Lax 对定义。一个非线性偏微分方程
F(x,t,u,\dots)=0
的Lax 对 是一对线性微分算子
L=L(u,\lambda)
M=M(u,\lambda)
[L,M] =LM-ML 是交换子。
如果 F(x,t,u,\dots)=0可以表示为 Lax 方程：
L_t+[L,M]=0 , 且 L \phi=\lambda(t) \phi , 则 \lambda_t=0 , 并且 \phi 满足
\phi_t=M\phi
高维Lax对
1972年V.E.Zakharov,A.B.Shabat,将Lax对推广到高维
对于两个 线性方程 \phi_x=A\phi,\phi_t=B\phi
其中A、B是 n x n 维矩阵; 或者更一般地，A和B可以是李代数g的元素; g可以是无限维的，参见 例如 及其中的参考文献 。
定义 A_t-B_x+[A,B]=0 为两个 线性方程 \phi_x=A\phi,\phi_t=B\phi的相容条件。
实例
;KdV 方程 的Lax对为
L=\frac{\partial^2}{\partial x^2}+u
M=-4\frac{\partial^3}{\partial x^3}+6 u \frac{\partial}{\partial x}+3\frac{\partial u}{\partial x}
;非线性薛定谔方程
\mathbf{A} =i\lambda \begin{bmatrix}1 & 0 \\0 & -1 \end{bmatrix}+i \begin{bmatrix}0 & q \\r & 0 \end{bmatrix}
\mathbf{B} =2i\lambda^2 \begin{bmatrix}1 & 0 \\0 & -1 \end{bmatrix}+2i\lambda \begin{bmatrix}0 & Q \\R & 0 \end{bmatrix}+ \begin{bmatrix}0 & q_x\\-r_x & 0 \end{bmatrix}-i \begin{bmatrix}rq & 0 \\0 & -rq \end{bmatrix}
;sine-Gordon方程
\mathbf{A} =i\lambda \begin{bmatrix}1 & 0 \\0 & -1 \end{bmatrix}+i \begin{bmatrix}0 & q \\r & 0 \end{bmatrix}
\mathbf{B} =\frac{1}{4i\lambda} \begin{bmatrix}\cos u & -i\sin u \\i\sin u & -\cos u \end{bmatrix}
;Sinh-Gordon方程
\mathbf{A} =i\lambda \begin{bmatrix}1 & 0 \\0 & -1 \end{bmatrix}+i \begin{bmatrix}0 & q \\r & 0 \end{bmatrix}
\mathbf{B} =\frac{1}{4i\lambda} \begin{bmatrix}coshu & -isinhu \\-isinhu & -coshu \end{bmatrix}
;KdV 方程
\mathbf{A} = \begin{bmatrix}i \lambda & 1 \\u & -i \lambda \end{bmatrix}
\mathbf{B} = \begin{bmatrix}4 i \lambda^3+2i\lambda u-u_x & 4 \lambda^2+2u \\4 \lambda^2 u+2i\lambda u_x+2u^2-u_{xx}+2 u^3 & 4 i \lambda^3+2i \lambda u^2 \end{bmatrix}
;mKdV方程
\mathbf{A} =\begin{bmatrix}-i \lambda & u \\u & i \lambda \end{bmatrix}
\mathbf{B} = \begin{bmatrix}-4i \lambda^3-2i \lambda u^2 & 4 \lambda^2 u+2i \lambda u_x-u_{xx}+2u^3 \\4\lambda^2u-2i \lambda u_x-u_{xx}+2u^2 & 4i \lambda^3+2i\lambda u^2 \end{bmatrix}
;切触Lax对
参考文献
*Inna Shingareva, Carlos Lizarraga-Celaya, Solving Nonlinear Partial Differential Equations with Maple and Mathematica, Springer Wien New York
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