变分法

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第九章变分法_量子力学

a
a
（9）
其中N为归一化常数，λ为变分参数。利用归一化条件
∫ <ψ |ψ >= a ψ 2dx = 1 −a
容易求得
N 2a = 315 /16(λ 2 + 8λ + 28)
由公式
∫ h 2
E =− 2m
aψ
−a
d 2ψ dx2
dx
求得
E (λ )
=
3 4
11λ 2 λ2
+ 36λ + 60 + 8λ + 28
J (α,
β
,L)
=
∫ψ *(r;α, β ,L)Hψ (r;α, β ,L)dτ ∫ψ *(r;α , β ,L)ψ (r;α, β ,L)dτ
的极值。 ∂J / ∂α = ∂J / ∂β = L = 0 （1）
α β, ,L 得到使积分取得最小值的参量 00 用它们按（1）式计算得结果就是基态能量的近似值，即近似的有
量子力学第九章变分法
李延芳李忻忆龚陈蔚
变分法的基本步骤： 1、根据实际问题的物理分析，选择含有待定参量α，β，的尝试波函数
，然后计算积分
J (α, β ,L)
ψ (r;α , β,L)
=
∫ψ *(r;α , β ,L)Hψ (r;α, β ,L)dτ
∫ψ (r;α, β ,L)ψ (r;α, β ,L)dτ *
n
≥ (E2 − E1)(C2*C2 + C3*C3 +L)
≥ (E2 − E1)(1− C1*C1)
（6）
此式即为（2）式。
1
在看下一道题之前，这里我们先看一下无限深势阱波函数和能级的精确解是什么？

第2章变分法

第二章变分法变分法（Variational calculus ）是研究泛函极值的数学方法，早在十七世纪末，几何学、力学等领域相继提出了一些泛函极值问题（最速降线问题、最小旋转曲面问题等），导致了变分法的形成和发展。

本章我们介绍变分法及其在最优控制中的应用。

第一节泛函及其极值我们首先给出泛函的定义定义1.1 设Ω为一函数的集合，若对于每一个函数Ω∈)(t x ，都有一个实数J 与之对应，则称J 是定义在Ω上的泛函，记作))((t x J 。

Ω称为J 的容许函数集合，Ω∈)(t x 称为宗量。

例 1 对于xy 平面上过定点),(11y x A 和),(22y x B 的每一条光滑曲线)(x y ，绕x 轴旋转得一旋转体，旋转体的侧面积是曲线)(x y 的泛函⎰+=21))(1()(2))((2x x dx x y x y x y J &π，容许函数集合可表示为 })(,)(],,[)()({2211211y x y y x y x x C x y x y ==∈=Ω.第一章中介绍的三个性能指标1）终端型性能指标也称麦耶（Mayer ）型性能指标)),(()(11t t x x J Φ=，2）积分型性能指标还称拉格郎日（Lagrange ）型性能指标⎰=10))(),(,()(0t t dt t x t x t f x J &， 3）混合型性能指标也叫包尔查（Bolza ）型性能指标⎰+Φ=10))(),(,()),(()(011t t dt t x t x t f t t x x J &，它们都是泛函，并且它们之间可以相互转化。

引进新的函数)(0t x ，它是如下微分方程初值问题的解.0)()),(),(,()(0000==t x t x t x t f t x && 则拉格郎日（Lagrange ）型性能指标就化为⎰=≡Φ10))(),(,()()),((01011t t dt t x t x t f t x t t x &，变成麦耶（Mayer ）型性能指标。

变分法

tf
t0
M (t )(t )dt 0 。则在 [t 0 , t f ] 内， M (t ) 0 。
（用反证法容易证明，略）。二、无约束条件的泛函极值求泛函 J

tf
t0
(t ), t ]dt （1）的极值，一般是用泛函极值的必要条件去寻找 F[ x(t ), x
一条曲线 x(t ) ，使给定的二阶连续可微函数 F 沿该曲线的积分达到极值。常称这条曲线为极值曲线（或轨线），记为 x (t ) 。 1．端点固定的情况设容许曲线 x(t ) 满足边界条件 x(t 0 ) x0 , x(t f ) x f ，且二次可微。首先计算（1）式的变分：
t t f dt f 。寻找端点变动情况的必要条件，可仿照前面端点固定发问进行推导，即有
0 J

t f dt
t0
x , t ]dt | 0 F[ x x, x

t f dt
t0
)dt | 0 F ( x x, x x , t f dt f )dt f | 0(t t f dt f ) ( Fxx Fx x
tf x , t ] 0 dt J [ x(t ) x(t )] 0 F[ x x, x t0 tf

J
ห้องสมุดไป่ตู้
, t )x Fx , t )x ]dt [ Fx ( x, x ( x, x
t0
（2）
对上式右端第二项做分布积分，并利用 x(t 0 ) x(t f ) 0 ，有
件，有 J

tf
[ Fx
它是这类最简泛函取极值的必要条件。最简泛函取极值的必要条件可以推广到多元泛函的情况，如二元泛函

变分原理与变分法

变分原理与变分法一、变分原理的基本概念变分原理是针对泛函的一种表述方式。

所谓泛函是指一类函数的函数，这类函数可以是数学上的对象，也可以是物理上的对象。

变分原理是以泛函的极值问题为基础，通过对泛函进行变分计算，求取泛函的极值。

在变分原理中，被考虑的对象是泛函数而不是函数。

二、变分原理的基本原理三、变分法的基本步骤变分法是通过对泛函的变分计算来解决极值问题。

它的基本步骤如下：1.建立泛函：根据具体的问题，建立一个泛函表达式，其中包含了待求函数及其导数。

2.变分计算：对建立的泛函进行变分计算，即对泛函中的待求函数及其导数进行变动，求出泛函的变分表达式。

3.边界条件：根据具体问题的边界条件，对变分表达式进行求解，得到泛函的变分解。

4.极值问题：根据泛函的变分解，通过进一步的计算确定泛函的极值。

四、变分原理和变分法的应用1.物理学中的应用：变分原理和变分法在物理学中有广泛的应用。

例如，拉格朗日方程和哈密顿方程可以通过变分原理推导出来。

此外，在量子力学和场论中，变分法也被用于求解相应的泛函积分方程。

2.工程学中的应用：在工程学中，变分原理和变分法常用于求解最优化问题。

例如，在结构力学中，通过变分法可以求解出构件的最优形状和尺寸。

在控制理论中，变分法可以用于求解最优控制问题。

3.数学学科中的应用：变分原理和变分法在数学学科中也有重要的应用。

例如，在函数极值问题中，变分法可以用于求解一类非线性偏微分方程的临界点。

总之，变分原理与变分法是一种强有力的数学工具，具有广泛的应用领域。

通过应用变分原理和变分法，可以更好地解决求极值问题，进而推导出物理方程、最优设计和数学方程等相关问题的解。

因此，深入理解变分原理和变分法对于数学、物理、工程等学科的研究和应用具有重要的意义。

第1章变分法

接近度的任何函数 y1(x) 上的值，即
J[ y0 (x)] ≥ J1[ y1(x)] ，
(1.1.10)
则称泛函 J[ y(x)] 在函数 y0 (x) 上达到相对极大值.如果泛函 J[ y(x)] 在函数 y0 (x)
的零级ε-邻域，(1.1.10)式总是成立，那么称 J[ y(x)] 在函数 y0 (x) 上达到相对强极
的 y0 (x) n 级ε-邻域.
y y = y1 (x, y)
y = y (x, y)+ε y = y (x, y) y = y (x, y)−ε
x0
x1 x
图 1.2
定义 4 设 J[ y(x)] 是定义在某个函数类{y(x)}上的泛函，如果存在ε >0，使
得它在函数 y0 (x) 上的值不小于它在函数类{y(x)}中且与 y0 (x) 有某确定级数的ε-
A(0, 0) x
M(x, y)
B(a, b) y
图 1 1.
如图 1.1，以 A 点为坐标原点，Ox 轴取在水平方向，Oy 轴铅直向下.设 y = y(x)
是连接点 A(0, 0) 和 B(a,b) 的一条光滑曲线，质点沿这条曲线下滑.因初速度为零，
故质点下滑到任意点 M (x, y) 的速率为
v = 2gy
§1.1 泛函和泛函的极值问题
1.1.1 泛函的概念
先从一个最简单的例子引进泛函的概念. 例 1 设已给 x 轴上两点 x = x0 和 x = x1 ，y = y(x) 是定义在区间[x0, x1] 上的有
连续一阶导数的函数，则曲线 y = y(x) 的长为
∫ l[ y(x)] = x1 1+ y′2 dx ， x0
变量 J 是函数 y(x) 的泛函，记之为 J = J[ y(x)].而此函数集称为泛函 J[ y(x)] ]的定义域，有时也称为泛函的容许函数.简言之，泛函是函数集 Y 到数域 R 上的一个映射，映射的自变元是一个函数，而属于 Y 的每一个函数 y(x) 称为容许函数.读者不难自己类似的给出依赖于多个函数的泛函的定义.

变分法基本原理

变分法基本原理【1】变分法（Variational method）是一种数学方法，用于解决泛函的极值问题。

泛函是把函数映射到实数的映射，而泛函的极值问题是要找到使得泛函取得极值的函数。

变分法广泛应用于物理学、工程学、应用数学等领域中的最优化问题。

【2】变分法的基本原理可以概括为以下几个步骤：步骤一：定义泛函首先，要明确定义所研究的泛函。

泛函可以是一个函数的积分、一个函数的级数或者其他数学表达式。

要根据具体问题的特点来选择合适的泛函。

步骤二：提出变分函数接下来，通过引入一个假设的函数（称为变分函数）作为泛函的自变量，使泛函成为这个变分函数的函数。

变分函数通常具有一定的约束条件，如满足特定边界条件或其他限制条件。

步骤三：计算变分利用变分函数的小扰动，即在该函数上加上一个小的修正项，计算泛函的变分。

变分是泛函在变分函数上的一阶近似变化率。

步骤四：应用欧拉-拉格朗日方程将变分代入到泛函中，得到泛函的表达式。

然后，通过应用欧拉-拉格朗日方程，将泛函转化为一个微分方程。

这个微分方程是通过对变分函数求导，然后令导数为零得到的。

步骤五：求解微分方程解决微分方程，得到最优解的表达式。

这个最优解是使得泛函取得极值的函数。

【3】变分法的基本原理是通过引入一个变分函数，将泛函的极值问题转化为求解一个微分方程的问题。

这种方法的优势在于可以将复杂的极值问题转化为求解微分方程的问题，简化了求解的过程。

【4】变分法在物理学中的应用非常广泛。

例如，它可以用于求解经典力学中的最小作用量原理，即通过将作用量泛函取极值来得到物体的运动方程。

此外，变分法还可以应用于量子力学中的路径积分方法、场论中的泛函积分等问题的求解。

【5】总之，变分法是一种数学方法，用于求解泛函的极值问题。

它的基本原理是通过引入一个变分函数，将泛函的极值问题转化为求解一个微分方程的问题。

变分法广泛应用于物理学、工程学、应用数学等领域，并具有很好的应用前景。

变分法

§1 变分法简介作为数学的一个分支，变分法的诞生，是现实世界许多现象不断探索的结果，人们可以追寻到这样一个轨迹：约翰·伯努利（Johann Bernoulli ，1667－1748）1696年向全欧洲数学家挑战，提出一个难题：“设在垂直平面内有任意两点，一个质点受地心引力的作用，自较高点下滑至较低点，不计摩擦，问沿着什么曲线下滑，时间最短？”这就是著名的“最速降线”问题（The Brachistochrone Problem ）。

它的难处在于和普通的极大极小值求法不同，它是要求出一个未知函数（曲线），来满足所给的条件。

这问题的新颖和别出心裁引起了很大兴趣，罗比塔（Guillaume Francois Antonie de l'Hospital 1661-1704）、雅可比·伯努利（Jacob Bernoulli 1654-1705）、莱布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz,1646-1716）和牛顿（Isaac Newton1642—1727）都得到了解答。

约翰的解法比较漂亮，而雅可布的解法虽然麻烦与费劲，却更为一般化。

后来欧拉（Euler Lonhard ，1707～1783）和拉格朗日(Lagrange, Joseph Louis ，1736-1813)发明了这一类问题的普遍解法，从而确立了数学的一个新分支——变分学。

有趣的是，在1690年约翰·伯努利的哥哥雅可比·伯努利曾提出著名的悬链线问题(The Hanging Chain Problem)向数学界征求答案，即，固定项链的两端，在重力场中让它自然垂下，问项链的曲线方程是什么。

在大自然中，除了悬垂的项链外，我們还可以观察到吊桥上方的悬垂钢索，挂着水珠的蜘蛛网，以及两根电线杆之间所架设的电线，这些都是悬链线（catenary ）。

伽利略（Galileo, 1564～1643）比贝努利更早注意到悬链线，他猜测悬链线是抛物线，从外表看的确象，但实际上不是。

最优控制问题的变分方法

最优控制问题的变分方法在数学与控制理论中，最优控制问题是研究如何选择最佳的控制策略，以使系统的性能达到最优的问题。

变分方法便是解决最优控制问题的一种重要数学方法。

一、引言最优控制是控制理论中一个重要的分支，它通过对系统建模和优化理论的应用，旨在找到使系统性能达到最佳的控制策略。

而变分方法，则是解决最优控制问题的一种有效途径。

二、变分法概述变分法是以变分运算为基础的数学方法，在最优控制问题中得到了广泛的应用。

它通过对控制信号进行微小的变分，并得到变分函数的极值来确定最优控制策略。

变分法的基本思想是将最优控制问题转化为求解变分问题，从而得到最优解。

三、变分法的基本原理1. 贝尔曼原理贝尔曼原理是变分法的核心原理之一。

它通过将最优控制问题分解为两个部分，即值函数和最优策略。

通过解反向动态规划方程，可以得到最优策略和值函数。

2. 泛函极值原理泛函极值原理是变分法的另一个重要原理。

它通过对泛函进行变分，并通过求解变分问题来得到泛函的极值。

在最优控制问题中，泛函可以表示系统性能的指标，如性能函数、代价函数等。

四、变分法的应用变分法在最优控制问题中有着广泛的应用。

以下是几个典型的应用领域：1. 高维空间中的最优控制在高维空间中的最优控制问题中，变分法能够通过求解变分问题，得到最优控制策略。

2. 动态规划动态规划是最优控制中一个重要的方法，变分法能够通过解反向动态规划方程，得到最优策略和值函数。

3. 时间最优控制时间最优控制问题中，变分法可以通过求解变分问题，得到最优控制策略以及最小时间。

五、总结变分方法是解决最优控制问题的一种重要数学方法。

它通过对控制信号进行微小的变分，并求解变分问题来得到最优控制策略。

变分法的应用非常广泛，能够解决包括高维空间中的最优控制、动态规划和时间最优控制等问题。

通过变分方法，我们能够有效地求解最优控制问题，并得到系统性能达到最优的控制策略。

最优控制问题的变分方法就是如上所述的一种有效的数学方法。

数学物理中的变分方法

数学物理中的变分方法在数学和物理学中，变分方法是一种重要的数学工具，用于研究函数的极值问题。

它的基本思想是将问题转化为求解某个泛函的极值，通过变分运算来找到泛函的极值条件。

变分方法在许多领域中都具有广泛的应用，包括优化问题、微分方程、力学以及最优控制等。

本文将介绍数学物理中的变分方法的基本原理和应用。

1. 变分运算的基本概念变分运算是对函数进行微小改变，并计算这种改变对泛函的变化量。

我们考虑一个函数f(x)，其中x是自变量。

对函数f进行微小变化，可以表示为f(x+δx)，其中δx是一个无穷小量。

定义变分算子为∂/∂x，它表示对函数f进行微小的变化。

通过计算变分算子作用在函数f上的结果，可以得到泛函的变化量。

2. 泛函的极值条件对于一个泛函J[f]，我们希望找到函数f的一个极值，使得J[f]取得最小或最大值。

为了得到这个极值条件，我们需要求解变分方程。

变分方程的一般形式为：δJ[f] = 0如果函数f满足这个方程，那么它就是泛函J的一个极值。

3. 单变量变分法单变量变分法是变分方法中最简单的一种形式。

它适用于只有一个自变量的函数。

假设我们有一个泛函J[f]，其中f=f(x)，x是自变量。

首先，我们引入辅助函数g(x)，其中g(x)在与f(x)相等的区域内任意变化，在其他区域内为零。

然后，考虑泛函J的一个线性组合：J[f+εg] = J[f] + εJ[g] + O(ε^2)其中ε是一个无穷小量。

通过计算这个线性组合的变化量，并忽略高阶无穷小量，我们可以得到泛函J的变分：δJ = J[f+εg] - J[f] = εJ[g]现在，我们需要将这个变分等于零，得到一个变分方程：δJ = εJ[g] = 0通过求解这个变分方程，我们可以得到使得泛函J取得极值的函数f(x)。

4. 多变量变分法多变量变分法适用于有多个自变量的函数。

假设我们有一个函数f=f(x1,x2,...,xn)，其中xi是自变量。

类似于单变量情况，我们引入辅助函数g(xi)，并考虑泛函J的线性组合：J[f+εg] = J[f] + εJ[g] + O(ε^2)同样地，通过计算这个线性组合的变化量，并忽略高阶无穷小量，我们可以得到泛函J的变分：δJ = J[f+εg] - J[f] = εJ[g]类似于单变量情况，我们将这个变分等于零，得到一个变分方程：δJ = εJ[g] = 0通过求解这个变分方程，我们可以得到使得泛函J取得极值的函数f(x1,x2,...,xn)。

数学的变分法

数学的变分法数学的变分方法是一种研究函数变化的数学工具，被广泛应用于数学分析、物理学等领域。

它通过寻找函数的变化率最小值或最大值，揭示了许多自然界和社会现象的规律。

本文将介绍变分法的基本原理和主要应用，以及一些经典的变分问题。

一、变分法的基本原理在介绍变分法之前，我们需要先了解变分和变分算子的概念。

变分是指通过微小的函数偏移来研究一个函数的性质。

而变分算子是对这种微小的函数偏移进行数学上的描述。

变分法的基本思想是通过对一个函数进行变分，得到它的一阶变分和二阶变分，然后利用边界条件和变分的性质，求解出变分方程的解。

具体步骤如下：1. 假设函数的解是一个特定形式的函数表达式，其中包含一个或多个未知的参数。

2. 对这个函数进行变分，得到函数的一阶变分和二阶变分。

3. 将变分代入原方程，得到一个含有未知参数的函数方程。

4. 利用边界条件，求解出未知参数的值。

5. 将参数代入原方程，得到函数的解。

二、变分法的主要应用变分法具有非常广泛的应用领域，下面将介绍其中的几个重要应用。

1. 物理学中的作用量原理作用量原理是变分法在物理学中的重要应用之一。

它通过对作用量进行变分，得到物理系统的基本方程。

作用量原理在经典力学、电磁学、量子力学等领域均有广泛应用，是研究物理系统的基本工具。

2. 凸优化问题凸优化是变分法在应用数学领域的典型应用之一。

它研究如何寻找一个凸函数的最小值或最大值。

变分法可以帮助我们建立凸函数的变分问题，并通过求解变分问题来解决凸优化问题。

3. 经典的变分问题变分法在数学中的一个重要应用是解决一些经典的变分问题，比如著名的布拉赫罗恩极小曲面问题。

这个问题是在确定一个特定边界条件下，找到曲面的形状使其表面积最小。

三、经典的变分问题经典的变分问题是对变分法应用的经典案例，下面将介绍其中的两个。

1. 薛定谔方程薛定谔方程是量子力学中的一个基本方程，描述了微观粒子的运动行为。

通过对薛定谔方程进行变分，可以得到微观粒子的能量本征值和能量本征态。

变分法

σ x τ yx τ zx (l1τ zx + l2τ zy + l3σ y )δ w] d S x + y + z δ u σ y τ xyx τ zy σ z τ xz τ yz + y + z + x δ v + z + x + y δ w d x d y d z
∫∫∫
及
px= l1σx+l2τyx +l3τzx py= l1τxy+l2σy+l3τzy pz= l1τxz +l2τyz+l3σz
或
Pi = σij lj
而这正是平衡方程和边界条件,这样我们从虚位移原理或最小势能原理的变分方程,就包含了平衡方程和边界条件.如果我们给出的位移是坐标的连续函数(自然满足形变连续方程)满足弹性体的几何约束,并且也满足最小势能原理或虚位移原理,则求得的应力也满足平衡方程和边界条件,也就是说他们是弹性问题的解.
δ = ∑ umδ m u A
m
δ = ∑ vm δBm v
m
δ = ∑ wmδ m w C
m
应变能的变分为
U U U δ = ∑( U δm+ A δm+ B δ m) C Am Bm C m
外力势能的变分为
δ = V
∑ ∫∫∫ ( F
m x m
bx m
u δ m + Fb y vm δBm + Fb z wmδ m ) d x d y d z A C
有 δU =
∫∫∫ ο = x δ u + ... + γ ∫∫∫
x
U 0 U 0 δ ε x + ... + δ γ yz + ... d x d y d z ε γ yz x δ w+ δ yz z y v + ... d x d y d z

数学中的变分法

数学中的变分法数学中的变分法是一种重要的数学分析方法，它在各个领域具有广泛的应用。

本文将介绍变分法的基本概念、原理和应用，以及一些典型的例子。

一、基本概念1.1 变分问题在数学中，变分法主要用于研究变分问题。

所谓变分问题，是指要找到一个函数，使得特定的泛函取得极值。

泛函是一个对函数进行操作的函数，通常表示为一个积分形式。

1.2 泛函泛函是一个映射，它将一个函数空间中的每个函数映射到一个实数。

泛函的极值问题是变分法关注的核心内容。

二、原理与方法2.1 欧拉-拉格朗日方程变分法的核心思想是通过欧拉-拉格朗日方程来求得泛函的极值。

欧拉-拉格朗日方程是微分方程的一种形式，其推导基于变分学习中的一些基本假设。

2.2 性质与特点变分法具有以下性质和特点：（1）对连续问题和离散问题皆适用；（2）使用变分法可以简化求解过程；（3）可以应用于求解一些无法通过传统数学方法解决的问题。

2.3 常用方法常见的变分法方法包括变分法、极大极小值原理、最小二乘方法等。

这些方法在不同的数学问题中有不同的应用。

三、应用领域3.1 物理学中的应用变分法在物理学中有广泛的应用，例如，它可以用于解决力学、电磁学、量子力学等领域的问题。

其中，著名的费马原理和哈密顿原理就是基于变分法的。

3.2 工程学中的应用在工程学中，变分法可以应用于结构力学、流体力学、电气工程等领域。

例如，通过应用变分法，可以得到最优化设计问题的解。

3.3 经济学中的应用变分法在经济学中也有一些应用。

例如，在经济学中，当我们面临一个最优决策问题时，可以把问题转化为一个泛函的极值问题，并使用变分法求解。

四、典型例子4.1 最短路径问题最短路径问题是图论中的一个经典问题。

我们可以通过变分法来解决最短路径问题，其中泛函表示为路径长度的积分形式。

4.2 边值问题边值问题是微分方程中常见的问题。

通过应用变分法，我们可以将边值问题转化为泛函的极值问题，并进一步求解。

4.3 牛顿-莱布尼兹公式牛顿-莱布尼兹公式是微积分中的重要定理之一。

变分法第八章

又因为 b F y' dx b F d (y)dx
a y'
a y' dx
b
（分步积分） F y b d ( F )ydx 0
y'
a
dx y'
a
在简朴变分问题中，端点是固定旳
y xa 0,y xb 0
所以，得
b [ F d ( F )](y)dx 0
a y dx y'
F d ( F ) 0 y dx y'
1 3
(c0 2
c0c1
2 5
c2 ) 1
由即
1 y2dx 1 0
1 0
[ x( x 1)(c0 c1 )]2 dx 1
成果是
1 30
(c0 2
c0c1
2 7
c2 ) 1
1
把
ห้องสมุดไป่ตู้
c0 2
c0c1
30 2 c2 代入
7
J[ y(x)]
1
1
3
(c0 2
c0c1
2 5
c2 ) 1
得
J[ y(x)]
第八章变分法
前述各章讨论旳数理方程旳解均为解析解
若偏微分方程复杂或边界条件不规则时，则方程难以求得解析解，不得不求满足近似程度要求旳近似解。变分法是常用旳近似措施之一，而且，变分法旳原理和应用遍及物理学旳各个领域。所谓变分法即为泛函旳极值问题。泛函分析是一门较为专业旳数学课程。
本章将从数学在物理学中应用旳角度，来讨论变分法旳基本概念、原理，以及用来求解当选理方程旳思绪
1 本征问题与变分问题旳关系
Helmhotz本征值问题u lu 0
us 0

变分法的概念与应用

变分法的概念与应用变分法是数学分析的一个重要分支，它主要研究函数的极值问题。

变分法的概念和应用在物理学、工程学以及经济学等领域中都有广泛的运用。

本文将介绍变分法的基本概念、变分问题的一般形式以及变分法在不同领域中的应用。

一、变分法的基本概念变分法是数学中研究最值问题的一种方法，它主要依赖于变分和泛函的概念。

在变分法中，我们不仅仅研究函数的值，而是研究由函数组成的集合的性质。

1. 变分变分是指函数的微小改变。

在变分法中，我们考虑函数在其定义域内的某个小区间上的变化情况。

通过对函数进行微小的变化，我们可以得到函数的变分。

2. 泛函泛函是指由函数所组成的对象。

与函数不同，泛函是将函数映射到一个实数上的规则。

泛函可以被看作是函数的函数，它描述了函数集合中的某种性质。

二、变分问题的一般形式在变分法中，我们通常关注泛函的极值问题。

这类问题可以表示为：找到一个函数使得某个泛函取得最大或最小值。

1. 极小值问题极小值问题是变分问题中最常见的一类问题。

对于一个给定的泛函，我们希望找到一个函数使得该泛函取得最小值。

2. 极大值问题与极小值问题类似，极大值问题是指在给定的泛函下找到一个函数使得该泛函取得最大值。

三、变分法在不同领域中的应用变分法在物理学、工程学和经济学等领域中有广泛的应用。

以下将分别介绍其中的几个典型应用。

1. 物理学应用在物理学中，变分法被广泛用于描述自然界中的各种物理现象。

其中最著名的应用之一是费马原理，它描述了光的传播路径满足光程最短的原理。

通过使用变分法，可以导出折射定律和反射定律等光学定律。

2. 工程学应用在工程学领域，变分法被应用于结构力学、流体力学以及电磁学等问题的求解。

例如，在结构力学中，通过变分法可以求解桥梁和建筑物等结构的最小曲线和最小表面形状。

3. 经济学应用变分法在经济学中的应用主要集中在最优控制问题的求解上。

在经济学中，我们经常关注如何通过制定最优决策来达到特定的目标。

通过变分法，可以求解出最优控制策略，从而实现最大化利润或最小化成本等经济目标。

变分法

18
方法II 使用第二种试探波函数
( x ) Ae

x2
1. 对第二种试探波函数确定归一化系数：
1 ( x )* ( x )dx | A |
| A|
2
2
2

e
2
x2
dx | A |
2
2
2.求能量平均值

H( ) | A | | A |
2
ˆ * H dx

e e
x2
ˆ x 2 dx He [
2 d2 2 dx 2
2
x2

1 2
x ]e
2 2
x2
dx
2 1 2 1 2 8
19
3.变分求极值
dH ( ) 2 1 2 2 0 d 2 8
0 j j
I c* y* k k
k
ˆ G G c y d
j

ˆ = c* y* c j G G0 y j d k k
= c* c j G j G0 k
k j

j
y y d
* k j
= c* c j G j G0 kj k

1 2
1
2

代入上式得基态能量近似值为：
2 1 1 1 2 2 H 2 2 8 2
这正是精确的一维谐振子基态能量。这是因为若将代入试探波函数，得：
( x ) Ae
x
2
1 2

9

哈密顿原理变分法

哈密顿原理变分法引言：哈密顿原理是经典力学中的一种数学工具，用于描述物体在空间中的运动。

它是由法国数学家和物理学家嗣洛·哈密顿于19世纪提出的，被广泛应用于许多物理学领域，如量子力学、相对论等。

本文将介绍哈密顿原理的基本概念、原理和应用，并探讨其在理论物理学中的重要性。

一、哈密顿原理的基本概念1. 变分法变分法是一种数学方法，用于求解泛函（函数als）极值问题。

在物理学中，我们经常遇到求解由泛函表示的物理量的极值问题，变分法就是解决这类问题的有效工具。

2. 哈密顿原理哈密顿原理是变分法在经典力学中的应用。

它表述了一个物体在给定时间间隔内，其运动轨迹使作用量（action）取极值的路径就是实际发生的路径。

作用量是由拉格朗日量（Lagrangian）和时间变量组成的积分，表示了物体在给定时间内所经历的所有可能的路径对系统的总贡献。

二、哈密顿原理的原理和推导1. 哈密顿原理的原理哈密顿原理的核心思想是“自然界的真实路径是使作用量取极值的路径”。

作用量S可以表示为：S = ∫(L - H)dt其中L是拉格朗日量，H是哈密顿量。

根据变分法的原理，我们可以通过对作用量的变分求解，得到真实路径。

2. 哈密顿原理的推导我们假设系统的状态由广义坐标q和广义速度q'描述，拉格朗日量可以表示为：L = L(q, q', t)根据拉格朗日方程，我们可以得到：d/dt(∂L/∂q') - ∂L/∂q = 0将哈密顿量H定义为：H = ∑(q'∂L/∂q' - L)则拉格朗日方程可以写为：d/dt(∂L/∂q') = ∂H/∂q对作用量S进行变分，可以得到：δS = ∫(∂L/∂qδq + ∂L/∂q'δq' - ∂H/∂qδq)dt根据变分法的原理，δS = 0，我们可得到哈密顿正则方程：∂H/∂q = -d/dt(∂L/∂q')∂H/∂q' = d/dt(∂L/∂q')三、哈密顿原理的应用1. 经典力学哈密顿原理在经典力学中有广泛的应用。

变分法

变分法综述1.变分法1.1.变分法起源变分法是17世纪末发展起来的一门数学分支，主要是古典变分法，它理论完整，在力学、光学、物理学、摩擦学、经济学、宇航理论、信息论和自动控制论等诸多方面有广泛应用。

20世纪中叶发展起来的有限元法，其数学基础之一就是变分法。

[1]变分法是处理泛函的数学领域，和处理函数的普通微积分相对。

譬如，这样的泛函可以通过未知函数的积分和它的导数来构造。

变分法最终寻求的是极值函数：它们使得泛函取得极大或极小值。

有些曲线上的经典问题采用这种形式表达：一个例子是最速降线，在重力作用下一个粒子沿着该路径可以在最短时间从点A 到达不直接在它底下的一点B 。

在所有从A 到B 的曲线中必须极小化代表下降时间的表达式。

变分法的关键定理是欧拉－拉格朗日方程。

它对应于泛函的临界点。

在寻找函数的极大和极小值时，在一个解附近的微小变化的分析给出一阶的一个近似。

它不能分辨是找到了最大值或者最小值（或者都不是）。

变分法在理论物理中非常重要：在拉格朗日力学中，以及在最小作用量原理在量子力学的应用中。

变分法提供了有限元方法的数学基础，它是求解边界值问题的强力工具。

它们也在材料学中研究材料平衡中大量使用。

而在纯数学中的例子有，黎曼在调和函数中使用狄力克雷原理。

最优控制的理论是变分法的一个推广。

[2]同样的材料可以出现在不同的标题中，例如希尔伯特空间技术，摩尔斯理论，或者辛几何。

变分一词用于所有极值泛函问题。

微分几何中的测地线的研究是很显然的变分性质的领域。

极小曲面（肥皂泡）上也有很多研究工作，称为Plateau 问题。

1.2变分问题类型固定边界的变分问题，可动边界的变分问题，条件极值变分问题和参数形式的变分问题。

[3]（1）古典变分问题举例例1：最速降线或捷线问题（Brachistorone or curve of Steepest descent ）问题。

这是历史上出的第一个变分法问题，1696年约翰·伯努利提出的。

变分法

§ 7.2 变分法变分法是解决泛函极值的基本方法。

1. 泛函例指标 0[(),(),]d [()]Tt J F x t u t t t S x T =+⎰的值依()x t 、0(),[,]u t t t T ∈是函数的函数泛函 ()x t 和()u t 作为泛函的“自变量”，称为泛函的宗量例7.1 最短弧长问题：设()y y x =过11(,())A x y x 和22(,())B x y x若()y x 连续可微，则 2121d x x J yx =+⎰，(7.5) 是()y x 的泛函. 2. 泛函极值设 (())J J y x =，(){}y x Y ∈=函数集若有y Y *∈，使()min ()y YJ y J y ∈*=或()max ()y YJ y J y ∈*=，则称泛函J 有极小值或极大值。

xo y))(,(22x y x B ))(,(11x y x A ∙∙)(x y 7.1图3. 变分 ≈函数的微分宗量变分：在()y x 处的增量()()()y x yx y x δ=- Ox()y x ()y x ()yx ()()()y x yx y x δ =-O x泛函增量：[()][()]J J yx J y x ∆=- [()()][()]J y x y x J y x δ=+-泛函变分：若[(),()][(),()],J L y x y x r y x y x ∆δδ=+式中：[(),()]L y x y x δ是()y x δ的线性连续泛函，即[(),()][(),()]L y x k y x k L y x y x δδ⋅=⋅ [(),()]r y x y x δ是()y x δ的高阶无穷小项，则称泛函J 是可微的，而称[(),()]L y x y x δ为泛函的变分，记为[(),()]J L y x y x δδ=。

引理7.1 若泛函可微，则变分[]()()a J J y x a y x aδδ=∂=+∂.证[]0()()a J y x a y x aδ=∂+∂0lima Ja∆→=00[(),()][(),()]lim lim a a L y x a y x r y x a y x a aδδ→→=+00[(),()][(),()]lim lim ()()[(),()]a a aL y x y x r y x a y x y x a a y x L y x y x J δδδδδδ。

第二章变分法

第二章变分法第一节动态优化简介一、静态优化问题如果一个企业要确定一个最优产出水平x *以最大利润()F x ：0max ()x F x ≥ （1）这样的问题的解通常将是一数，即确定选择变量的单个最优值。

最优值常可由一阶条件()0F x *'=确定。

动态问题是多期（multiperiod ）的，但是．．并不是有多期的时间就是动态问题．．．．．．．．．．．．．．．。

考虑企业的多期决策问题：1max (,)Tt t F t x =∑ （2）(0,1)t x t T =描述的是每阶段的产出组成的序列，即给出了一个产出的时间路径。

显而易见，总利润不是由单期的产出决定，而是由整个的产出的时间路径确定，所以要使利润最大化，实质上是要找到一条最优的路径（而不是单个期的t x ）。

但由于t 期利润只与t 期的产出有关，所以要在整个时间序列内最大化利润，就只要分别在每一期最大化利润即可，即这一个问题的解是一个有T 个数的集合，1{,}T x x **。

所以由于任一产量只影响该期利润，问题（2）实际上是一系列的．．．．静态问题，即在每一期选择当前产量使该期利润最大化。

问题（2）有类似的T 个一阶条件，各期的一阶条件之间没有联系。

在Ramsey 模型的竞争性均衡结构中，生产者问题就具有这样的性质。

二、动态问题具有动态性质的问题是，当前的产出不但影响到当前的利润，还影响到未．．．．．来．的利润。

更为一般地来说，当前决策影响未来决策。

11max (,,).. 0,1Tt t t t F t x x s t x t T-=≥=∑0x 给定或0(0)x x = （3）在问题（3）中，每一期的利润不但取决于当前产量，还与过去的产量有关；换句话说，t 期选择的产量t x 不但影响t 期的利润，还会影响到以后的利润。

注意，上述问题中已指定了0x 。

0x 影响到了以后各期的利润（从而也影响到总利润）。

问题（3）与问题（2）不同，它的最优解的T 个一阶条件不能分别确定，而是要同时确定，也就是我们实际上要“一次性”确定一条最优路径．．．．．．．．．．．．．。

第2章变分法

第2章变分法第二章变分法变分法（variationalcalculus）是研究泛函极值的数学方法，早在十七世纪末，几何学、力学等领域相继提出了一些泛函极值问题（最速降线问题、最小旋转曲面问题等），导致了变分法的形成和发展。

本章我们介绍变分法及其在最优控制中的应用。

第一节和泛函及其极值我们首先给出泛函的定义定义1.1设?为一函数的子集，若对于每一个函数x(t)??，都存有一个实数j与之对应，则表示j就是定义在?上的和泛函，记作j(x(t))。

?称作j的允许函数子集，x(t)??称作宗量。

例1对于xy平面上过定点a(x1,y1)和b(x2,y2)的每一条光滑曲线y(x)，拖x轴转动得一旋转体，旋转体的侧面积就是曲线y(x)的和泛函2(x))dx，j(y(x))??2?y(x)(1?yx1x2容许函数集合可表示为{y(x)y(x)?c1[x1,x2],y(x1)?y1,y(x2)?y2}.第一章中介绍的三个性能指标1）终端型性能指标也表示麦耶（mayer）型性能指标j(x)??(x(t1),t1)，2）分数型性能指标还表示拉格郎日（lagrange）型性能指标t1?(t))dt，j(x)??f0(t,x(t),xt03）混合型性能指标也叫包尔查（bolza）型性能指标(t))dt，j(x)??(x(t1),t1)??f0(t,x(t),xt0t1它们都就是和泛函，并且它们之间可以相互转变。

9引入代莱函数x0(t)，它就是如下微分方程初值问题的求解0(t)f0(t,x(t),x(t)),xx0(t0)0.则拉格郎日（lagrange）型性能指标就化为t1(t))dt，?(x(t1),t1)?x0(t1)??f0(t,x(t),xt0变成麦耶（mayer）型性能指标。

引入函数(t))f0(t,x(t),x我们有d?(t)??t(x(t),t)，?(x(t),t)??x(x(t),t)xdtt1?(t))dt，?(x(t1),t1)??(x(t0),t0)??f 0(t,x(t),xt0其中?(x(t0),t0)就是未知常数，可以换成，这样就将麦耶（mayer）型性能指标转变为拉格郎日（lagrange）型性能指标。