基礎物理数学 第5回
偏微分 ー ポテンシャルと力 ー
前回課題の復習(問題2.12)
2変数の陰関数
x, y に f ( x, y) 0 の関係があるとき、
局所的には y は x の関数と考えられることが多い。
関数
y (x)
が、
f ( x, ( x)) 0
を満たすとき、y (x) を f ( x, y) 0 で定義された
陰関数(implicit function)という。
特定の関係式に縛られる複数の変数の間に成り立つ関係を1
関数と見たもののことである。
陰関数について
f x ( x, ( x))
( x)
f y( x, ( x))
すなわち
f x ( x, y )
dy
dx
f y( x, y )
が成り立つ。
2
接線の方程式(陰関数)
f ( x, y) 0 上の点 (a,b) における接線の方程式は、
f x ( a, b)
y b
( x a)
f y(a, b)
と表わされる。
3
1変数関数の極大・極小
1変数関数 y f x の場合、
極大、極小を与える点
y f x
x において、
dy
0
dx
が成り立つが、これは必要条件では
あるが十分条件でない。
図 5-1
その判定には2階微分
f x d 2 y dx 2
x
1変数関数の極値候補
が点 x において、
f x 0
f x 0
f x 0
ならば極小値、
ならば極大値、
ならば変曲点となる。
4
2.3
2変数関数の極大・極小
2変数関数 z f x, y の場合、
極大、極小を与える点 ( x, y ) において、
f ( x, y ) f ( x, y )
0
x
y
(2.19)
(2.20)
が成り立つが、これは必要条件では
あるが十分条件でない。
その判定には極値を与える点 (a, b)
において、下記の
(a, b)
z f x, y
y
x
図 5-2
2変数関数、グラフと極値点
の値で分類される。
(a, b) f xx (a, b) f yy (a, b) { f xy (a, b)}
2
5
(1) a,b 0
ならば
f x, y は a,b において極値を持ち、さらに
f xx a,b 0
f xx a,b 0
ならば極小値、
ならば極大値である。
(2) a,b 0
ならば極値を持たない。
(3) a,b 0
ならば判定不能。
6
Lagrange の未定係数法
g x, y 0 という拘束条件の下で、2変数数値関数 f x, y が、
極大値ないし極小値をとる点
x, y
の満たす条件を求める方法。
Lagrange の未定係数法(極値を与える必要条件)とは、
点
x, y
において、
を定数として、
f
g
0
x
x
f
g
0
y
y
(2.21)
(2.22)
の両式が成立する、というものである。
7
[例] 山の斜面が z 4 x 2 y 2 で与えられ、その斜面に
x y 1
に沿う道がある。この道の最高点を求める。
2
2
z
4
x
y
山の形状
は、
z f ( x, y ) 4 ( x y )
2
2
4
(1) z=一定の等高線は、xy平面内で同心円
(2) z軸を含む平面内で放物線
を表わす。 拘束条件がなければ、
f
f
2 x 0 ,
2 y 0
x
y
であるから、点(x,y)=(0,0)で極値を与え、
f 0, 0 4
である。
x y 1
y
2
( x ,2y ) ?
x 2
図 5-3
拘束条件下での極値は?
8
(高校までのやり方)
拘束条件
g x, y x y 1 0 から y x 1 を
f x, y に代入して、
z h x f x, x 1 4 x x 1 2x 2x 3
h x
2
2
2
dh
1
1
1
1 1
4 x 2 0 , x , y 1 , a,b ,
dx
2
2
2
2 2
また、
h( x) 4 0 であるから、
1 1
a,b ,
2 2
は極大点であり、極大値は、
1 1
1 1 7
f , 4 2 2
2 2
2 2 2
である。
9
Lagrange の未定係数法
f
g
2 x 1 0
1
x
x
x y 2x 1 0 , x y , 1
2
f
g
2 y 1 0
y
y
1 1
1 1 7
f , 4 2 2
2 2
2 2 2
g x, y x y 1 0
10
Lagrange未定係数法の別表記
被評価関数
f x, y
及び拘束条件関数
g x, y
で3変数の新たな関数、
F x, y, f x, y g x, y
を作る。この関数について、拘束条件なしで点
x, y,
の極値候補点となるための必要条件の組は、
F x, y,
x
0
F x, y,
F 0
0
y
0
F x, y,
である。
11
すなわち、
F
f
g
f x, y g x, y
0
x x
x
x
F
f
g
f x, y g x, y
0
y y
y
y
F
f x, y g x, y g x, y 0
12
《3変数関数に1個の拘束条件のある場合》
3変数の数値関数
1個の拘束条件
f f ( x, y, z)
g g ( x, y, z) 0
f
g
x
x
f
g
f g or
y
y
f
g
z
z
(ただし、→-としている)
13
《3変数関数に2個の拘束条件のある場合》
f f ( x, y, z)
3変数の数値関数
拘束条件
{
g1 g1 ( x, y, z ) 0
g 2 g 2 ( x, y , z ) 0
f
g1
g 2
x
x
x
f
g1
g 2
f 1 g1 2 g 2 1
2
y
y
y
f
g1
g 2
z
z
z
14
《 Lagrange の未定係数法の一般表現》
n 次元空間の点
被評価関数
x1
x
x
n
において
z f x f x1 ,
,xn
m 個の拘束条件
g1 x1 , ,xn
0
G x
0
0
g x , ,x
n
m 1
15
極値をとるための必要条件は、集合
1 , ,m
f x1 , ,xn
g1 x1 , ,xn
x1
x1
1
f x1 , ,xn
g1 x1 , ,xn
x
x
n
n
を用いて、
g m x1 , ,xn
x1
m
g m x1 , ,xn
x
n
が成立することである。
16
テキスト 26,27ページ
17
18
2章の課題(テキスト問題)と関連分野
2.9, 2.11
2.9, 2.10
力学
量子力学、熱と波動..
(2年前期~)
2.4, 2.5, 2.6, 2.13, 2.15, 2.19, 2.20
熱力学、統計力学..(1年後期~)
19
© Copyright 2025 Paperzz