微分方程:速成包

公式表、每个专题的关键方法步骤和 8 道练习题,完整解答附在最后。

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1公式与方法

微分方程

指数增长/衰减
dy/dt = ky → y = y0ekt
半衰期
k = ln 2 / t½
牛顿冷却定律
T(t) = Ta + (T0 − Ta)e−kt
积分因子
y′ + p(x)y = q(x): μ = e∫p dx, (μy)′ = μq
混合槽
dm/dt = r·c − (r/V)·m

积分

幂法则
∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1) + C
定积分
∫ab f dx = F(b) − F(a)
常用积分
∫eˣ dx = eˣ, ∫1/x dx = ln|x|, ∫sin x dx = −cos x
曲线间的面积
∫ab (f − g) dx

方法

  1. 尽可能把被积函数改写为简单项之和。
  2. 应用幂法则:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1),以及 ex、1/x、sin 和 cos 的基本积分。
  3. 当看到一个函数和它的导数同时出现时,用换元法。
  4. 对于定积分,计算 F(b) − F(a)。

导数

幂法则
(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹
乘积法则
(uv)′ = u′v + uv′
商法则
(u/v)′ = (u′v − uv′)/v²
链式法则
f(g(x))′ = f′(g(x))·g′(x)
常用导数
(eˣ)′ = eˣ, (ln x)′ = 1/x, (sin x)′ = cos x, (cos x)′ = −sin x

方法

  1. 识别结构:和、积、商还是复合。
  2. 对 x 的每个幂应用幂法则。
  3. 需要时使用乘积法则、商法则或链式法则。
  4. 化简,如有要求再代入该点求值。

数值方法

二分法
c = (a + b)/2, width after n steps (b − a)/2ⁿ
牛顿–拉弗森法
xn+1 = xₙ − f(xₙ)/f′(xₙ)
线性插值
y = y₁ + (y₂ − y₁)(x − x₁)/(x₂ − x₁)
梯形法则
T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + … + 2fn−1 + fₙ], h = (b − a)/n
辛普森法则(n 为偶数)
S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + … + 4fn−1 + fₙ]
梯形法则的误差界
|E| ≤ (b − a)h²M/12, M = max|f″|
欧拉
yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)
休恩法
yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + hk₁)
RK4
yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)

方法

  1. 求根:二分法要检查变号,牛顿法要计算 f 和 f′,并在迭代值表中保留六位或更多位数字。
  2. 求表中的值:在两个相邻的点之间做线性插值。
  3. 求积分:求出 h = (b − a)/n,列出每个节点处的 f,应用权重(梯形法则为 1, 2, …, 2, 1;n 为偶数时辛普森法则为 1, 4, 2, …, 4, 1),再乘以 h/2 或 h/3。
  4. 求常微分方程:从 t₀ 出发,用 yₙ₊₁ = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)(欧拉法)或平均斜率(休恩法)逐步前进,每步一行,直到到达所要求的 t。

2练习题

1.微分方程中等
tyy(0) = 3y(1.5) = ?

解 y″ + 5y′ + 6y = 0,其中 y(0) = 3,y′(0) = 1。求 y(1.5)。

y″ + 5y′ + 6y = 0y(0) = 3y′(0) = 1
y(1.5) =
2.微分方程困难
tyy(0) = 2y(0.5) = ?

解 y″ + y′ + 16.25y = 0,其中 y(0) = 2,y′(0) = 0(从静止释放)。求 y(0.5);角度以弧度为单位。

y″ + y′ + 16.25y = 0y(0) = 2y′(0) = 0
y(0.5) =
3.积分中等
xy12.5y = x ln x

计算 I = ∫₁2.5 x·ln x dx。

∫₁2.5 x ln x dx
I =
4.积分困难
xy2y = 2xy = x²

将直线 y = 2x 与抛物线 y = x² 之间的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体的体积 V。

y = 2xy = x²
V =
5.导数中等
xyx = 1

设 f(x) = (−2x + 5)3。求 f′(1)。

f(x) = (−2x + 5)3x = 1
f′(1) =
6.导数困难
xy

设 f(x) = x3 − 4.5x2 + 2。求局部极小值点的 x 坐标 x。

f(x) = x3 − 4.5x2 + 2
x =
7.数值方法中等

对 ∫01 sin x dx 使用梯形法则。误差至多为 (b − a)³·M/(12n²),其中 M 为 [0, 1] 上的 max|f″|。求能保证误差小于 0.0005 的最少窄条数 n。

f(x) = sin x[a, b] = [0, 1]ε = 0.0005
n =
8.数值方法困难
01202040ty(0, 3)

对 y′ = t + y,y(0) = 3,用欧拉法,取 h = 0.5,估计 y5 ≈ y(2.5)。

y′ = t + yy(0) = 3h = 0.5
y5 =

3溶液

1.微分方程

答案: y(1.5) = 0.4201

二阶线性方程:对 y″ + b·y′ + c·y = 0,试 y = ert:得到特征方程 r² + b·r + c = 0。两个不等实根 r₁ ≠ r₂ 给出 y = A·er₁t + B·er₂t(过阻尼);二重根 r 给出 y = (A + Bt)·ert(临界阻尼);复根 −α ± jω 给出 y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt)(欠阻尼,振荡)。初值 y(0) 和 y′(0) 决定 A 和 B。写成 y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 时,ωn 是固有频率,ζ 是阻尼比:ζ < 1 时振荡。在常值输入下,y″ + by′ + cy = c·K 的解是稳态值 K 加上自由响应。

特征根

(r + 2)(r + 3) = 0 → r = −2, −3

由初值求常数

A + B = 3, −2A − 3B = 1
A = 10, B = −7

求值

y(1.5) = 10·e−3 + (−7)·e−4.5 = 0.4201

答案

y(1.5) = 0.4201
2.微分方程

答案: y(0.5) = −0.4712

二阶线性方程:对 y″ + b·y′ + c·y = 0,试 y = ert:得到特征方程 r² + b·r + c = 0。两个不等实根 r₁ ≠ r₂ 给出 y = A·er₁t + B·er₂t(过阻尼);二重根 r 给出 y = (A + Bt)·ert(临界阻尼);复根 −α ± jω 给出 y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt)(欠阻尼,振荡)。初值 y(0) 和 y′(0) 决定 A 和 B。写成 y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 时,ωn 是固有频率,ζ 是阻尼比:ζ < 1 时振荡。在常值输入下,y″ + by′ + cy = c·K 的解是稳态值 K 加上自由响应。

复根

r = −0.5 ± 4j

常数

A = 2, B = 0.5·2/4 = 0.25

求值

y(0.5) = e−0.25(2·cos 2 + 0.25·sin 2) = −0.4712

答案

y(0.5) = −0.4712
3.积分

答案: I = 1.551

分部积分:∫u·dv = u·v − ∫v·du,由乘积法则得出。把 u 选为求导后会变简单的因式(x 的幂或 ln x),把 dv 选为你能积分的因式(eˣ、sin x、cos x,或 u = ln x 时的 x)。对定积分,要在两个上下限处计算 u·v:∫ₐᵇ u dv = [u·v]ₐᵇ − ∫ₐᵇ v du。含 x² 的因式需要做两轮。

选取 u 和 dv

u = ln x, du = dx/x; dv = x dx, v = x²/2

原函数

∫x ln x dx = (x²/2)ln x − ∫(x/2) dx = (x²/2)ln x − x²/4

极限

(3.125·ln 2.5 − 1.5625) − (0 − 0.25) = 1.551

答案

I = 1.551
4.积分

答案: V = 13.4

旋转体体积:把 y = f(x) 之下、从 x = a 到 x = b 的区域绕 x 轴旋转,得到一个旋转体,它在 x 处的横截面是半径为 f(x) 的圆盘。把圆盘相加得 V = π∫ₐᵇ f(x)² dx。当区域位于外曲线 R(x) 与内曲线 r(x) 之间时,每个薄片是一个垫圈:V = π∫ₐᵇ (R(x)² − r(x)²) dx。相减之前要先把半径平方。

交点

2x = 1x² → x = 0, x = 2

垫圈法

V = π∫₀2 ((2x)² − (1x²)²) dx

积分

V = π(4·2³/3 − 1·2⁵/5) = π·4.267 = 13.4

答案

V = 13.4
5.导数

答案: f′(1) = −54

求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。

链式法则

f′(x) = 3·(−2x + 5)2·(−2)

代入

f′(1) = 3·32·(−2) = −54

答案

f′(1) = −54
6.导数

答案: x = 3

求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。

导数

f′(x) = 3x2 − 9x = 3·(x2 − 3x)

解 f′(x) = 0

x = 0 或 x = 3

判断哪个是哪个

f″(x) = 6x − 9:在极大值处为负,在极小值处为正。

f″(0) = −9, f″(3) = 9
x = 3

答案

x = 3
7.数值方法

答案: n = 12

数值积分:把 [a, b] 分成 n 条宽度为 h = (b − a)/n 的窄条,节点为 x₀ … xₙ。梯形法则:T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + 2f₂ + … + 2fn−1 + fₙ]。辛普森法则(n 为偶数):S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + 4f₃ + … + 4fn−1 + fₙ]。梯形法则的误差按 h² 缩小(误差界 (b − a)h²·M/12,其中 M = max|f″|),辛普森法则按 h⁴ 缩小,所以在节点数相同时辛普森法则通常精确得多。

二阶导数的上界

M = sin 1 = 0.8415

解出 n

n² > 1·0.8415/(12·0.0005) = 140.2
n > 11.84 → n = 12

答案

n = 12
8.数值方法

答案: y5 = 26.88

y′ = f(t, y) 的数值解:欧拉法沿每一步起点处的斜率前进:yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)。休恩法(改进欧拉法)取起点处斜率与欧拉预测点处斜率的平均:k₁ = f(tₙ, yₙ),k₂ = f(tₙ + h, yₙ + h·k₁),yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂)。经典龙格–库塔法 (RK4) 结合四个斜率:yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)。欧拉法的整体误差与 h 成正比,休恩法与 h² 成正比,RK4 与 h⁴ 成正比。

ntₙyₙf(tₙ, yₙ)yₙ₊₁00334.510.54.55721781131.51112.517.254217.2519.2526.875

欧拉法各步

y₁ = 3 + 0.5·(3) = 4.5
y₂ = 4.5 + 0.5·(5) = 7
y₃ = 7 + 0.5·(8) = 11
y₄ = 11 + 0.5·(12.5) = 17.25
y₅ = 17.25 + 0.5·(19.25) = 26.875
01202040ty

图表

y5 = 26.88

答案

y5 = 26.88

精确值为 y(2.5) = 45.229976。

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