偏微分方程

熱方程

把金屬勺的一端泡在熱茶裡,溫暖會爬上你的手指;聞香水慢慢充滿一個房間;看一滴染料在靜水中瀰散。熱方程是唯一一個囊括所有這些現象的偏微分方程——它是關於一種守恆卻自由擴散的量(如熱能或濃度)如何隨時間重新分布的定律。它是拋物型的模型方程,也是一切擴散的原型。

在一維空間裡它寫作 u_t = k u_xx,其中 u(x, t) 是溫度,下標 t 是時間導數、xx 是二階空間導數,k 是熱擴散率(恆為正)。物理可用一句話概括:某點溫度上升的速率等於一個常數乘以該點溫度分布的曲率。在分布低於周圍的地方(局部極小,正曲率)熱量流入、該點升溫;在凸出於周圍的地方(局部極大,負曲率)熱量流出、該點降溫。於是凸包衰減、凹陷填平,整個分布向平坦或穩定狀態弛豫。在更高維裡,u_xx 被換成拉普拉斯算子 nabla^2 u,給出 u_t = k nabla^2 u。

熱方程由約瑟夫·傅立葉導出——他發明傅立葉級數正是為了解它——它是熱工程的主力工具,但觸及面遠不止於此:化學擴散(菲克定律)、計算機視覺中圖像的平滑、簡單模型裡種群與疾病的傳播,以及金融中的布萊克-斯科爾斯方程,後者經過變量替換就變成熱方程。它的標誌性行為——瞬間磨平、時間之箭、極值原理——全都是那個由曲率驅動的機制的推論。

一根長為 L、兩端固定為 0、初始溫度為 f(x) 的棒,其分離變量解為 u(x, t) = 對 b_n sin(n pi x / L) e^{-k (n pi / L)^2 t} 求和。每個傅立葉模態都指數衰減,且模態越高(n 越大)衰減越快——這正是擴散平滑的原因。

高頻抖動(大 n)衰減最快,所以哪怕參差不齊的初值也幾乎瞬間變平滑。

熱方程無法以任何穩定的方式逆時間運行:當你試圖恢復過去時,後期數據的微小誤差會被無界放大——這正是去模糊和反擴散如此困難的確切原因。

又稱
diffusion equation扩散方程擴散方程Fourier's equation