数学 上,勒让德函数 指以下勒让德微分方程 的解:
(
1
−
x
2
)
d
2
P
(
x
)
d
x
2
−
2
x
d
P
(
x
)
d
x
+
n
(
n
+
1
)
P
(
x
)
=
0.
{\displaystyle (1-x^{2}){\frac {\mathrm {d} ^{2}P(x)}{\mathrm {d} x^{2}}}-2x{\frac {\mathrm {d} P(x)}{\mathrm {d} x}}+n(n+1)P(x)=0.}
为求解方便一般也写成如下施图姆-刘维尔形式 :
d
d
x
[
(
1
−
x
2
)
d
d
x
P
(
x
)
]
+
n
(
n
+
1
)
P
(
x
)
=
0.
{\displaystyle {\mathrm {d} \over \mathrm {d} x}\left[(1-x^{2}){\mathrm {d} \over \mathrm {d} x}P(x)\right]+n(n+1)P(x)=0.}
上述方程及其解函数因法国 数学家 阿德里安-马里·勒让德 而得名。勒让德方程是物理學 和其他技術領域常常遇到的一類常微分方程 。當試圖在球坐標 中求解三維拉普拉斯方程 (或相關的其他偏微分方程 )時,問題便會歸結為勒讓德方程的求解。
勒让德方程的解可写成标准的幂级数 形式。当方程满足
|
x
|
<
1
{\displaystyle |x|<1}
时,可得到有界解(即解级数收敛)。并且当n 为非负整数 ,即
n
=
0
,
1
,
2
,
…
{\displaystyle n=0,1,2,\ldots }
.
正交性
部分实例
下表列出了前11阶(n 从0到10)勒让德多项式的表达式:
n
P
n
(
x
)
{\displaystyle P_{n}(x)\,}
0
1
{\displaystyle 1\,}
1
x
{\displaystyle x\,}
2
1
2
(
3
x
2
−
1
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{2}}\end{matrix}}(3x^{2}-1)\,}
3
1
2
(
5
x
3
−
3
x
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{2}}\end{matrix}}(5x^{3}-3x)\,}
4
1
8
(
35
x
4
−
30
x
2
+
3
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{8}}\end{matrix}}(35x^{4}-30x^{2}+3)\,}
5
1
8
(
63
x
5
−
70
x
3
+
15
x
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{8}}\end{matrix}}(63x^{5}-70x^{3}+15x)\,}
6
1
16
(
231
x
6
−
315
x
4
+
105
x
2
−
5
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{16}}\end{matrix}}(231x^{6}-315x^{4}+105x^{2}-5)\,}
7
1
16
(
429
x
7
−
693
x
5
+
315
x
3
−
35
x
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{16}}\end{matrix}}(429x^{7}-693x^{5}+315x^{3}-35x)\,}
8
1
128
(
6435
x
8
−
12012
x
6
+
6930
x
4
−
1260
x
2
+
35
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{128}}\end{matrix}}(6435x^{8}-12012x^{6}+6930x^{4}-1260x^{2}+35)\,}
9
1
128
(
12155
x
9
−
25740
x
7
+
18018
x
5
−
4620
x
3
+
315
x
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{128}}\end{matrix}}(12155x^{9}-25740x^{7}+18018x^{5}-4620x^{3}+315x)\,}
10
1
256
(
46189
x
10
−
109395
x
8
+
90090
x
6
−
30030
x
4
+
3465
x
2
−
63
)
{\displaystyle {\begin{matrix}{\frac {1}{256}}\end{matrix}}(46189x^{10}-109395x^{8}+90090x^{6}-30030x^{4}+3465x^{2}-63)\,}
前6阶(n 从0到5)勒让德多项式的曲线如下图所示:
在物理学中的应用
其他性质
勒让德多项式的奇偶性由其阶数确定。当阶数k 为偶数 时,
P
k
(
x
)
{\displaystyle P_{k}(x)}
为偶函数 ;当阶数k 为奇数 时,
P
k
(
x
)
{\displaystyle P_{k}(x)}
为奇函数 ,即:
P
k
(
−
x
)
=
(
−
1
)
k
P
k
(
x
)
.
{\displaystyle P_{k}(-x)=(-1)^{k}P_{k}(x).\,}
递推关系
相邻的三个勒让德多项式具有三项递推关系:
(
n
+
1
)
P
n
+
1
=
(
2
n
+
1
)
x
P
n
−
n
P
n
−
1
{\displaystyle (n+1)P_{n+1}=(2n+1)xP_{n}-nP_{n-1}\,}
另外,考虑微分 后还有以下递推关系:
x
2
−
1
n
d
d
x
P
n
=
x
P
n
−
P
n
−
1
.
{\displaystyle {x^{2}-1 \over n}{\mathrm {d} \over \mathrm {d} x}P_{n}=xP_{n}-P_{n-1}.}
(
2
n
+
1
)
P
n
=
d
d
x
[
P
n
+
1
−
P
n
−
1
]
.
{\displaystyle (2n+1)P_{n}={\mathrm {d} \over \mathrm {d} x}\left[P_{n+1}-P_{n-1}\right].}
其中最后一个式子在计算勒让德多项式的积分 中较为有用。
使多项式的值:
#include <iostream>
using namespace std ;
int main ()
{
float n , x ;
float polyaendl ;
return 0 ;
}
float polya ( float n , float x )
{
if ( n == 0 ) return 1.0 ;
eurn x ;
else return (( 2.0 * n - 1.0 ) * x * polya ( n - 1.0 , x ) - ( n - 1.0 ) * polya ( n - 2.0 , x )) / n ;
}
移位勒让德多项式
分数阶勒让德多项式
极限关系
大Q勒让德多项式 →勒让德多项式
令大q雅可比多项式中的
c
=
0
{\displaystyle c=0}
,即勒让德多项式
令连续q勒让德多项式 q->1得勒让德多项式
lim
q
→
1
P
n
(
x
|
q
)
=
P
n
(
x
)
{\displaystyle \lim _{q\to 1}P_{n}(x|q)=P_{n}(x)}
小q勒让德多项式 →勒让德多项式
lim
q
→
1
p
n
(
x
|
q
)
=
P
n
(
1
−
2
x
)
{\displaystyle \lim _{q\to 1}p_{n}(x|q)=P_{n}(1-2x)}
参见
外部链接
参考文献