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) = 1y(1) = ?

解 y″ + 2y′ + y = 0,其中 y(0) = 1,y′(0) = 2。求 y(1)。

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

解 y″ + 3y′ + 11.25y = 0,其中 y(0) = 3,y′(0) = 0(从静止释放)。求 y(0.5);角度以弧度为单位。

y″ + 3y′ + 11.25y = 0y(0) = 3y′(0) = 0
y(0.5) =
3.积分中等
xy01

计算 I = ∫01 2x·(x² + 1)1 dx。

f(x) = 2x·(x² + 1)1[0, 1]
I =
4.积分困难
xy1.333y = 4xy = 3x²

将直线 y = 4x 与抛物线 y = 3x² 之间的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体的体积 V。

y = 4xy = 3x²
V =
5.导数中等
xyx = 1

设 f(x) = x·sin(2x),x 以弧度计。求 f′(1)。

f(x) = x·sin(2x)x = 1 rad
f′(1) =
6.导数困难
xyx = 2

f(x) = x2 + 5x − 5 在 x = 2 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。

f(x) = x2 + 5x − 5x = 2
b =
7.数值方法中等
xy00.51

用梯形法则(n = 2)近似计算 ∫01 x³ dx,并与精确值比较。求绝对误差 |E| = |T − I|。

f(x) = x³[a, b] = [0, 1]n = 2
|E| =
8.数值方法困难
00.20.40.60.8−1−0.50ty(0, −1)

对 y′ = t − y,y(0) = −1,用欧拉法,取 h = 0.2,估计 y4 ≈ y(0.8)。

y′ = t − yy(0) = −1h = 0.2
y4 =

3溶液

1.微分方程

答案: y(1) = 1.472

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。

二重根

(r + 1)² = 0 → r = −1

常数

A = y(0) = 1
y′(0) = B − 1A → B = 2 + 1 = 3

求值

y(1) = (1 + 3·1)·e−1 = 1.472

答案

y(1) = 1.472
2.微分方程

答案: y(0.5) = 0.807

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 = −1.5 ± 3j

常数

A = 3, B = 1.5·3/3 = 1.5

求值

y(0.5) = e−0.75(3·cos 1.5 + 1.5·sin 1.5) = 0.807

答案

y(0.5) = 0.807
3.积分

答案: I = 1.5

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。

换元

u = x² + 1, du = 2x dx
I = ∫12 u1 du

积分并代入上下限

I = [u2/2]12 = (4 − 1)/2 = 1.5

答案

I = 1.5
4.积分

答案: V = 15.89

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

4x = 3x² → x = 0, x = 1.333

垫圈法

V = π∫₀1.333 ((4x)² − (3x²)²) dx

积分

V = π(16·1.333³/3 − 9·1.333⁵/5) = π·5.057 = 15.89

答案

V = 15.89
5.导数

答案: f′(1) = 0.077

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(2x) + 2x·cos(2x)

代入

f′(1) = 0.9093 + 2·(−0.4161) = 0.077

答案

f′(1) = 0.077
6.导数

答案: b = −9

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) = 9
f′(x) = 2x + 5 → f′(2) = 9

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = 9 − 9·2 = −9

答案

b = −9
7.数值方法

答案: |E| = 0.0625

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。

精确值

I = 0.25

梯形法则

T = (0.5/2)·(0 + 2·0.125 + 1) = 0.3125

误差

|E| = |0.3125 − 0.25| = 0.0625

答案

|E| = 0.0625

相对误差:25%。

8.数值方法

答案: y4 = −0.2

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₊₁00−11−0.810.2−0.81−0.620.4−0.61−0.430.6−0.41−0.2

欧拉法各步

y₁ = −1 + 0.2·(1) = −0.8
y₂ = −0.8 + 0.2·(1) = −0.6
y₃ = −0.6 + 0.2·(1) = −0.4
y₄ = −0.4 + 0.2·(1) = −0.2
00.20.40.60.8−1−0.50ty

图表

y4 = −0.2

答案

y4 = −0.2

精确值为 y(0.8) = −0.2。

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