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라플라스 변환: 두 판 사이의 차이

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'''라플라스 변환'''(Laplace transform)은 어떠한 함수 <math>f(t)</math>에서 다른 함수로의 변환으로, [[선형 동역학계]]와 같은 [[미분 방정식]]을 풀 때 유용하게 사용된다. [[피에르시몽 라플라스]]의 이름을 따 붙여졌다.
'''라플라스 변환'''({{lang|en|Laplace transform}})은 어떠한 함수 <math>f(t)</math>에서 다른 함수로의 변환으로, [[선형 동역학계]]와 같은 [[미분 방정식]]을 풀 때 유용하게 사용된다. [[피에르시몽 라플라스]]의 이름을 따 붙여졌다.


라플라스 변환을 이용하면, 미분 방정식을 계수방정식으로 변환하여, 문제들을 쉽게 해결 할 수 있는 장점이 있다. 초기값 문제의 경우 일차적으로 일반해를 구하는 단계가 필요없게 되고, 비제차 미분방정식의 경우에는 대응하는 제차미분방정식을 먼저 풀 필요가 없다. 라플라스 변환은 주어진 식은 간단한 식으로 변환한 뒤, 변형된 식을 푼다. 그리고 그렇게 풀어진 해를 다시 원식으로 변환한다.
라플라스 변환을 이용하면, 미분 방정식을 계수방정식으로 변환하여, 문제들을 쉽게 해결할 수 있는 장점이 있다. 초기값 문제의 경우 일차적으로 일반해를 구하는 단계가 필요없게 되고, 비제차 미분방정식의 경우에는 대응하는 제차미분방정식을 먼저 풀 필요가 없다. 라플라스 변환은 주어진 식을 간단한 식으로 변환한 뒤, 변형된 식을 푼다. 그리고 그렇게 풀어진 해를 다시 원식으로 변환한다.


== 정의 ==
== 정의 ==
함수 <math>f(t)</math>의 라플라스 변환은 모든 [[실수]] t ≥ 0 에 대해, 다음과 같은 함수 <math>F(s)</math>로 정의된다<ref>{{cite book | title = Advanced Engineering Mathematics | edition = 9th | author = Kreyszig, E. | publisher = John Wiley & Sons | year = 2006 | isbn = 978-0-471-72897-9}}</ref>.
함수 <math>f(t)</math>의 라플라스 변환은 모든 [[실수]] t ≥ 0 에 대해, 다음과 같은 함수 <math>F(s)</math>로 정의된다<ref>{{서적 인용| title = Advanced Engineering Mathematics | edition = 9th | author = Kreyszig, E. | publisher = John Wiley & Sons | year = 2006 | isbn = 978-0-471-72897-9}}</ref>.


: <math>F(s)
: <math>F(s)
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=== [[미분]] ===
=== [[미분]] ===
: <math>\mathcal{L}\{f'\}
: <math>\mathcal{L}\{f'\}
= s \mathcal{L}(f) - f(0)</math>
= s \mathcal{L}\{f\} - f(0)</math>
: <math>\mathcal{L}\{f''\}
: <math>\mathcal{L}\{f''\}
= s^2 \mathcal{L}(f) - s f(0) - f'(0)</math>
= s^2 \mathcal{L}\{f\} - s f(0) - f'(0)</math>
: <math>\mathcal{L}\left\{ f^{(n)} \right\}
: <math>\mathcal{L}\left\{ f^{(n)} \right\}
= s^n \mathcal{L}\{f\} - s^{n - 1} f(0) - \cdots - f^{(n - 1)}(0)</math>
= s^n \mathcal{L}\{f\} - s^{n - 1} f(0) - \cdots - f^{(n - 1)}(0)</math>
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=== 전자공학적인 관점에서 라플라스 변환 ===
=== 전자공학적인 관점에서 라플라스 변환 ===
라플라스 변환은 전자공학에서 다양하게 사용된다.
라플라스 변환은 전자공학에서 다양하게 사용된다.
라플라스 변환은 시간(t)의 영역(domain)에서 <math> e^{-st}</math>의 영역(domain)으로
라플라스 변환은 시간(t)의 영역(domain)에서 <math> e^{-st}</math>의 영역(domain)으로
공간의 basis를 바꿔주는 것으로 생각할 수 있는데, <math> e^{-st}</math>는
공간의 basis를 바꿔주는 것으로 생각할 수 있는데, <math> e^{-st}</math>는
복소수형태로 표현할 수 있기 때문에 위상(phase)를 나타낼 수 있다.
복소수형태로 표현할 수 있기 때문에 위상(phase)를 나타낼 수 있다.
따라서 라플라스 변환은 시간에 의해 표현된 어떤 신호를
따라서 라플라스 변환은 시간에 의해 표현된 어떤 신호를
특정한 <math> e^{-st}</math> 형태의 주파수로 표현할 수 있다.
특정한 <math> e^{-st}</math> 형태의 주파수로 표현할 수 있다.
-->
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함수 <math>f(t)</math>의 라플라스 변환을 <math>F(s)</math>라 하면 다음 식을 통해 <math>F(s)</math>로부터 <math>f(t)</math>를 구할 수 있다.
함수 <math>f(t)</math>의 라플라스 변환을 <math>F(s)</math>라 하면 다음 식을 통해 <math>F(s)</math>로부터 <math>f(t)</math>를 구할 수 있다.
:<math>
:<math>
f(t) = \frac1{2\pi j}\int_{a-j\infty}^{a+j\infty}F(s)e^{st}\,ds,\quad j = \sqrt{-1}.
f(t) = \frac1{2\pi i}\int_{a-i\infty}^{a+i\infty}F(s)e^{st}\,ds,\quad i = \sqrt{-1}.
</math>
</math>
하지만 보통 위의 계산을 직접 하기 보다는 이미 알려져 있는 라플라스 변환들을 이용해 역변환을 구하는 것이 쉽다. 예를 들어
하지만 보통 위의 계산을 직접 하기 보다는 이미 알려져 있는 라플라스 변환들을 이용해 역변환을 구하는 것이 쉽다. 예를 들어
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양변에 라플라스 변환을 취하면
양변에 라플라스 변환을 취하면
:<math>
:<math>
\mathbf{X}(s) - \mathbf{x}(0) = \mathbf{A}\mathbf{X}(s) + \mathbf{B}\mathbf{U}(s),
s\mathbf{X}(s) - \mathbf{x}(0) = \mathbf{A}\mathbf{X}(s) + \mathbf{B}\mathbf{U}(s),
</math>
</math>
이고 이를 <math>\mathbf{X}(s)</math>에 관해 정리하면
이고 이를 <math>\mathbf{X}(s)</math>에 관해 정리하면
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\mathbf{X}(s) = (s\mathbf{I} - \mathbf{A})^{-1}\mathbf{x}(0) + (s\mathbf{I} - \mathbf{A})^{-1}\mathbf{B}\mathbf{U}(s),
\mathbf{X}(s) = (s\mathbf{I} - \mathbf{A})^{-1}\mathbf{x}(0) + (s\mathbf{I} - \mathbf{A})^{-1}\mathbf{B}\mathbf{U}(s),
</math>
</math>
이다. 따라서, <math>\mathbf{x}(t)</math>는 다음과 같다<ref>{{cite book | title = Linear System Theory and Design | edition = 3rd | author = Chen, C.-T. | publisher = Oxford University Press | year = 2009 | isbn = 978-0-19-539207-4 | url=http://books.google.co.kr/books/about/Linear_System_Theory_and_Design_Third_Ed.html?id=D9nXSAAACAAJ&redir_esc=y}}</ref>.
이다. 따라서, <math>\mathbf{x}(t)</math>는 다음과 같다<ref>{{서적 인용| title = Linear System Theory and Design | edition = 3rd | author = Chen, C.-T. | publisher = Oxford University Press | year = 2009 | isbn = 978-0-19-539207-4 | url=http://books.google.co.kr/books/about/Linear_System_Theory_and_Design_Third_Ed.html?id=D9nXSAAACAAJ&redir_esc=y}}</ref>.
:<math>
:<math>
\mathbf{x}(t) = \exp\left[\mathbf{A}t\right]\mathbf{x}(0) + \int_{0}^{t}\exp\left[\mathbf{A}(t-\tau)\right]\mathbf{B}\mathbf{u}(\tau)\,d\tau.
\mathbf{x}(t) = \exp\left[\mathbf{A}t\right]\mathbf{x}(0) + \int_{0}^{t}\exp\left[\mathbf{A}(t-\tau)\right]\mathbf{B}\mathbf{u}(\tau)\,d\tau.
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== 참고 문헌 ==
== 참고 문헌 ==
{{위키공용분류}}
<references/>
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* [[푸리에 변환]]
* [[푸리에 변환]]
* [[Z변환]]
* [[Z변환]]
{{전거 통제}}

{{토막글|수학}}


[[분류:해석학 (수학)]]
[[분류:해석학 (수학)]]
[[분류:전자공학]]
[[분류:전자공학]]
[[분류:디지털 신호 처리]]
[[분류:디지털 신호 처리]]
[[분류:수리물리학]]
[[분류:적분 변환]]
[[분류:푸리에 해석학]]

2022년 9월 23일 (금) 11:25 기준 최신판

라플라스 변환(Laplace transform)은 어떠한 함수 에서 다른 함수로의 변환으로, 선형 동역학계와 같은 미분 방정식을 풀 때 유용하게 사용된다. 피에르시몽 라플라스의 이름을 따 붙여졌다.

라플라스 변환을 이용하면, 미분 방정식을 계수방정식으로 변환하여, 문제들을 쉽게 해결할 수 있는 장점이 있다. 초기값 문제의 경우 일차적으로 일반해를 구하는 단계가 필요없게 되고, 비제차 미분방정식의 경우에는 대응하는 제차미분방정식을 먼저 풀 필요가 없다. 라플라스 변환은 주어진 식을 간단한 식으로 변환한 뒤, 변형된 식을 푼다. 그리고 그렇게 풀어진 해를 다시 원식으로 변환한다.

정의

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함수 의 라플라스 변환은 모든 실수 t ≥ 0 에 대해, 다음과 같은 함수 로 정의된다[1].

여기서 를 간단히 나타낸 것이고 복소수 , σ와 ω는 실수이다.

실제 사용시에는 엄밀히 정확하지는 않지만 로 표기하기도 한다.


성질

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t shifting

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참고: 층계 함수이다.

주기가 p인 주기함수의 라플라스 변환

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역변환

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함수 의 라플라스 변환을 라 하면 다음 식을 통해 로부터 를 구할 수 있다.

하지만 보통 위의 계산을 직접 하기 보다는 이미 알려져 있는 라플라스 변환들을 이용해 역변환을 구하는 것이 쉽다. 예를 들어

가 주어져 있는 경우 부분분수 분해를 통해

를 얻게되고 라플라스 변환의 선형성으로부터 는 다음과 같다.

미분방정식의 풀이

[편집]

상수 계수를 갖는 선형 상미분 방정식

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다음과 같은 차 연립 상미분 방정식을 고려하자

양변에 라플라스 변환을 취하면

이고 이를 에 관해 정리하면

이다. 따라서, 는 다음과 같다[2].

참고 문헌

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  1. Kreyszig, E. (2006). 《Advanced Engineering Mathematics》 9판. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-72897-9. 
  2. Chen, C.-T. (2009). 《Linear System Theory and Design》 3판. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-539207-4. 

같이 보기

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