现实的偏微分方程模型和基础知识

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偏微分方程重点知识点总结

偏微分方程重点知识点总结

偏微分方程重点知识点总结一、偏微分方程的基本概念1. 偏导数偏微分方程是指含有多个自变量的函数的偏导数的方程。

在一元函数中,我们只需要考虑函数关于一个自变量的变化率,而在多元函数中,我们需要考虑函数关于每一个自变量的变化率,这就是偏导数的概念。

假设有一个函数f(x, y),它对x的偏导数记作∂f/∂x,对y的偏导数记作∂f/∂y。

分别表示函数f关于x和y的变化率。

2. 偏微分方程的定义偏微分方程是一类包含多个自变量的偏导数的方程。

它通常表示物理、化学或工程问题中的一些基本规律。

偏微分方程通常可以用数学语言描述为F(x, y, u, ∂u/∂x, ∂u/∂y, ∂^2u/∂x^2, ∂^2u/∂y^2,…) = 0其中u是未知函数,x和y是自变量,F是已知函数。

二、偏微分方程的分类1. 齐次偏微分方程和非齐次偏微分方程齐次偏微分方程是指方程中不含有常数项或只含有未知函数及其偏导数项的方程,非齐次偏微分方程是指方程中含有常数项或者其他函数的项的方程。

2. 线性偏微分方程和非线性偏微分方程线性偏微分方程是指偏微分方程中未知函数及其各阶偏导数只含一次且不含未知函数的乘积的方程,非线性偏微分方程是指未知函数及其各阶偏导数含有未知函数的乘积的方程。

3. 定解问题定解问题是指在偏微分方程中,给出一些附加条件,使得可以从整个解的集合中找到符合这些条件的特定解。

定解问题通常包括边界条件和初始条件。

三、偏微分方程的解法1. 分离变量法分离变量法是对于一些特定形式的偏微分方程,可以通过假设解具有特定的形式来进行求解。

例如,对于一些可以分离变量的方程,我们可以假设解为u(x, y) = X(x)Y(y),然后将方程进行变形,从而可以将偏微分方程化简为两个常微分方程,然后对这两个常微分方程分别求解。

2. 特征线法对于二阶线性偏微分方程,可以通过引入特征线的方法进行求解。

特征线方法可以将二阶偏微分方程化为两个一阶偏微分方程,然后对这两个一阶偏微分方程进行分别求解。

偏微分方程基础与求解方法

偏微分方程基础与求解方法

偏微分方程基础与求解方法偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDE)是数学中重要的一个分支,它描述了自然和物理现象中的变化规律。

本文将介绍偏微分方程的基础知识以及一些常见的求解方法。

一、偏微分方程简介偏微分方程是包含未知函数的偏导数的方程。

它在数学物理、工程学、计算机科学等领域中具有广泛的应用。

偏微分方程可以分为线性和非线性两大类,其中线性偏微分方程具有特殊的重要性。

二、偏微分方程的分类根据方程中出现的未知函数的阶数、方程中出现的偏导数阶数以及方程的性质,偏微分方程可分为以下几类:1. 一阶偏微分方程:包含一阶导数的方程,如线性传热方程、波动方程等。

2. 二阶偏微分方程:包含二阶导数的方程,如拉普拉斯方程、扩散方程等。

3. 高阶偏微分方程:包含高于二阶导数的方程,如Schrodinger方程、Navier-Stokes方程等。

4. 椭圆型方程:二阶方程中的主对角项系数为常数,如拉普拉斯方程。

5. 抛物型方程:二阶方程中的主对角项系数只与一个自变量有关,如扩散方程。

6. 双曲型方程:二阶方程中的主对角项系数只与两个自变量有关,如波动方程。

三、常见的偏微分方程求解方法1. 分离变量法:适用于满足边界条件的简单情况,可将多变量的偏微分方程转化为多个单变量的常微分方程,从而解得原偏微分方程的解。

2. 特征线法:适用于一阶偏微分方程和某些二阶偏微分方程的求解,通过引入新的变量将原方程转化为常微分方程。

3. 变换法:通过适当的变换将原偏微分方程转化为常微分方程,再进行求解。

4. 矩阵法:适用于线性偏微分方程组的求解,将偏微分方程组转化为矩阵形式,利用线性代数的方法求解。

5. 数值方法:对于复杂的偏微分方程,往往无法找到解析解,可以通过数值方法进行近似求解,如有限差分法、有限元法、谱方法等。

四、偏微分方程的应用偏微分方程在科学研究和工程实践中有着广泛的应用。

例如:1. 物理学:波动方程用于描述声波、光波等传播过程;热传导方程用于描述物体内部的温度分布。

偏微分方程(本科生数学基础课教材)

偏微分方程(本科生数学基础课教材)

偏微分方程(本科生数学基础课教材)微分方程是一种非常重要的数学方法,它可以处理定义在一定空间中的未知变量和已知变量间的关系。

本科生数学基础课教材中涉及到了一些偏微分方程的知识,本文将深入的介绍下偏微分方程的内容。

1. 什么是偏微分方程偏微分方程(partial differential equation,简称PDE)是指表示未知函数的某个变量的函数序列的方程,其中的变量的某些部分可能被某些定义的函数所限定。

这种方程反映了区域内任意函数的可能存在的连续性及其求解时某些变量之间的约束性关系。

偏微分方程在微分几何,动力学系统,电磁学,偏微分方程的变分技术,稳定性理论,普朗克力学,热传导,流体动力学等数学领域都有着广泛的应用。

2. 偏微分方程的基本概念偏微分方程的基本概念是函数的求导和积分,是变分法的基础。

它以熟悉概念为基础,将导数和积分结合起来,形成一种新的数学形式。

它所求解的未知函数,都是在空间和时间两个方面连续发展变化的,或者说,同时考虑空间和时间函数和现象之间的关系。

3. 常见的偏微分方程偏微分方程一般分为四类,其中常见的有波动方程,Poisson方程,拉普拉斯方程,Kelvin-Voigt方程,吉普斯梅尔方程,马太偏微分方程等。

(1)波动方程:它是一个非线性的偏微分方程,其解的特殊情况可表示为解析解,常见的波速等作为特例。

(2)Poisson方程:它是一个双曲型偏微分方程,可以用于描述在两个或多个方向上具有对称性的繁杂系统或一维系统中热或电荷的分布。

(3)拉普拉斯方程:它可以用于求解变分问题,它本身也是一个偏微分方程问题,可用来求解几何和物理系统中的路径长度,其求解结果为变函数。

(4)Kelvin-Voigt方程:它可以引用细胞膜的抗冲击性能的偏微分方程,在本科教材中可以用来求解组织在生物学上产生渐进延迟的情况。

(5)吉普斯梅尔方程:它是一类非线性偏微分方程,通常用来描述热传导,晶体振动和流体动力学在狭义上的应用。

大学数学易考知识点偏微分方程的基本理论和解法

大学数学易考知识点偏微分方程的基本理论和解法

大学数学易考知识点偏微分方程的基本理论和解法大学数学易考知识点:偏微分方程的基本理论和解法一、引言数学作为一门基础学科,广泛应用于各行各业。

在大学数学课程中,偏微分方程是一个重要的知识点。

本文将介绍偏微分方程的基本理论和解法,帮助大家更好地掌握这一知识点。

二、偏微分方程的基本概念1. 偏微分方程的定义偏微分方程是含有未知函数及其偏导数的方程。

它与常微分方程不同之处在于,偏微分方程中的未知函数不仅依赖于自变量,还依赖于各个自变量的偏导数。

2. 偏微分方程的分类偏微分方程根据方程中出现的未知函数的偏导数的阶数和个数,可以分为常系数偏微分方程和变系数偏微分方程;根据方程类型,可以分为椭圆型、双曲型和抛物型等不同类型的方程。

三、偏微分方程的基本理论1. 解的存在性和唯一性对于线性偏微分方程,满足一定的初值条件和边值条件时,解的存在性和唯一性可以得到保证。

这一结论对于求解实际问题具有重要的意义。

2. 偏微分方程的解的性质偏微分方程解的性质包括可微性、连续性以及一定的物理意义。

解的性质可以通过数学推导和物理分析得到。

四、偏微分方程的解法1. 常系数偏微分方程的解法常系数偏微分方程包括常系数线性偏微分方程和常系数非线性偏微分方程。

对于常系数线性偏微分方程,可以使用特征线法、分离变量法等方法求解;对于常系数非线性偏微分方程,可以使用变量分离法等方法求解。

2. 变系数偏微分方程的解法对于变系数偏微分方程,一般的解法是利用变换法将其转化为常系数偏微分方程。

常用的变换方法包括相似变量法、积分因子法等。

五、应用实例1. 热传导方程的求解热传导方程是一个典型的偏微分方程,描述了物体内部温度随时间和空间的变化规律。

采用分离变量法或者变量分离法可以求解该方程,从而得到物体内部的温度分布。

2. 波动方程的求解波动方程描述了波动现象的传播规律。

通过变量分离法或者特征线法可以求解波动方程,得到波动的传播速度和波形。

六、总结通过对偏微分方程的基本理论和解法的介绍,我们可以看到偏微分方程是数学中一个重要且广泛应用的知识点。

数学中的偏微分方程基本理论及其应用

数学中的偏微分方程基本理论及其应用

数学中的偏微分方程基本理论及其应用偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDEs)是数学中重要的研究方向。

它是研究掌握自然现象和工程问题中某些变量之间关系的重要数学工具。

PDEs广泛应用于科学和工程领域中,如物理学、化学、生物学、经济学、金融学、计算机科学等。

几乎所有的现代科学和技术都不可避免地与PDEs有关。

本文将介绍PDEs的基本理论,并且列举一些应用实例。

一、PDEs基本理论PDEs是包含未知函数及其偏导数的方程,其中函数对两个或多个自变量取值,例如:$$\frac{\partial u}{\partial t} = k\frac{\partial^{2} u}{\partialx^{2}}$$其中 $u$ 为未知函数,$t$ 和 $x$ 是自变量,$k$ 是常数。

通常情况下,未知函数$u$ 可以表示物理量,比如温度、压力、速度、浓度等等。

一般地,PDEs可以分为线性和非线性两类。

对于一维线性PDEs,其标准形式为:$$a(x)\frac{\partial^{2} u}{\partial x^{2}} + b(x)\frac{\partial u}{\partial x} + c(x)u = f(x)$$其中 $a(x)$、$b(x)$、$c(x)$ 均为已知函数,$f(x)$ 为源函数。

具体形式可以根据所研究的物理和工程现象进行变化。

对于高维线性和非线性PDEs,可以使用更高级的数学技术进行求解。

一般地,求解PDEs有两种基本方法。

一种是采用解析方法,即通过推导、变换等征式求出未知函数的解析解,然后利用初边值条件得到具体的解。

很多PDEs并没有解析解,因此需要采用数值方法进行求解,如有限元方法、有限差分方法、谱方法等。

常见的求解步骤通常是离散化、时间迭代,最后得到一个数值解。

二、PDEs的应用1. 热传导和扩散在物理学和工程学中,热传导和扩散是一个重要的研究方向,它们的数学建模可以使用偏微分方程进行求解。

数学的偏微分方程基础

数学的偏微分方程基础

数学的偏微分方程基础偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDEs)是描述物理、工程和数学问题中变量与它们的偏导数之间关系的方程。

偏微分方程在科学研究和工程实践中具有广泛应用,涉及物理学、生物学、工程学等诸多领域。

本文将介绍偏微分方程的基础知识、分类和解法。

一、基础知识1. 偏导数在介绍偏微分方程之前,我们首先需要了解偏导数的概念。

偏导数衡量了一个函数在某一变量上的变化率,但只考虑其他变量固定。

对于函数f(x, y),其关于x的偏导数表示为∂f/∂x,关于y的偏导数表示为∂f/∂y。

2. 偏微分方程偏微分方程是包含未知函数的偏导数的方程。

通常用u表示未知函数,其中u的自变量可以是多个变量,如u(x, y) 或 u(x, y, t)。

常见的偏微分方程类型有椭圆型、双曲型和抛物型。

二、分类1. 椭圆型偏微分方程椭圆型偏微分方程中,二阶导数的符号一致。

典型的椭圆型方程是拉普拉斯方程(Laplace's Equation),它描述了平衡状态下的物理系统。

2. 双曲型偏微分方程双曲型偏微分方程中,相对于时间t的一阶和二阶导数的符号相反。

经典的双曲型方程是波动方程(Wave Equation),它描述了波的传播和反射现象。

3. 抛物型偏微分方程抛物型偏微分方程中,时间t的一阶导数与空间变量的二阶导数具有相同的符号。

常见的抛物型方程是热传导方程(Heat Equation),它描述了物质的热传导现象。

三、解法1. 分离变量法分离变量法是求解偏微分方程的一种常用方法。

该方法基于假设解可以分解为多个单独变量的乘积形式,然后通过将方程两边分离各个变量并进行积分来求解。

2. 特征线法特征线法适用于双曲型偏微分方程。

通过寻找曲线(称为特征线),使得偏微分方程在沿特征线的方向上退化为常微分方程,从而简化求解过程。

3. 变换方法变换方法将原始的偏微分方程转换为另一个更容易求解的形式。

大学数学偏微分方程

大学数学偏微分方程

大学数学偏微分方程在大学数学学科中,偏微分方程是一个重要的研究领域。

它是数学领域中研究描述多变量函数与其偏导数之间关系的方程。

偏微分方程广泛应用于物理学、工程学以及其他科学领域,并且在现代科学研究和技术应用中扮演着重要角色。

本文将介绍偏微分方程的基本概念、分类以及一些经典的偏微分方程模型。

1. 偏微分方程的基本概念偏微分方程描述了多个变量之间的关系,其中包括未知函数、偏导数以及自变量之间的关系。

偏微分方程可以分为线性和非线性两类,它们分别具有不同的性质和求解方法。

2. 偏微分方程的分类根据方程中未知函数的阶数以及变量的个数,偏微分方程可以分为常微分方程、偏微分方程以及它们的组合。

常见的偏微分方程包括椭圆型、双曲型和抛物型方程,它们分别对应于不同的物理问题和数学模型。

3. 椭圆型偏微分方程椭圆型偏微分方程在自变量的各个方向上具有平衡性,常用于描述稳态问题和静态现象。

其中最著名的方程是拉普拉斯方程和泊松方程,它们在电场、热传导等领域中有着广泛的应用。

4. 双曲型偏微分方程双曲型偏微分方程在自变量的某些方向上具有超越性,常用于描述波动传播和传输问题。

典型的双曲型偏微分方程包括波动方程和传输方程,它们在声波传播、电磁波传输等领域中具有重要意义。

5. 抛物型偏微分方程抛物型偏微分方程在自变量的某些方向上具有光滑性,常用于描述动态演化和扩散现象。

常见的抛物型偏微分方程有热传导方程和扩散方程,它们在热传导、扩散以及化学反应等问题中有着广泛应用。

6. 经典的偏微分方程模型偏微分方程在实际问题中的应用非常广泛,其中一些经典的模型具有重要的科学和工程意义。

比如,热传导方程可以描述物体的温度分布和热平衡状态;波动方程可用于描述机械波的传播和振动现象;扩散方程可以描述溶质在溶液中的传输和浓度分布。

综上所述,大学数学中的偏微分方程是一门重要的数学学科,它用于描述多变量函数与其偏导数之间的关系。

偏微分方程具有广泛的应用领域,包括物理学、工程学等。

偏微分方程求解的基本方法及应用

偏微分方程求解的基本方法及应用

偏微分方程求解的基本方法及应用偏微分方程(PDE)是数学界中一种重要的工具,可用于研究许多科学领域中的物理和工程问题。

求解偏微分方程是求解这些问题的关键步骤之一。

本文将介绍偏微分方程求解的基本方法及其在实际应用中的应用。

一、偏微分方程概述偏微分方程是一种包含未知函数及其偏导数的方程。

它们广泛应用于物理学、工程学、生物学、经济学等领域中的数学模型中。

偏微分方程的形式可以是线性或非线性的,同样适用于部分性质的描述,包括地理界、天气、机器、电路和量子物理学等。

举个例子,假设我们想要模拟一个电容器的充电过程。

该问题可以表示为偏微分方程:τVt + VRC = E(t)其中V表示电容器的电压,τ、R和C分别表示电容器的时间常数、电阻和电容,E(t)是外部电源函数。

解这个方程将得到电容器充电的渐进过程。

二、偏微分方程的求解方法1. 分离变量法分离变量法是求解常见偏微分方程的一种强大方法,它通常适用于偏微分方程的局部稳定分析。

该方法是使用传统的实分离变量方法,这样可以将偏微分方程转换为微分方程的线性组合,并形成一个简单的解析解。

例如,假设我们要求解一类亥姆霍兹方程(偏微分方程的形式为uxx + uyy + k2u = 0)。

我们可以将u(x, y)表示为分离变量的形式,即u(x, y) = X(x)Y(y),用椭圆PDE的方程来得到解。

2. 有限差分法有限差分法是一种数值方法,它是将偏微分方程的连续形式转换为离散形式的数值解,然后计算整个网格上所有点的值。

该方法通常需要大量计算,但是可以得到一个非常准确的解。

有限差分法的核心是网格的选择和采样方法,通常取决于偏微分方程的性质和问题的特定条件。

例如,我们可以使用有限差分法来模拟波动方程。

该方程形式为:utt – c2uxx – c2uyy = 0其中c表示波速。

我们可以使用有限差分法来将偏微分方程离散化,这样可以找到网格中所有点的解。

三、偏微分方程的应用1. 电力工程偏微分方程在电力工程中有着广泛的应用。

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lim
x→x0
f (x,
y0) x
− −
f (x0, x0
y0)
那么我们就说 函数 f (x, y) 在 (x0, y0) 点关于变量 x 可导,称为 函数 f (x, y) 在 (x0, y0) 点

x
的偏导数,并且把上述极限值记为
∂f ∂x
(x0,
y0),
fx(x0, y0)

fx(x0, y0)。
1
在衍生证卷的定价理论中,著名经济学家、诺贝尔奖获得者 Black-Scholes 建立的定价理 论成为华尔街的操盘法律,而 Black-Scholes 公式则是一个偏微分方程:
ut
+
1 2
σ2x2uxx
+
rxux

ru
=
0
这里 u 表示衍生证卷的价格函数。 首先我们介绍最典型的双曲型方程--波动方程,它在研究波的传播及弹性体振动时常会遇
它们是怎么产生的?来自什么样的实际背景问题?如何建立起这些方程?现实中有哪些偏 微分模型?
音乐审美 今天我要介绍给你们的这门学科正是起源于对音乐的欣赏,不管是管弦乐、小提琴独奏,
还是大型的交响乐。可以这样说:对音乐的欣赏与理性分析产生了这门学科,也诞生了科学! 正是对小提琴弦的研究导致了首个偏微分方程的出现,并最终形成了一个强大的学科。音乐和 科学在同一个地点开始,文明本身也从这里开始,而站在源头的是毕达哥拉斯 (Pythagoras) 神 话式的身影 亚瑟·凯斯特勒 (Arthur Koestler) 用了一个音乐的比喻来描述它;
6 世纪的场面唤起了一个期待定调的、每个演奏者只专注于自已的乐器而对别人的抱 怨充耳不闻的管弦乐队的形象。然后是一片戏剧的静场,指挥走进舞合,用他的指挥棒轻 敲了三下,于是,和谐从混乱中浮现。这个艺术大师就是萨摩斯 (Samos) 岛的毕达哥拉 斯 Pythagoras,他对人类思想的影响,和因此对命运的影响,可能比任何他之前加之后的 个人都要伟大。
分别对变元
x

y
可求偏导数,那么我
们就把这样的偏导数称为 函数 f (x, y) 的二阶偏导数,它们共有以下几种偏导数
∂2f ∂x2
(x,
y)
=
∂2f ∂x∂x
(x,
y)
=
∂ ∂x
∂ ∂x
(x,
Hale Waihona Puke y)∂2f ∂y2(x,
y)
=
∂2f ∂y∂y
(x,
y)
=
∂ ∂y
∂ ∂y
(x,
y)
∂2f ∂x∂y
(x,
df (x0) dx

dy dx
后一记号提示我们,导数是差商
∆f (x0) ∆x

∆y ∆x
的极限。也正是由于这一原因,人们还把导数叫
做微商,记为 dy = f (x)dx。
讨论导数的时候,先要确定一个“基点”x0, 然后考察自变量与函数在这点邻近的变 化 (考察从 x0 点起始的增量)。在许多问题中,一定范围内的每一点都可当作基点来考虑,这 时人们住往直接用记号 x 表示基点 (以这样的记号代替不怎么方便的记号 x0)。对这种情形,
新材料的合成--从晶体生长到铁磁的研究,建立的分子运动方程都是偏微分方程。 吸烟过程的数学描述
尽管科学家们对于吸烟的危害提出了许多无可辩驳的证据,不少国家的政府和有关部门也 一直致力于减少或禁止吸烟。但是仍有不少人不愿抛弃对香烟的嗜好。香烟制造商既要满足瘾 君子的需要,又要顺应减少吸烟危害的潮流,还要获取丰厚的利润,于是普遍地在香烟 1: 安装 了过滤嘴,过滤嘴的作用到底有多大,与使用的材料和过滤嘴的长度有什么关系。我们可以从 定量的角度回答这些问题,并建立一个描述吸烟过程的数学模型,分析人体吸人的毒物数量与 哪些因素有关,以及它们之间的数量表达式。这个模型居然也是偏微分方程!
lim
x→x0
f (x) x
− −
f (x0) x0
那么我们就说 函数 f (x) 在 x0 点可导 (derivable),并且把上述极限值称为函数 f (x) 在 x0 点的导数 (derivative),记为 f (x0)。
几何解释 曲线 y = f (x) 在点 (x0, f (x0)) 处的切线的斜率等于极限
f (x0)
=
lim
∆x→0
f (x0+∆x)−f (x0) ∆x
=
lim
∆x→0
∆f (x0) ∆x
=
lim
∆x→0
∆y ∆x
与此相应,关于函数 y = f (x) 在 x0 点的导数,除了采用上面介绍的拉格朗日 (Lagrange) 的记号 f (x0) 外,还常常采用莱布尼兹 (Leibnitz) 的记号
红绿灯下的交通流 各种类型的汽车一辆接着一辆沿公路飞驶而过,其情景栽像在揣急的江河中奔腾的水流一
样,在这种情况下人们不去分析每辆汽车的运动规律,而是把车队看作连续的流体,称为交通 流或车流。研究每一时刻通过公路上每一点的交通流的流量、速度和密度等变量间的关系,特 别是在出现譬如红绿灯改变,交通事故等干扰的情况下交通流的变化过程。查找资料可知,过
4
用增量方式来写导数的定义更显得方便:
f
(x)
=
lim
∆x→0
f (x
+
∆x) ∆x

f (x)
对这一情形,如果采取直接的形式,那么导数的定义·就要写成
lim
x1→x
f
(x1) x1
− −
f (x) x
多元函数的偏导数 设二元函数 f (x, y) 在点 (x0, y0) 邻近有定义,如果存在有穷极限
【毕达哥拉斯简介】 毕达哥拉斯 (Pythagoras,572BC?-497BC?) 古希腊数学家、哲学家。他信奉无论是解说外 在物质世界,还是描写内在精神世界,都不能没有数学! 并最早悟出万事万物背后都有数的法 则在起作用的。毕达哥拉斯出生在爱琴海中的萨摩斯岛 (Samos)(今希腊东部小岛),自幼聪明 好学,曾在名师门下学习几何学、自然科学和哲学。以后因为向往东方的智慧,经过万水千山 来到巴比伦、印度和埃及(有争议),吸收了阿拉伯文明和印度文明元前 480 年。 金融危机与经济危机
∂f ∂y
(x0,
y0),
fy(x0, y0)

fy(x0, y0)。
高阶导数的定义
设函数 f 在开区间 I 的每一点可导,则以下对应关系定义了一个函数:
x → f (x), ∀x ∈ I
这函数称为是函数 f 的导函数,记为 f 。对于导函数 f ,我们又可以讨论它的可导性和导 数。导函数 f 在 x 点的导数 (f ) (x),称为是 函数 f 在 x 点的二阶导数,记为
要想准确地研究这个问题,必须涉及到流体运动方程,这也是历史上最早出现的偏微分方 程之一
上面所有的问题都涉及几个重要的名词:波动,扩散,流体运动、守恒律--这些都是 偏微分方程学科所研究的内容!为了引出偏微分方程,让我们首先复习与提高一下微积分的知 识!
3
微积分理论的提高
一、导数的定义
导数的定义 设函数 f (x) 在 x0 点邻近有定义。如果存在有穷极限
也就是说让 y 固定于 y0,然后求一元函数 f (xy0) 在 x0 点的导数,就得到函数 f (x, y)
在 (x0, y0) 点对 x 的偏导数;同理,让 x 固定于 x0,然后求一元函数 f (x0, y) 在 y0 点的导
数,就得到函数
f (x, y)

(x0, y0)
点对
y
的偏导数,记为
6
∆ : 0 = x0 < x1 < · · · < xK = l
并任意取介点 ξ ∈ [xi−1, xi],在每个区间 [xi−1, xi] 上,以“常(密度)代变(密度)”,计算 出质量的近似值,然后通过一个极限过程,使得此杆的质量:
那么我们就把这导数称为是 函数 f 在 x 点的 n 阶导数,记为
f (n)(x),
或者
dny dxn
高阶导数在实际问题中也有广泛的应用。例如在力学中,如果以 x(t) 表示沿直线运动的 质点的坐标,那么一阶导数 x (t) 表示运动的速度,二阶导数 x (x) 就表示质点运动的加速度。 于是,牛顿第二定律的数学表示就应该是
lim
x→x0
f (x) x
− −
f (x0) x0
这就是导数的几何意义。 人们习惯于把 x − x0 称为自变量的增量 (改变量),记为 ∆x。用符号 ∆y = ∆f (x0) =
f (x0 + ∆x) − f (x0) 表示函数 y = f (x) 的相应增量。采用这样的记号,导数的定义又可写成
f (x),
f (2)(x),
或者
d2y dx2
我们用归纳的方式来定义 n 阶导数 f (n)(x)。首先约定:f 0(x) = f (x)。如果 f (n−1)(x) 对 一切 x ∈ I 都有定义,那么由对应关系:
x → f (n−1)(x)
定义了函数 f 的 n−1 阶导函数 f (n−1)(x)。如果导函数 f (n−1)(x) 在 x 点具有导数 (f (n−1)) (x), 5
那么,什么是偏微分方程?从小学开始,我们就遇到过代数方程,比如:
x2 + 3x + 8 == 0
或者
x + y = 5 2x − y = 1
但是如果一个未知函数以及它的导数满足某个等式,这个等式称为 微分方程。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。
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