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d(xy)=ydx+xdy \\ d(\frac{x}{y})=\frac{ydx-xdy}{y^2} \\ d(\sqrt{x^2+y^2})=\frac{xdx+ydy}{\sqrt{x^2+y^2}} \\ d(ln(x^2+y^2))=2·\frac{xdx+ydy}{x^2+y^2} \\ d(arctan\frac{x}{y})=\frac{ydx-xdy}{x^2+y^2} d ( x y ) = y d x + x d y d ( y x ) = y 2 y d x x d y d ( x 2 + y 2 ) = x 2 + y 2 x d x + y d y d ( l n ( x 2 + y 2 ) ) = 2 x 2 + y 2 x d x + y d y d ( a r c t a n y x ) = x 2 + y 2 y d x x d y

2.线性方程

一阶线性常微分方程的一般形式为
y = ( g ( x ) e f ( x ) d x d x + C ) e f ( x ) d x
显然,齐次线性方程的解的线性组合仍是齐次线性方程的解。而且上式说明了,非齐次线性方程的通解等于该方程的一个特解加上齐次线性方程的通解,这与线性代数方程组的结论类似。

例1 :解定解问题
1.全微分方程若存在函数u(x,y)u(x,y)u(x,y)使得du(x,y)=f(x,y)dx+g(x,y)dydu(x,y)=f(x,y)dx+g(x,y)dydu(x,y)=f(x,y)dx+g(x,y)dy则称方程f(x,y)dx+g(x,y)dy=0f(x,y)dx+g(x,y)dy=0f(x,y)dx+g(x,y)dy=0为全微分方程。显然,它的解可以表示为u(x,... 所以,dz=zx·dx+zy·dy=ydx+xdy。 如果函数z=f(x, y) 在(x, y)处的 增量Δz=f(x+Δx,y+Δy)-f(x,y)可以表示为Δz=AΔx+BΔy+o(ρ), 其中A、B不依赖于Δx, Δy,仅与x,y有关,ρ趋近于0(ρ=√[(Δx)2+(Δy)2]),此时称函数z=f(x, y)在点(x,y)处可微分,AΔx+BΔy称为函数z=f(x, y)在点(x, y)处的 微分,记为dz即dz=AΔx +BΔy。

本文列举了 微分方程 的公式,当做一个笔记,如果后面有地方用得上就回来翻翻。 当然本文是为了求解模型中用得上的 微分方程 而书写的,并非是为了考研或者本科课程应试,所以不会有例题,只会有对应的解法。同时公式和解法不一定是完 的,后面如果还遇到了到时候再进行补充。 对了宝贝儿们,卑微小李的公众号【野指针小李】已开通,期待与你一起探讨学术哟~摸摸大! 目录1 微分方程 2 一 方程 2.1 一 线性 微分方程 2.2 变量可分离2.3 齐次 方程 2.4 努利 方程 2.5 微分方程 3 高 方程 3.1 可降解 方程 3.1.1 y.
常数 法”有效的原理 常数 法为什么写这篇文章什么是 常数 法?错误的理解 常数 法的原理基本计算总结参考资料 常数 法 为什么写这篇文章 学过“ 常数 法”的同学请直接点击“ 常数 法的原理” 这里只讲述 常数 法的原理,为什么要用 常数 法请参见参考资料《 常数 法的解释 》 在学习高数的过程中,关于为什么在解一 线性 微分方程 的时候要使用 常数 法,为什么可以使用 常数 法, 常数 ...
微分方程 的数值解(二): 一维状态空间的偏 微分方程 的 MATLAB 解法 偏 微分方程 的数值解(三): 化工应用实例 ----------触煤反应装置内温度及转换率的分布 偏 微分方程 的数值解(四): 化工应用————扩散系统之浓度分布 偏 微分方程 的数值解(五): 二维状态空间的偏 微分方程 的 MATLA... 偏 微分方程 的数值解(二): 一维状态空间的偏 微分方程 的 MATLAB 解法 偏 微分方程 的数值解(三): 化工应用实例 ----------触煤反应装置内温度及转换率的分布 偏 微分方程 的数值解(四): 化工应用————扩散系统之浓度分布 偏 微分方程 的数值解(五): 二维状态空间的偏 微分方程 的 MATLA... 微分方程 的解:满足未知函数的具体函数满足 方程 微分方程 的通解:含有独立任意 常数 的个数等于 微分方程 微分方程 的特解:通过初始条件确定通解中的任意 常数 的值,确定一个具体的函数。 积分曲线:通解对应的一组曲线 二、一 微分方程 1、可分离变量的 方程 2、齐次 方程 将y/x记做u,就可以化成一次函数,可分离变量的 方程 。 3、 线性方程 线性是指y和y’的次数都是一次 在上述代码中,我们首先定义了一个 微分方程 组的函数 `myode`,然后设置了初值和求解区间,接着调用 `ode45` 函数求解该 方程 组。最后,我们绘制出 y1 和 y2 随时间变化的图像。 需要注意的是,对于不同的 微分方程 组,需要根据其形式来定义函数 `myode`。例如,对于形如 `y' = f(t,y)` 的一 微分方程 ,我们可以直接在 `myode` 函数中返回 `dydt = f(t,y)`。