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) = 2y(1) = ?

解 y″ + 6y′ + 9y = 0,其中 y(0) = 2,y′(0) = -2。求 y(1)。

y″ + 6y′ + 9y = 0y(0) = 2y′(0) = -2
y(1) =
2.微分方程困难
t (min)m (kg)t = ?23 kg

一个水箱装有 100 L 水,其中溶有 20 kg 盐。 每升含盐 0.25 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 23 kg?

V = 100 Lm0 = 20 kgc = 0.25 kg/Lr = 10 L/min
t = min
3.积分中等
xy24

计算 I = ∫24 5/x dx。

f(x) = 5/x[2, 4]
I =
4.积分困难
xy2y = 6xy = 3x²

将直线 y = 6x 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 = 6xy = 3x²
V =
5.导数中等
xyx = 1.5

设 f(x) = x·sin(x),x 以弧度计。求 f′(1.5)。

f(x) = x·sin(x)x = 1.5 rad
f′(1.5) =
6.导数困难
xyx = 3

f(x) = 2x2 − 2x − 5 在 x = 3 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。

f(x) = 2x2 − 2x − 5x = 3
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
00.5111.52ty(0, 1)

用欧拉法、步长 h = 0.25,解 y′ = y(2 − y),y(0) = 1,直到 t = 1.25。精确解为 y = 2y₀/(y₀ + (2 − y₀)e−2t)。求整体误差 |E| = |y(1.25) − y5|。

y′ = y(2 − y)y(0) = 1h = 0.25
|E| =

3溶液

1.微分方程

答案: y(1) = 0.2987

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 + 3)² = 0 → r = −3

常数

A = y(0) = 2
y′(0) = B − 3A → B = -2 + 6 = 4

求值

y(1) = (2 + 4·1)·e−3 = 0.2987

答案

y(1) = 0.2987
2.微分方程

答案: t = 9.163 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) = 25 + (−5)·e−t/10

解出 t

e−t/10 = (25 − 23)/(25 − 20) = 0.4
t = 10·ln(2.5) = 9.163 min

答案

t = 9.163 min
3.积分

答案: I = 3.466

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) = 5·ln x

代入上下限

I = 5·(ln 4 − ln 2) = 5·ln 2 = 3.466

答案

I = 3.466
4.积分

答案: V = 120.6

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

6x = 3x² → x = 0, x = 2

垫圈法

V = π∫₀2 ((6x)² − (3x²)²) dx

积分

V = π(36·2³/3 − 9·2⁵/5) = π·38.4 = 120.6

答案

V = 120.6
5.导数

答案: f′(1.5) = 1.104

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(x) + x·cos(x)

代入

f′(1.5) = 0.9975 + 1.5·0.07074 = 1.104

答案

f′(1.5) = 1.104
6.导数

答案: b = −23

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(3) = 7
f′(x) = 4x − 2 → f′(3) = 10

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = 7 − 10·3 = −23

答案

b = −23
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: |E| = 0.04863

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₊₁00111.2510.251.250.93751.48437520.51.4843750.7653811.6757230.751.675720.5434021.811571411.8115710.3413531.896909

欧拉法各步

y5 = 1.896909

精确值

y(1.25) = 1.848284

整体误差

|E| = |1.848284 − 1.896909| = 0.04863
00.5111.52ty

图表

答案

|E| = 0.04863

把 h 减半,欧拉法的误差大约也减半。

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