歐拉-拉格朗日方程（英語：Euler-Lagrange equation）為變分法中的一條重要方程。它是一个二阶偏微分方程。它提供了求泛函的臨界值（平穩值）函數，換句話說也就是求此泛函在其定義域的臨界點的一個方法，與微積分差異的地方在於，泛函的定義域為函數空間而不是 ${\displaystyle \mathbb {R} ^{n))$。

该方程由瑞士数学家莱昂哈德·欧拉与意大利数学家约瑟夫·拉格朗日在1750年代提出。

第一方程

設${\displaystyle f=f(x,\ y,\ z)}$，以及${\displaystyle f_{y},\ f_{z))$在${\displaystyle [a,\ b]\times \mathbb {R} ^{2))$中連續，並設泛函

${\displaystyle J(y)=\int _{a}^{b}f(x,y(x),y'(x))dx}$。

若${\displaystyle y\in C^{1}[a,\ b]}$使得泛函${\displaystyle J(y)}$取得局部平穩值，則對於所有的${\displaystyle x\in (a,\ b)}$，

${\displaystyle {\frac {d}{dx)){\frac {\partial }{\partial y'))f(x,y,y')={\frac {\partial }{\partial y))f(x,y,y')}$。

推廣到多維的情況，記

${\displaystyle {\vec {y))(x)=(y_{1}(x),y_{2}(x),\ldots ,y_{n}(x))}$，

${\displaystyle {\vec {y))'(x)=(y'_{1}(x),y'_{2}(x),\ldots ,y'_{n}(x))}$，

${\displaystyle f(x,{\vec {y)),{\vec {y))')=f(x,y_{1}(x),y_{2}(x),\ldots ,y_{n}(x),y'_{1}(x),y'_{2}(x),\ldots ,y'_{n}(x))}$。

若${\displaystyle {\vec {y))'(x)\in (C^{1}[a,b])^{n))$使得泛函${\displaystyle J({\vec {y)))=\int _{a}^{b}f(x,{\vec {y)),{\vec {y))')dx}$取得局部平穩值，則在區間${\displaystyle (a,\ b)}$內對於所有的${\displaystyle i=1,\ 2,\ \ldots ,\ n}$，皆有

${\displaystyle {\frac {d}{dx)){\frac {\partial }{\partial y'_{i))}f(x,{\vec {y)),{\vec {y))')={\frac {\partial }{\partial y_{i))}f(x,{\vec {y)),{\vec {y))')}$。

第二方程

設${\displaystyle f=f(x,\ y,\ z)}$，及${\displaystyle f_{y},\ f_{z))$在${\displaystyle [a,\ b]\times \mathbb {R} ^{2))$中連續，若${\displaystyle y\in C^{1}[a,\ b]}$使得泛函${\displaystyle J(y)=\int _{a}^{b}f(x,y(x),y'(x))dx}$取得局部平穩值，則存在一常數${\displaystyle C}$，使得

${\displaystyle f(x,y,y')-y'(x)f_{y\,'}(x,y,y')=\int _{a}^{x}f_{x}(x(t),y(t),y'(t))dt+C}$。

例子

例一：两点之间最短曲线

設${\displaystyle (0,\ 0)}$及${\displaystyle (a,\ b)}$為直角坐標上的兩個固定點，欲求連接兩點之間的最短曲線。設${\displaystyle (x(t),\ y(t))(t\in [0,\ 1])}$，並且

${\displaystyle (x(0),\ y(0))=(0,\ 0),\ (x(1),\ y(1))=(a,\ b)}$；

這裏，${\displaystyle (x(t),\ y(t))\in C^{1}[0,\ 1]}$為連接兩點之間的曲線。則曲線的弧長為

${\displaystyle L(y)=\int _{0}^{1}{\sqrt {[x'(t)]^{2}+[y'(t)]^{2))}dt}$。

現設

${\displaystyle {\vec {y))(t)=(x(t),\ y(t))}$，

${\displaystyle f(t,\ {\vec {y))(t),\ {\vec {y))'(t))={\sqrt {x'(t)^{2}+y'(t)^{2))))$，

取偏微分，則

${\displaystyle f_{x'}={\frac {x'(t)}{\sqrt {x'(t)^{2}+y'(t)^{2))))}$，

${\displaystyle f_{y'}={\frac {y'(t)}{\sqrt {x'(t)^{2}+y'(t)^{2))))}$，

${\displaystyle f_{x}=f_{y}=0}$。

若${\displaystyle y}$使得${\displaystyle L(y)}$取得局部平穩值，則${\displaystyle y}$符合第一方程：

${\displaystyle {\frac {d}{dt))f_{x'}(t,y,y')=f_{x}(t,y,y')=0}$，

${\displaystyle {\frac {d}{dt))f_{y'}(t,y,y')=f_{y}(t,y,y')=0}$。

因此，

${\displaystyle {\frac {d}{dt)){\frac {x'}{\sqrt {x'(t)^{2}+y'(t)^{2))))=0}$，

${\displaystyle {\frac {d}{dt)){\frac {y'}{\sqrt {x'(t)^{2}+y'(t)^{2))))=0}$。

隨${\displaystyle t}$積分，

${\displaystyle {\frac {x'}{\sqrt {x'^{2}+y'^{2))))=C_{0))$，

${\displaystyle {\frac {y'}{\sqrt {x'^{2}+y'^{2))))=C_{1))$；

這裏，${\displaystyle C_{0},\ C_{1))$為常數。重新編排，

${\displaystyle x'={\sqrt {\frac {C_{0}^{2)){1-C_{0}^{2))))=r}$，

${\displaystyle y'={\sqrt {\frac {C_{1}^{2)){1-C_{1}^{2))))=s}$。

再積分，

${\displaystyle x(t)=rt+r'}$，

${\displaystyle y(t)=st+s'}$。

代入初始條件

${\displaystyle (x(0),\ y(0))=(0,\ 0)}$，

${\displaystyle (x(1),\ y(1))=(a,\ b)}$；

即可解得${\displaystyle (x(t),\ y(t))=(at,\ bt)}$，是連接兩點的一條線段。

另經過其他的分析，可知此解為唯一解，並且該解使得${\displaystyle L(y)}$取得極小值，所以在平面上連結兩點間弧長最小的曲線為一直線。

例二：两点之间最短曲线的另一种求解

另一个例子同样是求定义在区间[a, b]上的实值函数y满足y(a) = c与y(b) = d，并且沿着y所定义的曲线的道路长度最短。

${\displaystyle s=\int _{a}^{b}{\sqrt {1+y'^{2))}\mathrm {d} x,}$

被积函数为

${\displaystyle L(x,y,y')={\sqrt {1+y'^{2))))$

L的偏导数为

${\displaystyle {\frac {\partial L(x,y,y')}{\partial y'))={\frac {y'}{\sqrt {1+y'^{2))))}$

以及

${\displaystyle {\frac {\partial L(x,y,y')}{\partial y))=0.}$

把上面两式代入欧拉-拉格朗日方程，可以得到

${\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x)){\frac {y'(x)}{\sqrt {1+(y'(x))^{2))))&=0\\{\frac {y'(x)}{\sqrt {1+(y'(x))^{2))))&=C={\text{constant))\\\Rightarrow y'(x)&={\frac {C}{\sqrt {1-C^{2)))):=A\\\Rightarrow y(x)&=Ax+B\end{aligned))}$

也就是说，该函数的一阶导数必须为常值，因此其图像为直线。

參閱

• 拉格朗日方程式
• 變分法
• 作用量
• 哈密頓原理

參考書籍

• Troutman, John L. Variational Calculus and Optimal Control, 2nd edition, (Springer, 1995), ISBN 978-0387945118.

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