微分方程的算子算法【精选】
微分算子法
高阶常微分方程的微分算子法撰写摘自《大学数学解题法诠释》 .徐利治,.冯克勤,.方兆本,.徐森林,.1999高阶方程的求解自然要比一阶方程更为困难，即使是对于线性微分方程。
但是有一个例外：常系数线性微分方程。
我们可以完整的求出它的通解来，所以常系数线性方程的求解，主要精力是集中在讨论对应的非齐次方程的特解。
本节主要讨论微分算子法。
1.求方程230y y y ''''''--=的通解. 解 记()n n yD y =，将方程写成32230D y D y Dy --=或32(23)0D D D y --=我们熟知，其实首先要解特征方程32230D D D --=得0,1,3D =-故知方程有三特解31,,x xe e -，由于此三特解为线性无关，故立得通解3123x xy C C e C e -=++注：本题方程为齐次常系数三阶常微分方程，线性常微分方程的一般形状是1111()()()()()n n n n n n n d y d y dy L y a x a x dx dx dx a x y f x ---=++++=L 其中系数1(),,()n a x a x L 是某区间(,)a b 上的连续函数，上述方程又可写成11()(()())n n n L y D a x D a x y -≡+++L()f x =可以把上面括号整体看作一种运算，常称为线性微分算子。
本题中各()i a x 均为实常数，今后也仅对实常系数的情形来进一步发展线性微分算子方法。
2.求解 61160y y y y ''''''-+-=解 写成 32(6116)0D D D y -+-=从特征方程3206116D D D =-+-(1)(2)(3)D D D =---解得 1,2,3D =共三实根，故可立即写成特解23123x x xy C e C e C e =++3.求解 39130y y y y ''''''-++=解 写成 32(3913)0D D D y -++= 或 2(1)(413)0D D D y +-+= 特征方程 2(1)(413)0D D D +-+=有根1,23D i =-±，故对应的特解是x e -，2cos3xe x ，2sin 3x e x 从而通解是22123cos3sin 3x x xy C e C e x C e x -=++4.求(4)45440yy y y y ''''''-+-+=之通解.解 写成432(4544)0D D D D y -+-+=或 22(2)(1)0D D y -+=特征根是2,2,D i =±，对应的特解应是22,,cos ,sin x x e xe x x ，故写成通解21234()()cos sin x y x e C C x C x C x =+++5.求1(cos )y y x -''+=的通解解 本题为非齐次方程，先求出对应的齐次方程0y y ''+=的通解，写成2(1)0D y +=，可知特征根为i ±，相应的通解为112cos sin y C x C x =+设原方程有特解形为*12()cos ()sin y C x x C x x =+其中12,C C 为待定函数，常数变异告诉我们，应求解下面的方程组12112()cos ()sin 0()(cos )()(sin )(cos )C x x C x x C x x C x x x -⎧''+=⎪⎨''''+=⎪⎩或12112()cos ()sin 0()sin ()cos (cos )C x x C x x C x x C x x x -⎧''+=⎪⎨''-+=⎪⎩(方程组右端为原方程非齐次项1(cos )x -)，解得1sin ()cos xC x x'=-，2()1C x '=或 1()ln cos C x x =，2()C x x =最后得通解为1*()()()y x y x y x =+12cos sin cos ln cos sin C x C x x x x x=+++ 注 对常系数方程，在应用上，不常运用常数变异法，对于特殊非齐次项的常系数方程，下文将提供更简捷的办法。
算子法解微分方程
常系数非齐次线性微分方程的解法有很多，例如笔者的教材（《高等数学第六版》）所述的待定系数法和接下来给出的称之为“算子法”以及另一种同样使用算子的方法。
1、首先介绍一种使用算子求解的方法：考察二阶常系数非齐次线性微分方程d2x/dt2＋a1dx/dt＋a0x＝b(t)相应的齐次方程的通解是已知的，所以只须求出方程的一个特解（由微分方程解的结构给出）。
设该方程的特征多项式q(λ)＝λ2＋a1λ＋a0分解为q(λ)＝(λ－λ1) (λ－λ2)则算子多项式q(D)也分解为q(D)＝(D－λ1) (D－λ2)则原微分方程可写成 (D－λ1) (D－λ2)＝b(t)依次解以下两个方程(D－λ2) x1＝b(t)(D－λ1) x＝x1就可求得方程的特解。
（其中x1看成是中间变量，只要通过求解x1来求解x）对于λ1和λ2是共轭虚数的情形，按上述步骤求得的方程特解有可能是一个复值函数z(t)＝x(t)＋iy(t)。
这时应有恒等式d2z(t)/dt2＋a1dz(t)/dt＋a0z(t)＝b(t)比较上式两边的实部，我们得到d2x(t)/dt2＋a1dx(t)/dt＋a0x(t)＝b(t)这样，不论λ1和λ2是实数或者是共轭虚数，我们都可能够求出方程在实数范围内的特解，从而完全解决了这方程的求解问题。
给出教材上一个例子:求微分方程y``－5y`＋6y＝xe2x.（《高等数学》P343）解：该微分方程的算子多项式分解为 q(D)＝(D－2) (D－3)设y1＝(D－2)y，代入知(D－3)y1＝xe2x（该式子是一阶常系数微分方程），易求得y1＝﹣(x＋1) e2x＋Ce3x（其中C为任意常数）.所以 (D－2)y＝﹣(x＋1) e2x＋Ce3x.得y＝C1e2x＋C2e3x－(x2＋2x) e2x／2.2、下面来说另一种更简便的方程，也就是“算子法”。
不过在使用算子法的时候，很多性质是必须了解的，在这里不作说明。
“算子法”是一个能直接求出常系数非齐次线性微分方程的特解的一个简单的方法，也就是得到我们需要求的y*。
微分方程求解公式
学了两三学期的微积分以后就要利用导数来完整地练习解微分方程了。
导数是一种数据相对于另一种的变化速率。
例如，速度随着时间的变化率就是速度关于时间的导数（和斜率相比较一下）。
每天这种变化率都会出现很多次，例如，复利定律中，利息增加的速度和账户金额成比例，用dV(t)/dt=rV(t) 和 V(0)=P 可以表示出来（P就是初始金额），V(t)是时间的函数，表示目前的账户金额数（用以不断评估利息），r是目前利率（dt是极短的时间间隔，dV(t)是无穷小金额，是V(t)在这个时间的变化，他们的商是增加速率）。
虽然信用卡利息通常是每日累积计算，以APR（年度增加率）来表示，这个微分方程还是可以可以解出一个方程，得到连续解V(t)= Pe ^(rt)。
本文将教你如何解决最常见类型的微分方程，尤其是力学和物理方程。
方法1基本方法以Solve Differential Equations Step 1为标题的图片1定义导数。
当变量倾向于0的时候，函数（一般是y）增量和变量（一般是x）增量的比值会取得一个极限值，这就是导数（也称为微分系数，特别在英国）。
或者说在一瞬间，变量的微小变化造成的函数的微小变化。
以速度距离，速度就是距离对时间的瞬时变化。
下面比较一阶导数和二阶导数:一阶导数即原导数的函数。
例如:“速度是距离关于时间的一阶导数。
”二阶导数即函数导数的导数。
例:“加速度是距离对时间的二阶导数。
”以Solve Differential Equations Step 2为标题的图片2不要混淆阶数（最高导数阶数）和次数（导数的最高次数）。
最高导数次数是由最高阶导数的阶数决定的。
导数的最高次数则是导数中的项的最高次数。
比如图一的微分方程是二阶、三次导数。
3了解如何区别通解、完全解和特解。
完整解包含一些任意常数，任意常数的数目和导数的最高阶数相等（要解开n阶微分方程，需要进行n次积分，每次积分都需要加入一项任意常数）。
微分方程的算子算法
微分方程的算子算法算子算法的基本思想是将微分方程中的微分算子用一种离散化的方式表示出来，然后将微分方程转化为一个线性代数方程组，通过求解方程组得到微分方程的近似解。
下面将详细介绍算子算法的具体步骤和关键技术。
1.离散化：首先将微分方程中的连续变量离散化，将其表示为一组有限个离散点的集合。
通常采用等间距离散方法，即将求解区间分为若干个等距的小区间，然后在每个区间内选择一个离散点作为离散点。
2.近似：通过逼近方法将微分算子离散化。
主要有两种常用的逼近方法：有限差分方法和有限元方法。
有限差分方法是将微分算子用差分算子代替，即用离散点的函数值来逼近函数在该点处的导数。
有限元方法是将微分方程的解表示为一组基函数的线性组合，通过在每个小区间内选择一个基函数，然后通过调节基函数的系数，使得近似解在离散点处的值与微分方程的解尽可能接近。
3.矩阵表示：将离散化后的微分方程转化为一个线性代数方程组。
通过将微分方程中的导数替换为近似值，得到一个线性代数方程组，其中未知数为离散点的函数值，系数矩阵和常数向量由离散化和逼近所确定。
4. 求解：通过求解线性代数方程组得到微分方程的近似解。
通常采用数值线性代数方法求解，如Gauss消元法、LU分解法、迭代法等。
求解得到的是离散点的函数值，可以通过插值方法将离散点的函数值插值到整个求解区间，得到微分方程的近似解。
算子算法的优点是可以适用于各种类型的微分方程，可以求解高阶的微分方程，并且有较好的数值稳定性和收敛性。
但是算子算法也存在一些问题，如离散化带来的误差问题、边界条件的处理问题等，需要根据具体问题进行合理的选取和处理。
总之，算子算法是一种重要的求解微分方程的数值计算方法。
通过将微分方程离散化和逼近，转化为一个线性代数方程组，然后通过求解方程组得到微分方程的近似解。
算子算法在科学计算和工程应用中有着广泛的应用前景。
微分算子法求微分方程的特解2022
二阶常系数微分方程的微分算子法求特解二阶常系数非齐次微分方程求特解，在一般的本科教材中均采用设特解再用待定系数法求出待定的系数，计算量往往偏大，考生若掌握了微分算子法，则可以起到事半功倍的效果。
具体做法如下：引入微分算子222222d d d d d d ,,,,,,d d d d d d ====== nn n n n n y y y D Dy D D y D D y x x x x x x因此，n 阶常系数线性非齐次方程()(1)11()−−′++++= n n n n y a y a y a y f x()111()−−⇒++++= n n n n D a D a D a y f x令111()n n n n F D D a D a D a −−=++…++称为算子多项式，则 方程*1()()()()⇒=⇒=F D y f x y f x F D【评注】D 表示求导，1D 表示积分.如()21111,cos 2sin 222==x x x x D D ，不要常数.类型1 ()=e kx f x1.若()0F k ≠，则()()11e e ∗==kx kx y F D F k , 2.若()=0F k ，k 为()0F k =的m 重根，则 ()()()()11e e ∗==m kx m kx m m y x x F D F k ,【例1】求223e x y y y ′′′+−=的一个特解【解析】()2222221111e e e e 2322235x x x x y F D D D ∗====+−+×−【例2】求323e x y y y −′′′+−=的一个特解【解析】由与()3=0F −，3−为()0F k =的单根， ()()()3333311111e e e e e 222324∗−−−−−=====−′+×−+x x x x x y x x x x F D F D D ,【例3】求2+e xy y y ′′′−=的一个特解【解析】由于()1=0F ，1为()0F k =的二重根， ()()2221111e e =e e 22∗===′′x x x x y x x x F D F D .类型2 ()=cos f x ax 或()=sin f x ax1.若2()0F a −≠，则()()2211sin sin y ax ax F D F a ∗==− 或()()2211cos cos y ax ax F D F a ∗==−2.若2()=0F a −，则()()2211sin sin y ax x ax F D F D ∗==′ 或()()2211cos cos ∗==′y ax x ax F D F D【评注】()()212211111sin sin cos n n n ax ax ax D D a a a + ==− −− ()()212211111cos cos sin n n n ax ax ax D D a a a +==−− 由此()()11sin cos ax ax F D F D ，可求，例如 221111sin sin sin 2112121x x x D D D D ==+−−+−− ()()21111sin =1sin cos sin 2144D x D x x x D +=−+=−+−【例4】求+4+5sin 2y y y x ′′′=的一个特解【解析】()22111sin 2sin 2sin 245245y x x x F D D D D ∗===++−++ ()21411sin 2sin 28cos 2sin 24116165D x x x x D D −===−−+−【例5】求+4cos 2y y x ′′=的一个特解【解析】()220F −=()21111cos 2cos 2cos 2sin 24222x y x x x x x F D D D ∗====+类型三 ()()=m f x P x 即自由项为x 的m 次多项式 ()()()()1m m y P x Q D P x F D ∗==，其中()Q D 为1除以()F D 按升幂()1n n n aa D D −+++ （即从低次往高次排列）所得商式，其最高次为m 次，超过m 次的求导后全为零，故略去.【例6】求232231y y y x x ′′′−+=−+的一个特解【解析】()()21231y x x F D ∗=−+()22137231248D D x x =++−+ ()()2137231+434248x x x −+−+×23724x x =++ ()()()2221123123132∗=−+=−+−+y x x x x F D D D ()2211231312122−+ −− x x D D()222231311123122222 =+−+−+−+D D D D x x ()222319112312242=+−++−+ D D D x x ()223711231242=+++−+ D D x x ，下同【例7】求233y y x ′′′−=−的一个特解【解析】1）()()()()22113=33y x x F D D D ∗=−−− ()222111111225=3=39273927D D x x x D D −−−−−+−321125=+9927x x x −−2）()()()()()222111113=33333∗ =−−=−− −− y x x x F D D D D D ()()()22223111111133133939393313=−−−−=−++−−−−D D x x x x x D D 2332122111251253393933927981 =−−++−−=−+−+x x x x x x x【评注】数字1除以23D D −是没法直接除的，因为分母没有最低次常数项.类型四 ()()=e kx f x u x ,其中()u x 为x 的多项式或()sin cos ax ax 【移位定理】()()()()11e =e kx kx v x v x F D F D k +【例8】求+32e sin 2x y y y x −′′′−=的一个特解【解析】()()()211e sin 2=e sin 21312x x y x x F D D D ∗−−=−+−− 2211+8=e sin 2e sin 2e sin 24864x x x D x x x D D D D −−−==+−−−()()11e 2cos 28sin 2e cos 24sin 26834x x x x x x −− =−+=−+【例9】求+3+2ex y y y x −′′′=的一个特解【解析】()()()211e =e 1+312∗−−=−−+x x y x x F D D D ()21111=e e e 11−−−==−++xx x x x D x D D D D D ()211e 1e 2−− −=− xx x x x D类型五 ()()=sin m f x P x ax 或()cos m P x ax【评注】此种情况考试考到的概率几乎为零. （可以不看）. 为不加重考生负担，仅讨论()=m P x x ，且()20F a −≠否则，要用到欧拉公式，且计算量不比待定系数法简单！ 记()()sin cos u x ax ax =，则()()()()()()11F D x u x x u x F D F D F D ′⋅=−【例10】求+cos 2y y x x ′′=的一个特解【解析】()211cos 2cos 21y x x x x F D D ∗==+2222112cos 2cos 21131D D x x x xD D D=−=−− +++1214cos 2+cos 2cos 2sin 233339Dx x x x x x=−⋅=−+−。
微分方程求解方法总结
微分方程求解方法总结在数学中，有许多重要的方法，但每种方法都有自己的特点。
下面我就从几个方面来讲一下微分方程求解的方法。
根据某一具体问题的需要，可以使用变量替换法、分离常数法、方程组求解法等。
如果方程有两个未知数，则将二者同时代入，消去一个未知数，求出另一个未知数；或者设出一个变量，使得原方程能够表示为：y=x+e(k)，或者将它化成含参数为y=x(k)(t)dt的标准形式。
在初等微分方程中，一般先设解析函数(y=f(x))，然后用变量替换法或者分离常数法即可求得。
在建立方程时，如果没有足够的条件，可以假设某些因素来达到目的，常用的方法有整理变量法、降次法、分离参数法等。
假设有两个或两个以上的方程不能同时给出解析解，则可以降低方程的次数(系数)来得到解析解。
这时应该注意的是，所建立的方程必须有实数解，否则就不可能用于实际问题。
求解微分方程的基本思想就是把方程化为标准形式，并利用标准形式的解。
对于一个含有复杂变量的方程来说，利用微分方程理论可以分析解的性质和结构，找出一些重要关系式，进而推导出通解公式或者近似公式。
当把方程降次后，可以利用解的叠加性，将解的集合逐步地“叠加”起来，直至叠加出所需要的解。
对于简单的方程，有时还可以利用初等函数方法，使方程化为线性方程，再求解即可。
而对于含有非线性方程的方程组来说，可以考虑适当地选择一些辅助未知函数，建立辅助方程，求得未知函数的近似值，再利用微分方程的性质进行迭代求解，从而得到原方程组的解。
对于具有多个方程的方程组来说，除了可以使用上述方法外，还可以利用差分的思想进行处理。
求解方程的主要方法包括了最小二乘法、数值解法等。
最小二乘法是指在建立数学模型的基础上，尽量使用近似解。
它首先把各方程组解进行比较，选出误差最小的一个，然后用此方程组的解进行拟合，得到满足精度要求的预测值。
数值解法则主要是通过近似方法来求得方程的解，其解决思路是寻找误差最小的一个，然后采用微分方程的性质，通过计算，将方程化为简单方程，再利用标准形式进行计算。
(完整版)关于微分方程计算过程说明
(完整版)关于微分方程计算过程说明关于微分方程计算过程说明
本文档将详细说明微分方程的计算过程，包括求解和验证结果的方法。
微分方程是描述物理、工程以及其他领域中变化和变量关系的重要工具。
1. 微分方程的基本概念
微分方程是一种包含未知函数及其导数的方程。
常见的微分方程类型包括一阶和二阶线性微分方程、常微分方程和偏微分方程。
2. 微分方程的求解过程
求解微分方程的过程可以分为以下几步：
步骤1: 确定微分方程的类型和阶数
根据给定的方程形式，确定微分方程是一阶还是二阶，线性还是非线性。
步骤2: 分离变量或应用变换
根据微分方程的类型，可以尝试使用分离变量、线性变换、特殊变换等方法，将方程转化为更容易求解的形式。
步骤3: 求解微分方程
根据转化后的方程形式，使用数值方法或解析方法求解微分方程。
常见的求解方法包括分析解法、数值解法等。
步骤4: 验证解的正确性
将求解得到的解代入原方程，验证是否满足微分方程的要求。
如果方程对解成立，则解是正确的。
3. 微分方程的应用
微分方程在多个领域有着广泛的应用，例如：
- 物理学中，微分方程可以描述自然界中的运动、振动、热传导等现象。
- 工程学中，微分方程可以用于建模、控制系统设计等方面。
- 经济学中，微分方程可以用于分析经济变化、市场模型等。
结论
微分方程是一种重要的数学工具，其求解过程需要根据方程类型和阶数来确定适当的求解方法，并且需要验证解的正确性。
微分方程在多个领域中有广泛的应用，具有重要的理论和实际意义。
微分方程算子法
微分方程算子法微分方程算子法是微分方程求解的一种重要方法。
它通过引入算子的概念，将微分方程转化为代数方程，从而简化了求解过程。
微分方程是描述自然界中各种变化规律的重要数学工具。
它包含了未知函数及其导数之间的关系，一般形式为：F(x, y, y', y'', ...) = 0其中，x是自变量，y是未知函数，y'、y''等表示y的一阶、二阶导数等。
求解微分方程的目标就是找到满足这个方程的未知函数y。
常见的微分方程求解方法有分离变量法、变量替换法、常系数线性微分方程求解法等。
而微分方程算子法是其中的一种，它主要用于求解线性微分方程。
所谓线性微分方程，是指未知函数及其导数之间的关系式为线性关系。
对于形如：L(y) = f(x)的线性微分方程，其中L是一个微分方程算子，f(x)是已知函数。
我们的目标是求解出未知函数y。
微分方程算子法的基本思想是引入一个算子D，使得D(y) = y'。
这样，原微分方程L(y) = f(x)就可以转化为：L(D)(y) = f(x)其中L(D)是一个算子，它作用在y上得到一个新的函数。
通过将微分方程转化为代数方程，我们就可以利用代数方法求解。
具体来说，我们可以将微分方程L(D)(y) = f(x)展开为：a0*y + a1*D(y) + a2*D^2(y) + ... + an*D^n(y) = f(x)其中a0、a1、...、an是常数，D^k表示算子D作用k次。
然后，我们可以将未知函数y表示为算子D的多项式形式：y = c0 + c1*D(y) + c2*D^2(y) + ... + cn*D^n(y)将这个表达式代入原微分方程，我们可以得到关于c0、c1、...、cn的代数方程组。
通过求解这个方程组，我们就可以得到未知函数y的表达式。
微分方程算子法的优势在于，它将微分方程转化为代数方程，避免了直接求解导数的麻烦。
此外，它还可以简化一些复杂的非线性微分方程的求解过程。
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(1) P(D)( f1( x) f2 ( x)) P(D) f1(x) P(D) f2 (x)
(2) [P1(D) p2 (D)] f ( x) P1(D) f ( x) p2 (D) f ( x)
(3) P(D) P1(D)P2 (D),则
P(D) f (x) P1(D)[P2 (D) f (x)] P2 (D)[P1(D) f (x)]
10
常系数线性微分方程的算子解法
1
9．算子 P ( D)的基本性质及运算法则
(1)
1 (
P(D)
f1( x)
f2 ( x))
1 P(D)
f1( x)
1 P(D)
f2 ( x)
(2) P(D) P1(D)P2 (D),则
1 f ( x) 1 [ 1 f ( x)] 1 [ 1 f ( x)]
, D2
d2 dx 2
,L
, Dn
DDn1
dn dx n
P(D) Dn p1Dn1
P(D) y 0
3
常系数线性微分方程的算子解法
2．解的结构
线性算子 P(D)( y1 y2 ) P(D) y1 P(D) y2 定理1 方程（1）的通解为：y y(x) y *(x) ，其中y(x)
cos x
cos x P(2 )
(P(2 )
0)
12
常系数线性微分方程的算子解法
1
10．算子 P ( D) 的运算公式
(4)
1 [exv( x)] ex 1 v( x)
P(D)
P( D)
(5) 设fk ( x) b0 b1x L bk xk , P(0) pn 0,则
P(D)
P1(D) P2 (D)
P2 (D) P1(D)
11
常系数线性微分方程的算子解法
1
10．算子 P ( D) 的运算公式
(1)
1 ex ex (P() 0)
P(D)
P()
(2)
1 sin x sin x (P(2 ) 0)
P(D2)
P(2 )
(3)
1 P(D2)
(2) Dn f ( x) Dnk[Dk f ( x)]
n
(3) Dn[u( x)v( x)] Cnm[Dmu( x)][Dnmv( x)] m0 uax b
(4) Dxn f (ax b) an[Dun f (u)]uaxb
7
常系数线性微分方程的算子解法
6．算子 P(D) 的基本性质及运算法则
条件是：y*j (x)是P(D) y f j (x)的特解,j 1, 2.
4
常系数线性微分方程的算子解法
3．类比对象的确定
特殊情况 y f (x),其通解y f (x)dx C, y* f (x)dx
类似于原函数的概念，定义算子： 1
P(D) 1 f ( x)表示这样函数：用P(D)作用它的结果是f ( x)，即 P(D)
(2) Dn sin x sin(x n ), D2m sin x (1)m sin x
2
(3) Dn cos x cos( x n ), D2m cos x (1)m cos x
2
(4) Dn x ( 1)L ( n 1) x n
(5)
Dn
若函数F ( x)使得P(D)F ( x) f ( x)，则 1 f ( x) F ( x)
1 D
f
(x)
f (x)dx,
1 Dn
P(D)
f (x) L f (x)(dx)n
将D与P(D)类比，将
f (x)dx与 1 f (x)类比 P(D)
5
常系数线性微分方程的算子解法
4．思维方法
导数
求
的性
导
质及
公
求导 法则
式
原函 数的 性质 及积 分法
积 分 公 式
计 算 原 函 数
P(D)
运
的性
算
质及
公
运算
式
法则
1
P(D)
运
的性
算
质及
公
运算
式
法则
计 算 特 解
6
常系数线性微分方程的算子解法
5．n阶导数的基本性质、运算法则及求导公式 (1) Dn[ f1( x) f2 ( x)] Dn f1( x) Dn f2 ( x)
是（2）的通解，y *(x)是（1）的特解。
定理2 设y*j (x)是P(D) y f j (x)的特解,j 1, 2,L , m,则
m
m
y *( x) y j *( x)是P(D) y f j ( x)的特解。
j
j
定理3 y1*( x) iy2*( x)是P(D) y f1( x) if2 ( x)的特解的充分必要
1 P(D)
fk ( x) Qk (D) fk ( x), 其中Qk (D)是P(D)
按D升幂排列后去除1在第k 1步所得的商。
13
常系数线性微分方程的算子解法
11．特解的算子解法及例题
类型1 f ( x) fk ( x)
n
n
k
(4) ( pnk Dk )[u( x)v( x)] pnk[ Ckm (Dmu(x))(Dkmv(x))]
k0
k0
m0
(5) P(Dx ) f (ax b) [P(aDu ) f (u)]uaxb
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常系数线性微分方程的算子解法
7．n阶导数的求导公式
(1) Dne x e x
ln(1
x)
(1)n1(n 1)! (1 x)n
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常系数线性微分方程的算子解法
8．算子 P(D) 的运算公式
(1) P(D)ex ex P() (2) P(D2 ) sin x sin xP(2 ) (3) P(D2 ) cos x cos xP(2 ) (4) P(D)[exv( x)] ex P( D)v( x)
1
类比法
常系数线性微分方程的算子解法
常系数线性微分方程的算子解法
1．n阶常系数线性微分方程
非齐次方程
dny dx n
p1
d n1 y dx n1
L
pn y
f (x)
(1)
齐次方程 微分算子
dny dx n
p1
d n1 y dx n1
L
pn y 0
(2)
D
d dx