数学基础 -- 勒让德多项式之矩阵与内积

勒让德多项式与内积计算

1. 欧几里得空间中的向量内积

欧几里得空间中,向量的内积定义为:

⟨ v , w ⟩ = x 1 y 1 + x 2 y 2 + ⋯ + x n y n \langle \mathbf{v}, \mathbf{w} \rangle = x_1 y_1 + x_2 y_2 + \cdots + x_n y_n v,w=x1y1+x2y2++xnyn

如果向量 v = ( x , y , z , h ) \mathbf{v} = (x, y, z, h) v=(x,y,z,h),则其与自身的内积为:

⟨ v , v ⟩ = x 2 + y 2 + z 2 + h 2 \langle \mathbf{v}, \mathbf{v} \rangle = x^2 + y^2 + z^2 + h^2 v,v=x2+y2+z2+h2

这种内积计算方式适用于有限维向量,如二维或三维向量。

2. 为什么勒让德多项式的内积使用定积分?

勒让德多项式是一类函数,而不是简单的有限维向量。对于函数空间中的“向量”,其内积通过定积分来定义。两个函数 f ( x ) f(x) f(x) g ( x ) g(x) g(x) 的内积定义为:

⟨ f ( x ) , g ( x ) ⟩ = ∫ a b f ( x ) g ( x ) d x \langle f(x), g(x) \rangle = \int_{a}^{b} f(x) g(x) \, dx f(x),g(x)⟩=abf(x)g(x)dx

对于勒让德多项式,内积的区间为 [ − 1 , 1 ] [-1, 1] [1,1],因此:

⟨ P m ( x ) , P n ( x ) ⟩ = ∫ − 1 1 P m ( x ) P n ( x ) d x \langle P_m(x), P_n(x) \rangle = \int_{-1}^{1} P_m(x) P_n(x) \, dx Pm(x),Pn(x)⟩=11Pm(x)Pn(x)dx

这意味着勒让德多项式的正交性是在特定区间上通过积分来衡量的。

3. 勒让德多项式的定义

勒让德多项式 P n ( x ) P_n(x) Pn(x) 是一类常用的正交多项式,可以通过递归公式生成。前几项勒让德多项式为:

  • P 0 ( x ) = 1 P_0(x) = 1 P0(x)=1
  • P 1 ( x ) = x P_1(x) = x P1(x)=x
  • P 2 ( x ) = 1 2 ( 3 x 2 − 1 ) P_2(x) = \frac{1}{2}(3x^2 - 1) P2(x)=21(3x21)
  • P 3 ( x ) = 1 2 ( 5 x 3 − 3 x ) P_3(x) = \frac{1}{2}(5x^3 - 3x) P3(x)=21(5x33x)
  • P 4 ( x ) = 1 8 ( 35 x 4 − 30 x 2 + 3 ) P_4(x) = \frac{1}{8}(35x^4 - 30x^2 + 3) P4(x)=81(35x430x2+3)

4. 勒让德多项式的矩阵表示

可以将勒让德多项式的系数作为列向量组成矩阵。对于 P 0 ( x ) P_0(x) P0(x) P 3 ( x ) P_3(x) P3(x),我们可以写出如下矩阵表示:

P 0 ( x ) = 1 表示为 ( 1 0 0 0 ) P_0(x) = 1 \quad \text{表示为} \quad \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix} P0(x)=1表示为 1000

P 1 ( x ) = x 表示为 ( 0 1 0 0 ) P_1(x) = x \quad \text{表示为} \quad \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix} P1(x)=x表示为 0100

P 2 ( x ) = 1 2 ( 3 x 2 − 1 ) 表示为 ( − 1 2 0 3 2 0 ) P_2(x) = \frac{1}{2}(3x^2 - 1) \quad \text{表示为} \quad \begin{pmatrix} -\frac{1}{2} \\ 0 \\ \frac{3}{2} \\ 0 \end{pmatrix} P2(x)=21(3x21)表示为 210230

P 3 ( x ) = 1 2 ( 5 x 3 − 3 x ) 表示为 ( 0 − 3 2 0 5 2 ) P_3(x) = \frac{1}{2}(5x^3 - 3x) \quad \text{表示为} \quad \begin{pmatrix} 0 \\ -\frac{3}{2} \\ 0 \\ \frac{5}{2} \end{pmatrix} P3(x)=21(5x33x)表示为 023025

矩阵 M M M 为:

M = ( 1 0 − 1 2 0 0 1 0 − 3 2 0 0 3 2 0 0 0 0 5 2 ) M = \begin{pmatrix} 1 & 0 & -\frac{1}{2} & 0 \\ 0 & 1 & 0 & -\frac{3}{2} \\ 0 & 0 & \frac{3}{2} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{5}{2} \end{pmatrix} M= 10000100210230023025

5. 勒让德多项式的内积计算步骤

例子 1:计算 P 1 ( x ) P_1(x) P1(x) P 2 ( x ) P_2(x) P2(x) 的内积

已知 P 1 ( x ) = x P_1(x) = x P1(x)=x P 2 ( x ) = 1 2 ( 3 x 2 − 1 ) P_2(x) = \frac{1}{2}(3x^2 - 1) P2(x)=21(3x21),计算它们在区间 [ − 1 , 1 ] [-1, 1] [1,1] 上的内积:

⟨ P 1 ( x ) , P 2 ( x ) ⟩ = ∫ − 1 1 x ⋅ 1 2 ( 3 x 2 − 1 ) d x \langle P_1(x), P_2(x) \rangle = \int_{-1}^{1} x \cdot \frac{1}{2}(3x^2 - 1) \, dx P1(x),P2(x)⟩=11x21(3x21)dx

展开后:

= 1 2 ∫ − 1 1 x ( 3 x 2 − 1 ) d x = \frac{1}{2} \int_{-1}^{1} x(3x^2 - 1) \, dx =2111x(3x21)dx

= 1 2 ( ∫ − 1 1 3 x 3 d x − ∫ − 1 1 x d x ) = \frac{1}{2} \left( \int_{-1}^{1} 3x^3 \, dx - \int_{-1}^{1} x \, dx \right) =21(113x3dx11xdx)

分别计算每一项:

  1. ∫ − 1 1 3 x 3 d x = 0 \int_{-1}^{1} 3x^3 \, dx = 0 113x3dx=0
  2. ∫ − 1 1 x d x = 0 \int_{-1}^{1} x \, dx = 0 11xdx=0

因此:

⟨ P 1 ( x ) , P 2 ( x ) ⟩ = 1 2 × ( 0 − 0 ) = 0 \langle P_1(x), P_2(x) \rangle = \frac{1}{2} \times (0 - 0) = 0 P1(x),P2(x)⟩=21×(00)=0

这验证了 P 1 ( x ) P_1(x) P1(x) P 2 ( x ) P_2(x) P2(x) 的正交性。

例子 2:计算 P 2 ( x ) P_2(x) P2(x) 与自身的内积

计算 P 2 ( x ) = 1 2 ( 3 x 2 − 1 ) P_2(x) = \frac{1}{2}(3x^2 - 1) P2(x)=21(3x21) 的自内积:

⟨ P 2 ( x ) , P 2 ( x ) ⟩ = ∫ − 1 1 ( 1 2 ( 3 x 2 − 1 ) ) 2 d x \langle P_2(x), P_2(x) \rangle = \int_{-1}^{1} \left( \frac{1}{2}(3x^2 - 1) \right)^2 \, dx P2(x),P2(x)⟩=11(21(3x21))2dx

展开后:

= 1 4 ∫ − 1 1 ( 9 x 4 − 6 x 2 + 1 ) d x = \frac{1}{4} \int_{-1}^{1} (9x^4 - 6x^2 + 1) \, dx =4111(9x46x2+1)dx

分别计算每一项:

  1. ∫ − 1 1 9 x 4 d x = 18 5 \int_{-1}^{1} 9x^4 \, dx = \frac{18}{5} 119x4dx=518
  2. ∫ − 1 1 ( − 6 x 2 ) d x = − 4 \int_{-1}^{1} (-6x^2) \, dx = -4 11(6x2)dx=4
  3. ∫ − 1 1 1 d x = 2 \int_{-1}^{1} 1 \, dx = 2 111dx=2

总和为:

1 4 ( 18 5 − 4 + 2 ) = 2 5 \frac{1}{4} \left( \frac{18}{5} - 4 + 2 \right) = \frac{2}{5} 41(5184+2)=52

因此, P 2 ( x ) P_2(x) P2(x) 的自内积为 2 5 \frac{2}{5} 52

6. 总结

  • 欧几里得空间中的向量内积是通过坐标的乘积和计算的。
  • 函数空间中的内积需要通过定积分计算,适用于处理连续函数。
  • 勒让德多项式在 [ − 1 , 1 ] [-1, 1] [1,1] 区间上是正交的,并且它们的内积可以通过定积分验证。

通过上述步骤,我们可以深入理解勒让德多项式的正交性及其内积的计算过程。

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