라플라스 방정식 혹은 푸아송 방정식과 같은 편미분방정식을 풀기 위해 전체 공간을 작은 요소들로 쪼개고 각각의 요소 안에서는 선형적으로 해가 변화한다고 가정한 후 전체적으로 변분법을 적용하여 해를 찾는 방법.

푸아송 방정식 $\nabla^2 V = -\rho / \epsilon$이라면 우리가 최소화해야 하는 양은 다음과 같다: $$W = \frac{1}{2} \int \left[ \epsilon \left| \nabla V \right|^2 - 2\rho V \right] dS.$$ 라플라스 방정식에서는 $\rho=0$으로 놓는다.

그림과 같은 기본 삼각형을 생각하자. 이 안에서는 해가 $V^{(e)}(x,y) = a + bx +cy$처럼 선형적으로 변화한다고 가정한다. 세 꼭지점에서의 값 $V_1^{(e)}$, $V_2^{(e)}$, $V_3^{(e)}$가 주어져 있다면 계수 $a$, $b$, $c$를 다음처럼 찾을 수 있다. $$\begin{pmatrix} a\\ b\\ c \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & x_1 & y_1\\ 1 & x_2 & y_2\\ 1 & x_3 & y_3 \end{pmatrix}^{-1} \begin{pmatrix} V_1^{(e)}\\ V_2^{(e)}\\ V_3^{(e)} \end{pmatrix}. $$ 따라서 삼각형 요소 내부의 한 점 $(x,y)$에서는 다음처럼 기술되며 $$V^{(e)}(x,y) = \begin{pmatrix} 1 & x & y \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & x_1 & y_1\\ 1 & x_2 & y_2\\ 1 & x_3 & y_3 \end{pmatrix}^{-1} \begin{pmatrix} V_1^{(e)}\\ V_2^{(e)}\\ V_3^{(e)} \end{pmatrix} = \sum_{i=1}^3 V_i^{(e)} \alpha_i (x,y), $$ $\alpha_i(x,y)$의 구체적인 형태는 다음과 같다. \begin{eqnarray*} \alpha_1 (x,y) &=& \frac{1}{2A} \left[ (x_2 y_3 - x_3 y_2) + (y_2 - y_3)x + (x_3-x_2) y \right]\\ \alpha_2 (x,y) &=& \frac{1}{2A} \left[ (x_3 y_1 - x_1 y_3) + (y_3 - y_1)x + (x_1-x_3) y \right]\\ \alpha_3 (x,y) &=& \frac{1}{2A} \left[ (x_1 y_2 - x_2 y_1) + (y_1 - y_2)x + (x_2-x_1) y \right]. \end{eqnarray*} 이때 분모의 $A$는 삼각형 요소의 면적으로서 다음의 식에 의해 표현된다. $$2A = \begin{vmatrix} 0 & 0 & 1\\ x_2-x_1 & y_2-y_1 & 0\\ x_3-x_1 & y_3-y_1 & 0 \end{vmatrix} = (x_2-x_1)(y_3-y_1) - (x_3-x_1)(y_2-y_1). $$

라플라스 방정식 $\nabla^2 V = 0$를 풀고자 변분법을 적용하게 위해 삼각형 요소 하나의 기여분을 계산해보면 다음과 같다. \begin{eqnarray*} W^{(e)} &=& \frac{1}{2} \int \epsilon_0 \left| \nabla V^{(e)} \right|^2 dS\\ &=& \frac{1}{2} \sum_{i=1}^3 \sum_{j=1}^3 \epsilon_0 V_i^{(e)} \left[ \int \nabla \alpha_i \cdot \nabla \alpha_j dS \right]\\ &=& \frac{1}{2} \epsilon_0 \left[ V^{(e)} \right]^\intercal \left[ C^{(e)} \right] \left[ V^{(e)} \right]. \end{eqnarray*} 이때 $$\left[ V^{(e)} \right] \equiv \begin{pmatrix} V_1^{(e)}\\ V_2^{(e)}\\ V_3^{(e)} \end{pmatrix}$$ 이고, $C_{ij}^{(e)} \equiv \int \nabla \alpha_i \cdot \nabla \alpha_j dS = C_{ji}^{(e)}$일 때 다음처럼 정의한다. $$\left[ C^{(e)} \right] \equiv \begin{pmatrix} C_{11}^{(e)} & C_{12}^{(e)} & C_{13}^{(e)}\\ C_{21}^{(e)} & C_{22}^{(e)} & C_{23}^{(e)}\\ C_{31}^{(e)} & C_{32}^{(e)} & C_{33}^{(e)} \end{pmatrix}$$ 만일 $P_1 \equiv y_2-y_3$, $P_2 \equiv y_3-y_1$, $P_3 \equiv y_1-y_2$, $Q_1 \equiv x_3-x_2$, $Q_2 \equiv x_1-x_3$, 그리고 $Q_3 \equiv x_2-x_1$이라 한다면 다음처럼 쓸 수도 있다. \begin{eqnarray*} C_{ij}^{(e)} &=& \frac{1}{4A} \left( P_i P_j + Q_i Q_j \right)\\ A &=& \frac{1}{2} \left( P_2 Q_3 - P_3 Q_2 \right). \end{eqnarray*} 이때 삼각형의 꼭지점을 반시계방향으로 돌도록 해야 $A$가 양수로 얻어짐에 주의한다.

변분법

• https://ocw.mit.edu/courses/16-920j-numerical-methods-for-partial-differential-equations-sma-5212-spring-2003/
• Matthew N.O. Sadiku, Computational Electromagnetics with MATLAB (CRC Press, 2019).