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。
6 °C の缶ジュースを冷蔵庫から 22 °C の部屋に出します。 温度はニュートンの冷却法則 dT/dt = −k·(T − Tₐ) に従います。 k = 0.04 min⁻¹ として、28 分後の温度 T を求めなさい。
y(0) = 1、y′(0) = 0(静止状態から放す)として y″ + 2y′ + 26y = 0 を解きなさい。y(1) を求めなさい。角度はラジアンとします。
I = ∫02 e0.5x dx を計算しなさい。
直線 y = 3x と放物線 y = x² の間の領域を x 軸のまわりに回転させます。立体の体積 V を求めなさい。
f(x) = ln(2x2 + 5) とします。f′(3) を求めなさい。
f(x) = x3 − 12x2 + 36x − 1 とします。極大点の x 座標 x を求めなさい。
シンプソンの公式を n = 2 で使って ∫02 eˣ dx を近似し、厳密な値と比べてください。絶対誤差 |E| = |S − I| を求めてください。
オイラー法を刻み幅 h = 0.1 で t = 0.5 まで使って、y′ = 0.5y、y(0) = −1 を解いてください。厳密解は y = y₀e0.5t です。大域誤差 |E| = |y(0.5) − y5| を求めてください。
答え: T = 16.78 °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(1) = 0.0338
2 階線形方程式:y″ + b·y′ + c·y = 0 では y = ert とおきます。これから特性方程式 r² + b·r + c = 0 が得られます。異なる 2 つの実根 r₁ ≠ r₂ のときは y = A·er₁t + B·er₂t(過減衰)、重根 r のときは y = (A + Bt)·ert(臨界減衰)、複素根 −α ± jω のときは y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt)(不足減衰、振動)となります。初期値 y(0) と y′(0) から A と B が決まります。y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 の形に書くと、ωn は固有角周波数、ζ は減衰比で、ζ < 1 なら振動します。入力が一定の y″ + by′ + cy = c·K では、解は定常値 K に自由応答を加えたものです。
答え: I = 3.437
定積分:∫ₐᵇ f(x) dx は、a から b までのグラフと x 軸の間の符号付き面積です。原始関数 F(F′ = f)を求め、F(b) − F(a) を計算します。べき乗の法則:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)。2 曲線の間の面積は ∫(上 − 下) dx です。
答え: V = 101.8
回転体の体積:x = a から x = b までの y = f(x) の下の領域を x 軸のまわりに回転させると、x での断面が半径 f(x) の円板である立体ができます。円板を足し合わせると V = π∫ₐᵇ f(x)² dx になります。領域が外側の曲線 R(x) と内側の曲線 r(x) の間にあるときは、各スライスはワッシャー(円環)で、V = π∫ₐᵇ (R(x)² − r(x)²) dx です。引く前に半径を 2 乗しましょう。
答え: f′(3) = 0.5217
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 − 24:極大では負、極小では正。
答え: |E| = 0.03167
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。
相対誤差:0.4957%。
答え: |E| = 0.007744
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。
h を半分にすると、オイラー法の誤差はおよそ半分になります。
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