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(0.5) = ?

解 y″ + 6y′ + 5y = 0,其中 y(0) = 1,y′(0) = -4。求 y(0.5)。

y″ + 6y′ + 5y = 0y(0) = 1y′(0) = -4
y(0.5) =
2.微分方程困难
tyK = 5ymax​ = ?

一个系统在 t ≥ 0 时满足 y″ + 3y′ + 18.25y = 91.25,从静止开始:y(0) = 0,y′(0) = 0。求其阶跃响应的峰值 ymax。

y″ + 3y′ + 18.25y = 91.25y(0) = 0y′(0) = 0
ymax =
3.积分中等
xyπy = x·cos x

计算 I = ∫₀π x·cos x dx(x 以弧度为单位)。

∫₀π x·cos x dx
I =
4.积分困难
xy2y = 4xy = 2x²

将直线 y = 4x 与抛物线 y = 2x² 之间的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体的体积 V。

y = 4xy = 2x²
V =
5.导数中等
xyx = −1

设 f(x) = (4x + 5)4。求 f′(−1)。

f(x) = (4x + 5)4x = −1
f′(−1) =
6.导数困难
xyx = 1

f(x) = 0.5x2 + 3 在 x = 1 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。

f(x) = 0.5x2 + 3x = 1
b =
7.数值方法中等

对 ∫13 1/x dx 使用梯形法则。误差至多为 (b − a)³·M/(12n²),其中 M 为 [1, 3] 上的 max|f″|。求能保证误差小于 0.0005 的最少窄条数 n。

f(x) = 1/x[a, b] = [1, 3]ε = 0.0005
n =
8.数值方法困难
00.050.111.051.1ty(0, 1)

对 y′ = e−ty,y(0) = 1,取 h = 0.1,做一步经典龙格–库塔法 (RK4)。求 y₁ ≈ y(0.1)。

y′ = e−tyy(0) = 1h = 0.1
y1 =

3溶液

1.微分方程

答案: y(0.5) = 0.2132

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 + 1)(r + 5) = 0 → r = −1, −5

由初值求常数

A + B = 1, −1A − 5B = -4
A = 0.25, B = 0.75

求值

y(0.5) = 0.25·e−0.5 + 0.75·e−2.5 = 0.2132

答案

y(0.5) = 0.2132
2.微分方程

答案: ymax = 6.539

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。

稳态值与根

yss = 5, r = −1.5 ± 4j

由初值求常数

y(0) = 5 + A = 0 → A = −5
y′(0) = −1.5A + 4B = 0 → B = −1.875

峰值

t = π/4 = 0.7854
ymax = 5·(1 + e−1.5·π/4) = 6.539

答案

ymax = 6.539
3.积分

答案: I = −2

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 = x, du = dx; dv = cos x dx, v = sin x

原函数

∫x cos x dx = x sin x − ∫sin x dx = x sin x + cos x

极限

(π·sin π + cos π) − (0 + 1) = −2

答案

I = −2
4.积分

答案: V = 53.62

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 = 2x² → x = 0, x = 2

垫圈法

V = π∫₀2 ((4x)² − (2x²)²) dx

积分

V = π(16·2³/3 − 4·2⁵/5) = π·17.07 = 53.62

答案

V = 53.62
5.导数

答案: f′(−1) = 16

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) = 4·(4x + 5)3·4

代入

f′(−1) = 4·13·4 = 16

答案

f′(−1) = 16
6.导数

答案: b = 2.5

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(1) = 3.5
f′(x) = x → f′(1) = 1

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = 3.5 − 1·1 = 2.5

答案

b = 2.5
7.数值方法

答案: n = 52

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 = 2/1³ = 2

解出 n

n² > 8·2/(12·0.0005) = 2667
n > 51.64 → n = 52

答案

n = 52
8.数值方法

答案: y1 = 1.095

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(0.05, 1.05) = 0.948854
k₃ = f(0.05, 1.047443) = 0.948976
k₄ = f(0.1, 1.094898) = 0.896291

合并

y₁ = 1 + (0.1/6)(1 + 2·0.948854 + 2·0.948976 + 0.896291) = 1.095

答案

y1 = 1.095

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