波动方程

要求解波动方程的二阶偏微分方程，可以采用分离变量法、变分法或傅里叶变换等方法。可以首先从经典波动方程的求解步骤开始，然后再具体讨论带有特定项的偏微分方程的求解方法。

波动方程的基本形式

波动方程的一般形式为：

$$\frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = c^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}$$

其中，$u(x,t)$是待求函数，$c$是波速。对于该方程，通常采用分离变量法进行求解。

分离变量法

假设解可以表示为：

$$u(x,t) = X(x)T(t)$$

将该假设代入波动方程，得到：

$$X(x) \frac{d^2 T(t)}{d t^2} = c^2 T(t) \frac{d^2 X(x)}{d x^2}$$

然后两边同时除以$c^2 X(x) T(t)$，得到：

$$\frac{1}{c^2 T(t)} \frac{d^2 T(t)}{d t^2} = \frac{1}{X(x)} \frac{d^2 X(x)}{d x^2} = -\lambda$$

这将原方程分解为两个常微分方程：

$$\frac{d^2 T(t)}{d t^2} + \lambda c^2 T(t) = 0$$

$$\frac{d^2 X(x)}{d x^2} + \lambda X(x) = 0$$

特殊项的波动方程

对于给定的波动方程：

$$\frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \sin(\pi t) \cdot \sin(\pi x)$$

我们需要考虑特解和齐次解的叠加。首先求解齐次部分：

$$\frac{\partial^2 u_h}{\partial t^2} = \frac{\partial^2 u_h}{\partial x^2}$$

这可以用上述分离变量法求解。假设$u_h(x,t) = X(x)T(t)$，我们可以得到齐次解形式。

然后，考虑非齐次项的特解。可以假设特解形式为：

$$u_p(x,t) = A \sin(\pi t) \sin(\pi x)$$

代入原方程：

$$\frac{\partial^2}{\partial t^2} \left(A \sin(\pi t) \sin(\pi x)\right) = \frac{\partial^2}{\partial x^2} \left(A \sin(\pi t) \sin(\pi x)\right) + \sin(\pi t) \cdot \sin(\pi x)$$

计算各项的导数：

$$\frac{\partial^2}{\partial t^2} \left(A \sin(\pi t) \sin(\pi x)\right) = -A \pi^2 \sin(\pi t) \sin(\pi x)$$

$$\frac{\partial^2}{\partial x^2} \left(A \sin(\pi t) \sin(\pi x)\right) = -A \pi^2 \sin(\pi t) \sin(\pi x)$$

将其代入方程得到：

$$-A \pi^2 \sin(\pi t) \sin(\pi x) = -A \pi^2 \sin(\pi t) \sin(\pi x) + \sin(\pi t) \cdot \sin(\pi x)$$

显然，

$$A = 1$$

因此，特解为：

$$u_p(x,t) = \sin(\pi t) \sin(\pi x)$$

最终解为齐次解和特解的叠加：

$$u(x,t) = u_h(x,t) + \sin(\pi t) \sin(\pi x)$$

结论

波动方程的求解通常依赖于分离变量法和傅里叶变换等方法。对于包含非齐次项的方程，我们需要分别求解齐次解和特解，并将它们叠加以获得最终解。

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要严格证明一个偏微分方程的解可以表示为两个独立变量的乘积形式，我们需要借助一些数学工具，特别是 Sturm-Liouville 理论。这一理论告诉我们，在一定条件下，某些类型的偏微分方程的解可以通过分离变量法来求解。以下是详细的证明过程。

具体证明过程

波动方程的形式

考虑一维波动方程：

$$\frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = c^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}$$

分离变量法的假设

假设解的形式为 $u(x,t) = X(x)T(t)$。代入波动方程，得到：

$$X(x) \frac{d^2 T(t)}{d t^2} = c^2 T(t) \frac{d^2 X(x)}{d x^2}$$

分离变量

将两边除以 $c^2 X(x)T(t)$：

$$\frac{1}{c^2 T(t)} \frac{d^2 T(t)}{d t^2} = \frac{1}{X(x)} \frac{d^2 X(x)}{d x^2} = -\lambda$$

这里，$\lambda$ 是分离常数，因为左边只依赖于 $t$，右边只依赖于 $x$，所以它们必须等于某个常数，这里取 $-\lambda$。

得到两个常微分方程

于是原方程被分解为两个常微分方程：

$$\frac{d^2 T(t)}{d t^2} + \lambda c^2 T(t) = 0$$

$$\frac{d^2 X(x)}{d x^2} + \lambda X(x) = 0$$

Sturm-Liouville 理论

为了理解为什么这种分离方法有效，我们需要引入 Sturm-Liouville 理论。Sturm-Liouville 理论处理如下形式的微分方程：

$$\frac{d}{dx}\left[p(x) \frac{d y}{dx}\right] + \left[\lambda w(x) - q(x)\right] y = 0$$

在许多物理问题中，偏微分方程在某些边界条件下的解可以转换为 Sturm-Liouville 问题。具体来说，对于波动方程，假设 $X(x)$ 满足边界条件，例如 $X(0) = 0$ 和 $X(L) = 0$。

正交性和本征值

在 Sturm-Liouville 理论中，$X(x)$ 的解称为本征函数，它们对应于特定的本征值 $\lambda$。这些本征函数在一定的权函数 $w(x)$ 下是正交的，即满足：

$$\int_a^b X_m(x) X_n(x) w(x) dx = 0 \quad \text{for} \quad m \neq n$$

解的构造

由于本征函数的正交性和完备性，任何函数 $u(x,t)$ 都可以表示为这些本征函数的线性组合。因此，通过 Sturm-Liouville 理论，我们知道解 $u(x,t)$ 可以表示为 $X(x)T(t)$ 的形式，因为 $X(x)$ 是一个本征函数，其对应的时间依赖形式 $T(t)$ 也是通过类似的方法求解得到的。

具体例子

例如，考虑分离常数 $\lambda = \pi^2 n^2 / L^2$ 时，$X(x)$ 的解为：

$$X_n(x) = \sin\left(\frac{n \pi x}{L}\right)$$

对应的时间部分 $T(t)$ 的解为：

$$T_n(t) = A_n \cos\left(\frac{n \pi c t}{L}\right) + B_n \sin\left(\frac{n \pi c t}{L}\right)$$

因此，波动方程的解可以表示为：

$$u(x,t) = \sum_{n=1}^\infty \left[A_n \cos\left(\frac{n \pi c t}{L}\right) + B_n \sin\left(\frac{n \pi c t}{L}\right)\right] \sin\left(\frac{n \pi x}{L}\right)$$

结论

通过 Sturm-Liouville 理论，我们可以证明，在线性齐次偏微分方程满足一定边界条件时，其解可以表示为独立变量的乘积形式。这是因为在这些条件下，解可以通过正交本征函数展开，每个本征函数对应一个时间依赖部分，从而将偏微分方程分解为两个常微分方程。