差分方程基本知识
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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。
差分方程模型的理论和方法1、差分方程:差分方程反映的是关于离散变量的取值与变化规律。
通过建立一个或几个离散变量取值所满足的平衡关系,从而建立差分方程。
差分方程就是针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量,根据实际背景的规律、性质、平衡关系,建立离散变量所满足的平衡关系等式,从而建立差分方程。
通过求出和分析方程的解,或者分析得到方程解的特别性质(平衡性、稳定性、渐近性、振动性、周期性等),从而把握这个离散变量的变化过程的规律,进一步再结合其他分析,得到原问题的解。
2、应用:差分方程模型有着广泛的应用。
实际上,连续变量可以用离散变量来近似和逼近,从而微分方程模型就可以近似于某个差分方程模型。
差分方程模型有着非常广泛的实际背景。
在经济金融保险领域、生物种群的数量结构规律分析、疾病和病虫害的控制与防治、遗传规律的研究等许许多多的方面都有着非常重要的作用。
可以这样讲,只要牵涉到关于变量的规律、性质,就可以适当地用差分方程模型来表现与分析求解。
3、差分方程建模:在实际建立差分方程模型时,往往要将变化过程进行划分,划分成若干时段,根据要解决问题的目标,对每个时段引入相应的变量或向量,然后通过适当假设,根据事物系统的实际变化规律和数量相互关系,建立每两个相邻时段或几个相邻时段或者相隔某几个时段的量之间的变化规律和运算关系(即用相应设定的变量进行四则运算或基本初等函数运算或取最运算等)等式(可以多个并且应当充分全面反映所有可能的关系),从而建立起差分方程。
或者对事物系统进行划分,划分成若干子系统,在每个子系统中引入恰当的变量或向量,然后分析建立起子过程间的这种量的关系等式,从而建立起差分方程。
在这里,过程时段或子系统的划分方式是非常非常重要的,应当结合已有的信息和分析条件,从多种可选方式中挑选易于分析、针对性强的划分,同时,对划分后的时段或子过程,引入哪些变量或向量都是至关重要的,要仔细分析、选择,尽量扩大对过程或系统的数量感知范围,包括对已有的、已知的若干量进行结合运算、取最运算等处理方式,目的是建立起简洁、深刻、易于求解分析的差分方程。
差分方程对连续型变量而言,我们常常回到微分方程的问题。
对离散型变量将导致一类的问题。
一、差分的定义定义:设()t y y t =是一个函数,自变量从t 变化到1t +,这时函数的增量记为(1)()t y y t y t ∇=+-,我们称这个量为()y t 在点t 步长为1的一阶差分,简称为()y t 的一阶差分。
为了方便我们也记1(1),()t t y y t y y t +=+=,即1t t t y y y +∇=-。
称21121()()()2t t t t t t t t y y y y y y y y +++++∇∇=---=-+为()y t 的二阶差分,简记为2t y ∇。
同样记2()t y ∇∇为3t y ∇,并称为三阶差分。
一般记1()n n t t y y -∇=∇∇,称为n 阶差分,且有0(1)nni it n t n i i y Cy +-=∇=-∑。
性质:当,,a b C 是常数,t y 和t z 是函数时, (1)()0C ∇=; (2)()()t t C y C y ∇=∇;(3)()()()t t t t ay bz a y b z ∇±=∇±∇;(4)11()()()()()t t t t t t t t t t y z y z z y y z z y ++∇⋅=∇+∇=∇+∇;(5)1111()()()()t t t t t t t t t t t t t t y z y y z z y y z z z z z z ++++⎛⎫∇-∇∇-∇∇== ⎪⋅⋅⎝⎭,(其中,0t z ≠)。
例1:已知,(0)nt y t t =≠,求()t y ∇。
解:()(1)n n t y t t ∇=+-。
特别,当n 为正整数时,1()ni n i t ni y Ct-=∇=∑,阶数降了一阶。
推论:若,m n 为正整数且m n >时,()P t 为n 次多项式,则()0m P t ∇=。