⟐ 数学の作り方 How to make Mathematics

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第9章 応用 — 微分が掛け算・熱方程式を解く

なぜフーリエ変換で方程式が解けるのか

ここまで理論を積み上げてきました。いよいよ、フーリエ解析が道具になる瞬間です。核心は第5章の演算規則—— 微分が掛け算 iξi\xi 倍に化ける。微分方程式(微分を含む、解くのが難しい)をフーリエ変換すると、微分が 掛け算に変わり、代数方程式(掛け算・割り算だけ、易しい)になる。それを解いて逆変換で戻せば、元の方程式の 解が得られる。

この「翻訳して解いて戻す」三段構えが、フーリエ解析の戦略です。微分方程式で 変数分離やフーリエ級数を使って解いた熱・波動方程式を、ここではフーリエ変換で一気に、しかも無限領域で解きます。

微分方程式をフーリエ変換 → 微分が iξi\xi 倍になり代数方程式に → 解いて逆変換で戻す。翻訳して解く。

常微分方程式の例——ウォームアップ

まず簡単な常微分方程式で手順を体感します。−u′′+u=f-u''+u=f(ff 与えられた、uu を求める)を解きましょう。

例 $-u''+u=f$ を解く

両辺をフーリエ変換。u′′^=(iξ)2u^=−ξ2u^\widehat{u''}=(i\xi)^2\hat u=-\xi^2\hat u(第5章)なので

ξ2u^+u^=f^ ⇒ u^(ξ)=f^(ξ)1+ξ2.\xi^2\hat u+\hat u=\hat f\ \Rightarrow\ \hat u(\xi)=\frac{\hat f(\xi)}{1+\xi^2}.

微分方程式が、u^\hat u についてのただの割り算になった。あとは逆変換。11+ξ2\frac1{1+\xi^2} は 12e−∣x∣\frac12 e^{-|x|} のフーリエ変換(第5章の例)なので、畳み込み定理(第6章)より

u(x)=f∗(12e−∣x∣)=12∫−∞∞f(y) e−∣x−y∣ dy.u(x)=f*\Big(\tfrac12 e^{-|x|}\Big)=\frac12\int_{-\infty}^\infty f(y)\,e^{-|x-y|}\,dy.

掛け算 11+ξ2\frac1{1+\xi^2}(振動数領域)が、畳み込み(時間領域)に翻訳された。12e−∣x−y∣\frac12 e^{-|x-y|} が この方程式の基本解(第12章)——入力 ff に対する応答の“重み”。

微分方程式 → 割り算 → 畳み込み、という流れがフーリエ解析の定型です。11+ξ2\frac1{1+\xi^2} のような「振動数ごとの 応答倍率」を伝達関数、その逆変換を**基本解(グリーン関数)**と呼びます。

熱方程式を解く

いよいよ本命。棒や空間を熱がどう伝わるかを表す熱方程式を、フーリエ変換で解きます。空間変数 xx について 変換するのがコツ(時間 tt はパラメータのまま)。

定理 熱方程式の解(熱核)

熱方程式の初期値問題

∂tu=∂xxu(t>0),u(x,0)=f(x)\partial_t u=\partial_{xx}u\quad(t>0),\qquad u(x,0)=f(x)

の解は、熱核 Kt(x)=14πt e−x2/(4t)\displaystyle K_t(x)=\frac1{\sqrt{4\pi t}}\,e^{-x^2/(4t)} との畳み込み

u(x,t)=(f∗Kt)(x)=14πt∫−∞∞f(y) e−(x−y)2/(4t) dy.u(x,t)=(f*K_t)(x)=\frac1{\sqrt{4\pi t}}\int_{-\infty}^\infty f(y)\,e^{-(x-y)^2/(4t)}\,dy.

証明

空間 xx についてフーリエ変換。∂xxu^=−ξ2u^\widehat{\partial_{xx}u}=-\xi^2\hat u(第5章)なので、方程式は u^\hat u について

∂tu^(ξ,t)=−ξ2 u^(ξ,t),u^(ξ,0)=f^(ξ).\partial_t\hat u(\xi,t)=-\xi^2\,\hat u(\xi,t),\qquad \hat u(\xi,0)=\hat f(\xi).

これは各 ξ\xi ごとのただの常微分方程式(tt の指数減衰)で、解は u^(ξ,t)=f^(ξ) e−ξ2t\hat u(\xi,t)=\hat f(\xi)\,e^{-\xi^2 t}。 e−ξ2te^{-\xi^2 t} はガウス KtK_t のフーリエ変換なので、畳み込み定理(第6章)より u=f∗Ktu=f*K_t。∎

見事です。偏微分方程式が、各振動数ごとの指数減衰 e−ξ2te^{-\xi^2 t} に分解されました。物理的な意味も明快です。

注意 熱方程式が語ること

u^(ξ,t)=f^(ξ)e−ξ2t\hat u(\xi,t)=\hat f(\xi)e^{-\xi^2 t} は「各振動数成分が e−ξ2te^{-\xi^2 t} の速さで減衰する」。高振動数(大きい ξ\xi) ほど速く消える——だから熱は凸凹(細かい振動=高振動数)を真っ先にならし、なめらかにしていく。時間が経つと 高周波が死に、分布は鈍って広がる。熱核 KtK_t は第6章のガウス近似単位元そのもので、t→0t\to0 で ff に戻り (初期条件)、tt が増えると幅 t\sqrt t で広がる。「なましと熱拡散は同じ畳み込み」の伏線が、ここで回収される。

波動方程式とラプラス方程式

同じ手順が他の方程式にも効きます。方程式ごとに「振動数の応答」が変わるだけです。

例 他の方程式の応答

  • 波動方程式 ∂ttu=c2∂xxu\partial_{tt}u=c^2\partial_{xx}u:変換すると ∂ttu^=−c2ξ2u^\partial_{tt}\hat u=-c^2\xi^2\hat u、解は u^=f^cos⁡(cξt)+⋯\hat u=\hat f\cos(c\xi t)+\cdots。振動数成分は減衰せず振動(波は形を保って伝わる)。逆変換すると ダランベールの公式 u=12[f(x−ct)+f(x+ct)]u=\frac12[f(x-ct)+f(x+ct)](微分方程式)。
  • ラプラス方程式(半平面)∂xxu+∂yyu=0\partial_{xx}u+\partial_{yy}u=0:u^(ξ,y)=f^(ξ)e−∣ξ∣y\hat u(\xi,y)=\hat f(\xi)e^{-|\xi|y}。境界値 ff が 内部へ指数減衰しながら伝わる。逆変換はポアソン核との畳み込み。

熱は e−ξ2te^{-\xi^2t}(減衰)、波は cos⁡(cξt)\cos(c\xi t)(振動)、ラプラスは e−∣ξ∣ye^{-|\xi|y}(減衰)。方程式の性格が、振動数 ごとの応答にそのまま表れる。フーリエ変換は、偏微分方程式を「振動数ごとの簡単な問題」に分解する万能の 道具なのです。

つまずきポイント

注意 よくある誤解

  • どの変数で変換するか。 熱・波動では空間 xx で変換し、時間 tt はパラメータに残す。すると tt の常微分 方程式になる。変換する変数の選択が要。
  • 微分が掛け算になるのが全て。 ∂x→iξ\partial_x\to i\xi、∂xx→−ξ2\partial_{xx}\to-\xi^2。これで微分方程式が代数方程式に。 この一点がフーリエ解析を道具にする。
  • 解=基本解(核)との畳み込み。 振動数領域の割り算・掛け算が、時間領域では畳み込み。核(熱核・ポアソン核)が 方程式の“指紋”。
  • 高振動数の運命が方程式を特徴づける。 熱は高周波を殺し(平滑化)、波は保つ(伝播)。応答 e−ξ2te^{-\xi^2t} 対 cos⁡(cξt)\cos(c\xi t) の違い。

この章のまとめ

  • フーリエ変換の戦略:微分方程式を変換 → 微分が iξi\xi 倍で代数方程式 → 解いて逆変換。振動数領域の割り算が、時間領域の畳み込み(基本解との)になる。
  • 熱方程式:u^=f^ e−ξ2t\hat u=\hat f\,e^{-\xi^2 t}。各振動数が e−ξ2te^{-\xi^2t} で減衰(高周波ほど速く消える=平滑化)。解は熱核(ガウス近似単位元)との畳み込み u=f∗Ktu=f*K_t。
  • 波動は cos⁡(cξt)\cos(c\xi t)(振動・伝播)、ラプラスは e−∣ξ∣ye^{-|\xi|y}(減衰)。方程式の性格が振動数応答に表れる。
  • Part II(フーリエ変換)はここまで。だがデルタ関数のような“関数でない対象”を変換したい場面が出てくる。次章から、微分できないものを微分する超関数の理論へ。

次章では、デルタ関数の困りごとを出発点に、試験関数・シュワルツ空間・緩増加超関数を導入します。