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定義と存在

2026年10月15日1分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第2章 ラプラス変換

AI 生成・木下が未勉強

制御工学入門 第2章 §2.1

微分方程式で書かれた対象を、代数的に扱える伝達関数へ移す道具がラプラス変換である。本章はその定義・性質・逆変換を、証明とともに整理する。

定義 (ラプラス変換)

t≥0t\ge0 で定義された関数 f(t)f(t) のラプラス変換を

F(s)=L[f](s)=∫0∞f(t) e−st ⁣dt(s∈C)F(s)=\mathcal{L}[f](s)=\int_0^\infty f(t)\,\mathrm{e}^{-st}\mathop{}\!\mathrm{d} t\qquad(s\in\mathbb{C})

で定める。ff が指数位数(∣f(t)∣≤Meσt\left\vert f(t)\right\vert \le M\mathrm{e}^{\sigma t})なら Re⁡s>σ\operatorname{Re} s>\sigma で収束する。

気持ち

ラプラス変換は「関数を e−st\mathrm{e}^{-st} という重りで測って ss の関数に写す」操作である。Fourier 変換(s=jωs=\mathrm{j}\omega)を、減衰因子 e−σt\mathrm{e}^{-\sigma t} で発散する信号や過渡まで扱えるよう拡張したものと思えばよい。jω\mathrm{j}\omega 軸上に載せれば周波数応答(第7章)、複素平面全体で見れば極・零点で安定性(第5章)が読める、という二役を担う。

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