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)6Ta​65 °C76 °C

一杯 83 °C 的咖啡放在 22 °C 的房间里。 6 min 后其温度为 65 °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 76 °C?

T0 = 83 °CTa = 22 °CT(6) = 65 °CT = 76 °C
t = min
2.微分方程困难
ty1y(1) = ?

求解 y′ + y = 3e−0.5t,y(0) = 5。求 y(1)。

y′ + y = 3e−0.5ty(0) = 5
y(1) =
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
xy1y = xy = x²

将直线 y = x 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 = xy = x²
V =
5.导数中等
xyx = 1.5

设 f(x) = x2·e−x。求 f′(1.5)。

f(x) = x2·e−xx = 1.5
f′(1.5) =
6.导数困难
xyx = −1

f(x) = 0.5x2 + 5x − 1 在 x = −1 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。

f(x) = 0.5x2 + 5x − 1x = −1
b =
7.数值方法中等
xy00.511.52

用梯形法则取 n = 4 条窄条,近似计算 ∫02 1/√(1 + x⁴) dx。给出 T。

f(x) = 1/√(1 + x⁴)[a, b] = [0, 2]n = 4
T =
8.数值方法困难
00.20.40.40.60.81ty(0, 0.5)

对 y′ = e−ty,y(0) = 0.5,取 h = 0.5,做一步经典龙格–库塔法 (RK4)。求 y₁ ≈ y(0.5)。

y′ = e−tyy(0) = 0.5h = 0.5
y1 =

3溶液

1.微分方程

答案: t = 2.091 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(61/43)/6 = 0.05828 min⁻¹

达到目标温度的时间

t = ln(61/54)/0.05828 = 2.091 min

答案

t = 2.091 min
2.微分方程

答案: y(1) = 3.271

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 = et
(ety)′ = 3e0.5t

通解

y = 3/0.5·e−0.5t + C·e−t = 6·e−0.5t + C·e−t

初始条件

5 = 6 + C → C = −1

求值

y(1) = 6·0.6065 + (−1)·0.3679 = 3.271

答案

y(1) = 3.271
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 = 0.4189

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

1x = 1x² → x = 0, x = 1

垫圈法

V = π∫₀1 ((1x)² − (1x²)²) dx

积分

V = π(1·1³/3 − 1·1⁵/5) = π·0.1333 = 0.4189

答案

V = 0.4189
5.导数

答案: f′(1.5) = 0.1673

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

f′(x) = u′v + uv′ = e−x·(2x + (−1)·x2)

代入

f′(1.5) = 0.2231·(3 + (−2.25)) = 0.1673

答案

f′(1.5) = 0.1673
6.导数

答案: b = −1.5

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) = −5.5
f′(x) = x + 5 → f′(−1) = 4

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = −5.5 − 4·(−1) = −1.5

答案

b = −1.5
7.数值方法

答案: T = 1.352

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001110.50.9701432210.707107231.50.4061382420.2425361

节点与函数值

h = 0.5
Σ wᵢfᵢ = 1 + 2·0.970143 + 2·0.707107 + 2·0.406138 + 0.242536 = 5.409311

梯形法则

T = (0.5/2)·5.409311 = 1.352

答案

T = 1.352

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 = 0.9138

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, 0.5) = 1
k₂ = f(0.25, 0.75) = 0.829029
k₃ = f(0.25, 0.707257) = 0.837935
k₄ = f(0.5, 0.918968) = 0.63161

合并

y₁ = 0.5 + (0.5/6)(1 + 2·0.829029 + 2·0.837935 + 0.63161) = 0.9138

答案

y1 = 0.9138

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