今日は前期の復習ということで、微分方程式の一般論について。
テキストは前期の最後にやった部分と同じである。

1変数の微分方程式---序論

微分方程式とは

 「微分方程式(differential equation)」とは、独立変数x、従属変数yと、その微分ddxy,(ddx)2y,の間にある

Φ(x,y,ddxy,(ddx)2y,)=0

のような形で書ける関係式(Φは任意の関数)であり、この式を満たすyxの関係を(y=f(x)などのような形で)求めるのがその目的である。グラフで考えると一階微分ddxyは傾きを、二階微分(ddx)2yは曲がり具合を表現している。つまり微分方程式は「ある場所(x,y)での局所的(local)な情報」の間の関係式である。一方、関数y=f(x)を与えると、二つの変数の間の関係を大域的(global)に与える。微分方程式を解くというのは局所的情報から大域的情報を導くことであるとも言える(逆に微分は、大域的情報から局所的情報を得る)。

 なぜこういう手法が有効なのかというと、自然を相手にした時、全部(つまり、大局的状況)をいっぺんに考える(globalに考える)ことが人間の手に余ることが多いからである。ゆえに我々は狭い領域(つまり、局所的状況)をまず考える(localに考える)ことにする。そしてその狭い領域での「法則」を見つけてから前に進む。
 この方法は物理などの自然科学でこれまで大きな成果(ニュートン力学、電磁気学、流体力学、みんなそう)を上げてきたのである。
テキストではここに微分方程式の分類についての話があるが、それは省略。
ここで、受講者の皆さんには「微分方程式を図解する」というプログラムをインストールしたandroidタブレットで遊びつつ、微分方程式のイメージを理解してもらった。以下はそれをさらに説明する。

簡単な微分方程式から

答が直線になる微分方程式

 ある点において、傾きが1とはグラフにおいて右斜上45度の方向に線が伸びていくことである。そこで、この節の図ではこれをと表現することにしよう。

ここからしばらくdydx=なんとかの形の一階微分方程式を扱うが、この式の表すところは、
「この微分方程式の解のグラフを描くと、x-y平面のある点においての傾きはなんとかになる」
である。マークを「この場所では右上45度の方向に進め」という命令と解釈しよう。

 微分方程式の示す命令に従い進んでいけばどのような線ができあがるか}を考えるのが微分方程式を解くことである。

 最も単純な微分方程式である

dydx=0

は「至るところで傾き0」を表す。その様子を表したのが右のグラフで、「傾き0」または「右に進め」という命令を表すで埋め尽くされている。

 「微分方程式を図解する」には、↑の図の動くバージョンがある。

 この方程式の解は計算するまでもない。

y=C

である(式dydx=0を積分した結果が式y=Cだと考えても同じこと)。右辺が0でない、もっとも簡単な例として微分方程式dydx=1を考えると、

というふうに角度45度の傾きであることがわかり、これにglobalな情報を描き込む(つまり、関数がどんな線になるかを描き込む)と、

のようになる。ここで線は一本ではなく、全平面を埋め尽くすように引かれる。つまり、微分方程式の解は一本の線ではなく、多数(実は、無限本)の線である。

『方程式』を解いたのに、答がたくさん出てくるのですか?
 そもそも「方程式を解く」というのは、「式の形で与えられた条件に合う『もの』を見つける」ということである。「二次方程式x24x12=0」ならば条件に合う『もの』はx=6,2という二つの数だが、今解いている「微分方程式」の場合、解となる『もの』は数ではなく関数なのである。 微分方程式は、数式として表現すれば「微係数dydx」を決める式である。一方、図形で考えると、各点各点で、だったりだったりという「グラフの傾き」を決めているのが微分方程式である。(これは「局所的な法則である」と言ってもいい)。 グラフの傾きだけ決めても、グラフ全体は「どこを通るか」を変えれば一般に変わる。微分方程式の答として線が得られるが、出発点が違っていれば結果としてできあがる線も違うものになってしまう。そのため、微分方程式の「解」は1つには決まらない。これは微分方程式の持つ、一般的な性質である。

答えが放物線になる微分方程式

 積分曲線が文字通り「曲線」になる例に行こう。dydx=xを考えてみる。この場合、xが大きくなると(グラフ上で右に行くと)傾きが大きくなっていく。

 こういう性質をもった量は自然科学にもよく登場するたとえばバネは伸び縮みに比例して力が強くなる。力はエネルギーの増加に比例するので、傾きが力に比例するとすれば、このyはエネルギーである。

 y軸の上ではx=0だから、傾きも0(水平すなわち)となる(図ではy軸の真上には○を描いていないが)。xが増加する(グラフ上で右に移動する)にしたがって傾きは増加していき、x=1の場所では傾きが1(図では)になる。

 また、x<0の領域に行くと傾きがマイナス(右下がり)になっていることもわかるであろう。

 dydx=xという式を見たときに、以上のような図形的イメージを持って欲しい。

 このグラフで各点各点をこの傾きで通るように線をつないでいくとy=x22+Cで表される線、いわゆる放物線ができる後で具体的に計算するが、この線は「平行光線を一点に集めるにはどのように鏡を配置すればよいか」という問題の解でもある。中心から離れれば離れるほど鏡を傾けないと一点に集まらない、と思えばだいたいこういう形になりそうだ、というのはわかるだろうか?(それを計算で示してしまうのが数学の力だ)。微分方程式dydx=xは、「ある場所で線がどっちを向いているか(ローカルな情報)」を表している。それから、y=x22+Cすなわち「どんな線か(グローバルな情報)」を導くというのが「微分方程式を解く」という作業なのである。

このCは複素数でもいいんですか?
それは状況によります。考えているxyが実数の範囲のものなら、Cも実数にしなくてはダメ。通常自然科学で出てくる変数は実数であることが多いから、Cも実数に限ることが多いですね。

答が指数関数となる微分方程式

これまでもでてきた

dydx=y

も微分方程式である。

 これは「増加量が現在の値に比例する」という方程式になっている。こんな量は何かないか?
放射性物質の崩壊。
そう、それは「増加量」というよりは「減少量」だけどいい例。では他には??
人口増加とか。
おう、それもあるね。ただし、「誰も死ななかった場合」でないとこの微分方程式にはならない。人口の場合は減ることもあるから。
他には、嬉しい例では貯金、悲しい例では借金がある。どっちも1年何%という割合で増えるから。

 では、この式を解こう。この式の解の少なくとも一つである「微分するとyに戻る関数」を、我々はとっくに知っていて、

y=ex

がその答えであるが、これは「一つの解」であり「全ての解」ではない。

 この式がグラフの傾きを決めているという立場に立って考えてみると、上のような「傾きの図」が描ける。図に示したたくさんの線のうち、太い線で示したのが、y=exのグラフである。この太い線一本では、dydx=yを満たす線の全てが表現されていない。

 数式としての側面から「複数の解がある」ことを見てみよう。式をよく見ると、exに定数Aを掛けたy=Aexもまた、この微分方程式を満たすことがわかる。両辺がf(x)に関して1次式だからである一般に、微分方程式が求めるべき関数yに関して同次(1次なら1次ばかり、2次なら2次ばかりを含んでいる)ならば、定数倍しても解である。。ということは、任意の定数をAとして

y=Aex

がすべて解となる。あらゆるAの値に対応する一つずつのyすべてが解である(図参照)。

 図で、どの点においてもグラフの線の進む向きが各点ので表されていることを確認しよう。

さっき、借金もこの微分方程式を満たすという話をしたけど、この指数関数のグラフのぐっと上昇するところを見て「借金は早く返さないとやばいな」と思ってください。数学以前の、人生の知恵です。

 「一つの解」であるy=exを「特別な解」という意味で「特解(particular solution)」と呼ぶのに比べ、y=Aexという解を「一般解(general solution)」(これで微分方程式のすべての解を表現している、という意味で「一般」をつける「一般解」という用語の意味は少し混乱がある。後で述べる。)と呼ぶ。

 一般解はたくさんあり(上の場合、Aが変われば解が変わるから、無限個の解がある)、微分方程式だけでは一つに定まらない。解を一つに定めるためには、x=0y=1とする(この場合A=1)のようになんらかの付加的な条件を置く。

 このような条件は状況に応じて「境界条件(boundary condition)」あるいは「初期条件(initial condition)」などと呼ばれる条件を定める場所が時間的な「最初」である時に「初期条件」という言葉がよく選ばれる。

指数関数が出てくる自然現象の例

 このような方程式に従う自然現象の例に、放射性物質の崩壊がある。放射性物質は、「半減期」と呼ばれる一定期間(以下Tとする)を経過すると元の量の12が崩壊し、別の物質に変化する注意すべきは「半減期の2倍」の時間が経過すると全部なくなるのではなく、元の量の14になる、ということ。。時刻tで残っている放射性物質の量はN(t)=N(0)(12)tTという、tTが1増えるごとに12になるという式で表される。

 ここで12=elog2を使って、

N(t)=N(0) elog2Tt

と書く。これは言わば大局的な情報としての式である(そして、実験的にもよく確認された式であると言える)。では、この式にはどのような自然法則が隠れているだろうか。「微分」という作業がこの現象の局所的情報を取り出してくれる。

この式を微分してみると、

ddtN(t)=log2TN(t)    dN=log2TNdt

のように、dydx=yに似た式が出る違いはxt,yNという変数の違いと、右辺に定数係数log2Tがついていること。

 この式dN=log2TNdtは、微小時間dtの間に放射性物質の量がlog2TNdtだけ減ることを表す。すなわち、今ある量に比例して減るという法則を示している。ある一個の放射性物質の原子に着目すると、その原子はまわりの状況や物質の状態とは無関係に一定確率で崩壊するまわりの状況によって変化する確率が違ってくる場合は、また別の形の微分方程式が出てくる。。これが生物の死であれば「年老いた個体は死にやすい」「密集した環境では食料が確保できず死にやすい」などの理由で確率が変わる。原子には「年齢」のような個性がないこと、その崩壊が周りの環境に左右されないことなど(どちらも物理法則からくること)が、見えている現象としての崩壊の様子から逆算してわかる。逆にいえば、そういう性質を持っている物が起こす現象は、これと同様の微分方程式で記述できるだろう。

 このように、微分方程式はある狭い範囲(空間的な範囲であることもあるし、時間的な範囲であることもある)で成り立つ法則を記述している。微分方程式を解くことは、「狭い範囲で成り立つ法則」から「広い範囲で成り立つ式」を作っていくことである。自然現象は複雑なものであり、それを一気に理解するのは人間の思考の範疇を超えている場合がある。そのようなとき、狭い範囲だけを見てまず「微小領域で成り立つ法則」を導き出すことで理解していこうというのが微分方程式を作り解いていくときの考え方である。自然科学を深く勉強していけば、この「まずは微小領域で考える」という考え方が、意外なほどに多くの場面で有効であることに気づくだろう。