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使える!数学!応用数学入門 / Introduction of applied mathema...

konakalab
July 31, 2022

使える!数学!応用数学入門 / Introduction of applied mathematics

名城大学オープンキャンパス2022(7月30日,31日),情報工学部模擬講義の内容です.
・speakerdeckの仕様で動画が再生できません.Twitterに上げてあるものを見てください.
https://twitter.com/konakalab/status/1553570962364215296

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July 31, 2022
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  1. 変数と関数とグラフ 変数と関数 変数:値が変わる量を文字(記号)で 表す仕組み 時間,位置,速度,加速度⇔𝑡, 𝑥, 𝑣, 𝑎 関数:変数同士の依存関係を表すし くみ

    「位置が時間ごとに変化する」⇔𝑥(𝑡) 簡潔に・わかりやすく表現する工夫 関数とグラフ グラフ:関数で結びつけられた変数 の関係を図示したもの
  2. 速度と微分 (速度)=(位置の変化量)/(経過時間) 経過時間⇔Δ𝑡 「瞬間の」⇔Δ𝑡 → 0 微小な変化量⇔変数の前に𝑑をつけ る “difference” ×「微分を使うと位置から速度

    を求められる」 ◎「位置から速度を求める計算 を一般化したものが微分である」 加速度は位置を時間で二階微分 𝑣 = 𝑑 𝑑𝑡 𝑥, 𝑎 = 𝑑 𝑑𝑡 𝑣 = 𝑑2 𝑑𝑡2 𝑥
  3. ばねを含む運動方程式 フックの法則 「ばねを長く伸ばすには力がたくさん 必要」 ばねは伸ばしたら縮む⇔伸びと力は 逆向き⇔負号がつく ばねにつながれたおもりの運動方程式 𝑚𝑎 = 𝐹,

    𝐹 = −𝑘𝑥 ֞ 𝑚 𝑑2𝑥 𝑑𝑡2 = −𝑘𝑥 𝑥(𝑡)とその微分を含んだ方程式: 「微分方程式」 物理の問題は微分方程式を解くこと である 𝐹 = −𝑘𝑥
  4. 微分方程式を解くための (高校での)準備 「微分したらどうなる関数」を知りたいのか? 𝑚 𝑑2𝑥 𝑑𝑡2 = −𝑘𝑥 「微分したら自分自身の定数倍 になる関数」がわかるとうれしそ

    う 知ってる?  𝑑 𝑑𝑡 𝑥 𝑡 = 𝑐𝑥 𝑡 高校数学っぽい書き方だと…  𝑓 𝑥 ′ = 𝑎𝑓(𝑥) 𝑒𝑎𝑥 ′ = 𝑎𝑒𝑎𝑥
  5. 指数関数とばねの問題 ⇒代数方程式(二次方程式) 𝑚 𝑑2𝑥 𝑑𝑡2 = −𝑘𝑥, 𝑥 𝑡 =

    𝐶𝑒𝑠𝑡 ֞ 𝑚𝐶𝑎2𝑒𝑠𝑡 = −𝑘𝐶𝑒𝑠𝑡 ֞ 𝑚𝑠2 = −𝑘 𝑠の二次方程式が現れた! 𝑚𝑠2 = −𝑘, ∴ 𝑠 = ±𝑗 𝑘 𝑚 (𝑗2 = −1) 複素数(虚数)が現れた!
  6. 指数関数の肩に複素数って,何なの? 𝑠 = ±𝑗 𝑘 𝑚 = ±𝑗𝜔0 𝑥 𝑡

    = 𝐶1 𝑒𝑗𝜔0𝑡 + 𝐶2 𝑒−𝑗𝜔0𝑡 知識:ばね・重り系なので位置は単 振動となるはず オイラーの公式 利点:オイラーの公式を使って指数 関数と複素数を組み合わせる ⇒振動とその微積分が簡単に書ける ようになる 𝑒𝑗𝜔𝑡 = cos 𝜔𝑡 + 𝑗 sin 𝜔𝑡
  7. 確認:2階微分してみる 三角関数 𝑥 𝑡 = 𝐴 sin 𝜔𝑡 ֞ 𝑑2𝑥

    𝑑𝑡2 = −𝐴𝜔2 sin 𝜔𝑡 = −𝜔2𝑥(𝑡) 指数関数 𝑥 𝑡 = 𝐶𝑒±𝑗𝜔𝑡 ֞ 𝑑2𝑥 𝑑𝑡2 = −𝐶𝜔2𝑒±𝑗𝜔𝑡 = −𝜔2𝑥(𝑡) どちらも「二階微分したら自分自身の負の定数倍になる関数」 𝑒𝑗𝜔𝑡 = cos 𝜔𝑡 + 𝑗 sin 𝜔𝑡
  8. 抵抗・コイル回路の微分方程式を 複素数だけで解いてみる 𝐸 𝑡 = 𝐸0 𝑒𝑗𝜔𝑡 𝐼 𝑡 =

    𝐼0 𝑒𝑗𝜔𝑡 𝑅 + 𝑗𝜔𝐿 𝐼0 𝑒𝑗𝜔𝑡 = 𝐸0 𝑒𝑗𝜔𝑡 ∴ 𝐼0 = 𝐸0 /(𝑅 + 𝑗𝜔𝐿) 𝑅𝐼 𝑡 + 𝐿 𝑑𝐼 𝑑𝑡 = 𝐸(𝑡)
  9. 抵抗・コイル回路の微分方程式を 複素数だけで解いてみる(続き) 𝐼0 = 𝐸0 𝑅+𝑗𝜔𝐿 正弦波を確定させる3つの要素 振幅𝐴,位相𝜃,角周波数𝜔 振幅(比):複素数の絶対値 位相(差):複素数の偏角

    角周波数:変わらない 𝐼0 = 𝐸0 ⋅ 1 𝑅 + 𝑗𝜔𝐿 = 𝐸0 𝑅2 + 𝜔𝐿 2 ∠𝐼0 = ∠𝐸0 + ∠ 1 𝑅 + 𝑗𝜔𝐿 = ∠𝐸0 − ∠(𝑅 + 𝑗𝜔𝐿) 𝐴 sin(𝜔𝑡 + 𝜃) 複素数の四則演算だけで 振幅と位相の変化がわかる
  10. 複素数の絶対値と偏角の関係を 知っておくべき理由  𝑧1 𝑧2 = 𝑧1 𝑧2 , ∠

    𝑧1 𝑧2 = ∠𝑧1 + ∠𝑧2 三角関数(正弦波)が解となるような微分方程式を四則演算だ けで解ける 複素数の絶対値と偏角が正弦波の振幅比と位相差に対応
  11. 複素数の絶対値と偏角の関係を 知っておくべき理由  𝑧1 𝑧2 = 𝑧1 𝑧2 , ∠

    𝑧1 𝑧2 = ∠𝑧1 + ∠𝑧2 三角関数(正弦波)が解となるような微分方程式を四則演算だ けで解ける 複素数の絶対値と偏角が正弦波の振幅比と位相差に対応 人類が現在持ちうる,最も簡潔で簡単な微分方程式の解法 ×複素数,なんだかよくわからないし存在しないとか言われている し勉強するの無駄じゃないの…? ◎複素数まで数を拡張するだけなのに,四則演算で微分方程式が 解けるなんて感動的!!!!!
  12. 微分方程式を複素数で解く例 𝑑𝑥 𝑑𝑡 + 𝑥 = sin 𝑡 ⇒ 𝑗

    + 1 𝑋0 = 1 ⇒ 𝑋0 = 1 1+𝑗 ⇒ 𝑋0 = 1 2 , ∠𝑋0 = − 𝜋 4 ∴ 𝑥 𝑡 = 1 2 sin 𝑡 − 𝜋 4 (検算) 𝑑𝑥 𝑑𝑡 = 1 2 cos 𝑡 − 𝜋 4 , 𝑑𝑥 𝑑𝑡 + 𝑥 = 1 2 cos 𝑡 − 𝜋 4 + 1 2 sin 𝑡 − 𝜋 4 = sin 𝑡 = (右辺) 複素数の四則演算だけで 振幅と位相の変化がわかる
  13. ここからは駆け足で! ベクトルと内積と分解 直交ベクトルへの分解  Ԧ 𝑥 = Ԧ 𝑥 ⋅

    𝑒1 𝑒1 + Ԧ 𝑥 ⋅ 𝑒2 𝑒2 前提  𝑒1 = 𝑒2 = 1  𝑒1 ⋅ 𝑒2 = 0 𝑒1 𝑒2 Ԧ 𝑥
  14. 内積を関数に拡張する 関数の内積 内積:同じ位置の要素の積を足す  Ԧ 𝑝 ⋅ Ԧ 𝑞 =

    𝑝𝑥 ⋅ 𝑞𝑥 + 𝑝𝑦 ⋅ 𝑞𝑦 直交関数への分解 前提  𝑒𝑖 ⋅ 𝑒𝑗 = 0 𝑖 ≠ 𝑗  𝑒𝑖 ⋅ 𝑒𝑗 = 1 𝑖 = 𝑗 𝑓, 𝑔 = න 𝑎 𝑏 𝑓 𝑥 𝑔 𝑥 𝑑𝑥 𝑓 𝑥 = ෍ 𝑛=1 ∞ 𝑓 𝑥 , 𝑒𝑛 𝑥 𝑒𝑛 (𝑥)
  15. 内積を関数に拡張する 直交関数への分解 前提  𝑒𝑖 ⋅ 𝑒𝑗 = 0 𝑖

    ≠ 𝑗  𝑒𝑖 ⋅ 𝑒𝑗 = 1 𝑖 = 𝑗 𝑓 𝑥 = ෍ 𝑛=1 ∞ 𝑓 𝑥 , 𝑒𝑛 𝑥 𝑒𝑛 (𝑥) 直交ベクトルへの分解 𝑒1 𝑒2 Ԧ 𝑥
  16. 内積を関数に拡張する 直交関数への分解 前提  𝑒𝑖 ⋅ 𝑒𝑗 = 0 𝑖

    ≠ 𝑗  𝑒𝑖 ⋅ 𝑒𝑗 = 1 𝑖 = 𝑗 𝑓 𝑥 = ෍ 𝑛=1 ∞ 𝑓 𝑥 , 𝑒𝑛 𝑥 𝑒𝑛 (𝑥) 直交ベクトルへの分解 𝑒1 𝑒2 Ԧ 𝑥 ベクトルの分解→関数の分解 につながる