【高等数学】贝塞尔函数
贝塞尔函数(Bessel functions)是数学中一类重要的特殊函数,通常用于解决涉及圆对称或球对称的微分方程。它们在物理学、工程学、天文学等多个领域都有广泛的应用,例如在波动方程、热传导方程、电磁波传播等问题中。
贝塞尔函数的定义
贝塞尔函数有多种类型,其中最基本的是第一类贝塞尔函数和第二类贝塞尔函数。
- 第一类贝塞尔函数
J
ν
(
x
)
J_\nu(x)
Jν(x):
第一类贝塞尔函数定义为:
J ν ( x ) = 1 π ∫ 0 π cos ( ν t − x sin t ) d t J_\nu(x) = \frac{1}{\pi} \int_0^\pi \cos(\nu t - x \sin t) \, dt Jν(x)=π1∫0πcos(νt−xsint)dt
其中 ν \nu ν 是一个实数或复数,称为阶数。 - 第二类贝塞尔函数
Y
ν
(
x
)
Y_\nu(x)
Yν(x):
第二类贝塞尔函数(也称为纽曼函数)定义为:
Y ν ( x ) = J ν ( x ) cos ( ν π ) − J − ν ( x ) sin ( ν π ) Y_\nu(x) = \frac{J_\nu(x) \cos(\nu \pi) - J_{-\nu}(x)}{\sin(\nu \pi)} Yν(x)=sin(νπ)Jν(x)cos(νπ)−J−ν(x)
它在 x → 0 x\to 0 x→0 时趋于无穷大。
此外,还有第三类贝塞尔函数(汉克尔函数)、修正贝塞尔函数等。
贝塞尔函数的性质
-
微分方程:第一类与第二类贝塞尔函数构成贝塞尔微分方程的通解:
x 2 d 2 y d x 2 + x d y d x + ( x 2 − ν 2 ) y = 0 x^2 \frac{d^2 y}{dx^2} + x \frac{dy}{dx} + (x^2 - \nu^2)y = 0 x2dx2d2y+xdxdy+(x2−ν2)y=0 -
递推关系:
J ν ′ ( x ) = J ν + 1 ( x ) + J ν − 1 ( x ) 2 J'_\nu(x)=\frac{J_{\nu+1}(x)+J_{\nu-1}(x)}{2} Jν′(x)=2Jν+1(x)+Jν−1(x)
Y ν ′ ( x ) = Y ν + 1 ( x ) + Y ν − 1 ( x ) 2 Y'_\nu(x)=\frac{Y_{\nu+1}(x)+Y_{\nu-1}(x)}{2} Yν′(x)=2Yν+1(x)+Yν−1(x)
- 对称性:
J − ν ( x ) = ( − 1 ) ν J ν ( x ) J_{-\nu}(x) = (-1)^\nu J_\nu(x) J−ν(x)=(−1)νJν(x)
from sympy import *
from sympy.abc import x
nu=Symbol('nu',integer=True)
f = Function('f')
dsolve(Derivative(f(x), x, x)*x**2+x*Derivative(f(x),x)+(x**2-nu**2)*f(x),f(x))
Eq(f(x), C1*besselj(Abs(nu), x) + C2*bessely(Abs(nu), x))
验证 bessel 函数满足 bessel 微分方程
from sympy import symbols, Function, diff
from sympy.functions.special.bessel import besselj
# 定义符号
x, nu = symbols('x nu')
J = Function('J')(nu, x) # J_nu(x)
Y = Function('Y')(nu, x) # Y_nu(x)
# 第一类贝塞尔函数 J_nu(x) 的一阶和二阶导数
J_prime = diff(besselj(nu, x), x)
J_double_prime = diff(J_prime, x)
# 第二类贝塞尔函数 J_nu(x) 的一阶和二阶导数
Y_prime = diff(bessely(nu, x), x)
Y_double_prime = diff(Y_prime, x)
# 贝塞尔微分方程的左侧
besselj_diffeq = x**2 * J_double_prime + x * J_prime + (x**2 - nu**2) * besselj(nu, x)
besselj_diffeq.simplify()
bessely_diffeq = x**2 * Y_double_prime + x * Y_prime + (x**2 - nu**2) * bessely(nu, x)
bessely_diffeq.simplify()
0
0
Hankel函数
第一类 Hankel 函数
H ν ( 1 ) ( x ) = J ν ( x ) + i Y ν ( x ) H_\nu^{(1)}(x)=J_\nu(x)+iY_\nu(x) Hν(1)(x)=Jν(x)+iYν(x)
H ν ( 2 ) ( x ) = J ν ( x ) − i Y ν ( x ) H_\nu^{(2)}(x)=J_\nu(x)-iY_\nu(x) Hν(2)(x)=Jν(x)−iYν(x)