応用数学 - ラプラス変換

概要

ラプラス変換(Laplace transform)は、$t\geq 0$ で定義された関数 $f(t)$ から無限積分を用いて、新しい関数 $F(s)$ を作り出す積分変換である。
ラプラス変換は、微分方程式を代数演算に帰着させて解くための方法を与える。

ラプラス変換を使用すると、ある種の微分方程式に関しては、ややこしい積分を使用せずに代数的に解くことが可能になる。

ラプラス変換の名前は、ラプラス(Pierre-SimonLaplace, 1749 - 1827)に因む。
ラプラスは微分方程式の解法としてラプラス変換を導入したわけではない。

「ラプラス変換を使用した微分方程式の解法」は、ヘビサイド(Oliver Heaviside, 1850 -1925)によるものである。
ヘビサイドは演算子を使用した微分方程式の解法を発見した。
この演算子の数学的基礎付けが他の数学者達によって行われ、ラプラス変換との関係が明らかにされた。

ラプラス変換の定義

定義:
$f(t)$ を $t\geq 0$ で定義された関数とする。
この時、以下のsの関数 $F(s)$ を $f(t)$ のラプラス変換と言い、$L[f(t)]$ または $L[f]$と書く。
$F(s)=L[f(t)]$

$F(s)=\int _{0}^{+\infty }f(t)\,e^{-st}dt$

$f(t)$ を原関数(primitive function)、$F(s)$ を像関数(image function)または $f(t)$ のラプラス変換と呼ぶ。
$F(s)$ のsは実数または複素数である。

$f(t)$ が $t>0$ で定義されていて、$t=0$ では定義されていない場合でも、$f(0)$の値を適当に決めて $t\geq 0$ で定義されているとしてよい。

$f(t)$ から $F(s)$ に変換する式の説明
$f(t)$ に $e^{-st}$ を乗算して $f(t)\,e^{-st}$ を作る時、$s$ は定数とみなしてよい。
次に、この関数を $0{\mbox{　〜　}}+\infty$ の範囲で積分する。(積分は変数tで行うので、sはまだ定数とみなしてよい)
無限積分は定積分なので、積分の結果、変数tは消える。(ここで定数と見なしていたsは残る)
これを、sの関数 $F(s)$ とする。

ラプラス変換の定義式の $F(s)$ は、右辺の無限積分が収束する場合のみ定義される。
右辺の無限積分はsの値によって収束する場合と収束しない場合が考えられる。

ラプラス変換は、変数tの関数の集合(原関数の集合)から、変数sの関数の集合(像関数の集合)への変換規則を表している。

ラプラス変換の例

下表のような原関数 $f(t)$ と像関数 $F(s)$ の対応関係を変換表として使用すれば、ラプラス変換を機械的に実行できる。

$f(t)$	$F(s)$
1	${\frac {1}{s}}$
t	${\frac {1}{s^{2}}}$
$\sin {at}$	${\frac {a}{s^{2}+a^{2}}}\qquad (s>0,\,a:{\mbox{実 定 数　}})$
$\cos {at}$	${\frac {s}{s^{2}-a^{2}}}\qquad (s>0,\,a:{\mbox{実 定 数　}})$

ラプラス変換による微分方程式の解法

ラプラス変換の応用

ラプラス変換は、微分方程式を解くために用いられる。
また、システムの安定性や過渡解の解析に用いられる。

主な応用分野

• 古典的自動制御: 伝達関数を求めるための計算手法。
• 電気回路: 過渡現象を表す微分方程式の解法。

他の積分変換との比較

フーリエ変換

フーリエ変換(Fourier transform)とラプラス変換では積分範囲と係数部分が異なる。
また、ラプラス変換の変数sに対応する変数が $i\omega$ (i: 虚数単位)になる。

フーリエ変換は、ラプラス変換とは異なり、周波数分析に使用される。

フーリエ変換は、スイッチをON/OFFした後、時間が十分経過した後の電圧・電流の波形の分析に使用される。
ラプラス変換は、過渡状態の電圧・電流の分析に使用される。(過渡状態とは、スイッチをON/OFFした直後の状態である)

Z変換

Z変換(Z-transform)は、両側ラプラス変換を離散化したものである。
Z変換は、デジタル信号処理で用いられる。

変換を離散化することによりコンピュータで効率よく扱うことができるようになる。

離散フーリエ変換

離散フーリエ変換(DFT: Discrete Fouriertransform)は、フーリエ変換を離散化したものである。
離散フーリエ変換を高速に計算するためのアルゴリズムとして高速フーリエ変換(FFT: Fast Fouriertransform)がある。
これらの技術はデジタル信号処理で使用される。