맨위로가기

적분인자

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

적분 인자는 적분을 용이하게 하기 위해 미분 방정식에 곱해지는 식을 의미한다. 1차 선형 상미분 방정식의 경우, 적분 인자는 e^{\int P(x) \, dx}이며, 2차 및 n차 선형 상미분 방정식에도 적용될 수 있다. 카라테오도리의 정리는 1-형식 ψ의 적분 인자의 존재에 대한 조건을 제시하며, 열역학 제2법칙의 공식화에 활용되었다.

2. 정의 및 활용

적분 인자는 미분 방정식에 곱해져 적분을 용이하게 만드는 함수이다.[1] 예를 들어, 다음과 같은 비선형 2차 방정식이 있다.

:\frac{d^2 y}{d t^2} = A y^{2/3}

이 방정식은 \frac{d y}{d t}를 적분 인자로 허용한다.

:\frac{d^2 y}{d t^2} \frac{d y}{d t} = A y^{2/3} \frac{d y}{d t}.

연쇄 법칙을 이용하면 방정식의 양변을 다음과 같이 미분 형태로 표현할 수 있다.

:\frac{d}{d t}\left(\frac 1 2 \left(\frac{d y}{d t}\right)^2\right) = \frac{d}{d t}\left(A \frac 3 5 y^{5/3}\right).

따라서,

:\left(\frac{d y}{d t}\right)^2 = \frac{6 A}{5} y^{5/3} + C_0.

여기서 C_0는 상수이다.

이 식은 변수 분리를 통해 다음과 같이 음함수 해로 나타낼 수 있다.

:\int_{y(0)}^{y(t)} \frac{d y}{\sqrt{\frac{6 A}{5} y^{5/3} + C_0}} = t

이는 비초등 적분을 포함하며, 진자의 주기를 구하는 데에도 활용된다.

1차 선형 상미분 방정식과 2차 선형 상미분 방정식의 경우, 특정한 형태의 적분 인자를 사용하여 해를 구할 수 있다. 하지만, 3차 이상의 고차 방정식에서는 적분 인자를 적용하기 위한 방정식 형태가 매우 구체적이 되므로 덜 유용하다.

2. 1. 1차 선형 상미분 방정식

1차 선형 상미분 방정식은 적분인자를 사용하여 해를 구할 수 있다. 적분인자는 미분 방정식의 양변에 곱하여 좌변을 특정한 함수의 도함수 형태로 만들어 적분을 용이하게 하는 함수이다.

일반적인 1차 선형 상미분 방정식은 다음과 같은 형태를 가진다.

: y'+ P(x)y = Q(x)

이 방정식을 풀기 위해, 적분 인자 M(x)를 사용한다. M(x)는 다음과 같이 정의된다.

:M(x) = e^{\int P(x) \, dx}

M(x)를 원래 방정식에 곱하면 좌변은 (M(x)y)' 형태로 변환되어 적분이 가능해진다. 즉,

: M(x)y' + P(x) M(x)y = M(x)y' + M'(x)y = \frac{d}{dx}( M(x)y)

가 되고, 이를 통해 방정식을 다음과 같이 단순화할 수 있다.

:\frac{d}{dx}\left( M(x)y\right) = Q(x) M(x)

양변을 x에 대해 적분하면,

: e^{\int P(x) \, dx}y = \left( \int Q(x) e^{\int P(x) \, dx} \,dx \right)+ C

여기서 C는 상수이다.

따라서 일반 해는 다음과 같다.

:y = e^{-\int P(x) \, dx}\left( \int Q(x) e^{\int P(x) \, dx} \,dx \right)+ Ce^{- \int P(x) \, dx}

동차 미분 방정식의 경우, 즉 Q(x) = 0인 경우 일반 해는 다음과 같이 더 간단해진다.

: y = Ce^{- \int P(x) \, dx}

적분 과정에서 임의의 상수를 포함하거나, P(x)의 적분이 로그를 포함하는 경우 절댓값을 굳이 포함할 필요는 없다. 이는 방정식을 풀기 위해 하나의 적분 인자만 필요하며, 상수나 절댓값은 서로 상쇄되기 때문이다.

2. 1. 1. 예시

Example영어

:y'-\frac{2y}{x} = 0.

이 경우 P(x) = \frac{-2}{x}임을 알 수 있다.

:M(x)=e^{\int_1^x P(x) dx}

:M(x)=e^{\int_1^x \frac{-2}{x}\,dx} = e^{-2 \ln x} = {\left(e^{\ln x}\right)}^{-2} = x^{-2}

:M(x)=\frac{1}{x^2}.

양변에 M(x)를 곱하면

:\frac{y'}{x^2} - \frac{2y}{x^3} = 0

위의 방정식은 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.

:\frac{d (x^{-2}y)}{dx} = 0

x에 대해 양변을 적분하면

: x^{-2}y = C

또는

: y = Cx^2

여기서 ''C''는 상수이다.

2. 2. 2차 선형 상미분 방정식

1차 선형 미분 방정식에 대한 적분 인자 방법은 2차 방정식으로도 자연스럽게 확장될 수 있다. 1차 방정식을 풀 때, 적분 인자 M(x)를 찾아 y'+p(x)y=h(x)에 곱하여 (M(x)y)'=M(x)h(x)를 얻고, 적분 후 M(x)로 나누어 y를 구했다. 2차 선형 미분 방정식의 경우, M(x)=e^{\int p(x)\,dx}가 적분 인자로 작동하게 하려면,

:(M(x)y)''=M(x)\left(y'' + 2p(x)y' + \left(p(x)^2+p'(x)\right) y \right)=M(x)h(x)

와 같은 형태여야 한다. 즉, 2차 방정식이 y'' + 2p(x)y' + \left(p(x)^2+p'(x)\right) y=h(x) 형태여야 적분 인자를 사용할 수 있다.[1]

2. 2. 1. 예시

Integrating factor영어를 이용한 미분방정식의 풀이 예시는 다음과 같다.

:y''+2xy'+\left(x^2+1\right)y=0

위 식은 적분 인자를 사용하여 정확하게 풀 수 있다. 적절한 p(x)y' 항을 검토하여 추론할 수 있다. 이 경우, 2p(x)=2x이므로, p(x)=x이다. y 항을 검토하면, p(x)^2+p'(x)=x^2+1임을 알 수 있으므로, 모든 항에 적분 인자 {{llang|en|e|e}^{\int x \, dx} = {{llang|en|e|e}^{x^2/2}를 곱한다. 그러면 다음을 얻는다.

:{{llang|en|e|e}^{x^2/2}y''+2{{llang|en|e|e}^{x^2/2}p(x)y'+{{llang|en|e|e}^{x^2/2}\left(p(x)^2+p'(x)\right)y=0

이는 재정렬하여 다음을 얻을 수 있다.

:\left({{llang|en|e|e}^{x^2/2}y\right)''=0

두 번 적분하면 다음을 얻는다.

:{{llang|en|e|e}^{x^2/2}y=c_1x+c_2

Integrating factor영어로 나누면 다음을 얻는다.

:y=\frac{c_1x+c_2}{e}^{x^2/2}/e영어

2차 적분 인자의 적용은 다음과 같은 미분 방정식을 포함한다.

:y''+2\cot(x)y'-y=1

y' 앞에 2p(x) 항이 있지만, y 앞에 p(x)^2+p'(x) 항이 없다. 하지만,

:p(x)^2+p'(x)=\cot^2(x)-\csc^2(x)

그리고 코탄젠트와 코시컨트를 관련시키는 피타고라스 항등식으로부터,

:\cot^2(x)-\csc^2(x)=-1

따라서 y 앞에 필요한 항이 있으므로 적분 인자를 사용할 수 있다.

:{{llang|en|e|e}^{\int \cot(x)\,dx}={{llang|en|e|e}^{\ln(\sin(x))}=\sin(x)

각 항에 \sin(x)를 곱하면 다음과 같다.

:\sin(x)y''+2\cot(x)\sin(x)y'-\sin(x)y=\sin(x)

재배열하면 다음과 같다.

:(\sin(x)y)''=\sin(x)

두 번 적분하면 다음과 같다.

:\sin(x)y=-\sin(x)+c_1x+c_2

마지막으로 적분 인자로 나누면 다음과 같다.

:y=c_1x\csc(x)+c_2\csc(x)-1

2. 3. n차 선형 상미분 방정식

적분 인자는 임의의 차수로 확장될 수 있지만, 이를 적용하기 위해 필요한 방정식 형태는 차수가 증가함에 따라 더욱 구체화되어 고차 방정식에서는 덜 유용하게 된다. 일반적인 방법은 n차 미분 방정식에 대해 함수 M(x)yn번 미분하고 동류항을 결합하는 것이다. 그러면 다음과 같은 형태의 방정식이 만들어진다.

:M(x)F\!\left(y,y',y'',\ldots,y^{(n)}\right)

만약 n차 방정식이 n번 미분 후에 얻은 형태 F\!\left(y,y',y'',\ldots,y^{(n)}\right)과 일치한다면, 모든 항에 적분 인자를 곱하고 h(x)M(x)n번 적분한 다음 양변을 적분 인자로 나누어 최종 결과를 얻을 수 있다.

2. 3. 1. 예시

다음 미분방정식에서

:y''' + 3x^2y'' + \left(3x^4+6x\right)y' + \left(x^6+6x^3+2\right)y = 0

p(x)=x^2이므로, 적분인자는 e^{x^3/3}이다. 재정렬하면

:\left(e^{x^3/3}y\right)'''=0

세 번 적분하고 적분인자로 나누면

:y=\frac{c_1x^2+c_2x+c_3}{e^{x^3/3}}

3. 카라테오도리의 정리

다양체 M의 영역 U에서 정의된 1-형식 \psi에 대해, \psi = f \, dg 를 만족하는 함수 f, g(단, f \neq 0)가 존재할 때, 1/f\psi의 적분 인자라고 부른다.[7][6][3] 카라테오도리의 정리는 1-형식 \psi의 적분 인자 존재에 관한 동치 조건을 제시한다.[3]

3. 1. 카라테오도리의 정리의 동치 조건

Carathéodory영어의 정리에서 다음 세 명제는 동치이다.[3]

1. ''M''의 임의의 점 ''x''에 대해, 점 ''x''의 근방 ''V''가 존재하고, ''V'' 내의 임의의 ''x''의 근방 ''W''에, 구분적으로 ''C''-급 곡선 γ가 있고, \dot{\gamma}가 정의되는 모든 점에서 ψ{\dot{\gamma}(t)} = 0을 만족하는 곡선 γ에 의해 점 ''x''와 연결되지 않는 점 ''y'' ∈ ''W''가 존재한다.

2. ψ ∧ dψ = 0

3. 임의의 점 ''x'' ∈ ''M''에 어떤 근방 ''V''가 존재하며, ψ의 ''V''로의 제한은 적분인자를 가진다.

이 정리는 1909년에 콘스탄틴 카라테오도리가 열역학 제2법칙을 공식화하기 위해 도입하였다.[4][5] ψ가 닫힌 형식(dψ = 0)이면 푸앵카레 보조 정리에 의해 적분 인자 1이 존재한다.[2] n ≤ 2일 때 카라테오도리의 정리에 의해 모든 1-형식에 대해 적분 인자가 존재함이 보장된다(이는 요한 프리드리히 파프가 처음 제시하였다).[7][6]

3. 2. 카라테오도리의 정리와 열역학 제2법칙

카라테오도리의 정리는 1909년에 콘스탄틴 카라테오도리에 의해 열역학 제2법칙의 공식화를 위해 도입되었다[4][5] . 1-형식 ψ가 닫힌 형식(즉, dψ = 0이 성립하는 것)이면 푸앵카레 보조 정리에 의해 적분 인자 1이 존재한다[2] . 또한 n ≤ 2 일 때, 카라테오도리의 정리에 의해 모든 1-형식에 대해 적분 인자의 존재가 보장된다(이는 요한 프리드리히 파프에 의해 처음 제시되었다)[7][6] .

참조

[1] 서적 ゼロからの熱力学と統計力学 岩波書店
[2] 서적 Geometry, Topology and Physics CRC Press 2003
[3] 논문 Carathéodory's principle and the existence of global integrating factors https://projecteucli[...]
[4] 논문 Untersuchungen über die Grundlagen der Thermodynamik http://neo-classical[...]
[5] 논문 Proof of Carathéodory's Local Theorem and Its Global Application to Thermostatics
[6] 논문
[7] 논문 Thermodynamics of Gyula Farkas - A new (old) approach to entropy https://pp.bme.hu/ch[...] 2000



본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com