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Laplace transform (2) 본문
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이전 포스팅에서 laplace transform 에 대한 변환식과 몇가지 함수의 변환값을 알아보았다.
추가적인 변환값은 라플라스 변환표를 검색해보면 나오니 참고하면 좋을 듯 하다.
본 포스팅에서는 이전 시리즈에서 풀었던 미분방정식을 laplace transform 을 사용해서 풀어보려 한다.
F(s)=2(s−1)e−2ss2−2s+2
F(s)=2(s−1)e−2ss2−2s+2=2(s−1)e−2s(s−1)2+1=2e−2ss−1(s−1)2+1
s−1(s−1)2+1 부분부터 보자. 해당 부분은 cos(t) 의 변환값의 형태임을 알 수 있다. s 값에 F(s−1) shifting이 필요해보인다. 이 shifting 은 함수값에 지수함수를 곱해줌으로 표현할 수 있다.
L{etcos(t)}=F(s−1)=s−1(s−1)2+1
이제 e−2s 을 처리해주자. step function 이 함수에 곱해진 형태는 아래와 같은 형태가 되며, 이를 사용해 역변환을 해준다.
L{μc(t)f(t−c)}=e−scL{f(t)}
c=2 의 형태임을 알 수 있다.
μ2(t)f(t−2) 이고, 이전에 우리가 f(t)=etcos(t) 를 구했기에, f(t−2) 로 바꿔주면서 식을 정리하면 f(t) 는 아래와 같다.
f(t)=2μ2(t)cos(t−2)et−2
y‘‘+5y‘+6y=0,y(0)=2,y‘(0)=3
초기값이 주어져 있는 homogeneous equation 이다. y를 지수함수의 형태로 변환하면 쉽게 풀 수 있지만, laplace transform 을 통해 풀어보자.
L{y‘‘}+5L{y‘}+6L{y}=0
derivative 에 대한 laplace transform 을 사용해서 식 내에 있는 derivative에 대한 변환을 없애주고 식을 정리하면 아래와 같다.
=(s2+5s+6)L{y}−2s−13=0
L{y}=2s+13(s+2)(2+3)
부분분수분해를 사용해서 2s+13(s+2)(2+3) 이 식을 다른 두 분수의 합으로 표현해준다. 이 방법은 역변환에서 많이 사용되는 방법이라고 한다.
L{y}=2s+13(s+2)(2+3)=9s+2−7s+3
y=9L−1{1s+2}−7L−1{1s+3}
=9e−2t−7e−3t
y‘‘+y‘=sin(2t),y(0)=2,y‘(0)=1
초기값이 주어져 있는 non-homogeneous equation 이다.
L{y‘‘}+L{y‘}=L{sin(2t)}
=s2L{y}−sy(0)−y‘(0)+L{y}=L{sin(2t)}
=s2L{y}−2s−1+L{y}=L{sin(2t)}
(s2+1)L{y}=2s2+4+2s+1
L{y}=2(s2+4)(s2+1)+2s+1(s2+1)
부분분수분해를 적용하여 우변의 첫 번째 term 을 분해해주자.
L{y}=−132s2+4+231s2+1+2s+1(s2+1)
y=L−1{−132s2+4+231s2+1+2s(s2+1)+1s2+1}
=−13sin(2t)+23sin(t)+2cos(t)+sin(t)
=−13sin(2t)+53sin(t)+2cos(t)
y‘‘+4y=sin(t)−μ2π(t)sin(t−2π)
L{y‘‘}+4L{y}=L{sin(t)}−L{μ2π(t)sin(t−2π)}_
밑줄친 부분부터 풀면 아래와 같다.
1s2+1−e−2sπ1s2+1=1−e−2sπs2+1
s2L{y}+4L{y}=1−e−2sπs2+1
L{y}=1−e−2sπs2+11s2+4=(1−e−2sπ)1(s2+1)(s2+4)
부분분수분해를 적용하면 아래와 같아진다.
=(1−e−2sπ)[131s2+1−131s2+4]
역변환까지 생각해서 식을 조금 조정해주자
=(1−e−2sπ)[131s2+1−162s2+4]
이게 식을 전개하고 역변환을 진행한다.
131s2+1−162s2+4−e−2sπ31s2+1+e−2sπ62s2+4
=13sin(t)−16sin(2t)−13μ2π(t)sin(t−2π)+16μ2π(t)sin(2(t−2π))
라플라스 변환을 나무위키에서 표현한 것을 보면 선형 미분방정식을 푸는 사기기술로 묘사되고 있다. 원 함수의 공간에서 풀기 힘든 미분방정식을 다른 변수 공간으로 변환하여 쉽게 푼 후, 다시 역변환하는 이 메커니즘이 굉장히 신기함을 넘어 신비롭다.
laplace transform 에 대해서는 convolution integral 에 대한 추후 포스팅을 하나 더 하면서 마무리하려 한다.
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