx=y′(∂L∂y−ddx∂L∂y′)\frac{dH}{dx} = y'\left( \frac{\partial L}{\partial y} - \frac{d}{dx}\frac{\partial L}{\partial y'} \right) が残る。

しかし y(x)y(x) は極値であるから、オイラー・ラグランジュ方程式により括弧内の因子は yy に沿って恒等的にゼロである。したがって区間全体で dHdx=0\frac{dH}{dx}=0 となり、これは H(x)=L−y′ ∂L∂y′H(x)=L-y'\,\frac{\partial L}{\partial y'} が一定であることを意味し、主張が示された。

大学実世界での応用と具体例

変分法は、一般相対性理論における測地線やロボットの経路計画(曲がった空間上の最短・最小コスト経路)、光学におけるフェルマーの原理とレンズ設計、極小曲面のシャボン膜や建築のシェル構造設計、経済学や航空宇宙工学における最適制御問題(燃料最小の軌道)の基礎となっている。以下の2つの具体例では、最も有名な2つの変分曲線を手計算で導く。

例: 最速降下線問題

重力の下で摩擦なく、原点 (0,0)(0,0) からより低い点 (x1,y1)(x_1,y_1) まで(yy を下向き正にとる)、針金に沿って玉が滑り降りる。この2点を結ぶあらゆる針金の形の中で、玉が最も短い時間で到達できるのはどの形か?

解答

エネルギー保存則により、y=0y=0 で静止状態から出発すると、高さ yy における玉の速さは v=2gyv=\sqrt{2gy} を満たす。速さは単位時間あたりの弧長であるから、総移動時間は ds=1+(y′)2 dxds=\sqrt{1+(y')^2}\,dx を用いて T[y]=∫0x11+(y′)22gy dxT[y]=\int_0^{x_1} \frac{\sqrt{1+(y')^2}}{\sqrt{2gy}}\,dx となる。

被積分関数 L=1+(y′)22gyL=\frac{\sqrt{1+(y')^2}}{\sqrt{2gy}} は yy と y′y' に依存するが xx には陽に依存しないため、ベルトラミの恒等式 L−y′∂L∂y′=CL - y' \frac{\partial L}{\partial y'} = C が直接適用できる。∂L∂y′=y′2gy1+(y′)2\frac{\partial L}{\partial y'}=\frac{y'}{\sqrt{2gy}\sqrt{1+(y')^2}} を計算し L−y′∂L∂y′L-y'\frac{\partial L}{\partial y'} を整理すると 12gy1+(y′)2=const\frac{1}{\sqrt{2gy}\sqrt{1+(y')^2}}=\text{const} となり、これは適当な定数 kk に対して y[1+(y′)2]=ky\left[1+(y')^2\right]=k と書き直せる。

この1階方程式は置換 y′=cot⁡(θ/2)y'=\cot(\theta/2) によって解かれ、積分後にパラメータ表示された曲線族 x=a(θ−sin⁡θ), y=a(1−cos⁡θ)x=a(\theta-\sin\theta),\ y=a(1-\cos\theta)(a=k/2a=k/2)が得られる——これは転がる円の縁の上の点が描く軌跡、サイクロイドである。

したがって最速の経路は直線ではない:サイクロイドは最初直線よりも急に下降し、余分な距離と引き換えに早い段階で速度を稼ぐ。この駆け引きこそ、オイラー・ラグランジュとベルトラミの手法が正確に明らかにするものである。

例: 等周問題:周長固定で面積最大

平面内の与えられた固定周長 L0L_0 を持つ、すべての滑らかな単純閉曲線の中で、どれが最大の面積を囲むか?

解答

これは制約付き変分問題である:曲線を tt でパラメータ表示したとき、周長 ∮(x′)2+(y′)2 dt=L0\oint \sqrt{(x')^2+(y')^2}\,dt=L_0 を固定するという制約のもとで、面積 A=12∮(x dy−y dx)A=\frac12\oint (x\,dy - y\,dx) を最大化する。

通常の微積分における制約付き最適化と同様に、ラグランジュ乗数 λ\lambda を導入し、結合汎関数 A−λ⋅(perimeter)A-\lambda\cdot(\text{perimeter}) を(制約なしで)自由に極値化する。これは x(t)x(t) と y(t)y(t) の各成分にオイラー・ラグランジュ方程式を別々に適用することで行う。

この変分を実行すると、極値曲線の曲率はその全長にわたって一定でなければならないことが分かる——平面内で曲率が一定の曲線はまさに円である。したがって周長 L0L_0 を持つすべての閉曲線の中で、極値になり得るのは半径 r=L0/(2π)r=L_0/(2\pi) の円だけである。

その半径の円は実際に面積 A=πr2=L02/(4π)A=\pi r^2=L_0^2/(4\pi) を囲み、同じ周長を持つどの閉曲線もそれ以上の面積を囲むことはできない(これが等周不等式である)ため、円が最大化する曲線であることが確認される——丸い形が境界を最も効率的に『使う』という日常的な観察と一致する。

オイラー・ラグランジュ方程式が成り立つために、y(x)y(x) はどのような条件を満たさなければならないか?

重力の下で最も速く降下する曲線、最速降下線の形はどれか?

汎関数 J[y]=∫01(y′)2 dxJ[y]=\int_0^1 (y')^2\,dx で y(0)=0y(0)=0、y(1)=1y(1)=1 のとき、オイラー・ラグランジュ方程式はどの曲線を選ぶか?

周長が固定されたすべての単純閉曲線の中で、囲む面積を最大にする形はどれか?

参考文献

  1. I. M. Gelfand, S. V. Fomin (2000). Calculus of Variations
  2. Mark Kot (2014). A First Course in the Calculus of Variations
  3. Camillo De Lellis, Matteo Focardi (2023). The regularity theory for the Mumford-Shah functional on the plane · arXiv:2308.14660 [プレプリント・未査読]