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微分方程与动力系统

拉普拉斯方程

调和函数所满足的方程,描述稳态温度、电势与平衡状态。

直观稳态:当一切不再变化时留下的是什么

让一块金属板的边缘保持固定温度足够长的时间,内部温度就会停止变化,稳定成一种稳态分布。同一类已经稳定下来的方程也出现在无电荷区域的电势、绷在铁丝框上的肥皂膜形状,以及光滑无旋流体的速度势中。拉普拉斯方程正是这些稳态所共同遵守的规则:在每个内部点,其值恰好等于周围值的平均,因此远离边界处不可能出现孤立的峰或谷。

交互式三维鞍形调和曲面,展示内部不存在局部极大值或极小值。
调和曲面本身没有内部的凸起或凹陷:旋转并缩放它可以看到,一侧的局部高点总是被另一侧的局部低点所平衡,这正是极值原理对 ∇2u=0\nabla^2 u = 0 的非常数解所预言的鞍形行为。

大学调和函数与狄利克雷问题

定义: 调和函数与拉普拉斯算子

设 u(x,y)u(x,y) 是开集 Ω⊆R2\Omega \subseteq \mathbb{R}^2 上二阶连续可微的函数,若它在 Ω\Omega 内处处满足拉普拉斯方程 ∇2u=uxx+uyy=0\nabla^2 u = u_{xx} + u_{yy} = 0,则称其为调和函数,其中 ∇2\nabla^2(也记作 Δ\Delta)是拉普拉斯算子,即未混合的二阶偏导数之和。狄利克雷问题是:给定有界区域 Ω\Omega 及其边界 ∂Ω\partial\Omega 上给定的函数 gg,求 Ω\Omega 内部满足 u=gu = g(在 ∂Ω\partial\Omega 上)的调和函数 uu。

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

在单位圆盘上,狄利克雷问题有显式的封闭解:泊松核积分公式完全由边界值重构出圆盘内部的调和函数,而无需直接求解微分方程。将圆盘内部的点写成极坐标形式 reiθre^{i\theta}(其中 0≤r<10 \le r < 1),角度 ϕ\phi 处的边界值记为 g(ϕ)g(\phi),该公式就是 gg 在整个边界圆上的加权平均,当 rr 接近 11 时权重集中在 ϕ≈θ\phi \approx \theta 附近。

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
拉普拉斯方程在椭圆型偏微分方程族中的位置
方程公式物理意义
拉普拉斯方程∇2u=0\nabla^2 u = 0稳态,内部无源也无汇
泊松方程∇2u=f\nabla^2 u = f具有给定源密度 ff 的稳态
亥姆霍兹方程∇2u+k2u=0\nabla^2 u + k^2 u = 0时间谐波(频率 kk);特征值问题

大学核心定理:均值性质与极值原理

设 uu 在包含以 x0x_0 为中心、半径为 rr 的闭圆盘 Br(x0)‾\overline{B_r(x_0)} 的开集上调和。那么 u(x0)u(x_0) 等于 uu 在边界圆上的平均值: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。同一个值也等于 uu 在整个实心圆盘上的平均值。

为什么成立?

调和函数不偏向任何方向:因为它在每一点的净曲率为零(xx 方向与 yy 方向的曲率之和恰好抵消),所以沿着以某点为中心的圆周走一圈,平均而言既不会向上凸起也不会向下凹陷——唯一与之自洽的中心值就是圆周上的平均值。

证明

不失一般性,设圆盘中心为原点(x0=0x_0 = 0),对 0≤r≤R0 \le r \le R 定义 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,即 uu 在半径为 rr 的圆上的平均值。我们通过证明 ϕ′(r)=0\phi'(r) = 0 来说明 ϕ\phi 是常数。

在积分号下求导,得 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,因为 (cos⁡θ,sin⁡θ)(\cos\theta,\sin\theta) 正是半径为 rr 的圆上的外法向单位向量。乘以并除以 rr,便把它化为圆 ∂Br\partial B_r 上法向导数的规范化边界积分。

由散度定理,由于 uu 调和,故 ∫∂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。因此在定义域内的每个 rr 处都有 ϕ′(r)=0\phi'(r) = 0,于是对所有这样的 rr 都有 ϕ(r)=ϕ(0+)=u(x0)\phi(r) = \phi(0^+) = u(x_0):以 x0x_0 为中心的任意圆上的平均值都等于 u(x0)u(x_0) 本身,而在 0≤r≤R0 \le r \le R 上对这个常数值取平均,同样得到实心圆盘上的平均值也等于 u(x0)u(x_0)。

设 uu 在有界连通开集 Ω\Omega 上调和,并在其闭包 Ω‾\overline{\Omega} 上连续。若 uu 非常数,则它在 Ω‾\overline{\Omega} 上的最大值与最小值都只能在边界 ∂Ω\partial\Omega 上取得,绝不会在内部点取得。

为什么成立?

均值性质表明,内部每一点的值都等于周围一整个圆上取值的平均。只有当被平均的所有值都已经等于整体最大值时,平均值才能等于该最大值——因此真正孤立的内部峰值是不可能的:如果中心已经尽可能高,那么周围整个圆盘也必须同样高,而这一现象会一直向外扩散,直到抵达边界。

证明

假设 uu 在内部点 x0∈Ωx_0 \in \Omega 处取得其在 Ω‾\overline{\Omega} 上的最大值 MM。令 S={x∈Ω:u(x)=M}S = \{x \in \Omega : u(x) = M\};由连续性,SS 在 Ω\Omega 中是闭的,且因 x0∈Sx_0 \in S 而非空。

SS 同时也是开的:对任意 x1∈Sx_1 \in S,取一个小圆盘 Br(x1)⊂ΩB_r(x_1) \subset \Omega。由均值性质,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,这是一些都 ≤M\le M 的值的平均。上界为 MM 的量的平均只有在这些量全部等于 MM 时才能等于 MM,故 u≡Mu \equiv M 在整个圆周 ∂Br(x1)\partial B_r(x_1) 上成立,再对不超过 rr 的每个半径应用同样论证,在整个圆盘 Br(x1)B_r(x_1) 上也成立。因此 x1x_1 的一个邻域包含于 SS,故 SS 是开的。

由于 Ω\Omega 连通,且 SS 是 Ω\Omega 中既开又闭的非空子集,必有 S=ΩS = \Omega,即 u≡Mu \equiv M 在整个 Ω\Omega 上成立。但假设 uu 非常数,矛盾。因此不存在内部最大值;将同样论证应用于(同样调和的)−u-u,可排除内部最小值,于是两个极值都只能出现在 ∂Ω\partial\Omega 上。

大学实际应用与典型例题

只要存在稳态物理现象,拉普拉斯方程就无处不在。在静电学中,任何无电荷区域内的电势都满足它;在流体力学中,绕机翼的不可压缩、无旋流动的速度势满足它;在引力学中,任意质量分布外部的引力势满足它;而在计算机图形学与计算机视觉中,调和延拓(数值求解狄利克雷问题)被用于图像修复与网格平滑,用与已知周围数据相容的最光滑取值来填补缺失的像素或顶点。

例题: 单位圆盘上的鞍形调和函数

验证 u(x,y)=x2−y2u(x,y) = x^2 - y^2 是调和的,然后求它在闭单位圆盘 x2+y2≤1x^2+y^2 \le 1 上的最大值与最小值。

解答

通过计算两个未混合的二阶偏导数来验证调和性:ux=2xu_x = 2x,故 uxx=2u_{xx} = 2;uy=−2yu_y = -2y,故 uyy=−2u_{yy} = -2。相加得 uxx+uyy=2+(−2)=0u_{xx} + u_{yy} = 2 + (-2) = 0 处处成立,因此 uu 在包含闭单位圆盘的整个 R2\mathbb{R}^2 上确实是调和的。

由极值原理,由于 uu 非常数且调和,它在闭圆盘上的极值必定出现在边界圆上,而非内部。将边界参数化为 x=cos⁡θx=\cos\theta,y=sin⁡θy=\sin\theta,得 u=cos⁡2θ−sin⁡2θ=cos⁡(2θ)u = \cos^2\theta - \sin^2\theta = \cos(2\theta)。

当 θ\theta 取遍 [0,2π)[0,2\pi) 时,cos⁡(2θ)\cos(2\theta) 在 θ=0\theta = 0(点 (1,0)(1,0))处取得最大值 11,在 θ=π/2\theta = \pi/2(点 (0,1)(0,1))处取得最小值 −1-1。注意原点在普通微积分看来是极值的天然候选(uu 在此处的临界点),但它实际上是曲面的鞍点——这正是极值原理所要求的:非常数调和函数不可能有真正的内部极值。

例题: 圆形电容器截面内部的静电势

一个半径为1的圆形区域的边界保持在电势 g(ϕ)=V0cos⁡ϕg(\phi) = V_0\cos\phi(其中 V0=10V_0 = 10 伏)。利用单一傅里叶模态的调和延拓,求内部点 r=0.5r = 0.5,θ=60∘\theta = 60^\circ 处的电势 u(r,θ)u(r,\theta)。

解答

边界数据 g(ϕ)=V0cos⁡ϕg(\phi) = V_0\cos\phi 已经是单一傅里叶模态。cos⁡ϕ\cos\phi 延拓到圆盘内部的调和函数就是 rcos⁡ϕr\cos\phi(可直接验证:rcos⁡ϕ=xr\cos\phi = x,而 xxx=0x_{xx}=0、xyy=0x_{yy}=0,故 xx 显然满足拉普拉斯方程)。因此无需直接计算泊松核积分,即可直接得到答案:u(r,θ)=V0 rcos⁡θu(r,\theta) = V_0\, r\cos\theta。

代入给定值 V0=10V_0 = 10,r=0.5r = 0.5,θ=60∘\theta = 60^\circ:先计算 cos⁡(60∘)=12\cos(60^\circ) = \tfrac{1}{2}。

于是 u(0.5,60∘)=10×0.5×12=2.5u(0.5, 60^\circ) = 10 \times 0.5 \times \tfrac{1}{2} = 2.5:该内部点处的电势为 2.52.5 伏,严格介于边界极值 −10-10 伏与 1010 伏之间,与极值原理相符。

下列哪个函数在 R2\mathbb{R}^2 上满足拉普拉斯方程 ∇2u=0\nabla^2 u = 0?

根据均值性质,若 uu 调和且 u(x0)=7u(x_0) = 7,那么以 x0x_0 为中心、半径为 22 的任意圆上 uu 的平均值是多少(只要该圆及其内部都在调和性成立的区域内)?

一块圆盘形薄金属板的边界保持在 10∘C10^\circ\text{C} 到 30∘C30^\circ\text{C} 之间,并已达到稳态(因此内部温度是调和的)。关于内部温度可以得出什么结论?

在图像修复(填补照片中缺失或损坏的区域)中,一种常见技术是将空洞周围已知的像素当作边界数据,求解拉普拉斯方程的狄利克雷问题。为什么这是一种合理的方法?

参考文献

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