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微分方程式と力学系

ラプラス方程式

調和関数の方程式であり、定常状態の温度、ポテンシャル、平衡を記述する。

直観定常状態:もはや何も変化しなくなったときに残るもの

金属板の縁を一定の温度に保ったまま十分長く放置すると、内部の温度は変化しなくなり、定常状態のパターンに落ち着く。同じ種類の「落ち着いた」方程式は、電荷のない領域における電位、針金の枠に張られたシャボン膜の形状、そして滑らかで渦のない流体の速度ポテンシャルにも現れる。ラプラス方程式は、これらの定常状態が従う共通の規則である:内部のあらゆる点で、その値は周囲の値のちょうど平均になるため、境界から離れた孤立した山や谷は存在し得ない。

内部に局所的な最大値や最小値が存在しないことを示す対話型3D鞍型調和曲面。
調和曲面はそれ自体に内部的な山や谷を持たない:回転させたり拡大縮小したりすると、一方の局所的な高い点はもう一方の局所的な低い点によって釣り合わされていることが分かる。これはまさに ∇2u=0\nabla^2 u = 0 の非定数解に対して最大値原理が予測する鞍点的な振る舞いである。

大学調和関数とディリクレ問題

定義: 調和関数とラプラス作用素

開集合 Ω⊆R2\Omega \subseteq \mathbb{R}^2 上で2階連続微分可能な関数 u(x,y)u(x,y) が、Ω\Omega のいたるところでラプラス方程式 ∇2u=uxx+uyy=0\nabla^2 u = u_{xx} + u_{yy} = 0 を満たすとき、調和であるという。ここで ∇2\nabla^2(あるいは Δ\Delta とも書く)は、混合していない2階偏微分の和であるラプラス作用素である。ディリクレ問題とは:有界領域 Ω\Omega と境界 ∂Ω\partial\Omega 上で与えられた関数 gg に対し、Ω\Omega 内部で調和かつ ∂Ω\partial\Omega 上で u=gu = g となる関数 uu を求める問題である。

∇2u=uxx+uyy=0,(x,y)∈Ω\nabla^2 u = u_{xx} + u_{yy} = 0, \qquad (x,y) \in \Omega

単位円板上では、ディリクレ問題は明示的な閉形式の解をもつ:ポアソン核の積分公式は、微分方程式を直接解くことなく、境界値だけから円板内部の調和関数を完全に再構成する。円板内部の点を極形式 reiθre^{i\theta}(0≤r<10 \le r < 1)で表し、角度 ϕ\phi における境界値を g(ϕ)g(\phi) とすると、この公式は境界円全体にわたる gg の重み付き平均であり、その重みは rr が 11 に近いとき ϕ≈θ\phi \approx \theta の付近に集中する。

u(reiθ)=12π∫02π1−r21−2rcos⁡(θ−ϕ)+r2 g(ϕ) dϕu(re^{i\theta}) = \frac{1}{2\pi}\int_0^{2\pi} \frac{1-r^2}{1-2r\cos(\theta-\phi)+r^2}\, g(\phi)\, d\phi
楕円型偏微分方程式族の中でのラプラス方程式
方程式公式物理的意味
ラプラス方程式∇2u=0\nabla^2 u = 0定常状態、内部に発生源や吸収源がない
ポアソン方程式∇2u=f\nabla^2 u = f指定された源密度 ff をもつ定常状態
ヘルムホルツ方程式∇2u+k2u=0\nabla^2 u + k^2 u = 0時間調和波(周波数 kk);固有値問題

大学中心となる定理:平均値性質と最大値原理

uu が、中心 x0x_0、半径 rr の閉円板 Br(x0)‾\overline{B_r(x_0)} を含む開集合上で調和であるとする。このとき u(x0)u(x_0) は境界円上での uu の平均に等しい:u(x0)=12π∫02πu(x0+rcos⁡θ,y0+rsin⁡θ) dθu(x_0) = \frac{1}{2\pi}\int_0^{2\pi} u(x_0 + r\cos\theta, y_0 + r\sin\theta)\, d\theta。同じ値は、円板全体での uu の平均にも等しい。

なぜ正しいのか?

調和関数はどの方向も特別扱いしない:あらゆる点で正味の曲率がゼロである(xx 軸方向と yy 軸方向の曲率の和がちょうど打ち消し合う)ため、ある点を中心とする円周をたどるとき平均して上に膨らむことも下にへこむこともできない——中心にとって一貫した値は円周の平均値だけである。

証明

一般性を失うことなく円板の中心を原点(x0=0x_0 = 0)にとり、0≤r≤R0 \le r \le R に対して ϕ(r)=12π∫02πu(rcos⁡θ,rsin⁡θ) dθ\phi(r) = \frac{1}{2\pi}\int_0^{2\pi} u(r\cos\theta, r\sin\theta)\, d\theta(半径 rr の円上での uu の平均)と定義する。ϕ′(r)=0\phi'(r) = 0 を示すことで ϕ\phi が定数であることを証明する。

積分記号の下で微分すると、ϕ′(r)=12π∫02π∇u(rcos⁡θ,rsin⁡θ)⋅(cos⁡θ,sin⁡θ) dθ=12π∫02π∂u∂n dθ\phi'(r) = \frac{1}{2\pi}\int_0^{2\pi} \nabla u(r\cos\theta, r\sin\theta) \cdot (\cos\theta, \sin\theta)\, d\theta = \frac{1}{2\pi}\int_0^{2\pi} \frac{\partial u}{\partial n}\, d\theta となる。ここで (cos⁡θ,sin⁡θ)(\cos\theta,\sin\theta) は半径 rr の円上の外向き単位法線である。rr を掛けて割ることで、これは円 ∂Br\partial B_r 上の法線微分の正規化された境界積分になる。

発散定理により、uu が調和であるから ∫∂Br∂u∂n ds=∫Br∇2u dA=0\int_{\partial B_r} \frac{\partial u}{\partial n}\, ds = \int_{B_r} \nabla^2 u \, dA = 0 となる。したがって定義域内のすべての rr で ϕ′(r)=0\phi'(r) = 0 であり、ϕ(r)=ϕ(0+)=u(x0)\phi(r) = \phi(0^+) = u(x_0) がそのようなすべての rr で成り立つ:x0x_0 を中心とするどの円上の平均も u(x0)u(x_0) 自身に等しく、この一定値を 0≤r≤R0 \le r \le R 上で平均しても円板全体の平均が u(x0)u(x_0) に等しいことが分かる。

uu が有界かつ連結な開集合 Ω\Omega 上で調和であり、その閉包 Ω‾\overline{\Omega} 上で連続であるとする。uu が非定数であれば、Ω‾\overline{\Omega} におけるその最大値と最小値はいずれも境界 ∂Ω\partial\Omega でのみ達成され、内部の点で達成されることは決してない。

なぜ正しいのか?

平均値性質は、内部のあらゆる値が周囲の円周全体の値の平均に等しいと述べる。平均が全体の最大値に等しくなり得るのは、平均されるすべての値がすでにその最大値に等しい場合だけである——したがって真に孤立した内部のピークはあり得ない:中心が可能な限り高いなら、周囲の円板全体もちょうどそれと同じ高さでなければならず、これは境界に達するまで外側へ広がっていく。

証明

uu が Ω‾\overline{\Omega} 上での最大値 MM を内部の点 x0∈Ωx_0 \in \Omega で達成すると仮定する。S={x∈Ω:u(x)=M}S = \{x \in \Omega : u(x) = M\} とおくと、連続性により SS は Ω\Omega 内で閉であり、x0∈Sx_0 \in S なので空でない。

SS は開でもある:任意の x1∈Sx_1 \in S に対して、小さな円板 Br(x1)⊂ΩB_r(x_1) \subset \Omega を選ぶ。平均値性質より M=u(x1)=12π∫02πu(x1+rcos⁡θ,x1+rsin⁡θ) dθM = u(x_1) = \frac{1}{2\pi}\int_0^{2\pi} u(x_1 + r\cos\theta, x_1 + r\sin\theta)\, d\theta となり、これはすべて ≤M\le M である値の平均である。MM 以下の量の平均が MM に等しくなるのは、それらすべての量が MM に等しい場合に限られるので、u≡Mu \equiv M が円周 ∂Br(x1)\partial B_r(x_1) 全体で成り立ち、同じ議論を rr までのすべての半径に適用すると円板 Br(x1)B_r(x_1) 全体でも成り立つ。したがって x1x_1 のある近傍が SS に含まれ、SS は開である。

Ω\Omega が連結であり、SS が Ω\Omega 内で開かつ閉な空でない部分集合であることから、S=ΩS = \Omega でなければならず、すなわち u≡Mu \equiv M が Ω\Omega 全体で成り立つ。しかし uu は非定数と仮定していたので矛盾である。したがって内部最大値は存在しない。同じ議論を(同じく調和な)−u-u に適用すれば内部最小値も排除され、両方の極値は ∂Ω\partial\Omega 上でのみ生じることになる。

大学実世界での応用と具体例

ラプラス方程式は、定常状態の物理があるところならどこにでも現れる。静電気学では、電荷のない領域の電位がこれを満たす。流体力学では、航空機の翼周りの非圧縮・非回転流の速度ポテンシャルがこれを満たす。重力学では、任意の質量分布の外部のポテンシャルがこれを満たす。そしてコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンでは、調和拡張(ディリクレ問題の数値解法)が画像修復やメッシュの平滑化に用いられ、既知の周囲データと矛盾しない最も滑らかな値で欠落したピクセルや頂点を埋める。

例: 単位円板上の鞍型調和関数

u(x,y)=x2−y2u(x,y) = x^2 - y^2 が調和であることを確かめ、閉単位円板 x2+y2≤1x^2+y^2 \le 1 上での最大値と最小値を求めよ。

解答

混合していない2つの二階偏微分を計算して調和性を確認する:ux=2xu_x = 2x より uxx=2u_{xx} = 2、uy=−2yu_y = -2y より uyy=−2u_{yy} = -2。合計すると uxx+uyy=2+(−2)=0u_{xx} + u_{yy} = 2 + (-2) = 0 がいたるところで成り立つので、uu は閉単位円板を含む R2\mathbb{R}^2 全体で確かに調和である。

最大値原理により、uu は非定数かつ調和であるから、閉円板上での極値は内部ではなく境界円上で生じなければならない。境界を x=cos⁡θx=\cos\theta、y=sin⁡θy=\sin\theta とパラメータ化すると u=cos⁡2θ−sin⁡2θ=cos⁡(2θ)u = \cos^2\theta - \sin^2\theta = \cos(2\theta) となる。

θ\theta が [0,2π)[0,2\pi) を動くとき、cos⁡(2θ)\cos(2\theta) は θ=0\theta = 0(点 (1,0)(1,0))で最大値 11 を、θ=π/2\theta = \pi/2(点 (0,1)(0,1))で最小値 −1-1 をとる。通常の微積分では極値の自然な候補に見える原点(uu の臨界点である)は、実際には曲面の鞍点であり、非定数の調和関数には真の内部極値が存在しないという最大値原理どおりの結果である。

例: 円形コンデンサ断面内部の静電ポテンシャル

半径1の円形領域の境界が電位 g(ϕ)=V0cos⁡ϕg(\phi) = V_0\cos\phi(V0=10V_0 = 10 ボルト)に保たれている。単一フーリエモードの調和拡張を用いて、内部点 r=0.5r = 0.5、θ=60∘\theta = 60^\circ における電位 u(r,θ)u(r,\theta) を求めよ。

解答

境界データ g(ϕ)=V0cos⁡ϕg(\phi) = V_0\cos\phi はすでに単一のフーリエモードである。cos⁡ϕ\cos\phi の円板内への調和拡張は単純に rcos⁡ϕr\cos\phi である(直接確認できる:rcos⁡ϕ=xr\cos\phi = x であり、xxx=0x_{xx}=0、xyy=0x_{yy}=0 より xx は自明にラプラス方程式を満たす)。したがってポアソン核の積分を直接計算する代わりに答えを読み取ることができる:u(r,θ)=V0 rcos⁡θu(r,\theta) = V_0\, r\cos\theta。

与えられた値 V0=10V_0 = 10、r=0.5r = 0.5、θ=60∘\theta = 60^\circ を代入する:まず cos⁡(60∘)=12\cos(60^\circ) = \tfrac{1}{2} を計算する。

すると u(0.5,60∘)=10×0.5×12=2.5u(0.5, 60^\circ) = 10 \times 0.5 \times \tfrac{1}{2} = 2.5 となる:その内部点での電位は 2.52.5 ボルトであり、境界の極値 −10-10 ボルトと 1010 ボルトの間に厳密に収まっており、最大値原理と整合する。

次のうち R2\mathbb{R}^2 上でラプラス方程式 ∇2u=0\nabla^2 u = 0 を満たす関数はどれか。

平均値性質によれば、uu が調和で u(x0)=7u(x_0) = 7 であるとき、x0x_0 を中心とする半径 22 の任意の円上での uu の平均値はいくらか(その円と内部が調和性の定義域に含まれる場合)。

円板状の薄い金属板の境界が 10∘C10^\circ\text{C} から 30∘C30^\circ\text{C} の範囲の温度に保たれ、定常状態に達している(つまり内部の温度は調和である)。内部温度について何が結論できるか。

画像修復(写真の欠損・破損した領域を埋める処理)では、穴の周囲にある既知のピクセルを境界データとして扱い、ラプラス方程式のディリクレ問題を解く手法がよく使われる。なぜこれが理にかなったアプローチなのか。

参考文献

  1. Lawrence C. Evans (2010). Partial Differential Equations
  2. Walter A. Strauss (2007). Partial Differential Equations: An Introduction