高阶差分方程

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高阶差分方程

高阶差分方程
2013-7-25 经济管理学院财务与投资系 刘亚娟 7
• 第一种情况(不同的实根):当a12>4a2时, b1和b2为不同的实根。在这种情况下,b1t 和b2t线性无关,余函数可以简单地写成b1t 和b2t的线性组合,即yc=A1b1t+A2b2t。
2013-7-25
经济管理学院财务与投资系 刘亚娟
2013-7-25 经济管理学院财务与投资系 刘亚娟 2
• 因此,yt的二阶差分可以转换为包含两期时滞的 项的和。因为像Δ2yt和Δyt这样的表达式写起来很 麻烦,所以我们将二阶差分方程重新定义为包含 变量的两期时滞的方程。类似地,三阶差分方程 为包含三期时滞的方程;等等。 • 我们首先集中讨论二阶差分方程的解法,然后再 在后面的章节中将其推广至高阶差分方程。为控 制讨论的范围,在本章,我们仅讨论常系数线性 差分方程。但对常数项和可变项两种形式,均作 考察。
• 所以,yc A1 (1) A2 (5) A1 A2 (5) • 因此,方程的通解为
t t t
y A A (5) 3t
c 1 2
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t
• (3)该方程的特别积分为: y
p

8 2 2 4t 2t
• 该方程的特征方程为:b2-2b+1=0,所以特 征根为: b 2 4 4 1 2 1 b
1 1 2 1 2
1
1
• 联立方程求解A1=5和A2=3,最后把它代入 通解中可得特解:
y 5 (2) 3(8) 2
t
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t
t
• (2)该方程的特别积分为:

一类高阶非线性差分方程的边值问题

一类高阶非线性差分方程的边值问题

其 中 F={ h∈c , ) hl ( : Q=i } i Q a 。 d , 是 d
在 l为 次线 性情 况 下 , 厂 有
定 理 2 假设 >0对 i —1 2一 =1 2 , ,… ,
的恒 等算 子.
下 面借助 引理 l 明定 理 1 证 .
成立 ,存在 正 数 L, 且 L小 于式 ( ) 5 中的矩 阵 A 的最 小 特征 值 A使 得 I t ) ≤£I +M, t , , ,r 且 f , l I ( =1 2 … ,
. )=c.显 然 , 是 I在 R , ( 。 , 上 的 一 个 临 界 点.
故存 在 正 常数 R 使 得对 任 一 ∈o 有 jx) > Q, (
≤0 其中 Q=( nE ) {e0<r R }这样 , o r: < .
得 到引 理 1中的条 件 ( 2 . J ) 因此 , 有 一 个 临界 值 . , c≥O, 中 1 r其
由( ) , 在 正常 数 Ⅱ 知 存 和 n , 得 使
F t )=l , d ≥6 I l 一 2 ( ) (, t )s / Ⅱ 1 s , l 0
因此 ,
7 ’
则边 值 问题 ( ) ( ) 1 与 2 至少 存一 个解 .
注 记 1 若 S t )=b, :1 2 (, t , ,… , 此 时( ) ( ) 解等 价于方 程 A 1与 2 的 =( 。 … , 6 ,b ,
F )=∑ F£ ≥r∑ I I一 a≥ ( ( ) 上 T , 。
b 。 一 ( ) 1 1
对某个 常数 6 成 立. 由式 ( ) t( i0 因而 . 又 7 知 r A) , >
b) ( ) 与 2 的解.因此 , 若 > , =l—n 2一n 0 i , ,

差分方程的阶数

差分方程的阶数

差分方程的阶数差分方程的阶数一、引言差分方程是离散时间系统的重要数学模型,它可以描述许多实际问题,如物理、工程、经济等领域中的动态过程。

在差分方程中,阶数是一个重要的概念,它决定了方程解的形式和求解方法。

本文将从阶数的定义、求解方法和应用等方面进行详细介绍。

二、阶数的定义1. 一阶差分方程一阶差分方程是指未知函数只含有一次时间导数的差分方程,即形如:y(n+1) = f(n, y(n))其中n表示时间步长,y(n)表示未知函数在第n个时间步长处的取值,f(n, y(n))表示已知函数关系。

由于该方程只含有一次时间导数,因此称为一阶差分方程。

2. 二阶差分方程二阶差分方程是指未知函数含有二次时间导数的差分方程,即形如:y(n+2) = f(n, y(n), y'(n), y''(n))其中y'(n)和y''(n)分别表示未知函数在第n个时间步长处的一次和二次时间导数。

由于该方程含有二次时间导数,因此称为二阶差分方程。

3. 高阶差分方程高阶差分方程是指未知函数含有高次时间导数的差分方程,即形如:y(n+k) = f(n, y(n), y'(n), ..., y^(k-1)(n))其中k为正整数,y^(k-1)(n)表示未知函数在第n个时间步长处的(k-1)次时间导数。

由于该方程含有高次时间导数,因此称为高阶差分方程。

三、求解方法1. 一阶差分方程对于一阶差分方程y(n+1) = f(n, y(n)),可以采用欧拉公式或泰勒公式进行逼近求解。

具体来说,可以将y(n+1)和y(n)在第n个时间步长处展开成泰勒级数:y(n+1) = y(n) + h*y'(n) + O(h^2)其中h表示时间步长。

将上式代入一阶差分方程中得到:y(n+1) = y(n) + h*f(n, y(n)) + O(h^2)将O(h^2)忽略不计,则得到欧拉逼近公式:y(n+1) ≈ y(n) + h*f(n, y(n))该公式可以用于迭代求解一阶差分方程的近似解。

一类高阶时滞差分方程的有界持久性与全局渐近稳定性

一类高阶时滞差分方程的有界持久性与全局渐近稳定性

() 2
初值 一 一 + 一, l 为 任 意正 数 . , — , 0
方 程 ( )k= 1 的特 殊情 况 已被 文 献广 泛地 研究 过 . 例 如 , [ , ] 到 了当 A , l 1 时 文 12 得 0A ∈ ( , , 0p ∈ ( ,) , 程 ( ) 0 ∞) p , l 0 1 时 方 1 的正 平衡 点 是其 一切 正解 的 全局 吸 引子 ; [ ] 文 2 还证 明 了 p 0
文献标识码 : A
中 图分 类 号 : O157 7 .


考虑 下 列 高 阶时滞 差 分方 程
X+ nl 其 中
Ao


+… + “+
( : 0 l2 … ) n ',, J ’ , ’
… () 1
A ,‘ [ , , iP ∈ 0 ∞)
( i=0 1 2 … k k∈ ( , , ) , ,,, ; 12 … )
=p l= 1 方程 ( ) 时 1 的正 平衡 点 是全 局 渐 近稳定 的 . 对 A , ∈ ( , , 0=2 p = 1 2 0 Al o ∞) p , l / 时
的一 些 结果 及公 开 问题 , 可见 文 [ ,]当 p 34 ; l=0时 的一 些结 果 . 文 [ ,] 见 56 .
文 章 编 号 :OOO 8 (o2 1-18o lO -87 2o )118 -7

类 高 阶 时滞 差分 方 程 的有 界 持 久 性
与全局 渐近稳定性 。
李 先 义
( . 华 大 学 数 理 部 , 南衡 阳 4 10 ; . 东 师 范 大 学 数 学 系 , 海 206 ) 1南 湖 20 1 2 华 上 0 02

《高阶差分方程式》课件

《高阶差分方程式》课件

04
高阶差分方程式的应用实例
金融领域的应用实例
股票价格预测
高阶差分方程式可以用于描述股 票价格的动态变化,通过历史数 据来预测未来的股票价格走势。
风险评估
在金融领域,高阶差分方程式可 以用于评估投资组合的风险,通 过分析资产价格的变动规律来预 测未来的市场波动。
期货价格建模
在期货市场中,高阶差分方程式 可以用于建立期货价格模型,以 预测未来期货价格的变化趋势。
数值分析法求解高阶差分方程式
数值分析法是一种基于数值计算的方法,通过将高阶差分方程式转化为数值求解问题,利用数值计算的方法得到近似解。常 用的数值分析法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
数值分析法的优点是适用范围广,可以求解各种类型的高阶差分方程式。然而,数值分析法的精度和稳定性取决于所选择的 数值方法和计算步长,需要进行合理的选择和控制。
解释
高阶差分方程式在数学、物理、工程等领域有广泛应用,用于描述各种动态系统的行为。
高阶差分方程式的形式
线性形式
如果差分方程中不含有 (y) 的非线性项,则称为 线性差分方程。例如:(y_{n+1} - 2y_n + y_{n1} = 0)。
非线性形式
如果差分方程中含有 (y) 的非线性项,则称为非 线性差分方程。例如:(y_{n+1}^2 - y_n^2 = 0) 。
物理学中的应用
高阶差分方程式在物理学中的波动方程、热传导方程等领域有广泛应用,为解决实际问 题提供了有效工具。
工程学中的应用
在工程学中,高阶差分方程式被用于描述信号处理、图像处理等领域的问题,推动了相 关领域的科技进步。
高阶差分方程式未来的研究方向
01
高效算法研究

一类高阶非线性中立型差分方程的振动性

一类高阶非线性中立型差分方程的振动性

第 2期
杨 甲 山 :一 类 高 阶 非 线性 中立 型差 分 方 程 的 振 动 性
2 几个 基 本 引理
为 了证明本 文 的主要结 论 , 先介 绍几 个引 理. 引理 1 假设 m ≥ 1是 整 数 ,{ ( ) 实 数 列 ,如 果 { ( ) 最 终 定 号 ( 当 /充 分 大 后恒 有 ) 是 A n) 即 / , △ (, >0或恒 有 △ n <0) / 7 ) ( ) ,则 { ( ) 最终 严格单 调且 定号 ( =0 1 2 … , 一1 . △zn ) ,,, m ) 证 明 因为 { ( ) 最 终定 号 ,所 以 { 一 n ) 终 严 格 单 调 ,从 而最 终 定 号 ,由此 又 可知 △ n) △ ( ) 最 { 一。( ) 最终 严格单 调且 定号 , 此方 式推 下去 即得 . △ n ) 依

类 高 阶非 线性 中立型 差 分方 程 的振 动 性
杨 甲 山
( 阳 学 院 理 学 与 信 息科 学 系 , 湖 南 邵 阳 4 2 0 ) 邵 2 0 4
摘 要:研究了一 类高阶非线性中立型时滞差分方程△(()() pn ( — )+∑ n (( 一 。n n ~ () n ) () n
果方程 ( ) 有解都 是振动 的 . 2所
本 文 给出 了方 程 ( ) 动 的若 干新 的充分 条件 , 展 了文献 [ ] 2振 拓 5 的有 关 结果 . 了方 便 , 本文 中 为 在
假设关 于数 列 的不 等式 ( 如未指 明 的) 是对一切 充分 大的 自然数 n成立 的.
收 稿 日期 :0 00 —8 2 1 -22
基 金 项 目: 南 省教 育 厅 科 研 重 点 项 目 ( o 9 0 2 ;湖南 省 教 育 厅 科 研 项 目(N .0 C 8 ) 湖 N .0 A 8 ) o 7 60 . 作 者 简 介 : 甲山 (93一) 男 ( 族 ) 湖南 城 步人 , 阳学 院 理学 与 信息 科 学 系 副教 授 , 究 方 向 : 分差 分 方程 杨 16 , 苗 , 邵 研 微

一类高阶差分方程的Lidstone型边值问题(BVP)在连续非减的情况下的特征值分析

一类高阶差分方程的Lidstone型边值问题(BVP)在连续非减的情况下的特征值分析
L dtn 型 B P 特 征值 iso e V 文献标识码 :A 文章编 号 :17 — 5 42 0 )1b 一 0 7 0 6 3 0 3 (0 70 () 0 8 — 3
1问题的提 出
在微分方程 ( 包括差分 方程) 的定解 问题 中 除 初值 问题外 还有 一类 同数学 物理 问题 密切 相 关的边值 问题 ( 简记为 B P及特 征值 问题 , V) 至 今 , 一问题 已在 问题深 度和广度方面 , 这 以 及研究方 法上都有 了很大 的发展 。 Ldtn 型尤其是高阶微分及差分 方程的 is e ' o L dt n 型 B P是一类 重要的边值 问题 ,这 iso e V 类 问题最早 是 由Ldtn 12 ) 出的 , is e(99 提 o 后 来 又有 了很 多 的研 究成 果( e y,t 1 , Av r e a . 2 0 , n ,t a . 2 0 ) 其 中以研 究低阶 0 0 Wo g e 1 ,0 3 , 微分 方程的结果最 为丰富 , 高阶的和 差分方程 以及多个 解存在 的结果相 对较少 。 由于 L d t n i s o e型边值 具 有很好 的对称 性 ,于是 B 起 了人们 对研究 高阶微 分 与差分 l 方程 Ld tn B iso e VP特 征值问题 的兴趣 。对 于低阶 Ld tn 边值 问题 ( V ) iso e B P 的特征值 问 题 ,已有 很多研究结果 如 Eo(0 0,Wo g l 20 ) e n ( 9 9 , h n (0 2 及 He d r o ( 9 9 1 9 ) Z a g2 0 ) n esn 19 ) 等, 而高 阶L d tn 边值问题 ( V )的特征 is e o B P 值 问题 缺少更深入 的探讨 , 因此本文 讨论如下 2 阶差 分方程 L dt n V m i s e B P的特 征值问题 : o

高阶差分方程

高阶差分方程

第六章 高阶差分方程在离散时间分析中可能出现这种情况:t 期的经济变量,比如y t ,不仅取决于y t-1,而且取决于y t-2。

这样便引出了二阶差分方程。

严格地讲,二阶差分方程是一个包含表达式Δ2y t ,但不含高于二阶差分的方程。

Δ2y t读作y t 的二阶差分。

而符号Δ2是符号d 2y /dt 2在离散时间情况下的对应物,表示“取二阶差分”如下:Δ2y t =Δ(Δy t )=Δ(y t+1-y t )=(y t+2-y t+1)-(y t+1-y t )=y t+2-2y t+1+y t因此,y t 的二阶差分可以转换为包含两期时滞的项的和。

因为像Δ2y t 和Δy t 这样的表达式写起来很麻烦,所以我们将二阶差分方程重新定义为包含变量的两期时滞的方程。

类似地,三阶差分方程为包含三期时滞的方程;等等。

我们首先集中讨论二阶差分方程的解法,然后再在后面的章节中将其推广至高阶差分方程。

为控制讨论的范围,在本章,我们仅讨论常系数线性差分方程。

但对常数项和可变项两种形式,均作考察。

具有常系数和常数项的二阶线性差分方程一类简单的二阶差分方程的形式为:y t+2+a 1y t+1+a 2y=c 6.1 读者应注意到,此方程为线性、非齐次,且具有常系数(a 1,a 2)和常数项c 的差分方程。

二阶差分方程的通解是由余函数和特别积分构成:y t =y c +y p 。

特别积分是1,12121-≠+++=a a a a y c p6.22,1,21211-≠-=++=a a a a yt cp6.2’ 2,1,21212-=-=+=a a a t yc p6.2’’ 为求出余函数,我们必须集讨论简化方程y t+2+a 1y t+1+a 2y =0 6.3 解一阶差分方程的经验告诉我们,Ab t 式在这种方程的通解中起非常重要的作用。

因此,我们先试探形式为y t =Ab t 的解,它自然意味着y t+1=Ab t+1,等等。

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第六章 高阶差分方程在离散时间分析中可能出现这种情况:t 期的经济变量,比如y t ,不仅取决于y t-1,而且取决于y t-2。

这样便引出了二阶差分方程。

严格地讲,二阶差分方程是一个包含表达式Δ2y t ,但不含高于二阶差分的方程。

Δ2y t读作y t 的二阶差分。

而符号Δ2是符号d 2y /dt 2在离散时间情况下的对应物,表示“取二阶差分”如下:Δ2y t =Δ(Δy t )=Δ(y t+1-y t )=(y t+2-y t+1)-(y t+1-y t )=y t+2-2y t+1+y t因此,y t 的二阶差分可以转换为包含两期时滞的项的和。

因为像Δ2y t 和Δy t 这样的表达式写起来很麻烦,所以我们将二阶差分方程重新定义为包含变量的两期时滞的方程。

类似地,三阶差分方程为包含三期时滞的方程;等等。

我们首先集中讨论二阶差分方程的解法,然后再在后面的章节中将其推广至高阶差分方程。

为控制讨论的范围,在本章,我们仅讨论常系数线性差分方程。

但对常数项和可变项两种形式,均作考察。

具有常系数和常数项的二阶线性差分方程一类简单的二阶差分方程的形式为:y t+2+a 1y t+1+a 2y=c 6.1 读者应注意到,此方程为线性、非齐次,且具有常系数(a 1,a 2)和常数项c 的差分方程。

二阶差分方程的通解是由余函数和特别积分构成:y t =y c +y p 。

特别积分是1,12121-≠+++=a a a a y c p6.22,1,21211-≠-=++=a a a a yt cp6.2’ 2,1,21212-=-=+=a a a t yc p6.2’’ 为求出余函数,我们必须集讨论简化方程y t+2+a 1y t+1+a 2y =0 6.3 解一阶差分方程的经验告诉我们,Ab t 式在这种方程的通解中起非常重要的作用。

因此,我们先试探形式为y t =Ab t 的解,它自然意味着y t+1=Ab t+1,等等。

我们的任务便是确定A 和b 的值。

将试探解代入简化方程,方程变成 Ab t+2+a 1Ab t+1+a 2Ab t =0 或在消去(非零)共同因子Ab t 后,有b 2+a 1b+a 2=0 6.3’ 此二阶差分方程的特征方程与二阶微分方程的特征方程具有可比性。

它具有两个特征根:24,221121a aa bb -±-=6.4对解Ab t 中的b 而言,上述每个根都是可接受的。

事实上,b l 和b 2均应在齐次差分方程的通解中出现,恰如在微分方程中的情况一样,此通解必然包括两个线性无关的部分,每一部分都有自己的任意乘积常数。

与微分方程特征根的三种情况一样,差分方程的特征根也有三种情况:两个不相等的实数根、两个相等的实数根和一对共轭复数根。

第一种情况(不同的实根):当a 12>4a 2时,b 1和b 2为不同的实根。

在这种情况下,b 1t和b 2t 线性无关,余函数可以简单地写成b 1t 和b 2t 的线性组合,即y c =A 1b 1t +A 2b 2t 。

6.5第二种情况(重实根):当a 12=4a 2时,特征根为重根:b (=b 1=b 2)=-a 1/2。

现在若将余函数表示为如不同实根时的形式,则两部分将合并为一项:A 1b 1t +A 2b 2t =(A 1+A 2)b t ≡A 3b t 此式无效,因为现在缺一个常数。

为了补上缺失的部分(我们回顾一下,这部分应与A 3b t 项线性无关),还需要以变量t 乘b t 这个老方法。

这样这个新的项可取A 4tb t 形式。

它与A 3b t 项线性无关是很明显的,因为我们永远不能给A 3b t 项加上一个常系数而得到A 4tb t 。

A 4tb t 像A 3b t 一样,确实可以作为简化方程的解这一事实,可以很容易得到验证:只需将y t =A 4tb t [和y t+1=A 4(t+1)b t+1等]代入简化方程,便可以看到该方程是一个恒等式。

因此,重实根情况下的余函数为:y c =A 3b t +A 4tb t 6.6 例:求下列方程的通解 (1)14161012=+-++yyy tt t ; (2)125612=+-++y yytt t ;(3)8212=+-++yyytt t解:(1)14161012=+-++yyytt t该方程的特别积分为:21610114=+-=yp该方程的特征方程为:b 2-10b+16=0,所以特征根为:8,22610216410010,21=±=⋅-±=b b所以,)8()2(21t t cA A y += 因此,方程的通解为2)8()2(21++=t t tA A y若给定y 0=10和y 1=36,可求出该方程的特解: 令t=0和t=1则:222102010)8()2(++=++=A A A A y 2282)8()2(2112111++=++=A A A A y按照初始条件,令y 0=10和y 1=36,则A 1+A 2+2=10 2A 1+8A 2+2=36联立方程求解A 1=5和A 2=3,最后把它代入通解中可得特解:235)8()2(++=t t ty(2)125612=+-++y yytt t该方程的特别积分为:t t y p36212-=-=该方程的特征方程为:b 2-6b+5=0,所以特征根为:5,1246254366,21=±=⋅-±=bb 所以,)5()5()1(2121t t tc A A A A y +=+= 因此,方程的通解为t tcA A y 3)5(21-+=(3)8212=+-++yyytt t该方程的特别积分为:t t y p22428==该方程的特征方程为:b 2-2b+1=0,所以特征根为:1222144221==⋅-±==b b 所以,t t A A A A y t t c2121)1()1(+=+= 因此,方程的通解为t A A yt c2214++=第三种情况(复数根):当a 12<4a 2时,b 1和b 2为一对共轭复数根。

具体地,根的形式为h ±vi ,其中24,22121a a av h -=-= 6.7因此,余函数变成:y c =A 1b 1t +A 2b 2t =A 1(h+vi)t +A 2(h-vi)t上式表明,解释y c 并不容易。

但幸运的是,由于棣莫弗定理,此余函数很容易化为三角函数,而三角函数我们已知如何解释。

具体如下。

若将v=Rsin θ,h=Rcos θ,则共轭复数可以变换如下:h ±vi =Rcos θ±Risin θ=R (cosθ±isin θ)。

进而,由欧拉关系(即e i θ=cos θ+isin θ,e -i θ=cos θ-isin θ)可再写成h ±vi=Re ±i θ。

则相应地(h+vi )n =(Re i θ)n =Re in θ类似地,(h-vi )n =(Re -i θ)n =R n e -in θ。

所以(h ±vi)n =[R(cosn θ±isinn θ)]n =R n (cosn θ±isinn θ),此即为棣莫弗定理。

根据棣莫弗定理,可以写出(h ±vi)t =[R(cosn θ±isinn θ)]t =R t (cost θ±isint θ)其中,aa a a vh R 2212212244=-+=+=, 6.8θ为(0,2π)内的角,以弧度度量。

它满足条件:a a a a R v and R h 2212141sin 2cos -==-==θθ 6.9 因此,余函数可以变换如下:y c =A 1R t (cos θt+isin θt)+A 2R t (cos θt-isin θt)=R t [(A 1+A 2)cos θt+(A 1-A 2)isin θt)]=R t(A 5cos θt+A 6sin θt) 6.10该余函数表达式与其在微分方程中的对应物有两点重要区别。

首先,表达式cos θt 和sin θt 巳取代了原来使用的cosvt 和sinvt 。

其次,乘积因子R t (以R 为底的指数)已取代了自然指数式e ht 。

总之,我们已由复根的笛卡尔坐标系(h 和v)转换到极坐标系(R 和θ)。

一旦h 和v 已知,则R 和θ的值可由此确定,或可由参数a 1和a 2直接确定。

例:求y t+2+1/4y t =5的通解。

这里,系数a 1=0和a 2=1/4,这是一个a 12<4a 2的复根的例子。

根的实数和虚数部分分别为h =0,v =1/2。

并可得210)21(2=+=R因为θ值可满足两个方程1sin 0cos ====Rvand R h θθ 则θ=π/2 因而,余函数为)2sin 2cos (65)21(t t A A ytcππ+=为求y p ,我们在完备方程中尝试常数解y p =k 。

这产生k =4,因此y p =4,且通解可以写成:4)2sin 2cos (65)21(++=t t A A y ttππ 6.11时间路径的收敛性同在一阶差分方程中的情况一样。

时间路径y t 的收敛性仅取决于当t →∞时,y c 是否趋近于零。

因此,我们在关于t 的7个区域分布图中所了解的关于b t 式的各种图形仍可应用,尽管在这里我们必须考察两个特征根,而非一个特征根。

首先考察不同实根的情况:b 1≠b 2。

若│b 1│>1,│b 2│>1,则余函数中的两项A 1b 1t和A 2b 2t 将是放大的,因此y c 必然是发散的。

相反,若│b 1│<1,│b 2│<1,当t 无限增大时,y c 中的两项将收敛于零,y c 也将收敛丁零。

但若│b 1│>1而│b 2│<1,会如何呢?在这种中间情况下,很明显,A 2b 2t 项将会“消失”,而另一项会越来越偏离零值。

由此可知,A l b 1t 最终必将控制局势,并使路径发散。

我们将绝对值较大的那个根称作强根。

由此看来,实际决定时间路径的特征,至少是关于其敛散性这一特征的是强根。

实际情况也的确如此。

因此,我们可以这样表述;无论初始条件如何,当且仅当强根的绝对值小于1时,时间路径将是收敛的。

读者可以验证,在两个根的绝对值都大于1或小于1的情况下(上面讨论过),以及在一个根的绝对值恰好为1的情况下(上面未曾讨论),这个结论都是成立的。

但要注意,尽管收敛性最终仅取决于强根,但非强根也会对时间路径施加一定的影响,至少在起始阶段是如此。

因此y t 的确切图形仍取决于两个根。

其次考察重根的情况,此时余函数包含项A 3b t 和A 4tb t 。

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