010 常系数齐次微分方程 Homogeneous Differential Equations with Constant Coefficients
许多二阶常微分方程可以写作 其中 是给定的函数。这里使用 表示自变量,因为很多物理问题和 相关,有时也是用 表示。,偶尔也使用其他字母,表示因变量。如果 形式是 那么方程 是线性的。 中 是 的函数,不依赖于 。这种情况下 通常写作 有时我们也使用方程 表示。其中 ,两边同时除以 ,结合 得到 为了讨论方程 并尝试解决它,这里限制 是连续函数。
如果 不是 或 的形式,那么是非线性的。非线性的分析法相对困难,所以这本书很少会涉及。数值法和几何法更合适,这些会在第八章和第九章讨论。
和两个初始条件 组成了初值问题,其中 是给定值,表示初始 时对应的 的值。二阶微分方程的初始值不仅确定解通过 这一点,还确定了在该点的斜率是 。简单地讲,二阶微分方程的求解需要积分两次,会有连个任意常量,而两个初始条件用于确定这两个常量。这里假定这两个初始条件足够确定两个常量。
如果 中的项 或 中的项 对所有 都是 0,那么二阶线性微分方程是齐次的(homogeneous
),否则是非齐次的(nonhomogeneous
)。 在很多应用中表示外部施加的作用力。这里先讨论齐次方程
3.5 和 3.6 小节会看到,一旦我们解决了齐次微分方程,那么很可能可以给出非齐次微分方程的解,至少可以表达成积分形式。因此解决齐次微分方程这个问题更基础。
这一章我们先讨论 是常量的情况。这种情况下,方程 可以写作 其中 是给定常量。可以证明 总是可以容易的解出来。另外,如果不是常系数,方程 更难解,第五章讨论这种情况。在解决 之前,我们先看一个典型的例子。
例 1 求解微分方程 并给出满足初始条件 的解。
解:观察 ,是 。方程 是说一个函数的二阶导等于函数自身。直观地想, 是满足条件的。稍微深入思考一下, 也是满足条件的。一些实验表明其常数倍也满足 ,比如 。那么对任意常数 , 也是满足 的。
注意到,两个解的和也是 的解,因此函数 是 的解,这很容易进行验证。也就是说两个基础解 的线性组合也是解。
下面使用初始条件确定这两个常量。将 代入 得到 对 求导得到 将 代入上式得到 联立 得到 因此满足初始条件的解是 从上面的例子中,能够得到哪些有用信息来求解更一般的方程 其中 是常量?首先解是指数函数。更进一步,如果得到两个解,那么它们的线性组合也是解。最后通过初始条件来确定常量。
可以证明通过这种方法我们可以求解任意的方程 ,且能给出满足初始条件的 的解。
我们从指数函数 开始,其中 是待确定的参数。那么 ,代入 得到
由于 ,两边同时除以 得到
方程 称为方程 的特征方程(characteristic equation
)。如果 是特征方程 的根,那么 是微分方程的解。由于 是二次实系数方程,有两个根,可能是两个不同的根,或者是共轭虚根,或者两个相同的实根。这里讨论两个不同的根的情况,其余情况分别在 3.3 和 3.4 小节讨论。
假定 有两个不同的实根,用 表示。那么 是 的解。那么 也是 的解。
对 求一阶导和二阶导,代入 ,结合 是 的根,很容易证明 是 的解。
下面求解 中的参数,使其满足初始条件 将 代入 得到 求一阶导得到 将 代入 得到 联立 得到 由于之前假设特征方程 有两个不同的解,即 ,因此上式有意义。不管初始条件是什么,也就是不管 里面的 是何值,都可以确定参数 使之满足初始条件。同时也只有一组 能够满足条件。 是 的解。
下一节会证明 包含所有 的解,前提是 有两个不同的实根。也就是说 是 的通解(general solution
)。
例 2 求微分方程 的通解。
解:假定 ,那么 是特征方程 的根。因为 ,那么通解是
例 3 求初值问题 的解。
解:上个例子中给出了通解是 将 代入得到 通解求一阶导是 代入 得到 联立 得到 因此解是 解的图像如下图所示
例 4 求初值问题 的解。
解:假定 ,那么 是特征方程 根是 那么微分方程的通解是 应用初始条件得到 那么 因此解是 下图是解的曲线。
例 5 初值问题 的初始斜率是正的,那么解 在初始时是递增的,但是由于两个指数项的指数都是负数,最终趋于零。因此解存在最大值,求最大值对应的点。
解:最大值出现在导数为零的地方, 的一阶导是 令 并两边同时乘以 ,那么 因此最大值对应的 是 那么最大值是
回到任意常系数微分方程 ,其特征方程有两个不同的实根,,通解 是两个指数函数的和。因此解的几何行为相对比较简单:如果两个指数都是负数,那么随着 的增加趋于零。如果至少有一个指数是正数,那么无限增长。例 3 和例 4 说明了这一点。指数较大的指数函数前的系数的正负,决定了 时值是向正无穷还是负无穷。还有一种不常见的情况:一个根是零一个根是负数,此时趋于某个常量。