Если AµAµA^\mu не определяется однозначно уравнениями Максвелла, что произойдет, если мы решим его численно?

Учитывая решение А мю ( Икс ) к уравнениям Максвелла

(1) А мю ( Икс ) мю ν А ν "=" 0
который также удовлетворяет некоторым заданным начальным условиям в момент времени т 0
(2) А мю ( Икс , т 0 ) "=" ф мю ( Икс ) , А ˙ мю ( Икс , т 0 ) "=" г мю ( Икс )
у нас есть эта функция
(3) А мю ( Икс ) "=" А мю ( Икс ) + мю α ( Икс )
также удовлетворяет уравнениям движения, и если мы договоримся, что скалярная функция α также удовлетворить, что
(4) мю α ( Икс , т 0 ) "=" 0 , мю α ˙ ( Икс , т 0 ) "=" 0
в начальный момент т 0 , то новое решение А мю также удовлетворяет начальным условиям. Например, функция
α ( Икс , т ) "=" ( т т 0 ) 5 час ( Икс ) е ( т т 0 ) 2
удовлетворяет условиям ( 4 ) а также исчезает в т ± . Таким образом, решение уравнения. ( 1 ) не определяется однозначно исходными данными. ( 2 ) .

Вопрос: Если смоделировать уравнение ( 1 ) численно на компьютере, почему конфигурация поля в более позднее время однозначно не определяется данными в уравнении? ( 2 ) ?

Попробуйте смоделировать это сами. Спойлер: у вас не получится, по крайней мере, без предварительной фиксации датчика. Численное решение УЧП требует, например, обращения матрицы/решения линейной системы. Это не работает, когда у вас есть калибровочная инвариантность, потому что матрица сингулярна.
@AccidentalFourierTransform Это не совсем так. Ваши числа могут или не сходятся к решению, в зависимости от алгоритма. Некоторые методы включают в себя решение линейной системы, и они потерпят неудачу, но многие методы, например, тривиально сходятся к решению α 0 . Проблема в неуникальности, а не в несуществовании.
@tparker Я никогда ничего не говорил о небытии. Линейная система с сингулярной матрицей имеет бесконечное число решений. Итак, мы согласны, что проблема в неуникальности, а не в несуществовании.
@AccidentalFourierTransform Верно. Так что ваше утверждение "вы не сможете" в целом не верно. Ваш алгоритм вполне может сходиться к одному из бесконечно многих решений.
Если кто-то моделирует уравнение (1) численно на компьютере, почему конфигурация поля в более позднее время не определяется однозначно данными в уравнении (2)? Я не думаю, что предположение верно. Даже если решение не уникально, ваш алгоритм может сходиться к конкретному решению. Возьмем обычное уравнение Икс 2 "=" 1 . Если применить метод деления пополам на интервале [ 0 , 2 ] , вы найдете решение Икс "=" 1 , хотя ты скучаешь Икс "=" 1 . Другие методы могут не сходиться. Поэтому я думаю, что без указания конкретного численного метода ответы будут очень расплывчатыми.

Ответы (2)

Не все задачи с начальными значениями имеют единственное решение. Ваш пример α показывает, что эта задача с начальными значениями относится к такому типу.

В этом случае задача заключается в системе дифференциальных уравнений в частных производных

ν ν А мю мю ν А ν "=" 0
сам; он не накладывает достаточных ограничений на функции ф ( Икс , т ) , А ( Икс , т ) . Это чем-то похоже на ситуацию в линейной алгебре, которая иногда возникает, когда система н линейные уравнения для н неизвестных имеет бесконечность решений.

Немного другой способ увидеть это: обратите внимание, что нигде в приведенной выше системе УЧП мы не можем найти т 2 А 0 или т А 0 напрямую; только пространственный градиент т А 0 настоящее. Уравнения для А я не связывают их напрямую с производными по времени от ф .

Это означает, что если у нас есть решение задачи о начальных значениях ф ( Икс , т ) , А ( Икс , т ) и заменим скалярный потенциал на ф "=" ф ( Икс , т ) + час т 2 вовремя т "=" 0 (где час является константой), уравнения по-прежнему выполняются и при т "=" 0 , начальные условия также выполняются. Это было бы не так очевидно возможно, если бы система содержала непосредственно производные по времени от ф . Рассмотрим немного другую систему

ν ν А мю "=" 0 ,
(что в теории ЭМ может быть получено в результате выбора калибровки Лоренца) - это ограничивает т 2 ф , поэтому приведенный выше аргумент не работает. Я думаю, что эта система должна иметь единственное решение, потому что она очень похожа на систему уравнений для независимых гармонических осцилляторов. Однако для доказательства лучше обратиться к математикам.

Вы просите физического или математического объяснения? Ответ Дэна Янда дает физическое объяснение.

Относительно математического вопроса: на каком основании вы ожидаете, что конфигурация поля будет однозначно определяться его начальными данными? В отличие от (несвязанных) ОДУ, теоремы на этот счет для общих линейных однородных УЧП второго порядка не существует.

Проблема не в PDE против ODE. Существуют системы точечных частиц с калибровочной симметрией, временная эволюция которых не фиксируется однозначно уравнениями движения. И наоборот: существуют полевые системы, временная эволюция которых однозначно фиксируется уравнениями движения (скажем, уравнением теплоты/Шрёдингера). Речь идет об обратимости дифференциального оператора, экв. о существовании единственной функции Грина. Препятствия могут появиться независимо от того, является система одномерной или нет.
Лагранжиан вида л ( д 1 , д 2 ) "=" ф ( д 1 д 2 ) , для произвольного ф , инвариантен относительно д я ( т ) д я ( т ) + η ( т ) . Система имеет калибровочную симметрию. Я оставляю это вам, чтобы выбрать некоторые конкретные ф и вычислить Эйлера-Лагранжа. Вы получаете два избыточных уравнения движения, так что только одно независимое уравнение для двух степеней свободы. Нет уникального решения. И т. д. (И если мы будем просто цитировать ссылки, позвольте мне процитировать Хенно, Тейтельбойма «Квантование калибровочных систем», это книга о точечных частицах, а не о полях).
@AccidentalFourierTransform К сожалению, вы правы. Я имел в виду, что функция р р не может быть свободы калибровки, но вы можете обойти это, добавив дополнительные переменные на обоих концах стрелки. Отредактировано для уточнения.
Система с одной степенью свободы, если она обладает калибровочной симметрией, вообще не имеет эффективных степеней свободы. Таким образом, его динамика является чисто топологической и/или обусловлена ​​ограничениями. Например, релятивистская точечная частица в формализме, инвариантном к репараметризации, имеет калибровочную симметрию, и она по-прежнему р р .
@AccidentalFourierTransform Я бы описал точечную частицу (релятивистскую или нет) с траекторией ( т ( т ) , Икс ( т ) ) как описывается функцией р р 2 , нет р р .
Выразив траекторию как Икс ( т ) эффективно фиксирует калибр и тратит свободу калибра.
Как вы думаете, что произойдет, если вы подставите уравнение в числовой интегратор? Я предполагаю, что решение может зависеть от размера шага. Но, возможно, какой-то интегратор всегда дает одно и то же решение. Или они никогда не сойдутся?
@jinawee Это просто общий вопрос о том, что произойдет, если вы попытаетесь численно интегрировать PDE с бесконечным количеством решений. Как вы сказали, я думаю, что может произойти много разных вещей, в зависимости от вашего алгоритма, включая все возможности, которые вы упомянули. Но поскольку начальные условия тождественно равны нулю, я подозреваю, что большинство методов просто тривиально сходятся к решению α 0 .
@tparker Я удалил свой ответ. (ОП подтвердил, что он не касался вопроса, и после просмотра я вижу, что AFT был прав. Вопрос был ясен, и я просто не понял его сначала, потому что... ну, никаких оправданий.) Просто хотел сообщить вам, если вы захотите отредактировать свой ответ, чтобы удалить ссылку на мой теперь удаленный ответ.