微分方程与微分方程建模法
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微分方程的建模与解析解法一、引言微分方程是数学中的重要概念,广泛应用于各个领域的建模与分析问题中。
本文将介绍微分方程的建模过程,以及常见的解析解法。
二、微分方程的建模微分方程的建模通过描述问题中的变量与变量之间的关系来进行。
具体步骤如下:1. 了解问题:详细了解问题的背景和要解决的具体内容。
2. 确定变量:确定与问题相关的变量,归纳出关键变量和依赖变量。
3. 建立关系:根据问题的特点和变量之间的关系,建立微分方程。
4. 添加初始条件:在微分方程中添加相关的初始条件,这些条件旨在确定方程的具体解。
三、常见的微分方程解析解法微分方程的解析解是通过数学方法求出的解,可以明确地表示出问题的解决方案。
以下是常见的解析解法:1. 可分离变量法:对于形如dy/dx=f(x)g(y)的一阶微分方程,可以将x和y分离到方程的两边,然后分别进行积分求解。
2. 齐次方程法:对于形如dy/dx=f(x/y)的一阶微分方程,可以进行变量代换将其化为可分离变量形式的方程。
3. 线性微分方程法:对于形如dy/dx+p(x)y=q(x)的一阶线性微分方程,可以利用积分因子法求解。
4. 变量替换法:对于一些复杂的微分方程,通过适当的变量替换,可以将其化简为已知解法形式的微分方程来求解。
5. 求和法和积分法:对于高阶线性微分方程,可以通过求和法和积分法来求解特解,然后利用线性微分方程的叠加原理求得整个方程的解。
四、举例与实践为了更好地理解微分方程的建模与解析解法,我们来看一个具体的例子。
假设有一水槽中的水高度随时间变化的问题,可以建立如下微分方程:dh/dt = -k * sqrt(h)其中,h是水槽中的水高度,t是时间,k是一个常数。
使用可分离变量法,我们可以将此微分方程分离变量并进行求解:(1/√h)dh = -kdt对两边同时进行积分,得到:2√h = -kt + C1其中C1是积分常数。
通过一系列代数变换,我们可以求出水槽中水的高度h关于时间t的解析解:h = ((-kt + C1)/2)^2这个解析解可以明确地描述出水槽中水的高度随时间变化的规律。
微分方程方法建模概述及举例微分方程是数学中的一个重要分支,广泛应用于各个领域,特别是自然科学和工程学科中的建模问题。
本文将概述微分方程方法建模的基本思路,并通过举例说明其在实际问题中的应用。
1.问题抽象化:首先需要将实际问题抽象成一个或一组微分方程。
通过观察问题的物理过程和规律,了解问题中的变量、因果关系以及其演化过程。
将这些信息用数学语言表示出来,通常是通过建立数学模型来描述问题。
2.建立微分方程:基于问题的抽象化模型,我们可以建立相应的微分方程。
根据物理规律和描述问题演化的数学关系,确定方程中的变量、常数和系数。
对于复杂问题,可能需要引入附加的假设和近似,以简化问题求解。
3.求解微分方程:通过求解微分方程,可以得到问题的数学解。
求解方法包括解析解和数值解两种。
解析解通常是通过变量分离、常数变易、积分变换等方法,求得方程的具体解析形式。
数值解则是通过数值计算方法,如欧拉法、龙格-库塔法等,近似计算出微分方程的解。
4.模型验证和分析:将求得的数学解与实际问题进行比较和分析,验证模型的有效性和准确性。
通过对模型进行敏感性分析和参数优化,对模型进行改进和完善。
现在我们来通过两个实际问题的建模例子,进一步说明微分方程方法的应用。
1.指数增长模型问题:假设一个生物种群遵循指数增长规律,种群数量在一段时间内以固定比率增加。
已知在初始时刻,种群数量为100只,经过3个小时后,种群数量增加到了1000只。
求解该问题。
解答:我们可以建立如下的微分方程模型:dy/dt = k * y其中,y表示种群数量,t表示时间,k为增长率。
根据已知条件,当t=0时,y=100;当t=3时,y=1000。
将这些条件代入微分方程,就可以求解得到k的值。
然后再根据k的值,求解出种群数量y随时间t的变化。
2.弹簧振动模型问题:一个弹簧系统在无外力作用下,其振动满足以下微分方程:m* d^2y/dt^2 = -k * y,其中m为弹簧的质量,k为弹簧的劲度系数。
第三章 微分方程模型3.1微分方程与微分方程建模法一、 微分方程知识简介我们要掌握常微分方程的一些基础知识,对一些可以求解的微分方程及其方程组,要求掌握其解法,并了解一些方程的近似解法。
微分方程的体系:(1)初等积分法(一阶方程及几类可降阶为一阶的方程)→(2)一阶线性微分方程组(常系数线性微分方程组的解法)→(3)高阶线性微分方程(高阶线性常系数微分方程解法)。
其中还包括了常微分方程的基本定理。
0. 常数变易法:常数变易法在上面的(1)(2)(3)三部分中都出现过,它是由线性齐次方程(一阶或高阶)或方程组的解经常数变易后求相应的非齐次方程或方程组的解的一种方法。
1. 初等积分法:掌握变量可分离方程、齐次方程的解法,掌握线性方程的解法,掌握全微分方程(含积分因子)的解法,会一些一阶隐式微分方程的解法(参数法),会几类可以降阶的高阶方程的解法(恰当导数方程)。
分离变量法:(1)可分离变量方程: ;0)()()()();()(=+=dy y Q x P dx y N x M y g x f dx dy(2) 齐次方程:);();(wvy ux c by ax f dx dy x y f dx dy ++++== 常数变易法:(1) 线性方程,),()(x f y x p y =+'(2) 伯努里方程,,)()(n y x f y x p y =+'积分因子法:化为全微分方程,按全微分方程求解。
对于一阶隐式微分方程,0),,(='y y x F 有 参数法:(1) 不含x 或y 的方程:;0),(,0),(='='y y F y x F(2) 可解出x 或y 的方程:);,(),,(y y f x y x f y '='=对于高阶方程,有降阶法:;0),,(;0),,,,()()1()(='''=+y y y F y y y x F n k k 恰当导数方程一阶方程的应用问题(即建模问题)。
微分方程建模方法微分方程建模是数学建模中的一个重要分支。
它通过建立描述现象的微分方程模型,利用数学工具和方法来研究和解决与该现象相关的问题。
微分方程建模的步骤包括确定问题、建立模型、求解模型和验证模型。
本文将详细介绍微分方程建模的方法。
经验模型法是一种基于已有经验和实验数据的建模方法。
它根据实验数据的分析和总结,通过适当的函数拟合和参数调整,建立与实际问题相吻合的微分方程模型。
经验模型法的优点是简单直观,适用于较为简单和复杂程度较低的问题。
例如,考虑一个物体在空气中的自由下落问题。
经验发现,物体受到的空气阻力与速度成正比,可以建立微分方程模型:$$\frac{{d^2x}}{{dt^2}}=g-\frac{{kv^2}}{{m}}$$其中,$x$为物体的位移,$t$为时间,$m$为物体的质量,$v$为物体的速度,$k$为与物体形状和空气性质有关的常数,$g$为重力加速度。
这个模型可以进一步求解,得到物体的速度和位移随时间的变化规律。
理论模型法是一种基于物理规律和数学原理的建模方法。
它通过对问题的深入理解,运用物理学原理、工程学原理和其他学科的知识,建立与实际问题相对应的微分方程模型。
理论模型法的优点是准确性高,适用于复杂和精密度较高的问题。
例如,考虑一个物体在弹簧中的振动问题。
根据胡克定律,在弹簧恢复力和物体质量、加速度之间建立微分方程模型:$$m\frac{{d^2x}}{{dt^2}}=-kx$$其中,$x$为物体的位移,$t$为时间,$m$为物体的质量,$k$为弹簧的劲度系数。
这个模型可以求解得到物体的振动规律。
解析解法是指通过数学方法求解微分方程模型的解。
对于一些简单和常见的微分方程,可以通过积分、分离变量、变量替换等方法求得其解析解。
解析解法的优点是求解结果准确、精确,可以提供深入理解问题的信息。
但对于复杂和非线性的微分方程,往往难以求得解析解,需要借助数值方法。
数值解法是指通过数学计算机计算求解微分方程模型的解。
随机微分方程建模及计算方法探究微分方程是数学中的一个重要分支,也是用于描述自然和社会现象中变化规律的数学工具。
随机微分方程是对微分方程进行扩展,考虑了随机变量的影响,使得模型更符合现实情况。
本文将介绍随机微分方程的基本概念和建模方法,并探究其计算方法。
首先,我们来了解一下随机微分方程的基本概念。
随机微分方程是一种包含随机变量的微分方程。
通常情况下,它可以表示为:dX(t) = f(X(t), t)dt + g(X(t), t)dW(t)其中,X(t)为随机过程,f(X(t), t)和g(X(t), t)为已知函数,dW(t)表示维纳过程(一种连续时间的随机过程)。
这个方程的意义是在给定初始条件X(t0)=X0的情况下,描述随机过程X(t)的变化规律。
接下来,我们将介绍随机微分方程的建模方法。
建模的关键是确定f(X(t), t)和g(X(t), t)函数的形式。
这一步通常需要根据具体问题的背景和需求进行选择。
一种常见的方法是利用统计数据分析来估计这两个函数,通过拟合实际观测值来确定参数。
另一种方法是利用经验公式或物理定律来确定函数的形式。
无论采用哪种方法,都需要综合考虑模型的可解性和适用性。
随机微分方程的计算方法包括数值解和解析解。
数值解是通过数值计算方法求取近似解,常用的方法有欧拉方法、改进的欧拉方法、隐式方法等。
这些方法的思想都是将微分方程离散化,得到差分方程,然后通过迭代计算逼近真实解。
数值解的优点是计算过程简单,并且可以适用于各种复杂模型。
然而,数值解也存在精度问题,需要适当选择步长和算法以减小误差。
解析解是通过数学方法求取精确解,通常需要利用一些特殊的函数或变换来求解。
然而,由于随机微分方程的复杂性,很多情况下无法得到解析解。
即使得到解析解,由于随机变量的存在,也很难直观地解释和应用。
因此,在实际应用中,数值解往往更为常用。
随机微分方程的计算方法的选择要根据具体问题的需求和背景来决定。
如果需要精确解或者对模型的解释性有要求,可以尝试解析解。
动态系统的建模和求解动态系统是指随着时间变化而变化的系统。
建模和求解动态系统是一种重要的技术,可以用于预测系统的行为、优化系统的性能以及设计控制策略。
本文将介绍动态系统的建模方法和求解技术。
一、动态系统的建模方法建模是将实际系统抽象成数学模型的过程。
对于动态系统,建模的关键是描述系统的演化规律。
以下是常用的动态系统建模方法:1. 微分方程建模微分方程是描述动态系统中变量之间关系的数学工具。
通过将系统的演化规律表示为微分方程,可以求解系统的状态随时间的变化。
常见的微分方程建模方法包括基于物理定律的建模、经验模型的建模以及系统辨识方法等。
2. 差分方程建模差分方程是离散时间下描述动态系统的数学工具。
对于一些离散事件系统或者时间步长较大的系统,差分方程建模是一种有效的方法。
例如,递推关系式和迭代算法都可以表示为差分方程。
3. 状态空间建模状态空间是描述动态系统状态演化的一种数学工具。
状态空间模型可以将系统的状态表示为一组状态变量,并通过状态方程和输出方程描述状态变量之间的关系。
状态空间建模方法适用于多变量系统和控制系统设计。
二、动态系统的求解技术求解动态系统的目的是获得系统状态随时间的解析解或数值解。
以下是常见的动态系统求解技术:1. 解析解法对于一些简单的动态系统,可以通过解析方法求解其解析解。
例如,利用微分方程的性质,可以通过积分的方法求解一阶线性微分方程。
2. 数值解法对于一般的动态系统,往往难以得到解析解。
数值解法通过将系统的演化过程离散化,将微分方程或差分方程转化为差分方程或代数方程组,并通过数值算法逼近其解。
常见的数值解法包括龙格-库塔方法、欧拉法、变步长法等。
3. 仿真方法仿真方法可以通过计算机模拟系统的演化过程,以获取系统的状态随时间的信息。
使用数值积分方法,可以模拟连续时间系统的演化;使用离散事件模拟方法,可以模拟离散时间系统的演化。
三、应用案例动态系统的建模和求解技术在各个领域都有广泛应用。
数学建模微分方程模型在数学建模的旅程中,微分方程模型扮演了至关重要的角色。
它们在描述和解决各种实际问题中,从物理学到社会科学,都起到了关键的作用。
在本章中,我们将探讨微分方程模型的基本概念、类型和应用。
微分方程是一种方程,它包含未知函数的导数。
这种方程在描述变化率时非常有用,例如,描述物体的速度或加速度。
在形式上,微分方程可以表示为 y'(x) = f(x, y),其中 y'表示 y的导数,f是一个给定的函数。
根据方程的特点,微分方程可以划分为多种类型,如线性微分方程、非线性微分方程、常微分方程、偏微分方程等。
每种类型的方程都有其特定的求解方法和应用领域。
微分方程在众多领域中都有应用,如物理学、工程学、经济学等。
例如,牛顿第二定律就是一个微分方程,它描述了物体的加速度如何由作用力决定。
人口增长模型、传染病模型等也都依赖于微分方程。
建立微分方程模型通常需要以下步骤:确定模型的目标和变量;然后,根据问题背景和物理规律建立数学模型;通过数值计算或解析解法得出结果。
求解微分方程的方法主要有两种:数值方法和解析方法。
数值方法是通过计算机程序或软件进行数值计算得到近似解,而解析方法是通过求解方程得到精确解。
对于某些类型的微分方程,可能需要结合使用这两种方法。
建立微分方程模型后,我们需要对模型进行评估和检验,以确保其有效性和准确性。
这通常包括对模型的假设进行检验、对模型的预测结果进行验证以及对模型的参数进行估计和调整等。
随着科学技术的发展,微分方程模型的应用前景越来越广阔。
例如,在生物学中,微分方程被用来描述疾病的传播动态;在经济学中,微分方程被用来分析市场供需关系的变化;在工程学中,微分方程被用来模拟复杂系统的行为等。
未来,随着大数据和人工智能等技术的发展,微分方程模型将在更多领域得到应用和发展。
微分方程模型是数学建模中一个极其重要的部分。
通过学习和掌握微分方程的基本概念、类型、应用以及求解方法等,我们可以更好地理解和解决现实生活中的各种问题。
数学建模知识点总结本文对数学建模的知识点进行总结,旨在帮助读者快速了解数学建模的核心概念和方法。
一、数学建模的基础知识1. 数学建模的定义:数学建模是通过数学方法解决实际问题的过程,包括问题的分析、建立数学模型、求解模型、结果的分析和验证等步骤。
2. 常用的数学模型:常见的数学模型包括线性模型、非线性模型、离散模型、连续模型等,不同类型的模型适用于不同的问题。
3. 数学建模的步骤:数学建模一般包括问题的形式化、模型的建立、模型的求解、模型的验证和结果的分析等步骤,每个步骤都需要仔细思考和合理选择方法。
二、数学建模的常用方法1. 数理统计方法:数理统计是数学建模中常用的方法之一,通过对问题数据的统计分析来获得问题的特征和规律,从而建立数学模型。
2. 最优化方法:最优化是数学建模中求解优化问题的常用方法,通过选择合适的优化目标函数和约束条件,求解出问题的最优解。
3. 微分方程方法:微分方程是数学建模中描述变化和关系的常用工具,通过建立微分方程模型,可以有效地描述问题的动态变化情况。
4. 图论方法:图论是数学建模中研究图结构和图算法的重要分支,通过构建问题的图模型,可以利用图论的方法解决相关问题。
5. 随机过程方法:随机过程是数学建模中研究随机事件发生的规律和模式的数学工具,通过建立随机过程模型,可以对问题进行概率分析和预测。
三、数学建模的案例应用1. 交通流量预测:通过建立交通流量模型,预测不同时间段和不同路段的交通流量,以便制定合理的交通管理策略。
2. 股票价格预测:通过建立股票价格模型,预测未来股票价格的变动趋势,为投资者提供参考和决策依据。
3. 环境污染控制:通过建立环境污染模型,分析污染源和传播规律,提出合理的环境保护措施和污染治理方案。
4. 生产优化调度:通过建立生产优化模型,分析生产过程中的瓶颈和制约因素,优化生产调度方案,提高生产效率。
5. 疾病传播模拟:通过建立疾病传播模型,分析疾病传播的潜在风险和影响因素,制定合理的防控措施。
数学建模方法及其应用
数学建模是一种通过建立数学模型来解决现实问题的方法。
它可以应用于各种领域,包括物理学、工程学、经济学、环境科学、生物学等。
以下是一些常用的数学建模方法及其应用:
1.微分方程模型:用于描述动态系统的变化规律,包括传热、传质、机械运动等。
应用领域包括物理学、化学工程、生态学等。
2.优化模型:用于最大化或最小化某个目标函数,如生产成本最小化、资源利用最大化等。
应用领域包括供应链管理、金融风险管理、交通规划等。
3.图论模型:用于描述图形结构和网络连接关系,包括最短路径、最小生成树、网络流等。
应用领域包括电力系统优化、社交网络分析、交通路线规划等。
4.概率统计模型:用于描述随机事件和概率分布,包括回归分析、假设检验、时间序列分析等。
应用领域包括经济预测、医学统计、风险评估等。
5.离散事件模型:用于描述离散事件的发生和演化过程,包括排队论、蒙特卡洛模拟等。
应用领域包括交通流量预测、物流调度、金融风险评估等。
这只是数学建模的一小部分方法和应用,实际上还有很多其他方法和领域。
数学建模可以帮助解决实际问题,优化决策,提高效率和效果。
数学建模中的主要方法和应用数学建模是当今现代科学技术发展中的重要组成部分,它将数学方法、计算机技术与实际问题结合,通过数学模型建立、分析和求解实际问题,为人类社会的发展提供了巨大的支持和帮助。
数学建模方法丰富多彩,如最优化方法、微分方程模型、图论模型和随机过程模型等,其中最常用的是最优化方法和微分方程模型。
下面将从理论和实践两个方面展开介绍,重点讲述数学建模中最常用的方法及其应用。
一、最优化方法最优化方法是数学建模中应用广泛的一种方法,它是求解优化问题的一类数学算法。
在数学建模中,最优化方法的应用范围非常广泛,可以用于优化问题的建模与求解,如在工业生产中,我们需要在保证质量的前提下尽量节约原材料和能源,这时就可以采用最优化方法建立优化模型。
最优化方法按不同的算法分类,可以分为线性规划、非线性规划和动态规划等,其中线性规划是最为常见和基础的一种方法。
线性规划的求解一般采用单纯形法,通过计算确定最优解。
非线性规划是线性规划的扩展,它是求解目标函数不是线性函数的规划问题。
非线性规划的求解方法有牛顿法和梯度下降法等,这些方法都需要利用微积分的基础知识。
对于一个复杂的优化问题,在建立模型的过程中,最关键的就是确定目标函数。
一个好的目标函数需要具备可行性、一致性、可表达性和可求解性等特点。
在具体求解过程中,还需要对目标函数进行求导,确定优化点,并验证该点是否为全局最优解。
二、微分方程模型微分方程模型是数学建模中常用的一种方法,它是利用微积分的基础知识建立模型,解决与时间有关的问题。
在实际生活中,许多问题都与时间有关,如人口增长、物种灭绝、气候变化等,这些问题的变化过程都可以通过微分方程模型进行描述和分析。
微分方程模型按不同级别分类,可以分为一阶微分方程、二阶微分方程和高阶微分方程等,其中最为常用的是一阶微分方程。
一阶微分方程是指微分方程中未知函数的导数最高次数为一的情况,它可以描述很多与时间相关的变化问题。
微分方程的建模与求解方法微分方程是数学中的重要概念,它描述了自然界和社会现象中许多变化的规律。
微分方程的建模与求解方法是应用数学的重要组成部分,它在工程、物理、生物等领域中具有广泛的应用。
本文将介绍微分方程的建模过程以及常见的求解方法。
一、微分方程的建模过程微分方程的建模过程是将实际问题转化为数学模型的过程。
它包括以下几个步骤:1. 确定问题的变量和参数:在建模过程中,首先需要确定问题中涉及的变量和参数。
变量是问题中需要研究的物理量,参数是与变量相关的常数。
2. 建立数学模型:根据问题的特点和要求,选择合适的数学模型。
常见的数学模型包括常微分方程、偏微分方程、差分方程等。
3. 建立微分方程:根据问题的物理规律和数学模型,建立微分方程。
微分方程描述了变量之间的关系,它可以是一阶、二阶或更高阶的。
4. 添加初始条件和边界条件:为了求解微分方程,需要添加初始条件和边界条件。
初始条件是在某一时刻变量的已知值,边界条件是在空间范围内变量的已知值。
5. 求解微分方程:通过数学方法求解微分方程,得到问题的解析解或数值解。
常见的求解方法包括分离变量法、变换法、级数法、数值方法等。
二、微分方程的求解方法微分方程的求解方法有多种,下面将介绍其中几种常见的方法。
1. 分离变量法:适用于可分离变量的一阶微分方程。
通过将变量分离到方程两边,再进行积分,得到方程的解。
2. 变换法:适用于具有特殊形式的微分方程。
通过进行变换,将原方程转化为更简单的形式,再进行求解。
3. 级数法:适用于无法直接求解的微分方程。
通过将解表示为级数形式,再逐项求解,得到方程的解。
4. 数值方法:适用于无法求得解析解的微分方程。
通过数值计算的方法,近似求解微分方程,得到数值解。
5. 特殊函数法:适用于具有特殊函数解的微分方程。
通过利用特殊函数的性质,求解微分方程。
以上是常见的微分方程求解方法,不同的方法适用于不同类型的微分方程。
在实际问题中,常常需要结合多种方法进行求解,以获得更精确的结果。
第三章微分方程模型3.1微分方程与微分方程建模法微分方程知识简介我们要掌握常微分方程的一些基础知识,对一些可以求解的微分方程及其方 程组,要求掌握其解法,并了解一些方程的近似解法。
微分方程的体系: (1)初等积分法(一阶方程及几类可降阶为一阶的方程)一阶线性微分方程组(常系数线性微分方程组的解法) (3)高阶线性微分方程 (高阶线性常系数微分方程解法)。
其中还包括了常微分方程的基本定理0.常数变易法: 常数变易法在上面的(1) (2) (3)三部分中都出现过,它是由线性齐次方程(一阶或高阶)或方程组的解经常数变易后求相应的非齐次 方程或方程组的解的一种方法。
1.初等积分法:掌握变量可分离方程、齐次方程的解法,掌握线性方程的解法, 掌握全微分方程(含积分因子)的解法,会一些一阶隐式微分方程的解法(参 数法),会几类可以降阶的高阶方程的解法(恰当导数方程)。
dx f(x)g(y);M(x)N(y)dx P(x)Q(y)dy 0;常数变易法:(1)线性方程,y p (x )y f (x ),(2)伯努里方程,y p(x)y f (x)y n ,积分因子法:化为全微分方程,按全微分方程求解。
对于一阶隐式微分方程F (x,y, y ) 0,有参数法:(1)不含x 或y 的方程:F (x,y ) 0,F (y,y ) 0;对于高阶方程,有分离变量法:(1)可分离变量方程: (2)齐次方程: dy dx dy dx f(ax by C ); ux vy w⑵可解出x或y的方程:y f(x,y),x f ( y, y );降阶法:F(x,y(k),y(k 1), ,y(n))F(y,y,y) 0;恰当导数方程一阶方程的应用问题(即建模问题)2.一阶线性微分方程组:本部分主要内容有:一是一阶线性微分方程组的基本理论(线性齐次、非齐次微分方程组的通解结构,刘维尔公式等),二是常系数线性微分方程组的解法(求特征根,单根与重根[待定系数法]),三是常数变易法。
本部分内容与线性代数关系密切,如线性空间,向量的线性相关与线性无关,基与维数,特征方程、特征根与特征向量,矩阵的若当标准型等。
3.高阶线性微分方程:了解高阶线性微分方程的基本理论(线性齐次、非齐次微分方程的通解结构,刘维尔公式等);n 阶线性常系数微分方程解法:(1)求常系数齐次线性微分方程基本解组的待定指数函数法;(2)求一般非齐次线性方程解的常数变易法;(3)求特殊型非齐次常系数线性方程解的待定系数法;(4)求解初值问题的拉普拉斯变换法;(5)求二阶线性方程的幂级数解法。
4.常微分方程的基本定理:常微分方程的几何解释(线素场),初值问题解的存在与唯一性定理(条件与结论),求方程的近似解(欧拉折线法与毕卡逐次逼近法),解的延展定理与比较定理、唯一性定理证明解的存在区间(如为左右无穷大),奇解与包络线,克莱罗方程。
5.常微分方程的稳定性理论:掌握稳定性的一些基本概念,以及运用特征根法判断常系数线性方程(组)的解的稳定性,运用李雅普诺夫函数法判断一般方程(组)的解的稳定性。
6.常微分方程的定性理论:掌握定性理论的一些基本概念,运用特征根法判断奇点类型,极限环。
7.差分方程。
8.偏微分方程。
二、数学建模的微分方程方法微分方程作为数学科学的中心学科,已经有三百多年的发展历史,其解法和理论已日臻完善,可以为分析和求得方程的解(或数值解)提供足够的方法,使得微分方程模型具有极大的普遍性、有效性和非常丰富的数学内涵。
微分方程建模包括常微分方程建模、偏微分方程建模、差分方程建模及其各种类型的方程组建模。
微分方程建模对于许多实际问题的解决是一种极有效的数学手段,对于现实世界的变化,人们关注的往往是其变化速度、加速度以及所处位置随时间的发展规律,其规律一般可以用微分方程或方程组表示,微分方程建模适用的领域比较广,利用它可建立纯数学(特别是几何)模型,物理学(如动力学、电学、核物理学等)模型,航空航天(火箭、宇宙飞船技术)模型,考古(鉴定文物年代)模型,交通(如电路信号,特别是红绿灯亮的时间)模型,生态(人口、种群数量)模型,环境(污染)模型,资源利用(人力资源、水资源、矿藏资源、运输调度、工业生产管理)模型,生物(遗传问题、神经网络问题、动植物循环系统)模型,医学(流行病、传染病问题)模型,经济(商业销售、财富分布、资本主义经济周期性危机)模型,战争(正规战、游击战)模型等。
其中的连续模型适用于常微分方程和偏微分方程及其方程组建模,离散模型适用于差分方程及其方程组建模。
下面,我们给出如何利用方程知识建立数学模型的几种方法。
1 •利用题目本身给出的或隐含的等量关系建立微分方程模型。
这就需要我们仔细分析题目,明确题意,找出其中的等量关系,建立数学模型。
例如在光学里面,旋转抛物面能将放在焦点处的光源经镜面反射后成为平行光线,为了证明具有这一性质的曲线只有抛物线,我们就是利用了题目中隐含的条件一一入射角等于反射角来建立微分方程模型的[5]。
又如在天文学、气象学中常用到的等角轨线,已知曲线或曲线族(C),求曲线l (等角轨线或正交轨线),使丨与(C)中每条曲线相交成给定的角度(这是题目中明确给出的条件,即曲线的切线相交成给定的角度,这样,就在它们的导数之间建立了联系),又题目中隐含的条件是:在I与(c)中曲线相交点处,它们的函数值相等;这样,我们只要求出已知曲线或曲线族的微分方程,根据它们之间的联系,就可以建立等角轨线的微分方程模型,从而求出等角轨线的方程[5]02 •从一些已知的基本定律或基本公式出发建立微分方程模型。
我们要熟悉一些常用的基本定律、基本公式。
例如从几何观点看,曲线y=y(x)上某点的切线斜率即函数y=y(x)在该点的导数;力学中的牛顿第二运动定律:f=ma,其中加速度a就是位移对时间的二阶导数,也是速度对时间的一阶导数;电学中的基尔霍夫定律等。
从这些知识出发我们可以建立相应的微分方程模型。
例如在动力学中,如何保证高空跳伞者的安全问题。
对于高空下落的物体,我们可以利用牛顿第二运动定律建立其微分方程模型,设物体质量为m,空气阻力系数为k,在速度不太大的情况下,空气阻力近似与速度的平方成正比;设时刻t时物体的下落速度为v,初始条件:v(o)0。
由牛顿第二运动定律建立其微分方程模型:dv , 2m mg kvdt求解模型可得:^mg(exp[2^J kg] 1)\ mv J—、k(exp[2t、kg] 1) 勺m由上式可知,当t时,物体具有极限速度:.. mgv1 t imv \ k,其中,阻力系数k s , 为与物体形状有关的常数, 为介质密度,s 为物 体在地面上的投影面积。
根据极限速度求解式子,在m,, 一定时,要求落地速 度W 不是很大时,我们可以确定出s 来,从而设计出保证跳伞者安全的降落伞的 直径大小来。
3•利用导数的定义建立微分方程模型。
定义为商式 丄表示单位自变量的改变量对应的函数改变量,就是函数的瞬时平均变化x率,因而其极限值就是函数的变化率。
函数在某点的导数,就是函数在该点的变 化率。
由于一切事物都在不停地发展变化, 变化就必然有变化率,也就是变化率 是普遍存在的,因而导数也是普遍存在的。
这就很容易将导数与实际联系起来, 建立描述研究对象变化规律的微分方程模型。
例如在考古学中,为了测定某种文物的绝对年龄,我们可以考察其中的放射 性物质(如镭、铀等),已经证明其裂变速度(单位时间裂变的质量,即其变化 率)与其存余量成正比。
我们假设时刻t 时该放射性物质的存余量R 是t 的函数, 由裂变规律,我们可以建立微分方程模型: 期中k 是一正的比例常数,与放射性物质本身有关。
求解该模型,我们解得:R Ce kt ,其中c 是由初始条件确定的常数。
从这个关系式出发,我们就可以测定某文物的绝对年龄。
(参考碳定年代法)另外,在经济学领域中,导数概念有着广泛的应用,将各种函数的导函数(即 函数变化率)称为该函数的边际函数,从而得到经济学中的边际分析理论。
4•利用微元法建立微分方程模型。
一般的,如果某一实际问题中所求的变量 p 符合下列条件:p 是与一个变量t 的变化区间[a, b ]有关的量;p 对于区间[a, b ] 具有可加性;部分量 P i 的近似值可表示为f ( J 1。
那么就可以考虑利用微元法来建立微分方程模型,其步骤是:首先根据问题的具体情况,选取一个变量例 如t 为自变量,并确定其变化区间[a, b ];在区间[a, b ]中随便选取一个任意小的区 间并记作[t,t dt ],求出相应于这个区间的部分量 p 的近似值。
如果 p 能近似的标示为[a, b ]上的一个连续函数在t 处的值f (t )与dt 的乘积,我们就把f (t )dt 称 为量p 的微元且记作dp 。
这样,我们就可以建立起该问题的微分方程模型:dp f (t )dt 。
对于比较简单的模型,两边积分就可以求解该模型例如在几何上求曲线的弧长、平面图形的面积、旋转曲面的面积、旋转体 体积、空间立体体积⑶;代数方面求近似值⑻以及流体混合问题⑷;物理上求变 力做功、压力、平均值、静力矩与重心 ⑶;这些问题都可以先建立他们的微分方 程模型,然后求解其模型。
在2005年的全国大学生数学建模竞赛 A 题(原题见竞赛试题)中,对于长 江流域导数是微积分中的一个重要概念,其 f (x)lim f(x X ) f(x) X dRdt kR的三类主要污染物----溶解氧,高锰酸盐指数与氨氮污染,我们运用微元法,建立了其含参数的微分方程模型,并用平均值法估计出了其参数,具体求出了他们的解,之后,我们又给出了他们统一的微分方程模型及其求解公式。
5 •熟悉一些经典的微分方程模型,对一些类似的问题,经过稍加改进或直接套用这些模型。
多年来,在各种领域里,人们已经建立起了一些经典的微分方程模型,熟悉这些模型对我们是大有裨益的。
下面,我们仅以人口问题为例,说明用常微分方程、偏微分方程和差分方程建立的人口问题模型。
1)常微分方程模型设N(t)为时刻t人口总数,r m n为人口的增长率,其中m, n分别为出生率与死亡率,他们可以是t的函数。
1798年,英国神父Malthus建立了最简单的人口增长模型为N (t) rN(t)得出了人口按几何级数增长的结论。
此结论在短时期内与人口的实际增长吻合得比较好,时间越长误差越大。
经过对一些地区具体人口资料的分析,发现在人口基数较少时,人口的繁衍增长起重要作用,人口的自然增长率r基本为常数,但随着人口基数的增加,人口增长将越来越受自然资源、环境条件等的限制。
此时人口的自然增长率是变化的,即人口的自然增长率与人口数量有关。
1837 (8)年,荷兰生物学家P。