物理数学
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目 次
1
基本的な知識
11.1
テイラー級数
. . . . 11.2
複素数
. . . . 31.3
ベクトル
. . . . 62
微分
11 2.1偏微分
. . . . 112.2
多変数関数のテイラー級数
. . . . 132.3
多変数関数の合成微分
. . . . 152.4
ベクトルの微分
. . . . 192.5
曲線
. . . . 212.6
ベクトル場とベクトル演算子
. . . . 232.7
ナブラ演算子の極座標表示
. . . . 293
積分
37 3.1多重積分
. . . . 373.2
変数変換
. . . . 413.3
線積分
. . . . 453.4 2
次元でのグリーンの定理
. . . . 483.5
曲面と面積分
. . . . 523.6
ガウスの定理
. . . . 553.7
ディラックのデルタ関数
. . . . 603.8
ストークスの定理
. . . . 664
常微分方程式
71 4.1 1階常微分方程式
. . . . 714.2 2
階線形微分方程式
. . . . 764.3
定数係数の
2階線形微分方程式
. . . . 794.4
演算子法
. . . . 824.5
独立変数を含まない
2階微分方程式
. . . . 884.6
べき級数と
2階線形微分方程式
. . . . 895
複素関数
99 5.1複素関数
. . . . 995.2
複素関数の微分
. . . . 1025.3
複素積分
. . . . 1045.4
コーシーの積分定理
. . . . 1055.5
テイラー展開とローラン展開
. . . . 1115.6
留数定理
. . . . 1145.9
コーシーの主値
. . . . 1255.10
べき級数
. . . . 1275.11
解析接続
. . . . 1305.12
鞍点法
. . . . 1355.13
複素積分と
2階線形微分方程式
. . . . 1396
フーリエ解析
145 6.1フーリエ級数
. . . . 1456.2
波動方程式
. . . . 1506.3
フーリエ変換
. . . . 1556.4
フーリエ変換と微分方程式
. . . . 1616.5
ラプラス変換
. . . . 1636.6
ラプラス変換と微分方程式
. . . . 1687 2
階偏微分方程式
170 7.1代表的な偏微分方程式
. . . . 1707.2
波動方程式
. . . . 1727.3
波動方程式と境界条件
. . . . 1757.4
ポアソン方程式とラプラス方程式
. . . . 1807.5
ポアソン・ラプラス方程式とグリーン関数
. . . . 1817.6
極座標によるラプラス方程式の解法
. . . . 1867.7
拡散方程式
. . . . 1887.8 1
次元拡散方程式と境界条件
. . . . 1898
行列
194 8.1行列
. . . . 1948.2
行列式
. . . . 1978.3
余因子展開と逆行列
. . . . 2018.4
行列に関する幾つかの性質
. . . . 2038.5
正方行列の固有値と固有ベクトル
. . . . 2068.6
エルミート行列の対角化
. . . . 2078.7
正方行列の対角化
. . . . 2108.8
連成振動
. . . . 2128.9
座標系の回転
. . . . 2158.10
曲線座標
. . . . 220索引
226薩摩順吉 岩波基礎物理シリーズ
10物理の数学
(岩波書店
)松下貢 裳華房テキストシリーズ 物理数学
(裳華房
)寺澤寛一 自然科学者のための数学概論
(岩波書店
)岩波講座 応用数学
1 基本的な知識
1.1
テイラー級数
x=c
近傍における関数
F(x)の様子を調べる場合
, F(x)を簡単な関数で近似することは有効な 方法である。最も簡単な近似は
,x=cにおける
F(x)の接線
,つまり
F(x)≈F(c) +F′(c)(x−c)
で近似することである。これを一般化して,
x−cのべき級数
(power series)で展開して
F(x) =F(c) +F′(c)(x−c) +f2(x−c)2+· · ·+fn(x−c)n+· · ·としてみる。ここで,
f2,· · · , fn,· · ·は定数である。x で順次微分すると
F′(x) =F′(c) + 2f2(x−c) + 3f3(x−c)2+· · ·+nfn(x−c)n−1+· · · F′′(x) = 2f2 + 3·2f3(x−c) +· · ·+n(n−1)fn(x−c)n−2+· · ·
F′′′(x) = 3·2·1f3+ 4·3·2f4(x−c) +· · ·+n(n−1)(n−2)fn(x−c)n−3+· · · ...
x=c
とすると
,一般に
F(n)(c) =n!fnになる。ただし
, F(n)(x)は
F(x)を
n回微分した
n次導関 数である。したがって
,F(x)は
F(x) = X∞ n=0
F(n)(c)
n! (x−c)n (1.1)
と展開できる。これをテイラー級数
(Taylor series)という。あるいは
x→x+cと置き換えれば
F(x+c) =X∞ n=0
F(n)(c) n! xn
である。更に,
cと
xを交換すると
F(x+c) = X∞ n=0
F(n)(x) n! cn=
X∞ n=0
cn n!
dn
dxnF(x) = X∞ n=0
1 n!
c d
dx n
F(x) (1.2)
と表せる。(1.1) で
c= 0とした
F(x) = X∞ n=0
F(n)(0) n! xn
をマクローリン級数
(Maclaurin series)という。これらの級数は収束するとは限らない。代表的な マクローリン級数と収束範囲を示す。
ex= exp(x) = X∞ n=0
xn
n! = 1 +x+x2 2 +x3
3! +x4
4! +· · ·, |x|<∞ (1.3) sinx=
X∞ n=0
(−1)n x2n+1
(2n+ 1)! =x−x3 3! +x5
5! −x7
7! +· · · , |x|<∞ (1.4) cosx=
X∞ n=0
(−1)n x2n
(2n)! = 1−x2 2 +x4
4! −x6
6! +· · ·, |x|<∞ (1.5) log(1 +x) =−X∞
n=1
(−x)n
n =x−x2 2 +x3
3 −x4
4 +· · · , −1< x≤1 (1.6)
• F(x) = ex
とすると
F(n)(x) =exであるから
F(n)(0) = 1になる。したがって, (1.3) が成り 立つ。
• F(x) = sinx
の場合
F′(x) = cosx , F′′(x) =−sinx , F(3)(x) =−cosx , F(4)(x) = sinx , · · ·
であるから
F(k)(0) =
1, k= 1,5, 9,· · ·
−1, k= 3,7, 11,· · · 0, k= 0,2, 4,· · ·
つまり
F(k)(0) =( (−1)n, k= 2n+ 1 0, k= 2n
したがって
F(x) = X∞ k=0
F(k)(0) k! xk=
X∞ n=0
(−1)n x2n+1 (2n+ 1)!
になり
(1.4)が成り立つ。(1.4) の両辺を微分すれば
(1.5)を得る。
tanx
のマクローリン級数は複雑であり
(1.17)で与えられる。
• F(x) = log(1 +x)
の場合
F′(x) = (1 +x)−1, F′′(x) = (−1)(1 +x)−2, F′′′(x) = (−1)(−2)(1 +x)−3, · · ·
一般に
n≥1のとき
F(n)(x) = (−1)(−2)· · ·(−n+ 1)(1 +x)−n= (−1)n−1n!
n (1 +x)−n F(0) = 0
であるから
log(1 +x) = X∞ n=1
F(n)(0)
n! xn=−X∞
n=1
(−x)n n
になる。
上の無限級数の部分和が元の関数に収束する様子を, sin
xと
log(1 +x)について示したのが次の 図である。細い曲線がそれぞれに付けた整数
Nの
xNまでの和を表す。sin
xの部分和は項数が増 すにつれて近似の精度がよくなる。一方, log(1 +
x)の部分和は収束範囲
−1< x≤1では同様であ るが, 収束範囲外では全く近似していない。
1
3 5
7 9
11 13 1
−1 O
2 4
6 14
−1 O 1
部分和は元の関数の近似式として使える。F
′(c) = 0の場合,
x=c近傍を
F(x)≈F(c) +F′′(c)2 (x−c)2
で近似することはよく使う。
問題
1.1次のマクローリン級数を示せ。
coshx≡ex+e−x
2 =
X∞ n=0
x2n
(2n)!, ax= X∞ n=0
(loga)n
n! xn,
ただし
a >0 (1.5)と比較すると
cosh(ix) = cosxである。
問題
1.2 xを与えたとき
x= tany, |y|< π/2を満たす
yを
y= tan−1xまたは
y= arctanxで 表わす。
dydx = 1
x2+ 1
を示せ。これを積分して
tan−1x=X∞ n=0
(−1)n
2n+ 1x2n+1,
ただし
|x|<1を求めよ。
1.2
複素数
x
と
yを実数とするとき, 複素数
zを
z=x+iy , i=√
−1 (1.7)
で定義する。ここで
i2=−1である
iを虚数単位
(imaginary unit),xを複素数
zの実部
(real part), yを複素数
zの虚部
(imaginary part)といい
x= Rez , y= Imz
で表す。z
=iyを
(純)虚数
(imaginary number)という。z
=x+iyに対して
x−iyを
zの共役
(conjugate)複素数といい, ¯
zまたは
z∗で表す。共役複素数を使うと, 実部と虚部は
Rez= Rez∗= z+z∗
2 , Imz=−Imz∗=z−z∗ 2i
と表せる。z が実数である条件は
z=z∗である。z
1=x1+iy1, z2=x2+iy2のとき
z1=z2 ⇐⇒ x1=x2
かつ
y1=y2 (1.8)である。z
=x+iyの絶対値
|z|を
|z|=px2+y2
で定義する。
|z|2=zz∗である。
実軸 虚軸
x y
O
P
θ r
実数は直線上の点で表せる。これと同様に, 2 つの実数からな
る複素数は平面上の点で表せる。x 軸と
y軸からなる直交座標を 考え
,点
P (x, y)に対して複素数
z = x+iyを対応させる。複 素数を表示するために用いられる
xy平面を複素平面
(complex plane)またはガウス平面
(Gaussian plane)という。また
, x軸 は実軸,
y軸は虚軸と呼ばれる。z の共役複素数
z∗ =x−iyは, 複素平面上において実軸
(x軸) に関して対称の位置にある。原
点
Oから点
z=x+iyまでの距離
rは
zの絶対値
|z|に等しい。OP と
x軸のなす角を
θとすると
z=x+iy=r(cosθ+isinθ) (1.9)
と書ける。これを複素数の極形式という。
θを
zの偏角
(argument)といい
argzと書く。
r=|z|=p
x2+y2, tanθ=y/x
であるから,
x,yを与えると
rは一意に決まる。一方,
nを整数とすると
tanθ= tan(θ+ 2nπ)であ るから
θには
2nπの不定性がある。2π の区間に制限すれば
θは一意に決まる。これを偏角の主値 といい
Argzで表わす。通常,
−π <Argz≤πまたは
0≤Argz <2πとする。
−π <Argz≤πの 場合, tan
xの逆関数
tan−1x, (−π/2<tan−1x < π/2 )で表すと
x≥0
のとき
Argz= tan−1(y/x), x <0のとき
Argz=( tan−1(y/x) +π , y≥0 tan−1(y/x)−π , y <0
である。
オイラー
(Euler)の公式 マクローリン級数
(1.3)の実数
xを複素数
zで置き換えて
ez=X∞ n=0
zn
n! (1.10)
により複素変数の指数関数
ezを定義する。複素数
z1,z2に対して
ez1+z2 =X∞ n=0
1
n!(z1+z2)n= X∞ n=0
1 n!
Xn k=0
n!
k! (n−k)!z1kz2n−k = X∞ n=0
Xn k=0
zk1 k!
z2n−k (n−k)!
n 0≤k≤n
k n≥k
右図より
n≥0 , 0≤k≤nは
k≥0,n≥kと同じであるから
ez1+z2 =X∞ k=0
z1k k!
X∞ n−k=0
z2n−k
(n−k)! =ez1ez2
になる。実数と同様に
ez1+z2 =ez1ez2が成り立つ。t が実数のとき
ddtezt= d dt
X∞ n=0
(zt)n n! =
X∞ n=1
zntn−1 (n−1)! =z
X∞ n=0
(zt)n
n! =z ezt
である。複素数
zに関する微分は
102ページ。
純虚数
z=iθの場合,
nが偶数
(n= 2k)と奇数
(n= 2k+ 1)に分ければ
eiθ=X∞ k=0
(iθ)2k (2k)! +
X∞ k=0
(iθ)2k+1 (2k+ 1)! =
X∞ k=0
(−1)kθ2k (2k)! +i
X∞ k=0
(−1)kθ2k+1 (2k+ 1)!
になる。この実部と虚部はそれぞれ
cosθと
sinθのマクローリン級数であるから
eiθ= cosθ+isinθ (1.11)
を得る。これをオイラーの公式という。
• eiθ∗
=e−iθ, |e±iθ|=p
cos2θ+ sin2θ = 1 , cosθ=eiθ+e−iθ
2 , sinθ= eiθ−e−iθ 2i
•
極形式
(1.9)は
z=reiθ, z∗=re−iθになる。
• n
を整数とすると
einπ= (−1)nより
eiθ=eiθ0を満たす
θは
θ=θ0+ 2nπである。
•
オイラーの公式を使うと三角関数のいろいろな等式を簡単に導ける。例えば
ei(α+β)= cos(α+β) +isin(α+β) (1.12)
ei(α+β)=eiαeiβ= (cosα+isinα)(cosβ+isinβ)
= cosαcosβ−sinαsinβ+i sinαcosβ+ cosαsinβ
(1.13)
(1.8)
より加法定理が求まる。
• einθ = eiθn
より
cosnθ+isinnθ= (cosθ+isinθ)n
これをド・モアブルの公式という。
マクローリン級数を用いてオイラーの公式を導いたが, 次のようにしてもよい。e
iθは複素数である から
F(θ),G(θ)を実数の関数とすると
eiθ=F(θ) +iG(θ) (1.14)
とおける。
ddθeiθ=ieiθ
より
(F′=dF/dθなど
)F′+iG′=i(F +iG) =−G+iF ,
したがって
F′=−G , G′=F (1.15)になる。これから
F′′ =−G′ =−Fである。微分方程式
F′′=−Fを満たす関数は
sinθと
cosθであるから
A,Bを任意の実数として
F =Acosθ+Bsinθ , G=−F′=Asinθ−Bcosθ
になる。
(1.14)で
θ = 0とすると
1 = F(0) +iG(0) = A−iBより
A = 1, B = 0になるから
F = cosθ, G= sinθである。
問題
1.3ド・モアブルの公式より
cos 3θ= 4 cos3θ−3 cosθ, sin 3θ=−4 sin3θ+ 3 sinθを示せ。
問題
1.4 z3 = 8iの解は
z3−8i=z3+ (2i)3を因数分解すれば求まるが,
z =reiθとおいて求め よ。求まった
zを複素平面上の点として図示せよ。
問題
1.5 1 +z+z2+· · ·+zn= 1−zn+11−z
より
(z= 1は
z→1の極限と見なす
) Xnk=0
coskθ= cos(nθ/2) sin((n+ 1)θ/2)
sin(θ/2) ,
Xn k=1
sinkθ= sin(nθ/2) sin((n+ 1)θ/2) sin(θ/2)
を示せ。
問題
1.6 f(x) =x/(ex−1) +x/2−1は
f(−x) =f(x),f(0) = 0を満たすから
n Bn
1 1/6 2 1/30 3 1/42 4 1/30 x
ex−1 = 1−x 2 −
X∞ n=1
(−1)nBn
(2n)! x2n,
ただし
|x|<2πとおける。これで定義される正の有理数
Bnをベルヌーイ数という。右表に具体的 値を示す。
xは複素数でもよい。
x= 2πiで
x/(ex−1)は発散するから収束範囲は
|x|<2π
になる。
xcotx=ix+ 2ix
e2ix−1 = 1− X∞ n=1
22nBn
(2n)! x2n, |x|< π (1.16) tanx= cotx−2 cot 2x=
X∞ n=1
22n(22n−1)
(2n)! Bnx2n−1, |x|<π
2 (1.17)
を示せ。
1.3
ベクトル
速度, 加速度, 力のように大きさと方向で指定される量をベクトルという。一方, 大きさだけの量 をスカラーという。ベクトルは矢印を付けて
A⃗と書いたり, 太文字
(ボールド体) Aで表す。x,
y, z軸方向の単位ベクトル
(大きさ
1のベクトル
)を
ex, ey, ezとする。x,
y, z成分が
Ax, Ay,Azであるベクトル
Aは
A=Axex+Ayey+Azez= X3 k=1
Akek
と表せる。A
x,Ay,Azをそれぞれ
A1,A2,A3とし,
ex,ey,ezを
e1,e2,e3とも書く。A の大きさ を
|A|で表す。つまり
|A|= q
A2x+A2y+A2z
である。2 つのベクトル
Aと
Bのなす角を
θとするとき
A·B=|A||B|cosθ
でスカラー積
(内積
)A·Bを定義する。A と
Bが直交する場合
(θ=π/2 ),A·B= 0になる。な お,
A·A=|A|2を単に
A2と書く。
単位ベクトル
ex,ey, ezは大きさ
1で互いに直交するから
ex·ex=ey·ey =ez·ez= 1, ex·ey=ey·ez=ez·ex= 0 (1.18)
である。これをまとめて書くと
(i,jは
1, 2, 3のどれかを指す
)ei·ej =δij,
ただし
δij =( 1 i=j
のとき
0 i̸=j
のとき
(1.19)である。δ
ijをクロネッカーのデルタ記号といい, 非常に便利な記号である。
X3 i=1
aiδi3=a1δ13+a2δ23+a3δ33=a3,
一般に
X3 i=1aiδij =aj (1.20)
になる。スカラー積
A·Bを
2つのベクトルの成分で表すと
A·B= X3
i=1
Aiei
·X3
j=1
Bjej
= X3 i=1
Ai
X3 j=1
Bjei·ej = X3 i=1
Ai
X3 j=1
Bjδij = X3 i=1
AiBi (1.21)
つまり
A·B=AxBx+AyBy+AzBzである。
ei·A= X3 k=1
Akei·ek= X3 k=1
Akδik=Ai ∴ A= X3 k=1
Akek = X3 k=1
ek(ek·A) (1.22)
である。
Pの演算に関して次の点に注意せよ。
• X3 k=1
=X
k
, X3 k=1
X3 j=1
=X
kj
など簡略化して書く。
•
和をとる変数は何でもよい
,例えば
Xi
ai =X
k
ak, X
ij
aibj =X
mn
ambn