微分方程式
- 指数関数的な増加・減少
- dy/dt = ky → y = y0ekt
- 半減期
- k = ln 2 / t½
- ニュートンの冷却法則
- T(t) = Ta + (T0 − Ta)e−kt
- 積分因子
- y′ + p(x)y = q(x): μ = e∫p dx, (μy)′ = μq
- 混合タンク
- dm/dt = r·c − (r/V)·m
公式集、全トピックの解法の要点、8 問の演習問題。完全な解答は巻末にあります。
82 °C のコーヒーを 18 °C の部屋に置いておきます。 温度はニュートンの冷却法則 dT/dt = −k·(T − Tₐ) に従います。 k = 0.06 min⁻¹ として、30 分後の温度 T を求めなさい。
x > 0 で初期値問題 y′ + 2y/x = 3x、y(1) = 1 を解きなさい。y(2) を求めなさい。
I = ∫₁2.5 x·ln x dx を計算しなさい。
I = ∫₀1.5 x²·eˣ dx を計算しなさい。
f(x) = (4x − 1)4 とします。f′(2) を求めなさい。
f(x) = x3 + 1.5x2 − 6x + 3 とします。極大点の x 座標 x を求めなさい。
∫01 sin x dx に台形公式を使います。誤差は、[0, 1] 上で M = max|f″| として、最大でも (b − a)³·M/(12n²) です。誤差が 0.0001 未満になることを保証する最小の短冊の数 n を求めてください。
オイラー法を h = 0.1 で y′ = y − t²、y(0) = 0.5 に使い、y5 ≈ y(0.5) を推定してください。
答え: T = 28.58 °C
1 階微分方程式:dy/dt = k·y の解は y = y₀·ekt です(k > 0 なら増加、k < 0 なら減少)。半減期 T からは k = ln 2/T が得られます。ニュートンの冷却法則 dT/dt = −k·(T − Tₐ) からは T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt が得られます。線形方程式 y′ + p(x)·y = q(x) は積分因子 μ = e∫p dx を使って解きます:(μy)′ = μq なので、μy = ∫μq dx + C です。
答え: y(2) = 3.063
1 階微分方程式:dy/dt = k·y の解は y = y₀·ekt です(k > 0 なら増加、k < 0 なら減少)。半減期 T からは k = ln 2/T が得られます。ニュートンの冷却法則 dT/dt = −k·(T − Tₐ) からは T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt が得られます。線形方程式 y′ + p(x)·y = q(x) は積分因子 μ = e∫p dx を使って解きます:(μy)′ = μq なので、μy = ∫μq dx + C です。
答え: I = 1.551
部分積分:∫u·dv = u·v − ∫v·du。積の微分公式から導かれます。u には、微分すると簡単になるほうの因子(x のべき乗や ln x)を選び、dv には、積分できるほうの因子(eˣ、sin x、cos x、または u = ln x のときの x)を選びます。定積分では、u·v を両端で評価します:∫ₐᵇ u dv = [u·v]ₐᵇ − ∫ₐᵇ v du。因子 x² があるときは 2 回行います。
答え: I = 3.602
部分積分:∫u·dv = u·v − ∫v·du。積の微分公式から導かれます。u には、微分すると簡単になるほうの因子(x のべき乗や ln x)を選び、dv には、積分できるほうの因子(eˣ、sin x、cos x、または u = ln x のときの x)を選びます。定積分では、u·v を両端で評価します:∫ₐᵇ u dv = [u·v]ₐᵇ − ∫ₐᵇ v du。因子 x² があるときは 2 回行います。
答え: f′(2) = 5488
微分:導関数 f′(x) は x におけるグラフの傾きです。べき乗の法則:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。積の法則:(uv)′ = u′v + uv′。連鎖律:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。f′(x) = 0 のところではグラフの接線が水平になり、極大・極小・鞍点のいずれかです。
答え: x = −2
微分:導関数 f′(x) は x におけるグラフの傾きです。べき乗の法則:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。積の法則:(uv)′ = u′v + uv′。連鎖律:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。f′(x) = 0 のところではグラフの接線が水平になり、極大・極小・鞍点のいずれかです。
f″(x) = 6x + 3:極大では負、極小では正。
答え: n = 27
数値積分:[a, b] を、幅 h = (b − a)/n、節点 x₀ … xₙ の n 個の短冊に分けます。台形公式:T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + 2f₂ + … + 2fn−1 + fₙ]。シンプソンの公式(n は偶数):S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + 4f₃ + … + 4fn−1 + fₙ]。台形公式の誤差は h² のように小さくなり(M = max|f″| として評価式 (b − a)h²·M/12)、シンプソンの公式は h⁴ のように小さくなるので、同じ節点ならシンプソンの公式のほうが通常はずっと正確です。
答え: y5 = 0.7732
y′ = f(t, y) の数値解法:オイラー法は、各ステップの開始点での傾きに沿って進みます:yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)。ホイン法(改良オイラー法)は、開始点での傾きと、オイラー法による予測点での傾きを平均します:k₁ = f(tₙ, yₙ)、k₂ = f(tₙ + h, yₙ + h·k₁)、yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂)。古典的ルンゲ–クッタ法(RK4)は 4 つの傾きを組み合わせます:yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)。大域誤差は、オイラー法では h に、ホイン法では h² に、RK4 では h⁴ に比例します。
厳密な値は y(0.5) = 0.776918 です。
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