热传导方程式

热传导方程（或称热方程）是一个重要的偏微分方程，它描述一个区域内的温度如何随时间变化。

**物理机制**
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热传导在三维的各向同性介质里的传播可用以下方程式表达：
 
其中：- u =u(t, x, y, z)表温度，它是时间变数t与空间变数(x,y,z)的函数。- /是空间中一点的温度对时间的变化率。
*, 与温度对三个空间座标轴的二次导数。- k是热扩散率，决定于材料的热导率、密度与热容。
热方程是傅立叶冷却律的一个推论（详见条目热传导）。
如果考虑的介质不是整个空间，则为了得到方程的唯一解，必须指定u的边界条件。如果介质是整个空间，为了得到唯一性，必须假定解的增长速度有个指数型的上界，此假定吻合实验结果。
热方程的解具有将初始温度平滑化的特质，这代表热从高温处向低温处传播。一般而言，许多不同的初始状态会趋向同一个稳态（热平衡）。因此我们很难从现存的热分布反解初始状态，即使对极短的时间间隔也一样。
热方程也是抛物线偏微分方程最简单的例子。
利用拉普拉斯算子，热方程可推广为下述形式

其中的是对空间变数的拉普拉斯算子。
热方程支配热传导及其它扩散过程，诸如粒子扩散或神经细胞的动作电位。
就技术上来说，热方程违背狭义相对论，因为它的解表达一个「扰动可以在瞬间传播至空间各处」的情况。扰动在前方光锥外的影响通常可忽略不计，但是若要为热传导推出一个合理的速度，则须转而考虑一个双曲线型偏微分方程。

**以傅立叶级数解热方程**
在理想状态下一根棍子的热传导，配上均匀的边界条件。
以下解法首先由约瑟夫·傅立叶在他于1822年出版的著作Théorie analytique de la chaleur（中译：解析热学）给出。先考虑只有一个空间变数的热方程，这可以当作棍子的热传导之模型。方程式如下：
 
其中u = u(t, x)是t和x的双变数函数。 
*x是空间变数，所以x ∈ 0,L，其中L表示棍子长度。- t是时间变数，所以t ≥ 0。
假设下述初始条件
 
其中函数f是给定的。再配合下述边界条件
.
让我们试着找一个非恒等于零的解，使之满足边界条件(3)并具备以下形式：

这套技术称作分离变数法。现在将u代回方程式(1)，

由于等式右边只依赖x，而左边只依赖t，两边都等于某个常数− λ，于是：


以下将证明(6)没有λ ≤ 0的解：
#
假设λ  0，此时存在实数A、B、C使得
 
。
从等式(3)可知C = 0，因此存在正整数n使得
。
由此得到热方程形如(4)的解。
一般而言，满足(1)与(3)的解相加后仍是满足(1)与(3)的解。事实上可以证明满足(1)、(2)、(3)的解由下述公式给出：
 
其中 
。

**推广求解技巧**
上面采用的方法可以推广到许多不同方程。想法是：在适当的函数空间上，算子可以用它的特征向量表示。这就自然地导向线性自伴算子的谱理论。
考虑线性算子Δ u = ux x，以下函数序列
（n ≥ 1）
是Δ的特征向量。诚然：
。
此外，任何满足边界条件f(0)=f(L)=0的Δ的特征向量都是某个en。令L2(0, L)表 0, L上全体平方可积函数的向量空间。这些函数en构成L2(0, L)的一组正交归一基。更明白地说：

最后，序列{en}n ∈ N张出L2(0, L)的一个稠密的线性子空间。这就表明我们实际上已将算子Δ 对角化。

**非均匀不等向介质中的热传导**
一般而言，热传导的研究奠基于以下几个原理。首先注意到热流是能量流的一种形式，因此可以谈论单位时间内流进空间中一块区域的热量。- 单位时间内流入区域 V的热量由一个依赖于时间的量qt(V)给出。假设q有个密度Q(t,x)，于是
:- 热流是个依赖于时间的向量函数H(x)，其刻划如下：单位时间内流经一个面积为dS而单位法向量为n的无穷小曲面元素的热量是
:
因此单位时间内进入V的热流量也由以下的面积分给出

其中n(x)是在x点的向外单位法向量。- 热传导定律说明温度对时间的梯度满足以下线性关系
:
其中A(x)是个3×3实对称正定矩阵。
利用格林定理可将之前的面积分转成一个体积分


::
::- 温度在x点对时间的改变率与流进x点所在的无穷小区域的热量成正比，此比例常数与时间无关，而可能与空间有关，写作κ(x)。
:
将以上所有等式合并，便获得支配热流的一般公式。
 
注记：  - 系数κ(x)是该材料在x点的密度和比热的积的倒数。- 在等方向性介质的情况，矩阵A只是个纯量，等于材料的导热率。- 在非等向的情况，A不一定是纯量，我们鲜少能明确写出热方程的解。然而通常可考虑相应的抽象柯西问题，证明它是适定的，并（或）导出若干定性结果（诸如初始值保持正性、无穷传播速度、收敛至平衡态或一些平滑化性质）。这些论证通常有赖於单参数半群理论：举例来说，如果A是个对称矩阵，那么由
:
定义的椭圆算子是自伴而且耗散的，因此由谱定理导出它生成一个单参数半群。

**粒子扩散**

**粒子扩散方程**
在粒子扩散的模型中，我们考虑的方程涉及- 在大量粒子集体扩散的情况：粒子的体积浓度，记作c。或者- 在单一粒子的情况：单一粒子对位置的机率密度函数，记作P。
不同情况下的方程式：

或者

c与P都是位置与时间的函数。D是扩散系数，它控制扩散速度，通常以公尺/秒为单位。
如果扩散系数D依赖于浓度c（或第二种情况下的机率密度P），则我们得到非线性扩散方程。
单一粒子在粒子扩散方程下的随机轨迹是个布朗运动。
如果一个粒子在时间时置于，则相应的机率密度函数具有以下形式：
 
它与机率密度函数的各分量、和的关系是：
 
随机变数服从平均数为0、变异数为的正态分布。在三维的情形，随机向量服从平均数为、变异数为的正态分布。
在t=0时，上述的表示式带有奇点。对应于粒子处在原点之初始条件，其机率密度函数是在原点的狄拉克δ函数，记为（三维的推广是）；扩散方程对此初始值的解也称作格林函数。

**扩散方程的历史源流**
粒子扩散方程首先由Adolf Fick于1855年导得。

**以格林函数解扩散方程**
格林函数是扩散方程在粒子位置已知时的解（数学家称之为扩散方程的基本解）。当粒子初始位置在原点时，相应的格林函数记作（t>0）；根据扩散方程对平移的对称性，对一般的已知初始位置，相应的格林函数是。
对于一般的初始条件，扩散方程的解可以透过积分分解为一族格林函数的叠加。
举例来说，设t=0时有一大群粒子，根据浓度分布的初始值分布于空间中。扩散方程的解将告诉我们浓度分布如何随时间演化。
跟任何（广义）函数一样，浓度分布的初始值可以透过积分表为狄拉克δ函数的叠加：
 
扩散方程是线性的，因此在之后的任一时刻t，浓度分布变为：
  
在粒子扩散的情形，我们可以将狄拉克δ函数对应的初始条件理解为粒子落在一个已知位置。一般而言，任何扩散过程的解都有这种表法，包括热传导或动量的扩散；后者关系到流体的黏性现象。

**一维格林函数解列表**
以下以简写BC代表边界条件，IC代表初始条件。












（可能的问题：根据上解，u(0)=0）







**其他应用领域**
热传导方程式在许多随机过程的数学模型中出现，诸如布莱克-斯科尔斯模型与奥恩斯坦-乌伦贝克过程。在金融数学，1973年发表的布莱克-斯科尔斯模型作为期权定价模型，当中的差分方程可以转成热传导方程式，并从此导出较简单的解。许多简单期权的延伸模型没有解析解，因此必须以数值方法计算模型给出的定价。热传导方程式可以用克兰克-尼科尔森方法有效地求数值解，此方法也可用于许多无解析解的模型（详见文献Wilmott，1995）。
热传导方程式及其非线性的推广型式也被应用于图像分析。
量子力学中的薛丁格方程虽然有类似热传导方程式的数学公式（但时间参数为 是虚数单位），本质却不是扩散问题，解的定性行为也完全不同。
热传导方程式在流形上的推广是处理阿蒂亚-辛格指标定理的主要工具之一，由此也导向热传导方程式在黎曼几何中有许多应用。

**参见**
 热- 偏微分方程- 数学模型- 发展方程

**文献**
Einstein, A. "Über die von der molekularkinetischen Theorie der Wärme geforderte Bewegung von in ruhenden Flüssigkeiten suspendierten Teilchen." Ann. Phys. 17, 549, 1905.  date=20040723021242 
*Wilmott P., Howison S., Dewynne J. (1995)The Mathematics of Financial Derivatives:A Student Introduction. Cambridge University Press.
*L.C. Evans, Partial Differential Equations, American Mathematical Society, Providence, 1998. ISBN 0-8218-0772-2.

**外部连结**
  热方程的推导 date=20101002014505 -  Linear heat equations date=20050524235037 :边界值问题的特解 - 来自EqWorld