SYSTEMATIC MATHEMATICS

变分法

普通微积分在许多数中选最优值;变分法要在整条曲线、曲面轮廓、场或受控路径中选最优对象。本课先问一个看得见的问题:固定两个端点后,把一条曲线稍微推开,长度或能量会增大还是减小?“变分”先解释为对整个函数作一次有名称的小改动,然后才出现 Euler–Lagrange 公式。课程由此推导边界条件、约束、对称性、二阶极小检验、存在性方法、弱形式、最优控制与数值近似。只满足必要方程的候选,绝不会在缺少额外证据时被叫作最小值。

本课程之前: 已完成实分析、测度与 Lebesgue 积分、多变量微积分、线性代数、微分方程与动力系统、偏微分方程、向量微积分以及数值分析。学习者应熟悉严格极限、积分、范数与内积、边值问题、二次型、PDE 弱形式与基本有限元。弱导数、弱收敛、子列抽取与弱下半连续会在本课内部重新建立,不把它们当作未经讲解的先修知识。

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第 1 章

泛函与允许函数空间

目标: 为什么必须声明 X 上的范数或拓扑?

泛函把整条曲线或整个场映成一个数;在讨论“邻近”函数或极值前,其定义域必须编码光滑性与边界数据。

先读懂允许函数族再求导:泛函 J:X→R 把允许集合 X 中的函数 u 映为标量;典型积分泛函为 J[u]=∫_a^bL(x,u,u′)dx,并配固定、自由或受约束的边界迹。 本节要建立的结论是:若 X 为凸集且 L(x,y,p) 对 (y,p) 凸,则 J 在 X 上凸;若严格凸性作用于每个非零允许差,则极小函数唯一。 每一步都保留拓扑、端点迹、约束、正则性与变分允许的符号。

例题是:对 J[u]=∫₀¹(u′)²dx,在端点 u(0)=0、u(1)=1 下比较 u=x 与 u=x²。 从“两个函数都满足端点条件。”开始,以“对 u=x²,J=∫₀¹4x²dx=4/3。”收束。保留每个分部积分边界项,再判断这条路线只证明驻值,还是已经证明真正的极小值。

若 X 为凸集且 L(x,y,p) 对 (y,p) 凸,则 J 在 X 上凸;若严格凸性作用于每个非零允许差,则极小函数唯一。

对 u,v∈X 与 0≤t≤1,X 的凸性使 tu+(1−t)v 仍允许。

把 L 的逐点凸性用于该组合的函数值与导数。

积分逐点不等式;对不同函数出现严格不等式时得到唯一性。

对 J[u]=∫₀¹(u′)²dx,在端点 u(0)=0、u(1)=1 下比较 u=x 与 u=x²。

  1. 两个函数都满足端点条件。
  2. 对 u=x,J=∫₀¹1dx=1。
  3. 对 u=x²,J=∫₀¹4x²dx=4/3。

结果: 在这两个允许候选中,u=x 的能量 1 小于 4/3;仅此比较尚不能证明全局极小性。