微分方程与动力系统
热方程
描述温度如何随时间扩散,是抛物型偏微分方程的典型代表。
直观扩散会逐渐抹平温度差异
把一枚热硬币丢进一碗冷水中:冷热之间的尖锐边界不会保持不变。热量从较热的区域流向较冷的区域,片刻之后温度分布就从一个跳跃变成一条光滑的曲线。这正是热方程所刻画的本质行为:它是一条规则,描述温度分布 u(x,t) 如何随时间演化,使峰值被削平、谷值被填满,关于初始精确形状的信息逐渐模糊——但绝不会自发逆转。
热方程的解是一系列衰减傅里叶模态之和,每个模态按 e−α(nπ/L)2t 收缩:增大 n(项数)可看到较粗糙的初始轮廓,然后观察高频("摆动")分量最先消失,而光滑的基本模态存留最久。大学热方程与傅里叶正弦级数解
定义: 热(扩散)方程
设 u(x,t) 表示长度为 L 的杆上位置 x 在时刻 t≥0 的温度。热方程表述为 ut=αuxx,其中 α>0 是材料的热扩散系数:α 越大,热量传播越快。在有限长杆上,我们施加边界条件,例如 u(0,t)=u(L,t)=0(两端保持零温),以及描述初始时刻温度分布的初始条件 u(x,0)=f(x)。
ut=αuxx,0<x<L, t>0 由于方程与边界条件都是线性的,解可以通过叠加原理构造。分离变量(u=X(x)T(t))迫使 X 成为满足边界条件的二阶导数特征函数,即对 n=1,2,3,… 取 sin(Lnπx),每一项都对应各自随时间的指数衰减 e−α(nπ/L)2t。将所有这些模态按选定以匹配初始数据的系数 bn 相加,即得通解。
u(x,t)=n=1∑∞bnsin(Lnπx)e−α(nπ/L)2t,bn=L2∫0Lf(x)sin(Lnπx)dx 热方程与另外两个经典二阶偏微分方程的比较| 方程 | 公式 | 类型 / 行为 |
|---|
| 热方程 | ut=αuxx | 抛物型;不可逆的平滑化,传播速度无限 |
| 波动方程 | utt=c2uxx | 双曲型;振荡,传播速度有限,时间可逆 |
| 拉普拉斯方程 | uxx+uyy=0 | 椭圆型;稳态(不依赖时间),极值原理 |
大学核心定理:级数解与极值原理
对于 0<x<L 上的热方程 ut=αuxx,配合边界条件 u(0,t)=u(L,t)=0 与初始条件 u(x,0)=f(x)(其中 f 分段连续),系数为 bn=L2∫0Lf(x)sin(Lnπx)dx 的级数 u(x,t)=n=1∑∞bnsin(Lnπx)e−α(nπ/L)2t 在 t>0 时收敛于满足全部三个条件的解。
为什么成立?
具有这些特定频率的正弦函数,正是能在两端保持零温、同时随时间独立衰减的那些形状;由于任何合理的初始形状都可以写成这类正弦波之和(傅里叶正弦级数),同样的分解立刻给出以后任意时刻的解。
证明
寻求分离变量形式的解 u(x,t)=X(x)T(t)。代入 ut=αuxx 得 X(x)T′(t)=αX′′(x)T(t),两边除以 αX(x)T(t) 即可分离变量:αT(t)T′(t)=X(x)X′′(x)=−λ。左边只依赖 t,右边只依赖 x,故 λ 必为常数。
边界条件 u(0,t)=u(L,t)=0 迫使 X(0)=X(L)=0。在此边界条件下,特征值问题 X′′+λX=0 仅当 λn=(nπ/L)2(n=1,2,3,…)时才有非平凡解,对应特征函数 sin(Lnπx);其余 λ 值都迫使 X≡0。解 T′(t)=−αλnT(t) 得 Tn(t)=e−α(nπ/L)2t。
每个乘积 un(x,t)=sin(Lnπx)e−α(nπ/L)2t 都满足方程与边界条件。由线性性,有限和乃至(在温和收敛条件下)无穷和 u(x,t)=n=1∑∞bnsin(Lnπx)e−α(nπ/L)2t 同样满足。令 t=0,并利用正交关系 ∫0Lsin(Lnπx)sin(Lmπx)dx=0(当 n=m;当 n=m 时 =L/2)将 f(x) 投影到各模态上,恰好得到系数 bn=L2∫0Lf(x)sin(Lnπx)dx,于是初始条件 u(x,0)=f(x) 逐项匹配。
设 u 在 [0,L]×[0,T] 上连续,并在开矩形 0<x<L, 0<t≤T 上满足 ut=αuxx。那么 u 在整个闭矩形上的最大值已经在"抛物边界"——初始边 t=0 或两条侧边 x=0、x=L 之一——上取得,除非 u 在该处为常数,否则绝不会在 t>0 的内点取得。
为什么成立?
热量除了来自初始数据和边界温度之外别无他源:如果某个隐藏的内部点在之后某一时刻成为唯一的最热点,那么热量必须在那里凭空产生,而扩散过程不允许这种事——扩散只会把热量从热处搬到冷处,绝不会在空白处凭空制造出新的峰值。
证明
固定 ε>0,令 v(x,t)=u(x,t)−εt,则在开矩形的每一点都有 vt−αvxx=ut−ε−αuxx=−ε<0。反证:假设 v 在闭矩形上的最大值在抛物边界之外的内点 (x0,t0)(其中 0<x0<L,0<t0≤T)处取得。
因为 x0 是空间方向的内部极大点,由二阶导数判据得 vxx(x0,t0)≤0。因为 t0 是 t∈[0,T] 上取得最大值之处(若为内部临界时刻则 vt(x0,t0)=0;若为端点 t0=T 从左逼近则 vt(x0,t0)≥0),两种情形下均有 vt(x0,t0)≥0。
结合两个不等式,vt(x0,t0)−αvxx(x0,t0)≥0−α⋅0=0,这与处处成立的 vt−αvxx=−ε<0 矛盾。故不存在这样的内部极大点,于是 v 的最大值落在抛物边界 Γ(初始边与两条侧边)上,从而处处有 u(x,t)≤εt+maxΓu。令 ε→0+ 即证得 u 本身的极值原理。
大学实际应用与典型例题
热方程的应用远远超出热力学范畴。在工程中它刻画墙壁、发动机零件与电子芯片中的热传导;在环境科学中它刻画污染物在空气或水中的扩散;在图像处理中,"高斯模糊"实质上就是热核作用于像素强度;而在量化金融中,期权定价的 Black–Scholes 方程经过变量替换后恰好变成这一方程,这正是期权定价存在封闭公式的原因。
例题: 冷却具有混合频率初始轮廓的杆
一根长度 L=π、扩散系数 α=1 的杆两端保持零温,初始温度为 u(x,0)=3sin(x)−sin(3x)。求 t>0 时的 u(x,t)。
解答
初始条件 u(x,0)=3sin(x)−sin(3x)(在 0<x<π 上,L=π,α=1)已经写成特征函数 sin(nx) 的组合形式:只用到 n=1(系数 3)与 n=3(系数 −1),其余所有系数均满足 bn=0。
根据分离变量定理,每个模态 sin(nx) 只需乘上各自的衰减因子 e−n2t(此处 α=1,L=π,故 (nπ/L)2=n2)。由于初始数据已经是有限正弦和,无需再做积分。
将 n=1 与 n=3 代入级数得 u(x,t)=3sin(x)e−t−sin(3x)e−9t。注意 n=3 项的衰减速度是 n=1 项的九倍,因此当 t 较大时,温度分布几乎与单个光滑的 3sin(x)e−t 完全一样——这直接说明了高频模态最先消失。
例题: 基本解:静止河道中的污染物羽流
在一条长而静止的河道中,总质量为 M=100(任意单位)的污染物在 x=0 处瞬间释放,以 α=0.5 m2/s 扩散。估计 t=10 s 后下游 x=2 m 处的浓度 u(2,10)。
解答
在无界区域上,质量 M 于 x=0、t=0 处点释放后,按基本解(热核)u(x,t)=4παtMe−x2/(4αt) 扩散,这正是傅里叶级数构造在 n→∞、L→∞ 时的极限:一个开始是尖峰、随后随时间变平的高斯型峰,总面积始终保持为 M。
取 M=100(任意浓度单位)、α=0.5 m2/s、x=2 m、t=10 s:先计算指数部分,4αtx2=4(0.5)(10)4=204=0.2,故 e−0.2≈0.819。
计算前置系数:4παt=4π(0.5)(10)=20π≈7.927,故 4παtM≈7.927100≈12.61。相乘得 u(2,10)≈12.61×0.819≈10.3:释放十秒后,下游两米处的浓度已降至约 10.3 个单位,并随 t 增大继续下降和扩散,直接说明了平滑化性质。
对于长度 L=2、α=3、边界条件为 u(0,t)=u(L,t)=0 的热方程 ut=αuxx,当 n=2 时,第 n 个模态按 e−λnt 衰减的衰减率 λn 是多少?
根据热方程的弱极值原理,在一个闭合的时空矩形上,最高温度必须出现在哪里?
在使用基本解 u(x,t)=4παtMe−x2/(4αt) 的污染物扩散例子中,当 t→∞ 时浓度分布会怎样?
为什么量化金融中的 Black–Scholes 期权定价方程存在封闭形式解?