문제 은행 · 미적분 · 대학 미적분 · 다변수 미분

편미분방정식 맛보기

먼저 혼자 풀어 보고, 풀이로 확인한 다음, 아래 「한 번 더」 문제로 이어서 연습하세요.

CLP-3 · 2.8절 · 2번대학 수준우리말 번역

(a) 편미분방정식

ux=0u_x=0

을 만족하는 모든 함수 u(x,y)u(x,y) 를 구하세요. (b) f(x)f(x) 를 주어진 함수라 하자. 편미분방정식

ux(x,y)=f(x)u_x(x,y)= f(x)

을 만족하는 모든 함수 u(x,y)u(x,y) 를 구하세요.

영어 원문 보기

(a) Find all functions u(x,y)u(x,y) that obey the partial differential equation

ux=0u_x=0 (b) Let f(x)f(x) be a given function. Find all functions u(x,y)u(x,y) that obey the partial differential equation

ux(x,y)=f(x)u_x(x,y)= f(x)

정답·풀이 보기

(a) 임의의 y0y_0 을 고정하고 v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0) 라 하자. 그러면

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=0\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = 0 \end{aligned}

이다. 따라서 각각의 고정된 y0y_0 에 대해 xx 의 함수인 v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0) 는 상수이어야 한다. 이 상수는 y0y_0 을 어떻게 택하느냐에 따라 달라질 수 있다. 따라서 u(x,y0)=C(y0)u(x,y_0) = C(y_0) 이며, C(y0)C(y_0) 은 y0y_0 에만 의존하고 xx 에는 의존하지 않는다. y0y_0 을 다시 yy 로 바꾸어 쓰면, u(x,y)=C(y)u(x,y)=C(y) 이고 C(y)C(y) 는 변수 yy 하나만의 임의의 함수이다.

(b) 임의의 y0y_0 을 고정하고 v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0) 라 하자. 그러면

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=f(x)\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = f(x) \end{aligned}

이다. 말로 하면, v(x)v(x) 는 도함수가 f(x)f(x) 이어야 하고, 즉 f(x)f(x) 의 부정적분이어야 한다. 따라서 F(x)F(x) 가 도함수가 f(x)f(x) 인 임의의 함수, 즉 F(x)F(x) 가 f(x)f(x) 의 임의의 부정적분이면, 각각의 고정된 y0y_0 에 대해 v(x)=u(x,y0)=F(x)+Cv(x)=u(x,y_0) = F(x) +C 이고, 여기서 CC 는 상수이다. 이 상수는 y0y_0 을 어떻게 택하느냐에 따라 달라질 수 있다. 따라서 u(x,y0)=F(x)+C(y0)u(x,y_0) = F(x)+ C(y_0) 이며, C(y0)C(y_0) 은 y0y_0 에만 의존하고 xx 에는 의존하지 않는다. y0y_0 을 다시 yy 로 바꾸어 쓰면, u(x,y)=F(x)+C(y)u(x,y)=F(x) + C(y) 이고 F(x)F(x) 는 f(x)f(x) 의 임의의 부정적분, C(y)C(y) 는 변수 yy 하나만의 임의의 함수이다.

원본 교재 풀이(영어)

(a) Fix any y0y_0 and set v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0). Then

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=0\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = 0 \end{aligned}

So, for each fixed y0y_0, v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0), which is a function of xx, has to be a constant. The constant may be different for each different choice of y0y_0. So u(x,y0)=C(y0)u(x,y_0) = C(y_0) with C(y0)C(y_0) depending only on y0y_0, not on xx. Or, renaming y0y_0 back to yy, u(x,y)=C(y)u(x,y)=C(y) with C(y)C(y) being any function of the single variable yy.

(b) Fix any y0y_0 and set v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0). Then

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=f(x)\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = f(x) \end{aligned}

In words, v(x)v(x) has to have derivative f(x)f(x), i.e. be an antiderivative of f(x)f(x). So if F(x)F(x) is any function whose derivative is f(x)f(x), i.e. if F(x)F(x) is any antiderivative of f(x)f(x), then, for each fixed y0y_0, v(x)=u(x,y0)=F(x)+Cv(x)=u(x,y_0) = F(x) +C, with CC being a constant. The constant may be different for each different choice of y0y_0. So u(x,y0)=F(x)+C(y0)u(x,y_0) = F(x)+ C(y_0) with C(y0)C(y_0) depending only on y0y_0, not on xx. Or, renaming y0y_0 back to yy, u(x,y)=F(x)+C(y)u(x,y)=F(x) + C(y) with F(x)F(x) being any antiderivative of f(x)f(x) and C(y)C(y) being any function of the single variable yy.

한 번 더 — 비슷한 문제CLP-3 · 2.8절 · 14번우리말 번역

(a) u(x,y)u(x,y) 가 편미분방정식 3ux(x,y)+6uy(x,y)=u(x,y)3u_x(x,y) + 6u_y(x,y)=u(x,y) 를 만족한다고 하자. v(X,Y)=u(X,Y+2X)v(X,Y) = u(X, Y+2X) 로 정의할 때, vv 가 만족하는 편미분방정식을 구하세요. (b) u(x,y)u(x,y) 가 편미분방정식 xux(x,y)+yuy(x,y)=u(x,y)xu_x(x,y) + yu_y(x,y)=u(x,y) 를 만족한다고 하자. v(X,Y)=u(X,XeY)v(X,Y) = u(X, Xe^Y) 로 정의할 때, vv 가 만족하는 편미분방정식을 구하세요.

다 풀었으면 정답 확인

(a) u(x,y)u(x,y) 가 편미분방정식

3ux(x,y)+6uy(x,y)=u(x,y)3u_x(x,y) + 6u_y(x,y)=u(x,y)

을 만족한다고 하자.

v(X,Y)=u(X,Y+2X)v(X,Y) = u(X, Y+2X) 로 정의하자. 그러면 연쇄 법칙에 의해

vX(X,Y)=∂∂X[u(X,Y+2X)]=ux(X,Y+2X)+2uy(X,Y+2X)=13{3ux(X,Y+2X)+6uy(X,Y+2X)}=13u(X,Y+2X)=13v(X,Y)\begin{aligned} v_X(X,Y)&=\frac{\partial }{\partial X}\big[ u(X, Y+2X)\big] \\ &=u_x(X, Y+2X) +2u_y(X, Y+2X) \\ &=\frac{1}{3}\big\{3u_x(X, Y+2X) + 6u_y(X, Y+2X)\big\} \\ &=\frac{1}{3} u(X, Y+2X) \\ &=\frac{1}{3} v(X,Y) \end{aligned}

이다.

(b) v(X,Y)=u(X,XeY)v(X,Y) = u(X, Xe^Y) 로 정의하자. 그러면 연쇄 법칙에 의해

vX(X,Y)=∂∂X[u(X,XeY)]=ux(X,XeY)+eYuy(X,XeY)\begin{aligned} v_X(X,Y)&=\frac{\partial }{\partial X}\big[ u(X, Xe^Y)\big] \\ &=u_x(X, Xe^Y) +e^Yu_y(X, Xe^Y) \end{aligned}

이다.

이제 xux(x,y)+yuy(x,y)=u(x,y)xu_x(x,y) + yu_y(x,y)=u(x,y) 이면, x=Xx=X, y=XeYy=Xe^Y 에서의 값을 생각할 때

Xux(X,XeY)+XeYuy(X,XeY)=u(X,XeY)Xu_x(X, Xe^Y) + Xe^Yu_y(X, Xe^Y)=u(X, Xe^Y)

임에 주목하자.

따라서

vX(X,Y)=1X{Xux(X,XeY)+XeYuy(X,XeY)}=1Xu(X,XeY)=1Xv(X,Y)\begin{aligned} v_X(X,Y) &=\frac{1}{X}\big\{X u_x(X, Xe^Y) +X e^Y u_y(X, Xe^Y) \big\} \\ &=\frac{1}{X} u(X, Xe^Y) \\ &=\frac{1}{X} v(X,Y) \end{aligned}

이다.

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