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diff --git a/buch/papers/laguerre/definition.tex b/buch/papers/laguerre/definition.tex index 4729a93..e2062d2 100644 --- a/buch/papers/laguerre/definition.tex +++ b/buch/papers/laguerre/definition.tex @@ -3,51 +3,80 @@ % % (c) 2022 Patrik Müller, Ostschweizer Fachhochschule % -\section{Definition - \label{laguerre:section:definition}} -\rhead{Definition} -Die verallgemeinerte Laguerre-Differentialgleichung ist gegeben durch +\section{Herleitung% +% \section{Einleitung +% \section{Definition +\label{laguerre:section:definition}} +\rhead{Definition}% +In einem ersten Schritt möchten wir die Laguerre-Polynome +aus der Laguerre-\-Differentialgleichung herleiten. +Zudem möchten wir die Lösung auch auf +die assoziierten Laguerre-Polynome ausweiten. +Im Anschluss möchten wir dann noch die Orthogonalität dieser Polynome beweisen. + +\subsection{Assoziierte Laguerre-Differentialgleichung} +Die assoziierte Laguerre-Differentialgleichung ist gegeben durch \begin{align} x y''(x) + (\nu + 1 - x) y'(x) + n y(x) = 0 , \quad -n \in \mathbb{N}_0 +n \in \mathbb{N} , \quad x \in \mathbb{R} \label{laguerre:dgl} . \end{align} -Spannenderweise wurde die verallgemeinerte Laguerre-Differentialgleichung +Spannenderweise wurde die assoziierte Laguerre-Differentialgleichung zuerst von Yacovlevich Sonine (1849 - 1915) beschrieben, aber aufgrund ihrer Ähnlichkeit nach Laguerre benannt. Die klassische Laguerre-Diffentialgleichung erhält man, wenn $\nu = 0$. -Hier wird die verallgemeinerte Laguerre-Differentialgleichung verwendet, + +{\subsection{Potenzreihenansatz} +\label{laguerre:subsection:potenzreihenansatz}} +Hier wird die assoziierte Laguerre-Differentialgleichung verwendet, weil die Lösung mit derselben Methode berechnet werden kann. Zusätzlich erhält man aber die Lösung für den allgmeinen Fall. -Zur Lösung von \eqref{laguerre:dgl} verwenden wir einen -Potenzreihenansatz. -Da wir bereits wissen, dass die Lösung orthogonale Polynome sind, -erscheint dieser Ansatz sinnvoll. -Setzt man nun den Ansatz +Wir stellen die Vermutung auf, +dass die Lösungen orthogonale Polynome sind. +Die Orthogonalität der Lösung werden wir im +Abschnitt~\ref{laguerre:subsection:orthogonal} beweisen. +Zur Lösung von \eqref{laguerre:dgl} verwenden wir aufgrund +der getroffenen Vermutungen einen Potenzreihenansatz. +Der Potenzreihenansatz ist gegeben als +% Da wir bereits wissen, +% dass die Lösung orthogonale Polynome sind, +% erscheint dieser Ansatz sinnvoll. \begin{align*} y(x) - & = +& = \sum_{k=0}^\infty a_k x^k -\\ +% \\ +. +\end{align*} +Für die 1. und 2. Ableitungen erhalten wir +\begin{align*} y'(x) - & = +& = \sum_{k=1}^\infty k a_k x^{k-1} = \sum_{k=0}^\infty (k+1) a_{k+1} x^k \\ y''(x) - & = +& = \sum_{k=2}^\infty k (k-1) a_k x^{k-2} = \sum_{k=1}^\infty (k+1) k a_{k+1} x^{k-1} +. \end{align*} -in die Differentialgleichung ein, erhält man + +\subsection{Lösen der Laguerre-Differentialgleichung} +Setzt man nun den Potenzreihenansatz in +\eqref{laguerre:dgl} +%die Differentialgleichung +ein, +% erhält man +resultiert \begin{align*} \sum_{k=1}^\infty (k+1) k a_{k+1} x^k + @@ -64,16 +93,18 @@ n \sum_{k=0}^\infty a_k x^k 0. \end{align*} Daraus lässt sich die Rekursionsbeziehung -\begin{align*} +\begin{align} a_{k+1} & = \frac{k-n}{(k+1) (k + \nu + 1)} a_k -\end{align*} +\label{laguerre:rekursion} +\end{align} ableiten. Für ein konstantes $n$ erhalten wir als Potenzreihenlösung ein Polynom vom Grad $n$, denn für $k=n$ wird $a_{n+1} = 0$ und damit auch $a_{n+2}=a_{n+3}=\ldots=0$. -Aus der Rekursionsbeziehung ist zudem ersichtlich, +Aus %der Rekursionsbeziehung +\eqref{laguerre:rekursion} ist zudem ersichtlich, dass $a_0 \neq 0$ beliebig gewählt werden kann. Wählen wir nun $a_0 = 1$, dann folgt für die Koeffizienten $a_1, a_2, a_3$ \begin{align*} @@ -114,7 +145,7 @@ L_n(x) \sum_{k=0}^{n} \frac{(-1)^k}{k!} \binom{n}{k} x^k \label{laguerre:polynom} \end{align} -und mit $\nu \in \mathbb{R}$ die verallgemeinerten Laguerre-Polynome +und mit $\nu \in \mathbb{R}$ die assoziierten Laguerre-Polynome \begin{align} L_n^\nu(x) = @@ -132,14 +163,19 @@ Abbildung~\ref{laguerre:fig:polyeval} dargestellt. \end{figure} \subsection{Analytische Fortsetzung} -Durch die analytische Fortsetzung erhalten wir zudem noch die zweite Lösung der -Differentialgleichung mit der Form +Durch die analytische Fortsetzung können wir zudem noch die zweite Lösung der +Differentialgleichung erhalten. +Laut \eqref{buch:funktionentheorie:singularitäten:eqn:w1} hat die Lösung +die Form \begin{align*} \Xi_n(x) = -L_n(x) \ln(x) + \sum_{k=1}^\infty d_k x^k +L_n(x) \log(x) + \sum_{k=1}^\infty d_k x^k . \end{align*} +Eine Herleitung dazu lässt sich im +Abschnitt \ref{buch:funktionentheorie:subsection:dglsing} +im ersten Teil des Buches finden. Nach einigen aufwändigen Rechnungen, % die am besten ein Computeralgebrasystem übernimmt, die den Rahmen dieses Kapitel sprengen würden, @@ -147,7 +183,7 @@ erhalten wir \begin{align*} \Xi_n = -L_n(x) \ln(x) +L_n(x) \log(x) + \sum_{k=1}^n \frac{(-1)^k}{k!} \binom{n}{k} (\alpha_{n-k} - \alpha_n - 2 \alpha_k)x^k diff --git a/buch/papers/laguerre/eigenschaften.tex b/buch/papers/laguerre/eigenschaften.tex index 4adbe86..55d2276 100644 --- a/buch/papers/laguerre/eigenschaften.tex +++ b/buch/papers/laguerre/eigenschaften.tex @@ -3,32 +3,83 @@ % % (c) 2022 Patrik Müller, Ostschweizer Fachhochschule % -\section{Orthogonalität - \label{laguerre:section:orthogonal}} -Im Abschnitt~\ref{laguerre:section:definition} +\subsection{Orthogonalität% +\label{laguerre:subsection:orthogonal}} +\rhead{Orthogonalität}% +Im Abschnitt~\ref{laguerre:subsection:potenzreihenansatz} haben wir die Behauptung aufgestellt, dass die Laguerre-Polynome orthogonal sind. Zu dieser Behauptung möchten wir nun einen Beweis liefern. -Wenn wir \eqref{laguerre:dgl} in ein -Sturm-Liouville-Problem umwandeln können, haben wir bewiesen, dass es sich -bei den Laguerre-Polynomen um orthogonale Polynome handelt (siehe -Abschnitt~\ref{buch:integrale:subsection:sturm-liouville-problem}). -Der Beweis kann äquivalent auch über den Sturm-Liouville-Operator +% +Um die Orthogonalität von Funktionen zu zeigen, +bieten sich folgende Möglichkeiten an: +\begin{enumerate} +\item Identifizieren der Funktion als Eigenfunktion eines Skalarproduktes +mit einem selbstadjungierten Operator. +Dafür muss aber zuerst bewiesen werden, +dass der verwendete Operator selbstadjungiert ist. +Die Theorie dazu findet sich in den +Abschnitten~\ref{buch:orthogonal:section:orthogonale-polynome-und-dgl} und +\ref{buch:orthogonalitaet:section:bessel}. +\item Umformen der Differentialgleichung in die Form der +Sturm-Liouville-Differentialgleichung, +denn für dieses verallgemeinerte Problem +ist die Orthogonalität bereits bewiesen. +Die Theorie dazu findet sich im Abschnitt~\ref{buch:integrale:subsection:sturm-liouville-problem}. +\end{enumerate} + +% \subsubsection{Plan} +\subsubsection{Idee} +Für den Beweis der Orthogonalität der Laguerre-Polynome möchten +wir den zweiten Ansatz über das Sturm-Liouville-Problem verwenden. +% Dazu müssen wir die Laguerre-Differentialgleichung~\eqref{laguerre:dgl} +% in die Form der Sturm-Liouville-Differentialgleichung bringen. +Allerdings möchten wir nicht die Laguerre-Differentialgleichung +in die richtige Form bringen, +sondern den Laguerre-Operator \begin{align} -S +\Lambda = -\frac{1}{w(x)} \left(-\frac{d}{dx}p(x) \frac{d}{dx} + q(x) \right). -\label{laguerre:slop} +x \frac{d}{dx^2} + (\nu + 1 -x) \frac{d}{dx} +\label{laguerre:lagop} +. \end{align} -und den Laguerre-Operator +Da es sich beim Sturm-Liouville-Problem um ein Eigenwertproblem handelt, +kann die Orthogonalität äquivalent über denn Sturm-Liouville-Operator \begin{align} -\Lambda +S = -x \frac{d}{dx^2} + (\nu + 1 -x) \frac{d}{dx} +\frac{1}{w(x)} \left(-\frac{d}{dx}p(x) \frac{d}{dx} + q(x) \right). +\label{laguerre:slop} \end{align} -erhalten werden, -indem wir diese Operatoren einander gleichsetzen. -Aus der Beziehung +bewiesen werden. +Dazu müssen wir die Operatoren einander gleichsetzen. + +% Wenn wir \eqref{laguerre:dgl} in ein +% Sturm-Liouville-Problem umwandeln können, haben wir bewiesen, dass es sich +% bei den Laguerre-Polynomen um orthogonale Polynome handelt (siehe +% Abschnitt~\ref{buch:integrale:subsection:sturm-liouville-problem}). +% Der Beweis kann äquivalent auch über den Sturm-Liouville-Operator +% \begin{align} +% S +% = +% \frac{1}{w(x)} \left(-\frac{d}{dx}p(x) \frac{d}{dx} + q(x) \right). +% \label{laguerre:slop} +% \end{align} +% und den Laguerre-Operator +% \begin{align} +% \Lambda +% = +% x \frac{d}{dx^2} + (\nu + 1 -x) \frac{d}{dx} +% \end{align} +% erhalten werden, +% indem wir diese Operatoren einander gleichsetzen. + +\subsubsection{Umformen in Sturm-Liouville-Operator} +% Aus der Beziehung von +Setzen wir nun +\eqref{laguerre:lagop} und \eqref{laguerre:slop} +einander gleich \begin{align} S & = @@ -75,11 +126,13 @@ x^{\nu+1} e^{-x} \frac{d^2}{dx^2} + = x \frac{d^2}{dx^2} + (\nu + 1 - x) \frac{d}{dx}. \end{align*} -Mittels Koeffizientenvergleich kann nun abgelesen werden, dass $w(x) = x^\nu -e^{-x}$ und $C=1$ mit $\nu > -1$. +Mittels Koeffizientenvergleich kann nun abgelesen werden, +dass $w(x) = x^\nu e^{-x}$ und $C=1$ mit $\nu > -1$. Die Gewichtsfunktion $w(x)$ wächst für $x\rightarrow-\infty$ sehr schnell an, deshalb ist die Laguerre-Gewichtsfunktion nur geeignet für den Definitionsbereich $(0, \infty)$. + +\subsubsection{Randbedingungen} Bleibt nur noch sicherzustellen, dass die Randbedingungen, \begin{align} k_0 y(0) + h_0 p(0)y'(0) @@ -93,10 +146,12 @@ k_\infty y(\infty) + h_\infty p(\infty) y'(\infty) \label{laguerre:sllag_randb} \end{align} mit $|k_i|^2 + |h_i|^2 \neq 0,\,\forall i \in \{0, \infty\}$, erfüllt sind. -Am linken Rand (Gleichung~\eqref{laguerre:sllag_randa}) kann $y(0) = 1$, $k_0 = -0$ und $h_0 = 1$ verwendet werden, +% +Am linken Rand \eqref{laguerre:sllag_randa} kann $y(0) = 1$, $k_0 = 0$ und +$h_0 = 1$ verwendet werden, was auch die Laguerre-Polynome ergeben haben. -Für den rechten Rand ist die Bedingung (Gleichung~\eqref{laguerre:sllag_randb}) + +Für den rechten Rand ist die Bedingung \eqref{laguerre:sllag_randb} \begin{align*} \lim_{x \rightarrow \infty} p(x) y'(x) & = @@ -105,9 +160,27 @@ Für den rechten Rand ist die Bedingung (Gleichung~\eqref{laguerre:sllag_randb}) 0 \end{align*} für beliebige Polynomlösungen erfüllt für $k_\infty=0$ und $h_\infty=1$. -Damit können wir schlussfolgern: -Die verallgemeinerten Laguerre-Polynome sind orthogonal -bezüglich des Skalarproduktes auf dem Intervall $(0, \infty)$ -mit der verallgemeinerten Laguerre\--Gewichtsfunktion $w(x)=x^\nu e^{-x}$. -Die Laguerre-Polynome ($\nu=0$) sind somit orthognal im Intervall $(0, \infty)$ -mit der Gewichtsfunktion $w(x)=e^{-x}$. + +% Somit können wir schlussfolgern: +\begin{satz} +Die Laguerre-Polynome %($\nu=0$) +\eqref{laguerre:polynom} +% \begin{align*} +% L_n(x) +% = +% \sum_{k=0}^{n} \frac{(-1)^k}{k!} \binom{n}{k} x^k +% \end{align*} +sind orthognale Polynome bezüglich des Skalarproduktes +im Intervall~$(0, \infty)$ mit der Gewichts\-funktion~$w(x)=e^{-x}$. +\end{satz} + +\begin{satz} +Die assoziierten Laguerre-Polynome \eqref{laguerre:allg_polynom} +% \begin{align*} +% L_n^\nu(x) +% = +% \sum_{k=0}^{n} \frac{(-1)^k}{(\nu + 1)_k} \binom{n}{k} x^k. +% \end{align*} +sind orthogonale Polynome bezüglich des Skalarproduktes +im Intervall~$(0, \infty)$ mit der Gewichts\-funktion~$w(x)=x^\nu e^{-x}$. +\end{satz} diff --git a/buch/papers/laguerre/gamma.tex b/buch/papers/laguerre/gamma.tex index 2e5fc06..e40d8ca 100644 --- a/buch/papers/laguerre/gamma.tex +++ b/buch/papers/laguerre/gamma.tex @@ -3,17 +3,34 @@ % % (c) 2022 Patrik Müller, Ostschweizer Fachhochschule % -\section{Anwendung: Berechnung der Gamma-Funktion +\section{Anwendung: Berechnung der + Gamma-Funktion% \label{laguerre:section:quad-gamma}} +\rhead{Approximation der Gamma-Funktion}% Die Gauss-Laguerre-Quadratur kann nun verwendet werden, -um exponentiell abfallende Funktionen im Definitionsbereich $(0, \infty)$ zu -berechnen. -Dabei bietet sich z.B. die Gamma-Funkion hervorragend an, +um exponentiell abfallende Funktionen im Definitionsbereich~$(0, \infty)$ +zu berechnen. +Dabei bietet sich zum Beispiel die Gamma-Funktion hervorragend an, wie wir in den folgenden Abschnitten sehen werden. -\subsection{Gamma-Funktion} +Im ersten Abschnitt~\ref{laguerre:subsection:gamma} möchten wir noch einmal +die wichtigsten Eigenschaften der Gamma-Funktion betrachten, +bevor wir dann im zweiten Abschnitt~\ref{laguerre:subsection:gauss-lag-gamma} +diese Eigenschaften nutzen werden, +damit wir die Gauss-Laguerre-Quadratur für die Gamma-Funktion +markant verbessern können. +% damit wir sie dann in einem nächsten Schritt verwenden können, +% um unsere Approximationsmethode zu verbessern +% Im zweiten Abschnitt~\ref{laguerre:subsection:gauss-lag-gamma} +% wenden wir dann die Gauss-Laguerre-Quadratur auf die Gamma-Funktion und +% erweitern die Methode + +{\subsection{Gamma-Funktion} +\label{laguerre:subsection:gamma}} Die Gamma-Funktion ist eine Erweiterung der Fakultät auf die reale und komplexe Zahlenmenge. +Mehr Informationen zur Gamma-Funktion lassen sich im +Abschnitt~\ref{buch:rekursion:section:gamma} finden. Die Definition~\ref{buch:rekursion:def:gamma} beschreibt die Gamma-Funktion als Integral der Form \begin{align} @@ -22,24 +39,30 @@ Integral der Form \int_0^\infty x^{z-1} e^{-x} \, dx , \quad -\text{wobei Realteil von $z$ grösser als $0$} +\text{wobei } \operatorname{Re}(z) > 0 \label{laguerre:gamma} . \end{align} -Der Term $e^{-t}$ im Integranden und der Integrationsbereich erfüllen +Der Term $e^{-x}$ im Integranden und der Integrationsbereich erfüllen genau die Bedingungen der Laguerre-Integration. % Der Term $e^{-t}$ ist genau die Gewichtsfunktion der Laguerre-Integration und % der Definitionsbereich passt ebenfalls genau für dieses Verfahren. -Weiter zu erwähnen ist, dass für die verallgemeinerte Laguerre-Integration die -Gewichtsfunktion $t^\nu e^{-t}$ exakt dem Integranden für $\nu=z-1$ entspricht. +Weiter zu erwähnen ist, dass für die assoziierte Laguerre-Integration die +Gewichtsfunktion $x^\nu e^{-x}$ exakt dem Integranden +für $\nu = z - 1$ entspricht. \subsubsection{Funktionalgleichung} Die Gamma-Funktion besitzt die gleiche Rekursionsbeziehung wie die Fakultät, nämlich \begin{align} +\Gamma(z+1) += z \Gamma(z) +\quad +\text{mit } +\Gamma(1) = -\Gamma(z+1) +1 . \label{laguerre:gamma_funktional} \end{align} @@ -61,21 +84,64 @@ her. Dadurch lassen Werte der Gamma-Funktion sich für $z$ in der rechten Halbebene leicht in die linke Halbebene übersetzen und umgekehrt. -\subsection{Berechnung mittels Gauss-Laguerre-Quadratur} +{\subsection{Berechnung mittels Gauss-Laguerre-Quadratur} +\label{laguerre:subsection:gauss-lag-gamma}} In den vorherigen Abschnitten haben wir gesehen, -dass sich die Gamma-Funktion bestens für die Gauss-Laguerre-Quadratur eignet. +dass sich die Gamma-Funktion bestens für die Gauss-Laguerre-Quadratur +\begin{align*} +\int_0^\infty x^{z-1} e^{-x} \, dx += +\int_0^\infty f(x) w(x) \, dx +\approx +\sum_{i=1}^n f(x_i) A_i +\end{align*} +eignet. Nun bieten sich uns zwei Optionen, diese zu berechnen: \begin{enumerate} -\item Wir verwenden die verallgemeinerten Laguerre-Polynome, dann $f(x)=1$. -\item Wir verwenden die Laguerre-Polynome, dann $f(x)=x^{z-1}$. +\item Wir verwenden die assoziierten Laguerre-Polynome $L_n^\nu(x)$ mit +$w(x) = x^\nu e^{-x}$, $\nu = z - 1$ und $f(x) = 1$. +% $f(x)=1$. +% \begin{align*} +% \int_0^\infty x^{z-1} e^{-x} \, dx +% = +% \int_0^\infty f(x) w(x) \, dx +% \quad +% \text{mit } +% w(x) +% = +% x^\nu e^{-x}, +% \nu +% = +% z - 1 +% \text{ und } +% f(x) = 1 +% . +% \end{align*} +\item Wir verwenden die Laguerre-Polynome $L_n(x)$ mit +$w(x) = e^{-x}$ und $f(x) = x^{z - 1}$. +% $f(x)=x^{z-1}$ +% \begin{align*} +% \int_0^\infty x^{z-1} e^{-x} \, dx +% = +% \int_0^\infty f(x) w(x) \, dx +% \quad +% \text{mit } +% w(x) +% = +% e^{-x} +% \text{ und } +% f(x) = x^{z - 1} +% . +% \end{align*} \end{enumerate} Die erste Variante wäre optimal auf das Problem angepasst, allerdings müssten die Gewichte und Nullstellen für jedes $z$ neu berechnet werden, da sie per Definition von $z$ abhängen. Dazu kommt, -dass die Berechnung der Gewichte $A_i$ nach \cite{laguerre:Cassity1965AbcissasCA} +dass die Berechnung der Gewichte $A_i$ nach +\cite{laguerre:Cassity1965AbcissasCA} \begin{align*} A_i = @@ -113,7 +179,7 @@ ergibt sich \sum_{i=1}^n x_i^{z-1} A_i. \label{laguerre:naive_lag} \end{align} - +% \begin{figure} \centering % \input{papers/laguerre/images/rel_error_simple.pgf} @@ -123,7 +189,7 @@ ergibt sich für verschiedene reele Werte von $z$ und Grade $n$ der Laguerre-Polynome} \label{laguerre:fig:rel_error_simple} \end{figure} - +% Bevor wir die Gauss-Laguerre-Quadratur anwenden, möchten wir als ersten Schritt eine Fehlerabschätzung durchführen. Für den Fehlerterm \eqref{laguerre:lag_error} wird die $2n$-te Ableitung @@ -146,7 +212,7 @@ R_n , \label{laguerre:gamma_err_simple} \end{align} -wobei $\xi$ ein geeigneter Wert im Interval $(0, \infty)$ ist +wobei $\xi$ ein geeigneter Wert im Intervall $(0, \infty)$ ist und $n$ der Grad des verwendeten Laguerre-Polynoms. Eine Fehlerabschätzung mit dem Fehlerterm stellt sich als unnütz heraus, da $R_n$ für $z < 2n - 1$ bei $\xi \rightarrow 0$ eine Singularität aufweist @@ -169,12 +235,12 @@ exakt ist für zu integrierende Polynome mit Grad $\leq 2n-1$ und hinzukommt, dass zudem von $z$ noch $1$ abgezogen wird im Exponenten. Es ist ersichtlich, -dass sich für den Polynomgrad $n$ ein Interval gibt, +dass sich für den Polynomgrad $n$ ein Intervall gibt, in dem der relative Fehler minimal ist. Links steigt der relative Fehler besonders stark an, während er auf der rechten Seite zu konvergieren scheint. Um die linke Hälfte in den Griff zu bekommen, -könnten wir die Reflektionsformel der Gamma-Funktion ausnutzen. +könnten wir die Reflektionsformel der Gamma-Funktion verwenden. \begin{figure} \centering @@ -204,8 +270,8 @@ das Problem in den Griff zu bekommen. Wie wir im vorherigen Abschnitt gesehen haben, scheint der Integrand problematisch. Darum möchten wir jetzt den Integranden analysieren, -um ihn besser verstehen zu können und -dadurch geeignete Gegenmassnahmen zu entwickeln. +damit wir ihn besser verstehen und +dadurch geeignete Gegenmassnahmen zu entwickeln können. % Dieser Abschnitt soll eine grafisches Verständnis dafür schaffen, % wieso der Integrand so problematisch ist. @@ -263,7 +329,7 @@ grösser als $0$ und kleiner als $2n-1$ ist. \subsubsection{Ansatz mit Verschiebungsterm} % Mittels der Funktionalgleichung \eqref{laguerre:gamma_funktional} -% kann der Wert von $\Gamma(z)$ im Interval $z \in [a,a+1]$, +% kann der Wert von $\Gamma(z)$ im Intervall $z \in [a,a+1]$, % in dem der relative Fehler minimal ist, % evaluiert werden und dann mit der Funktionalgleichung zurückverschoben werden. Nun stellt sich die Frage, @@ -322,28 +388,15 @@ s(z, m) \cdot (z - 2n)_{2n} \frac{(n!)^2}{(2n)!} \xi^{z + m - 2n - 1} \label{laguerre:gamma_err_shifted} . \end{align} - +% \begin{figure} \centering \includegraphics{papers/laguerre/images/targets.pdf} % %\vspace{-12pt} -\caption{$a$ in Abhängigkeit von $z$ und $n$} +\caption{$m^*$ in Abhängigkeit von $z$ und $n$} \label{laguerre:fig:targets} \end{figure} -% wobei ist -% mit $z^*(n) \in \mathbb{R}$ wollen wir finden, -% in dem wir den Fehlerterm \eqref{laguerre:lag_error} anpassen -% und in einem nächsten Schritt minimieren. -% Zudem nehmen wir an, -% dass $z < z^*(n)$ ist. -% Wir fügen einen Verschiebungsterm um $m \in \mathbb{N}$ Stellen ein, -% daraus folgt -% -% Damit wir den idealen Verschiebungsterm $m^*$ finden können, -% müssen wir mittels des Fehlerterms \eqref{laguerre:gamma_err_shifted} -% ein Optimierungsproblem % -% Das Optimierungsproblem daraus lässt sich als Daraus formulieren wir das Optimierungproblem \begin{align*} m^* @@ -361,8 +414,8 @@ nur wirklich praktisch sinnvoll für kleine $n$ ist, können die Intervalle $[a(n), a(n)+1]$ empirisch gesucht werden. Wir bestimmen nun die optimalen Verschiebungsterme empirisch -für $n = 2,\ldots, 12$ im Intervall $z \in (0, 1)$, -da $z$ sowieso um den Term $m$ verschoben wird, +für $n = 1,\ldots, 12$ im Intervall $z \in (0, 1)$, +da $z$ sowieso mit den Term $m$ verschoben wird, reicht die $m^*$ nur in diesem Intervall zu analysieren. In Abbildung~\ref{laguerre:fig:targets} sind die empirisch bestimmten $m^*$ abhängig von $z$ und $n$ dargestellt. @@ -382,7 +435,7 @@ Den linearen Regressor = \alpha n + \beta \end{align*} -machen wir nur abhängig von $n$ +machen wir nur abhängig von $n$, in dem wir den Mittelwert $\overline{m}$ von $m^*$ über $z$ berechnen. \begin{figure} @@ -395,8 +448,8 @@ in dem wir den Mittelwert $\overline{m}$ von $m^*$ über $z$ berechnen. \end{figure} In Abbildung~\ref{laguerre:fig:schaetzung} sind die Resultate -der linearen Regression aufgezeigt mit $\alpha = 1.34094$ und $\beta = -0.854093$. +der linearen Regression aufgezeigt mit $\alpha = 1.34154$ und $\beta = +0.848786$. Die lineare Beziehung ist ganz klar ersichtlich und der Fit scheint zu genügen. Der optimale Verschiebungsterm kann nun mit \begin{align*} @@ -413,8 +466,8 @@ gefunden werden. In einem ersten Schritt möchten wir analysieren, wie gut die Abschätzung des optimalen Verschiebungsterms ist. Dazu bestimmen wir den relativen Fehler für verschiedene Verschiebungsterme $m$ -rund um $m^*$ bei gegebenem Polynomgrad $n = 8$ für $z \in (0, 1)$. -Abbildung~\ref{laguerre:fig:rel_error_shifted} sind die relativen Fehler +in der Nähe von $m^*$ bei gegebenem Polynomgrad $n = 8$ für $z \in (0, 1)$. +In Abbildung~\ref{laguerre:fig:rel_error_shifted} sind die relativen Fehler der Approximation dargestellt. Man kann deutlich sehen, dass der relative Fehler anwächst, @@ -512,21 +565,36 @@ H_k(z) \frac{(-1)^k (-z)_k}{(z+1)_k} \end{align*} mit $H_0 = 1$ und $\sum_0^n g_k = 1$ (siehe \cite{laguerre:lanczos}). -Diese Methode wurde zum Beispiel in -{\em GNU Scientific Library}, {\em Boost}, {\em CPython} und +Diese Methode wurde zum Beispiel in +{\em GNU Scientific Library}, {\em Boost}, {\em CPython} und {\em musl} implementiert. -Diese Methode erreicht für $n = 7$ typischerweise Genauigkeit von $13$ +Diese Methode erreicht für $n = 7$ typischerweise eine Genauigkeit von $13$ korrekten, signifikanten Stellen für reele Argumente. -Zum Vergleich: die vorgestellte Methode erreicht für $n = 7$ -eine minimale Genauigkeit von $6$ korrekten, signifikanten Stellen +Zum Vergleich: die vorgestellte Methode erreicht für $n = 7$ +eine minimale Genauigkeit von $6$ korrekten, signifikanten Stellen für reele Argumente. -Das Resultat ist etwas enttäuschend, -aber nicht unerwartet, -da die Lanczos-Methode spezifisch auf dieses Problem zugeschnitten ist und + +\subsubsection{Fazit} +% Das Resultat ist etwas enttäuschend, +Die Genauigkeit der vorgestellten Methode schneidet somit schlechter ab, +als die Lanczos-Methode. +Dieser Erkenntnis kommt nicht ganz unerwartet, +% aber nicht unerwartet, +da die Lanczos-Methode spezifisch auf dieses Problem zugeschnitten ist und unsere Methode eine erweiterte allgemeine Methode ist. -Was die Komplexität der Berechnungen im Betrieb angeht, -ist die Gauss-Laguerre-Quadratur wesentlich ressourcensparender, -weil sie nur aus $n$ Funktionsevaluationen, -wenigen Multiplikationen und Additionen besteht. +Allerdings besticht die vorgestellte Methode +durch ihre stark reduzierte Komplexität. % und Rechenaufwand. +% Was die Komplexität der Berechnungen im Betrieb angeht, +% ist die Gauss-Laguerre-Quadratur wesentlich ressourcensparender, +% weil sie nur aus $n$ Funktionsevaluationen, +% wenigen Multiplikationen und Additionen besteht. +Was den Rechenaufwand angeht, +benötigt die vorgestellte Methode, +für eine Genauigkeit von $n-1$ signifikanten Stellen, +nur $n$ Funktionsevaluationen +und wenige zusätzliche Multiplikationen und Additionen. Demzufolge könnte diese Methode Anwendung in Systemen mit wenig Rechenleistung -und/oder knappen Energieressourcen finden.
\ No newline at end of file +und/oder knappen Energieressourcen finden. +Die vorgestellte Methode ist ein weiteres Beispiel dafür, +wie Verfahren durch die Kenntnis der Eigenschaften einer Funktion +verbessert werden können.
\ No newline at end of file diff --git a/buch/papers/laguerre/images/estimates.pdf b/buch/papers/laguerre/images/estimates.pdf Binary files differindex bd995de..fe48f47 100644 --- a/buch/papers/laguerre/images/estimates.pdf +++ b/buch/papers/laguerre/images/estimates.pdf diff --git a/buch/papers/laguerre/images/laguerre_poly.pdf b/buch/papers/laguerre/images/laguerre_poly.pdf Binary files differindex 21278f5..f31d81d 100644 --- a/buch/papers/laguerre/images/laguerre_poly.pdf +++ b/buch/papers/laguerre/images/laguerre_poly.pdf diff --git a/buch/papers/laguerre/images/rel_error_simple.pdf b/buch/papers/laguerre/images/rel_error_simple.pdf Binary files differindex 3212e42..0072d28 100644 --- a/buch/papers/laguerre/images/rel_error_simple.pdf +++ b/buch/papers/laguerre/images/rel_error_simple.pdf diff --git a/buch/papers/laguerre/images/targets.pdf b/buch/papers/laguerre/images/targets.pdf Binary files differindex 9514a6d..dc61c88 100644 --- a/buch/papers/laguerre/images/targets.pdf +++ b/buch/papers/laguerre/images/targets.pdf diff --git a/buch/papers/laguerre/main.tex b/buch/papers/laguerre/main.tex index 57a6560..91c1475 100644 --- a/buch/papers/laguerre/main.tex +++ b/buch/papers/laguerre/main.tex @@ -9,7 +9,7 @@ \chapterauthor{Patrik Müller} {\parindent0pt Die} Laguerre\--Polynome, -benannt nach Edmond Laguerre (1834 - 1886), +benannt nach Edmond Laguerre (1834 -- 1886), sind Lösungen der ebenfalls nach Laguerre benannten Differentialgleichung. Laguerre entdeckte diese Polynome, als er Approximations\-methoden für das Integral diff --git a/buch/papers/laguerre/presentation/presentation.pdf b/buch/papers/laguerre/presentation/presentation.pdf Binary files differdeleted file mode 100644 index 3d00de3..0000000 --- a/buch/papers/laguerre/presentation/presentation.pdf +++ /dev/null diff --git a/buch/papers/laguerre/presentation/sections/gamma_approx.tex b/buch/papers/laguerre/presentation/sections/gamma_approx.tex index ecd02ab..811fbfa 100644 --- a/buch/papers/laguerre/presentation/sections/gamma_approx.tex +++ b/buch/papers/laguerre/presentation/sections/gamma_approx.tex @@ -163,7 +163,7 @@ da Gauss-Quadratur nur für kleine $n$ praktischen Nutzen hat} \alpha n + \beta \\ &\approx -1.34093 n + 0.854093 +1.34154 n + 0.848786 \\ m^* &= diff --git a/buch/papers/laguerre/quadratur.tex b/buch/papers/laguerre/quadratur.tex index a494362..841bc20 100644 --- a/buch/papers/laguerre/quadratur.tex +++ b/buch/papers/laguerre/quadratur.tex @@ -3,20 +3,21 @@ % % (c) 2022 Patrik Müller, Ostschweizer Fachhochschule % -\section{Gauss-Quadratur +\section{Gauss-Quadratur% \label{laguerre:section:quadratur}} +\rhead{Gauss-Quadratur}% Die Gauss-Quadratur ist ein numerisches Integrationsverfahren, welches die Eigenschaften von orthogonalen Polynomen verwendet. -Herleitungen und Analysen der Gauss-Quadratur können im +Herleitungen und Analysen der Gauss-Quadratur können im Abschnitt~\ref{buch:orthogonal:section:gauss-quadratur} gefunden werden. Als grundlegende Idee wird die Beobachtung, dass viele Funktionen sich gut mit Polynomen approximieren lassen, verwendet. Stellt man also sicher, -dass ein Verfahren gut für Polynome funktioniert, +dass ein Verfahren gut für Polynome funktioniert, sollte es auch für andere Funktionen angemessene Resultate liefern. -Es wird ein Polynom verwendet, -welches an den Punkten $x_0 < x_1 < \ldots < x_n$ +Es wird ein Polynom verwendet, +welches an den Punkten $x_0 < x_1 < \ldots < x_n$ die Funktionwerte~$f(x_i)$ annimmt. Als Resultat kann das Integral via einer gewichteten Summe der Form \begin{align} @@ -29,25 +30,35 @@ berechnet werden. Die Gauss-Quadratur ist exakt für Polynome mit Grad $2n -1$, wenn ein Interpolationspolynom von Grad $n$ gewählt wurde. -\subsection{Gauss-Laguerre-Quadratur +\subsection{Gauss-Laguerre-Quadratur% \label{laguerre:subsection:gausslag-quadratur}} Wir möchten nun die Gauss-Quadratur auf die Berechnung von uneigentlichen Integralen erweitern, -spezifisch auf das Interval $(0, \infty)$. +spezifisch auf das Intervall~$(0, \infty)$. Mit dem vorher beschriebenen Verfahren ist dies nicht direkt möglich. -Mit einer Transformation die das unendliche Intervall $(a, \infty)$ mit -\begin{align*} -x -= -a + \frac{1 - t}{t} -\end{align*} -auf das Intervall $[0, 1]$ transformiert, -kann dies behoben werden. -Für unseren Fall gilt $a = 0$. +% Mit einer Transformation +% \begin{align*} +% x +% = +% % a + +% \frac{1 - t}{t} +% \end{align*} +% die das unendliche Intervall~$(0, \infty)$ +% auf das Intervall~$[0, 1]$ transformiert, +% kann dies behoben werden. +% % Für unseren Fall gilt $a = 0$. Das Integral eines Polynomes in diesem Intervall ist immer divergent. -Darum müssen wir das Polynom mit einer Funktion multiplizieren, -die schneller als jedes Polynom gegen $0$ geht, -damit das Integral immer noch konvergiert. +Es ist also nötig, +den Integranden durch Funktionen zu approximieren, +die genügend schnell gegen $0$ gehen. +Man kann Polynome beliebigen Grades verwenden, +wenn sie mit einer Funktion multipliziert werden, +die schneller gegen $0$ geht als jedes Polynom. +Damit stellen wir sicher, +dass das Integral immer noch konvergiert. +% Darum müssen wir das Polynom mit einer Funktion multiplizieren, +% die schneller als jedes Polynom gegen $0$ geht, +% damit das Integral immer noch konvergiert. Die Laguerre-Polynome $L_n$ schaffen hier Abhilfe, da ihre Gewichtsfunktion $w(x) = e^{-x}$ schneller gegen $0$ konvergiert als jedes Polynom. @@ -55,20 +66,32 @@ gegen $0$ konvergiert als jedes Polynom. % $L_n$ ausweiten. % Diese sind orthogonal im Intervall $(0, \infty)$ bezüglich % der Gewichtsfunktion $e^{-x}$. -Die Gleichung~\eqref{laguerre:gaussquadratur} lässt sich wie folgt -umformulieren: +Um also das Integral einer Funktion $g(x)$ im Intervall~$(0,\infty)$ zu berechen, +formt man das Integral wie folgt um: +\begin{align*} +\int_0^\infty g(x) \, dx += +\int_0^\infty f(x) e^{-x} \, dx +\end{align*} +Wir approximieren dann $f(x)$ durch ein Interpolationspolynom +wie bei der Gauss-Quadratur. +% Die Gleichung~\eqref{laguerre:gaussquadratur} lässt sich daher wie folgt +% umformulieren: +Die Gleichung~\eqref{laguerre:gaussquadratur} wird also +für die Gauss-Laguerre-Quadratur zu \begin{align} \int_{0}^{\infty} f(x) e^{-x} dx \approx \sum_{i=1}^{n} f(x_i) A_i \label{laguerre:laguerrequadratur} +. \end{align} \subsubsection{Stützstellen und Gewichte} Nach der Definition der Gauss-Quadratur müssen als Stützstellen die Nullstellen des verwendeten Polynoms genommen werden. Für das Laguerre-Polynom $L_n$ müssen demnach dessen Nullstellen $x_i$ und -als Gewichte $A_i$ die Integrale $l_i(x)e^{-x}$ verwendet werden. +als Gewichte $A_i$ die Integrale von $l_i(x) e^{-x}$ verwendet werden. Dabei sind \begin{align*} l_i(x_j) @@ -76,7 +99,7 @@ l_i(x_j) \delta_{ij} = \begin{cases} -1 & i=j \\ +1 & i=j \\ 0 & \text{sonst} \end{cases} % . @@ -97,6 +120,7 @@ des orthogonalen Polynoms $\phi_n(x)$, $\forall i =0,\ldots,n$ und \int_0^\infty w(x) \phi_n^2(x)\,dx \end{align*} dem Normalisierungsfaktor. + Wir setzen nun $\phi_n(x) = L_n(x)$ und nutzen den Vorzeichenwechsel der Laguerre-Koeffizienten aus, damit erhalten wir @@ -122,39 +146,41 @@ Für Laguerre-Polynome gilt Daraus folgt \begin{align} A_i -&= + & = - \frac{1}{n L_{n-1}(x_i) L'_n(x_i)} -. \label{laguerre:gewichte_lag_temp} +. \end{align} Nun kann die Rekursionseigenschaft der Laguerre-Polynome +\cite{laguerre:hildebrand2013introduction} +% (siehe \cite{laguerre:hildebrand2013introduction}) \begin{align*} -x L'_n(x) -&= +x L'_n(x) + & = n L_n(x) - n L_{n-1}(x) \\ -&= (x - n - 1) L_n(x) + (n + 1) L_{n+1}(x) + & = (x - n - 1) L_n(x) + (n + 1) L_{n+1}(x) \end{align*} umgeformt werden und da $x_i$ die Nullstellen von $L_n(x)$ sind, -vereinfacht sich der Term zu +vereinfacht sich die Gleichung zu \begin{align*} x_i L'_n(x_i) -&= -- n L_{n-1}(x_i) + & = +- n L_{n-1}(x_i) \\ -&= - (n + 1) L_{n+1}(x_i) + & = +(n + 1) L_{n+1}(x_i) . \end{align*} -Setzen wir das nun in \eqref{laguerre:gewichte_lag_temp} ein, +Setzen wir diese Beziehung nun in \eqref{laguerre:gewichte_lag_temp} ein, ergibt sich \begin{align} \nonumber A_i -&= + & = \frac{1}{x_i \left[ L'_n(x_i) \right]^2} \\ -&= + & = \frac{x_i}{(n+1)^2 \left[ L_{n+1}(x_i) \right]^2} . \label{laguerre:quadratur_gewichte} diff --git a/buch/papers/laguerre/references.bib b/buch/papers/laguerre/references.bib index d21009b..1a4a903 100644 --- a/buch/papers/laguerre/references.bib +++ b/buch/papers/laguerre/references.bib @@ -10,15 +10,13 @@ series={Dover Books on Mathematics}, year={2013}, publisher={Dover Publications}, - pages = {389} + pages = {389-392} } @book{laguerre:abramowitz+stegun, added-at = {2008-06-25T06:25:58.000+0200}, address = {New York}, author = {Abramowitz, Milton and Stegun, Irene A.}, - biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/223ec744709b3a776a1af0a3fd65cd09f/a_olympia}, - description = {BibTeX - Wikipedia, the free encyclopedia}, edition = {ninth Dover printing, tenth GPO printing}, interhash = {d4914a420f489f7c5129ed01ec3cf80c}, intrahash = {23ec744709b3a776a1af0a3fd65cd09f}, diff --git a/buch/papers/laguerre/scripts/estimates.py b/buch/papers/laguerre/scripts/estimates.py index 21551f3..1acd7f7 100644 --- a/buch/papers/laguerre/scripts/estimates.py +++ b/buch/papers/laguerre/scripts/estimates.py @@ -15,7 +15,7 @@ if __name__ == "__main__": ) N = 200 - ns = np.arange(2, 13) + ns = np.arange(1, 13) step = 1 / (N - 1) x = np.linspace(step, 1 - step, N + 1) diff --git a/buch/papers/laguerre/scripts/laguerre_poly.py b/buch/papers/laguerre/scripts/laguerre_poly.py index 9700ab4..05db5d3 100644 --- a/buch/papers/laguerre/scripts/laguerre_poly.py +++ b/buch/papers/laguerre/scripts/laguerre_poly.py @@ -46,7 +46,7 @@ if __name__ == "__main__": ax.set_yticks(get_ticks(-ylim, ylim), minor=True) ax.set_yticks(get_ticks(-step * (ylim // step), ylim, step)) ax.set_ylim(-ylim, ylim) - ax.set_ylabel(r"$y$", y=0.95, labelpad=-18, rotation=0, fontsize="large") + ax.set_ylabel(r"$y$", y=0.95, labelpad=-14, rotation=0, fontsize="large") ax.legend(ncol=2, loc=(0.125, 0.01), fontsize="large") diff --git a/buch/papers/laguerre/scripts/rel_error_simple.py b/buch/papers/laguerre/scripts/rel_error_simple.py index 686500b..e1ea36a 100644 --- a/buch/papers/laguerre/scripts/rel_error_simple.py +++ b/buch/papers/laguerre/scripts/rel_error_simple.py @@ -18,7 +18,7 @@ if __name__ == "__main__": # Simple / naive xmin = -5 - xmax = 30 + xmax = 25 ns = np.arange(2, 12, 2) ylim = np.array([-11, 6]) x = np.linspace(xmin + ga.EPSILON, xmax - ga.EPSILON, 400) diff --git a/buch/papers/laguerre/scripts/targets.py b/buch/papers/laguerre/scripts/targets.py index 3bc7f52..69f94ba 100644 --- a/buch/papers/laguerre/scripts/targets.py +++ b/buch/papers/laguerre/scripts/targets.py @@ -38,7 +38,7 @@ if __name__ == "__main__": ) N = 200 - ns = np.arange(2, 13) + ns = np.arange(1, 13) bests = find_best_loc(N, ns=ns) diff --git a/buch/papers/lambertw/Bilder/VerfolgungskurveBsp.png b/buch/papers/lambertw/Bilder/VerfolgungskurveBsp.png Binary files differindex 53eb2f9..90758cd 100644 --- a/buch/papers/lambertw/Bilder/VerfolgungskurveBsp.png +++ b/buch/papers/lambertw/Bilder/VerfolgungskurveBsp.png diff --git a/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.ggb b/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.ggb Binary files differindex 0bd39b2..3c4500b 100644 --- a/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.ggb +++ b/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.ggb diff --git a/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.pdf b/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.pdf Binary files differindex 284dd7d..932d9d9 100644 --- a/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.pdf +++ b/buch/papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.pdf diff --git a/buch/papers/lambertw/main.log b/buch/papers/lambertw/main.log index 4b0af4d..754563d 100644 --- a/buch/papers/lambertw/main.log +++ b/buch/papers/lambertw/main.log @@ -1,14 +1,12 @@ -This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.23 (TeX Live 2021/W32TeX) (preloaded format=pdflatex 2021.11.16) 15 MAR 2022 13:23 +This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.23 (MiKTeX 21.8) (preloaded format=pdflatex 2021.9.21) 20 JUL 2022 18:38 entering extended mode - restricted \write18 enabled. - %&-line parsing enabled. -**main.tex -(./main.tex -LaTeX2e <2021-11-15> -L3 programming layer <2021-11-12> +**./main.tex +(main.tex +LaTeX2e <2021-06-01> patch level 1 +L3 programming layer <2021-08-27> ! Undefined control sequence. l.6 \chapter - {Thema\label{chapter:lambertw}} + {Verfolgungskurven\label{chapter:lambertw}} The control sequence at the end of the top line of your error message was never \def'ed. If you have misspelled it (e.g., `\hobx'), type `I' and the correct @@ -22,16 +20,28 @@ See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation. Type H <return> for immediate help. ... -l.6 \chapter{T - hema\label{chapter:lambertw}} +l.6 \chapter{V + erfolgungskurven\label{chapter:lambertw}} You're in trouble here. Try typing <return> to proceed. If that doesn't work, type X <return> to quit. -Missing character: There is no T in font nullfont! -Missing character: There is no h in font nullfont! +Missing character: There is no V in font nullfont! Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no m in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! +Missing character: There is no r in font nullfont! +Missing character: There is no f in font nullfont! +Missing character: There is no o in font nullfont! +Missing character: There is no l in font nullfont! +Missing character: There is no g in font nullfont! +Missing character: There is no u in font nullfont! +Missing character: There is no n in font nullfont! +Missing character: There is no g in font nullfont! +Missing character: There is no s in font nullfont! +Missing character: There is no k in font nullfont! +Missing character: There is no u in font nullfont! +Missing character: There is no r in font nullfont! +Missing character: There is no v in font nullfont! +Missing character: There is no e in font nullfont! +Missing character: There is no n in font nullfont! ! Undefined control sequence. l.7 \lhead {Thema} @@ -61,666 +71,46 @@ or <return> to continue without it. ! Undefined control sequence. l.9 \chapterauthor - {Hans Muster} + {David Hugentobler und Yanik Kuster} The control sequence at the end of the top line of your error message was never \def'ed. If you have misspelled it (e.g., `\hobx'), type `I' and the correct spelling (e.g., `I\hbox'). Otherwise just continue, and I'll forget about whatever was undefined. -Missing character: There is no H in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no M in font nullfont! -Missing character: There is no u in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! - -Overfull \hbox (20.0pt too wide) in paragraph at lines 6--10 -[][] - [] - - -! LaTeX Error: Missing \begin{document}. - -See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation. -Type H <return> for immediate help. - ... - -l.11 E - in paar Hinweise für die korrekte Formatierung des Textes -You're in trouble here. Try typing <return> to proceed. -If that doesn't work, type X <return> to quit. - -Missing character: There is no E in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no p in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no H in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no w in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no f in font nullfont! -LaTeX Font Info: Trying to load font information for +cmr on input line 11. -LaTeX Font Info: No file cmr.fd. on input line 11. - -LaTeX Font Warning: Font shape `/cmr/m/n' undefined -(Font) using `/cmr/m/n' instead on input line 11. - -! Corrupted NFSS tables. -wrong@fontshape ...message {Corrupted NFSS tables} - error@fontshape else let f... -l.11 Ein paar Hinweise fü - r die korrekte Formatierung des Textes -This error message was generated by an \errmessage -command, so I can't give any explicit help. -Pretend that you're Hercule Poirot: Examine all clues, -and deduce the truth by order and method. - - -LaTeX Font Warning: Font shape `/cmr/m/n' undefined -(Font) using `OT1/cmr/m/n' instead on input line 11. - -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no d in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no k in font nullfont! -Missing character: There is no o in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no k in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no F in font nullfont! -Missing character: There is no o in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no m in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no u in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no g in font nullfont! -Missing character: There is no d in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no T in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no x in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! - -Overfull \hbox (20.0pt too wide) in paragraph at lines 11--12 -[] - [] - - -Overfull \hbox (10.55559pt too wide) in paragraph at lines 11--12 -\/cmr/m/n/10 ^^?u - [] - -Missing character: There is no A in font nullfont! -Missing character: There is no b in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no z in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no w in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no d in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no g in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no b in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no d in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no , in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no d in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no m in font nullfont! -Missing character: There is no m in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no L in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no z in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no f in font nullfont! -Missing character: There is no g in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no . in font nullfont! 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Ein solches Problem hat im Kern immer ein Verfolger und sein Ziel. Der Verfolger versucht sein Ziel zu ergattern und das Ziel versucht zu entkommen. Der Pfad, der der Verfolger während der Verfolgung begeht, wird Verfolgungskurve genannt. Um diese Kurve zu bestimmen, kann das Verfolgungsproblem als DGL formuliert werden. Diese DGL entspringt der Verfolgungsstrategie des Verfolgers. +Verfolgungskurven tauchen oft auf bei Fragen wie welchen Pfad begeht ein Hund während er einer Katze nachrennt. +Ein solches Problem hat im Kern immer ein Verfolger und sein Ziel. +Der Verfolger verfolgt sein Ziel, das versucht zu entkommen. +Der Pfad, der der Verfolger während der Verfolgung begeht, wird Verfolgungskurve genannt. +Um diese Kurve zu bestimmen, kann das Verfolgungsproblem als Differentialgleichung formuliert werden. +Diese Differentialgleichung entspringt der Verfolgungsstrategie des Verfolgers. \subsection{Verfolger und Verfolgungsstrategie \label{lambertw:subsection:Verfolger}} -Wie bereits erwähnt, wird der Verfolger durch seine Verfolgungsstrategie definiert. Wir nehmen an, dass sich der Verfolger stur an eine Verfolgungsstrategie hält. Dabei gibt es viele mögliche Strategien, die der Verfolger wählen könnte. Die möglichen Strategien entstehen durch Festlegung einzelner Parameter, die der Verfolger kontrollieren kann. Der Verfolger hat nur einen direkten Einfluss auf seinen Geschwindigkeitsvektor. Mit diesem kann er neben Richtung und Betrag auch den Abstand zwischen Verfolger und Ziel kontrollieren. Wenn zwei dieser drei Parameter durch die Strategie definiert werden, ist der dritte nicht mehr frei. Daraus folgt, dass eine Strategie zwei dieser drei Parameter festlegen muss, um den Verfolger komplett zu beschreiben. +Wie bereits erwähnt, wird der Verfolger durch seine Verfolgungsstrategie definiert. +Wir nehmen an, dass sich der Verfolger stur an eine Verfolgungsstrategie hält. +Dabei gibt es viele mögliche Strategien, die der Verfolger wählen könnte. +Die möglichen Strategien entstehen durch Festlegung einzelner Parameter, die der Verfolger kontrollieren kann. +Der Verfolger hat nur einen direkten Einfluss auf seinen Geschwindigkeitsvektor. +Mit diesem kann er neben Richtung und Betrag auch den Abstand zwischen Verfolger und Ziel kontrollieren. +Wenn zwei dieser drei Parameter durch die Strategie definiert werden, ist der dritte nicht mehr frei. +Daraus folgt, dass eine Strategie zwei dieser drei Parameter festlegen muss, um den Verfolger komplett zu beschreiben. \begin{table} \centering @@ -31,54 +43,50 @@ Wie bereits erwähnt, wird der Verfolger durch seine Verfolgungsstrategie defini \hline \end{tabular} \caption{mögliche Verfolgungsstrategien} - \label{lambertw:Strategien} + \label{lambertw:table:Strategien} \end{table} +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[scale=0.1]{./papers/lambertw/Bilder/pursuerDGL2.pdf} + \caption{Vektordarstellung Strategie 1} + \label{lambertw:grafic:pursuerDGL2} +\end{figure} - - -%\begin{figure} -% \centering -% \includegraphics{.\papers\lambertw\Bilder\pursuerDGL2.pdf} -% \label{pursuer:pursuerDGL2} -%\end{figure} - -In der Tabelle \eqref{lambertw:Strategien} sind drei mögliche Strategien aufgezählt. -Folgend wird nur noch auf die Strategie 1 eingegangen. -Bei dieser Strategie ist die Geschwindigkeit konstant und der Verfolger bewegt sich immer direkt auf sein Ziel hinzu. -In der Grafik \eqref{lambertw:pursuerDGL2} ist das Problem dargestellt. -Wobei $\overrightarrow{V}$ der Ortsvektor des Verfolgers, $\overrightarrow{Z}$ der Ortsvektor des Ziels und $\overrightarrow{\dot{V}}$ der Geschwindigkeitsvektor des Verfolgers ist. +In der Tabelle \eqref{lambertw:table:Strategien} sind drei mögliche Strategien aufgezählt. +Im Folgenden wird nur noch auf die Strategie 1 eingegangen. +Bei dieser Strategie ist die Geschwindigkeit konstant und der Verfolger bewegt sich immer direkt auf sein Ziel zu. +In der Abbildung \eqref{lambertw:grafic:pursuerDGL2} ist das Problem dargestellt, +wobei $\vec{V}$ der Ortsvektor des Verfolgers, $\vec{Z}$ der Ortsvektor des Ziels und $\dot{\vec{V}}$ der Geschwindigkeitsvektor des Verfolgers ist. Die konstante Geschwindigkeit kann man mit der Gleichung \begin{equation} - |\overrightarrow{\dot{V}}| - = konst = A - \quad|A\in\mathbb{R}>0 + |\dot{\vec{V}}| + = \operatorname{const} = A + \quad A\in\mathbb{R}>0 \end{equation} darstellen. Der Geschwindigkeitsvektor wiederum kann mit der Gleichung \begin{equation} - \frac{\overrightarrow{Z}-\overrightarrow{V}}{|\overrightarrow{Z}-\overrightarrow{V}|}\cdot|\overrightarrow{\dot{V}}| + \frac{\vec{Z}-\vec{V}}{|\vec{Z}-\vec{V}|}\cdot|\dot{\vec{V}}| = - \overrightarrow{\dot{V}} + \dot{\vec{V}} \end{equation} beschrieben werden. -Durch die Subtraktion der Ortsvektoren $\overrightarrow{V}$ und $\overrightarrow{Z}$ entsteht ein Vektor der vom Punkt $V$ auf $Z$ zeigt. -Da die Länge dieses Vektors beliebig sein kann, wird durch Division mit dem Betrag, die Länge auf eins festgelegt. +Die Differenz der Ortsvektoren $\vec{V}$ und $\vec{Z}$ ist ein Vektor der vom Punkt $V$ auf $Z$ zeigt. +Da die Länge dieses Vektors beliebig sein kann, wird durch Division durch den Betrag, die Länge auf eins festgelegt. Aus dem Verfolgungsproblem ist auch ersichtlich, dass die Punkte $V$ und $Z$ nicht am gleichen Ort starten und so eine Division durch Null ausgeschlossen ist. Wenn die Punkte $V$ und $Z$ trotzdem am gleichen Ort starten, ist die Lösung trivial. -Nun wird die Gleichung mit deren rechten Seite skalar multipliziert, um das Gleichungssystem von zwei auf eine Gleichung zu reduzieren. +Nun wird die Gleichung mit $\dot{\vec{V}}$ skalar multipliziert, um das Gleichungssystem von zwei auf eine Gleichung zu reduzieren. Somit ergeben sich \begin{align} - \label{pursuer:pursuerDGL} - \frac{\overrightarrow{Z}-\overrightarrow{V}}{|\overrightarrow{Z}-\overrightarrow{V}|}\cdot - \overrightarrow{\dot{V}} + \frac{\vec{Z}-\vec{V}}{|\vec{Z}-\vec{V}|}\cdot|\dot{\vec{V}}|\cdot\dot{\vec{V}} &= - |\overrightarrow{\dot{V}}|^2 + |\dot{\vec{V}}|^2 \\ - \frac{\overrightarrow{Z}-\overrightarrow{V}}{|\overrightarrow{Z}-\overrightarrow{V}|}\cdot \frac{\overrightarrow{\dot{V}}}{|\overrightarrow{\dot{V}}|} + \label{lambertw:pursuerDGL} + \frac{\vec{Z}-\vec{V}}{|\vec{Z}-\vec{V}|}\cdot \frac{\dot{\vec{V}}}{|\dot{\vec{V}}|} &= - 1 + 1 \text{.} \end{align} -Diese DGL ist der Kern des Verfolgungsproblems, insofern der Verfolger die Strategie 1 verwendet. - +Die Lösungen dieser Differentialgleichung sind die gesuchten Verfolgungskurven, insofern der Verfolger die Strategie 1 verwendet. \subsection{Ziel \label{lambertw:subsection:Ziel}} @@ -86,17 +94,16 @@ Als nächstes gehen wir auf das Ziel ein. Wie der Verfolger wird auch unser Ziel sich strikt an eine Fluchtstrategie halten, welche von Anfang an bekannt ist. Diese Strategie kann als Parameterdarstellung der Position nach der Zeit beschrieben werden. Zum Beispiel könnte ein Ziel auf einer Geraden flüchten, welches auf einer Ebene mit der Parametrisierung + \begin{equation} - \vec{r}(t) + \vec{Z}(t) = - \begin{Bmatrix} - 0\\ - t - \end{Bmatrix} + \left( \begin{array}{c} 0 \\ t \end{array} \right) \end{equation} + beschrieben werden könnte. Mit dieser Gleichung ist das Ziel auch schon vollumfänglich definiert. -Die Fluchtkurve kann eine beliebige Form haben, jedoch wird die zu lösende DGL immer komplexer. +Die Fluchtkurve kann eine beliebige Form haben, jedoch wird die zu lösende Differentialgleichung für die Verfolgungskurve immer komplexer. diff --git a/buch/papers/lambertw/teil1.tex b/buch/papers/lambertw/teil1.tex index cc4a62a..fa7deb1 100644 --- a/buch/papers/lambertw/teil1.tex +++ b/buch/papers/lambertw/teil1.tex @@ -3,160 +3,167 @@ % % (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil % -\section{Ziel -\label{lambertw:section:teil1}} -\rhead{Problemstellung} - - - -%\begin{figure}[H] -% \centering -% \includegraphics[width=0.5\textwidth]{.\Bilder\something.pdf} -% \label{pursuer:grafik1} -%\end{figure} - - - -Je nach Verfolgungsstrategie die der Verfolger verwendet, entsteht eine andere DGL. -Für dieses konkrete Beispiel wird einfachheitshalber die simpelste Strategie gewählt. -Bei dieser Strategie bewegt sich der Verfolger immer direkt auf sein Ziel hinzu. -Womit der Geschwindigkeitsvektor des Verfolgers zu jeder Zeit direkt auf das Ziel zeigt. +\section{Wird das Ziel erreicht? +\label{lambertw:section:Wird_das_Ziel_erreicht}} +\rhead{Wird das Ziel erreicht?} + +Sehr oft kommt es vor, dass bei Verfolgungsproblemen die Frage auftaucht, ob das Ziel überhaupt erreicht wird. +Wenn zum Beispiel die Geschwindigkeit des Verfolgers kleiner ist als diejenige des Ziels, gibt es Anfangsbedingungen bei denen das Ziel nie erreicht wird. +Im Anschluss dieser Frage stellt sich meist die nächste Frage, wie lange es dauert bis das Ziel erreicht wird. +Diese beiden Fragen werden in diesem Kapitel behandelt und an einem Beispiel betrachtet. +% +%\subsection{Ziel erreichen (überarbeiten) +%\label{lambertw:subsection:ZielErreichen}} +Für diese Betrachtung wird das Beispiel aus \eqref{lambertw:section:teil4} zur Hilfe genommen. +Wir verwenden die hergeleiteten Gleichungen \eqref{lambertw:eqFunkXNachT} für Startbedingung im ersten Quadranten +\begin{align*} + x\left(t\right) + &= + x_0\cdot\sqrt{\frac{W\left(\chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi}} \\ + y(t) + &= + \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2+\left(r_0-y_0\right)\operatorname{ln}\left(\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2\right)-r_0+3y_0\right)\\ + \chi + &= + \frac{r_0+y_0}{r_0-y_0}\\ + \eta + &= + \left(\frac{x}{x_0}\right)^2\\ + r_0 + &= + \sqrt{x_0^2+y_0^2} \text{.}\\ +\end{align*} +% +Das Ziel wird erreicht, wenn die Koordinaten des Verfolgers mit denen des Ziels bei einem diskreten Zeitpunkt $t_1$ übereinstimmen. +Somit gilt es -Um die DGL dieses Problems herzuleiten wird der Sachverhalt in der Grafik \eqref{pursuer:grafik1} aufgezeigt. -Der Punkt $P$ ist der Verfolger und der Punkt $A$ ist sein Ziel. +\begin{equation*} + \vec{Z}(t_1)=\vec{V}(t_1) +\end{equation*} +% +zu lösen. +Aus dem vorangegangenem Beispiel, ist die Parametrisierung des Verfolgers und des Ziels bekannt. +Das Ziel wird parametrisiert durch -Um dies mathematisch beschreiben zu können, wird der Richtungsvektor \begin{equation} - \frac{A-P}{|A-P|} + \vec{Z}(t) = - \frac{\dot{P}}{|\dot{P}|} + \left( \begin{array}{c} 0 \\ t \end{array} \right) \end{equation} -benötigt. Durch die Subtraktion der Ortsvektoren $\overrightarrow{OP}$ und $\overrightarrow{OA}$ entsteht ein Vektor der vom Punkt $P$ auf $A$ zeigt. -Da die Länge dieses Vektors beliebig sein kann, wird durch Division mit dem Betrag, die Länge auf eins festgelegt. -Aus dem Verfolgungsproblem ist auch ersichtlich, dass die Punkte $A$ und $P$ nicht am gleichen Ort starten und so eine Division durch Null ausgeschlossen ist. -Wenn die Punkte $A$ und $P$ trotzdem am gleichen Ort starten, ist die Lösung trivial. +% +und der Verfolger durch -Nun wird die Gleichung mit deren rechten Seite skalar multipliziert, um das Gleichungssystem von zwei auf eine Gleichung zu reduzieren. \begin{equation} - \label{pursuer:pursuerDGL} - \frac{A-P}{|A-P|}\cdot \frac{\dot{P}}{|\dot{P}|} + \vec{V}(t) = - 1 + \left( \begin{array}{c} x(t) \\ y(t) \end{array} \right) + \text{.} \end{equation} -Diese DGL ist der Kern des Verfolgungsproblems, insofern sich der Verfolger immer direkt auf sein Ziel zubewegt. - - -\subsection{Beispiel} -Das Verfolgungsproblem wird mithilfe eines konkreten Beispiels veranschaulicht. Dafür wird die einfachste Strategie verwendet, bei der sich der Verfolger direkt auf sein Ziel hinzu bewegt. Für dieses Problem wurde bereits die DGL \eqref{pursuer:pursuerDGL} hergeleitet. - -Um dieses Beispiel einfach zu halten, wird für den Verfolger und das Ziel jeweils eine konstante Geschwindigkeit von eins gewählt. Das Ziel wiederum startet im Ursprung und bewegt sich linear auf der positiven Y-Achse. +% + Da $y(t)$ viel komplexer ist als $x(t)$ wird das Problem in zwei einzelne Teilprobleme zerlegt. Wobei die Bedingung der x- und y-Koordinaten einzeln überprüft werden. Es entstehen daher folgende Bedingungen -\begin{align} - v_P^2 +\begin{align*} + 0 &= - \dot{P}\cdot\dot{P} + x(t) = - 1 - \\[5pt] - v_A - &= - 1 - \\[5pt] - A + x_0\sqrt{\frac{W\left(\chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi}} + \\ + t &= - \begin{pmatrix} - 0 \\ - v_A\cdot t - \end{pmatrix} - = - \begin{pmatrix} - 0 \\ - t - \end{pmatrix} - \\[5pt] - P - &= - \begin{pmatrix} - x \\ - y - \end{pmatrix} -\end{align} - -Die Anfangsbedingungen dieses Problems sind. - -\begin{align} - y(t)\bigg|_{t=0} - &= - y_0 - \\[5pt] - x(t)\bigg|_{t=0} - &= - x_0 \\[5pt] - \frac{\,dy}{\,dx}(t)\bigg|_{t=0} - &= - \frac{y_A(t) -y_P(t)}{x_A(t)-x_P(t)}\bigg|_{t=0} -\end{align} - -Mit den vorangegangenen Definitionen kann nun die DGL \eqref{pursuer:pursuerDGL} gelöst werden. -Dafür wird als erstes das Skalarprodukt ausgerechnet. - + y(t) + = + \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2+\left(r_0-y_0\right)\operatorname{ln}\left(\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2\right)-r_0+3y_0\right) + \\ +\end{align*} +% +, welche Beide gleichzeitig erfüllt sein müssen, damit das Ziel erreicht wurde. +Zuerst wird die Bedingung der x-Koordinate betrachtet. +Diese kann durch dividieren durch $x_0$, anschliessendes quadrieren und multiplizieren von $\chi$ vereinfacht werden. Daraus folgt \begin{equation} - \dfrac{-x\cdot\dot{x}+(t-y)\cdot\dot{y}}{\sqrt{x^2+(t-y)^2}} = 1 + 0 + = + W\left(\chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right) + \text{.} \end{equation} +% +Es ist zu beachten, dass $W(x)$ die Lambert W-Funktion ist, welche im Kapitel \eqref{buch:section:lambertw} behandelt wurde. +Diese Gleichung entspricht genau den Nullstellen der Lambert W-Funktion. Da die Lambert W-Funktion genau eine Nullstelle bei +\begin{equation*} + W(0)=0 +\end{equation*} +% +besitzt, kann die Bedingung weiter vereinfacht werden zu +\begin{equation} + 0 + = + \chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}} + \text{.} +\end{equation} +% +Da $\chi\neq0$ und die Exponentialfunktion nie null sein kann, ist diese Bedingung unmöglich zu erfüllen. +Beim Grenzwert für $t\rightarrow\infty$ geht die Exponentialfunktion gegen null. +Dies nützt nicht viel, da unendlich viel Zeit vergehen müsste damit ein Einholen möglich wäre. +Somit kann nach den Gestellten Bedingungen das Ziel nie erreicht werden. +Aus der Symmetrie des Problems an der y-Achse können auch alle Anfangspunkte im zweiten Quadranten die Bedingungen nicht erfüllen. +Bei allen Anfangspunkten mit $y_0<0$ ist ein Einholen unmöglich, da die Geschwindigkeit des Verfolgers und Ziels übereinstimmen und der Verfolger dem Ziel bereits am Anfang nachgeht. +Wenn die Wertemenge der Anfangsbedingung um die positive y-Achse erweitert wird, kann das Ziel wiederum erreicht werden. +Sobald der Verfolger auf der positiven y-Achse startet, bewegen sich Verfolger und Ziel aufeinander zu, da der Geschwindigkeitsvektor des Verfolgers auf das Ziel zeigt und der Verfolger sich auf der Fluchtgeraden befindet. +Dies führt zwingend dazu, dass der Verfolger das Ziel erreichen wird. +Die Verfolgungskurve kann in diesem Fall mit +\begin{equation} + \vec{V}(t) + = + \left( \begin{array}{c} 0 \\ y_0-t \end{array} \right) +\end{equation} +% +parametrisiert werden. +Nun kann der Abstand zwischen Verfolger und Ziel leicht bestimmt und nach 0 aufgelöst werden. +Daraus folgt +\begin{equation} + 0 + = + |\vec{V}(t_1)-\vec{Z}(t_1)| + = + y_0-2t_1 +\end{equation} +% +, was aufgelöst zu +\begin{equation} + t_1 + = + \frac{y_0}{2} +\end{equation} +% +führt. +Nun ist klar, dass lediglich Anfangspunkte auf der positiven y-Achse oder direkt auf dem Ziel dazu führen, dass der Verfolger das Ziel bei $t_1$ einholt. +Bei allen anderen Anfangspunkten wird der Verfolger das Ziel nie erreichen. +Dieses Resultat ist aber eher akademischer Natur, weil der Verfolger und das Ziel als Punkt betrachtet wurden. +Wobei aber in Realität nicht von Punkten sondern von Objekten mit einer räumlichen Ausdehnung gesprochen werden kann. +Somit wird in einer nächsten Betrachtung untersucht, ob der Verfolger dem Ziel näher kommt als ein definierter Trefferradius. +Falls dies stattfinden sollte, wird dies als Treffer interpretiert. +Mathematisch kann dies mit +\begin{equation} + |\vec{V}-\vec{Z}|<a_{min} \quad a_{min}\in\mathbb{R}>0 +\end{equation} +% +beschrieben werden, wobei $a_{min}$ dem Trefferradius entspricht. +Durch quadrieren verschwindet die Wurzel des Betrages, womit +\begin{equation} + |\vec{V}-\vec{Z}|^2<a_{min}^2 \quad a_{min}\in \mathbb{R} > 0 +\end{equation} +% +die neue Bedingung ist. +Da sowohl der Betrag als auch $a_{min}$ grösser null sind, bleibt die Aussage unverändert. -Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem -accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa -quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae -dicta sunt explicabo. -Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit aspernatur aut odit -aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores eos qui ratione -voluptatem sequi nesciunt -\begin{equation} -\int_a^b x^2\, dx -= -\left[ \frac13 x^3 \right]_a^b -= -\frac{b^3-a^3}3. -\label{lambertw:equation1} -\end{equation} -Neque porro quisquam est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, -consectetur, adipisci velit, sed quia non numquam eius modi tempora -incidunt ut labore et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. - -Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis -suscipit laboriosam, nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? -Quis autem vel eum iure reprehenderit qui in ea voluptate velit -esse quam nihil molestiae consequatur, vel illum qui dolorem eum -fugiat quo voluptas nulla pariatur? - -\subsection{De finibus bonorum et malorum -\label{lambertw:subsection:finibus}} -At vero eos et accusamus et iusto odio dignissimos ducimus qui -blanditiis praesentium voluptatum deleniti atque corrupti quos -dolores et quas molestias excepturi sint occaecati cupiditate non -provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia -animi, id est laborum et dolorum fuga \eqref{000tempmlate:equation1}. - -Et harum quidem rerum facilis est et expedita distinctio -\ref{lambertw:section:loesung}. -Nam libero tempore, cum soluta nobis est eligendi optio cumque nihil -impedit quo minus id quod maxime placeat facere possimus, omnis -voluptas assumenda est, omnis dolor repellendus -\ref{lambertw:section:folgerung}. -Temporibus autem quibusdam et aut officiis debitis aut rerum -necessitatibus saepe eveniet ut et voluptates repudiandae sint et -molestiae non recusandae. -Itaque earum rerum hic tenetur a sapiente delectus, ut aut reiciendis -voluptatibus maiores alias consequatur aut perferendis doloribus -asperiores repellat. diff --git a/buch/papers/lambertw/teil4.tex b/buch/papers/lambertw/teil4.tex index 6184369..84a0ec7 100644 --- a/buch/papers/lambertw/teil4.tex +++ b/buch/papers/lambertw/teil4.tex @@ -3,151 +3,177 @@ % % (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil % -\section{Beispiel Verfolgungskurve +\section{Beispiel einer Verfolgungskurve \label{lambertw:section:teil4}} -\rhead{Beispiel Verfolgungskurve} -In diesem Abschnitt wird rechnerisch das Beispiel einer Verfolgungskurve mit der Verfolgungsstrategie 1 beschreiben. +\rhead{Beispiel einer Verfolgungskurve} +In diesem Abschnitt wird rechnerisch das Beispiel einer Verfolgungskurve mit der Verfolgungsstrategie 1 beschreiben. Dafür werden zuerst Bewegungsraum, Anfangspositionen und Bewegungsverhalten definiert, in einem nächsten Schritt soll eine Differentialgleichung dafür aufgestellt werden und anschliessend gelöst werden. -Das zu verfolgende Ziel \(\overrightarrow{Z}\) wandert auf einer Gerade mit konstanter Geschwindigkeit \(v = 1\), wobei diese Gerade der \(y\)-Achse entspricht. Der Verfolger \(\overrightarrow{V}\) startet auf einem beliebigen Punkt im ersten Quadrant und bewegt sich auch mit konstanter Geschwindigkeit. Diese Anfangspunkte oder Anfangsbedingungen können wie folgt formuliert werden: +\subsection{Anfangsbedingungen definieren und einsetzen + \label{lambertw:subsection:Anfangsbedingungen}} +Das zu verfolgende Ziel \(\vec{Z}\) bewegt sich entlang der \(y\)-Achse mit konstanter Geschwindigkeit \(v = 1\), beginnend beim Ursprung des Kartesischen Koordinatensystems. Der Verfolger \(\vec{V}\) startet auf einem beliebigen Punkt im ersten Quadranten und bewegt sich auch mit konstanter Geschwindigkeit \(|\dot{V}| = 1\) in Richtung Ziel. Diese Anfangspunkte oder Anfangsbedingungen können wie folgt formuliert werden: \begin{equation} - \overrightarrow{Z} + \vec{Z} = \left( \begin{array}{c} 0 \\ v \cdot t \end{array} \right) = \left( \begin{array}{c} 0 \\ t \end{array} \right) - ; - \overrightarrow{V} + ,\: + \vec{V} = \left( \begin{array}{c} x \\ y \end{array} \right) - \label{lambertw:Anfangspunkte} + \:\text{und}\:\: + \bigl| \dot{V} \bigl| + = + 1. + \label{lambertw:Anfangsbed} \end{equation} -Wenn man diese Startpunkte in die Gleichung der Verfolgungskurve \eqref{lambertw:pursuerDGL} einfügt ergibt sich folgender Ausdruck: +Wir haben nun die Anfangsbedingungen definiert, jetzt fehlt nur noch eine DGL, welche die fortlaufende Änderung der Position und Bewegungsrichtung des Verfolgers beschreibt. +Diese DGL haben wir bereits in Kapitel \ref{lambertw:subsection:Verfolger} definiert, und zwar Gleichung \eqref{lambertw:pursuerDGL}. Wenn man die Startpunkte einfügt ergibt sich folgender Ausdruck: \begin{equation} \frac{\left( \begin{array}{c} 0-x \\ t-y \end{array} \right)}{\sqrt{x^2 + (t-y)^2}} - \circ + \cdot \left(\begin{array}{c} \dot{x} \\ \dot{y} \end{array}\right) = - 1 - \label{lambertw:eqMitAnfangspunkte} + 1. + \label{lambertw:eqMitAnfangsbed} \end{equation} -Macht man den linken Term Bruchfrei und löst das Skalarprodukt auf, dann ergibt sich folgende DGL: -\[ + +\subsection{DGL vereinfachen + \label{lambertw:subsection:DGLvereinfach}} +Nun haben wir eine Gleichung, es stellt sich aber die Frage ob es überhaupt eine geschlossene Lösung dafür gibt. Eine Funktion welche die Beziehung \(y(x)\) beschreibt oder sogar \(x(t)\) und \(y(t)\) liefert. Zum jetzigen Zeitpunkt mag es nicht trivial scheinen, aber mit den gewählten Anfangsbedingungen \eqref{lambertw:Anfangsbed} ist es möglich eine geschlossene Lösung für die Gleichung \eqref{lambertw:eqMitAnfangsbed} zu finden. +Auf dem Weg dahin muss die definierte DGL zuerst wesentlich vereinfacht werden, sei es mittels algebraische Umformungen oder mit den Tools aus der Analysis. Also legen wir los! + +Zuerst müssen wir den Bruch in \eqref{lambertw:eqMitAnfangsbed} los werden, der sieht so nicht handlich aus. Dafür multiplizieren wir beidseitig mit dem Nenner: +\begin{equation} \left( \begin{array}{c} 0-x \\ t-y \end{array} \right) - \circ + \cdot \left(\begin{array}{c} \dot{x} \\ \dot{y} \end{array}\right) - = \sqrt{x^2 + (t-y)^2}\\ -\] + = \sqrt{x^2 + (t-y)^2}. + \label{lambertw:eqOhneBruch} +\end{equation} +In einem weiteren Schritt, lösen wir das Skalarprodukt auf und erhalten folgende Gleichung \eqref{lambertw:eqOhneSkalarprod} ohne vektorielle Grössen: \begin{equation} -x \cdot \dot{x} + (t-y) \cdot \dot{y} - = \sqrt{x^2 + (t-y)^2} - \label{lambertw:eq1BspVerfolgKurve} -\end{equation} -Im nächsten Schritt quadriert man beide Seiten, erweitert den neu entstandenen quadratischen Term, bringt alles auf die linke Seite und klammert gemeinsames aus. -\begin{align*} - ((t-y) \dot{y} - x \dot{x})^2 - &= x^2 + (t-y)^2 \\ - x^2 \dot{x}^2 - 2x(t-y) \dot{x} \dot{y} + (t-y)^2 \dot{y} - &= x^2 + (t-y)^2 \\ - \dot{x}^2 x^2 - x^2 - 2x(t-y) \dot{x} \dot{y} + \dot{y}^2 (t-y)^2 - (t-y)^2 - &= 0 \\ - (\dot{x}^2 - 1) \cdot x^2 - 2x(t-y) \dot{x} \dot{y} + (\dot{y}^2 - 1) \cdot (t-y)^2 - &= 0 -\end{align*} -Der letzte Ausdruck kann mittels folgender Beziehung \(\dot{x}^2 + \dot{y}^2 = 1\) vereinfacht werden, anschliessend wird die Gleichung mit \(-1\) multipliziert: -\[ - \underbrace{(\dot{x}^2 - 1)}_{\mathclap{-\dot{y}^2}} \cdot x^2 - 2x(t-y) \dot{x} \dot{y} + \underbrace{(\dot{y}^2 - 1)}_{\mathclap{-\dot{x}^2}} \cdot (t-y)^2 - = 0 -\] -\begin{align*} - - \dot{y}^2 \cdot x^2 - 2x(t-y) \dot{x} \dot{y} - \dot{x}^2 \cdot (t-y)^2 - &= 0 \\ - \dot{y}^2 \cdot x^2 + 2x(t-y) \dot{x} \dot{y} + \dot{x}^2 \cdot (t-y)^2 - &= 0 -\end{align*} -Im letzten Ausdruck erkennt man das Muster einer binomischen Formel, was den Ausdruck wesentlich vereinfacht: -\begin{align*} - x^2 \dot{y}^2 + 2 \cdot x \dot{y} \cdot (t-y) \dot{x} + (t-y)^2 \dot{x}^2 - &= 0 \\ + = \sqrt{x^2 + (t-y)^2}. + \label{lambertw:eqOhneSkalarprod} +\end{equation} +Im letzten Schritt, fällt die Nützlichkeit des Skalarproduktes in der Verfolgungsgleichung \eqref{lambertw:pursuerDGL} markant auf. Meiner Meinung ziemlich elegant und nicht selbstverständlich in der Lage zu sein, das Problem auf eine einzige Gleichung reduzieren zu können. + +Die nächsten Schritte sind sehr algebralastig und würden das lesen dieses Papers einfach nur mühsam machen, also werde ich diese auslassen. Hingegen werden ich die algebraische Hauptschritte erwähnen, die notwendig wären falls man es trotzdem selber ausprobieren möchte: +\begin{itemize} + \item + Quadrieren und erweitern. + \item + Gruppieren. + \item + Substitution von einzelnen Thermen mittels der Beziehung \(\dot{x}^2 + \dot{y}^2 = 1\). + \item + Und das erkennen des Musters einer Binomischen Formel. +\end{itemize} +Das Resultat aller dieser Vereinfachungen führen zu folgender Gleichung \eqref{lambertw:eqAlgVerinfacht}, die viel handhabbarer ist als zuvor: +\begin{equation} (x \dot{y} + (t-y) \dot{x})^2 - &= 0 -\end{align*} -Wenn man nun beidseitig die Quadratwurzel zieht, dann ergibt sich im Vergleich zu \eqref{lambertw:eq1BspVerfolgKurve} eine wesentlich einfachere DGL: + = 0. + \label{lambertw:eqAlgVerinfacht} +\end{equation} +Da der linke Term gleich Null ist, muss auch der Inhalt des Quadrates gleich Null sein, somit folgt eine weitere Vereinfachung, welche zu einer im Vergleich zu \eqref{lambertw:eqOhneSkalarprod} wesentlich einfachere DGL führt: \begin{equation} x \dot{y} + (t-y) \dot{x} - = 0 - \label{lambertw:equation5} + = 0. + \label{lambertw:eqGanzVerinfacht} \end{equation} -Um die Ableitung nach der Zeit wegzubringen, wird beidseitig mit \(\dot{x}\) dividiert, wobei \(\frac{\dot{y}}{\dot{x}} = \frac{dy}{dt}/\frac{dx}{dt} = \frac{dy}{dx}\) entspricht. -\[ +Kompakt, ohne Wurzelterme und Quadrate, nur elementare Operationen und Ableitungen. Nun stellt sich die Frage wie es weiter gehen soll, bei der Gleichung \eqref{lambertw:eqGanzVerinfacht} scheinen keine weiteren Vereinfachungen möglich zu sein. Wir brauchen einen neuen Ansatz um unser Ziel einer möglichen Lösung zu verfolgen. + +\subsection{Zeitabhängigkeit loswerden + \label{lambertw:subsection:ZeitabhLoswerden}} +Der nächste logischer Schritt schient irgendwie die Zeitabhängigkeit in der Gleichung \eqref{lambertw:eqGanzVerinfacht} loszuwerden, aber wieso? Nun, wie am Anfang von Abschnitt \ref{lambertw:subsection:DGLvereinfach} beschrieben, suchen wir eine Lösung der Art \(y(x)\), dies ist natürlich erst möglich wenn wir die Abhängigkeit nach \(t\) eliminieren können. + +Der erste Schritt auf dem Weg dahin, ist es die zeitlichen Ableitung los zu werden, dafür wird \eqref{lambertw:eqGanzVerinfacht} beidseitig mit \(\dot{x}\) dividiert, was erlaubt ist, weil diese Änderung ungleich Null ist: +\begin{equation} x \frac{\dot{y}}{\dot{x}} + (t-y) \frac{\dot{x}}{\dot{x}} - = 0 -\] -Nach dem Kürzen und Vereinfachen ergibt sich folgende DGL: + = 0. + \label{lambertw:eqVorKeineZeitAbleit} +\end{equation} +Der Grund dafür ist, dass +\begin{equation} + \frac{\displaystyle\dot{y}}{\displaystyle\dot{x}} + = \frac{\displaystyle\frac{dy}{dt}}{\displaystyle\frac{dx}{dt}} + = \frac{dy}{dx} + = y^{\prime}, + \label{lambertw:eqQuotZeitAbleit} +\end{equation} +und somit kann der Quotient dieser zeitlichen Ableitungen in eine Ableitung nach \(x\) umgewandelt werden. +Nach dem diese Eigenschaft \eqref{lambertw:eqQuotZeitAbleit} in \eqref{lambertw:eqVorKeineZeitAbleit} eingesetzt wird und vereinfacht wurde, entsteht folgende neue Gleichung: \begin{equation} x y^{\prime} + t - y - = 0 + = 0. \label{lambertw:DGLmitT} \end{equation} -Hier wäre es passend wenn man die Abhängigkeit nach \(t\) komplett wegbringen könnte. Um dies zu erreichen muss man auf die Definition der Bogenlänge aus Analysis 2 zurückgreifen: +Hier wäre es natürlich passend wenn man die Abhängigkeit nach \(t\) komplett wegbringen könnte. Um dies zu erreichen muss man auf die Definition der Bogenlänge aus der Analysis zurückgreifen, wobei die Strecke \(s\) folgendem entspricht: \begin{equation} s = v \cdot t = + 1 \cdot t + = t = - \int_{x_0}^{x_{end}}\sqrt{1+y^{\prime\, 2}} \: dx + \int_{\displaystyle x_0}^{\displaystyle x_{\text{end}}}\sqrt{1+y^{\prime\, 2}} \: dx. \label{lambertw:eqZuBogenlaenge} \end{equation} Nicht gerade auffällig ist die Richtung in welche hier integriert wird. Wenn der Verfolger sich wie vorgesehen am Anfang im ersten Quadranten befindet, dann muss sich dieser nach links bewegen, was nicht der üblichen Integrationsrichtung entspricht. Um eine Integration wie üblich von links nach rechts ausführen zu können, müssen die Integrationsgenerzen vertauscht werden, was in einem Vorzeichenwechsel resultiert. Wenn man nun \eqref{lambertw:eqZuBogenlaenge} in die DGL \eqref{lambertw:DGLmitT} einfügt, dann ergibt sich folgender Ausdruck: \begin{equation} x y^{\prime} - \int\sqrt{1+y^{\prime\, 2}} \: dx - y - = 0 + = 0. \label{lambertw:DGLohneT} \end{equation} -Um das Integral los zu werden, leitet man den vorherigen Ausdruck \eqref{lambertw:DGLohneT} nach \(x\) ab: -\begin{align*} +Um das Integral los zu werden, leitet man den vorherigen Ausdruck \eqref{lambertw:DGLohneT} nach \(x\) ab und erhaltet folgende DGL \eqref{lambertw:DGLohneInt}: +\begin{align} y^{\prime}+ xy^{\prime\prime} - \sqrt{1+y^{\prime\, 2}} - y^{\prime} - &= 0 \\ + &= 0, \\ xy^{\prime\prime} - \sqrt{1+y^{\prime\, 2}} - &= 0 -\end{align*} -Mittels der Substitution \(y^{\prime} = u\) kann vorherige DGL in eine erster Ordnung umgewandelt werden: -\begin{equation*} + &= 0. + \label{lambertw:DGLohneInt} +\end{align} +Nun sind wir unserem Ziel einen weiteren Schritt näher. Die Gleichung \eqref{lambertw:DGLohneInt} mag auf den ersten Blick nicht gerade einfach sein, aber im Nächsten Abschnitt werden wir sehen, dass sie relativ einfach zu lösen ist. + +\subsection{DGL lösen + \label{lambertw:subsection:DGLloes}} +Die Gleichung \eqref{lambertw:DGLohneInt} ist eine DGL zweiter Ordnung und kann +mittels der Substitution \(y^{\prime} = u\) in eine DGL erster Ordnung umgewandelt werden: +\begin{equation} xu^{\prime} - \sqrt{1+u^2} - = 0 + = 0. \label{lambertw:DGLmitU} -\end{equation*} -Welche mittels Separation gelöst werden kann: -\begin{align*} - arsinh(u) + C_L - &= - ln(x) + C_R \\ - arsinh(u) +\end{equation} +Diese \eqref{lambertw:DGLmitU} zu lösen ist ziemlich einfach da sie separierbar ist, aus diesem Grund werde ich direkt zur Lösung \eqref{lambertw:loesDGLmitU} übergehen: +\begin{align} + \operatorname{arsinh}(u) &= - ln(x) + C \\ + \operatorname{ln}(x) + C, \\ u &= - sinh(ln(x) + C) -\end{align*} -In dem man die Substitution rückgängig macht, erhält man eine weitere DGL erster Ordnung die bereits separiert ist: + \operatorname{sinh}(\operatorname{ln}(x) + C). + \label{lambertw:loesDGLmitU} +\end{align} +Indem man die Substitution rückgängig macht, erhält man eine weitere DGL erster Ordnung die bereits separiert ist und erhält folgende Gleichung: \begin{equation} y^{\prime} = - sinh(ln(x) + C) + \operatorname{sinh}(\operatorname{ln}(x) + C). + \label{lambertw:loesDGLmitY} \end{equation} -Diese kann mit den selben Methoden gelöst werden, diesmal in Kombination mit der exponentiellen Definition der \(sinh\)-Funktion: -\begin{align*} +Diese \eqref{lambertw:loesDGLmitY} kann mit den selben Methoden gelöst werden wie \eqref{lambertw:DGLmitU}, diesmal aber in Kombination mit der exponentiellen Definition der \(\operatorname{sinh}\)-Funktion: +\begin{equation} y - &= - \int sinh(ln(x) + C) \\ - &= - \int \frac{1}{2} (e^{ln(x)+C} - e^{-(ln(x)+C)}) \\ - &= - \frac{e^C}{4} x^2 - \frac{ln(x)}{2 \cdot e^C} + C_1 \\ - &= - C_1 + C_2 x^2 - \frac{ln(x)}{8 \cdot C_2} -\end{align*} + = + C_1 + C_2 x^2 - \frac{\operatorname{ln}(x)}{8 \cdot C_2}. +\end{equation} +Nun haben wir eine Lösung, aber wie es immer mit Lösungen ist, stellt sich die Frage ob sie überhaupt plausibel ist. Dieser Frage werden wir in nächsten Abschnitt \ref{lambertw:subsection:LoesAnalys} nachgehen. + +\subsection{Lösung analysieren + \label{lambertw:subsection:LoesAnalys}} \begin{figure} \centering @@ -161,92 +187,182 @@ Das Resultat, wie ersichtlich, ist folgende Funktion \eqref{lambertw:funkLoes} w \begin{equation} {\color{red}{y(x)}} = - C_1 + C_2 {\color{darkgreen}{x^2}} {\color{blue}{-}} \frac{\color{blue}{ln(x)}}{8 \cdot C_2} + C_1 + C_2 {\color{darkgreen}{x^2}} {\color{blue}{-}} \frac{\color{blue}{\operatorname{ln}(x)}}{8 \cdot C_2}. \label{lambertw:funkLoes} \end{equation} -Für die Koeffizienten \(C_1\) und \(C_2\) ergibt sich ein Anfangswertproblem, welches für deren Bestimmung gelöst werden muss. Zuerst soll aber eine qualitative Intuition, oder Idee für das Aussehen der Funktion \(\bf{y(x)}\) geschaffen werden: +Für die Koeffizienten \(C_1\) und \(C_2\) ergibt sich ein Anfangswertproblem, welches für deren Bestimmung gelöst werden muss. Zuerst soll aber eine qualitative Intuition, oder Idee für das Aussehen der Funktion \(y(x)\) geschaffen werden: \begin{itemize} \item - Für grosse \(x\)-Werte welche in der Regel in der Nähe von \(x_0\) sein sollten, ist der quadratisch Term in der Funktion dominant und somit für immer kleiner werdende \(x\) geht der Verfolger in Richtung \(y\)-Achse wobei seine Steigung stetig sinkt, was Sinn macht wenn der Verfolgte entlang der \(y\)-Achse steigt. + Für grosse \(x\)-Werte, welche in der Regel in der Nähe von \(x_0\) sein sollten, ist der quadratisch Term in der Funktion \eqref{lambertw:funkLoes} dominant. + \item + Für immer kleiner werdende \(x\) geht der Verfolger in Richtung \(y\)-Achse, wobei seine Steigung stetig sinkt, was Sinn macht wenn der Verfolgte entlang der \(y\)-Achse steigt. Irgendwann werden Verfolger und Ziel auf gleicher Höhe sein. \item Für \(x\)-Werte in der Nähe von \(0\) ist das asymptotische Verhalten des Logarithmus dominant, dies macht auch Sinn da sich der Verfolgte auf der \(y\)-Achse bewegt und der Verfolger im nachgeht. \item - Aufgrund des Monotoniewechsels in der Kurve muss es auch ein Minimum aufweisen. Es stellt sich nun die Frage: Wo befindet sich dieser Punkt? Durch eine logische Überlegung kann eine Abschätzung darüber getroffen werden und zwar, dass dieser dann entsteht, wenn \(A\) und \(P\) die gleiche \(y\)-Koordinaten besitzen. In diesem Moment ändert die Richtung der \(y\)-Komponente der Geschwindigkeit und somit auch sein Vorzeichen. + Aufgrund des Monotoniewechsels in der Kurve \eqref{lambertw:funkLoes} muss diese auch ein Minimum aufweisen. Es stellt sich nun die Frage: Wo befindet sich dieser Punkt? + + Eine Abschätzung darüber kann getroffen werden und zwar, dass dieser dann entsteht, wenn \(A\) und \(P\) die gleiche \(y\)-Koordinaten besitzen. In diesem Moment ändert die Richtung der \(y\)-Komponente der Geschwindigkeit des Verfolgers, somit auch sein Vorzeichen und dadurch entsteht auch das Minimum. \end{itemize} -Alle diese Eigenschafte stimmen mit dem überein, was man von einer Kurve dieser Art erwarten würde, siehe \ref{lambertw:BildFunkLoes}. Nun stellt sich die Frage wie die Kurve wirklich aussieht, dies wird durch das Einsetzen folgender Anfangsbedingungen erreicht: +Alle diese Eigenschafte stimmen mit dem überein, was man von einer Kurve dieser Art erwarten würde, welche durch die Grafik \ref{lambertw:BildFunkLoes} repräsentiert wurde. Nun stellt sich die Frage wie die Kurve wirklich aussieht. Dies wird im folgenden Abschnitt \ref{lambertw:subsection:AllgLoes} behandelt. + +\subsection{Anfangswertproblem + \label{lambertw:subsection:AllgLoes}} +Wie üblich bei der Suche nach einer exakten Lösung, kommt ein Anfangswertproblem vor. Um dieses zu lösen, müssen wir zuerst die Anfangswerte definieren. Da wir das Problem allgemein lösen wollen, ergeben sich folgende zwei Anfangswerte: \begin{equation} y(x)\big \vert_{t=0} = y(x_0) = y_0 - \:;\: + \label{lambertw:eq1Anfangswert} +\end{equation} +und +\begin{equation} \frac{dy}{dx}\bigg \vert_{t=0} = y^{\prime}(x_0) = - \frac{y_0}{x_0} + \frac{y_0}{x_0}. + \label{lambertw:eq2Anfangswert} +\end{equation} +Der zweite Anfangswert \eqref{lambertw:eq2Anfangswert} mag nicht grade offensichtlich sein. Die Erklärung dafür ist aber simpel: Der Verfolger wird sich zum Zeitpunkt \(t=0\) in Richtung Koordinatenursprung bewegen wollen, wo sich das Ziel befindet. Somit entsteht das Steigungsdreieck mit \(\Delta x = x_0\) und \(\Delta y = y_0\). + +Das Lösen des Anfangswertproblems ist ein Problem aus der Algebra, auf welches ich nicht unbedingt eingehen möchte. Zur Vollständigkeit und Nachvollziehbarkeit, werde ich aber das Gleichungssystem \eqref{lambertw:eqGleichungssystem} präsentieren, welches notwendig ist um das Anfangswertproblem zu lösen, sowie auch die allgemeine Lösung \eqref{lambertw:eqAllgLoes} die sich nach dem einsetzen der Koeffizienten \(C_1\) und \(C_2\) in die Funktion \eqref{lambertw:funkLoes} ergibt. + +\begin{itemize} + \item + Gleichungssystem: + \begin{subequations} + \begin{align} + y_0 + &= + C_1 + C_2 x^2_0 - \frac{\operatorname{ln}(x_0)}{8 \cdot C_2}, \\ + \frac{y_0}{x_0} + &= + 2 \cdot C_2 x_0 - \frac{1}{8 \cdot C_2 \cdot x_0}. + \end{align} + \label{lambertw:eqGleichungssystem} + \end{subequations} + \item + Die allgemeine Funktion: + \begin{equation} + y(x) + = + \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\eta+\left(r_0-y_0\right)\operatorname{ln}\left(\eta\right)-r_0+3y_0\right) + \label{lambertw:eqAllgLoes} + \end{equation} + Damit die Funkion \eqref{lambertw:eqAllgLoes} trotzdem noch übersichtlich bleibt, wurden \(\eta\) und \(r_0\) wie folgt definiert: + \begin{equation} + \eta + = + \left(\frac{x}{x_0}\right)^2 + \:\:\text{und}\:\: + r_0 + = + \sqrt{x_0^2+y_0^2}. + \end{equation} +\end{itemize} +Diese neue allgemein Funktion \eqref{lambertw:eqAllgLoes} weist immer noch die selbe Struktur wie die vorherig hergeleitete Funktion \eqref{lambertw:funkLoes} auf, einerseits einen quadratischen Teil der in \(\eta\) enthalten ist, anderseits den \(\operatorname{ln}\)-Teil. Aus dieser Ähnlichkeit kann geschlossen werden, dass sich \eqref{lambertw:eqAllgLoes} auf eine ähnliche Art verhalten wird. + +Nun sind wir soweit, dass wir eine \(y(x)\)-Beziehung für beliebige Anfangswerte darstellen können, unser erstes Ziel wurde erreicht. Ist das alles? Nein, wir können einen Schritt weiter gehen und uns Fragen: Ist es analytisch möglich herauszufinden, wo sich Verfolger und Ziel zu jedem Zeitpunkt befinden? Dieser Frage werden wir im nächsten Abschnitt nachgehen. + +\subsection{Funktion nach der Zeit + \label{lambertw:subsection:FunkNachT}} +Lieber Leser sei mir nicht böse, aber in diesem Abschnitt werde ich ein wenig mehr bei den algebraischen Umformungen ins Detail gehen. Dies hat auch einen bestimmten Grund, ich möchte den Einsatz einer speziellen Funktion aufzeigen, sowie auch wann und wieso diese vorkommt. Welche spezielle Funktion? Fragst du dich wahrscheinlich in diesem Moment. Nun, um diese Frage zu kurz zu beantworten, es ist "YouTube's favorite special function" laut dem Mathematiker Michael Penn, die Lambert-W-Funktion \(W(x)\) welche übrigens im Kapitel \ref{buch:section:lambertw} bereits beschrieben wurde. + +Also fangen wir an. Der erste Schritt ist es herauszufinden, wie die Zeitabhängigkeit wieder hinein gebracht werden kann. Dafür greifen wir auf die letzte Gleichung zu, in welcher \(t\) noch enthalten war, und zwar DGL \eqref{lambertw:DGLmitT}, welche zur Übersichtlichkeit hier nochmals aufgeführt wird: +\begin{equation} + x y^{\prime} + t - y + = 0. + \label{lambertw:eqDGLmitTnochmals} \end{equation} -Leitet man die Funktion \eqref{lambertw:funkLoes} nach x ab und setzt die Anfangsbedingungen ein, dann ergibt sich folgendes Gleichungssystem: +Wie in \eqref{lambertw:eqDGLmitTnochmals} zu sehen ist, werden \(y\) und deren Ableitung \(y^{\prime}\) benötigt, diese sind: \begin{subequations} \begin{align} - y_0 + y &= - C_1 + C_2 x^2_0 - \frac{ln(x_0)}{8 \cdot C_2} \\ - \frac{y_0}{x_0} + \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\eta+\left(r_0-y_0\right)\operatorname{ln}\left(\eta\right)-r_0+3y_0\right), \\ + \label{lambertw:eqFunkUndAbleit1} + y^\prime &= - 2 \cdot C_2 x_0 - \frac{ln(x_0)}{8 \cdot C_2} + \frac{1}{2}\left(\left(y_0+r_0\right)\frac{x}{x_0^2}+\left(r_0-y_0\right)\frac{1}{x}\right). \end{align} + \label{lambertw:eqFunkUndAbleit} \end{subequations} -... Mit folgenden Formeln geht es weiter: -\begin{align*} - \eta - &= - \left(\frac{x}{x_0}\right)^2 - \:;\: - r_0 - = - \sqrt{x_0^2+y_0^2} \\ - y - &= - \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\eta+\left(r_0-y_0\right)ln\left(\eta\right)-r_0+3y_0\right) \\ - y^\prime - &= - \frac{1}{2}\left(\left(y_0+r_0\right)\frac{x}{x_0^2}+\left(r_0-y_0\right)\frac{1}{x}\right) \\ +Wenn man diese Gleichungen \ref{lambertw:eqFunkUndAbleit} in die DGL \label{lambertw:eqDGLmitTnochmals} einfügt, vereinfacht und nach \(t\) auflöst, dann ergibt sich folgenden Ausdruck: +\begin{equation} -4t - &= - \left(y_0+r_0\right)\left(\eta-1\right)+\left(r_0-y_0\right)ln\left(\eta\right) \\ + = + \left(y_0+r_0\right)\left(\eta-1\right)+\left(r_0-y_0\right)\operatorname{ln}\left(\eta\right). + \label{lambertw:eqFunkUndAbleitEingefuegt} +\end{equation} +In einem nächsten Schritt wird alles mit \(x\) auf die eine Seite gebracht, der Rest auf die andere Seite und anschliessend beidseitig exponentiert, was wie folgt aussieht: +\begin{align} -4t+\left(y_0+r_0\right) &= - \left(y_0+r_0\right)\eta+\left(r_0-y_0\right)ln\left(\eta\right) \\ - e^{-4t+\left(y_0+r_0\right)} - &= - e^{\left(y_0+r_0\right)\eta}\cdot\eta^{\left(r_0-y_0\right)} \\ - e^{\frac{-4t}{r_0-y_0}+\frac{y_0+r_0}{r_0-y_0}} + \left(y_0+r_0\right)\eta+\left(r_0-y_0\right)\operatorname{ln}\left(\eta\right), \\ + e^{\displaystyle -4t+\left(y_0+r_0\right)} &= - e^{\frac{y_0+r_0}{r_0-y_0}\eta}\cdot\eta\ \\ + e^{\displaystyle \left(y_0+r_0\right)\eta}\cdot\eta^{\displaystyle \left(r_0-y_0\right)}. + \label{lambertw:eqMitExp} +\end{align} +Auf dem rechten Term von \eqref{lambertw:eqMitExp} beginnen wir langsam eine ähnliche Struktur wie \(\eta e^\eta\) zu erkennen, dies schreit nach der Struktur die benötigt wird um \(\eta\) mittels der Lambert-W-Funktion \(W(x)\) zu erhalten. Dies macht durchaus Sinn, wenn wir die Funktion \(x(t)\) finden wollen und \(W(x)\) die Umkehrfunktion von \(x e^x\) ist. + +Die erste Sache die uns in \eqref{lambertw:eqMitExp} stört ist, dass \(\eta\) als Potenz da steht. Dieses Problem können wir loswerden, indem wir beidseitig mit \(\:\displaystyle \frac{1}{r_0-y_0}\:\) potenzieren: +\begin{equation} + e^{\displaystyle \frac{-4t}{r_0-y_0}+\frac{y_0+r_0}{r_0-y_0}} + = + \eta\cdot e^{\displaystyle \frac{y_0+r_0}{r_0-y_0}\eta} . + \label{lambertw:eqOhnePotenz} +\end{equation} +Das nächste Problem auf welches wir in \eqref{lambertw:eqOhnePotenz} treffen ist, dass \(\eta\) nicht alleine im Exponent steht. Dies kann elegant mit folgender Substitution gelöst werden: +\begin{equation} \chi - &= - \frac{y_0+r_0}{r_0-y_0}; \cdot\chi \\ - \chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}} - &= - \chi\eta\cdot e^{\chi\eta} \\ - W\left(\chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right) - &= - \chi\eta \\ - \frac{W\left(\chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi} - &= - \eta \\ - \frac{W\left(\chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi} - &= - \left(\frac{x}{x_0}\right)^2 \\ - x\left(t\right) - &= - \sqrt{\frac{W\left(\chi\cdot e^{\chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi}} -\end{align*} + = + \frac{y_0+r_0}{r_0-y_0}. + \label{lambertw:eqChiSubst} +\end{equation} +Es gäbe natürlich andere Substitutionen wie z.B. +\[\displaystyle \chi=\frac{y_0+r_0}{r_0-y_0}\cdot\eta,\] +die auf das selbe Ergebnis führen würden, aber \eqref{lambertw:eqChiSubst} liefert in einem Schritt die kompakteste Lösung. Also fahren wir mit der Substitution \eqref{lambertw:eqChiSubst} weiter, setzen diese in die Gleichung \eqref{lambertw:eqOhnePotenz} ein und multiplizieren beidseitig mit \(\chi\). Daraus erhalten wir folgende Gleichung: \begin{equation} - y(t) + \chi\cdot e^{\displaystyle \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}} = - \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\frac{W\left(\chi\cdot e^{\chi\ -\ \frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi}+\left(r_0-y_0\right)\cdot\mathrm{ln}\ \left(\frac{W\left(\chi\cdot e^{\chi\ -\ \frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi}\right)-r_0+3y_0\right) - \label{lambertw:funkNachT} + \chi\eta\cdot e^{\displaystyle \chi\eta}. + \label{lambertw:eqNachSubst} \end{equation} +Schön oder? Nun sind wir endlich soweit, dass wir die angedeutete Lambert-W-Funktion \(W(x)\)einsetzen können. Wenn wir beidseitig \(W(x)\) anwenden, dann erhalten wir folgenden Ausdruck: +\begin{equation} + W\left(\chi\cdot e^{\displaystyle \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right) + = + \chi\eta. +\end{equation} +Nach dem Auflösen nach \(x\) welches in \(\eta\) enthalten ist, erhalten wir die gesuchte \(x(t)\)-Funktion \eqref{lambertw:eqFunkXNachT}. Dieses \(x(t)\) in Kombination mit \eqref{lambertw:eqFunkUndAbleit1} liefert die Position des Verfolgers zu jedem Zeitpunkt. Das Gleichungspaar \eqref{lambertw:eqFunktionenNachT}, besteht aus folgenden Gleichungen: +\begin{subequations} + \begin{align} + \label{lambertw:eqFunkXNachT} + x(t) + &= + x_0\cdot\sqrt{\frac{W\left(\chi\cdot e^{\displaystyle \chi-\frac{4t}{r_0-y_0}}\right)}{\chi}}, \\ + \label{lambertw:eqFunkYNachT} + y(x(t)) + = + y(t) + &= + \frac{1}{4}\left(\left(y_0+r_0\right)\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2+\left(r_0-y_0\right)\operatorname{ln}\left(\left(\frac{x(t)}{x_0}\right)^2\right)-r_0+3y_0\right). + \end{align} + \label{lambertw:eqFunktionenNachT} +\end{subequations} +Nun haben wir unser letztes Ziel erreicht und sind in der Lage eine Verfolgung rechnerisch sowie graphisch zu repräsentieren. + +Wir sind aber noch nicht ganz fertig, ich muss gestehen, dass ich in diesem Abschnitt einen wichtigen Teil verschwiegen habe. Und zwar wieso, dass ich schon bei der Gleichung \eqref{lambertw:eqFunkUndAbleitEingefuegt} wusste, dass man nach einigen Umformungen die Lambert-W-Funktion eingesetzt werden kann. +Der Grund dafür ist die Struktur +\begin{equation} + y + = + p(x) +\operatorname{ln}(x), + \label{lambertw:eqEinsatzLambW} +\end{equation} +bei welcher \(p(x)\) eine beliebige Potenz von \(x\) darstellt. + +Jedes mal wenn \(x\) gesucht ist und in einer Struktur der Art \eqref{lambertw:eqEinsatzLambW} vorkommt, dann kann mit ein paar Umformungen die Struktur \(f(x)e^{f(x)}\) erzielt werden. Wie bereits in diesem Abschnitt \ref{lambertw:subsection:FunkNachT} gezeigt wurde, kann \(x\) nun mittels der \(W(x)\)-Funktion aufgelöst werden. Erstaunlicherweise ist \eqref{lambertw:eqEinsatzLambW} eine Struktur die oftmals vorkommt, was die Lambert-W-Funktion so wichtig macht.
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