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)5Ta​T = ?

一杯 88 °C 的咖啡放在 21 °C 的房间里。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 已知 k = 0.12 min⁻¹,求 5 min 后的温度 T。

T0 = 88 °CTa = 21 °Ck = 0.12 min⁻¹t = 5 min
T = °C
2.微分方程困难
xy12(1, −3)y(2) = ?

求解初值问题 y′ + 3y/x = 3,x > 0,y(1) = −3。求 y(2)。

y′ + 3y/x = 3y(1) = −3
y(2) =
3.积分中等
xy2y = 3x

将 y = 3x 之下、从 x = 0 到 x = 2 的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体(圆锥)的体积 V。

y = 3x0 ≤ x ≤ 2
V =
4.积分困难
xy−22

求抛物线 y = 4 − x² 与 x 轴之间区域的面积 A。

y = 4 − x²
A =
5.导数中等
xyx = 1.5

设 f(x) = x2·e−x。求 f′(1.5)。

f(x) = x2·e−xx = 1.5
f′(1.5) =
6.导数困难
xy

设 f(x) = x3 + 9x2 + 24x + 2。求局部极小值点的 x 坐标 x。

f(x) = x3 + 9x2 + 24x + 2
x =
7.数值方法中等
t (s)010203040v (m/s)1010131716

每隔 10 s 测量一次车辆的速度(见表)。用辛普森法则估计从 t = 0 到 t = 40 s 行驶的距离 s。

h = 10 sn = 4
s = m
8.数值方法困难
00.20.40.600.1ty(0, 0)

对 y′ = t² + y²,y(0) = 0,用休恩法(改进欧拉法),取 h = 0.25,估计 y3 ≈ y(0.75)。

y′ = t² + y²y(0) = 0h = 0.25
y3 =

3溶液

1.微分方程

答案: T = 57.77 °C

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。

冷却定律的解

T(t) = 21 + 67·e−0.12t

代入 t

T(5) = 21 + 67·0.5488 = 57.77 °C

答案

T = 57.77 °C
2.微分方程

答案: y(2) = 1.031

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 = e∫3/x dx = x3

积分

(x3y)′ = 3x3 → x3y = 3x4/4 + C

初始条件

−3 = 3/4 + C → C = −3.75

求值

y(2) = (3·24/4 + (−3.75))/23 = 1.031

答案

y(2) = 1.031
3.积分

答案: V = 75.4

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∫₀2 9x² dx

积分

V = π·9·2³/3 = 75.4

答案

V = 75.4

检验:半径 6、高 2 的圆锥体积为 (1/3)πr²h = 75.4。

4.积分

答案: A = 10.67

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。

零点

4 − x² = 0 → x = ±2

积分

A = [4x − x³/3]−22 = 5.333 − (−5.333) = 10.67

答案

A = 10.67
5.导数

答案: f′(1.5) = 0.1673

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′ = e−x·(2x + (−1)·x2)

代入

f′(1.5) = 0.2231·(3 + (−2.25)) = 0.1673

答案

f′(1.5) = 0.1673
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 + 18x + 24 = 3·(x2 + 6x + 8)

解 f′(x) = 0

x = −4 或 x = −2

判断哪个是哪个

f″(x) = 6x + 18:在极大值处为负,在极小值处为正。

f″(−4) = −6, f″(−2) = 6
x = −2

答案

x = −2
7.数值方法

答案: s = 533.3 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 + 4·10 + 2·13 + 4·17 + 16 = 160

辛普森法则

s = (10/3)·160 = 533.3 m

答案

s = 533.3 m
8.数值方法

答案: y3 = 0.1503

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₊₁00000.06250.007812510.250.00781250.0625610.250550.046951420.50.04695140.2522040.5746010.150302

休恩法各步

y₁ = 0 + (0.25/2)(0 + 0.0625) = 0.0078125
y₂ = 0.0078125 + (0.25/2)(0.062561 + 0.25055) = 0.0469514
y₃ = 0.0469514 + (0.25/2)(0.252204 + 0.574601) = 0.150302
00.20.40.600.1ty

图表

y3 = 0.1503

答案

y3 = 0.1503

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