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常微分方程:第一章_微分方程的基本概念
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====== 第一章 微分方程的基本概念 ====== ===== 1.1 引言 ===== 微分方程是现代数学中最重要的分支之一,它起源于17世纪牛顿和莱布尼茨创立微积分时期。从物理学中的运动定律到生物学中的种群动力学,从经济学中的增长模型到工程学中的控制系统,微分方程为描述自然现象和社会现象提供了强大的数学工具。 **定义 1.1** 含有未知函数的导数(或微分)的方程称为**微分方程**(Differential Equation)。 具体来说,设 <math>x</math> 为自变量,<math>y = y(x)</math> 为未知函数,则形如 <math>F(x, y, y', y'', \ldots, y^{(n)}) = 0</math> 的方程称为微分方程,其中 <math>F</math> 是已知函数,<math>y', y'', \ldots, y^{(n)}</math> 分别是 <math>y</math> 对 <math>x</math> 的一阶、二阶、...、<math>n</math> 阶导数。 ===== 1.2 微分方程的分类 ===== ==== 1.2.1 常微分方程与偏微分方程 ==== **定义 1.2** 如果微分方程中的未知函数只依赖于一个自变量,则称为**常微分方程**(Ordinary Differential Equation, ODE)。 **定义 1.3** 如果微分方程中的未知函数依赖于两个或更多个自变量,则称为**偏微分方程**(Partial Differential Equation, PDE)。 本课程主要研究常微分方程。 **例 1.1** (常微分方程) * <math>\frac{dy}{dx} = 2x</math> * <math>y'' + y = 0</math> * <math>(y')^2 + xy = \sin x</math> **例 1.2** (偏微分方程) * <math>\frac{\partial u}{\partial t} = k\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}</math> (热传导方程) * <math>\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2} = 0</math> (Laplace方程) ==== 1.2.2 微分方程的阶 ==== **定义 1.4** 微分方程中出现的未知函数导数的最高阶数称为该微分方程的**阶**。 **例 1.3** * <math>\frac{dy}{dx} = x^2</math> 是一阶微分方程 * <math>y'' + p(x)y' + q(x)y = f(x)</math> 是二阶微分方程 * <math>y^{(4)} + (y'')^3 = x</math> 是四阶微分方程 ==== 1.2.3 线性与非线性微分方程 ==== **定义 1.5** 如果微分方程关于未知函数及其各阶导数都是一次的(线性的),则称为**线性微分方程**。否则称为**非线性微分方程**。 <math>n</math> 阶线性微分方程的一般形式为: <math>a_n(x)y^{(n)} + a_{n-1}(x)y^{(n-1)} + \cdots + a_1(x)y' + a_0(x)y = f(x)</math> 其中 <math>a_n(x) \not\equiv 0</math>,<math>a_i(x)</math> (<math>i = 0, 1, \ldots, n</math>) 和 <math>f(x)</math> 都是已知函数。 **例 1.4** (线性方程) * <math>y' + xy = x^2</math> * <math>y'' + 3y' + 2y = \sin x</math> **例 1.5** (非线性方程) * <math>y' + y^2 = x</math> (因 <math>y</math> 为二次) * <math>y'' + \sin y = 0</math> (因含有 <math>\sin y</math>) * <math>(y')^2 + y = x</math> (因 <math>y'</math> 为二次) ===== 1.3 微分方程的解 ===== ==== 1.3.1 解的定义 ==== **定义 1.6** 设函数 <math>y = \varphi(x)</math> 在区间 <math>I</math> 上具有 <math>n</math> 阶连续导数,如果将 <math>y = \varphi(x)</math> 代入 <math>n</math> 阶微分方程 <math>F(x, y, y', \ldots, y^{(n)}) = 0</math> 后,使之成为恒等式,即 <math>F(x, \varphi(x), \varphi'(x), \ldots, \varphi^{(n)}(x)) \equiv 0</math> 则称 <math>y = \varphi(x)</math> 为该微分方程在区间 <math>I</math> 上的**解**。 ==== 1.3.2 通解与特解 ==== **定义 1.7** <math>n</math> 阶微分方程的含有 <math>n</math> 个独立的任意常数 <math>C_1, C_2, \ldots, C_n</math> 的解 <math>y = \varphi(x, C_1, C_2, \ldots, C_n)</math> 称为该方程的**通解**。 **定义 1.8** 通过给定通解中任意常数的特定值而得到的解称为**特解**。 **例 1.6** 验证 <math>y = Ce^x</math> 是方程 <math>y' = y</math> 的通解,并求满足 <math>y(0) = 2</math> 的特解。 **解:** 对 <math>y = Ce^x</math> 求导得 <math>y' = Ce^x = y</math>,故是解。该解含一个任意常数 <math>C</math>,而方程为一阶,所以是通解。 由 <math>y(0) = 2</math> 得 <math>C \cdot e^0 = 2</math>,即 <math>C = 2</math>。 特解为 <math>y = 2e^x</math>。 ==== 1.3.3 隐式解与显式解 ==== **定义 1.9** 如果微分方程的解以 <math>y = \varphi(x)</math> 的形式给出,则称为**显式解**。 **定义 1.10** 如果微分方程的解以 <math>\Phi(x, y) = 0</math> 的形式给出,则称为**隐式解**。 **例 1.7** 方程 <math>y' = -\frac{x}{y}</math> 的通解可表示为: * 显式解:<math>y = \pm\sqrt{C - x^2}</math> * 隐式解:<math>x^2 + y^2 = C</math> ==== 1.3.4 奇解 ==== **定义 1.11** 如果微分方程存在一个解,它不能由通解通过给任意常数以特定值而得到,则称此解为**奇解**。 **例 1.8** 方程 <math>(y')^2 = 4y</math> 的通解为 <math>y = (x + C)^2</math>,但它还有一个解 <math>y = 0</math> 不包含在通解中,因此 <math>y = 0</math> 是奇解。 ===== 1.4 初值问题 ===== ==== 1.4.1 初值条件的引入 ==== 在实际问题中,我们通常需要求满足特定条件的解。对于 <math>n</math> 阶微分方程,通常需要 <math>n</math> 个条件来确定唯一的解。最常见的条件形式是初值条件。 **定义 1.12** 对于 <math>n</math> 阶微分方程,条件 <math>y(x_0) = y_0, \quad y'(x_0) = y_1, \quad \ldots, \quad y^{(n-1)}(x_0) = y_{n-1}</math> 称为**初值条件**或**初始条件**,其中 <math>x_0, y_0, y_1, \ldots, y_{n-1}</math> 是给定的常数。 **定义 1.13** 求微分方程满足初值条件的解的问题称为**初值问题**(Initial Value Problem, IVP)或**Cauchy问题**。 ==== 1.4.2 初值问题的几何意义 ==== 对于一阶微分方程 <math>y' = f(x, y)</math>,初值问题 <math>y(x_0) = y_0</math> 的几何意义是:求通过点 <math>(x_0, y_0)</math> 的积分曲线。 <math>y' = f(x_0, y_0)</math> 给出了积分曲线在点 <math>(x_0, y_0)</math> 处的切线斜率。 **例 1.9** 求解初值问题: <math>y' = 2x, \quad y(1) = 3</math> **解:** 对方程积分得 <math>y = x^2 + C</math>。 由 <math>y(1) = 3</math> 得 <math>1 + C = 3</math>,故 <math>C = 2</math>。 特解为 <math>y = x^2 + 2</math>。 ==== 1.4.3 解的存在唯一性 ==== 并非所有的初值问题都有解,即使有解也可能不唯一。 **例 1.10** 初值问题 <math>y' = y^{2/3}, y(0) = 0</math> 有无穷多个解: <math>y = \begin{cases} 0, & x \leq C \\ \frac{(x-C)^3}{27}, & x > C \end{cases}</math> 其中 <math>C \geq 0</math> 为任意常数。 这引出了重要的理论问题:在什么条件下初值问题有唯一解?这个问题将在第三章详细讨论。 ===== 1.5 积分曲线与方向场 ===== ==== 1.5.1 积分曲线 ==== **定义 1.14** 微分方程的解 <math>y = \varphi(x)</math> 在 <math>xy</math> 平面上的图形称为该方程的**积分曲线**。 ==== 1.5.2 方向场 ==== 对于一阶微分方程 <math>y' = f(x, y)</math>,在定义域内每一点 <math>(x, y)</math> 处,方程给出了积分曲线在该点的切线斜率 <math>f(x, y)</math>。 **定义 1.15** 在 <math>xy</math> 平面的区域 <math>D</math> 内,每一点 <math>(x, y)</math> 处画一个以 <math>f(x, y)</math> 为斜率的短线段,这样得到的图形称为微分方程 <math>y' = f(x, y)</math> 的**方向场**或**线素场**。 通过方向场,我们可以直观地了解微分方程解的大致形态。 **例 1.11** 方程 <math>y' = x</math> 的方向场由斜率为 <math>x</math> 的线段组成。可以看到积分曲线应该是向上凸的抛物线族 <math>y = \frac{x^2}{2} + C</math>。 ===== 1.6 习题 ===== **习题 1.1** 判断下列方程的阶数,并指出是线性还是非线性的: a) <math>y'' + xy' + y = 0</math> b) <math>(y')^3 + xy = 0</math> c) <math>\frac{d^4y}{dx^4} + y = \sin x</math> d) <math>\frac{dy}{dx} = x^2 + y^2</math> **习题 1.2** 验证下列函数是否为相应方程的解: a) <math>y = Ce^{-x}</math> 与 <math>y' + y = 0</math> b) <math>y = x\sin x</math> 与 <math>xy' - y = x^2\cos x</math> **习题 1.3** 求下列方程的通解,并求满足给定初值条件的特解: a) <math>y' = 3x^2, y(0) = 1</math> b) <math>y'' = 6x, y(0) = 0, y'(0) = 1</math> **习题 1.4** 一曲线通过点 <math>(1, 2)</math>,且曲线上任一点处的切线斜率等于该点横坐标的平方,求该曲线的方程。 **习题 1.5** 设放射性物质的衰变速率与该物质的量成正比,半衰期为 <math>T</math> 年。若初始时刻有 <math>N_0</math> 克该物质,建立并求解描述这一过程的微分方程。 ===== 1.7 参考答案 ===== **习题 1.1** a) 二阶,线性 b) 一阶,非线性 c) 四阶,线性 d) 一阶,非线性 **习题 1.2** a) 是解 b) 是解 **习题 1.3** a) 通解 <math>y = x^3 + C</math>,特解 <math>y = x^3 + 1</math> b) 通解 <math>y = x^3 + C_1x + C_2</math>,特解 <math>y = x^3 + x</math> **习题 1.4** <math>y = \frac{x^3}{3} + \frac{5}{3}</math> **习题 1.5** 方程 <math>\frac{dN}{dt} = -kN</math>,解 <math>N(t) = N_0 \cdot 2^{-t/T}</math> ===== 1.8 本章小结 ===== 本章介绍了常微分方程的基本概念: * 微分方程的定义与分类(阶、线性/非线性) * 解的概念(通解、特解、隐式解) * 初值问题的概念 * 积分曲线与方向场的几何意义 掌握这些基本概念是学习后续各章内容的基础。特别要注意线性与非线性的区别,以及初值条件在确定特解中的作用。
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