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。
3 °C の缶ジュースを冷蔵庫から 23 °C の部屋に出します。 7 分後の温度は 9 °C です。 温度はニュートンの冷却法則 dT/dt = −k·(T − Tₐ) に従います。 定数 k を min⁻¹ で求めなさい。
タンクに純水が 500 L 入っています。 1 L あたり 0.25 kg の塩を含む塩水が 10 L/min で流入し、よく混ざった溶液が同じ流量で流出します。 20 分後にタンク内にある塩の量 m を求めなさい。
I = ∫₁1.5 x·ln x dx を計算しなさい。
y = x2 と y = 3x で囲まれた部分の面積 A を求めなさい。
f(x) = x3·ex とします。f′(1.5) を求めなさい。
f(x) = −x2 − x + 3 の x = 2 における接線は、y 軸と y = b で交わります。b を求めなさい。
∫02 eˣ dx に台形公式を使います。誤差は、[0, 2] 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。
古典的ルンゲ–クッタ法(RK4)を、h = 0.5 で 1 ステップ、y′ = t² + y²、y(0) = 0.5 に適用してください。y₁ ≈ y(0.5) を求めてください。
答え: k = 0.05095 min⁻¹
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: m = 41.21 kg
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。
積分因子は ert/V で、解は平衡量 c·V に近づきます。
答え: I = 0.1436
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: A = 4.5
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: f′(1.5) = 45.38
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: b = 7
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: n = 222
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: y1 = 0.716
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。
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