跳到主要內容

[變分法] 離散泛函極值的必要條件

此文主要討論離散泛函的極值與其必要條件,也就是所謂的離散版本的 Euler-Lagrange Equation,推薦讀者可先複習先前介紹過的 連續泛函 的極值與必要條件的相關知識,整體推導而言可謂非常類似。

考慮離散泛函
\[\left\{ \begin{align*}
  &J\left( x \right): = \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {F\left( {x\left( k \right),x\left( {k + 1} \right),k} \right)} ; \hfill \\
  &x\left( {{0}} \right) = {x_0};x\left( {{N}} \right) = {x_1} \hfill \\
\end{align*}  \right.
\]其中 $F(x,y,t), \frac{{\partial F}}{{\partial x}}, \frac{{\partial F}}{{\partial y}}$ 在其定義域上連續函數。我們的目標是求序列 $x(0), x(1),...,x(N)$ 使得上述泛函 $J(x)$ 達到極值。

Comments:
前述設定中的離散狀態 $x(k) := x(t_k)$ 其中 $t_k = kT$ 且 $T$ 為取樣週期 (sampling period)

=====================================
Theorem: 離散版本的 Euler-Lagrange Equation
若 $x(1),...,x(N - 1) $ 使得上述泛函 $J(x)$ 達到極值,則對任意 $k=1,2,...,N-1$
\[\frac{{\partial F\left( {x(k),x(k + 1),k} \right)}}{{\partial x\left( k \right)}} + \frac{{\partial F\left( {x(k - 1),x(k),k - 1} \right)}}{{\partial x(k)}} =0\]=====================================

Proof: 令 $\delta x(k)$ 為 $x(k)$ 的變分,由於 $x(0) = x_0$ 與 $x(N)=x_1$,故 $\delta x(0) = \delta x(N) =0$ ,現在我們觀察 $J(x)$ ,由假設可知  $x(1),...,x(N - 1) $ 使得泛函 $J$ 達到極值,故
\[
J(x + \alpha \delta x) \geq J(x)
\]且此表明 $ J\left( {x + \alpha \delta x} \right)$ 在 $\alpha =0$ 處達到極值,由變分與泛函極值關係可知
\[
\delta J\left( {x\left( k \right)} \right) = {\left. {\frac{\partial }{{\partial \alpha }}J\left( {x\left( k \right) + \alpha \delta x\left( k \right)} \right)} \right|_{\alpha  = 0}} = 0
\]其中
\[J\left( {x(k) + \alpha \delta x(k)} \right) = \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {F\left( {x(k) + \alpha \delta x(k),x(k + 1) + \alpha \delta x(k + 1),k} \right)}
\]因此
\[
\delta J\left( {x\left( k \right)} \right) = {\left. {\frac{\partial }{{\partial \alpha }}\sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {F\left( {x(k) + \alpha \delta x(k),x(k + 1) + \alpha \delta x(k + 1),k} \right)} } \right|_{\alpha  = 0}} = 0
\]故我們可推得
\[\begin{align*}
  &{\left. {\frac{\partial }{{\partial \alpha }}\sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {F\left( {x(k) + \alpha \delta x(k),x(k + 1) + \alpha \delta x(k + 1),k} \right)} } \right|_{\alpha  = 0}} = 0 \hfill \\
 &  \Rightarrow {\left. {\sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {\frac{\partial }{{\partial \alpha }}F\left( {x(k) + \alpha \delta x(k),x(k + 1) + \alpha \delta x(k + 1),k} \right)} } \right|_{\alpha  = 0}} \hfill \\
 &  \Rightarrow {\left. {\sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {\frac{{\partial F}}{{\partial x\left( k \right)}}\delta x(k) + \frac{{\partial F}}{{\partial x(k + 1)}}\delta x(k + 1)} } \right|_{\alpha  = 0}} = 0  \;\;\;\; (*)
\end{align*}
\] 現在觀察上式的第二項,利用變數變換 定義 $k:=m-1$ 則我們可改寫為
\[\begin{gathered}
  \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {\frac{{\partial F\left( {x(k),x(k + 1),k} \right)}}{{\partial x(k + 1)}}\delta x(k + 1)}  = \sum\limits_{m = 1}^N {\frac{{\partial F\left( {x(m - 1),x(m),m - 1} \right)}}{{\partial x(m)}}\delta x(m)}  \hfill \\
   = \frac{{\partial F\left( {x(N - 1),x(N),N - 1} \right)}}{{\partial x(N)}}\delta x(N) + \sum\limits_{m = 1}^{N - 1} {\frac{{\partial F\left( {x(m - 1),x(m),m - 1} \right)}}{{\partial x(m)}}\delta x(m)}  \hfill \\
   = \frac{{\partial F\left( {x(N - 1),x(N),N - 1} \right)}}{{\partial x(N)}}\delta x(N) + \sum\limits_{k = 1}^{N - 1} {\frac{{\partial F\left( {x(k - 1),x(k),k - 1} \right)}}{{\partial x(k)}}\delta x(k)}  \hfill \\
\end{gathered} \]現在將上述結果代回 $(*)$,故可得
\[\small \begin{align*}
  \delta J\left( {x\left( k \right)} \right) &= \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {\frac{{\partial F}}{{\partial x\left( k \right)}}\delta x(k) + \frac{{\partial F}}{{\partial x(k + 1)}}\delta x(k + 1)}  \hfill \\
  & = \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {\frac{{\partial F}}{{\partial x\left( k \right)}}\delta x(k) + \frac{{\partial F\left( {x(N - 1),x(N),N - 1} \right)}}{{\partial x(N)}}\delta x(N) + \frac{{\partial F\left( {x(k - 1),x(k),k - 1} \right)}}{{\partial x(k)}}\delta x(k)}  \hfill \\
 &  = \frac{{\partial F\left( {x(N - 1),x(N),N - 1} \right)}}{{\partial x(N)}}\delta x(N) + \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {\left( {\frac{{\partial F}}{{\partial x\left( k \right)}} + \frac{{\partial F\left( {x(k - 1),x(k),k - 1} \right)}}{{\partial x(k)}}} \right)\delta x(k)}  \hfill \\
\end{align*}
\]注意到上式中 $\delta x(N) =0$ 且由於 $\delta x(k)$ 為任意變分,故由 $\delta J = 0$ 我們可知
\[\begin{align*}
 & \frac{{\partial F\left( {x(N - 1),x(N),N - 1} \right)}}{{\partial x(N)}}\delta x(N) +  \hfill \\
  \begin{array}{*{20}{c}}
  {}&{}
\end{array}&\;\;\;\; \sum\limits_{k = 0}^{N - 1} {\left( {\frac{{\partial F\left( {x(k),x(k + 1),k} \right)}}{{\partial x\left( k \right)}} + \frac{{\partial F\left( {x(k - 1),x(k),k - 1} \right)}}{{\partial x(k)}}} \right)\delta x(k)}  = 0
\end{align*} \]亦即對任意 $k=0,1,...,N-1$,
\[\frac{{\partial F\left( {x(k),x(k + 1),k} \right)}}{{\partial x\left( k \right)}} + \frac{{\partial F\left( {x(k - 1),x(k),k - 1} \right)}}{{\partial x(k)}} = 0\;\;\;\; \square
\]

留言

這個網誌中的熱門文章

[數學分析] 什麼是若且唯若 "if and only if"

數學上的 if and only if  ( 此文不討論邏輯學中的 if and only if,只討論數學上的 if and only if。) 中文翻譯叫做  若且唯若 (or 當且僅當) , 記得當初剛接觸這個詞彙的時候,我是完全不明白到底是甚麼意思,查了翻譯也是愛莫能助,畢竟有翻跟沒翻一樣,都是有看沒有懂。 在數學上如果看到 if and only if  這類的句子,其實是表示一種 雙條件句 ,通常可以直接將其視為" 定義(Definition)" 待之,今天要分享的是這樣的一個句子如何用比較直觀的方法去看他 假設我們現在有 兩個邏輯陳述句 A 與  B. 注意到,在此我們不必考慮這兩個陳述句到底是什麼,想表達什麼,或者到底是否為真(true),這些都不重要。只要知道是兩個陳述即可。 現在,考慮新的陳述:  "A if and only if B" 好了,現在主角登場,我們可以怎麼看待這個句子呢? 事實上我們可以很直覺的把這句子拆成兩部分看待,也就是 "( A if B ) and ( A only if B )" 那麼先針對第一個部分  A if B  來看, 其實這句就是說  if B then A, 更直白一點就是 "if B is true, then A is also true".  在數學上等價可以寫為 "B implies A" .  或者更常用一個箭頭符號來表示 "B $\Rightarrow$  A"  現在針對第二個部分  A only if B 此句意指  "If B is not true, then A is also not true". 所以如果已知 A is true,  那麼按照上句不難推得 B is also true 也就是說  A only if B  等價為 "If A is true then B is also true". 同樣,也可以寫作   "A implies B"   或者用箭頭表示  "A   $\Rightarrow$     B".

[數學分析] 淺談各種基本範數 (Norm)

這次要介紹的是數學上一個重要的概念: Norm: 一般翻譯成 範數 (在英語中 norm 有規範的意思,比如我們說normalization就是把某種東西/物品/事件 做 正規化,也就是加上規範使其正常化),不過個人認為其實翻譯成 範數 也是看不懂的...這邊建議把 Norm 想成長度就好 (事實上norm是長度的抽象推廣), 也許讀者會認為好端端的長度不用,為何又要發明一個 norm 來自討苦吃?? 既抽象又艱澀。 事實上想法是這樣的: 比如說現在想要比較兩個數字 $3$ , $5$ 之間的大小,則我們可以馬上知道 $ 3 < 5 $;同樣的,如果再考慮小數與無理數如 $1.8753$ 與 $\pi$,我們仍然可以比較大小 $1.8753 < \pi = 3.1415...$ 故可以發現我們有辦法對 "純量" 做明確的比大小,WHY? 因為前述例子中 $3$, $5$, $1.8753$ or $\pi$ 其各自的大小有辦法被 "measure "! 但是如果是現在考慮的是一組數字 我們如何去measure 其大小呢?? 比如說 \[x:=[1, -2, 0.1, 0 ]^T \]上式的大小該是多少? 是 $1$? $-2$? $0.1$??? 再者如果更過分一點,我們考慮一個矩陣 \[A = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&2\\ 3&4 \end{array}} \right] \],想要知道這個矩陣的大小又該怎麼辦?? 是 $1$ ? $2$ 還是 $4$ ?..其實現階段我們說不清楚。 也正是如此,可以發現我們確實需要新的 "長度" 的定義來幫助我們如何去 measure 矩陣/向量/甚至是函數的大小。 故此,我們首先定義甚麼是Norm,(也就是把 "長度" or "大小" 的本質抽離出來) ================== Definition: Norm 考慮 $V$ 為一個向量空間(Vector space),則我們說  Norm 為一個函數 $||\cdot|| : V \rightarrow \mathbb{R}$ 且滿足下列性質