2023년 10월 11일 수요일

힐베르트 공간(Hilbert Space)

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[그림 1] 힐베르트 공간의 완비성(출처: wikipedia.org)

힐베르트 공간(Hilbert space)내적(inner product) 연산을 가진 벡터 공간(vector space)이면서 완비성(completeness)을 가진다. 수학에 나오는 공간(空間, space)은 적절한 연산을 정의해 원소간 계산을 할 수 있는 집합이다. 벡터에도 나오는 내적은 더 확장되어서, 힐베르트 공간에서는 함수상 내적(inner product on functions)을 공간을 정의하는 연산으로 사용한다. 힐베르트 공간의 완비성에 따라, [그림 1]의 소개처럼 공간에 놓인 벡터를 무한히 더한 결과는 다시 힐베르트 공간의 벡터가 된다.
힐베르트 공간과 비슷하게 사용되는 개념으로 $L^2$ 공간($L^2$ space)이 있다. $L^2$ 공간은 제곱 적분이 가능한 공간(square-integrable space)이며, 연산 도구는 리만 적분(Riemann integral)을 확장한 르베그 적분(Lebesgue integral)이 된다. 그래서 르베그 적분이 제곱 차원 존재한다고 해 $L^2$ 공간으로 부른다.

                  (1)

여기서 $X$는 집합, $x$는 집합의 원소, $\mu$는 측도(測度, measure)이다. 르베그 적분에 나오는 측도 $\mu$는 일관되게 잴 수 있는 집합(가측 집합, 可測集合, measurable set)에 크기를 부여하는 함수, 혹은 더 쉽게 집합의 양적 크기이다. 식 (1)의 좌변은 르베그 적분 정의이며, 우변이 존재하면 $f(x)$는 $L^2$ 공간에 속한다. $L^2$ 공간에서 $f(x) \ne g(x)$인 두 함수는 함수상 내적에 의해 거의 어디서나 같을(almost everywhere equal) 수 있다.

                          (2)

여기서 a.e.는 거의 어디서나(almost everywhere)를 뜻한다. 만약 $L^2$ 공간에서 내적이 서로 0인 함수들이 있다면, 이 함수들은 공간의 기저(基底, basis)로 작용하며 기저의 개수는 공간의 차원(dimension)이 된다. 기저 함수 $\psi_m(x)$의 개수가 무한이고 선형 결합으로 만든 무한 급수가 어떤 함수 $f(x)$에 식 (2)처럼 근접할 수 있다.

                          (3)

모든 $f(x)$를 $\psi_m(x)$의 선형 결합으로 표현할 수 있는 성질을 완비성(completeness)이라 한다. $L^2$ 공간이 완비성까지 갖추면 바로 힐베르트 공간이 된다. $L^2$ 공간을 더 일반화해서 $L^p$ 공간($L^p$ space)도 정의한다. $L^p$ 공간의 함수 $f(x)$를 $p$ 거듭제곱해 적분한 결과는 정의에 따라 항상 유한하다.

                  (4)

$L^p$ 공간 중에서 $L^1$ 및 $L^2$ 공간이 유명하다. $L^1$ 공간은 절대값 적분이라서, 이 공간에 속한 $f(x)$의 적분은 항상 가능하다. $L^2$ 공간은 푸리에 급수(Fourier series)의 존재성 증명에 쓰는 제곱 적분 가능한 함수(square-integrable function) 공간이다.
하지만 힐베르트 공간에 내적과 완비성이란 개념이 왜 등장할까? 이 의문을 해결하려면 프레드홀름 적분 방정식(Fredholm integral equation)에서 출발해야 한다[2]. 프레드홀름Erik Ivar Fredholm(1866–1927)은 적분 방정식의 일반 해법을 찾으면서 함수상 내적(inner product on functions)의 중요성을 발견했다. 이 개념을 힐베르트David Hilbert(1862–1943)가 유행을 시켰고[3], 힐베르트의 제자인 슈미트Erhard Schmidt(1876–1959)가 현대적인 선행 대수학으로 누구나 이해할 수 있게 완성했다. 슈미트는 QR 분해(decomposition)에 나오는 그람–슈미트 과정(Gram–Schmidt process)의 제안자이기도 하다. 앞으로 우리는 슈미트의 생각을 따라가면서 힐베르트 공간을 세부적으로 증명한다[1], [4].

[참고문헌]
[1] G. W. Stewart, "Commentary on Fredholm, Hilbert, Schmidt: three fundamental papers on integral equations," University of Maryland, USA, 2011. (방문일 2021-03-27)
[2] I. Fredholm, "Sur une classe d'équations fonctionnelles (On a class of functional equations)," Acta Math., vol. 27, pp. 365–390, 1903.
[3] D. Hilbert, "Grundzüge einer allgemeinen Theorie der linearen Integralgleichungen (Basics of a general theory of linear integral equations)," Nachrichten von der Gesellschaft der Wissenschaften zu Göttingen (News from the Society of Sciences in Göttingen), Mathematisch-Physikalische Klasse (Mathematical-Physics Class), no. 3, pp. 213–260, 1904.
[4] E. Schmidt, Entwickelung willkürlicher Funktionen nach Systemen vorgeschriebener (Expansion of Arbitrary Functions by Prescribed Systems), Inaugural Dissertation, University of Göttingen, 1905.

2023년 8월 6일 일요일

편미분 방정식의 의미(Partial Differential Equation)

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[그림 1] 열 방정식으로 푼 2차원 열 분포(출처: wikipedia.org)

연산자 $d/dx$가 뜻하는 보통 미분인 상미분(ordinary differentiation)에 대비되는 개념으로 편미분(partial differentiation)을 새롭게 정의해서, 수학과 물리학의 여러 관계를 편미분으로 기술하는 편미분 방정식(partial differential equation, PDE)이 여러 응용 분야에 많이 사용된다. 편미분 기호는 $d/dx$를 둥근 모양으로 만든 $\partial/\partial x$를 쓴다. 그래서 $dx$는 디엑스로 읽고, $\partial x$는 둥글어서(round) 라운드엑스라 부른다. 편미분은 다변수 함수의 미분을 다루기 위한 기본 도구이다. 다변수 함수를 위한 미분을 새롭게 정의할 수 있지만, 변수 개수별로 미분을 각각 정의하기는 매우 번거롭다. 그래서 보통 미분인 상미분과 동일한 공식으로 미분하지만, 변수를 하나만 선택하고 나머지 변수는 상수로 취급해서 편파적으로 미분하는 편미분을 다변수 함수의 미분 도구로 도입한다. 편미분은 상미분과 거의 같지만, 여러 변수가 아닌 편애하는 변수 하나만을 미분하는 점에서 상미분과 차이난다. 이런 방식을 쓰면 변수 개수가 늘더라도 상미분 공식을 그대로 사용할 수 있어서 편미분 개념은 현실에서 매우 유용하다.
다만 상미분 방정식과 다르게, 편미분 방정식 전체에 대한 해의 존재성과 유일성은 증명되지 않아서 편미분 방정식을 다룰 때는 주의를 기울여야 한다. 그래서 처음 만나는 편미분 방정식은 해가 있는지 그리고 있다면 딱 하나만 있는지 검토한 후에 풀이를 진행해야 한다.
편미분은 변수 하나에만 집중해 미분하고 나머지 변수는 상수처럼 0으로 처리하므로, 편미분 방정식을 제대로 풀기는 매우 어렵다. 편미분 방정식의 해법을 체계화하기 위해 편미분 방정식 자체를 먼저 분류한다. 2계 상미분이 나오는 스튀름–리우빌 이론(Sturm–Liouville theory)처럼 상수 계수를 가진 2계 편미분 방정식을 2차 곡선의 일반형 관점으로 정리한다.

                  (1: 2차 곡선의 일반형)

                          (2)

여기서 $a, b, c, d, e$는 상수, 원뿔 곡선의 판별식은 $D$ = $ac-b^2$, $u$ = $u(x, y)$이다. 판별식 $D$에 바탕을 두고 2계 편미분 방정식을 타원형, 포물형, 쌍곡형 편미분 방정식(elliptic, parabolic, and hyperbolic PDE)으로 각각 체계화한다. 편미분 방정식의 이름에 타원, 포물선, 쌍곡선이 들어 있다고 해서, 이 방정식이 해당 2차 곡선과 연계되어 있다는 뜻은 아니다. 2차 곡선의 일반형에 대한 계수 관계가 편미분 방정식에도 성립하기 때문에, 이미 유명한 2차 곡선의 이름을 그 편미분 방정식에 붙일 뿐이다.


   1. 타원형 편미분 방정식(elliptic partial differential equation)   

타원형 편미분 방정식은 2차 곡선인 타원(ellipse)처럼 판별식이 $D$ = $ac - b^2$ > $0$을 만족한다. 타원형 편미분 방정식의 대표적인 예는 2차원 라플라스 방정식(Laplace's equation)이다.

                  (1.1)

여기서 $a$ = $c$ = $1$, $b$ = $d$ = $e$ = $0$, $\phi$ = $\phi(x, y)$이다. 판별식 공식에 식 (1.1)의 상수 계수를 넣으면 $D$ = $1\cdot 1 - 0$ = $1$ > $0$이라서, 라플라스 방정식은 타원형 편미분 방정식의 범주에 들어간다. 라플라스 방정식에 원천항이 더해지면 푸아송 방정식(Poisson's equation)이 된다.

                  (1.2)

원천항은 편미분 계수에 영향을 주지 않아서 푸아송 방정식도 타원형 편미분 방정식이 된다.


   2. 포물형 편미분 방정식(parabolic partial differential equation)   

판별식이 $D$ = $ac - b^2$ = $0$이 되는 경우는 포물형 편미분 방정식이라 한다. 포물형 편미분 방정식의 대표적인 예는 푸리에Joseph Fourier(1768–1830)가 만든 열 방정식(heat equation)이다.

                  (2.1)

여기서 $u$ = $u(x, t)$, $D$ = $\alpha \cdot 0 - 0$ = $0$이다. 전자파 분야에서는 장거리 전자파 전파를 모형화할 때 나오며, 최종 방정식은 특별한 이름 없이 편하게 포물형 방정식(parabolic equation, PE)으로 부른다. 포물형 방정식이란 용어는 당연히 포물형 편미분 방정식의 축약어이다.

                  (2.2)

여기서 $u$ = $u(x, z)$이다. 식 (2.2)에 따라 판별식은 $D$ = $1 \cdot 1 - 1^2$처럼 정확히 0이 된다.


   3. 쌍곡형 편미분 방정식(hyperbolic partial differential equation)   

쌍곡형 편미분 방정식의 판별식은 항상 $D$ = $ac - b^2$ < $0$이 성립한다. 이 편미분 방정식의 대표적인 예는 파동 방정식(wave equation)이다.

                  (3.1)

여기서 $u$ = $u(x, t)$이다. 판별식 공식에 넣으면, 파동의 속도 $v$는 실수라서 $D$ = $-1/v^2 - 0$ < $0$을 얻는다.


[참고문헌]
[1] D. B. Bacani, H. Tahara, "Existence and uniqueness theorem for a class of singular nonlinear partial differential equations," Publ. Res. Inst. Math. Sci., vol. 48, no. 4, pp. 899–917, Nov. 2012.

[다음 읽을거리]

2023년 7월 9일 일요일

라플라스 방정식용 등각 사상(Conformal Mapping for Laplace's Equation)

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전기 스칼라 포텐셜(electric scalar potential) $\phi$에 대한 헬름홀츠 방정식(Helmholtz equation)은 다음과 같은 형태를 가진다.

              (1)

식 (1)에 등장한 라플라시안(Laplacian) $\nabla^2$의 한 성분이 일정하면[$\partial/\partial n$ = $0$이면], 식 (1)은 3차원이 아닌 2차원의 헬름홀츠 방정식으로 간략화된다.

              (2)

여기서 $\partial \phi/\partial n$ = $0$, $(u, v, n)$은 직교하는 좌표(coordinates)이다. 좌표 $(u, v, n)$을 새로운 좌표 $(\alpha, \beta, n)$으로 바꿈으로써 2차원 헬름홀츠 방정식을 새로운 좌표계인 $(\alpha, \beta)$에서 표현할 수 있다. 이를 위해 2차원 라플라시안을 연산자 관점에서 인수 분해한다.

              (3)

완전 미분(exact differential)에 따라 식 (3)의 우변에 나온 인수를 $(\alpha, \beta)$ 좌표계의 편미분으로 바꾼다.

              (4)

여기서 $\alpha$ = $\alpha(u, v)$, $\beta$ = $\beta(u, v)$, 복소 함수 $\gamma$ = $\alpha + i \beta$는 $w$ = $u+iv$에 대한 해석 함수여서 코쉬–리만 방정식(Cauchy–Riemann equation)인 $\partial \alpha / \partial u$ = $\partial \beta / \partial v$, $\partial \beta / \partial u$ = $-\partial \alpha / \partial v$를 만족한다. 식 (4)를 식 (3)의 우변에 대입한 후 정리해서 두 좌표계에 대한 2차원 라플라시안의 관계식을 도출한다.

              (5)

              (6)

식 (6)을 식 (2)에 넣어서 좌표 변환한 2차원 헬름홀츠 방정식을 구한다.

              (7)

원래 문제인 식 (2)를 있는 그대로 풀지 않고, 계산이 더 쉬운 $(\alpha, \beta)$ 좌표계로 문제 영역을 옮겨서 해결할 수 있는 방안이 바로 식 (7)이다. 3차원인 경우는 더욱 어려워서 보통 텐서 미적분학(tensor calculus)을 사용해서 문제 영역을 옮긴다.
또한 좌표 변환을 하면 매질 특성이 $k$에서 $k/|d\gamma/dw|$로 바뀌는 어려움이 생겨서, 등각 사상을 쓸 때는 $f$ = $0$인 정전장과 $\rho$ = $0$인 원천이 없는 조건을 적용한 2차원 라플라스 방정식(Laplace's equation)을 유도해 푼다.

              (8)

식 (8)과 같은 라플라스 방정식은 다양한 커패시터(capacitor)의 전기 용량(capacitance)을 구할 때 빈번하게 사용된다[1].

[참고문헌]
[1] P. K. Kythe, Handbook of Conformal Mappings and Applications, New York: CRC Press, 2019.
[2] R. Herman, 8.6: Laplace’s Equation in 2D, Revisited, Introduction to Partial Differential Equations, The LibreTexts, USA.