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)11Ta​39 °C

一杯 84 °C 的咖啡放在 20 °C 的房间里。 11 min 后其温度为 39 °C。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 求常数 k,以 min⁻¹ 计。

T0 = 84 °CTa = 20 °CT(11) = 39 °C
k = min⁻¹
2.微分方程困难
ty1.5y(1.5) = ?

求解 y′ + 0.5y = 9e−t,y(0) = 2。求 y(1.5)。

y′ + 0.5y = 9e−ty(0) = 2
y(1.5) =
3.积分中等
xy03

计算 I = ∫03 e−x dx。

f(x) = e−x[0, 3]
I =
4.积分困难
xy4y = 2xy = 0.5x²

将直线 y = 2x 与抛物线 y = 0.5x² 之间的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体的体积 V。

y = 2xy = 0.5x²
V =
5.导数中等
xyx = 1

设 f(x) = x·sin(3x),x 以弧度计。求 f′(1)。

f(x) = x·sin(3x)x = 1 rad
f′(1) =
6.导数困难
xyx = 2

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

f(x) = 2x2 + 5x − 3x = 2
b =
7.数值方法中等
t (s)01020304050v (m/s)10910121720

每隔 10 s 测量一次车辆的速度(见表)。用梯形法则估计从 t = 0 到 t = 50 s 行驶的距离 s。

h = 10 sn = 5
s = m
8.数值方法困难
00.20.411.21.4ty(0, 1)

对 y′ = e−ty,y(0) = 1,取 h = 0.5,做一步经典龙格–库塔法 (RK4)。求 y₁ ≈ y(0.5)。

y′ = e−tyy(0) = 1h = 0.5
y1 =

3溶液

1.微分方程

答案: k = 0.1104 min⁻¹

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。

温差之比

e−11k = 19/64

解出 k

k = ln(64/19)/11 = 0.1104 min⁻¹

答案

k = 0.1104 min⁻¹
2.微分方程

答案: y(1.5) = 5.431

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 = e0.5t
(e0.5ty)′ = 9e−0.5t

通解

y = 9/(−0.5)·e−t + C·e−0.5t = −18·e−t + C·e−0.5t

初始条件

2 = −18 + C → C = 20

求值

y(1.5) = −18·0.2231 + 20·0.4724 = 5.431

答案

y(1.5) = 5.431
3.积分

答案: I = 0.9502

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) = e−x/(−1)

代入上下限

I = (e−3 − 1)/(−1) = (0.04979 − 1)/(−1) = 0.9502

答案

I = 0.9502
4.积分

答案: V = 107.2

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。

交点

2x = 0.5x² → x = 0, x = 4

垫圈法

V = π∫₀4 ((2x)² − (0.5x²)²) dx

积分

V = π(4·4³/3 − 0.25·4⁵/5) = π·34.13 = 107.2

答案

V = 107.2
5.导数

答案: f′(1) = −2.829

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(3x) + 3x·cos(3x)

代入

f′(1) = 0.1411 + 3·(−0.99) = −2.829

答案

f′(1) = −2.829
6.导数

答案: b = −11

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) = 15
f′(x) = 4x + 5 → f′(2) = 13

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = 15 − 13·2 = −11

答案

b = −11
7.数值方法

答案: s = 630 m

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。

加权和

10 + 2·9 + 2·10 + 2·12 + 2·17 + 20 = 126

梯形法则

s = (10/2)·126 = 630 m

答案

s = 630 m
8.数值方法

答案: y1 = 1.371

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(0.25, 1.25) = 0.731616
k₃ = f(0.25, 1.182904) = 0.743991
k₄ = f(0.5, 1.371996) = 0.503587

合并

y₁ = 1 + (0.5/6)(1 + 2·0.731616 + 2·0.743991 + 0.503587) = 1.371

答案

y1 = 1.371

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