可分离变数的偏微分方程

✍ dations ◷ 2025-09-11 21:30:49 #微分方程

可分离变数的偏微分方程(PDE)是指一种偏微分方程,在求解时可以用分离变数法分离为一组阶数较低的微分方程。这一般是因为偏微分方程满足某种形式或是对称。因此可以利用求解一组较简单的偏微分方程来求解原问题,若可以简化为一维的问题,甚至可以用变成常微分方程。

分离变数法最常见的形式是其解可以假设为几个函数的积,而每个函数只有一个自变数。例如给予一个 n {\displaystyle n} 元函数 F ( x 1 ,   x 2 ,   ,   x n ) {\displaystyle F(x_{1},\ x_{2},\ \dots ,\ x_{n})} 的偏微分方程,猜想解答的形式为

这是一种特别的分离变数法,称为 R {\displaystyle R} -分离变数法,此方式是将解写成和座标有关的固定函数,以及以各座标为自变数函数的乘积。 R n {\displaystyle {\mathbb {R} }^{n}} 上的拉普拉斯方程是一个可以用 R {\displaystyle R} -分离变数法求解的偏微分方程的例子,在三维空间下会用六维球面座标转换(英语:6-sphere coordinates)来求解。

偏微分方程的分离变数法和常微分方程的分离变数法不同,后者是指问题可以变成二个积分相等的形式。

例如,考虑时变的薛定谔方程

针对函数 ψ ( x ) {\displaystyle \psi (\mathbf {x} )} (为简化问题,其为无因次量)(等效的作法是考虑非齐次的亥姆霍兹方程)。若三维函数 V ( x ) {\displaystyle V(\mathbf {x} )} 形式如下

则此问题可以分解为三个一维的常微分方程,函数分别是 ψ 1 ( x 1 ) {\displaystyle \psi _{1}(x_{1})} ψ 2 ( x 2 ) {\displaystyle \psi _{2}(x_{2})} ψ 3 ( x 3 ) {\displaystyle \psi _{3}(x_{3})} ,最后的解可以写成 ψ ( x ) = ψ 1 ( x 1 ) ψ 2 ( x 2 ) ψ 3 ( x 3 ) {\displaystyle \psi (\mathbf {x} )=\psi _{1}(x_{1})\cdot \psi _{2}(x_{2})\cdot \psi _{3}(x_{3})} 。(薛定谔方程中可以分离变数求解的例子已由艾森哈特(Eisenhart)在1948年列举)。

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