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슈뢰더 방정식

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1. 개요

슈뢰더 방정식은 함수 h(x)와 상수 s에 대한 관계를 나타내는 수학 방정식이다. 이 방정식은 이산 동역학계 분석, 혼돈 이론, 재규격화군 등 다양한 분야에 응용된다. 1884년 가브리엘 쾨니히스는 특정 조건에서 슈뢰더 방정식의 해석해 존재를 증명했으며, 혼돈 이론에서 자기 유사성을 인코딩하는 데 중요한 역할을 한다. 슈뢰더 방정식은 아벨 방정식 및 뵈처 방정식으로 변환될 수 있으며, 쾨니히스 함수와도 관련이 있다.

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슈뢰더 방정식

2. 역사

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3. 수학적 성질

슈뢰더 방정식은 자기유사성을 나타내기에 적합하여 비선형계(혼돈 이론) 연구에 널리 쓰인다. 특히 난류 연구와 재규격화군에도 사용된다.[4][5]

슈뢰더 방정식은 여러 형태로 변환될 수 있다. 슈뢰더 켤레 함수의 역 \(\Phi=\Psi^{-1} \)에 대한 슈뢰더 방정식의 등가 전치 형식은 \(h(\Phi(y))=\Phi(sy) \)이다. 변수 \(\alpha(x)=\log(\Psi(x))/\log(s) \)(아벨 함수)를 사용하면, 슈뢰더 방정식은 아벨 방정식 \(\alpha(h(x))=\alpha(x)+1 \)으로 변환된다. 마찬가지로, 변수 변환 \(\Psi(x)=\log(\varphi(x))\)은 슈뢰더 방정식을 뵈처 방정식 \(\varphi(h(x))=(\varphi(x))^s \)로 변환한다.[4][5]

또한, 속도 \(\beta(x)=\Psi/\Psi' \)에 대해[5], 줄리아 방정식 \(\beta(f(x))= f'(x)\beta(x)\)이 성립한다.

슈뢰더 방정식 해의 \(n\) 제곱은 고유값 \(s^n\)을 갖는 슈뢰더 방정식의 해를 제공한다. 같은 맥락에서 슈뢰더 방정식의 가역적 해 \(\Psi(x)\)에 대해 (비가역) 함수 \(\Psi(x)k\log(\Psi(x))\)도 주기가 \(\log(s) \)인 주기 함수 \(k(x)\)에 대한 해이다. 슈뢰더 방정식의 모든 해는 이러한 방식으로 관련되어 있다.

가브리엘 쾨니히스는 1884년에 \(0<|h'(0)|<1\)일 때, 즉 h(x)가 끌개 고정점(초끌개 고정점은 아님)인 경우 슈뢰더 방정식의 해석적 해가 존재함을 증명하였다.[6][7] \(|h'(0)|=0\)인 초끌개 고정점의 경우, 슈뢰더 방정식은 다루기 힘들어서 뵈처 방정식으로 변환하는 것이 가장 좋다.[8]

에른스트 슈뢰더의 1870년 원본 논문으로 거슬러 올라가는 특정 해가 많이 있다.[1] 고정점 주변의 급수 전개와 결과 궤도에 대한 해의 관련 수렴 성질 및 해당 해석적 성질은 세케레시에 의해 설득력 있게 요약되었다.[9] 몇몇 해는 점근적 급수로 제공된다.

3. 1. 기본 형태

가브리엘 쾨니히스는 1884년에 특정 조건에서 슈뢰더 방정식을 만족하는 해석적인 해가 존재함을 보였다. 이는 해석 함수 공간에서 합성 연산자를 이해하는 데 중요한 정리들의 첫 단계 중 하나이다. (쾨니히스 함수 참조)

슈뢰더 방정식은 자기유사성을 나타내기에 적합하여 비선형계(혼돈 이론) 연구에 널리 쓰인다. 특히 난류 연구와 재규격화군에도 사용된다.[4][5]

슈뢰더 켤레 함수의 역 \Phi=\Psi^{-1} 에 대한 슈뢰더 방정식의 등가 전치 형식은 h(\Phi(y))=\Phi(sy) 이다. 변수 \alpha(x)=\log(\Psi(x))/\log(s) (아벨 함수)로 변환하면 슈뢰더 방정식은 아벨 방정식 \alpha(h(x))=\alpha(x)+1 으로 변환된다. 마찬가지로, \Psi(x)=\log(\varphi(x))로 변환하면 슈뢰더 방정식은 뵈처 방정식 \varphi(h(x))=(\varphi(x))^s 로 변환된다.

또한, 속도 \beta(x)=\Psi/\Psi' 에 대해[5], 줄리아 방정식 \beta(f(x))= f'(x)\beta(x)이 성립한다.

슈뢰더 방정식 해의 n 제곱은 고유값 s^n을 갖는 슈뢰더 방정식의 해를 제공한다. 같은 맥락에서 슈뢰더 방정식의 가역적 해 \Psi(x)에 대해 (비가역) 함수 \Psi(x)k\log(\Psi(x))도 주기가 \log(s) 인 주기 함수 k(x)에 대한 해이다. 슈뢰더 방정식의 모든 해는 이러한 방식으로 관련되어 있다.

3. 2. 변환

슈뢰더 방정식은 여러 형태로 변환될 수 있다. 슈뢰더 켤레 함수의 역 \Phi=\Psi^{-1} 에 대한 슈뢰더 방정식의 등가 전치 형식은 h(\Phi(y))=\Phi(sy) 이다. 변수 \alpha(x)=\log(\Psi(x))/\log(s) (아벨 함수)를 사용하면, 슈뢰더 방정식은 아벨 방정식 \alpha(h(x))=\alpha(x)+1 으로 변환된다. 마찬가지로, 변수 변환 \Psi(x)=\log(\varphi(x))은 슈뢰더 방정식을 뵈처 방정식 \varphi(h(x))=(\varphi(x))^s 로 변환한다.[4][5]

또한, 속도 \beta(x)=\Psi/\Psi' 에 대해[5], 줄리아 방정식 \beta(f(x))= f'(x)\beta(x)이 성립한다.

슈뢰더 방정식 해의 n 제곱은 고유값 s^n을 갖는 슈뢰더 방정식의 해를 제공한다. 같은 맥락에서 슈뢰더 방정식의 가역적 해 \Psi(x)에 대해 (비가역) 함수 \Psi(x)k\log(\Psi(x))도 주기가 \log(s) 인 주기 함수 k(x)에 대한 해이다. 슈뢰더 방정식의 모든 해는 이러한 방식으로 관련되어 있다.

3. 3. 해의 존재성과 유일성

가브리엘 쾨니히스(1884)는 0<|h'(0)|<1일 때, 즉 h(x)가 끌개 고정점(초끌개 고정점은 아님)인 경우 슈뢰더 방정식의 해석적 해가 존재함을 증명하였다.[6][7]

|h'(0)|=0인 초끌개 고정점의 경우, 슈뢰더 방정식은 다루기 힘들어서 뵈처 방정식으로 변환하는 것이 가장 좋다.[8]

에른스트 슈뢰더의 1870년 원본 논문으로 거슬러 올라가는 특정 해가 많이 있다.[1]

고정점 주변의 급수 전개와 결과 궤도에 대한 해의 관련 수렴 성질 및 해당 해석적 성질은 세케레시에 의해 설득력 있게 요약되었다.[9] 몇몇 해는 점근적 급수로 제공된다. 칼먼 행렬을 참조.

3. 4. 해의 특성

슈뢰더 방정식은 Gabriel Koenigs|가브리엘 쾨니히스영어(1884)가  0<|h'(0)|<1 인 끌개(초끌개는 아님) 고정점일 때 풀었다.[6][7]

|h'(0)|=0 인 초끌개 고정점의 경우 슈뢰더의 방정식은 다루기 힘들고 뵈처 방정식으로 변환하는 것이 가장 좋다.[8]

슈뢰더의 1870년 원본 논문으로 거슬러 올라가는 특정 해가 많이 있다.[1]

고정점 주변의 급수 전개와 결과 궤도에 대한 해의 관련 수렴 성질 및 해당 해석적 성질은 세케레시에 의해 설득력 있게 요약되었다.[9] 몇몇 해는 점근적 급수로 제공된다.

4. 응용

슈뢰더 방정식은 자기유사성을 나타내는 데 적합하여 비선형계(혼돈 이론) 연구에 널리 사용된다. 특히 난류 연구와 재규격화군에 응용된다.[4][5]

슈뢰더 방정식은 이산 동역학계를 분석하는 데 사용된다. 즉, 새로운 좌표계를 찾아 이산 단위 시간 단계 (x\rightarrow h(x))에 해당하는 계가 매끄러운 궤도를 가지도록 한다.

일반적으로 '모든 함수적 반복'은 궤도에 의해 제공되는데, 실수 (t, 반드시 양수이거나 정수일 필요는 없다)에 대해 다음과 같다.

:h_t(x) = \Psi^{-1}\big(s^t \Psi(x)\big),

초기 이산 재귀 x\rightarrow h(x)의 홀로그램 연속 보간이 구성되었으며,[10] 이는 사실상 전체 궤도이다.

예를 들어, 범함수 제곱근은 h_{1/2}(x)=\Psi^{-1}(s^{1/2}\Psi(x))이므로 h_{1/2}(h_{1/2}(x))=h(x)이다.

혼돈의 경우, 로지스틱 사상 (h(x)=4x(1-x))의 특수 사례는 슈뢰더가 그의 원본 논문[1]에서 다음과 같이 제시하였다.

: \Psi(x) = (\arcsin \sqrt x)^2, s = 4, h_t(x) = \sin^2 (2^t \arcsin \sqrt x).

이 해는 일련의 스위치백 전위[12] V(x)\propto x(x-1)(n\pi+\arcsin\sqrt x)^2 에 의해 결정되는 동작으로 나타나는 것으로 보인다. 이는 슈뢰더 방정식의 영향을 받는 연속 반복의 일반적인 특징이다.

그는 또한 자신의 방법 h(x)=2x(1-x) 로 설명했던 혼돈이 아닌 경우를 다음과 같이 나타낸다.

: \Psi(x) = -\frac{1}{2}\ln(1 - 2x), h_t(x) = -\frac{1}{2}((1 - 2x)^{2^t} - 1).

마찬가지로 베버튼-홀트 모델 h(x)=x/ (2-x) 의 경우[10] \Psi(x)=x/ (1-x) 를 쉽게 찾을 수 있으므로,[13]

:h_t(x)= \Psi^{-1}\big(2^{-t} \Psi(x)\big) = \frac{x}{2^t + x(1 - 2^t)}.


4. 1. 동역학계 분석

슈뢰더 방정식은 이산 동역학계를 분석하는 데 사용된다. 즉, 새로운 좌표계를 찾아 이산 단위 시간 단계 x\rightarrow h(x)에 해당하는 계가 매끄러운 궤도를 가지도록 한다.

이때 궤도는 슈뢰더 방정식의 해로부터 재구성되며, h(x)=\Psi^{-1}(s\Psi(x))=h_1(x)이다.

일반적으로 ''모든 함수적 반복''은 궤도에 의해 제공되는데, 실수 (반드시 양수이거나 정수일 필요는 없다)에 대해 다음과 같다.

:h_t(x) = \Psi^{-1}\big(s^t \Psi(x)\big),

h_n(x)들의 집합, 즉 h(x) (반 군)의 모든 양의 정수 반복의 집합을 h(x)의 ''분할'' (또는 피카르 수열)이라고 한다.

그러나 h(x)의 ''모든 반복'' (분수, 무한소 또는 음수)은 마찬가지로 슈뢰더 방정식을 풀기 위해 결정된 좌표 변환 \Psi(x)를 통해 지정된다. 초기 이산 재귀 x\rightarrow h(x)의 홀로그램 연속 보간이 구성되었으며,[10] 이는 사실상, 전체 궤도이다.

예를 들어, 범함수 제곱근은 h_{1/2}(x)=\Psi^{-1}(s^{1/2}\Psi(x))이므로 h_{1/2}(h_{1/2}(x))=h(x)이다.

혼돈의 경우, h(x)=4x(1-x)와 같은[11] 로지스틱 사상 의 특수 사례는 슈뢰더가 그의 원본 논문[1]에서 다음과 같이 제시하였다.

: \Psi(x) = (\arcsin \sqrt x)^2, s = 4, h_t(x) = \sin^2 (2^t \arcsin \sqrt x).

이 해는 일련의 스위치백 전위[12] V(x)\propto x(x-1)(n\pi+\arcsin\sqrt x)^2 에 의해 결정되는 동작으로 나타나는 것으로 보인다. 이는 슈뢰더 방정식의 영향을 받는 연속 반복의 일반적인 특징이다.

그는 또한 자신의 방법 h(x)=2x(1-x) 로 설명했던 혼돈이 아닌 경우를 다음과 같이 나타낸다.

: \Psi(x) = -\frac{1}{2}\ln(1 - 2x), h_t(x) = -\frac{1}{2}((1 - 2x)^{2^t} - 1).

마찬가지로 베버튼-홀트 모델 h(x)=x/ (2-x) 의 경우[10] \Psi(x)=x/ (1-x) 를 쉽게 찾을 수 있으므로,[13]

:h_t(x)= \Psi^{-1}\big(2^{-t} \Psi(x)\big) = \frac{x}{2^t + x(1 - 2^t)}.

4. 2. 혼돈 이론

가브리엘 쾨니히스는 1884년에 특정 조건에서 슈뢰더 방정식을 만족하는 해석적 해가 존재함을 보였는데, 이는 해석 함수 공간에서 합성 연산자를 이해하는 데 중요한 정리들의 시발점이 되었다.(쾨니히스 함수 참조)

슈뢰더 방정식은 자기유사성을 표현하는 데 적합하여 비선형계(혼돈 이론) 연구에 널리 사용되었으며, 난류 연구와 재규격화군에도 사용된다.[4][5]

이산 동적계를 분석할 때, 슈뢰더 방정식을 이용하면 원래 시스템이 단순한 팽창처럼 보이는 새로운 좌표계를 찾을 수 있다. 구체적으로, 이산 시간 단계가 x\rightarrow h(x)로 주어지는 시스템은 슈뢰더 방정식의 해를 통해 매끄러운 궤도(또는 흐름)를 갖도록 재구성할 수 있다.

예를 들어, 로지스틱 사상의 특수한 경우인 h(x)=4x(1-x)는 슈뢰더가 그의 원본 논문에서[1] (p. 306) 다음과 같이 제시하였다.

: \Psi(x) = (\arcsin \sqrt x)^2, s = 4, h_t(x) = \sin^2(2^t \arcsin \sqrt x).

4. 3. 재규격화군

슈뢰더 방정식은 자기유사성을 인코딩하는 데 적합하므로 비선형계(종종 혼돈 이론이라고도 함) 연구에 광범위하게 활용된다. 특히 난류 연구와 재규격화군에도 사용된다.[4][5]

4. 4. 기타 응용

슈뢰더 방정식은 자기유사성을 표현하는데 적합하여 비선형계(혼돈 이론) 연구에 광범위하게 활용된다. 특히 난류 연구와 재규격화군에도 사용된다.[4][5]

이산 동적계를 분석할 때, 슈뢰더 방정식을 이용하면 이산 단위 시간 단계가 x\rightarrow h(x)에 해당하는 계를 매끄러운 궤도(또는 흐름)를 갖도록 변환할 수 있다. 즉, 새로운 좌표계를 찾아 시스템이 단순한 팽창처럼 보이도록 만든다.

일반적으로 모든 함수적 반복은 다음 궤도에 의해 표현된다.

:h_t(x) = \Psi^{-1}\big(s^t \Psi(x)\big),

여기서 t는 실수이며, 반드시 양수이거나 정수일 필요는 없다. 따라서 완전 연속 군을 이룬다. 초기 이산 재귀 x\rightarrow h(x)의 연속 보간이 구성되어, 사실상 전체 궤도를 나타낸다.[10]

예를 들어, 함수 제곱근은 h_{1/2}(x)=\Psi^{-1}(s^{1/2}\Psi(x))이며, h_{1/2}(h_{1/2}(x))=h(x)를 만족한다.

로지스틱 사상의 특수한 경우인 h(x)=4x(1-x)는 슈뢰더가 그의 원본 논문[1]에서 다음과 같은 해를 제시했다.

:\Psi(x) = (\arcsin \sqrt x)^2, s = 4, h_t(x) = \sin^2(2^t \arcsin \sqrt x).

이 해는 일련의 스위치백 전위[12] V(x)\propto x(x-1)(n\pi+\arcsin\sqrt x)^2 에 의해 결정되는 운동으로 나타나는 것으로 보인다. 이는 슈뢰더 방정식의 영향을 받는 연속 반복의 일반적인 특징이다.

슈뢰더는 또한 h(x)=2x(1-x) 인 경우에 대해 다음과 같이 나타냈다.

:\Psi(x) = -\frac{1}{2}\ln(1 - 2x), h_t(x) = -\frac{1}{2}((1 - 2x)^{2^t} - 1).

베버튼-홀트 모델 h(x)=x/ (2-x) 의 경우,[10] \Psi(x)=x/ (1-x) 이므로,[13]

:h_t(x)= \Psi^{-1}\big(2^{-t} \Psi(x)\big) = \frac{x}{2^t + x(1 - 2^t)}.이다.

참조

[1] 논문 Ueber iterirte Functionen 1870
[2] 서적 Complex Dynamics https://archive.org/[...] Springer-Verlag 1993
[3] 서적 Functional equations in a single variable https://archive.org/[...] PWN – Polish Scientific Publishers 1968
[4] 논문 Quantum Electrodynamics at Small Distances https://authors.libr[...] 1954
[5] 논문 Renormalization Group Functional Equations 2011-03
[6] 논문 Recherches sur les intégrales de certaines équations fonctionelles http://www.numdam.or[...] 1884
[7] 논문 On Analytic Iteration 1960
[8] 논문 The principal laws of convergence of iterates and their application to analysis 1904
[9] 논문 Regular iteration of real and complex functions 1958
[10] 논문 Evolution Profiles and Functional Equations 2009
[11] 웹사이트 Evolution surfaces and Schröder functional methods http://www.physics.m[...] 2014-10-30
[12] 논문 Chaotic Maps, Hamiltonian Flows, and Holographic Methods 2010
[13] 논문 Random dispersal in theoretical populations 1951



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