常微分方程导言
请注意,本文最近一次更新于:2022-02-15,文章内容可能已经不具有时效性,请谨慎参考
本文最后更新于:2022年2月15日星期二上午9点07分 +08:00
常微分方程导论
常微分方程的基本概念
- 常微分和偏微分
- 在微分方程中只存在一个自变量的称为
常微分方程
- 在微分方程中多于一个自变量的称为
偏微分方程
- 微分方程中出现的未知函数最高阶导数的阶数称为微分方程的
阶数
- 线性和非线性
- n阶常微分方程的一般形式为
$$\begin{aligned}
F(x,y,\frac{\mathrm{dy}}{\mathrm{dx}},…,\frac{\mathrm{d^ny}}{\mathrm{dx^n}})=0
\end{aligned}\tag{1}$$ - 如果$(1)$式的左端是y及其各阶导数的
一次有理项
,则称该方程为n阶线性微分方程
,一般的n阶线性微分方程具有如下形式
$$\begin{aligned}
\frac{\mathrm{d^ny}}{\mathrm{dx^n}}+a_{1}(x)\frac{\mathrm{d^{n-1}y}}{\mathrm{dx^{n-1}}}+…+a_{n-1}(x)\frac{\mathrm{dy}}{\mathrm{dx}}+a_{n}y=f(x)
\end{aligned}\tag{2}$$ - 不满足上述形式的方程称为
非线性微分方程
- 解和隐式解(略)
- 通解和特解(略)
- 积分曲线和方向场
- 一阶微分方程
$$\begin{aligned}
\frac{\mathrm{dy}}{\mathrm{dx}}=f(x,y)
\end{aligned}\tag{3}$$ - 一阶微分方程的解$f(x,y)$表示xOy平面上的一条曲线,称为微分方程的
积分曲线
.通解表示平面上的一族曲线,其特解为过某一点的一条积分曲线.如果一条曲线上的每一点的切线斜率$f(x,y)$都是方程的解,则此曲线为积分曲线. - 用$f(x,y)$表示xOy平面上某区域D上各点的斜率方向,这样的区域D称为方程所定义的
方向场
,也称向量场
- 方向场中方向相同的曲线称为
等倾斜线
- 微分方程组
- 用两个及以上的关系式表示的微分方程称为
微分方程组
- 一般将n阶常微分方程写成为解出最高阶导数的形式
$$\begin{aligned}
z^{(n)}=g(t,z,z’,…,z^{(n-1)})
\end{aligned}\tag{4}$$
其中$z^{(k)}=\frac{\mathrm{d^kz}}{dt^k}$,将z及其导数视为未知函数,取变换
$$\begin{aligned}
y_{1}=z,y_{2}=z’,…,y_{n}=z^{n-1}
\end{aligned}$$
则n阶方程$(4)$可用一阶方程组替代
$$\begin{cases}
&\frac{\mathrm{dy_{1}}}{\mathrm{dt}}=y_{2} \\
&\cdots \\
&\frac{\mathrm{dy_{k}}}{dt}=y_{k+1} \\
&\cdots \\
&\frac{\mathrm{d_{n}}}{\mathrm{dt}}=g(t,y_{1},y_{2},…,y_{n})
\end{cases}$$
方程组的向量形式为
$$\begin{aligned}
\frac{\mathrm{d\vec{y}}}{\mathrm{dt}}=\vec{f}(t,\vec{y})
\end{aligned}\tag{5}$$
- 驻定、非驻定
- 如果方程组右端不包含自变量t
$$\begin{aligned}
\frac{\mathrm{d\vec{y}}}{\mathrm{dt}}=\vec{f}(\vec{y}),y\in D\subseteq R^n
\end{aligned}\tag{6}$$
则称为驻定
或自治
的 - 方程组包含自变量t称为
非驻定
或非自治
的 - 对于非驻定方程$(5)$,可以引进新变量$\tau$,将方程组化为(n+1)维空间$(t,\vec{y})$的驻定方程
$$\begin{cases}
&\frac{\mathrm{d\vec{y}}}{\mathrm{d\tau}}=\vec{f}(t,\vec{y}) \\
&\frac{\mathrm{dt}}{\mathrm{d\tau}}=1
\end{cases}$$
- 相空间、奇点、轨线
- 不含自变量、仅由未知函数组成的空间称为
相空间
- 积分曲线在像空间中的投影称为
轨线
- 驻定方程组$(6)$,方程组$\vec{f}(\vec{y})=\vec{0}$的解称为
平衡解
,又称为奇点
- 驻定方程的积分曲线具有特殊的性质:”时轴t”的平移不影响方向场,因此可以在空间$(x,y,t)$将方程的积分曲线投影到$(x,y)$平面上
- 雅可比矩阵与函数相关性(略)
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