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(1.5) = ?

解 y″ + 8y′ + 16y = 0,其中 y(0) = 2,y′(0) = -1。求 y(1.5)。

y″ + 8y′ + 16y = 0y(0) = 2y′(0) = -1
y(1.5) =
2.微分方程困难
tyK = 2y(0.5) = ?

一个系统在 t ≥ 0 时满足 y″ + y′ + 4.25y = 8.5,从静止开始:y(0) = 0,y′(0) = 0。求 y(0.5);角度以弧度为单位。

y″ + y′ + 4.25y = 8.5y(0) = 0y′(0) = 0
y(0.5) =
3.积分中等
xy4y = 0.5x

将 y = 0.5x 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 = 0.5x0 ≤ x ≤ 4
V =
4.积分困难
xy1y = x²eˣ

计算 I = ∫₀1 x²·eˣ dx。

∫₀1 x²eˣ dx
I =
5.导数中等
xyx = 1

设 f(x) = x·sin(x),x 以弧度计。求 f′(1)。

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

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

f(x) = x2 − 3x − 2x = 2
b =
7.数值方法中等

对 ∫13 1/x dx 使用梯形法则。误差至多为 (b − a)³·M/(12n²),其中 M 为 [1, 3] 上的 max|f″|。求能保证误差小于 0.001 的最少窄条数 n。

f(x) = 1/x[a, b] = [1, 3]ε = 0.001
n =
8.数值方法困难
00.20.40.611.52ty(0, 1)

对 y′ = 1 + sin(ty),y(0) = 1,用休恩法(改进欧拉法),取 h = 0.2,估计 y3 ≈ y(0.6)。

y′ = 1 + sin(ty)y(0) = 1h = 0.2
y3 =

3溶液

1.微分方程

答案: y(1.5) = 0.03098

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 + 4)² = 0 → r = −4

常数

A = y(0) = 2
y′(0) = B − 4A → B = -1 + 8 = 7

求值

y(1.5) = (2 + 7·1.5)·e−6 = 0.03098

答案

y(1.5) = 0.03098
2.微分方程

答案: y(0.5) = 0.8308

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 = 2, r = −0.5 ± 2j

由初值求常数

y(0) = 2 + A = 0 → A = −2
y′(0) = −0.5A + 2B = 0 → B = −0.5

求值

y(0.5) = 2·(1 − e−0.25(cos 1 + 0.25·sin 1)) = 0.8308

答案

y(0.5) = 0.8308
3.积分

答案: V = 16.76

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 0.25x² dx

积分

V = π·0.25·4³/3 = 16.76

答案

V = 16.76

检验:半径 2、高 4 的圆锥体积为 (1/3)πr²h = 16.76。

4.积分

答案: I = 0.7183

分部积分:∫u·dv = u·v − ∫v·du,由乘积法则得出。把 u 选为求导后会变简单的因式(x 的幂或 ln x),把 dv 选为你能积分的因式(eˣ、sin x、cos x,或 u = ln x 时的 x)。对定积分,要在两个上下限处计算 u·v:∫ₐᵇ u dv = [u·v]ₐᵇ − ∫ₐᵇ v du。含 x² 的因式需要做两轮。

第一轮

∫x²eˣ dx = x²eˣ − ∫2x eˣ dx

第二轮

∫2x eˣ dx = 2x eˣ − 2eˣ
∫x²eˣ dx = eˣ(x² − 2x + 2)

极限

2.718·(1) − 1·2 = 0.7183

答案

I = 0.7183
5.导数

答案: f′(1) = 1.382

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) = 0.8415 + 1·0.5403 = 1.382

答案

f′(1) = 1.382
6.导数

答案: b = −6

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) = −4
f′(x) = 2x − 3 → f′(2) = 1

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = −4 − 1·2 = −6

答案

b = −6
7.数值方法

答案: n = 37

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。

二阶导数的上界

M = 2/1³ = 2

解出 n

n² > 8·2/(12·0.001) = 1333
n > 36.51 → n = 37

答案

n = 37
8.数值方法

答案: y3 = 1.849

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。

ntₙyₙk₁k₂yₙ₊₁00111.2377031.2237710.21.223771.2423181.5554411.50354620.41.5035461.5658131.8866391.848791

休恩法各步

y₁ = 1 + (0.2/2)(1 + 1.237703) = 1.22377
y₂ = 1.22377 + (0.2/2)(1.242318 + 1.555441) = 1.503546
y₃ = 1.503546 + (0.2/2)(1.565813 + 1.886639) = 1.848791
00.20.40.611.52ty

图表

y3 = 1.849

答案

y3 = 1.849

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