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文檔簡介
1、第七節(jié) 擴(kuò)散問題的偏微分方程模型物質(zhì)的擴(kuò)散問題,在石油開采、環(huán)境污染、疾病流行、化學(xué)反應(yīng)、新聞傳播、煤礦瓦斯爆炸、農(nóng)田墑情、水利工程、生態(tài)問題、房屋基建、神經(jīng)傳導(dǎo)、藥物在人體內(nèi)分布以及超導(dǎo)、液晶、燃燒等諸多自然科學(xué)與工程技術(shù)領(lǐng)域,十分普遍地存在著. 顯然,對這些問題的研究是十分必要的,其中的數(shù)學(xué)含量極大. 事實(shí)上,凡與反應(yīng)擴(kuò)散有關(guān)的現(xiàn)象,大都能由線性或非線性拋物型偏微分方程作為數(shù)學(xué)模型來定量或定性地加以解決. 的試題來自實(shí)際,是“真問題數(shù)學(xué)建模計(jì)算機(jī)處理”的“三合一”準(zhǔn)科研性質(zhì)的一種競賽,對上述這種有普遍意義和數(shù)學(xué)含量高,必須用計(jì)算機(jī)處理才能得到數(shù)值解的擴(kuò)散問題,當(dāng)然成為試題的重要來源,例如,
2、-90,就是這類試題;-90要研究治療帕金森癥的多巴胺(dopamine)在人腦中的分布,此藥液注射后在腦子里經(jīng)歷的是擴(kuò)散衰減過程,可以由線性拋物型方程這一數(shù)學(xué)模型來刻劃. -90要研究單層住宅混凝土地板中的溫度變化,也屬擴(kuò)散(熱傳導(dǎo))問題,其數(shù)學(xué)模型與-90一樣,也是線性拋物型方程. 本文交代擴(kuò)散問題建模的思路以及如何推導(dǎo)出相應(yīng)的拋物型方程,如何利用積分變換求解、如何確定方程與解的表達(dá)式中的參數(shù)等關(guān)鍵數(shù)學(xué)過程,且以-90題為例,顯示一個(gè)較細(xì)致的分析、建模、求解過程. §1拋物型方程的導(dǎo)出設(shè)是時(shí)刻點(diǎn)處一種物質(zhì)的濃度. 任取一個(gè)閉曲面,它所圍的區(qū)域是,由于擴(kuò)散,從到時(shí)刻這段時(shí)間內(nèi),通過
3、流入的質(zhì)量為.由高斯公式得.(1)其中,分別是沿方向的擴(kuò)散系數(shù). 由于衰減(例如吸收、代謝等),內(nèi)的質(zhì)量減少為,(2)其中是衰減系數(shù). 由物質(zhì)不滅定律,在內(nèi)由于擴(kuò)散與衰減的合作用,積存于內(nèi)的質(zhì)量為.換一種角度看,內(nèi)由于深度之變化引起的質(zhì)量增加為顯然,即由之任意性得(4)方程()是常系數(shù)線性拋物型方程,它就是有衰減的擴(kuò)散過程的數(shù)學(xué)模型,對于具體問題,尚需與相應(yīng)的定解條件(初始條件與邊界條件等)匹配才能求得確定情況下的解. §2irac函數(shù)物理學(xué)家Dirac為了物理模型之需要,硬是引入了一個(gè)當(dāng)時(shí)頗遭微詞的,使得數(shù)學(xué)與物理學(xué)傳統(tǒng)密切關(guān)系出現(xiàn)裂痕的“怪”函數(shù):(5)它的背景是清晰的,以一條無
4、窮長的桿子為例,沿桿建立了一維坐標(biāo)系,點(diǎn)的坐標(biāo)為,桿的線密度是,在段,桿子質(zhì)量為,則有.(6)設(shè)此無窮長的桿子總質(zhì)量為,質(zhì)量集中在點(diǎn),則應(yīng)有或?qū)懗?,其中為如果沿用?)中的算法,則在質(zhì)量集中分布的這種情形有且,于是得.(7)但是,從傳統(tǒng)數(shù)學(xué)觀點(diǎn)看,若一個(gè)函數(shù)除某點(diǎn)處處為零,則不論哪種意義下的積分,都必定為零,(7)式豈能成立!但是,函數(shù)對于物理學(xué)而言是如此之有用,以致物理學(xué)家正當(dāng)?shù)鼐芙^放棄它. 盡管當(dāng)時(shí)數(shù)學(xué)家們大都嘲笑這種函數(shù),但.irac及其追隨者們在物理領(lǐng)域卻收獲頗豐,Dirac于1933年獲諾貝爾物理獎(jiǎng). 當(dāng)然Dirac也意識(shí)到不是一個(gè)通常的函數(shù),至于找一種什么辦法來闡明這一符號的合法性
5、,那就是數(shù)學(xué)家的任務(wù)了. 1940年,法國數(shù)學(xué)家許瓦茲(L.Schwartz)嚴(yán)格證明了應(yīng)用的正確性,把函數(shù)置于堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上;1950年,L. Schwartz獲數(shù)學(xué)界最高獎(jiǎng)Fields獎(jiǎng). 函數(shù)的重要性質(zhì)有:1). (8)2). (9)其中,即摘出了在的值. 3). (10)4)的導(dǎo)數(shù)是存在的,不過要到積分號下去理解: (11) (12)事實(shí)上,由于在處為零,則形式地用分部積分公式其中,于是有(11)與(12)公式. 5)對于,有. (13)6). (14)7). (15)8)付立葉變換 (16) (17) (18)9)拉普拉斯變換 (19) (20)從上面的定義與性質(zhì)看出,Delta函
6、數(shù)與一般可微函數(shù)還是有重大區(qū)別的,我們說它是“廣義函數(shù). ”§3Cauchy問題的解設(shè)擴(kuò)散源在點(diǎn)處,則此擴(kuò)散問題滿足Cauchy問題對(21)(22)進(jìn)行付立葉變換,且令,由于故得常微分方程Cauchy問題得唯一解. (23)對(23)求逆變換,由于,故得(24)如果認(rèn)為經(jīng)過了相當(dāng)長時(shí)間后,擴(kuò)散已經(jīng)終止,物質(zhì)分布處于平衡狀態(tài),則方程(4)中的,于是有線性橢圓型方程的邊值問題也可以用付立葉變換求解. 當(dāng)然,根據(jù)實(shí)際情況,還可以考慮第二邊條件或第三邊條件等,其中是區(qū)域的邊界,是外法線方向,是實(shí)常數(shù). §4 參數(shù)估計(jì)在Cauchy問題(21)(22)的解(23)中,有四個(gè)未知的參
7、數(shù),它們分別是擴(kuò)散與衰減過程中的擴(kuò)散系數(shù)與衰減系數(shù)的算術(shù)平方根. 至于點(diǎn)源的質(zhì)量與位置是已知的.設(shè)觀測取樣為:取樣時(shí)刻為(不然設(shè)是取樣時(shí)間,則(21)變成,對而言,取樣時(shí)間為,而方程形狀與(21)一致),把在點(diǎn)觀測到的物質(zhì)密度與公式(24)都取對數(shù),令,則.(25)令,則(25)寫成, (26)而我們已觀測得的數(shù)據(jù),用三元回歸分析方法求出的估計(jì)值如下:, (27)其中滿足方程組其中由可求得的估計(jì)值,即.又由于,(28)由(27)式可得,再把代入(28)得.(29)至此得到參數(shù)的估計(jì)值,把它們代入(24)分別替代,則得不含未知參數(shù)的解的近似表達(dá)式. §5競賽試題分析AMCM-90A不可
8、用本文的思路與方法加以解決;該試題由東華盛頓大學(xué)數(shù)學(xué)系ves Nievergelt提供,要求研究藥物在腦中的分布,題文稱:“研究腦功能失調(diào)的人員欲測試新的藥物的效果,例如治療帕金森癥往腦部注射多巴胺(Dopamine)的效果,為了精確估計(jì)藥物影響到的腦部區(qū)域,它們必須估計(jì)注射后藥物在腦內(nèi)空間分布區(qū)域的大小和形狀. “研究數(shù)據(jù)包括50個(gè)圓柱體組織樣本的每個(gè)樣本藥物含量的測定值(如圖6-1),每個(gè)圓柱體長0.76mm,直徑0.66mm,這些互相平行的圓柱體樣本的中心位于網(wǎng)格距為1mm×0.76×mm×1mm的格點(diǎn)上,所以圓柱體互相間在底面上接觸,側(cè)面互不接觸. 注射是
9、在最高計(jì)數(shù)的那個(gè)圓柱體的中心附近進(jìn)行的. 自然在圓柱體之間以及由圓柱體樣本的覆蓋的區(qū)域外也有藥物. “試估計(jì)受到藥物影響的區(qū)域中藥物的分布. ”“一個(gè)單位表示一個(gè)閃爍微粒的計(jì)數(shù),或多巴胺的4.753×10-18克分子量,例如表6-1指出位于后排當(dāng)中那個(gè)圓柱體的含藥量是28353個(gè)單位. ”后方垂直截面164442132041418848070221441151583522091230272835313138681789212602092111731727213130337651715453前方垂直截面163324432243166712105560981048232213715531
10、1974247853304441143114960318230129420611036258188圖6-1數(shù)學(xué)模型只是實(shí)際問題的近似,要建立數(shù)學(xué)模型,一般首先要對所研究的實(shí)際問題進(jìn)行必要和允許的簡化與假設(shè),而且,不同的簡化與假設(shè),又可能導(dǎo)致不同的數(shù)學(xué)模型,例如2是拋物型方程模型,而3則是橢圓方程模型. 假設(shè):(1)注射前大腦中的多巴胺含量可以忽略不計(jì). (2)大腦中多巴胺注射液經(jīng)歷著擴(kuò)散與衰減的過程,且沿三個(gè)方向的擴(kuò)散系數(shù)分別是常數(shù),衰減使質(zhì)量之減少與深度成正比. (3)注射點(diǎn)在后排中央那個(gè)圓柱中心,即注射點(diǎn)的坐標(biāo)已知,注射量有醫(yī)療記錄可查,是已知的. (4)注射瞬間完成,可視為點(diǎn)源delta
11、函數(shù). (5)取樣也是瞬間完成,取樣時(shí)間已知為.(6)樣本區(qū)域與整個(gè)大腦相比可以忽略,樣本組織遠(yuǎn)離腦之邊界,不受大腦邊界面的影響. 在以上假設(shè)之下,顯然可以用本文前面講過的思路來建模,于是得AMCM-90A的數(shù)學(xué)模型為Cauchy問題(21)(22),解的表達(dá)式為(24),且用三元回歸分析來估出參數(shù),于是可以求得任意位置任意時(shí)刻藥物的深度. 如果所給數(shù)據(jù)認(rèn)為是在平衡狀態(tài)測得的,藥物注射進(jìn)腦后,從高深度處向低深度處擴(kuò)散,與擴(kuò)散同時(shí),一部分藥物進(jìn)入腦細(xì)胞被吸收固定,擴(kuò)散系數(shù)與吸收系數(shù)都是常數(shù),但過一段時(shí)間,所有藥物都被腦細(xì)胞所固定,達(dá)到了平衡態(tài). 在這種假設(shè)下,3給出了下述的分析、建模、求解過程.
12、 設(shè)是時(shí)刻在點(diǎn)處游離的藥物濃度,是時(shí)刻點(diǎn)處吸收固定的藥物濃度,是達(dá)到平衡態(tài)時(shí)點(diǎn)處吸收固定的藥物濃度. 又設(shè)游離藥物在各方向上有相同的擴(kuò)散系數(shù),吸收系數(shù)為,于是有.(30)又,即吸收速度與游離的濃度成正比,代入(30)得.(31)對(31)關(guān)于從到積分得.(32)由于最后無游離藥物,故,又開始時(shí)無被吸收的藥物,故;平衡狀態(tài)在時(shí)達(dá)到,這時(shí),于是由(32)得,(33)其中是開始時(shí)的濃度分布,近似于注射點(diǎn)的點(diǎn)源脈沖函數(shù). 把此注射點(diǎn)取為坐標(biāo)原點(diǎn),則是注射量,于是,(34)作付立葉變換得再作反變換得,(35)其中是可計(jì)算常數(shù). 如果考慮各向不同性,設(shè)方向上擴(kuò)散系數(shù)分別為,注射點(diǎn)在,則,于是解為,(36)
13、(36)中的可計(jì)算常數(shù). 用前面類似的方法可以進(jìn)行參數(shù)估計(jì). 在建模過程中,點(diǎn)源函數(shù)的使用顯然與實(shí)況有差別;尤其是認(rèn)為擴(kuò)散系數(shù)與吸收系數(shù)都是常數(shù),對于人腦這種有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的區(qū)域,這種假設(shè)與實(shí)際不會(huì)完全符合;夜間與白天(睡與醒)對這些系數(shù)有無影響?腦中各點(diǎn)這些系數(shù)是否有變?除時(shí)間位置應(yīng)考慮外,可能還與藥液濃度有關(guān). 如此看來,腦內(nèi)藥液分布的數(shù)學(xué)模型很可能不是常系數(shù)線性偏微分方程,而是函數(shù)系數(shù)的線性微分方程甚至是非線性偏微分方程. 這時(shí),其解不再能用封閉公式來表達(dá),求解過程會(huì)變得極為復(fù)雜,所以也可以考慮是否試用其他數(shù)學(xué)模型來解,例如在平衡態(tài)的假設(shè)下,用回歸分析方法建立藥液的模擬分布.對一個(gè)實(shí)際問題,其數(shù)學(xué)模型未必唯一,各模型間孰優(yōu)孰劣,沒有一般的判別法,須經(jīng)實(shí)踐來檢驗(yàn). 參考文獻(xiàn)1葉其孝,大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽輔導(dǎo)教材,湖南教育出版社,1993.2Christopher, R. Malone, Gian Pauletto, James, I. Zoellick, Distribution of Dopamine in the Brain, The Journal of Un
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