1.7 几种可降阶的高阶方程
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1.7 几种可降阶的高阶方程一般的 n 阶高阶方程 F ( x, y , y ¢,L , y ( n ) ) = 0 没有一般性的求解方法,但我们如果能把它的阶数降下来, 就增加了求解的可能性. 下面我们介绍三种可降阶的情形:1 方程不显含未知函数 y, 或更一般地不显含 y, y¢,L,y ( k -1) , 即方程呈形状 (k) ( k +1) F ( x, y ,y ,L, y ( n ) ) = 0(1 £ k £ n).2 方程不显含自变量 x,呈形状F ( y, y¢, L, y ( n ) ) = 0 .3 恰当导数方程本节要介绍三种高阶方程的解法,这些解法的基本思想就是把高阶方 程通过某些变换降为较低阶方程加以求解,所以称为“降阶法”.一。
第一种可降阶的高阶方程方程(1.78)这种方程的特点是方程中出现的最低阶的导数为 . 这时只要令 (1.78)中就化成 如果(1.79)能求出通解 则由对 积分 ,就可以求出 y来了.(1.79)例1.解d 5x 1 d 4x 求方程 5 - × 4 = 0 的解. dt t dtd 4x 令 4 = y , 则方程化为一阶方程 dtdy 1 - y = 0, dt t积分得d 4x y = ct , 即 4 = ct , dt于是通解x = c1t + c2t + c3t + c4t + + c5 .5 3 2二.第二种可降阶的高阶方程 方程 这类方程的特点是不显含自变量 x,这时, 总可以利用代换 ,使方程降低一阶.以二阶 方程 为例.令 代入原方程,就有 ,于是有“这是一个关于未知函数 p ”的一阶方程.如 果由它可求 则有 这是一个关于y的变量可分离方程, 可求得通积分.例2. 求解方程xx ¢¢ + ( x ¢) = 0 .2解 令 x ¢ = y , 则 x ¢¢ = y dy , 方程化为dy xy + y 2 = 0 , dx或 积分后得 所以dxdy y = 0及 x + y = 0, dxc c y = 即 x¢ = , x xx = c1t + c22是原方程的通解 .三. 恰当导数方程假如方程 (1.80) 的左端恰为某一函数 即(1.80)可化为 对 x的导数,则(1.80)称为恰当导数方程. 这类方程的解法与全微分方程的解法相类似,显然可降低一 阶,成为 之后再设法求解这个方程.2 ¢ ¢ ¢ 求方程 y y + y = 0 的通解 . 例3. 解 将方程写成故有d ( yy ¢ ) = 0 , dx y y ¢ = C 1 , 即 ydy = C1dx ,积分后得通解y 2 = C1 x + C 2 .注:这一段技巧性较高, 关键是配导数的方程.例4.求解方程 1 解 先将两端同乘不为0 的积分因子 2 , y 2 则有 yy¢¢ - y¢ d y¢y2yy¢¢ - y¢ = 02=( )=0 dx y故y¢ = C1 y, 从而通解为y = C2 eC1 xP49 1,3,4,5,7,9,11.。
第七章 常微分方程本章学习要求:⏹了解微分方程、解、通解、初始条件和特解的概念.⏹了解下列几种一阶微分方程:变量可分离的方程、齐次方 程、一阶线性方程、伯努利(Bernoulli )方程和全微分 方程.熟练掌握分离变量法和一阶线性方程的解法. ⏹会利用变量代换的方法求解齐次方程和伯努利方程. ⏹知道下列高阶方程的降阶法:.)()(x f y n = ),,(y x f y '='' ),,(y y f y '=''⏹了解高阶线性微分方程阶的结构,并知道高阶常系数齐线 性微分方程的解法.⏹熟练掌握二阶常系数齐线性微分方程的解法.⏹掌握自由项(右端)为多项式、指数函数、正弦函数、余 弦函数以及它们的和或乘积的二阶常系数非齐线性微分方 程的解法.第三节 几种可降阶的高阶常微分方程 二阶和二阶以上的微分方程,称为高阶微分方程。
通过变量代换将高阶方程转化为较低阶的微分方程进行求解的方法,称为“降阶法”。
“降阶法”是解高阶方程常用的方法之一。
型 )( .1)(x f y n =型 ) ,( .2)1()(-=n n y x f y 型 ) ,( .3y y f y '=''方程克莱罗 )Clairaut ( .4请点击方框型 )( .1)(x f y n =)1(,则原方程化为令-=n y u )(d d 。
x f xu =这是变量可分离的方程,两边积分,得, )(d )(11C x C x x f u +=+=⎰ϕ即)(1)1(。
C x y n +=-ϕ)( )(型仍是x f y n = 只需连续进行 n 次积分即可求解这类方程,但请注意:每次积分都应该出现一个积分常数。
解ln d ln 1,C x x x x x y +-==''⎰⎰+-='xC x x x y d )ln (1 432ln 212,C x C x x ++⎪⎭⎫ ⎝⎛-=x C x C x x y d 432ln 212⎰⎥⎦⎤⎢⎣⎡++⎪⎭⎫ ⎝⎛-= 23611ln 61322133。