凡含有参数,未知函数和未知函数导数 (或微分) 的方程,称为微分方程,有时简称为方程, 未知函数是一元函数的微分方程称作常微分方程,未知数是多元函数的微分方程称作偏微分方程 . 微分方程中出现的未知函数最高阶导数的阶数,称为微分方程的阶 .定义式如下: F(x, y, y¢, ., y(n)) = 0

如果一个微分方程中出现的未知函数只含一个自变量,这个方程叫做常微分方程,也简称微分方程;如果一个微分方程中出现多元函数的偏导数,或者说如果未知函数和几个变量有关,而且方程中出现未知函数对几个变量的导数,那么这种微分方程就是偏微分方程.

常微分方程,描述的是一个量随一个自变量变化的规律,如位置随时间的变化规律.偏微分方程组,描述的是一个量随着2个或更多自变量变化的规律.比如温度随着时间位置的变化.这样就需要4个(分别是时间,和三个空间维度)

常微分方程是求带有导数的方程,比如说y'+4y-2=0这样子的,偏微分方程是解决带有偏导数的方程 .常微分方程比较简单,只是研究带有导数的方程、方程组之类的通解、特解,现实生活中的很多问题与常微分方程有关系,所以研究起来很有必要.但是对于很多高尖端的问题都是偏微分方程,比如很多著名的物理方程:热传导方程、拉普拉斯方程等等,这就是的偏微分方程很难,它不仅仅是研究方程解的一门学科,因为有些方程很难,根本就求不出解,或者常规方法求解十分困难,所以偏微分方程还着重研究解的分布、状态等等.

定义2 任何代入微分方程后使其成为恒等式的函数,都叫做该方程的解.若微分方程的解中含有任意常数的个数与方程的阶数相同,且任意常数之间不能合并,则称此解为该方程的通解(或一般解).当通解中的各任意常数都取特定值时所得到的解,称为方程的特解.

一般地说,n 阶微分方程的解含有 n个任意常数.也就是说,微分方程的解中含有任意常数的个数和方程的阶数相同,这种解叫做微分方程的通解.通解构成一个函数族.

如果根据实际问题要求出其中满足某种指定条件的解来,那么求这种解的问题叫做定解问题,对于一个常微分方程的满足定解条件的解叫做特解. 对于高阶微分方程可以引入新的未知函数,把它化为多个一阶微分方程组.


常微分方程
常微分方程的概念、解法、和其它理论很多,比如,方程和方程组的种类及解法、解的存在性和唯一性、奇解、定性理论等等.下面就方程解的有关几点简述一下,以了解常微分方程的特点.

求通解在历史上曾作为微分方程的主要目标,一旦求出通解的表达式,就容易从中得到问题所需要的特解 .也可以由通解的表达式,了解对某些参数的依赖情况,便于参数取值适宜,使它对应的解具有所需要的性能,还有助于进行关于解的其他研究.

后来的发展表明,能够求出通解的情况不多,在实际应用中所需要的多是求满足某种指定条件的特解.当然,通解是有助于研究解的属性的,但是人们已把研究重点转移到定解问题上来.

一个常微分方程是不是有特解呢?如果有,又有几个呢?这是微分方程论中一个基本的问题,数学家把它归纳成基本定理,叫做存在和唯一性定理.因为如果没有解,而我们要去求解,那是没有意义的;如果有解而又不是唯一的,那又不好确定.因此, 存在和唯一性定理对于微分方程的求解是十分重要的 .

大部分的常微分方程求不出精确的解,而只能得到近似解.当然,这个近似解的精确程度是比较高的.另外还应该指出,用来描述物理过程的微分方程,以及由试验测定的初始条件也是近似的,这种近似之间的影响和变化还必须在理论上加以解决.

常微分方程实例
下下列方程都是微分方程 (其中 y, v, q 均为未知函数).

(1) y'= kx, k 为常数;   (2) ( y - 2xy) dx + x2 dy = 0;   (3) mv(t) = mg - kv(t);

凡含有参数,未知函数和未知函数导数 (或微分) 的方程,称为微分方程,有时简称为方程,未知函数是一元函数的微分方程称作常微分方程,未知数是多元函数的微分方程称作偏微分方程.微分方程中出现的未知函数最高阶导数的阶数,称为微分方程的阶.定义式如下: F(x, y, y¢, ., y(n)) = 0 如果一个微分方程中出现的未知函数只含一个自变量,这个方程叫做常微分方程,也... 物理/工程问题————翻译(建模)/物理工程规律————》数学问题(PDE) 物理/工程问题————求解/数学理论————》数学结果 物理/工程问题————分析————》数学公式/物理意义 偏微分方程 的基本概念: 定义:未知函数及其偏导数所满足的方程;F(x, u(x), Du, D2u,…, Dnu) = 0; 阶数: 偏微分方程 中偏导数的最高阶数,有n阶就为n。 线性 偏微分
微分方程可以粗略地分为 常微分方程 (ODE)和 偏微分方程 (PDE), 常微分方程 只有一个自变量,这个自变量通常为时间; 偏微分方程 则有多个自变量 1. 一些定义 1.1 Order 偏微分 中最高阶导数的阶(Order)就是 偏微分 的阶 图中三个 偏微分方程 的阶都是3,可以看到,红色部分的阶就是最高阶 1.2 Degree 偏微分方程 最高阶导数的指数,即为这个方程的degree 上图的degree为5
偏微分方程 通常包含两个以上的自变量。若自变量同时间相关(或者无关),称其为发展型(或者稳态)的。下面,我们罗列出一些典型的 偏微分方程 ,如:热传导方程、一阶双曲守恒律方程、二阶波动方程、椭圆型 偏微分方程 等。 抛物型 偏微分方程 通常刻画⼀个物理系统的扩散现象。典型的模型方程是热传导方程。ut=Δu≡uxx+uyy+uzz,u_t=\Delta u\equiv u_{xx}+u_{yy}+u_{zz},...
在简化到二维,假设有两根温度不同的金属杆,开始时每一根上所有点的温度相同 当它们的一端接触到一起之后,我们知道温度会传导,那么温度如何传导,传导过程中的每一时刻每个点上的温度如何变化 描述系统从一个时刻到另一个时刻的变化量,就是以时间求导的过程
用深度学习求解高维 偏微分方程 我们一般求解的传统的PDE维数也就二维三维,但是在其他领域中,比如说金融学,通过数学建模构建出来的PDE的维数及其之高,维数升高带来的“维数灾难”问题亟待解决。 这篇文章,介绍了一种基于深度学习的方法,可以处理一般的高维抛物型方程。这篇文章,用反向随机微分方程构造PDE,并用神经网络近似未知解的梯度,来求解高维的 偏微分方程 。 高维PDE的来源: 1、量子多体问...
∂\partial∂ 指 偏微分 偏微分 是指对一个多元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)中的其中一个变量进行求导,如 zx=∂z∂x,zy=∂z∂yz_x=\frac{\partial z}{\partial x},z_y=\frac{\partial z}{\partial y}zx​=∂x∂z​,zy​=∂y∂z​ zxx=∂2z∂x2,...
最近才入门深度学习不久,在看了arxiv.org上1902这篇文章使用神经网络在不需要已知解析解情况下就能求解 常微分方程 偏微分方程 的数值解,精度也很不错,自己也尝试了下,最终成功复现论文作者的结果,将代码展示一下,供需要的同学使用,才疏学浅,其中可能存在的谬误还请及时评论。 论文作者采用了一个很简单的网络结构,即只有一个单隐层的前馈神经网络(NN)且只有10个神经元,其...
常微分方程 偏微分方程 是数学中的两个重要分支,都涉及到方程的求解和模拟。在Matlab中,我们可以借助其强大的计算和绘图功能来求解和分析这两类方程。 对于 常微分方程 ,可以使用Matlab中的ode45函数来求解。这个函数可以利用龙格-库塔 算法 来数值求解 常微分方程 。我们需要定义一个函数来表示方程的右手边,然后利用ode45函数进行求解。求解结果可以通过绘图函数plot来可视化。 对于 偏微分方程 ,可以使用Matlab中的pdepe函数来求解。这个函数可以用于求解二维 偏微分方程 。首先,我们需要定义一个函数来表示方程及其初始和边界条件。然后使用pdepe函数进行求解。求解结果可以通过绘图函数pdeplot来可视化。 需要注意的是,在使用ode45和pdepe函数求解方程时,需要给定方程的初始和边界条件。在Matlab中,可以通过设置向量或者矩阵来给定这些条件。此外,还可以通过调整参数和选择合适的数值方法来控制求解的精度和效率。 总之,Matlab提供了丰富的工具和函数来求解 常微分方程 偏微分方程 。通过合理选择和使用这些函数,可以方便地求解和分析各种数学模型。