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。

新题目返回课程

在打印窗口中选择“另存为 PDF”,即可在设备上保存一份副本。

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
t (min)T (°C)13Ta​38 °C52 °C

一杯 84 °C 的咖啡放在 18 °C 的房间里。 13 min 后其温度为 38 °C。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 从开始算起需要多长时间 t 才能达到 52 °C?

T0 = 84 °CTa = 18 °CT(13) = 38 °CT = 52 °C
t = min
2.微分方程困难
t (min)m (kg)t = ?28 kg

一个水箱装有 200 L 纯水。 每升含盐 0.2 kg 的盐水以 10 L/min 流入,混合均匀的溶液以相同流量流出。 多少分钟 t 后水箱中含盐 28 kg?

V = 200 Lm0 = 0 kgc = 0.2 kg/Lr = 10 L/min
t = min
3.积分中等
xy26

计算 I = ∫26 2/x dx。

f(x) = 2/x[2, 6]
I =
4.积分困难
xy3y = 3xy = x²

将直线 y = 3x 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 = 3xy = x²
V =
5.导数中等
xyx = 2

设 f(x) = x·sin(3x),x 以弧度计。求 f′(2)。

f(x) = x·sin(3x)x = 2 rad
f′(2) =
6.导数困难
xy

设 f(x) = x3 − 10.5x2 + 36x + 4。求局部极小值点的 x 坐标 x。

f(x) = x3 − 10.5x2 + 36x + 4
x =
7.数值方法中等

对 ∫01 x³ 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 0.0001 的最少窄条数 n。

f(x) = x³[a, b] = [0, 1]ε = 0.0001
n =
8.数值方法困难
00.20.40.611.21.4ty(0, 1)

对 y′ = e−ty,y(0) = 1,用休恩法(改进欧拉法),取 h = 0.2,估计 y3 ≈ y(0.6)。

y′ = e−tyy(0) = 1h = 0.2
y3 =

3溶液

1.微分方程

答案: t = 7.222 min

一阶微分方程:dy/dt = k·y 的解为 y = y₀·ekt(k > 0 时增长,k < 0 时衰减);半衰期 T 对应 k = ln 2/T。牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ) 给出 T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt。线性方程 y′ + p(x)·y = q(x) 用积分因子 μ = e∫p dx 求解:(μy)′ = μq,所以 μy = ∫μq dx + C。

冷却常数

k = ln(66/20)/13 = 0.09184 min⁻¹

达到目标温度的时间

t = ln(66/34)/0.09184 = 7.222 min

答案

t = 7.222 min
2.微分方程

答案: t = 24.08 min

一阶微分方程:dy/dt = k·y 的解为 y = y₀·ekt(k > 0 时增长,k < 0 时衰减);半衰期 T 对应 k = ln 2/T。牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ) 给出 T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt。线性方程 y′ + p(x)·y = q(x) 用积分因子 μ = e∫p dx 求解:(μy)′ = μq,所以 μy = ∫μq dx + C。

结果

m(t) = 40 + (−40)·e−t/20

解出 t

e−t/20 = (40 − 28)/(40 − 0) = 0.3
t = 20·ln(3.333) = 24.08 min

答案

t = 24.08 min
3.积分

答案: I = 2.197

定积分:∫ₐᵇ f(x) dx 是从 a 到 b 图像与 x 轴之间的有向面积。求一个原函数 F(F′ = f),再计算 F(b) − F(a)。幂法则:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)。两条曲线之间的面积为 ∫(上 − 下) dx。

原函数

F(x) = 2·ln x

代入上下限

I = 2·(ln 6 − ln 2) = 2·ln 3 = 2.197

答案

I = 2.197
4.积分

答案: V = 101.8

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

3x = 1x² → x = 0, x = 3

垫圈法

V = π∫₀3 ((3x)² − (1x²)²) dx

积分

V = π(9·3³/3 − 1·3⁵/5) = π·32.4 = 101.8

答案

V = 101.8
5.导数

答案: f′(2) = 5.482

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。

乘积法则与链式法则

f′(x) = sin(3x) + 3x·cos(3x)

代入

f′(2) = −0.2794 + 6·0.9602 = 5.482

答案

f′(2) = 5.482
6.导数

答案: x = 4

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 − 21x + 36 = 3·(x2 − 7x + 12)

解 f′(x) = 0

x = 3 或 x = 4

判断哪个是哪个

f″(x) = 6x − 21:在极大值处为负,在极小值处为正。

f″(3) = −3, f″(4) = 3
x = 4

答案

x = 4
7.数值方法

答案: n = 71

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 = 6·1 = 6

解出 n

n² > 1·6/(12·0.0001) = 5000
n > 70.71 → n = 71

答案

n = 71
8.数值方法

答案: y3 = 1.418

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。

ntₙyₙk₁k₂yₙ₊₁00110.7866281.17866310.21.1786630.7899920.5858661.31624920.41.3162490.5906690.4228961.417605

休恩法各步

y₁ = 1 + (0.2/2)(1 + 0.786628) = 1.178663
y₂ = 1.178663 + (0.2/2)(0.789992 + 0.585866) = 1.316249
y₃ = 1.316249 + (0.2/2)(0.590669 + 0.422896) = 1.417605
00.20.40.611.21.4ty

图表

y3 = 1.418

答案

y3 = 1.418

ExamProblems · examproblems.com/courses/differential-equations