Фундаментальная матрица Коши: различия между версиями

Материал из sawiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 3: Строка 3:
 
== Определение ==
 
== Определение ==
 
Фундаментальная матрица Коши $$X(t,\tau)$$ - решение задачи Коши  
 
Фундаментальная матрица Коши $$X(t,\tau)$$ - решение задачи Коши  
\[
+
\begin{equation}
 
\left\{
 
\left\{
 
\begin{aligned}
 
\begin{aligned}
Строка 10: Строка 10:
 
\end{aligned}
 
\end{aligned}
 
\right.
 
\right.
\]
+
\end{equation}
  
 
$$X(t,\tau) = [x^1(t,\tau),\ldots,x^n(t,\tau)]$$, где $$x^j$$ - решение  
 
$$X(t,\tau) = [x^1(t,\tau),\ldots,x^n(t,\tau)]$$, где $$x^j$$ - решение  
Строка 23: Строка 23:
  
 
== Свойства ==
 
== Свойства ==
 +
[[Файл:Рис 1.png|мини|справа|Иллюстрация полугруппового свойства.]]
 +
* '''Полугрупповое свойство''': $$X(t,\tau) = X(t,s)X(s,\tau)$$. <br> $$\left\{ \begin{aligned} & \dot x(t)=A(t)x(t),\\ &x(\tau)=\xi. \end{aligned} \right.$$ <br> $$\qquad \Downarrow$$ <br> $$x(t)=X(t,\tau)\xi \Rightarrow  \begin{aligned} & x(t) = X(t,s)x(s)\\ & x(s)=X(s,\tau)\xi \end{aligned}$$
 +
{|style="border-style: solid; border-color: green; background-color:#fefff4; border-width: 1px"
 +
|
 +
$$X(t,\tau)\xi = X(t,s)X(s,\tau)\xi \quad \forall \xi.$$
 +
|}
 +
 +
----
 +
* $$\tau = t$$ <br> $$I=X(t,s)X(s,t)$$ <br>
 +
{|style="border-style: solid; border-color: green; background-color:#fefff4; border-width: 1px"
 +
|
 +
$$X(s,t)=X^{-1}(t,s).$$
 +
|}
 +
----
 +
* Рассмотрим $$I=X(t,\tau)X(\tau,t)$$. <br> Продифференцируем по $$\tau$$: $$0=\frac{\partial X(t,\tau)}{\partial\tau}X(\tau,t)+X(t,\tau)\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial\tau}$$. При этом $$\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial\tau} = A(\tau)X(\tau,t)$$. <br> Отсюда следует, что
 +
{|style="border-style: solid; border-color: green; background-color:#fefff4; border-width: 1px"
 +
|
 +
$$\frac{\partial X(t,\tau)}{\partial\tau}=-X(t,\tau)A(\tau)$$.
 +
|}
 +
----
 +
* $$S(t,\tau)=X^T(\tau,t)$$ <br> $$\frac{\partial S(t,\tau)}{\partial t}=-A^T(t)S(t,\tau)$$ <br> $$\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial t}=-X(\tau,t)A(t)$$ <br> $$\Rightarrow $$
 +
{|style="border-style: solid; border-color: green; background-color:#fefff4; border-width: 1px"
 +
|
 +
$$S(t)=-A^T(t)S(t)$$ - '''сопряжённая система'''.
 +
|}
 +
 +
== Система дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами ==
 +
В случае $$A(t) = A = const$$ матрицант равен $$X(t) = e^{A(t-t_0)},$$ где $$e^{As}$$ - матричная экспонента (см. [https://sawiki.cs.msu.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB&action=edit&redlink=1 статью про матричный экспоненциал]), следовательно, матрица Коши:
 +
<br>
 +
$$C(t,s) = e^{A(t-s)},$$
 +
<br>
 +
$$C(t,s) = X(t-s).$$
 +
<br>
 +
Таким образом, в этом случае для получения матрицы Коши достаточно подставить $$(t-s)$$ в качестве аргумента матрицанта.
 +
<br>
 +
Общее решение системы линейных неоднородных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами имеет вид:
 +
\[
 +
x(t)=e^{A(t-t_0)}x(t_0)+\int\limits_{t_0}^{t}e^{A(t-s)}B(s)ds.
 +
\]
 +
 +
=== Пример ===
 +
----
 +
Рассмотрим систему $$(1)$$ при $$A = \begin{bmatrix} -2 & 12 \\-1 & 5 \end{bmatrix}$$:
 +
<br>
 +
$$
 +
\left\{
 +
\begin{aligned}
 +
& \dot x_1(t) = -2x_1(t) + 12 x_2(t),\\
 +
& \dot x_2(t) = -x_1(t) + 5 x_2(t) + au,\\
 +
& x_1(0) = x_1^0,\\
 +
& x_2(0) = x_2^0,
 +
\end{aligned}
 +
\right.
 +
$$
 +
<br>
 +
где $$u$$ - управление, $$a, x_1^0, x_2^0$$ - некоторые константы. <br>
 +
Найдём матричный экспоненциал. <br>
 +
1. Найдём собственные значения и собственные векторы матрицы $$A$$. <br>
 +
\[
 +
\begin{vmatrix}
 +
A - \lambda I
 +
\end{vmatrix}
 +
=
 +
\begin{vmatrix}
 +
-2 -\lambda & 12 \\ -1 & 5-\lambda
 +
\end{vmatrix}
 +
= \lambda^2-3\lambda+2 \Rightarrow \lambda_1=1, \quad \lambda_2=2.
 +
\]
  
# Полугрупповое свойство: $$X(t,\tau) = X(t,s)X(s,\tau)$$. <br> $$\left\{ \begin{aligned} & \dot x(t)=A(t)x(t),\\ &x(\tau)=\xi. \end{aligned} \right.$$ <br> $$\qquad \Downarrow$$ <br> $$x(t)=X(t,\tau)\xi \Rightarrow \begin{aligned} & x(t) = X(t,s)x(s)\\ & x(s)=X(s,\tau)\xi \end{aligned} \Rightarrow X(t,\tau)\xi = X(t,s)X(s,\tau)\xi \quad \forall \xi.$$
+
При $$\lambda = 1$$ собственный вектор $$(4,1)^T$$. При $$\lambda = 2$$ собственный вектор $$(3,1)^T$$.
# $$\tau = t$$ <br> $$I=X(t,s)X(s,t)$$ <br> $$X(s,t)=X^{-1}(t,s)$$
+
 
# Рассмотрим $$I=X(t,\tau)X(\tau,t)$$. <br> Продифференцируем по $$\tau$$: $$0=\frac{\partial X(t,\tau)}{\partial\tau}X(\tau,t)+X(t,\tau)\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial\tau}$$. При этом $$\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial\tau} = A(\tau)X(\tau,t)$$. <br> Отсюда следует, что $$\frac{\partial X(t,\tau)}{\partial\tau}=-X(t,\tau)A(\tau)$$.
+
2. Выпишем ФСР. <br>
# $$S(t,\tau)=X^T(\tau,t)$$ <br> $$\frac{\partial S(t,\tau)}{\partial t}=-A^T(t)S(t,\tau)$$ <br> $$\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial t}=-X(\tau,t)A(t)$$ <br> $$\Rightarrow S(t)=-A^T(t)S(t)$$ - '''сопряжённая система'''.
+
$$ x(t) = c_1e^{2t} \begin{bmatrix} 3 \\ 1 \end{bmatrix} + c_2e^t \begin{bmatrix} 4 \\ 1 \end{bmatrix}$$.
 +
<br>
 +
Найдём константы $$c_1$$ и $$c_2$$.  
 +
<br>
 +
$$\left\{ \begin{aligned}  3c_1+4c_2=1, \\ c_1+c_2=0. \end{aligned} \right. \Rightarrow \left\{ \begin{aligned}& c_1=-1, \\& c_2=1. \end{aligned} \right.$$
 +
$$\qquad$$
 +
$$\left\{ \begin{aligned}  3c_1+4c_2=0, \\ c_1+c_2=1. \end{aligned} \right. \Rightarrow \left\{ \begin{aligned}& c_1=4, \\& c_2=-3. \end{aligned} \right.$$
 +
\[ \text{Тогда  } e^{At} = \begin{bmatrix} -3e^{2t}+4e^t & 12e^{2t}-12e^t \\ -e^{2t}+e^t & 4e^{2t}-3e^t \end{bmatrix}. \]
 +
Далее по формуле Коши найдём $$x_1$$ и $$x_2$$:
 +
<br>
 +
$$x(t) = e^{At}x(0) + \int\limits_0^{t} e^{(t-\tau)}B(\tau)d\tau.$$ Здесь $$B = \begin{bmatrix} \\ a \end{bmatrix}.$$
 +
<br>
 +
Вычислим $$e^{(t-\tau)}B(\tau):$$ $$\begin{bmatrix} a(12e^{2(t-\tau)}-12e^{(t-\tau)}) \\ a(4e^{2(t-\tau)}-3e^{(t-\tau)}) \end{bmatrix}.$$
 +
<br>
 +
Проинтегрируем $$\int\limits_0^{t} e^{(t-\tau)}B(\tau)d\tau = \begin{bmatrix} 6a \\ a \end{bmatrix}.$$
 +
<br>
 +
Итого получим
 +
$$
 +
\begin{aligned}
 +
& x_1 = x_1^0(-3e^{2t}+4e^t) + x_2^0(12e^{2t}-12e^t)+6a,\\
 +
& x_2 = x_2^0(-e^{2t}+e^t) + x_2^0(4e^{2t}-3e^t)+a.
 +
\end{aligned}
 +
$$
  
 
== Нахождение ==
 
== Нахождение ==
 
Один из возможных способов нахождения фундаментальной матрицы можно найти на вкладке [https://sawiki.cs.msu.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%9B%D0%B0%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B0 "Приложение преобразования Лапласа"]
 
Один из возможных способов нахождения фундаментальной матрицы можно найти на вкладке [https://sawiki.cs.msu.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%9B%D0%B0%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B0 "Приложение преобразования Лапласа"]
 +
 +
 +
 +
== Пример применения ==
 +
[https://sawiki.cs.msu.ru/index.php?title=%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D1%83%D0%BB%D0%B0_%D0%9A%D0%BE%D1%88%D0%B8&action=edit&redlink=1 Формула Коши] для траектории линейной системы
 +
\[
 +
\left\{
 +
\begin{aligned}
 +
& \dot x(t) = A(t)x(t) + B(t)u(t)+c(t),\\
 +
& x(t_0)=x^0.
 +
\end{aligned}
 +
\right.
 +
\]
 +
выглядит следующим образом:
 +
\[
 +
x(t)=X(t,t_0)x^0+\int\limits_{t_0}^{t} X(t,\tau)[B(\tau)u(\tau)+c(\tau)]d\tau.
 +
\]

Версия 00:24, 20 декабря 2020

Фундаментальная матрица системы линейных однородных дифференциальных уравнений - матрица, столбцы которой образуют фундаментальную систему решений этой системы.

Определение

Фундаментальная матрица Коши $$X(t,\tau)$$ - решение задачи Коши \begin{equation} \left\{ \begin{aligned} & \frac{\partial X(t,\tau)}{\partial t} = A(t)X(t,\tau),\\ & X(\tau,\tau) = I. \end{aligned} \right. \end{equation}

$$X(t,\tau) = [x^1(t,\tau),\ldots,x^n(t,\tau)]$$, где $$x^j$$ - решение \[ \left\{ \begin{aligned} & \dot x(t) = A(t)x(t),\\ & x(t_0)=x^0. \end{aligned} \right. \]

Свойства

Иллюстрация полугруппового свойства.
  • Полугрупповое свойство: $$X(t,\tau) = X(t,s)X(s,\tau)$$.
    $$\left\{ \begin{aligned} & \dot x(t)=A(t)x(t),\\ &x(\tau)=\xi. \end{aligned} \right.$$
    $$\qquad \Downarrow$$
    $$x(t)=X(t,\tau)\xi \Rightarrow \begin{aligned} & x(t) = X(t,s)x(s)\\ & x(s)=X(s,\tau)\xi \end{aligned}$$

$$X(t,\tau)\xi = X(t,s)X(s,\tau)\xi \quad \forall \xi.$$


  • $$\tau = t$$
    $$I=X(t,s)X(s,t)$$

$$X(s,t)=X^{-1}(t,s).$$


  • Рассмотрим $$I=X(t,\tau)X(\tau,t)$$.
    Продифференцируем по $$\tau$$: $$0=\frac{\partial X(t,\tau)}{\partial\tau}X(\tau,t)+X(t,\tau)\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial\tau}$$. При этом $$\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial\tau} = A(\tau)X(\tau,t)$$.
    Отсюда следует, что

$$\frac{\partial X(t,\tau)}{\partial\tau}=-X(t,\tau)A(\tau)$$.


  • $$S(t,\tau)=X^T(\tau,t)$$
    $$\frac{\partial S(t,\tau)}{\partial t}=-A^T(t)S(t,\tau)$$
    $$\frac{\partial X(\tau,t)}{\partial t}=-X(\tau,t)A(t)$$
    $$\Rightarrow $$

$$S(t)=-A^T(t)S(t)$$ - сопряжённая система.

Система дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами

В случае $$A(t) = A = const$$ матрицант равен $$X(t) = e^{A(t-t_0)},$$ где $$e^{As}$$ - матричная экспонента (см. статью про матричный экспоненциал), следовательно, матрица Коши:
$$C(t,s) = e^{A(t-s)},$$
$$C(t,s) = X(t-s).$$
Таким образом, в этом случае для получения матрицы Коши достаточно подставить $$(t-s)$$ в качестве аргумента матрицанта.
Общее решение системы линейных неоднородных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами имеет вид: \[ x(t)=e^{A(t-t_0)}x(t_0)+\int\limits_{t_0}^{t}e^{A(t-s)}B(s)ds. \]

Пример


Рассмотрим систему $$(1)$$ при $$A = \begin{bmatrix} -2 & 12 \\-1 & 5 \end{bmatrix}$$:
$$ \left\{ \begin{aligned} & \dot x_1(t) = -2x_1(t) + 12 x_2(t),\\ & \dot x_2(t) = -x_1(t) + 5 x_2(t) + au,\\ & x_1(0) = x_1^0,\\ & x_2(0) = x_2^0, \end{aligned} \right. $$
где $$u$$ - управление, $$a, x_1^0, x_2^0$$ - некоторые константы.
Найдём матричный экспоненциал.
1. Найдём собственные значения и собственные векторы матрицы $$A$$.
\[ \begin{vmatrix} A - \lambda I \end{vmatrix} = \begin{vmatrix} -2 -\lambda & 12 \\ -1 & 5-\lambda \end{vmatrix} = \lambda^2-3\lambda+2 \Rightarrow \lambda_1=1, \quad \lambda_2=2. \]

При $$\lambda = 1$$ собственный вектор $$(4,1)^T$$. При $$\lambda = 2$$ собственный вектор $$(3,1)^T$$.

2. Выпишем ФСР.
$$ x(t) = c_1e^{2t} \begin{bmatrix} 3 \\ 1 \end{bmatrix} + c_2e^t \begin{bmatrix} 4 \\ 1 \end{bmatrix}$$.
Найдём константы $$c_1$$ и $$c_2$$.
$$\left\{ \begin{aligned} 3c_1+4c_2=1, \\ c_1+c_2=0. \end{aligned} \right. \Rightarrow \left\{ \begin{aligned}& c_1=-1, \\& c_2=1. \end{aligned} \right.$$ $$\qquad$$ $$\left\{ \begin{aligned} 3c_1+4c_2=0, \\ c_1+c_2=1. \end{aligned} \right. \Rightarrow \left\{ \begin{aligned}& c_1=4, \\& c_2=-3. \end{aligned} \right.$$ \[ \text{Тогда } e^{At} = \begin{bmatrix} -3e^{2t}+4e^t & 12e^{2t}-12e^t \\ -e^{2t}+e^t & 4e^{2t}-3e^t \end{bmatrix}. \] Далее по формуле Коши найдём $$x_1$$ и $$x_2$$:
$$x(t) = e^{At}x(0) + \int\limits_0^{t} e^{(t-\tau)}B(\tau)d\tau.$$ Здесь $$B = \begin{bmatrix} 0 \\ a \end{bmatrix}.$$
Вычислим $$e^{(t-\tau)}B(\tau):$$ $$\begin{bmatrix} a(12e^{2(t-\tau)}-12e^{(t-\tau)}) \\ a(4e^{2(t-\tau)}-3e^{(t-\tau)}) \end{bmatrix}.$$
Проинтегрируем $$\int\limits_0^{t} e^{(t-\tau)}B(\tau)d\tau = \begin{bmatrix} 6a \\ a \end{bmatrix}.$$
Итого получим $$ \begin{aligned} & x_1 = x_1^0(-3e^{2t}+4e^t) + x_2^0(12e^{2t}-12e^t)+6a,\\ & x_2 = x_2^0(-e^{2t}+e^t) + x_2^0(4e^{2t}-3e^t)+a. \end{aligned} $$

Нахождение

Один из возможных способов нахождения фундаментальной матрицы можно найти на вкладке "Приложение преобразования Лапласа"


Пример применения

Формула Коши для траектории линейной системы \[ \left\{ \begin{aligned} & \dot x(t) = A(t)x(t) + B(t)u(t)+c(t),\\ & x(t_0)=x^0. \end{aligned} \right. \] выглядит следующим образом: \[ x(t)=X(t,t_0)x^0+\int\limits_{t_0}^{t} X(t,\tau)[B(\tau)u(\tau)+c(\tau)]d\tau. \]