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 ⟨ u , v ⟩ 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 L 2 ( R 3 ) L^2(\mathbb{R}^3) L 2 ( R 3 ) (∫ ∣ ψ ∣ 2 d 3 x < ∞ \int\lvert \psi\rvert ^2\,\mathrm{d}^3x<\infty ∫ ∣ ψ ∣ 2 d 3 x < ∞ を満たす関数全体、内積⟨ ϕ , ψ ⟩ = ∫ ϕ ‾ ψ d 3 x \langle \phi,\,\psi\rangle =\int\overline{\phi}\,\psi\,\mathrm{d}^3x ⟨ ϕ , ψ ⟩ = ∫ ϕ ψ d 3 x )が典型例である。完備性は、近似列 u 1 , u 2 , … u_1,u_2,\dots u 1 , u 2 , … 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 ⊂ R d \Omega\subset\mathbb{R}^d Ω ⊂ R d 上で、u u u とその1階導関数 ∇ u \nabla u ∇ u がともに2乗可積分である関数全体をH 1 ( Ω ) H^1(\Omega) H 1 ( Ω ) と書き、内積を ⟨ u , v ⟩ H 1 = ∫ Ω ( u ‾ v + ∇ u ‾ ⋅ ∇ v ) d x \langle u,\,v\rangle _{ H^1}=\int_\Omega(\overline{u}v+\overline{\nabla u}\cdot\nabla v)\,\mathrm{d} x ⟨ u , v ⟩ H 1 = ∫ Ω ( u v + ∇ u ⋅ ∇ v ) d x で入れる。境界で 0 0 0 になるものの全体を H 0 1 ( Ω ) H^1_0(\Omega) H 0 1 ( Ω ) 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} 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)。
H 1 H^1 H 1 ノルムは何を測るか
∥ u ∥ H 1 2 = ∫ ( ∣ u ∣ 2 + ∣ ∇ u ∣ 2 ) \lVert u\rVert _{ H^1}^2=\int(\lvert u\rvert ^2+\lvert \nabla u\rvert ^2) ∥ u ∥ H 1 2 = ∫ (∣ u ∣ 2 + ∣ ∇ u ∣ 2 ) の第2項は量子力学の運動エネルギー1 2 ∫ ∣ ∇ ψ ∣ 2 \frac12\int\lvert \nabla\psi\rvert ^2 2 1 ∫ ∣ ∇ ψ ∣ 2 そのものである。つまり H 1 H^1 H 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 1 s 1s 1 s 軌道 e − r \mathrm{e}^{-r} e − r も、傾きが有限なのでH 1 H^1 H 1 に入る。H 1 H^1 H 1 という記号は S. L. Sobolev の名に由来する空間族 H k H^k H k の k = 1 k=1 k = 1 の場合で、k k k 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「H 1 H^1 H 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 H 1 H^1 H 1 関数は連続ですらなくてよい(∣ x ∣ − 1 / 4 \lvert x\rvert ^{-1/4} ∣ x ∣ − 1/4 の類も入る)。
例として、区間 ( 0 , 1 ) (0,1) ( 0 , 1 ) 上の Poisson 方程式 − u ′ ′ = f -u''=f − u ′′ = f 、u ( 0 ) = u ( 1 ) = 0 u(0)=u(1)=0 u ( 0 ) = u ( 1 ) = 0 を考える。両辺に境界で 0 0 0 になる任意の試験関数 v v v を掛けて積分し、部分積分すると
a ( u , v ) ≔ ∫ 0 1 u ′ v ′ d x = ∫ 0 1 f v d x ≕ ℓ ( v ) ( すべての v ∈ H 0 1 ( 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} a ( u , v ) : = ∫ 0 1 u ′ v ′ d x = ∫ 0 1 f v d x = : ℓ ( v ) ( すべての v ∈ H 0 1 ( 0 , 1 )) ( 4.1 )
を得る。これを弱形式 と呼ぶ。もとの方程式は u ′ ′ u'' u ′′ を要求したが、弱形式は u ′ u' u ′ しか要求しないので、解の候補を H 0 1 H^1_0 H 0 1 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 H ψ = E ψ H\psi=E\psi H ψ = E ψ も同じ操作で、⟨ v , H ψ ⟩ = E ⟨ v , ψ ⟩ \langle v,\,H\psi\rangle =E\langle v,\,\psi\rangle ⟨ v , H ψ ⟩ = E ⟨ v , ψ ⟩ の左辺を部分積分して1 2 ∫ ∇ v ‾ ⋅ ∇ ψ + ∫ V v ‾ ψ \frac12\int\overline{\nabla v}\cdot\nabla\psi+\int V\overline{v}\psi 2 1 ∫ ∇ v ⋅ ∇ ψ + ∫ V v ψ 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 H H H の代わりに二次形式 q ( ϕ , ψ ) q(\phi,\psi) q ( ϕ , ψ ) で問題を述べることに相当する)。
一般に、ヒルベルト空間 V V V 上の双線型形式 a ( ⋅ , ⋅ ) a(\cdot,\cdot) a ( ⋅ , ⋅ ) と線型汎関数 ℓ \ell ℓ が与えられたとき、「a ( u , v ) = ℓ ( v ) a(u,v)=\ell(v) a ( u , v ) = ℓ ( v ) がすべての v ∈ V v\in V v ∈ V で成り立つ u ∈ V u\in V u ∈ 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 > 0 M,\alpha>0 M , α > 0 があって、すべての u , v ∈ V u,v\in V u , v ∈ 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}) ∣ a ( u , v )∣ ≤ M ∥ u ∥ ∥ v ∥ ( 連続性 ) , a ( v , v ) ≥ α ∥ v ∥ 2 ( 強圧性 )
が成り立つとき、a a a 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 ′ ∣ 2 a(u,u)=\int\lvert u'\rvert ^2 a ( u , u ) = ∫ ∣ u ′ ∣ 2 は、境界条件 u ( 0 ) = 0 u(0)=0 u ( 0 ) = 0 のもとで Poincaré の不等式∫ 0 1 ∣ u ∣ 2 ≤ 1 π 2 ∫ 0 1 ∣ u ′ ∣ 2 \int_0^1\lvert u\rvert ^2\le\frac{1}{\pi^2}\int_0^1\lvert u'\rvert ^2 ∫ 0 1 ∣ u ∣ 2 ≤ π 2 1 ∫ 0 1 ∣ u ′ ∣ 2 により H 1 H^1 H 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 c c c を足した H + c H+c H + 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(a a a が対称なら、a a a 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
V V V の n n n 次元部分空間 V n = span { ϕ 1 , … , ϕ n } V_n=\operatorname{span}\{\phi_1,\dots,\phi_n\} V n = span { ϕ 1 , … , ϕ n } を選び、弱形式を V n V_n V n の中だけで要求する。
定義 4.3(Galerkin 近似)
a ( u n , v ) = ℓ ( v ) a(u_n,v)=\ell(v) a ( u n , v ) = ℓ ( v ) がすべての v ∈ V n v\in V_n v ∈ V n で成り立つ u n ∈ V n u_n\in V_n u n ∈ V n を、V n V_n V n におけるGalerkin 近似解 と呼ぶ。u n = ∑ j c j ϕ j u_n=\sum_j c_j\phi_j u n = ∑ j c j ϕ j と書き、v = ϕ i v=\phi_i v = ϕ i ととれば
∑ j = 1 n A i j c j = b i , A i j = a ( ϕ j , ϕ i ) , b i = ℓ ( ϕ i ) (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} j = 1 ∑ n A ij c j = b i , A ij = a ( ϕ j , ϕ i ) , b i = ℓ ( ϕ i ) ( 4.2 )
という n n n 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 c j c_j c j についての代数方程式に置き換わった。強圧性から∑ c i ‾ A i j c j = a ( u n , u n ) ≥ α ∥ u n ∥ 2 > 0 \sum\overline{c_i}A_{ij}c_j=a(u_n,u_n)\ge\alpha\lVert u_n\rVert ^2>0 ∑ c i A ij c j = a ( u n , u n ) ≥ α ∥ u n ∥ 2 > 0 (u n ≠ 0 u_n\neq0 u n = 0 )なので行列 A A A 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 ∈ V n v\in V_n v ∈ V n について
a ( u − u n , v ) = 0 (4.3) a(u-u_n,v)=0\tag{4.3} a ( u − u n , v ) = 0 ( 4.3 )
が成り立つ。これを Galerkin 直交性 と呼ぶ。誤差 u − u n u-u_n u − u n が、a a a を内積とみなしたとき部分空間 V n V_n V n と直交している、という意味である。a a a が対称なら、a a a 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 ★★★)
a a a が連続(定数 M M M )かつ強圧的(定数 α \alpha α )なら、真の解 u u u と Galerkin 解 u n u_n u n について
∥ u − u n ∥ ≤ M α inf v ∈ V n ∥ 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} ∥ u − u n ∥ ≤ α M v ∈ V n inf ∥ u − v ∥ . ( 4.4 )
さらに a a a 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)} ∥ w ∥ a : = a ( w , w ) について∥ u − u n ∥ a = min v ∈ V n ∥ u − v ∥ a \lVert u-u_n\rVert _a=\min_{v\in V_n}\lVert u-v\rVert _a ∥ u − u n ∥ a = min v ∈ V n ∥ u − v ∥ 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} M / α に改良できる。
証明 任意の v ∈ V n v\in V_n v ∈ V n をとる。u n − v ∈ V n u_n-v\in V_n u n − v ∈ V n なので Galerkin 直交性 (4.3) からa ( u − u n , u n − v ) = 0 a(u-u_n,u_n-v)=0 a ( 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 − u n ∥ 2 ≤ 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 ) ≤ M ∥ u − u n ∥ ∥ 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 . α ∥ u − u n ∥ 2 ≤ 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 ) ≤ M ∥ u − u n ∥ ∥ u − v ∥ .
両辺を ∥ u − u n ∥ \lVert u-u_n\rVert ∥ u − u n ∥ で割り、v v v 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 − u n ) + ( u n − v ) u-v=(u-u_n)+(u_n-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 ∥ a 2 = ∥ u − u n ∥ a 2 + ∥ u n − v ∥ a 2 ≥ ∥ u − u n ∥ a 2 \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 ∥ u − v ∥ a 2 = ∥ u − u n ∥ a 2 + ∥ u n − v ∥ a 2 ≥ ∥ u − u n ∥ a 2 (Pythagoras の定理)。等号は v = u n v=u_n v = u n のときに限る。元のノルムへは α ∥ w ∥ 2 ≤ ∥ w ∥ a 2 ≤ M ∥ w ∥ 2 \alpha\lVert w\rVert ^2\le\lVert w\rVert _a^2\le M\lVert w\rVert ^2 α ∥ w ∥ 2 ≤ ∥ w ∥ a 2 ≤ M ∥ w ∥ 2 で戻せば∥ u − u n ∥ ≤ α − 1 / 2 ∥ u − u n ∥ 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 ∥ u − u n ∥ ≤ α − 1/2 ∥ u − u n ∥ a ≤ α − 1/2 ∥ u − v ∥ a ≤ M / α ∥ u − v ∥ 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 / α M/\alpha M / α は方程式(a a a )だけで決まり、部分空間の選び方によらない。inf v ∈ V n ∥ u − v ∥ \inf_{v\in V_n}\lVert u-v\rVert inf v ∈ V n ∥ u − v ∥ は「真の解 u u u を V n V_n V 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 inf を小さくするための推測である。数学は「inf \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 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 − u ′′ = 1 (0 < x < 1 0<x<1 0 < x < 1 )、u ( 0 ) = u ( 1 ) = 0 u(0)=u(1)=0 u ( 0 ) = u ( 1 ) = 0 を考える。区間を幅 h = 1 / N h=1/N h = 1/ N の N N N 個の小区間に等分し、節点x i = i h x_i=ih x i = ih (i = 1 , … , N − 1 i=1,\dots,N-1 i = 1 , … , N − 1 )で値 1 1 1 、他の節点で 0 0 0 をとる折れ線(帽子関数)ϕ i \phi_i ϕ i を基底に選ぶ。
真の解 u u u を求めよ。
行列 A i j = ∫ 0 1 ϕ j ′ ϕ i ′ d x A_{ij}=\int_0^1\phi_j'\phi_i'\,\mathrm{d} x A ij = ∫ 0 1 ϕ j ′ ϕ i ′ d x と右辺 b i = ∫ 0 1 ϕ i d x b_i=\int_0^1\phi_i\,\mathrm{d} x b i = ∫ 0 1 ϕ i d x を求め、Galerkin 解 u h u_h u h が節点で真の解に一致すること(u h ( x i ) = u ( x i ) u_h(x_i)=u(x_i) u h ( x i ) = u ( x i ) )を示せ。
誤差の導関数のノルム ∥ ( u − u h ) ′ ∥ L 2 \lVert (u-u_h)'\rVert _{ L^2} ∥( u − u h ) ′ ∥ L 2 を求め、O ( h ) \mathcal{O}(h) O ( h ) で減ることを確かめよ。
解答 (1) u ′ ′ = − 1 u''=-1 u ′′ = − 1 を2回積分して境界条件を課すと u ( x ) = x ( 1 − x ) / 2 u(x)=x(1-x)/2 u ( x ) = x ( 1 − x ) /2 である。
(2) ϕ i ′ \phi_i' ϕ i ′ は ( x i − 1 , x i ) (x_{i-1},x_i) ( x i − 1 , x i ) で 1 / h 1/h 1/ h 、( x i , x i + 1 ) (x_i,x_{i+1}) ( x i , x i + 1 ) で − 1 / h -1/h − 1/ h 、それ以外で 0 0 0 である。重なる区間を数えてA i i = 2 / h A_{ii}=2/h A ii = 2/ h 、A i , i ± 1 = − 1 / h A_{i,i\pm1}=-1/h A i , i ± 1 = − 1/ h 、それ以外は 0 0 0 。また b i b_i b i は高さ 1 1 1 ・底辺 2 h 2h 2 h の三角形の面積で h h h である。したがって連立方程式は ( − c i − 1 + 2 c i − c i + 1 ) / h = h (-c_{i-1}+2c_i-c_{i+1})/h=h ( − c i − 1 + 2 c i − c i + 1 ) / h = h 、すなわち − ( c i + 1 − 2 c i + c i − 1 ) / h 2 = 1 -(c_{i+1}-2c_i+c_{i-1})/h^2=1 − ( c i + 1 − 2 c i + c i − 1 ) / h 2 = 1 (c 0 = c N = 0 c_0=c_N=0 c 0 = c N = 0 )。c i = u ( x i ) = x i ( 1 − x i ) / 2 c_i=u(x_i)=x_i(1-x_i)/2 c 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− ( c i + 1 − 2 c i + c i − 1 ) / h 2 = − u ′ ′ = 1 -(c_{i+1}-2c_i+c_{i-1})/h^2=-u''=1 − ( c i + 1 − 2 c i + c i − 1 ) / h 2 = − u ′′ = 1 が成り立つ。解はただ1つなので u h ( x i ) = u ( x i ) u_h(x_i)=u(x_i) u h ( x i ) = u ( x i ) 。
(3) u h u_h u h は節点の値を結ぶ折れ線なので、各小区間 ( x i − 1 , x i ) (x_{i-1},x_i) ( x i − 1 , x i ) 上で u h ′ u_h' u h ′ は u ′ u' u ′ の区間平均に等しい。u ′ = 1 / 2 − x u'=1/2-x u ′ = 1/2 − x は1次式なので、区間の中点 m m m からのずれを s = x − m ∈ ( − h / 2 , h / 2 ) s=x-m\in(-h/2,h/2) s = x − m ∈ ( − h /2 , h /2 ) として ( u − u h ) ′ = − s (u-u_h)'=-s ( u − u h ) ′ = − s となる。よって ∫ − h / 2 h / 2 s 2 d s = h 3 / 12 \int_{-h/2}^{h/2}s^2\,\mathrm{d} s=h^3/12 ∫ − h /2 h /2 s 2 d s = h 3 /12 を N = 1 / h N=1/h N = 1/ h 個足して
∥ ( u − u h ) ′ ∥ L 2 2 = h 2 12 , ∥ ( u − u h ) ′ ∥ L 2 = h 12 . \lVert (u-u_h)'\rVert _{ L^2}^2=\frac{h^2}{12},\qquad \lVert (u-u_h)'\rVert _{ L^2}=\frac{h}{\sqrt{12}}. ∥( u − u h ) ′ ∥ L 2 2 = 12 h 2 , ∥( u − u h ) ′ ∥ L 2 = 12 h .
誤差は h h h に比例して減る。この例では a ( w , w ) = ∫ ∣ w ′ ∣ 2 a(w,w)=\int\lvert w'\rvert ^2 a ( w , w ) = ∫ ∣ w ′ ∣ 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 u h u_h u 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) 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 , 32 N=4,8,16,32 N = 4 , 8 , 16 , 32 で数値的にも h / 12 h/\sqrt{12} h / 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) O ( h ) 」は、解が2回微分可能(u ′ ′ ∈ L 2 u''\in L^2 u ′′ ∈ L 2 )でありさえすれば、どんな f f f 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。
AI(Claude)が書いた教材を、木下が勉強しながら公開しています。式と数値は検算していますが、誤りが残っているかもしれません。誤りのご指摘・削除のご依頼をいただければ直します。 連絡先:support@tecktom.com