差分方程的解法

差分方程解法及其在离散系统中的应用差分方程是数学中一类重要的离散数学方程，广泛应用于动态系统建模和离散事件系统的分析。

本文将介绍差分方程的解法以及它在离散系统中的应用。

一、差分方程的定义和基本概念差分方程是一种以离散形式描述系统变化的数学方程。

其基本形式为：Δyₙ = f(n, yₙ₋₁)其中，Δyₙ为相邻两个时刻n和n-1之间y的变化量，f(n, yₙ₋₁)为给定时刻n和n-1之间的函数关系。

二、差分方程求解的方法对于简单的差分方程，可以直接通过迭代求解。

例如，对于一阶线性差分方程：Δyₙ = k其中，k为常数。

可以通过重复应用这一关系求解，即：yₙ = y₀ + kₙ其中，y₀为初始条件，kₙ为Δyₙ在不同时刻的取值。

对于更复杂的差分方程，可以采用数值方法求解，如欧拉法、龙格-库塔法等。

这些方法可以通过将差分方程转化为递推方程，并利用数值计算得到近似解。

三、离散系统中差分方程的应用1. 经济学中的应用差分方程可以用来描述经济系统中的离散变化。

例如，经济增长模型中的劳动力增长率、资本积累速度等，都可以通过差分方程来建模和分析。

2. 自然科学中的应用差分方程在物理学、生态学等自然科学领域中也有广泛的应用。

例如，天体运动、人口增长、物种竞争等系统的演化过程都可以用差分方程来描述和预测。

3. 计算机科学中的应用差分方程在计算机科学中的应用也是十分重要的。

例如，计算机网络中数据包的传输、媒体数据的压缩等问题，都可以通过差分方程来建模和解决。

四、差分方程解法的局限性和改进方法虽然差分方程是一种有效的数学工具，但其在一些特殊情况下存在局限性。

例如，对于非线性和高阶差分方程，常常难以求得解析解。

此时，可以利用数值方法进行近似求解，或者采用数值优化算法寻找最佳解。

总结：差分方程是一种重要的离散数学工具，广泛用于动态系统建模和离散事件系统的分析。

通过合适的差分方程求解方法，可以有效地描述和预测各种离散变化的系统。

差分方程知识点总结一、差分方程的概念差分方程是指用差分运算符号（Δ）表示的方程。

差分运算符Δ表示的是某一变量在两个连续时间点的变化量。

差分方程通常用于描述离散时间下的变化规律，比如时间序列、离散动力系统等。

二、常见的差分方程1. 一阶线性差分方程一阶线性差分方程的一般形式为：y(t+1) - y(t) = a*y(t) + b，其中a和b为常数。

一阶线性差分方程常常用于描述某一变量在不同时间点之间的线性变化规律。

2. 二阶线性差分方程二阶线性差分方程的一般形式为：y(t+2) - 2*y(t+1) + y(t) = a*y(t) + b，其中a和b为常数。

二阶线性差分方程通常用于描述某一变量在不同时间点之间的二阶线性变化规律。

3. 线性非齐次差分方程线性非齐次差分方程的一般形式为：y(t+1) - a*y(t) = b，其中a和b为常数。

线性非齐次差分方程通常用于描述某一变量在不同时间点之间的线性变化规律，并且受到外部条件的影响。

4. 滞后差分方程滞后差分方程的一般形式为：y(t+1) = f(y(t))，其中f为某一函数。

滞后差分方程通常用于描述某一变量在不同时间点之间的非线性变化规律。

5. 差分方程组差分方程组是指由多个差分方程组成的方程组。

差分方程组通常用于描述多个变量之间的变化规律，比如混合动力系统、多变量时间序列等。

三、差分方程的解法1. 特征根法特征根法是解一阶或二阶线性差分方程的一种常用方法。

通过求解特征方程，可以求得差分方程的通解。

2. 递推法递推法是解一阶或二阶非齐次差分方程的一种常用方法。

通过递推关系，可以求得差分方程的特解。

3. Z变换法Z变换法是解一阶或二阶差分方程的一种常用方法。

通过对差分方程进行Z变换，可以将其转换为等价的代数方程，然后求解其解。

4. 数值解法对于复杂的差分方程，通常采用数值解法求解。

数值解法包括Euler法、Runge-Kutta法、递推法等，通过迭代计算逼近差分方程的解。

(完整版)差分方程的常见解法差分方程的常见解法差分方程是数学中的一种重要方程类型，常用于描述离散事件系统的发展规律。

在求解差分方程时，我们可以采用以下几种常见的解法。

1. 直接求解法直接求解法是最简单且常用的差分方程求解方法之一。

它的基本思想是通过观察差分方程的规律，找到解的形式，并通过代入验证得到确切的解。

举例来说，对于一阶线性差分方程$y_{n+1} = ay_n + b$，我们可以猜测解的形式为$y_n = c\lambda^n$，其中$c$和$\lambda$为待定常数。

将此解代入方程，再通过已知条件解得$c$和$\lambda$的值，从而得到原差分方程的解。

2. 特征方程法特征方程法是一种常用于求解线性齐次差分方程的方法。

对于形如$y_{n+2} = ay_{n+1} + by_n$的差分方程，我们可以通过构造特征方程来求解。

具体步骤是，我们将差分方程中的项移动到一边，得到$y_{n+2} - ay_{n+1} - by_n = 0$。

然后，假设解的形式为$y_n =\lambda^n$，将其代入方程，得到特征方程$\lambda^2 - a\lambda - b = 0$。

解这个特征方程，得到特征根$\lambda_1$和$\lambda_2$，然后通解的形式为$y_n = c_1\lambda_1^n + c_2\lambda_2^n$，其中$c_1$和$c_2$为待定常数。

3. Z 变换法Z 变换法是一种广泛应用于差分方程求解的方法，特别适用于线性时不变差分方程。

该方法的基本思想是将差分方程转化为代数方程，并利用 Z 变换的性质求解。

对于差分方程$y_{n+1} = ay_n + b$，通过取 Z 变换，我们可以得到转化后的方程$Y(z) = azY(z) + b \frac{1}{1 - z^{-1}}$，其中$Y(z)$代表$y_n$的Z 变换。

然后，将方程整理，求解得到$Y(z)$，再通过反 Z 变换将其转换为差分方程的解$y_n$。

差分方程的解法分析及MATLAB实现差分方程是描述离散时序系统行为的数学工具。

在离散时间点上，系统的行为由差分方程给出，这是一个递归方程，其中当前时间点的状态取决于之前的状态和其他外部因素。

解差分方程的方法可以分为两类：直接解法和转化为代数方程的解法。

直接解法通过求解差分方程的递归形式来得到解析或数值解。

转化为代数方程的解法则将差分方程转化为代数方程进行求解。

一、直接解法的步骤如下：1.将差分方程表示为递归形式，即将当前时间点的状态表示为之前时间点的状态和其他外部因素的函数。

2.根据初始条件，确定初始时间点的状态。

3.根据递归形式，计算出后续时间点的状态。

以下是一个简单的差分方程的例子：y(n)=2y(n-1)+1，其中n为时间点。

按照上述步骤求解该差分方程：1.将差分方程表示为递归形式：y(n)=2y(n-1)+12.根据初始条件，假设y(0)=1，确定初始时间点的状态。

3.根据递归形式，计算出后续时间点的状态：y(1)=2y(0)+1=2*1+1=3y(2)=2y(1)+1=2*3+1=7y(3)=2y(2)+1=2*7+1=15...依此类推计算出所有时间点的状态。

二、转化为代数方程的解法的步骤如下：1.假设差分方程的解具有指数形式，即y=r^n，其中r为待定参数。

2.将差分方程代入上述假设中，得到r的方程。

3.解得r的值后，再根据初始条件求解出常数值。

4.得到差分方程的解析解。

以下是一个复杂一些的差分方程的例子：y(n)=2y(n-1)+3y(n-2)，其中y(0)=1，y(1)=2按照上述步骤求解该差分方程：1.假设差分方程的解具有指数形式：y=r^n。

2.代入差分方程得到：r^n=2r^(n-1)+3r^(n-2)。

3.整理得到：r^2-2r-3=0。

4.解得r的值为：r1=-1，r2=35.根据初始条件求解出常数值：y(0)=c1+c2=1，y(1)=c1-c2=2、解得c1=1.5，c2=-0.56.得到差分方程的解析解：y(n)=1.5*(-1)^n+-0.5*3^n。

差分方程的求解方法及其应用差分方程是数学中一个比较重要的分支，用于描述离散化的动态系统和过程，广泛应用于物理、工程、生态、经济、金融等领域。

通过离散化，可以将连续的问题转化为离散的数值计算问题，从而可以用计算机进行求解。

本文将介绍差分方程的求解方法及其应用，希望能够对读者有所帮助。

一、差分方程的定义差分方程是指包含有未知函数的离散变量的函数方程。

通俗的说，就是说差分方程用来描述离散的数学模型。

一般的差分方程可以写成如下形式：$$y_{n+1} = f(y_n, y_{n-1}, \cdots, y_{n-k+1}, n)$$其中，$y_n$ 是未知函数在 $n$ 时刻的值，$f$ 是一个给定的函数，$k$ 是差分方程中自变量的个数。

当 $k=1$ 时，常常称为一阶差分方程，如下所示：$$y_{n+1} = f(y_n, n)$$此外还有二阶、三阶等高阶差分方程。

差分方程与微分方程相似，都是用来描述某种动态系统的变化规律，只是微分方程是描述连续变化的模型，而差分方程是描述离散变化的模型。

二、差分方程的求解方法差分方程的求解方法可以分为两类，一类是解析解法，即用数学公式直接求解；另一类是数值解法，即用计算机进行数值计算求解。

1. 解析解法对于一些特殊的差分方程，可以用解析解法求出解析解。

解析解法就是通过数学公式直接求解，得到函数在论域上的解析表达式，从而可以对解析表达式进行分析求得有关该函数的很多重要信息。

以一阶线性差分方程为例，即：$$y_{n+1} = ay_n + b, \ \ (n=0,1,2,\cdots)$$其中 $y_0$ 是已知值， $a$ 和 $b$ 是常数。

可以通过数学公式得到该差分方程的解析解：$$y_n = a^ny_0 + b\frac{a^n-1}{a-1}, \ \ (n=0,1,2,\cdots)$$其它的高阶差分方程可以运用代数学、矩阵论、微积分等方法求解。

2. 数值解法数值解法是一种通过数值计算来求解差分方程的方法。

差分方程的解法1. 引言差分方程是描述离散系统的一种数学工具。

在许多科学领域和工程应用中，差分方程被广泛使用，例如物理学、经济学和计算机科学等。

对于一个给定的差分方程，寻找其解法是非常重要的，因为解法可以帮助我们理解系统的演化和预测其行为。

2. 常用的差分方程解法下面介绍几种常用的差分方程解法：2.1. 递推法递推法是差分方程解法中最常见和最简单的一种方法。

该方法基于差分方程的递推关系，通过迭代计算不同时间步长下的解，并逐步逼近真实解。

递推法适用于一些简单的线性差分方程，例如一阶和二阶差分方程等。

2.2. 特征方程法特征方程法主要用于解线性恒定系数差分方程。

通过将差分方程转化为代数方程，然后求解特征方程的根，可以得到差分方程的通解。

特征方程法适用于一些具有周期性和稳定性的差分方程。

2.3. 变换法变换法是一种将差分方程转化为其他类型方程然后求解的方法。

常见的变换方法有Z变换、拉普拉斯变换和离散傅里叶变换等。

通过变换法，我们可以将差分方程转化为易于求解的形式，从而得到解析解或近似解。

2.4. 迭代法迭代法是一种通过迭代计算逼近差分方程解的方法。

常见的迭代方法有欧拉法、龙格-库塔法和蒙特卡洛方法等。

迭代法适合于解决非线性、复杂或高阶的差分方程，并能够提供数值解。

3. 解法选择的依据在选择差分方程的解法时，我们需要根据差分方程的特性和给定问题的要求来确定一个最合适的解法。

以下是一些选择解法的依据：- 差分方程的类型和形式：不同类型和形式的差分方程可能适用于不同的解法。

- 解的精确性要求：如果需要求得解的精确值，可以选择特征方程法或变换法；如果只需要求得近似解，可以选择递推法或迭代法。

- 计算效率和速度要求：某些解法可能更加高效和快速，适合在大规模计算中使用。

- 可行性和实际性要求：选择对于给定问题实现可行并且实际可行的解法。

4. 结论差分方程的解法多种多样，每种解法都各具特点和适用范围。

在实际应用中，我们需要根据问题的要求和特点选择最合适的解法。

差分方程基本概念和方法差分方程是一种描述离散系统行为的数学模型，与微分方程类似。

差分方程的解描述了系统的演化过程，这使得差分方程在多个领域中有广泛的应用，如物理、生物、经济学等。

差分方程的基本概念：1.序列：差分方程的解是一个序列，即有序数字集合。

通常用{x_n}表示，其中n是自然数。

2.差分算子：在差分方程中，通常使用差分算子△来表示序列的递推关系。

差分算子△的作用是将序列中的元素转化为下一个元素。

3.初始条件：差分方程还需要初始条件。

初始条件是差分方程的一个边界条件，用来确定序列的起点。

差分方程的一般形式为：x_{n+1}=f(x_n)其中，x_{n+1}是序列中的下一个元素，f是一个给定的函数。

差分方程的解法可以分为两种方法：定解条件法和递推法。

1.定解条件法：此方法适用于已知一些递推关系的问题。

定解条件法的基本思想是找到满足差分方程的序列，并给出初始条件来解决方程。

步骤如下：a.先猜测一个可能的递推关系，并将其代入差分方程中。

b.解得的递推关系与给定的初始条件进行比较，如果相符，则该递推关系为差分方程的解。

c.如果猜测的递推关系与初始条件不符，可以再次猜测一个新的递推关系，继续以上步骤，直到找到满足条件的递推关系。

2.递推法：此方法适用于无法直接找到递推关系的情况。

递推法的基本思想是通过已知的序列元素来逐步计算下一个元素，以构造出满足差分方程的序列。

步骤如下：a.给出初始条件，即序列的前几项。

b.根据初始条件计算出序列的下一项，再利用这一项计算出下下一项，以此类推。

c.最终得到满足差分方程的序列。

需要注意的是，差分方程的解不一定存在，且可能存在多个解。

此外，解的形式可能是递推公式、闭式公式或者一个序列。

总之，差分方程是一种离散系统行为的数学模型，差分方程的解描述了系统的演化过程。

通过定解条件法和递推法，我们可以解决差分方程问题并得到满足条件的解。

差分方程特解公式总结差分方程是一种离散的数学模型，可以用于描述离散时间下的动态系统。

在求解差分方程的过程中，特解是其中一种重要的解法。

本文将总结差分方程特解的公式，并对其应用进行讨论。

一、一阶线性差分方程特解公式一阶线性差分方程的一般形式为：$y_{n+1} = ay_n + b$，其中$a$和$b$为常数。

对于这种形式的差分方程，我们可以使用特解公式求解。

特解公式为：$y_n = \frac{b}{1-a}$，其中$n$为自变量的取值。

这个公式的推导思路是将差分方程中的$y_{n+1}$替换为$y_n$，然后求解出$y_n$。

这样得到的特解能够满足差分方程的要求。

二、二阶线性差分方程特解公式二阶线性差分方程的一般形式为：$y_{n+2} = ay_{n+1} + by_n + c$，其中$a$、$b$和$c$为常数。

对于这种形式的差分方程，我们可以使用特解公式求解。

特解公式为：$y_n = \frac{c}{1-a-b}$，其中$n$为自变量的取值。

特解公式的推导过程类似于一阶线性差分方程的推导过程。

我们将差分方程中的$y_{n+2}$替换为$y_n$，然后求解出$y_n$。

这样得到的特解能够满足差分方程的要求。

三、一般线性差分方程特解公式对于一般的线性差分方程，特解公式的形式会更加复杂。

我们可以通过猜测特解的形式，并将其代入差分方程中，然后求解出特解。

常见的特解形式包括常数特解、多项式特解、指数特解、三角函数特解等。

选择特解的形式时需要根据差分方程的具体形式和边界条件进行判断。

四、差分方程特解的应用差分方程特解的求解在实际问题中具有广泛的应用。

例如，在经济学中，差分方程可以用于描述经济系统的动态变化过程。

通过求解差分方程的特解，可以预测未来的经济发展趋势。

差分方程特解还可以用于模拟物理系统的运动过程、优化控制问题的求解等。

通过建立差分方程模型并求解特解，可以得到系统的稳定性分析和优化策略。

总结：差分方程特解公式是求解差分方程的一种重要方法。

差分方程的解法及应用随着科学技术的不断进步，人类对于数学这一学科的探索和研究也越来越深入。

在数学的众多分支中，差分方程是一种重要的数学工具。

它具有广泛的应用领域，比如利用差分方程可以对物理、化学、生态学和经济学等领域中的一些现象进行建模和预测。

一、差分方程的定义与类型差分方程是一种描述序列之间关系的数学工具。

简单来说，差分方程就是一种具有递推性质的方程。

通过对序列中前一项和后一项之间的差值进行分析，差分方程可以对序列之间的关系进行确定。

根据差分方程的形式，我们可以将其分为线性差分方程和非线性差分方程两种类型。

线性差分方程通常可以表示为：$$a_n=c_1a_{n-1}+c_2a_{n-2}+···+c_ka_{n-k}+F(n)$$其中，$a_n$表示数列中第n项的值，$F(n)$为非齐次项，$c_1,c_2,...,c_k$为系数。

非线性差分方程则不具有这种明显的简洁形式，但是常常可以利用变量代换的方法将其转化为线性差分方程的形式求解。

二、差分方程的求解方法差分方程的解法依赖于方程的类型和系数，不同的差分方程往往需要使用不同的方法进行求解。

1.一阶线性差分方程一阶线性差分方程的形式通常为：$$a_n=c·a_{n-1}+F(n)$$其中，$c$为常数，$F(n)$为非齐次项。

为求解这种类型的差分方程，我们可以采用欧拉定理，得到方程的通解为：$$a_n=A·c^n+\frac{F(n)}{1-c}$$其中$A$是待定系数。

2.二阶常系数线性差分方程二阶常系数线性差分方程的形式通常为：$$a_n=c_1·a_{n-1}+c_2·a_{n-2}+f(n)$$其中$c_1,c_2$为常数，$f(n)$为非齐次项。

为了求解这种类型的差分方程，我们需要先找到其特征方程：$$\lambda^2-c_1\lambda-c_2=0$$然后，我们可以根据该特征方程的根以及非齐次项来计算该方程的通解。

差分方程和差分方程组的求解方法差分方程(difference equation)是一类离散时间的数学方程，它的形式是$$f(x_{n}) = g(x_{n-1},x_{n-2},\dots,x_{n-k})$$其中，$f$ 和 $g$ 是给定的函数，$x_n$ 表示第 $n$ 个时间点上的值，$k$ 是差分方程的阶数。

差分方程可以看做是差分格式(discretization scheme)的离散时间版本，它在数学建模中有着广泛的应用，特别是在自然科学、工程科学和金融学等领域。

在实际问题中，常常会遇到包含多个变量的复杂差分关系，这时候就需要考虑差分方程组(difference equation system)，它可以写成如下形式：$$\mathbf{x}_n = \mathbf{g}(\mathbf{x}_{n-1},\mathbf{x}_{n-2},\dots,\mathbf{x}_{n-k})$$其中，$\mathbf{x}_n$ 是一个 $m$ 维列向量，表示第 $n$ 个时间点上所有变量的取值，$\mathbf{g}$ 是一个$m$ 维列向量函数，它的每个分量 $g_i$ 表示与 $\mathbf{x}$ 的第 $i$ 个分量有关的函数。

如果差分方程组是非线性的，那么它的求解通常需要使用数值方法，比如欧拉法(Euler method)、龙格-库塔方法(Runge-Kutta method)、辛普森法(Simpson's rule)等数值积分方法。

接下来我们将介绍这些常用的求解方法。

欧拉法欧拉法(Euler method)是一种初值问题的数值解法，它的核心思想是将连续的问题离散化，然后用迭代的方式在离散时间上逐步逼近真实解。

对于一阶差分方程$$y_n = f(y_{n-1},t_{n-1},\Delta t)$$欧拉法的迭代公式可以写成如下形式：$$y_{n+1} = y_n + \Delta t f(y_n,t_n,\Delta t)$$其中，$\Delta t$ 表示时间间隔，它可以取足够小的正数以保证求解精度。

差分知识点总结一、差分的概念差分是一种数学运算方法，用来计算函数在两个相近的点之间的变化量。

差分的基本思想是利用两个相近点之间的函数值的差来近似表示函数在这一区间的变化率。

差分主要应用在数值计算、微分方程数值解法、离散化微分方程和差分方程等领域。

二、差分的方法1. 前向差分前向差分是指用函数在点x和x+h处的函数值之差来近似表示函数在点x处的导数。

前向差分的公式为：f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x)) / h2. 后向差分后向差分是指用函数在点x和x-h处的函数值之差来近似表示函数在点x处的导数。

后向差分的公式为：f'(x) ≈ (f(x) - f(x-h)) / h3. 中心差分中心差分是指用函数在点x+h和x-h处的函数值之差来近似表示函数在点x处的导数。

中心差分的公式为：f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h)) / 2h4. 二阶中心差分二阶中心差分是指用函数在点x+h、x和x-h处的函数值之差来近似表示函数在点x处的二阶导数。

二阶中心差分的公式为：f''(x) ≈ (f(x+h) - 2f(x) + f(x-h)) / h^25. 前向差分法和后向差分法的优缺点前向差分法和后向差分法都是利用简单的迭代方式得到节点之间的差值。

前向差分法计算简单，但是会使误差更大；后向差分法计算较为繁琐，但是误差相对较小。

6. 应用差分方法广泛用于微分方程和差分方程的数值解法，离散化微分方程，数值积分等方面，其基本思想是用差分概念近似表示数学模型的微分和积分运算。

三、差分方法的误差分析1. 截断误差在差分近似计算中，由于只取有限个点的函数值，使得近似结果与真实结果之间存在一定的误差，这种误差称为截断误差。

2. 离散化误差差分方法中最主要的误差来源是离散化误差。

因为使用差分方法时，通常需要将连续的问题离散化为一个离散的问题，这个离散化的过程会使得结果与真实结果之间存在误差。

差分方程求解什么是差分方程？差分方程是一种求解离散时间系统的数学工具。

与常微分方程相似，差分方程也是描述系统变化的方程，只不过它适用于离散时间点上的模型。

差分方程的核心思想是通过比较相邻时间点上的状态值来描述系统的变化规律。

差分方程可以用来对许多现实世界中的问题建模，例如人口增长模型、物理系统的离散模拟等等。

对差分方程进行求解，可以得到系统随时间变化的解析解或数值解。

差分方程的一般形式差分方程的一般形式可以表示为：x(t+1) = f(x(t))其中，x(t)表示系统在时间点t的状态，x(t+1)表示系统在时间点t+1的状态，f为状态转移函数，描述了系统从t到t+1的映射关系。

差分方程的求解方法差分方程的求解方法可以分为解析解法和数值解法。

解析解法解析解法通过对差分方程进行变换、代换和求解等数学方法，得到其解析解。

解析解通常是对问题的一种精确描述，可以给出系统在任意时间点上的状态。

常见的解析解法包括递推法、特征方程法和变换法等。

递推法通过逐个计算时间点上的状态值，从而得到整个系统的演化过程。

特征方程法则将差分方程转化为线性代数方程组，通过求解特征值和特征向量得到解析解。

变换法通过对差分方程进行变换，将其转化为已知的方程形式，从而简化求解过程。

数值解法数值解法通过离散化差分方程，近似求解系统的状态值。

数值解法通常需要选择合适的离散化方法和数值计算算法，同时需要注意误差控制和稳定性等问题。

常见的数值解法有欧拉法、改进的欧拉法、龙格-库塔法等。

这些方法通过近似计算状态转移函数的值，从而得到系统在每个时间点上的状态。

数值解法的结果通常是离散的，需要对结果进行插值和拟合等处理，以得到系统在连续时间上的状态。

结论差分方程是一种描述离散时间系统变化的数学工具。

对差分方程进行求解，可以得到系统在不同时间点上的状态。

解析解法和数值解法是求解差分方程的主要方法。

解析解法通过数学变换和求解，得到系统的精确解析解；数值解法通过近似计算，得到系统的数值解。

差分方程常用解法1、 常系数线性差分方程的解方程)(...110n b x a x a x a n k k n k n =+++-++ （1）其中k a a a ,...,,10为常数，称方程（1）为常系数线性方程。

又称方程0...110=+++-++n k k n k n x a x a x a （2）为方程（1）对应的齐次方程。

如果（2）有形如n n x λ=的解，代入方程中可得：0...1110=++++--k k k k a a a a λλλ （3） 称方程（3）为方程（1）、（2）的特征方程。

显然，如果能求出方程（3）的根，则可以得到方程（2）的解。

基本结果如下：（1） 若（3）有k 个不同的实根，则（2）有通解：n k k n n n c c c x λλλ+++=...2211，（2） 若（3）有m 重根λ(即m 个根均为λ)，则通解中有构成项：n m m n c n c c λ)...(121----+++（3）若（3）有一对单复根 βαλi ±=，令：ϕρλi e ±=，αβϕβαρarctan ,22=+=，则（2）的通解中有构成项：n c n c n n ϕρϕρsin cos 21--+ （4） 若有m 重复根：βαλi ±=，φρλi e ±=，则（2）的通项中有构成项:n n c n c c n n c n c c n m m m m n m m ϕρϕρsin )...(cos )...(1221121---++---+++++++综上所述，由于方程（3）恰有k 个根，从而构成方程（2）的通解中必有k 个独立的任意常数。

通解可记为：-n x如果能得到方程（1）的一个特解：*n x ，则（1）必有通解： =n x -n x +*n x （4）方程（4） 的特解可通过待定系数法来确定。

例如：如果)(),()(n p n p b n b m m n =为n 的m 次多项式，则当b 不是特征根时，可设成形如)(n q b m n 形式的特解，其中)(n q m 为n 的m 次多项式；如果b 是r 重特征根时，可设特解：r n n b )(n q m ，将其代入（1）中确定出系数即可。