강의 필기

이것은 Analytical Mechanics 강의를 듣고 적은 필기입니다.
정리가 안 되어 있고, 개인적인 생각과 풀이가 섞여 있을 수도 있습니다.

지난 강의

AM lecture note - Coordinate transformation invariance of Lagrangian equation

오늘의 핵심

어떻게 constraint system을 general하게 풀 수 있을까?

라그랑주 multiplier 를 도입하여, 라그랑지안을 수정한다:

L’(x^a, \dot{x}^a, \lambda_\alpha) = L(x^a, \dot{x}^a) + \lambda_\alpha f_\alpha(x^a, t)

You can't use 'macro parameter character #' in math mode> $L'$은 $x^a$, $\dot{x}^a$, $\lambda_\alpha$의 함수이다. $\dot{\lambda}_\alpha$는 등장하지 않는다. # 필기 내용 ## Holonomic Constraints란? 시스템이 있을 수 있는 좌표에 말 그대로 제약이 있는 것이 constraint이다. > **Holonomic constraints는 global structure이다.** 제약이 위치와 시간에만 의존한다. 흥미롭게도 'holonomic'은 그리스어로 '전체, 온통'이라는 뜻이라고 한다. $\alpha$번째 holonomic constraint는 이런 식으로 표현된다.

f_\alpha(x^a, t) = 0

You can't use 'macro parameter character #' in math mode만약 제약 조건이 좌표 뿐만 아니라 속도에도 의존적이라면 그것은 holonomic하지 않으며, 일반적인 풀이법이 아직 없다. 하지만 다행이게도, holonomic constraints는 일반적인 풀이법이 있다. 아주 쉽다. ## Holonomic Constraints와 뉴턴 방정식 — 진자 예시 ![[Pasted image 20260305134005.png]] 진자 운동을 생각하자. **Constraint 조건:**

x^2 + y^2 = l^2 \implies \begin{cases} x = l\sin\theta \ y = l\cos\theta \end{cases}

\begin{cases} m\ddot{x} = -T\dfrac{x}{l} \ m\ddot{y} = mg - T\dfrac{y}{l} \end{cases}

\begin{cases} \ddot{\theta} = -\dfrac{g}{l}\sin\theta \ T = ml\dot{\theta}^2 + mg\cos\theta \end{cases}

You can't use 'macro parameter character #' in math mode 2개의 좌표, 1개의 constraint → 자유도는 1이다. 그러므로 $\theta$ 에 대해서만 풀면 된다. $N$개의 입자, constraint의 수는 $\alpha$ 일 때, 자유도는 $3N - \alpha$이다. --- ## 라그랑주 승수법 (Lagrange Multiplier) 어떻게 constraint system을 general하게 풀 수 있을까? 라그랑주 multiplier $\lambda_\alpha$를 도입하여, 라그랑지안을 수정한다:

L’(x^a, \dot{x}^a, \lambda_\alpha) = L(x^a, \dot{x}^a) + \lambda_\alpha f_\alpha(x^a, t)

\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L}{\partial \dot{x}^a}\right) - \frac{\partial L}{\partial x^a} = 0
\quad \Longleftrightarrow \quad
\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L’}{\partial \dot{x}^a}\right) - \frac{\partial L’}{\partial x^a} = 0

\frac{\partial L’}{\partial \lambda_\alpha} = f_\alpha(x^a, t) = 0

You can't use 'macro parameter character #' in math mode → constraint equation이 나온다. ### 진자에 적용

L’ = \frac{1}{2}m(\dot{x}^2 + \dot{y}^2) + mgy + \frac{1}{2}\lambda(x^2 + y^2 - l^2)

\begin{cases} m\ddot{x} = \lambda x \ m\ddot{y} = mg + \lambda y \end{cases}

You can't use 'macro parameter character #' in math mode $\lambda$가 붙은 부분들, $\lambda x$와 $\lambda y$ 부분이 바로 **constraint force**이며, $\lambda = -\dfrac{T}{l}$임을 알 수 있다. > [!Hint] 결론 - Constraint force > > 라그랑주 Multiplier를 더한 $L'$에 대해 오일러-라그랑주 방정식을 세우면, $\lambda_\alpha \frac{\partial f_\alpha}{\partial x^a}$ 항이 바로 **constraint force**이다. ($\lambda$ 혼자가 아니라, $\lambda$와 constraint의 편미분의 곱임에 주의.) --- ## 라그랑지안을 더 쉽게 만드는 방법 전체 좌표를 두 종류로 분리할 수 있다: - $x^A$: constraint에 의해 결정되는 좌표 - $q_i$: constraint와 **무관한** 자유로운 일반화 좌표 ($x^A = x^A(q_i, t)$로 표현) 이때 $q_i$에 대한 라그랑주 방정식은:

\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L}{\partial \dot{q}i}\right) - \frac{\partial L}{\partial q_i} = \lambda\alpha \frac{\partial f_\alpha}{\partial q_i}

\frac{\partial f_\alpha}{\partial q_i} = 0

\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L}{\partial \dot{q}_i}\right) - \frac{\partial L}{\partial q_i} = 0

You can't use 'macro parameter character #' in math mode constraint를 $x^A = x^A(q_i, t)$로 대입한 unconstrained $L(q_i, \dot{q}_i, t)$만으로 운동을 완전히 기술할 수 있다. 진자의 경우 $\theta$가 바로 이 $q_i$에 해당한다 — $\theta$를 선택하는 순간 constraint $x^2 + y^2 = l^2$이 좌표계에 흡수되어 사라진다. > **이것이 라그랑주 역학을 강력하게 만드는 부분이다.** constraint force를 구할 필요가 없다면, 승수법 없이 처음부터 좋은 일반화 좌표를 선택하는 것이 훨씬 깔끔하다. | 방법 | 변수 | constraint force | |------|------|------------------| | 라그랑주 승수법 | $x, y, \lambda$ | 명시적으로 나옴 | | 일반화 좌표 선택 | $\theta$ 만 | 처음부터 사라짐 | ### 진자에 적용 — 일반화 좌표 $\theta$로 직접 풀기 $\theta$를 일반화 좌표로 선택하면, $x$와 $y$를 다음과 같이 parametrize할 수 있다:

\begin{cases}
x = l\sin\theta \
y = l\cos\theta \
\dot{x} = \dot{\theta}, l\cos\theta \
\dot{y} = -l\dot{\theta}\sin\theta \
x^2 + y^2 = l^2 \
\dot{x}^2 + \dot{y}^2 = (l\dot{\theta})^2
\end{cases}

L’(\theta, \dot{\theta}) = \frac{1}{2}m(l\dot{\theta})^2 + mgl\cos\theta

\frac{\partial L’}{\partial \theta} = -mgl\sin\theta

\frac{\partial L’}{\partial \dot{\theta}} = ml^2\dot{\theta}

\frac{d}{dt}\left(\frac{\partial L’}{\partial \dot{\theta}}\right) - \frac{\partial L’}{\partial \theta} = ml^2\ddot{\theta} + mgl\sin\theta = 0

\therefore\quad \ddot{\theta} = -\frac{g}{l}\sin\theta

You can't use 'macro parameter character #' in math mode $\lambda$ 없이, $\theta$ 하나만으로 진자의 운동방정식을 깔끔하게 얻었다. --- ## 양자역학으로 확장, path integral Path Integral과의 연결 (강의 중 언급)

\langle x_f, y_f | e^{\frac{i}{\hbar}H(t_f - t_i)} | x_i, y_i \rangle = \int_{(x_i,y_i)}^{(x_f,y_f)} \mathcal{D}x,\mathcal{D}y; e^{\frac{i}{\hbar}\int_{t_i}^{t_f} dt, L}

  • \int_{-\infty}^{\infty} \mathcal{D}x; e^{ix, f_\alpha(x,t)}
You can't use 'macro parameter character #' in math mode이 형태가 정확한지, 라그랑지안과 constraints를 path integral로 옮기는 방법은 나중에 알아야 한다. --- # 궁금한 내용 ### 라그랑지안과 path integral을 연결하는 방법은 무엇인가? 파인만 path integral 책에서 보았던 것 같은데.... # AI의 보충 설명 # 연관 학습 노트 # References 강의 ppt 링크를 이곳에 # 다음 강의 [[AM lecture note - Noether theorem]] # 필기 이미지 ![[Pasted image 20260305175119.png]]![[Pasted image 20260305175127.png]]