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常微分方程--常係數系統


求解微分方程組

 (dx)/(dt)=Ax(t)+p(t),
(1)

其中 A 是一個 矩陣xp向量,首先考慮齊次情況 p=0。以下方程的解為

 (dx)/(dt)=Ax(t)
(2)

由下式給出

 x(t)=e^(At).
(3)

但是,根據 特徵分解定理矩陣指數 可以寫成

 e^(At)=uDu^(-1),
(4)

其中 特徵向量 矩陣

 u=[u_1 ... u_n]
(5)

特徵值 矩陣

 D=[e^(lambda_1t) 0 ... 0; 0 e^(lambda_2t) ... 0; | | ... 0; 0 0 ... e^(lambda_nt)].
(6)

現在考慮

e^(At)u=uDu^(-1)u=uD
(7)
=[u_(11) u_(12) ... u_(1n); u_(21) u_(22) ... u_(2n); | | ... |; u_(n1) u_(n2) ... u_(nn)][e^(lambda_1t) 0 ...  0; 0 e^(lambda_2t) ... 0 ; | | ... 0 ; 0 0 ... e^(lambda_nt) ]
(8)
=[u_(11)e^(lambda_1t) ... u_(1n)e^(lambda_nt); u_(21)e^(lambda_1t) ... u_(2n)e^(lambda_nt); | ... |; u_(n1)e^(lambda_1t) ... u_(nn)e^(lambda_nt)].
(9)

則各個解為

 x_i=(e^(At)u)·e_i^^=u_ie^(lambda_it),
(10)

因此,齊次解為

 x=sum_(i=1)^nc_iu_ie^(lambda_it),
(11)

其中 c_i 是任意常數。

因此,一般步驟如下

1. 透過求解 特徵方程 找到矩陣 A特徵值 (lambda_1, ..., lambda_n)。

2. 確定相應的 特徵向量 u_1, ..., u_n

3. 計算

 x_i=e^(lambda_it)u_i
(12)

對於 i=1, ..., n。 則 向量 x_i (實數)是齊次方程的解。 如果 A 是一個 2×2 矩陣,則 複數 向量 x_j 對應於由 R[x_j]I[x_j] 給出的齊次方程的實數解。

4. 如果方程是非齊次的,找到由下式給出的特解

 x^*(t)=X(t)intX^(-1)(t)p(t)dt,
(13)

其中 矩陣 X 由下式定義

 X(t)=[x_1 ... x_n].
(14)

如果方程是齊次的,使得 p(t)=0,那麼尋找 以下形式 的解

 x=xie^(lambdat).
(15)

這將得到方程

 (A-lambdaI)xi=0,
(16)

因此 xi 是一個 特徵向量,而 lambda 是一個 特徵值

5. 通解為

 x(t)=x^*(t)+sum_(i=1)^nc_ix_i.
(17)

使用 探索

請引用為

Weisstein, Eric W. “常微分方程--常係數系統”。 來自 Web 資源。 https://mathworld.tw/OrdinaryDifferentialEquationSystemwithConstantCoefficients.html

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