라플라스 변환

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1. 개요2. 사용3. 구하는 방법
3.1. 라플라스 변환 표3.2. 도함수3.3. 함수와 다항식의 곱3.4. 주파수 평행이동3.5. 몫 형태3.6. 합성곱(Convolution)


F(s)=L{f}(s)≡∫0∞e−stf(t)dt\displaystyle F\left(s\right) = \mathcal{L}\left\{ f\right\} \left(s\right) \equiv \int_{0}^{\infty}e^{-st}f\left(t\right)dt[1][2]

1. 개요[편집]

라플라스 변환은 수학자 라플라스의 이름을 따서 이름지어졌다. 라플라스가 현재 Z-변환이라 불리는 비슷한 변환을 확률론에서 사용했기 때문. 현재 사용되는 라플라스 변환은 제 2차 세계대전 전후로 올리버 헤비사이드(Oliver Heaviside), 토마스 브롬위치(Thomas John I'Anson Bromwich), 구스타프 도이치(Gustav Doetsch) 등의 많은 학자들의 기여로 완성되었다.

간단하게 설명하자면 미분방정식을 다른 '공간'으로 변환시켜 더 단순하게 만든 후, 이를 풀어내는 기법. 미분방정식의 eigenvalue(고유값)만 따서 계산하는 기법이라고 할 수 있다.[3]

선형 상미분방정식을 푸는 강력한 방법이다. 심지어는 선형 편미분방정식도 풀 수 있다![4]

아무튼 선형 미분방정식에서는 가히 로피탈의 정리급 위력을 발휘하는 사기기술이다. 어지간히 손대기도 힘든 2계 미분방정식도 이녀석을 동원하고 적당히 라플라스 역변환(따로 공식이 있긴 한데 복소해석학을 배워야 하므로 좀 어렵다. 라플라스 변환 표를 보고 적당히 역변환을 추리해내자.)을 시켜주면 근을 구해낼 수 있다.

원래 라플라스 변환은 자연계의 운동들, 예를 들면 포락선(envelope)같은 감쇄 현상을 설명하기 위해 고안된 개념이다. 위 공식에서 복소수 s=σ+iωs = \sigma+i\omega라는 걸 생각해보자. 여기에서 σ\sigma과 ω\omega는 실수이며 ii는 허수단위다. ss는 상수 [math(e)] 를 밑으로 한 지수인데, 지수 법칙을 이용해 이를 실수부와 허수부로 분리할 수 있다. 실수부는 감쇄를, 허수부는 오일러 공식에 의해 정현파(사인함수와 코사인함수) 형태로 표현된다. 이 둘을 곱하면 감쇄하는 진동운동이 표현된다.[5]

라플라스 변환으로 미분방정식을 푸는 과정을 개략적으로 설명하면

1. t-공간에서의 복잡한 미분방정식
2. 1.의 방정식을 적절하게 라플라스 변환
3. s-공간에서의 본래 식보다는 간단한[6] 대수방정식 혹은 미분방정식(1의 미분방정식보다는 간단하다.)
4. 3.의 해를 다시 적절하게 라플라스 역변환
5. t-공간에서의 미분방정식의 해

즉 t-공간에서의 결과물을 얻기 위해, 가상의 s-공간에서 무언가를 수행하는 방법이라 하겠다. 더 쉽게 말하면, 복잡한 녀석을 이해하기 일단 이해하기 쉬운 녀석으로 바꿔서 처리한 뒤, 그것을 다시 되돌려서 원래 의미를 알아내는 방법이라고 생각하면 된다.

하지만 이렇게 해서 풀 수 있는 것은 어디까지나 선형 미분방정식에 국한된다.[7] 비선형 방정식은 특별한 경우[8]가 아닌 이상 수치해석을 믿을 수밖에 없다.

2. 사용[편집]

미분방정식은 계수(order)가 높아질수록 해를 구하는 것은 거의 불가능하기 때문에 라플라스 변환을 사용한다. 주어진 미분방정식을 곧바로 푸는 것이 아니라 먼저 라플라스 변환한 후 대수방정식의 해를 구하고 다시 역변환하는 것이다. 이 방법을 적용하면 '일정 주기를 갖고 반복되는 함수형'(sin, cos, sinh, cosh 등)의 해를 그저 유리식의 사칙연산 수준만으로 구할 수 있어서 신호 처리 등에 유용하다. 이 목적을 위하여 원래 함수-변환된 함수를 세트로 모아놓은 표가 있다. 이름하여 라플라스 변환 표. 표 안에 세트가 수십 개 정도 있다.

주로 공과대학에서 공업수학을 통해 처음 배우며, 이후 회로이론, 제어공학, 신호 및 시스템 등의 과목에서 활용한다. 수많은 미분방정식을 풀어낼 때 유용하게 쓰이기 때문에 전자공학과 기계공학 전공자라면 어느 정도는 반드시 알아둬야 할 변환법이며, 푸는 법을 아예 모르면 막말로 병신 취급(...) 당할 정도로 중요한 위치를 차지하고 있다.

라플라스 변환의 이산 버전으로 Z-변환이라는게 있는데, 이는 계차 방정식(Difference equation)을 대수방정식으로 바꿔준다. 대부분의 성질이 라플라스 변환과 유사하며, 주로 디지털 시스템을 다루는 데 사용된다.

3. 구하는 방법[편집]

만약에 당신이 수학과라면 변환과 역변환의 과정을 직접 계산해서 보여야 할 일이 많을 것이다. 이 문단에선 라플라스 변환 및 역변환에 관한 기술을 설명한다.

3.1. 라플라스 변환 표[편집]

F(s)=L{f(t)}(s)=(Lf)(s)F(s) = \mathcal{L}\left\{f(t)\right\}(s) = \left(\mathcal{L}f\right)(s) 같이 다양한 표기가 통용된다.
함수
f(t)f(t)
F(s)F(s)
ROC(수렴영역)
디랙 델타 함수
δ(t)\delta(t)
11
모든 ss
단위 계단 함수[9][10]
u(t) u(t)
s−1s^{-1}
ℜ(s)>0\Re(s) > 0
단위 램프 함수
tu(t)t u(t)
s−2s^{-2}
ℜ(s)>0\Re(s) > 0
위 함수를 포함한 n승꼴의 함수
tnu(t)t^n u(t)
n!sn+1 \dfrac{n!}{s^{n+1}}
ℜ(s)>0,n>−1\Re(s) > 0, n > -1
지수함수
e−atu(t)e^{-at}u(t)
1s+a\dfrac{1}{s+a}
ℜ(s)>−a\Re(s) > -a
사인 함수
f(t)=sin⁡(ωt)u(t)f(t) = \sin(\omega t) u(t)
F(s)=ωs2+ω2F(s) = \dfrac{\omega}{s^2+\omega^2}
ℜ(s)>0\Re(s) > 0
코사인 함수
f(t)=cos⁡(ωt)u(t)f(t) = \cos(\omega t) u(t)
F(s)=ss2+ω2F(s) = \dfrac{s}{s^2+\omega^2}
ℜ(s)>0\Re(s) > 0
지수적으로 감쇄하는 사인 함수
f(t)=e−atsin⁡(ωt)u(t)f(t) = e^{-at} \sin(\omega t) u(t)
F(s)=ω(s+a)2+ω2F(s) = \dfrac{\omega}{(s+a)^2+\omega^2}
ℜ(s)>−a\Re(s) > -a
지수적으로 감쇄하는 코사인 함수
f(t)=e−atcos⁡(ωt)u(t)f(t) = e^{-at} \cos(\omega t) u(t)
F(s)=s+a(s+a)2+ω2F(s) = \dfrac{s+a}{(s+a)^2+\omega^2}
ℜ(s)>−a\Re(s) > -a
쌍곡 사인 함수
f(t)=sinh⁡(ωt)u(t)f(t) = \sinh(\omega t) u(t)
F(s)=ωs2−ω2F(s) = \dfrac{\omega}{s^2-\omega^2}
ℜ(s)>∣ω∣\Re(s) > |\omega|
쌍곡 코사인 함수
f(t)=cosh⁡(ωt)u(t)f(t) = \cosh(\omega t) u(t)
F(s)=ss2−ω2F(s) = \dfrac{s}{s^2-\omega^2}
ℜ(s)>∣ω∣\Re(s) > |\omega|

3.2. 도함수[편집]

L{f′(t)}=sL{f(t)}−f(0)\mathcal{L}\left\{f'\left(t\right)\right\} = s\mathcal{L}\left\{f\left(t\right)\right\}-f\left(0\right)
증명
F(s)=∫0∞e−stf(t)dt\displaystyle F\left(s\right) = \int_{0}^{\infty}e^{-st}f\left(t\right)dt
L{f′(t)}=∫0∞e−stf′(t)dt=[e−stf(t)]0∞+s∫0∞e−stf(t)dt=sL{f(t)}−f(0)+lim⁡x→∞e−stf(t)\begin{matrix} \mathcal{L}\left\{f'\left(t\right)\right\}&=&\displaystyle\int_{0}^{\infty}e^{-st}f'\left(t\right)dt\\&=&\displaystyle\left[e^{-st}f(t)\right]_{0}^{\infty}+s\int_{0}^{\infty}e^{-st}f\left(t\right)dt\\&=&\displaystyle s\mathcal{L}\left\{f\left(t\right)\right\}-f\left(0\right)+\lim_{x\to\infty}e^{-st}f(t)\end{matrix}
이때 L{f(t)}\mathcal{L}\left\{f\left(t\right)\right\}가 계산 가능하기 위해 lim⁡x→∞e−stf(t)=0\displaystyle\lim_{x\to\infty}e^{-st}f(t)=0이 선행되어야 하므로,
L{f′(t)}=sL{f(t)}−f(0)\mathcal{L}\left\{f'\left(t\right)\right\} = s\mathcal{L}\left\{f\left(t\right)\right\}-f\left(0\right)라는 원하는 결과를 얻게 된다.

이를 일반화한 식은 다음과 같다. 증명은 수학적 귀납법을 이용하면 할 수 있다.
L{f(n)(t)}=snL{f(t)}−sn−1f(0)−sn−2f′(0)−⋯−f(n−1)(0)\mathcal{L}\left\{f^{\left(n\right)}\left(t\right)\right\} = s^{n}\mathcal{L}\left\{f\left(t\right)\right\}-s^{n-1}f\left(0\right)-s^{n-2}f'\left(0\right)-\cdots-f^{\left(n-1\right)}\left(0\right)

3.3. 함수와 다항식의 곱[편집]

L{−tf(t)}=F′(s)\mathcal{L}\left\{-tf\left(t\right)\right\} = F'\left(s\right)
예시: L{teat}=−dds(1s−a)=1(s−a)2\displaystyle \mathcal{L}\left\{te^{at}\right\} = -\frac{d}{ds}\left(\frac{1}{s-a}\right) = \frac{1}{\left(s-a\right)^2}
증명
F(s)=∫0∞e−stf(t)dt\displaystyle F\left(s\right) = \int_{0}^{\infty}e^{-st}f\left(t\right)dt
F′(s)=∫0∞(−t)e−stf(t)dt=L{−tf(t)}\displaystyle F'\left(s\right) = \int_{0}^{\infty} (-t)e^{-st} f(t) dt = \mathcal{L}\left\{-tf\left(t\right)\right\}

이를 일반화한 식은 다음과 같다. 증명은 수학적 귀납법을 이용하면 할 수 있다.
L{tnf(t)}=(−1)ndndsnF(s)\displaystyle \mathcal{L}\left\{t^{n} f(t)\right\} = (-1)^{n}\frac{d^{n}}{ds^{n}}F(s)

아래와 같이 변형할 수도 있다.
L−1{F(s)}=f(t)=−1tL−1{F′(s)}\displaystyle \mathcal{L}^{-1}\{F(s)\} = f(t) = -\frac{1}{t}\mathcal{L}^{-1} \left\{ F'(s) \right\}
예시: L−1{ln⁡(1−a2s2)}=L−1{ln⁡(s2−a2)−2ln⁡s}=−2t−2cosh⁡(at)t\displaystyle \mathcal{L}^{-1}\left\{\ln\left(1-\frac{a^2}{s^2}\right)\right\} = \mathcal{L}^{-1}\left\{\ln\left(s^2-a^2\right)-2\ln s\right\} = -\frac{2}{t}-\frac{2\cosh\left(at\right)}{t}

3.4. 주파수 평행이동[편집]

L{eatf(t)}=F(s−a)\displaystyle \mathcal{L}\left\{e^{at}f(t)\right\} = F(s-a)
예시: L{eatsin⁡(wt)}=w(s−a)2+w2\displaystyle \mathcal{L}\left\{e^{at}\sin\left(wt\right)\right\} = \frac{w}{\left(s-a\right)^2 +w^2}
증명
L{eatf(t)}=∫0∞e−steatf(t)dt=∫0∞e−(s−a)f(t)dt=F(s−a)\displaystyle \mathcal{L}\left\{e^{at}f(t)\right\} = \int_{0}^{\infty}e^{-st}e^{at}f(t)dt = \int_{0}^{\infty}e^{-(s-a)} f(t)dt = F(s-a)

3.5. 몫 형태[편집]

함수 f(t)f(t)의 라플라스 변환과 lim⁡t→0f(t)t\displaystyle \lim_{t \to 0}\frac{f\left(t\right)}{t}가 존재하면
L{f(t)t}=∫s∞F(u)du\displaystyle \mathcal{L}\left\{\frac{f(t)}{t} \right\} = \int_{s}^{\infty} F(u)du
예시: L{cos⁡(at)−1t}=∫s∞uu2+a2−1udu=−ln⁡1+a2s2\displaystyle \mathcal{L}\left\{\frac{\cos(at)-1}{t} \right\} = \int_{s}^{\infty}\frac{u}{u^2+a^2}-\frac{1}{u}du = -\ln\sqrt{1+\frac{a^2}{s^2}}[11]

증명
∫s∞F(u)du=∫s∞∫0∞e−utf(t)dtdu=∫0∞∫s∞e−utf(t)dudt=∫0∞f(t)∫s∞e−utdudt=∫0∞1te−stf(t)dt=L{f(t)t}\displaystyle \int_{s}^{\infty} F(u)du = \int_{s}^{\infty}\int_{0}^{\infty}e^{-ut} f(t) dtdu = \int_{0}^{\infty} \int_{s}^{\infty}e^{-ut} f(t) dudt = \int_{0}^{\infty} f(t) \int_{s}^{\infty} e^{-ut} dudt = \int_{0}^{\infty}\frac{1}{t}e^{-st} f(t) dt = \mathcal{L}\left\{ \frac{f(t)}{t} \right\}[12]

3.6. 합성곱(Convolution)[편집]

함수 f,gf, g가 주어졌을 때, Convolution (f∗g)(t)\left(f*g\right)\left(t\right)를 ∫0tf(t−u)g(u)du\displaystyle \int_{0}^{t}f\left(t-u\right)g\left(u\right)du로 정의한다.

이 convolution은 몇 가지 성질이 있는데 다음과 같다.
  1. f∗0=0=0∗ff*0 = 0 = 0*f (영원)
  2. f∗g=g∗ff*g = g*f (교환법칙)
  3. f∗(g+h)=f∗g+f∗hf*(g+h) = f*g + f*h (분배법칙)
  4. f∗(g∗h)=(f∗g)∗hf*(g*h) = (f*g)*h (결합법칙)

특히 중요한 것은 아래 정리로, 라플라스 역변환을 할 때 자주 쓰인다.
정리: L{f∗g}=L{f}×L{g}\mathcal{L}\left\{f*g\right\} = \mathcal{L}\left\{f\right\}\times \mathcal{L}\left\{g\right\}
예시: 1(s2+1)2=L{sin⁡t}×L{sin⁡t}=L{(sin⁡∗sin⁡)t}\displaystyle \frac{1}{\left(s^2+1\right)^2} = \mathcal{L}\left\{\sin t \right\}\times \mathcal{L}\left\{ \sin t \right\} = \mathcal{L}\left\{(\sin *\sin) t \right\}
L−1{1(s2+1)2}=∫0tsin⁡(t−u)sin⁡udu=sin⁡t−tcos⁡t2\displaystyle \mathcal{L}^{-1} \left\{\frac{1}{ \left(s^2+1\right)^2} \right\} = \int_{0}^{t}\sin\left(t-u\right)\sin u du = \frac{\sin t-t\cos t}{2}
증명
좌변 = ∫0∞e−st∫0tf(t−u)g(u)dudt=∫0∞∫u∞e−sug(u)e−s(t−u)f(t−u)dtdu=∫0∞e−sug(u)∫u∞e−s(t−u)f(t−u)dtdu\displaystyle \int_{0}^{\infty}e^{-st}\int_{0}^{t} f(t-u) g(u) dudt = \int_{0}^{\infty}\int_{u}^{\infty}e^{-su}g(u) e^{-s(t-u)} f(t-u) dtdu = \int_{0}^{\infty}e^{-su}g(u) \int_{u}^{\infty}e^{-s(t-u)} f(t-u) dtdu [13]
ξ=t−u\xi = t-u라 치환하면, ∫0∞e−sug(u)∫0∞e−sξf(ξ)dξdu\displaystyle \int_{0}^{\infty}e^{-su} g(u) \int_{0}^{\infty}e^{-s\xi} f(\xi) d\xi du = 우변

[1] 라플라스 변환을 나타내는 기호는 L\mathcal{L}이다(라플라스 변환 대신 라그랑지언을 이 기호로 쓰기도 한다). 사실 변수를 굳이 s가 아니라 x,t 뭘 쓰든 상관 없다.저 이상적분식은 최종적인 결과가 s에 관한 함수로 나온다.만약 s가 아니라 z,x를 쓰면 각각 z,x에 관한 함수가 된다.극단적으로 F(x)=L{f}(x)=∫0∞e−xtf(t)dt\displaystyle F\left(x\right)=\mathcal{L}\left\{ f\right\} \left(x\right)=\int_{0}^{\infty}e^{-xt}f\left(t\right)dt라고 써도 상관없다.이럴 경우 해당 이상적분을 계산시 x에 관한 함수식이 튀어나온다. [2] 적분 구간이 0에서 부터 시작하는 것과 음의 무한대에서 시작하는 것 두가지 버전이 있는데, 전자를 unilateral Laplace transform, one-sided Laplace transform이라 부르고 후자를 bilateral Laplace transform, two-sided Laplace transform 이라 부른다.[3] 선형대수학에서의 선형 변환(linear transformation), 맵핑과 똑같다! 실제로 라플라스 변환을 공부할 때 라플라스 변환은 선형 연산(linear operation) 가능하다고 나올 것이다.[4] 경계가 반무한(semi-infinite) 또는 양쪽 다 무한일때[5] 실수부를 00으로 만들면 푸리에 변환이 되는데, 이는 감쇄하지 않는 진동운동을 의미한다.[6] 진짜로 간단해진다. 본래 식이 간단하면 라플라스 쓰지 말고 그냥 푸는 게 빠르다.[7] 라플라스 변환은 선형 연산자(linear operator)이다. 따라서 선형 연산이 성립하지 않는 비선형 미분방정식에 대해서는 적용할 수 없다.[8] 풀이가 존재하는 베르누이 미분방정식같은 경우[9] 디랙 델타 함수의 부정적분. 헤비사이드 계단 함수라고도 한다.[10] 적분 구간이 0부터 무한대이기 때문에 u(x)u(x)이든 xx든 상관이 없다. 다른 말로 임의의 ff나 0이나 양수일때 ff이고 음수일때 다른 함수이어도 라플라스 변환은 같다는 뜻이다.[11] a≠0a\neq0일경우. 또한 극한값이 존재한다는 것도 따로 보여야 한다[12] 푸비니의 정리를 사용한다.[13] 적분 순서의 변경과 푸비니의 정리 사용