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*  열의 전달을 기술하는 편미분방정식<br><math>\frac{\partial u}{\partial t} -\beta\left(\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+\frac{\partial^2u}{\partial y^2}+\frac{\partial^2u}{\partial z^2}\right)=0</math><br>
 
*  열의 전달을 기술하는 편미분방정식<br><math>\frac{\partial u}{\partial t} -\beta\left(\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+\frac{\partial^2u}{\partial y^2}+\frac{\partial^2u}{\partial z^2}\right)=0</math><br>
 
*  일반적으로 라플라시안을 사용하여 다음과 같이 표현<br><math>\frac{\partial u}{\partial t} = \beta\nabla^2 u</math><br>
 
*  일반적으로 라플라시안을 사용하여 다음과 같이 표현<br><math>\frac{\partial u}{\partial t} = \beta\nabla^2 u</math><br>
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*  일차원 열방정식<br>
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**  유한한 길이의 막대<br>
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*** [[자코비 세타함수]] 를 heat kernel 로 가진다<br>
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**  무한한 길이의 막대<br>
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*** [[가우시안 적분|가우시안]] 을 heat kernel로 가진다<br>
  
 
 
 
 
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*  heat kernel 을 이용한 열방정식의 해<br><math>u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}f(y)K(x-y,t)\,dy=\frac{1}{\sqrt{2 \pi \beta t}}\int_{-\infty}^{\infty}f(y)\exp\left(-\frac{(x-y)^2}{4\beta t}\right)\,dy</math><br>
 
*  heat kernel 을 이용한 열방정식의 해<br><math>u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}f(y)K(x-y,t)\,dy=\frac{1}{\sqrt{2 \pi \beta t}}\int_{-\infty}^{\infty}f(y)\exp\left(-\frac{(x-y)^2}{4\beta t}\right)\,dy</math><br>
 
*  확률론적 이해 : <math>\beta=1/2</math> 인 경우<br><math>u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}f(y)K(x-y,t)\,dy=E[f(X_t)]</math><br> 여기서 <math>X_t</math>는 <math>N(x,t)</math>를 따르는 확률변수<br>
 
*  확률론적 이해 : <math>\beta=1/2</math> 인 경우<br><math>u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}f(y)K(x-y,t)\,dy=E[f(X_t)]</math><br> 여기서 <math>X_t</math>는 <math>N(x,t)</math>를 따르는 확률변수<br>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<h5 style="line-height: 3.428em; margin: 0px; color: rgb(34, 61, 103); font-family: 'malgun gothic',dotum,gulim,sans-serif; font-size: 1.166em; background-position: 0px 100%;">재미있는 사실</h5>
 
 
 
 
 
* Math Overflow http://mathoverflow.net/search?q=
 
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* http://www.wolframalpha.com/input/?i=
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* http://functions.wolfram.com/
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* [http://dlmf.nist.gov/ NIST Digital Library of Mathematical Functions]
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* [http://www.research.att.com/%7Enjas/sequences/index.html The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences]
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* [http://numbers.computation.free.fr/Constants/constants.html Numbers, constants and computation]
  
* 단어사전 http://www.google.com/dictionary?langpair=en|ko&q=
+
* [[매스매티카 파일 목록]]
* 발음사전 http://www.forvo.com/search/
 
* [http://mathnet.kaist.ac.kr/mathnet/math_list.php?mode=list&ftype=&fstr= 대한수학회 수학 학술 용어집]<br>
 
** http://mathnet.kaist.ac.kr/mathnet/math_list.php?mode=list&ftype=eng_term&fstr=
 
* [http://www.nktech.net/science/term/term_l.jsp?l_mode=cate&s_code_cd=MA 남·북한수학용어비교]
 
* [http://kms.or.kr/home/kor/board/bulletin_list_subject.asp?bulletinid=%7BD6048897-56F9-43D7-8BB6-50B362D1243A%7D&boardname=%BC%F6%C7%D0%BF%EB%BE%EE%C5%E4%B7%D0%B9%E6&globalmenu=7&localmenu=4 대한수학회 수학용어한글화 게시판]
 
  
 
 
 
 
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* http://en.wikipedia.org/wiki/Heat_equation
 
* http://en.wikipedia.org/wiki/Heat_equation
 
* http://en.wikipedia.org/wiki/Heat_kernel
 
* http://en.wikipedia.org/wiki/Heat_kernel
* http://www.wolframalpha.com/input/?i=
 
* [http://dlmf.nist.gov/ NIST Digital Library of Mathematical Functions]
 
* [http://www.research.att.com/%7Enjas/sequences/index.html The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences]<br>
 
** http://www.research.att.com/~njas/sequences/?q=
 
  
 
 
 
 
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* [http://books.google.com/books?id=JXtJAAAAYAAJ&printsec=frontcover&hl=ko&source=gbs_v2_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false Théorie analytique de la chaleur]<br>
 
* [http://books.google.com/books?id=JXtJAAAAYAAJ&printsec=frontcover&hl=ko&source=gbs_v2_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false Théorie analytique de la chaleur]<br>
 
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*  도서내검색<br>
 
** http://books.google.com/books?q=
 
** http://book.daum.net/search/contentSearch.do?query=
 
*  도서검색<br>
 
** http://books.google.com/books?q=
 
** http://book.daum.net/search/mainSearch.do?query=
 
** http://book.daum.net/search/mainSearch.do?query=
 
 
 
 
 
 
 
  
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** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
 
 
 
 
 
 
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* [http://navercast.naver.com/science/list 네이버 오늘의과학]
 
* [http://math.dongascience.com/ 수학동아]
 
* [http://www.ams.org/mathmoments/ Mathematical Moments from the AMS]
 
* [http://betterexplained.com/ BetterExplained]
 

2011년 12월 9일 (금) 15:14 판

이 항목의 스프링노트 원문주소

 

 

개요
  • 열의 전달을 기술하는 편미분방정식
    \(\frac{\partial u}{\partial t} -\beta\left(\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+\frac{\partial^2u}{\partial y^2}+\frac{\partial^2u}{\partial z^2}\right)=0\)
  • 일반적으로 라플라시안을 사용하여 다음과 같이 표현
    \(\frac{\partial u}{\partial t} = \beta\nabla^2 u\)
  • 일차원 열방정식

 

 

유한한 길이의 막대에서의 경계-초기 조건 문제 : 변수분리를 통한 해
  • 경계조건 (양 끝점의 온도는 고정)
    \( t>0\) 일 때, \(u(0,t)=u(L,t)\)
  • 초기조건 (\(t=0\)) 에서의 온도분포
    \(u(x,0)=f(x)\)

\(u(x,t)=X(x)T(t)\)로 두자.

변수분리를 사용하자.

\(X''(x)=K_{n}X(x)\)

\(T'(t)=\beta K_{n}T(t)\)

여기서 \(K_{n}=-(\frac{2\pi}{L})^2n^2\), \(n=0, \pm 1,\pm 2,\pm 3,\cdots\)

\(X_n(x)=Ae^{ \frac{2\pi i n}{L}}+Be^{- \frac{2\pi i n}{L}}\)

\(T_n(t)=e^{\beta K_{n} t}=e^{-\beta(\frac{2\pi}{L})^2n^2t}\)

따라서 열방정식의 해는 \(u_{n}(x,t)=e^{ \frac{2\pi i nx}{L}}e^{-\beta(\frac{2\pi}{L})^2n^2t\)  의 선형결합으로 나타낼 수 있다.

\(u(x,t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}\hat{f}(n)e^{ \frac{2\pi i nx}{L}}e^{-\beta(\frac{2\pi}{L})^2n^2t\)

여기서

\(\hat{f}(n)=\int_{0}^{L}f(y)e^{-\frac{2\pi i ny}{L}}\,dy\) 는 푸리에 급수

 

 

자코비세타함수와 heat kernel
  • 유한한 길이의 막대에서의 경계-초기값 문제
    \(u(x,t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}\hat{f}(n)e^{ \frac{2\pi i nx}{L}}e^{-\beta(\frac{2\pi}{L})^2n^2t\)
    \(\hat{f}(n)=\int_{0}^{L}f(y)e^{-\frac{2\pi i ny}{L}}\,dy\)
  • \(L=1,\beta=1/2\pi\) 로 두자.
    \(u(x,t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}\hat{f}(n)e^{2\pi i nx}e^{-2\pi n^2t}\)
    \(\hat{f}(n)=\int_{0}^{1}f(y)e^{-2\pi i ny}\,dy\)
  • 위의 두 식을 함께 쓰면,
    \(u(x,t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}\hat{f}(n)e^{2\pi i nx}e^{-2\pi n^2t}=\int_{0}^{1}(\sum_{n=-\infty}^{\infty}e^{-2\pi i ny}e^{2\pi i nx}e^{-2\pi n^2t}) f(y)\,dy=\int_{0}^{1}K(x-y,t)f(y)\,dy \)
    여기서 \(K(x,t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}e^{2\pi i nx}e^{-2\pi n^2t}\)
    heat kernel 로서의 세타함수를 얻는다
  • 자코비 세타함수
    \(\vartheta (x,it)=1+2\sum_{n=1}^\infty \exp(-\pi n^2 t) \cos(2\pi nx)\)
    \(\frac{\partial}{\partial t} \vartheta(x,it)=\frac{1}{4\pi} \frac{\partial^2}{\partial x^2} \vartheta(x,it)\)

 

 

 

가우시안 Heat kernel
  • 무한한 길이의 막대를 가정 \(-\infty<x<\infty\)
  • 초기조건 (\(t=0\)) 에서의 온도분포
    \(u(x,0)=f(x)\)
  • \(N(\mu,\sigma^2)\) 인 정규분포의 확률밀도함수는 다음과 같다 (정규분포와 그 확률밀도함수)
    \(\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)\)
  • heat kernel
    \(K(x,t)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \beta t}}\exp\left(-\frac{x^2}{4\beta t}\right)\)
  • heat kernel 을 이용한 열방정식의 해
    \(u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}f(y)K(x-y,t)\,dy=\frac{1}{\sqrt{2 \pi \beta t}}\int_{-\infty}^{\infty}f(y)\exp\left(-\frac{(x-y)^2}{4\beta t}\right)\,dy\)
  • 확률론적 이해 \[\beta=1/2\] 인 경우
    \(u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}f(y)K(x-y,t)\,dy=E[f(X_t)]\)
    여기서 \(X_t\)는 \(N(x,t)\)를 따르는 확률변수

 

 

역사

 

 

 

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