Je veux juste ajouter mes 2 ¢ dans la discussion et mentionner une vue plus mathématique de ce problème.
Fonctions intégrables
En physique, nous sommes souvent très intéressés par les fonctions Lebesgue-intégrables, ce qui est une contrainte très raisonnable: sur un intervalle fini, une fonction bornée est Lebesgue intégrable ssi elle est mesurable - et chaque fonction saine qui pourrait correspondre à quelque chose de réel l'est certainement! Les fonctions non mesurables sont vraiment interrompues au niveau infinitésimal et leur construction est considérée "physiquement impossible". Rejeter les fonctions non mesurables, c'est postuler que la physique n'est pas un pur chaos et une folie.
Les fonctions qui ne sont pas limitées sont beaucoup plus courantes et raisonnables en physique. Les plus belles sont également intégrables à Lebesgue et la plupart du reste provient d'idéalisations non physiques, mais nous avons développé beaucoup de techniques pour gérer les infinis physiques qui ne peuvent pas être apprivoisés autrement.
Fonctions différentiables
Maintenant, comment cela est-il lié à la différentiabilité? Eh bien, considérons le plus bel espace de fonctions que vous puissiez imaginer: des fonctions infiniment différentiables qui diminuent plus vite que n'importe quel polynôme à l'infini. Il s'agit de l ' espace Schwartz $ \ mathcal {S} $ . Avec ces fonctions, vous pouvez faire pratiquement tout ce que vous voulez. Un fait remarquable à propos de l'espace de Schwartz est que il est dense en $ L ^ p $ pour tout $ p \ in [1, \ infty) $ - cela signifie que vous pouvez approximer n'importe quelle fonction intégrable avec une fonction de $ \ mathcal {S} $ span > avec une précision arbitraire. Ainsi, vous pouvez décrire votre modèle en utilisant des fonctions infiniment différentiables et tant que le modèle lui-même est continu, vous pouvez toujours le généraliser à $ L ^ p $ simplement en prenant la limite . Vous ne trouvez pas cela incroyable?
Distributions
Mais souvent, travailler avec $ \ mathcal {S} $ puis trouver la limite peut être assez laborieux. Par exemple, en électrodynamique, vous voulez parler des densités de charge ainsi que des charges ponctuelles et même des surfaces chargées - pour décrire de tels systèmes, vous devez approximer la densité de charge avec une fonction lisse et résoudre les équations de Maxwell pour cela . Heureusement, quelque chose appelé théorie de la distribution a été inventé. Cette théorie nous donne un cadre mathématique rigoureux dans lequel nous pouvons parler des limites elles-mêmes , en un sens.
Par exemple, si vous imaginez que vous preniez un dérivé d'une fonction sigmoïde et que vous preniez ensuite la limite qui le transforme en fonction Heaviside, le dérivé exploserait en infini, comme dans cette vidéo. Mais si votre modèle était une bonne représentation de la réalité, vous n'êtes probablement pas intéressé par le dérivé lui-même, mais vous l'utilisez comme résultat intermédiaire, peut-être dans une intégrale. Ensuite, vous pouvez également éviter de faire la limite et prendre le dérivé faible d'une distribution Heaviside, qui équivaut à la distribution delta. Les dérivées faibles sont définies sur toutes les fonctions intégrables, de sorte que l'équation différentielle que vous avez écrite dans votre question peut être évaluée même avec n'importe quelle fonction intégrable. Cependant, rappelez-vous que cela donne toujours le même résultat que de faire la limite, juste d'une manière simplifiée.
Wavefunctions et QM
Dans les paragraphes précédents, je parlais de fonctions qui ont une signification physique spécifique.Ce n'est cependant pas le cas de la fameuse fonction d'onde en mécanique quantique.Les fonctions d'onde sont spéciales dans le sens où QM peut être naturellement modélisé comme un espace vectoriel (éventuellement ∞ dimensionnel) et les fonctions sont des vecteurs ∞ dimensionnels très pratiques.Cependant, comme les espaces ∞ dimensionnels sont bizarres, tous les covecteurs n'ont pas de représentation sous forme de vecteur.Vous avez probablement déjà une intuition pour cela: les distributions sont les «covecteurs» des fonctions différentiables, et alors que les fonctions différentiables sont des distributions, la distribution delta n'est pas une fonction différentiable.En raison de cette nature non conventionnelle de la gestion de la qualité, les distributions sont des objets parfaitement valides de la théorie, pas seulement des résultats intermédiaires.Par exemple, vous pourriez avoir $ \ psi (p) = \ delta (p) $ .