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7.5 从离散到连续在线视频

7.5 从离散到连续

下一节:第七讲讲义

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7.5 从离散到连续课程教案、知识点、字幕

我们在简介中说过

线性代数跟实际问题发生联系

主要是把实际问题中的非线性

转成了线性

然后把连续的转成离散的

那么实际问题

经常我们会得到一些微分方程

或者微分方程组

那么这些微分方程

或者微分组离散化以后

我们就得到了一个线性方程组

那么解线性方程组呢

就可以给出我们这个微分方程

微分方程解的一个

离散的逼近的形式

那么我们前面部分

讨论的四种弹簧模型呢

实际上是现实的某种弹性力学中

一个物质体受到弹力以后

发生形变这样的一个

复杂问题的一个简化形式

那么我们可以先看一下

下面这个跟一般连续化的情况

我们假设一段柱体上端固定

那么这个柱体在受到外力以后

会产生一些形变

那么我们考虑其中微小的一段

这一段上面是x 底下是x+⊿x

这段柱体受到的外力呢

在单位面积长度

和面积上受到的外力是f(x)

那么我们写成f(x)乘上⊿x

那么就是这一小段受到的外力

一个近似

那么我们可以把整个一小段

想成一个质体

它上下用弹簧来连接

那么整个这段柱体

可以想成非常多的很多小质体

用很多小弹簧

连接出来的一个模型

那么大家可以看到

当你把这样一个柱体

在受力情况发生形变的情况

想成很多质体

通过很多小的弹簧连接的

这样一个模型以后

那么我们可以写出

这个受力的一个

和弹性形变等等之间的一些关系

这个下面受到的力

这个y(x)+⊿x

这上端受到的力是y(x)

那么-f⊿x=y(x+⊿x)-y(x)

那么大家对应着我们前面说过的

这样一个质体

在上下弹簧连接以后

它受到的力f恰好就等于y_1-y_2

那么把这两个可以对照一下

那么它

我们把⊿x除过去以后呢

这就是f(x)等于

这样一个表达式

这个表达式呢实际上

如果⊿x取的很小的时候

那么我们可以看到实际上

这个当⊿x趋于0的时候

它恰好是y(x)的极限

就是y(x)的倒数

那么e(x)呢

我们作为单位长度

和面积上的伸缩

那么e(x)跟u(x)的关系

是这样一个关系

e(x)=(u(x+⊿x)-u(x))/⊿x

那么这个呢

我们可以跟刚才两个质体

通过一个弹簧相连

那么这个弹簧的形变量

和质体的位移之间的关系

大家可以跟这个

把它试着对照一下

这个弹簧的这个形变量e

就等于u2减u1

当⊿x趋于0以后呢

我们假设u(x)

有比较好的分析性质

那么可以类比du(x)/dx

它可以约等于这个式子

这当然之间有误差

但是当⊿x趋于0之后

这个极限呢我们知道

应该是在uu(x)在那一点的倒数

那么我们也可以写成

(u(x)-u(x-⊿x))/⊿x

或者写成这种形式

那么这个呢

这三种形式取的不一样以后

会有不同的误差

这也就概括了一个连续的

用离散的去换

那么这个离散呢

我们把这个是叫向前差分

这个是向后差分

而这个呢我们叫中心差分

而同样地 u的二阶倒数呢

那么我们最后使用这样一种形式

就是我们先考虑的是向前差分

再考虑向后差分

最后合在一起

得到了这样一个表达形式

也就是说这样一个连续的形式

我们用一个差分的离散形式去换

那么在我们现在的情况呢

我们还要加一个c(x)

c(x)是弹性系数

随着x的变化呢

这个柱体不同位置的伸缩量

不一样 所以有不同的c(x)

这样我们得到了这样一个形式

所以现在我们有一个微分方程

e(x)=du(x)/dx

这个微分方程呢

它对应着我们的离散形式

就变成了我们的一个差分方程

那么那个差分方程

就是我们前面的弹簧模型

给出来的

e=Au 这应该u u_1 u_m

e等于Au

那么受力f(x)跟y(x)

之间的求导关系呢

那么我们用f等于

它的差分形式呢

就是离散化的形式

正好是f等于A^Ty

那么一般地f跟u的关系呢

这样一个表达形式呢

那么在我们这里面呢

就被这样一个形式代替

所以我们的求导

这个d(x)c(x)

这样一个连续的算子

实际上对应的就是

我们的刚性矩阵离散化的形式

这个离散化的形式对应刚性矩阵

也就是我们前面的

离散化的f=Ku

那么现在就变成了f(x)等于

跟u这样一个

连续的微分方程的关系

下面我们再看一下边界条件

而对一个微分方程呢

它有边界条件

那么这个边界条件呢

跟我们离散的时候

我们谈的在边界处的一些关系呢

之间一一对应

大家回忆一下在情形1的时候

在边界的时候呢

我们是u_0和u_4是0

这两个呢是0

那么这两个是0以后呢

我们在情形2的时候

它的边界的情形呢是

e_4=u_4-u_3=u_0=0

在情形3的时候

它的边界的情况是e_4=u_4-u_3=0

而e_1等于这两个 是0

那么这些边界的性质呢

我们都要转换成

微分方程的边界条件

那么这个情况是e_4等于e_1

因为首尾相接 e_4就跟e_1一样

那么相应的

我们得到了四种情形

它的微分方程的边界条件

第一种u_4=u_0=0这种离散的形式

它的边界条件呢

转换成连续的时候边界条件

是找一个u(x)

满足u_0等于u_1等于0

就是这面呢我们是f=Ku

那么这边呢我们是

f(x)=-d/dx (d(c(x)du/dx)

那么已知f 求u

这个呢是已知f(x) 求u(x)

那么这里面它的边界条件

转换这边呢就是求

u(x)满足u_0等于u_1等于0

那么e

我们知道e(x)是u(x)的导数所以e_4等于0

这变成u_1这个导数也为0

e_4等于e_1等于0

那么这边呢就变成相应的导数

我们考虑的区间

x是属于(0 1)的

正好是两个端 这是e_4 e_1

这边 0 1两端的

情形4呢 e_4等于e_1

那么u_4等于u_1

那么到我们这个就变成了u_0=u_1

这个跟这个对应的

e_1 e_4等于u_0 u_1

这样我们就把边界条件

这四个写出来了

线性代数(2)课程列表:

第一讲:正定矩阵

-1.1 实对称矩阵A正定的充要条件

--1.1 实对称矩阵A正定的充要条件

-1.2 典型例题

--1.2 典型例题

-1.3 半正定矩阵及其判别条件

--1.3 半正定矩阵及其判别条件

-1.4 二次型

--1.4 二次型

-1.5* 有心二次曲线(central conic)

--1.5* 有心二次曲线(central conic)

-1.6* 三维空间中的二次曲面-6类基本的二次曲面

--1.6* 三维空间中的二次曲面-6类基本的二次曲面

-1.7 二次型的分类

--1.7 二次型的分类

-1.8 矩阵的合同

--1.8 矩阵的合同

-1.9* 惯性定理的证明

--1.9* 惯性定理的证明

-1.10 惯性定理的应用 —— 实对称矩阵的特征值与主元符号

--1.10 惯性定理的应用 —— 实对称矩阵的特征值与主元符号

-1.11* 正(负)定矩阵在函数极值问题中的应用

--1.11* 正(负)定矩阵在函数极值问题中的应用

-第一讲讲义

-第一讲:正定矩阵--课后习题

第二讲:相似矩阵

-2.1 引言

--2.1 引言

-2.2 相似矩阵的性质

--2.2 相似矩阵的性质

-2.3 Jordan标准形

--2.3 Jordan标准形

-2.4 定理的证明

--2.4 定理的证明

-2.5 Jordan标准形的应用

--2.5 Jordan标准形的应用

-第二讲讲义

-第二讲:相似矩阵--课后习题

第三讲:奇异值分解

-3.1 引言

--3.1 引言

-3.2 奇异值分解(Singular Value Decomposition)

--3.2 奇异值分解(Singular Value Decomposition)

-3.3 例题

--3.3 例题

-3.4 奇异值分解的应用

--3.4 奇异值分解的应用

-第三讲讲义

-第三讲:奇异值分解--课后习题

第四讲:线性变换 I

-4.1 线性变换的定义和性质

--4.1 线性变换的定义和性质

-4.2 线性变换的运算

--4.2 线性变换的运算

-4.3 线性变换的矩阵表示

--4.3 线性变换的矩阵表示

-4.4 线性变换与矩阵之间的关系

--4.4 线性变换与矩阵之间的关系

-第四讲讲义

-第四讲:线性变换 I--课后习题

第五讲:线性变换 II

-5.1 恒同变换与基变换

--5.1 恒同变换与基变换

-5.2 图像压缩——基变换的应用

--5.2 图像压缩——基变换的应用

-5.3 线性变换在不同基下的矩阵

--5.3 线性变换在不同基下的矩阵

-5.4 矩阵分解与基变换

--5.4 矩阵分解与基变换

-5.5 线性变换的核与像

--5.5 线性变换的核与像

-5.6 不变子空间

--5.6 不变子空间

-5.7* 幂零变换

--5.7* 幂零变换

-5.8* Jordan标准形

--5.8* Jordan标准形

-第五讲讲义

-第五讲:线性变换 II--课后习题

第六讲:伪逆

-6.1 伪逆

--6.1 伪逆

-6.2 Moore – Penrose 伪逆

--6.2 Moore – Penrose 伪逆

-6.3 最小二乘法

--6.3 最小二乘法

-第六讲讲义

-第六讲:伪逆--课后习题

第七讲:工程中的矩阵

-7.1 简介

--7.1 简介

-7.2 弹簧模型

--7.2 弹簧模型

-7.3 变量的线性关系

--7.3 变量的线性关系

-7.4 刚度矩阵

--7.4 刚度矩阵

-7.5 从离散到连续

--7.5 从离散到连续

-第七讲讲义

-第七讲:工程中的矩阵--课后习题

第八讲:图与网络

-8.1 简介

--8.1 简介

-8.2 图和矩阵

--8.2 图和矩阵

-8.3 网络和加权Laplacian矩阵

--8.3 网络和加权Laplacian矩阵

-8.4 关联矩阵的四个基本子空间

--8.4 关联矩阵的四个基本子空间

-8.5 注记

--8.5 注记

-第八讲讲义

-第八讲:图与网络--课后习题

第九讲:Markov矩阵和正矩阵

-9.1 问题引入

--9.1 问题引入

-9.2 Markov矩阵

--9.2 Markov矩阵

-9.3 正Markov矩阵

--9.3 正Markov矩阵

-9.4 正矩阵

--9.4 正矩阵(第一部分)

--9.4 正矩阵(第二部分)

-第九讲讲义

-第九讲:Markov矩阵和正矩阵--课后习题

第十讲:Fourier级数

-10.1 引言

--10.1 引言

-10.2 内积空间

--10.2 内积空间

-10.3 傅里叶级数

--10.3 傅里叶级数

-10.4 投影

--10.4 投影

-10.5 关于Fourier变换的注记

--10.5 关于Fourier变换的注记

-第十讲讲义

-第十讲:Fourier级数--课后习题

第十一讲:计算机图像

-11.1 引言

--11.1 引言

-11.2 平移

--11.2 平移

-11.3 伸缩

--11.3 伸缩

-11.4 旋转

--11.4 旋转

-11.5 投影和反射

--11.5 投影和反射

-第十一讲讲义

-第十一讲:计算机图像--课后习题

第十二讲:复数与复矩阵

-12.1 引言

--12.1 引言

-12.2 复矩阵

--12.2 复矩阵

-12.3 复正规阵

--12.3 复正规阵

-12.4 离散Fourier变换

--12.4 离散Fourier变换

-12.5 快速Fourier变换

--12.5 快速Fourier变换

-第十二讲讲义

-第十二讲:复数与复矩阵--课后习题

结课寄语

-结课寄语

--结课寄语

7.5 从离散到连续笔记与讨论

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