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
t (min)T (°C)30Ta​T = ?

一个 420 °C 的钢锻件放在 28 °C 的车间里冷却。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 已知 k = 0.05 min⁻¹,求 30 min 后的温度 T。

T0 = 420 °CTa = 28 °Ck = 0.05 min⁻¹t = 30 min
T = °C
2.微分方程困难
ty0.5y(0.5) = ?

求解 y′ + 3y = 3e−t,y(0) = 1。求 y(0.5)。

y′ + 3y = 3e−ty(0) = 1
y(0.5) =
3.积分中等
xy01

计算 I = ∫01 e−x dx。

f(x) = e−x[0, 1]
I =
4.积分困难
xyy = 2x2​y = 2x

求由 y = 2x2 和 y = 2x 围成区域的面积 A。

y = 2x2y = 2x
A =
5.导数中等
xyx = −1

设 f(x) = ln(3x2 + 4)。求 f′(−1)。

f(x) = ln(3x2 + 4)x = −1
f′(−1) =
6.导数困难
xyx = −2

f(x) = 0.5x2 + 4x + 6 在 x = −2 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。

f(x) = 0.5x2 + 4x + 6x = −2
b =
7.数值方法中等
xy012

用梯形法则取 n = 2 条窄条,近似计算 ∫02 √(1 + x³) dx。给出 T。

f(x) = √(1 + x³)[a, b] = [0, 2]n = 2
T =
8.数值方法困难
00.050.10.150.211.11.21.3ty(0, 1)

对 y′ = t² + y²,y(0) = 1,取 h = 0.2,做一步经典龙格–库塔法 (RK4)。求 y₁ ≈ y(0.2)。

y′ = t² + y²y(0) = 1h = 0.2
y1 =

3溶液

1.微分方程

答案: T = 115.5 °C

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。

冷却定律的解

T(t) = 28 + 392·e−0.05t

代入 t

T(30) = 28 + 392·0.2231 = 115.5 °C

答案

T = 115.5 °C
2.微分方程

答案: y(0.5) = 0.7982

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。

积分因子

μ = e3t
(e3ty)′ = 3e2t

通解

y = 3/2·e−t + C·e−3t = 1.5·e−t + C·e−3t

初始条件

1 = 1.5 + C → C = −0.5

求值

y(0.5) = 1.5·0.6065 + (−0.5)·0.2231 = 0.7982

答案

y(0.5) = 0.7982
3.积分

答案: I = 0.6321

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) = e−x/(−1)

代入上下限

I = (e−1 − 1)/(−1) = (0.3679 − 1)/(−1) = 0.6321

答案

I = 0.6321
4.积分

答案: A = 0.3333

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。

交点

2x2 = 2x → x = 0, x = 1

对上减下积分

A = [x2 − 0.6667x3]01 = 0.3333

答案

A = 0.3333
5.导数

答案: f′(−1) = −0.8571

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。

对数的链式法则

f′(x) = 6x/(3x2 + 4)

代入

f′(−1) = −6/7 = −0.8571

答案

f′(−1) = −0.8571
6.导数

答案: b = 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。

切点和斜率

f(−2) = 0
f′(x) = x + 4 → f′(−2) = 2

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = 0 − 2·(−2) = 4

答案

b = 4
7.数值方法

答案: T = 3.414

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。

ixᵢf(xᵢ)体重0011111.41421422231

节点与函数值

h = 1
Σ wᵢfᵢ = 1 + 2·1.414214 + 3 = 6.828427

梯形法则

T = (1/2)·6.828427 = 3.414

答案

T = 3.414

这个积分没有初等原函数,这正是需要数值方法的情形。

8.数值方法

答案: y1 = 1.253

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。

四个斜率

k₁ = f(0, 1) = 1
k₂ = f(0.1, 1.1) = 1.22
k₃ = f(0.1, 1.122) = 1.268884
k₄ = f(0.2, 1.253777) = 1.611956

合并

y₁ = 1 + (0.2/6)(1 + 2·1.22 + 2·1.268884 + 1.611956) = 1.253

答案

y1 = 1.253

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