拉普拉斯方程、水平集方法等.docx

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1、拉普拉斯方程(Laplace'sequation),又名调和方程、位势方程,是一种偏微分方程。定义三维情况下,拉普拉斯方程可由下面的形式描述,问题归结为求解对实自变量x、y、z二阶可微的实函数φ:上面的方程常常简写作:或其中div表示矢量场的散度(结果是一个标量场),grad表示标量场的梯度(结果是一个矢量场),或者简写作:Δφ=0其中Δ称为拉普拉斯算子.拉普拉斯方程的解称为调和函数。如果等号右边是一个给定的函数f(x,y,z),即:则该方程称为泊松方程。拉普拉斯方程和泊松方程是最简单的椭圆型偏微分方程。偏微分算子或Δ(可以在

2、任意维空间中定义这样的算子)称为拉普拉斯算子,英文是Laplaceoperator或简称作Laplacian。拉普拉斯方程的狄利克雷问题可归结为求解在区域D内定义的函数φ,使得φ在D的边界上等于某给定的函数。为方便叙述,以下采用拉普拉斯算子应用的其中一个例子——热传导问题作为背景进行介绍:固定区域边界上的温度(是边界上各点位置坐标的函数),直到区域内部热传导使温度分布达到稳定,这个温度分布场就是相应的狄利克雷问题的解。拉普拉斯方程的诺伊曼边界条件不直接给出区域D边界处的温度函数φ本身,而是φ沿D的边界法向的导数。从物理的角度看

3、,这种边界条件给出的是矢量场的势分布在区域边界处的已知效果(对热传导问题而言,这种效果便是边界热流密度)。拉普拉斯方程的解称为调和函数,此函数在方程成立的区域内是解析的。任意两个函数,如果它们都满足拉普拉斯方程(或任意线性微分方程),这两个函数之和(或任意形式的线性组合)同样满足前述方程。这种非常有用的性质称为叠加原理。可以根据该原理将复杂问题的已知简单特解组合起来,构造适用面更广的通解。二维拉普拉斯方程狄利克雷边界条件(u(r=2)=0、u(r=4)=4sin(5*θ))下的环形拉普拉斯方程(r=2、R=4)图形两个自变量的

4、拉普拉斯方程具有以下形式:解析函数解析函数的实部和虚部均满足拉普拉斯方程。换言之,若z=x+iy,并且那么f(z)是解析函数的充要条件是u(x,y),v(x,y)可微,且满足下列柯西-黎曼方程:上述方程继续求导就得到所以u满足拉普拉斯方程。类似的计算可推得v同样满足拉普拉斯方程。反之,给定一个由解析函数(或至少在某点及其邻域内解析的函数)f(z)的实部确定的调和函数,若写成下列形式:则等式成立就可使得柯西-黎曼方程得到满足。上述关系无法确定ψ,只能得到它的微增量表达式:φ满足拉普拉斯方程意味着ψ满足可积条件:所以可以通过一个线

5、积分来定义ψ。可积条件和斯托克斯定理的满足说明线积分的结果与积分经过的具体路径无关,仅由起点和终点决定。于是,我们便通过复变函数方法得到了φ和ψ这一对拉普拉斯方程的解。这样的解称为一对共轭调和函数。这种构造解的方法只在局部(复变函数f(z))的解析域内)有效,或者说,构造函数的积分路径不能围绕有f(z)的奇点。譬如,在极坐标平面(r,θ)上定义函数那么相应的解析函数为在这里需要注意的是,极角θ仅在不包含原点的区域内才是单值的。拉普拉斯方程与解析函数之间的紧密联系说明拉普拉斯方程的任何解都无穷阶可导(这是解析函数的一个性质),因

6、此可以展开成幂级数形式,至少在不包含奇点的圆域内是如此。这与波动方程的解形成鲜明对照,后者包含任意函数,其中一些的可微分阶数是很小的。幂级数和傅里叶级数之间存在着密切的关系。如果我们将函数f在复平面上以原点为中心,R为半径的圆域内展开成幂级数,即将每一项系数适当地分离出实部和虚部那么这便是f的傅里叶级数。三维拉普拉斯方程基本解拉普拉斯方程的基本解满足其中的三维δ函数代表位于的一个点源。由基本解的定义,若对u作用拉普拉斯算子,再把结果在包含点源的任意体积内积分,那么由于坐标轴旋转不改变拉普拉斯方程的形式,所以基本解必然包含在那些

7、仅与到点源距离r相关的解中。如果我们选取包含点源、半径为a的球形域作为积分域,那么根据高斯散度定理求得在以点源为中心,半径为r的球面上有所以经过类似的推导同样可求得二维形式的解格林函数格林函数是一种不但满足前述基本解的定义,而且在体积域V的边界S上还满足一定的边界条件的基本解。譬如,可以满足现设u为在V内满足泊松方程的任意解:且u在边界S上取值为g,那么我们可以应用格林公式(是高斯散度定理的一个推论),得到un和Gn分别代表两个函数在边界S上的法向导数。考虑到u和G满足的条件,可将上式化简为所以格林函数描述了量f和g对(x',

8、y',z')点函数值的影响。格林函数在半径为a的球面内的点上得值可以通过镜像法求得(Sommerfeld,1949):距球心ρ的源点P的通过球面的“反射镜像”P'距球心需要注意的是,如果P在球内,那么P'将在球外。于是可得格林函数为式中R表示距源点P的距离,R'表示距镜像点P

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