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Galerkin 法:方程式を部分空間に射影する

2026年10月9日13分で読めますAI生成教科書『虎の巻』第4章 射影型近似:Rayleigh–Ritz・Galerkin と収束の速さ
目次
  1. ヒルベルト空間と弱形式
  2. Galerkin 近似と Galerkin 直交性
  3. Céa の補題
  4. 木下の層

AI 生成・木下が未勉強

近似の数理 第4章 §4.1 ★★★ 射影型近似すべての骨格。ここで示す「誤差は部分空間の近似能力だけで決まる」が章全体の出発点

多電子原子や分子の波動関数を、原子軌道やガウス関数の線型結合で書く。配置間相互作用(CI)では、Slater 行列式の線型結合で書く。どちらも「真の解はどこか無限次元の空間にあるが、その中の有限次元の部分空間に話を限って、そこで一番良いものを探す」という同じ操作である。第1章ではこれを A 型(射影)と呼んだ。この章では、この操作に対して数学が何を保証し、何を保証しないかを、定理と証明の形で確かめる。

結論を先に書いておく。保証されるのは次の4つである。第一に、部分空間で得た解の誤差は、その部分空間が真の解をどれだけ近似できるかだけで決まる(Céa の補題)。第二に、固有値問題では近似固有値はすべて真の固有値の上界になり、基底を足すたびに単調に下がる(Rayleigh–Ritz の上界性と Cauchy の交互定理)。第三に、エネルギーの誤差は波動関数の誤差の2乗の大きさしかないので、エネルギーは波動関数よりはるかに良く合う。第四に、基底を増やしたときの収束の速さは、真の解がどれだけ滑らかか(正則性)で決まる。原子核の位置や電子どうしの衝突点で波動関数が尖ること(Kato のカスプ)が、量子化学の計算がなかなか収束しない根本の理由である。逆に、どの部分空間を選べば良いかは数学は教えない。そこが物理の直観の出番になる。

ヒルベルト空間と弱形式

まず道具を最小限そろえる。ヒルベルト空間とは、内積 ⟨u, v⟩\langle u,\,v\rangle が定義されたベクトル空間で、しかも完備(Cauchy 列が必ず空間の中に極限を持つ)なものをいう。名前は D. Hilbert に由来する。量子力学の状態空間 L2(R3)L^2(\mathbb{R}^3)(∫∣ψ∣2 d3x<∞\int\lvert \psi\rvert ^2\,\mathrm{d}^3x<\infty を満たす関数全体、内積⟨ϕ, ψ⟩=∫ϕ‾ ψ d3x\langle \phi,\,\psi\rangle =\int\overline{\phi}\,\psi\,\mathrm{d}^3x)が典型例である。完備性は、近似列 u1,u2,…u_1,u_2,\dots がどんどん互いに近づいていくとき、その行き先が空間の外へ逃げないことを保証する。収束を議論するこの章では、この性質が欠かせない。

微分方程式を扱うには、関数そのものだけでなく導関数も2乗可積分であることを要求した空間が便利である。

定義 4.1(ソボレフ空間)

領域 Ω⊂Rd\Omega\subset\mathbb{R}^d 上で、uu とその1階導関数 ∇u\nabla u がともに2乗可積分である関数全体をH1(Ω)H^1(\Omega) と書き、内積を ⟨u, v⟩H1=∫Ω(u‾v+∇u‾⋅∇v) dx\langle u,\,v\rangle _{ H^1}=\int_\Omega(\overline{u}v+\overline{\nabla u}\cdot\nabla v)\,\mathrm{d} xで入れる。境界で 00 になるものの全体を H01(Ω)H^1_0(\Omega) と書く。ここで「導関数」は、部分積分の公式が成り立つように定めた弱導関数の意味である(尖りのある e−r\mathrm{e}^{-r} や折れ線のように、普通の意味では微分できない点を持つ関数でも、部分積分が成り立つなら導関数を持つとみなす)。

H1H^1 ノルムは何を測るか

∥u∥H12=∫(∣u∣2+∣∇u∣2)\lVert u\rVert _{ H^1}^2=\int(\lvert u\rvert ^2+\lvert \nabla u\rvert ^2) の第2項は量子力学の運動エネルギー12∫∣∇ψ∣2\frac12\int\lvert \nabla\psi\rvert ^2 そのものである。つまり H1H^1 は「運動エネルギーが有限な波動関数の空間」で、変分法が自然に住む場所になっている。尖り(カスプ)を持つ水素の 1s1s 軌道 e−r\mathrm{e}^{-r} も、傾きが有限なのでH1H^1 に入る。H1H^1 という記号は S. L. Sobolev の名に由来する空間族 HkH^k の k=1k=1 の場合で、kk は「何階の導関数まで2乗可積分か」を表す。よくある誤解は「H1H^1 の関数は1回微分可能」というもので、実際には3次元の H1H^1 関数は連続ですらなくてよい(∣x∣−1/4\lvert x\rvert ^{-1/4} の類も入る)。

例として、区間 (0,1)(0,1) 上の Poisson 方程式 −u′′=f-u''=f、u(0)=u(1)=0u(0)=u(1)=0 を考える。両辺に境界で 00 になる任意の試験関数 vv を掛けて積分し、部分積分すると

a(u,v)≔∫01u′v′ dx  =  ∫01fv dx≕ℓ(v)(すべての v∈H01(0,1))(4.1)a(u,v)\coloneqq\int_0^1 u'v'\,\mathrm{d} x \;=\; \int_0^1 f v\,\mathrm{d} x\eqqcolon\ell(v)\qquad(\text{すべての }v\in H^1_0(0,1))\tag{4.1}

を得る。これを弱形式と呼ぶ。もとの方程式は u′′u'' を要求したが、弱形式は u′u' しか要求しないので、解の候補を H01H^1_0 という広い空間で探せる。この「要求を弱めた」ことが名前の由来である。量子力学の固有値問題 Hψ=EψH\psi=E\psi も同じ操作で、⟨v, Hψ⟩=E⟨v, ψ⟩\langle v,\,H\psi\rangle =E\langle v,\,\psi\rangle の左辺を部分積分して12∫∇v‾⋅∇ψ+∫Vv‾ψ\frac12\int\overline{\nabla v}\cdot\nabla\psi+\int V\overline{v}\psi と書いたものが弱形式に当たる(第3章の二次形式の言葉では、作用素 HH の代わりに二次形式 q(ϕ,ψ)q(\phi,\psi) で問題を述べることに相当する)。

一般に、ヒルベルト空間 VV 上の双線型形式 a(⋅,⋅)a(\cdot,\cdot) と線型汎関数 ℓ\ell が与えられたとき、「a(u,v)=ℓ(v)a(u,v)=\ell(v) がすべての v∈Vv\in V で成り立つ u∈Vu\in V を求めよ」という問題を考える。次の2条件を課す。

定義 4.2(連続性と強圧性)

定数 M,α>0M,\alpha>0 があって、すべての u,v∈Vu,v\in V について

∣a(u,v)∣≤M∥u∥∥v∥(連続性),a(v,v)≥α∥v∥2(強圧性)\lvert a(u,v)\rvert \le M\lVert u\rVert \lVert v\rVert \quad(\text{連続性}),\qquad a(v,v)\ge\alpha\lVert v\rVert ^2\quad(\text{強圧性})

が成り立つとき、aa は連続かつ強圧的であるという。

強圧性(coercivity)は「エネルギーが正で、ノルムの2乗を下から押さえる」という条件である。(4.1) の a(u,u)=∫∣u′∣2a(u,u)=\int\lvert u'\rvert ^2 は、境界条件 u(0)=0u(0)=0 のもとで Poincaré の不等式∫01∣u∣2≤1π2∫01∣u′∣2\int_0^1\lvert u\rvert ^2\le\frac{1}{\pi^2}\int_0^1\lvert u'\rvert ^2 により H1H^1 ノルムの2乗を下から押さえるので強圧的である。量子力学のハミルトニアンは下に有界なので、十分大きな定数 cc を足した H+cH+c の二次形式が強圧的になる。この2条件のもとで解がただ1つ存在することが Lax–Milgram の定理で保証される(aa が対称なら、aa 自身を新しい内積とみなして Riesz の表現定理を使えば直ちに従う)。存在の議論はここでは使わず、近似の話に進む。

Galerkin 近似と Galerkin 直交性

VV の nn 次元部分空間 Vn=span⁡{ϕ1,…,ϕn}V_n=\operatorname{span}\{\phi_1,\dots,\phi_n\} を選び、弱形式を VnV_n の中だけで要求する。

定義 4.3(Galerkin 近似)

a(un,v)=ℓ(v)a(u_n,v)=\ell(v) がすべての v∈Vnv\in V_n で成り立つ un∈Vnu_n\in V_n を、VnV_n におけるGalerkin 近似解と呼ぶ。un=∑jcjϕju_n=\sum_j c_j\phi_j と書き、v=ϕiv=\phi_i ととれば

∑j=1nAijcj=bi,Aij=a(ϕj,ϕi),bi=ℓ(ϕi)(4.2)\sum_{j=1}^n A_{ij}c_j=b_i,\qquad A_{ij}=a(\phi_j,\phi_i),\quad b_i=\ell(\phi_i)\tag{4.2}

という nn 元連立一次方程式になる。

無限次元の微分方程式が、有限個の数 cjc_j についての代数方程式に置き換わった。強圧性から∑ci‾Aijcj=a(un,un)≥α∥un∥2>0\sum\overline{c_i}A_{ij}c_j=a(u_n,u_n)\ge\alpha\lVert u_n\rVert ^2>0(un≠0u_n\neq0)なので行列 AA は正則で、解は必ずただ1つある。名前は B. G. Galerkin に由来し、工学では有限要素法、量子化学では基底展開として同じ構造が現れる。

もとの方程式と近似の方程式を引き算すると、すべての v∈Vnv\in V_n について

a(u−un,v)=0(4.3)a(u-u_n,v)=0\tag{4.3}

が成り立つ。これを Galerkin 直交性と呼ぶ。誤差 u−unu-u_n が、aa を内積とみなしたとき部分空間 VnV_n と直交している、という意味である。aa が対称なら、aa は本当に内積になり(エネルギー内積と呼ぶ)、Galerkin 解は真の解のエネルギー内積に関する直交射影になる。「射影型近似」という名前はここから来ている。

Céa の補題

定理 4.4(Céa の補題 ★★★)

aa が連続(定数 MM)かつ強圧的(定数 α\alpha)なら、真の解 uu と Galerkin 解 unu_n について

∥u−un∥≤Mαinf⁡v∈Vn∥u−v∥.(4.4)\lVert u-u_n\rVert \le\frac{M}{\alpha}\inf_{v\in V_n}\lVert u-v\rVert .\tag{4.4}

さらに aa が対称なら、エネルギーノルム ∥w∥a≔a(w,w)\lVert w\rVert _a\coloneqq\sqrt{a(w,w)} について∥u−un∥a=min⁡v∈Vn∥u−v∥a\lVert u-u_n\rVert _a=\min_{v\in V_n}\lVert u-v\rVert _a(Galerkin 解は部分空間内の最良近似そのもの)が成り立ち、元のノルムでは定数を M/α\sqrt{M/\alpha} に改良できる。

証明

任意の v∈Vnv\in V_n をとる。un−v∈Vnu_n-v\in V_n なので Galerkin 直交性 (4.3) からa(u−un,un−v)=0a(u-u_n,u_n-v)=0 である。強圧性、この直交性、連続性を順に使うと

α∥u−un∥2≤a(u−un,u−un)=a(u−un,u−v)+a(u−un,v−un)=a(u−un,u−v)≤M∥u−un∥∥u−v∥.\alpha\lVert u-u_n\rVert ^2\le a(u-u_n,u-u_n)=a(u-u_n,u-v)+a(u-u_n,v-u_n)=a(u-u_n,u-v)\le M\lVert u-u_n\rVert \lVert u-v\rVert .

両辺を ∥u−un∥\lVert u-u_n\rVert で割り、vv について下限をとれば (4.4) を得る。

対称な場合は、エネルギー内積で u−v=(u−un)+(un−v)u-v=(u-u_n)+(u_n-v) と分け、直交性から交差項が消えるので∥u−v∥a2=∥u−un∥a2+∥un−v∥a2≥∥u−un∥a2\lVert u-v\rVert _a^2=\lVert u-u_n\rVert _a^2+\lVert u_n-v\rVert _a^2\ge\lVert u-u_n\rVert _a^2(Pythagoras の定理)。等号は v=unv=u_n のときに限る。元のノルムへは α∥w∥2≤∥w∥a2≤M∥w∥2\alpha\lVert w\rVert ^2\le\lVert w\rVert _a^2\le M\lVert w\rVert ^2 で戻せば∥u−un∥≤α−1/2∥u−un∥a≤α−1/2∥u−v∥a≤M/α ∥u−v∥\lVert u-u_n\rVert \le\alpha^{-1/2}\lVert u-u_n\rVert _a\le\alpha^{-1/2}\lVert u-v\rVert _a\le\sqrt{M/\alpha}\,\lVert u-v\rVert となる。

Céa の補題が言っていること

誤差の評価 (4.4) の右辺は2つの因子の積になっている。M/αM/\alpha は方程式(aa)だけで決まり、部分空間の選び方によらない。inf⁡v∈Vn∥u−v∥\inf_{v\in V_n}\lVert u-v\rVert は「真の解 uu を VnV_n の元でどこまで近似できるか」という純粋な近似論の量で、方程式を解く手続きとは無関係である。したがって Galerkin 法の誤差を見積もる問題は、「真の解を、選んだ関数の線型結合でどこまで近似できるか」という問題に完全に帰着する。量子化学の言葉では、「基底関数を選んだ時点で、到達できる精度の上限はほぼ決まっている。連立方程式(永年方程式)を解く操作そのものは誤差を増やさない」ということになる。

この分解から、物理の基底選びの直観がどこに対応するかが読み取れる。「原子の近くでは原子軌道に似ているはずだ」「結合の領域には分極関数が要る」といった直観は、すべて右辺の inf⁡\inf を小さくするための推測である。数学は「inf⁡\inf が小さければ Galerkin 解は良い」までは保証するが、どういう関数を入れれば inf⁡\inf が小さくなるかは真の解の形を知らない限り言えない。ここが射影型近似で物理が担う部分である。

例題 4.1 1次元 Poisson 方程式の区分線型要素 ★★

オリジナル[標準的な題材を自作] −u′′=1-u''=1(0<x<10<x<1)、u(0)=u(1)=0u(0)=u(1)=0 を考える。区間を幅 h=1/Nh=1/N の NN 個の小区間に等分し、節点xi=ihx_i=ih(i=1,…,N−1i=1,\dots,N-1)で値 11、他の節点で 00 をとる折れ線(帽子関数)ϕi\phi_i を基底に選ぶ。

  1. 真の解 uu を求めよ。
  2. 行列 Aij=∫01ϕj′ϕi′ dxA_{ij}=\int_0^1\phi_j'\phi_i'\,\mathrm{d} x と右辺 bi=∫01ϕi dxb_i=\int_0^1\phi_i\,\mathrm{d} x を求め、Galerkin 解 uhu_h が節点で真の解に一致すること(uh(xi)=u(xi)u_h(x_i)=u(x_i))を示せ。
  3. 誤差の導関数のノルム ∥(u−uh)′∥L2\lVert (u-u_h)'\rVert _{ L^2} を求め、O(h)\mathcal{O}(h) で減ることを確かめよ。
解答

(1) u′′=−1u''=-1 を2回積分して境界条件を課すと u(x)=x(1−x)/2u(x)=x(1-x)/2 である。

(2) ϕi′\phi_i' は (xi−1,xi)(x_{i-1},x_i) で 1/h1/h、(xi,xi+1)(x_i,x_{i+1}) で −1/h-1/h、それ以外で 00 である。重なる区間を数えてAii=2/hA_{ii}=2/h、Ai,i±1=−1/hA_{i,i\pm1}=-1/h、それ以外は 00。また bib_i は高さ 11・底辺 2h2h の三角形の面積で hh である。したがって連立方程式は (−ci−1+2ci−ci+1)/h=h(-c_{i-1}+2c_i-c_{i+1})/h=h、すなわち −(ci+1−2ci+ci−1)/h2=1-(c_{i+1}-2c_i+c_{i-1})/h^2=1(c0=cN=0c_0=c_N=0)。ci=u(xi)=xi(1−xi)/2c_i=u(x_i)=x_i(1-x_i)/2 を代入すると、2次式の2階差分は2階導関数に厳密に等しいので−(ci+1−2ci+ci−1)/h2=−u′′=1-(c_{i+1}-2c_i+c_{i-1})/h^2=-u''=1 が成り立つ。解はただ1つなので uh(xi)=u(xi)u_h(x_i)=u(x_i)。

(3) uhu_h は節点の値を結ぶ折れ線なので、各小区間 (xi−1,xi)(x_{i-1},x_i) 上で uh′u_h' は u′u' の区間平均に等しい。u′=1/2−xu'=1/2-x は1次式なので、区間の中点 mm からのずれを s=x−m∈(−h/2,h/2)s=x-m\in(-h/2,h/2) として (u−uh)′=−s(u-u_h)'=-s となる。よって ∫−h/2h/2s2 ds=h3/12\int_{-h/2}^{h/2}s^2\,\mathrm{d} s=h^3/12 を N=1/hN=1/h 個足して

∥(u−uh)′∥L22=h212,∥(u−uh)′∥L2=h12.\lVert (u-u_h)'\rVert _{ L^2}^2=\frac{h^2}{12},\qquad \lVert (u-u_h)'\rVert _{ L^2}=\frac{h}{\sqrt{12}}.

誤差は hh に比例して減る。この例では a(w,w)=∫∣w′∣2a(w,w)=\int\lvert w'\rvert ^2 なので左辺はエネルギーノルムそのもので、Céa の補題の対称版から uhu_h は折れ線の中での最良近似である。実際、2次関数を折れ線で近似するときの傾きの誤差はO(h)\mathcal{O}(h) より良くできない(傾きは各区間で一定値しかとれない)ので、評価は最良である(N=4,8,16,32N=4,8,16,32 で数値的にも h/12h/\sqrt{12} に一致。検算スクリプト)。

節点で厳密に一致するのはこの1次元問題の特殊事情であり、一般には成り立たない。一方で「誤差の導関数が O(h)\mathcal{O}(h)」は、解が2回微分可能(u′′∈L2u''\in L^2)でありさえすれば、どんな ff でも同じ速さになる。これは後の4.5節で述べる「収束の速さは解の滑らかさで決まる」の最初の例である。

木下の勉強ステータス

木下はまだこの記事を勉強していません。

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