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) = 4y(1) = ?

解 y″ + 7y′ + 12y = 0,其中 y(0) = 4,y′(0) = 6。求 y(1)。

y″ + 7y′ + 12y = 0y(0) = 4y′(0) = 6
y(1) =
2.微分方程困难
tyK = 10ymax​ = ?

一个系统在 t ≥ 0 时满足 y″ + y′ + 9.25y = 92.5,从静止开始:y(0) = 0,y′(0) = 0。求其阶跃响应的峰值 ymax。

y″ + y′ + 9.25y = 92.5y(0) = 0y′(0) = 0
ymax =
3.积分中等
xy4y = 3x

将 y = 3x 之下、从 x = 0 到 x = 4 的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体(圆锥)的体积 V。

y = 3x0 ≤ x ≤ 4
V =
4.积分困难
xyy = 0.5x2​y = 4x

求由 y = 0.5x2 和 y = 4x 围成区域的面积 A。

y = 0.5x2y = 4x
A =
5.导数中等
xyx = −2

设 f(x) = ln(2x2 + 1)。求 f′(−2)。

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

设 f(x) = x3 − 12x + 6。求局部极大值点的 x 坐标 x。

f(x) = x3 − 12x + 6
x =
7.数值方法中等
xy00.250.50.751

用梯形法则取 n = 4 条窄条,近似计算 ∫01 1/(1 + x³) dx。给出 T。

f(x) = 1/(1 + x³)[a, b] = [0, 1]n = 4
T =
8.数值方法困难
00.511.52−3−2−1ty(0, −1)

对 y′ = 0.5y,y(0) = −1,用欧拉法,取 h = 0.5,估计 y4 ≈ y(2)。

y′ = 0.5yy(0) = −1h = 0.5
y4 =

3溶液

1.微分方程

答案: y(1) = 0.7656

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 + 3)(r + 4) = 0 → r = −3, −4

由初值求常数

A + B = 4, −3A − 4B = 6
A = 22, B = −18

求值

y(1) = 22·e−3 + (−18)·e−4 = 0.7656

答案

y(1) = 0.7656
2.微分方程

答案: ymax = 15.92

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 = 10, r = −0.5 ± 3j

由初值求常数

y(0) = 10 + A = 0 → A = −10
y′(0) = −0.5A + 3B = 0 → B = −1.667

峰值

t = π/3 = 1.047
ymax = 10·(1 + e−0.5·π/3) = 15.92

答案

ymax = 15.92
3.积分

答案: V = 603.2

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。

圆盘法

V = π∫₀4 9x² dx

积分

V = π·9·4³/3 = 603.2

答案

V = 603.2

检验:半径 12、高 4 的圆锥体积为 (1/3)πr²h = 603.2。

4.积分

答案: A = 42.67

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

0.5x2 = 4x → x = 0, x = 8

对上减下积分

A = [2x2 − 0.1667x3]08 = 42.67

答案

A = 42.67
5.导数

答案: f′(−2) = −0.8889

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) = 4x/(2x2 + 1)

代入

f′(−2) = −8/9 = −0.8889

答案

f′(−2) = −0.8889
6.导数

答案: x = −2

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。

导数

f′(x) = 3x2 − 12 = 3·(x2 − 4)

解 f′(x) = 0

x = −2 或 x = 2

判断哪个是哪个

f″(x) = 6x:在极大值处为负,在极小值处为正。

f″(−2) = −12, f″(2) = 12
x = −2

答案

x = −2
7.数值方法

答案: T = 0.8317

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001110.250.984615220.50.888889230.750.7032972410.51

节点与函数值

h = 0.25
Σ wᵢfᵢ = 1 + 2·0.984615 + 2·0.888889 + 2·0.703297 + 0.5 = 6.653602

梯形法则

T = (0.25/2)·6.653602 = 0.8317

答案

T = 0.8317

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: y4 = −2.441

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₊₁00−1−0.5−1.2510.5−1.25−0.625−1.562521−1.5625−0.78125−1.95312531.5−1.953125−0.976563−2.441406

欧拉法各步

y₁ = −1 + 0.5·(−0.5) = −1.25
y₂ = −1.25 + 0.5·(−0.625) = −1.5625
y₃ = −1.5625 + 0.5·(−0.78125) = −1.953125
y₄ = −1.953125 + 0.5·(−0.976563) = −2.441406
00.511.52−3−2−1ty

图表

y4 = −2.441

答案

y4 = −2.441

精确值为 y(2) = −2.718282。

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