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
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。
1公式与方法
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
- 尽可能把被积函数改写为简单项之和。
- 应用幂法则：∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)，以及 ex、1/x、sin 和 cos 的基本积分。
- 当看到一个函数和它的导数同时出现时，用换元法。
- 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
- 识别结构：和、积、商还是复合。
- 对 x 的每个幂应用幂法则。
- 需要时使用乘积法则、商法则或链式法则。
- 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
- 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。
- 求表中的值：在两个相邻的点之间做线性插值。
- 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。
- 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
解 y″ + 6y′ + 8y = 0，其中 y(0) = 1，y′(0) = 6。求 y(1)。
y″ + 6y′ + 8y = 0y(0) = 1y′(0) = 6
y(1) =
2.微分方程困难
解 y″ + 2y′ + 10y = 0，其中 y(0) = 2，y′(0) = 0（从静止释放）。求 y(1.5)；角度以弧度为单位。
y″ + 2y′ + 10y = 0y(0) = 2y′(0) = 0
y(1.5) =
3.积分中等
计算 I = ∫01 2x·(x² + 1)1 dx。
f(x) = 2x·(x² + 1)1[0, 1]
I =
4.积分困难
求抛物线 y = 9 − x² 与 x 轴之间区域的面积 A。
y = 9 − x²
A =
5.导数中等
设 f(x) = x3·e0.5x。求 f′(1)。
f(x) = x3·e0.5xx = 1
f′(1) =
6.导数困难
设 f(x) = x3 − 4.5x2 + 2。求局部极小值点的 x 坐标 x。
f(x) = x3 − 4.5x2 + 2
x =
7.数值方法中等
每隔 1 s 测量一次车辆的速度（见表）。用梯形法则估计从 t = 0 到 t = 5 s 行驶的距离 s。
h = 1 sn = 5
s = m
8.数值方法困难
对 y′ = cos t − y，y(0) = 1，取 h = 0.5，做一步经典龙格–库塔法 (RK4)。求 y₁ ≈ y(0.5)。
y′ = cos t − yy(0) = 1h = 0.5
y1 =
3溶液
1.微分方程
答案: y(1) = 0.6034
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 + 2)(r + 4) = 0 → r = −2, −4
由初值求常数
A + B = 1, −2A − 4B = 6
A = 5, B = −4
求值
y(1) = 5·e−2 + (−4)·e−4 = 0.6034
答案
y(1) = 0.6034
2.微分方程
答案: y(1.5) = −0.2395
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。
复根
r = −1 ± 3j
常数
A = 2, B = 1·2/3 = 0.6667
求值
y(1.5) = e−1.5(2·cos 4.5 + 0.6667·sin 4.5) = −0.2395
答案
y(1.5) = −0.2395
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: A = 36
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。
零点
9 − x² = 0 → x = ±3
积分
A = [9x − x³/3]−33 = 18 − (−18) = 36
答案
A = 36
5.导数
答案: f′(1) = 5.771
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′ = e0.5x·(3x2 + 0.5·x3)
代入
f′(1) = 1.649·(3 + 0.5) = 5.771
答案
f′(1) = 5.771
6.导数
答案: x = 3
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 − 9x = 3·(x2 − 3x)
解 f′(x) = 0
x = 0 或 x = 3
判断哪个是哪个
f″(x) = 6x − 9：在极大值处为负，在极小值处为正。
f″(0) = −9, f″(3) = 9
x = 3
答案
x = 3
7.数值方法
答案: s = 69.5 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
5 + 2·10 + 2·12 + 2·18 + 2·18 + 18 = 139
梯形法则
s = (1/2)·139 = 69.5 m
答案
s = 69.5 m
8.数值方法
答案: y1 = 0.9817
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) = 0
k₂ = f(0.25, 1) = −0.0310876
k₃ = f(0.25, 0.992228) = −0.0233157
k₄ = f(0.5, 0.988342) = −0.11076
合并
y₁ = 1 + (0.5/6)(0 + 2·−0.0310876 + 2·−0.0233157 − 0.11076) = 0.9817
答案
y1 = 0.9817
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