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Laplace transform (2) 본문

[수학 공부]/[Differential Equation]

Laplace transform (2)

hskimim 2024. 7. 5. 19:08

강의 : 링크

 

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(s1)e2ss22s+2 

 

F(s)=2(s1)e2ss22s+2=2(s1)e2s(s1)2+1=2e2ss1(s1)2+1

 

s1(s1)2+1 부분부터 보자. 해당 부분은 cos(t) 의 변환값의 형태임을 알 수 있다. s 값에 F(s1) shifting이 필요해보인다. 이 shifting 은 함수값에 지수함수를 곱해줌으로 표현할 수 있다.

L{etcos(t)}=F(s1)=s1(s1)2+1

 

이제 e2s 을 처리해주자. step function 이 함수에 곱해진 형태는 아래와 같은 형태가 되며, 이를 사용해 역변환을 해준다.

 

L{μc(t)f(tc)}=escL{f(t)}

c=2 의 형태임을 알 수 있다.

 

μ2(t)f(t2) 이고, 이전에 우리가 f(t)=etcos(t) 를 구했기에, f(t2) 로 바꿔주면서 식을 정리하면 f(t) 는 아래와 같다.

f(t)=2μ2(t)cos(t2)et2

 


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}2s13=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+27s+3

y=9L1{1s+2}7L1{1s+3}

=9e2t7e3t

 


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}2s1+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=L1{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(t2π)

L{y}+4L{y}=L{sin(t)}L{μ2π(t)sin(t2π)}_

 

밑줄친 부분부터 풀면 아래와 같다.

 

1s2+1e2sπ1s2+1=1e2sπs2+1

s2L{y}+4L{y}=1e2sπs2+1

L{y}=1e2sπs2+11s2+4=(1e2sπ)1(s2+1)(s2+4)

 

부분분수분해를 적용하면 아래와 같아진다. 

 

=(1e2sπ)[131s2+1131s2+4]

 

역변환까지 생각해서 식을 조금 조정해주자

 

=(1e2sπ)[131s2+1162s2+4]

 

이게 식을 전개하고 역변환을 진행한다.

 

131s2+1162s2+4e2sπ31s2+1+e2sπ62s2+4

=13sin(t)16sin(2t)13μ2π(t)sin(t2π)+16μ2π(t)sin(2(t2π))


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.