定义
定义很好理解,看最高有几阶导就行,齐次与非齐次的区别看右边无y的项是否为零 接下来我们换一种表达方式,一般于更好地研究: ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210308192755520.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzYXBpZ2k=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
二阶齐次线性微分方程
解的叠加
这样的处理可以让解的形式更加简洁,也便于理解的叠加原理
线性相关与线性无关
注:以下用到线性代数的知识,但这个我是上个学期自学的,可能会有错误。 就记两条准则来判断线性相关性: 1.一组东西中的一个可以用其他的表示,那么这组就是线性相关的,反之,如果找不到一组不全为零的系数使一个能被其他的表示(要恒成立才行),就是线性无关的。从几何的角度讲,一组向量能不能作为基底,有多余的就是线性相关组,没有多余的就是线性无关的。 2.有零的组都是线性相关的
通解问题
就是说对于一个n阶的微分方程,我们选出n个线性无关的特解,用他们就可以线性表示所有解。然后原因嘛,老师上课也没讲,我也想不出来怎么证,那我就建个模型帮助理解,这个模型很不严谨,就是有这样一个解空间,它的维数和微分方程的阶数一样,然后每一个解都是一个向量,那么我们是不是找n个线性无关的特解就能表示所有解了
二阶非齐次线性微分方程
这个东西在线性代数中出现过,那我就作一些无端的猜想,微分方程就是一个变量个数与它阶数相同的线性方程组,那么方程的通解就是它的导出组的通解加上一个特解。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210308201236670.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzYXBpZ2k=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
解的叠加定理
这个用矩阵一表示很显然的,然后拓展一下 这个可以从计算后解的结构(后面那坨还是y0,前面不用管)或者是解的叠加原理来解释(后面还是f(x)) 这个的话那两个解减一减,后面y0消掉,前面不为零(因为这是两个不同的解,前面的Y部分不可能一样,那么相减后至少留下一个导出组的特解) 这个秒杀,就看y0的系数,不为1的全部排除,好,选D 证一下D为什么是通解,老师的做法是假设y1-y3和y2-y3是线性相关的,然后就有这个式子,化简后很容易得到三个前面的系数根本做不到全部为零,而y1y2y3是可以乱动的(这样吧我们固定y1y2,然后让y3放飞自我,这肯定管不住),所以这两个是线性无关的,然后这两个又是导出组的特解,于是就证完了 但是感觉不够直观,然后我没想出直观的解法 这题,找一个二阶非齐次微分方程的通解,我们要找到,一个原方程的特解,两个线性无关的导出组的特解,前面的给了三个随便选一个就成了,关键是导出组的两个特解,根据通解的结构,找两个减一减,发现又刚好线性无关,没错,就是这两个了,最后代入初始条件得到系数就行了。 这题也很简单,减一减得到导出组的两个线性无关特解,代入解出导出的方程,然后挑一个特解代入得到f(x),这个比直接建三个方程要好,因为解齐次肯定要比非齐次好吧
二阶常系数齐次线性微分方程
上面都是讲解的关系,这里就可以正真地去解方程了 就是对于这个形式,我们猜到e^(rx)这个结构肯定可以待定出特解 然后化简就得到了一个关于r的二次方程,下面分三种情况 Δ>0,直接两个解,没什么事了; Δ=0,只有一个,得再凑出一个才行, 常见的凑法把系数换成关于x的式子,代入整理一看发现后面两项没了直接得到解,然后这里是得到特解所以直接取x Δ |