Функциональная производная (Srutenkugl,ugx hjkn[fk;ugx)

В математике и теоретической физике функциональная производная является обобщением производной по направлению. Разница заключается в том, что для последней дифференцирование производится в направлении какого-нибудь вектора, а для первой речь идёт о функции. Оба эти понятия можно рассматривать как обобщение обычного дифференциального исчисления.

Существуют два основных вида функциональных производных, соответствующих общему определению производной Фреше и производной Гато функции на банаховом пространстве. На практике они зачастую не различаются.

Определение

Пусть $F$ — некоторый функционал, то есть функция, определённая на некотором множестве функций. Значение функционала $F$ на функции $\phi$ обозначают $F[\phi ]$. Его производная Гато (производная по направлению) есть предел (если он существует) выражения $\lim _{\varepsilon \to 0}{\frac {F[\phi +\varepsilon \delta \phi ]-F[\phi ]}{\varepsilon }}$. Здесь $\delta \phi$ — некоторая функция из области определения $F$. Отметим, что такая производная, вообще говоря, зависит от выбора функции $\delta \phi$. В этом смысле ситуация вполне аналогичная конечномерной. Например, функция $y=|x|$ дифференцируема в точке $x=0$ справа и слева, но эти односторонние производные различны, а в обычном смысле эта функция в 0 не дифференцируема.

Гораздо чаще в приложениях возникает производная функционала, аналогичная классической конечномерной производной и являющаяся частным случаем производной Гато. Не давая общего определения, рассмотрим типичный пример: поиск экстремума функционала на множестве траекторий, проходящих через две заданные точки. Такая задача возникает при исследовании задач классической механики с помощью принципа наименьшего действия, подобного же типа задача о нахождении фигуры максимальной площади с заданным периметром и т. п.

Пусть функционал $F$ имеет интегральный вид

$F[\phi ]=\int _{a}^{b}L(\phi ,{\dot {\phi }},t)dt$

Его первой вариацией называется выражение

$\delta F=F[\phi +\delta \phi ]-F[\phi ]$

Если она представима в виде

$\delta F=\int _{a}^{b}S(\phi ,{\dot {\phi }},t)\delta \phi (t)dt$

с точностью до величин второго порядка по $\delta \phi$, то функция $S$ называется функциональной производной $F$ по $\phi$ и обозначается ${\frac {\delta F}{\delta \phi }}$. Функционал при этом называют дифференцируемым.

Конкретно в данной задаче ${\frac {\delta F}{\delta \phi }}={\frac {\partial L}{\partial \phi }}-{\frac {d}{dt}}{\frac {\partial L}{\partial {\dot {\phi }}}}$, но в общем случае ответ существенно зависит от постановки задачи и граничных условий.

Вторая вариация

Если функционал дифференцируем, то можно определить аналог второй производной (в данном случае он скорее аналогичен матрице вторых частных производных). Раскладывая полную вариацию $\delta F$ до второго порядка по $\delta \varphi$ и отбрасывая величины первого порядка, получим выражение, называемое второй вариацией функционала:

$\delta ^{2}F=\iint {\frac {\delta ^{2}F}{\delta \varphi \,\delta \varphi ^{\prime }}}\,\delta \varphi (x)\,\delta \varphi ^{\prime }(x^{\prime })\,dx\,dx^{\prime }$

Свойства

Функциональная производная по свойствам аналогично обычной. Например:

• Линейность. ${\frac {\delta }{\delta \phi }}(\lambda F+\mu G)=\lambda {\frac {\delta F}{\delta \phi }}+\mu {\frac {\delta G}{\delta \phi }},\ \lambda ,\mu \in \mathbb {C}$
• Тождество Лейбница. ${\frac {\delta FG}{\delta \phi }}={\frac {\delta F}{\delta \phi }}G+F{\frac {\delta G}{\delta \phi }}$
• Разложение полной вариации по частным производным: $\delta F[\phi ,\psi ]={\frac {\delta F}{\delta \phi }}\delta \phi +{\frac {\delta F}{\delta \psi }}\delta \psi$
• В точке экстремума функционала его производная равна 0. Точка экстремума является точкой минимума (максимума), если вторая вариация — положительно (отрицательно) определённая квадратичная форма.

и так далее.

Примеры

Энтропия

Информационная энтропия дискретной случайной величины — это функционал функции вероятности.

${\begin{aligned}H[p(x)]=-\sum _{x}p(x)\log p(x)\end{aligned}}$

Поэтому

${\begin{aligned}\left\langle {\frac {\delta H}{\delta p}},\phi \right\rangle &{}=\sum _{x}{\frac {\delta H[p(x)]}{\delta p(x')}}\,\phi (x')\\&{}=\left.{\frac {d}{d\epsilon }}H[p(x)+\epsilon \phi (x)]\right|_{\epsilon =0}\\&{}=-{\frac {d}{d\varepsilon }}\left.\sum _{x}[p(x)+\varepsilon \phi (x)]\log[p(x)+\varepsilon \phi (x)]\right|_{\varepsilon =0}\\&{}=\displaystyle -\sum _{x}[1+\log p(x)]\phi (x)\\&{}=\left\langle -[1+\log p(x)],\phi \right\rangle .\end{aligned}}$

Поэтому

${\frac {\delta H}{\delta p}}=-[1+\log p(x)].$

Экспонента

Пусть

$F[\varphi (x)]=e^{\int \varphi (x)g(x)dx}.$

Используем в качестве пробной функции дельта-функцию:

${\begin{aligned}{\frac {\delta F[\varphi (x)]}{\delta \varphi (y)}}&{}=\lim _{\varepsilon \to 0}{\frac {F[\varphi (x)+\varepsilon \delta (x-y)]-F[\varphi (x)]}{\varepsilon }}\\&{}=\lim _{\varepsilon \to 0}{\frac {e^{\int (\varphi (x)+\varepsilon \delta (x-y))g(x)dx}-e^{\int \varphi (x)g(x)dx}}{\varepsilon }}\\&{}=e^{\int \varphi (x)g(x)dx}\lim _{\varepsilon \to 0}{\frac {e^{\varepsilon \int \delta (x-y)g(x)dx}-1}{\varepsilon }}\\&{}=e^{\int \varphi (x)g(x)dx}\lim _{\varepsilon \to 0}{\frac {e^{\varepsilon g(y)}-1}{\varepsilon }}\\&{}=e^{\int \varphi (x)g(x)dx}g(y).\end{aligned}}$

Поэтому

${\frac {\delta F[\varphi (x)]}{\delta \varphi (y)}}=g(y)F[\varphi (x)].$

Литература

• Леви П. Конкретные проблемы функционального анализа. — М.: Наука, 1967. — 509 с.