一阶常微分方程-高阶常微分方程-方程组-差分方程-偏微分方程模型
大一微分方程知识点总结
大一微分方程知识点总结微分方程作为数学中的一门重要分支，在大学数学课程中占据着重要地位。
作为大一学生，我们需要掌握基础的微分方程知识，下面对大一微分方程的知识点进行总结。
1.微分方程的定义微分方程是包含未知函数及其导数或微分的等式或不等式。
一般分为常微分方程和偏微分方程两大类。
2.微分方程的类型常微分方程可分为一阶常微分方程和高阶常微分方程。
一阶常微分方程包括可分离变量方程、齐次方程、一阶线性方程和可降阶的高阶方程等。
高阶常微分方程包括二阶常微分方程、三阶常微分方程等。
3.常见的一阶常微分方程(1) 可分离变量方程当微分方程可写成dy/dx = f(x)·g(y)时，可将式子变形后分离变量进行积分求解。
(2) 齐次方程当微分方程可写成dy/dx = f(y/x)时，可令v = y/x进行变换，将齐次方程转化为可分离变量方程进行求解。
(3) 一阶线性方程当微分方程可写成dy/dx + P(x)y = Q(x)时，可使用积分因子进行求解。
4.常见的二阶常微分方程(1) 齐次线性方程当微分方程可写成d²y/dx² + P(x)dy/dx + Q(x)y = 0时，可以根据特征方程找到其通解。
(2) 非齐次线性方程当微分方程可写成d²y/dx² + P(x)dy/dx + Q(x)y = f(x)时，可以先求得齐次线性方程的通解，然后通过待定系数法求出非齐次方程的一个特解，从而得到其通解。
5.拉普拉斯变换与微分方程拉普拉斯变换是一种重要的函数变换方法，在求解微分方程中有着广泛应用。
通过将微分方程转化为代数方程，可以更加简便地求解。
6.常见的数值解方法当出现无法直接求解微分方程的情况时，可以利用数值解法进行求解。
常见的数值解法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
7.简单的应用示例(1) 天平问题假设有两个物体放在天平上，通过建立物体质量和加速度之间的微分方程，可以求解出物体的运动情况。
数学的微分方程分支
数学的微分方程分支微分方程是数学中重要的一门分支，广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。
微分方程的研究主要集中在两个方面：常微分方程和偏微分方程。
一、常微分方程常微分方程是研究一元函数的微分方程，即只包含一个未知函数及其导数的方程。
常微分方程可以分为几个重要的类型。
1. 一阶常微分方程一阶常微分方程是指只含有一阶导数的微分方程，常见的一阶常微分方程有线性方程、可分离变量方程、齐次方程等。
2. 高阶常微分方程高阶常微分方程是指含有二阶及以上导数的微分方程，通过逐步降阶可以将高阶常微分方程转化为一阶常微分方程进行求解。
3. 常系数线性微分方程常系数线性微分方程是指系数为常数的线性微分方程，如常见的二阶齐次线性微分方程、二阶非齐次线性微分方程等。
二、偏微分方程偏微分方程是研究多元函数的微分方程，即含有多个未知函数及其偏导数的方程。
偏微分方程具有复杂的数学性质和物理意义，在科学研究和实际应用中有广泛的应用。
1. 椭圆型偏微分方程椭圆型偏微分方程是指方程中二阶偏导数的系数矩阵为正定的方程。
椭圆型偏微分方程的解通常涉及到边界值问题和最值问题。
2. 抛物型偏微分方程抛物型偏微分方程是指方程中二阶偏导数的系数矩阵的主对角线元素为0的方程。
抛物型偏微分方程的解通常涉及到初始条件和边界条件。
3. 双曲型偏微分方程双曲型偏微分方程是指方程中二阶偏导数的系数矩阵为负定的方程。
双曲型偏微分方程的解通常涉及到波动传播问题和边界条件。
总结：微分方程作为数学的一个重要分支，对于科学研究和实际应用都有着重要的作用。
常微分方程和偏微分方程分别研究一元函数和多元函数的微分方程，涉及的类型包括一阶、高阶、线性和非线性方程等。
掌握微分方程的求解方法和应用技巧，对于深入理解和解决实际问题具有重要意义。
常微分方程知识点整理
常微分方程知识点整理常微分方程是数学中的一个重要分支，研究描述自然界中各种变化规律的微分方程。
在物理、工程、经济学等领域具有广泛的应用。
本文将对常微分方程的基本概念、分类、求解方法等知识点进行整理。
一、常微分方程的基本概念常微分方程是指未知函数的导数及其自变量的关系式。
一般形式为dy/dx = f(x, y)，其中y是未知函数，x是自变量，f是已知的函数。
常微分方程可以分为一阶常微分方程和高阶常微分方程。
1. 一阶常微分方程：一阶常微分方程是指方程中只涉及到一阶导数的微分方程。
常见形式为dy/dx = f(x, y)。
其中f(x, y)是已知的函数，也可以是常数。
2. 高阶常微分方程：高阶常微分方程是指方程中涉及到二阶及以上导数的微分方程。
常见形式为d^n y/dx^n = f(x, y, dy/dx, ..., d^(n-1)y/dx^(n-1))，其中n为方程的阶数，f是已知的函数。
二、常微分方程的分类根据方程的形式和性质，常微分方程可以分为线性常微分方程、非线性常微分方程、齐次线性常微分方程等多种类型。
1. 线性常微分方程：线性常微分方程是指方程中未知函数及其导数之间的关系是线性的微分方程。
常见形式为a_n(x) d^n y/dx^n + a_(n-1)(x) d^(n-1)y/dx^(n-1) + ... + a_1(x) dy/dx + a_0(x) y = f(x)，其中a_n(x)、a_(n-1)(x)、...、a_1(x)、a_0(x)是已知的函数。
2. 非线性常微分方程：非线性常微分方程是指方程中未知函数及其导数之间的关系是非线性的微分方程。
常见形式为dy/dx = f(x, y)，其中f(x, y)是已知的非线性函数。
3. 齐次线性常微分方程：齐次线性常微分方程是指方程中没有常数项的线性常微分方程。
常见形式为a_n(x) d^n y/dx^n + a_(n-1)(x) d^(n-1)y/dx^(n-1) + ... + a_1(x) dy/dx + a_0(x) y = 0。
高中数学常微分方程知识点总结
高中数学常微分方程知识点总结微分方程是数学中的一个重要分支，它描述了变量之间的关系以及它们的变化率。
在高中数学课程中，学生们需要学习常微分方程的知识，并且利用这些知识解决实际问题。
本文将对高中数学中常微分方程的主要知识点进行总结。
一、常微分方程的基本概念常微分方程是包含未知函数的泛函方程，其一般形式为：dy/dx = f(x, y)。
其中，y是未知函数，f(x, y) 是已知的函数。
常微分方程的解是能够满足该方程的函数。
二、常微分方程的分类常微分方程可分为一阶常微分方程和高阶常微分方程。
1.一阶常微分方程一阶常微分方程是指未知函数的导数最高次数为一的微分方程，其一般形式为：dy/dx = f(x, y)。
一阶常微分方程的解可以通过分离变量、齐次方程、一阶线性方程等方法求解。
2.高阶常微分方程高阶常微分方程是指未知函数的导数最高次数大于一的微分方程。
高阶常微分方程的求解可以通过转换为一阶方程组、特解叠加法、特征方程等方法求解。
三、常微分方程的解法1.分离变量法对于一阶常微分方程，若可以将未知函数y和自变量x分离，则可以将方程化简为两个变量的乘积形式，从而可以通过分离变量的方式求解出y的表达式。
2.齐次方程法对于一阶常微分方程，若可以将未知函数y和自变量x在方程中通过同一个变量替换成比值的形式，则可以将方程化简为一个纯含有未知函数y的方程，从而可以通过变量代换解出y的表达式。
3.线性方程法对于一阶常微分方程，若可以将方程化简为形如dy/dx + P(x)y =Q(x)的线性方程，则可以通过积分因子或待定系数法等方法求解出未知函数y的表达式。
4.特解叠加法对于高阶常微分方程，可以通过叠加一般解和特解的方式求解出方程的解。
一般解是该方程的任意解，特解是方程的一个特殊解。
5.特征方程法对于高阶常微分方程，可以通过求解该方程的特征方程得到方程的特解形式。
特征方程是该方程对应的齐次方程的根的特征方程，通过求解特征方程的根可以得到方程的特解形式。
考研微分方程知识点浓缩
考研微分方程知识点浓缩微分方程是数学中的重要分支，广泛应用于物理学、经济学和工程学等领域。
在考研数学中，微分方程是必备的知识点之一。
本文将从常微分方程、偏微分方程和常见的解法等方面进行总结和浓缩。
一、常微分方程常微分方程（Ordinary Differential Equation，ODE）是只涉及一元函数的微分方程。
常微分方程的求解涉及到初值问题和边值问题两种情况。
1.1 一阶常微分方程常见的一阶常微分方程形式包括：可分离变量方程、齐次方程、线性方程、伯努利方程和一阶齐次线性方程等。
其求解方法如下：1）可分离变量方程：将变量分离后进行积分求解。
2）齐次方程：使用变量代换后，将方程转化为可分离变量方程求解。
3）线性方程：使用积分因子法求解线性方程。
4）伯努利方程：通过变量代换，将方程转化为线性方程求解。
1.2 二阶常微分方程二阶常微分方程是一阶常微分方程的推广。
常见的二阶常微分方程形式包括：线性常系数齐次方程、线性常系数非齐次方程和二阶常系数非线性齐次方程等。
其求解方法如下：1）线性常系数齐次方程：设解的形式，代入方程后解得常数。
2）线性常系数非齐次方程：通过求齐次方程的通解和非齐次方程的特解，得到非齐次方程的通解。
3）二阶常系数非线性齐次方程：一般采用变量代换的方法将方程转化为线性方程求解。
二、偏微分方程偏微分方程（Partial Differential Equation，PDE）是涉及多元函数的微分方程。
常见的偏微分方程包括：一维波动方程、一维热传导方程和二维拉普拉斯方程等。
2.1 一维波动方程一维波动方程是描述波的传播规律的方程。
其一般形式为：∂²u/∂t² = c²∂²u/∂x²，其中u(x, t)表示波函数，c为波速。
2.2 一维热传导方程一维热传导方程是描述热量传导规律的方程。
其一般形式为：∂u/∂t = α²∂²u/∂x²，其中u(x, t)表示温度分布，α为热扩散系数。
微分方程基本分类
微分方程基本分类微分方程是数学中重要的一门分支，广泛应用于自然科学、工程技术和社会科学等领域。
微分方程可以描述变量之间的关系，通过研究微分方程的分类和求解方法，我们能够深入理解各种自然现象和工程问题，为实际应用提供有力的支撑。
本文将介绍微分方程的基本分类，包括常微分方程和偏微分方程两大类。
一、常微分方程常微分方程是指只涉及一个独立变量和其导数的微分方程。
常微分方程常用于描述一维系统的动力学行为。
根据方程中的变量类型和阶数，常微分方程又可分为以下几类。
1. 一阶常微分方程一阶常微分方程是指方程中的最高阶导数为一阶的微分方程。
常见的一阶常微分方程有线性微分方程、分离变量型微分方程和恰当微分方程等。
线性微分方程可以表示为dy/dx+f(x)y=g(x)，其中f(x)和g(x)是已知函数。
分离变量型微分方程可以表示为dy/dx=f(x)g(y)，通过将dy/g(y)=f(x)dx两边积分来求解。
恰当微分方程可以化为M(x,y)dx+N(x,y)dy=0的形式，并通过判断M(x,y)和N(x,y)的偏导数是否相等来确定是否是恰当微分方程。
2. 二阶常微分方程二阶常微分方程是指方程中的最高阶导数为二阶的微分方程。
常见的二阶常微分方程有线性齐次微分方程、线性非齐次微分方程和常系数高阶线性微分方程等。
线性齐次微分方程可以表示为d²y/dx²+p(x)dy/dx+q(x)y=0，其中p(x)和q(x)是已知函数。
线性齐次微分方程的求解可以通过特征方程和特解的叠加原理来实现。
线性非齐次微分方程是在线性齐次微分方程的基础上添加了一个非齐次项，求解时需要先求出齐次解，再找到一个特解来满足方程。
常系数高阶线性微分方程是指方程中的系数是常数，可以通过特征方程的根的性质来求解。
二、偏微分方程偏微分方程是指涉及多个独立变量和它们的偏导数的微分方程。
偏微分方程常用于描述多维系统的动力学行为，应用广泛且复杂。
根据方程中的变量类型和方程性质，偏微分方程可分为以下几类。
微分方程分类及解法
微分方程分类及解法微分方程是数学中重要的一类方程，广泛应用于自然科学、工程、社会科学等领域中的各种问题。
在掌握微分方程的基本概念和解法后，我们可以更好地理解实际问题中的潜在规律和机理。
本文将介绍微分方程的分类及解法。
一、微分方程的分类微分方程可分为常微分方程和偏微分方程两类。
常微分方程是只有一个自变量的函数的微分方程，即只与时间、位置、速度等单一变量有关。
常微分方程按阶次可分为一阶常微分方程和高阶常微分方程两类。
一阶常微分方程的一般形式为：$$\frac{dy}{dx} = f(x,y)$$其中y是自变量x的函数，f(x,y)是给定的函数。
高阶常微分方程可表示为：$$F(x,y,y',y'',...y^{(n)})=0$$其中，y是自变量x的函数，n代表微分方程的阶数，y', y'' ,..., y^{(n)}分别表示y的一阶、二阶、n阶导数。
偏微分方程是包含多个自变量的函数的微分方程，通常是用来描述物理现象中的区域上的行为和变化。
偏微分方程按类型可分为椭圆型偏微分方程、抛物型偏微分方程和双曲型偏微分方程。
椭圆型偏微分方程形式为：$$A\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+B\frac{\partial^2u}{\partial x\partial y}+C\frac{\partial^2u}{\partial y^2}=0$$该方程描述的是各方向的扩散速度都一样的过程，比如稳态情况下的热传导方程。
抛物型偏微分方程形式为：$$\frac{\partial u}{\partial t} = a\frac{\partial^2u}{\partialx^2}+b\frac{\partial u}{\partial x}+cu$$该方程描述的是运动物体的一维热流方程、空气粘弹性和海浪向上传播等。
双曲型偏微分方程形式为：$$\frac{\partial^2u}{\partial t^2}=a\frac{\partial^2u}{\partialx^2}+b\frac{\partial u}{\partial x}+cu$$该方程描述的是颤动或波动过程，比如振动问题或波动方程等。
数学的常微分方程分支
数学的常微分方程分支数学中的常微分方程（Ordinary Differential Equations，简称ODEs）是研究未知函数及其导数之间关系的方程。
它在物理学、工程学、经济学等领域中具有广泛应用。
常微分方程的分支涵盖了丰富的数学理论和解法，本文将对常微分方程的几个重要分支进行介绍。
一、一阶常微分方程一阶常微分方程是最基本的微分方程类型，它涉及到未知函数的一阶导数。
一阶常微分方程可以分为可分离变量方程、线性方程、齐次方程等几种类型。
具体来说：1. 可分离变量方程：形如dy/dx = f(x)g(y)的方程，可以通过分离变量的方法将其化简为f(y)dy = g(x)dx的形式，然后进行积分来求解。
2. 线性方程：形如dy/dx + p(x)y = q(x)的方程，其中p(x)和q(x)是已知函数。
线性方程可以通过积分因子法或者特征方程法来求解。
3. 齐次方程：形如dy/dx = f(y/x)的方程，可以通过变量代换或者直接求解齐次方程的方法来求解。
二、高阶常微分方程高阶常微分方程涉及到未知函数的高阶导数，常见的高阶常微分方程包括二阶、三阶和n阶方程。
解高阶方程的方法有多种，下面以二阶常微分方程为例进行介绍。
1. 二阶线性常微分方程：形如d²y/dx² + p(x)dy/dx + q(x)y = 0的方程，其中p(x)和q(x)是已知函数。
二阶线性方程的解可以通过常系数线性齐次方程和常系数线性非齐次方程的方法来求解。
2. 变系数线性方程：形如d²y/dx² + p(x)dy/dx + q(x)y = f(x)的方程，其中p(x)、q(x)和f(x)是已知函数。
变系数线性方程的解可以通过特殊解和齐次方程通解的线性叠加求解。
三、微分方程的数值解法在实际应用中，有些微分方程无法通过解析方法求解，而需要使用数值解法进行计算。
常见的数值解法包括欧拉法、改进的欧拉法、龙格-库塔法等。
常微分方程的基本类型
常微分方程的基本类型常微分方程是研究物理、化学、生物、经济等领域中的变化规律与关系的一种数学工具。
它的研究对象是某些变量（例如时间、物体位置、人口数量）随着自变量的变化而变化的情况。
常微分方程可以提供不同领域所需要的模型和预测，因此它是非常重要的数学分支。
在研究常微分方程时，需要首先确定它的类型。
根据方程的形式和特点，常微分方程可以分为多种类型，其中比较基本的有以下几种。
一、一阶常微分方程一阶常微分方程是指一个未知函数y关于自变量x的导数y'，与y本身及x的关系式。
一阶常微分方程的一般形式为dy/dx=f(x)，其中f(x)是x的函数。
特别地，对于一阶线性常微分方程dy/dx+p(x)y=q(x)，其中p(x)和q(x)是x的函数，可以通过变量分离的方法求解，得到y=(C+∫q(x)e^(-∫p(x)dx)dx)e^(∫p(x)dx)。
其中C是任意常数。
二、二阶常微分方程二阶常微分方程是指未知函数y的二阶导数y''，与y本身、一阶导数y'以及自变量x的关系式。
二阶常微分方程的一般形式为y''+p(x)y'+q(x)y=f(x)，其中p(x)、q(x)和f(x)都是x的函数。
特别地，对于二阶齐次常微分方程y''+p(x)y'+q(x)y=0，其中p(x)、q(x)是x的函数，可以通过特征根的方法求解，得到y=C1e^(m1x)+C2e^(m2x)。
其中m1和m2是方程y''+p(x)y'+q(x)y=0的两个特征根，C1和C2是待定常数。
三、高阶常微分方程高阶常微分方程是指未知函数y的高阶导数，与y本身、低阶导数以及自变量x的关系式。
高阶常微分方程的一般形式为y^(n)+a1y^(n-1)+a2y^(n-2)+...+an-1y'+an=0，其中a1、a2、...、an 都是常数。
特别地，对于高阶齐次常微分方程y^(n)+a1y^(n-1)+a2y^(n-2)+...+an-1y'+an=0，可以通过特征根的方法求解，得到y=C1e^(m1x)+C2e^(m2x)+...+Cne^(mnx)。
常微分方程与差分方程解法归纳
常微分方程解法归纳1. 一阶微分方程部分① 可分离变量方程（分离变量法）如果一阶微分方程),(y x f dxdy=中的二元函数),(y x f 可表示为)()(),(y h x g y x f =的形式.我们称)()(y h x g dxdy=为可分离变量的方程。
对于这类方程的求解我们首先将其分离变量为dx x g y h dy)()(=的形式.再对此式两边积分得到C dx x g y h dy +=⎰⎰)()(从而解出)()(y h x g dxdy=的解.其中C 为任意常数。
具体例子可参考书本P10—P11的例题。
②一阶线性齐次、非齐次方程（常数变易法）如果一阶微分方程),(y x f dxdy=中的二元函数),(y x f 可表示为y x P x Q y x f )()(),(-=的形式.我们称由此形成的微分方程)()(x Q y x P dxdy=+为一阶线性微分方程.特别地.当0)(≡x Q 时我们称其为一阶线性齐次微分方程.否则为一阶线性非齐次微分方程。
对于这类方程的解法.我们首先考虑一阶线性齐次微分方程0)(=+y x P dxdy.这是可分离变量的方程.两边积分即可得到⎰=-dxx P Ce y )(.其中C 为任意常数。
这也是一阶线性非齐次微分方程的特殊情况.两者的解存在着对应关系.设)(x C 来替换 C.于是一阶线性非齐次微分方程存在着形如⎰=-dx x P e x C y )()(的解。
将其代入)()(x Q y x P dxdy =+我们就可得到)()()()()()()()()(x Q e x C x P e x C x P e x C dx x P dx x P dx x P =⎰+⎰-⎰'---这其实也就是⎰='dxx P e x Q x C )()()(.再对其两边积分得C dx e x Q x C dxx P +⎰=⎰)()()(.于是将其回代入⎰=-dx x P e x C y )()(即得一阶线性微分方程)()(x Q y x P dx dy=+的通解⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎰⎰=⎰-C dx e x Q e y dx x P dx x P )()()(。
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计可以通过
dN / dt r sN , s r
N
进行线性拟合。其中
Nm
dN / dt N / t
。而
模型的检验也可以通过这两个参数的估计
量与一个实际的人口数量之间进行比较加
以检验。
（5） 阻滞增长模型不仅能够大体上描述人 口及许多物种的变化规律，而且在社会经
济领域中有广泛的应用，如耐用消费品的 销售量也可以用此模型来描述。
新技术推广模型
一项新技术如何在有关企业中推广,是 人们最为关心的问题,也就是说,一旦一家企 业采用了一项新技术,那么行业中的其他企 业将以怎样的速度采用该技术？哪些因素 将影响到技术的推广？下面我们在适当的 条件下讨论此问题。
记p(t)为t 时刻采用该技术的企业数。并
设 p(t)连续可微。假设未采用该技术者之所 以决定采用该技术，是因为其已知有的企 业采用了该技术并具有成效。即是以“眼 见为实”作为决策依据的,亦即“示范效应” 在起作用。
增长率递增的现象），但是随着人口数的 增加，人口的年增长率将呈现逐年递减的 现象。再考虑到环境适应程度的制约，想 象人口的增长不可能超过某个度。
（2）对于其中常数增长率r 的估计可以使用 拟合或者参数估计的方法得到。
（3）在实际情况下，可以使用离散的近似 表达式 N (t) N0 (1 r)t 作为人口的预测表 达式。
在式 (1) 中，设
A A0ert ( A0 , r 0)
即自发支出有一个常数增长率r ，则式 (2) 的
解为
Y (t)
(
A0
r)
e t
Y0
(
A0
r)
e
t
由此可见：
(1)当
r
时，若Y0
(
A0
r)
，则Y (t ) 有常数增
长率 ;
(2) Y(t) 第一项是与A 对应的与其有同样增 长率项；
令t 0，得
dp rp(N p) dt
于是得模型
dp rp(N p) dt p(0) 1
解得
N p(t)
1 ( N 1)e rNt
显然，p(t) 0，且t 时，p(t) N ，并对任
何
t
，p(t)
N 。还有，当 p
N 2
时，dp
dt
最大。
以上模型的建立，是基于示范效应的。但 随着通讯能力的提高和大众媒介的普及， 广告的作用愈来愈明显。即一个企业采用 该技术还可能是因为广告效应的作用，从 而在考虑单位时间内使用该技术的企业数 的增量时，应把示范效应与广告效应一起 考虑。而广告效应只能对没采用该技术的 企业起作用。假设其引起的增量与N p(t)
s
学中乘数效应的结果（即边际消费 c 的作
用），而第二项是加速效应 与c 的共同作
用，当Y0
A s
时， 与
c
的共同作用导致一个
常数增长率出现。次现象在经济学上称为
加速发展原理，是增长经济学的重要内容，
但由于此时
I (t)
dY dt
(Y0
A)e t s
亦有常数增长率 ，所以到一定程度，必须
进行经济政策调整，以防经济过热
解 首先建立坐标系，兔子 y
在O处，狼在A处。由于狼 B -60 要盯着兔子追，所以狼行走
的是一条曲线，且在同一时
y=f(x)
刻，曲线上狼的位置与兔子
的位置的连线为曲线上该点 h
处的切线。设狼的行走轨迹
是y=f(x)，则有
O
y 0 x100
y 0 x100
C(x,y)
x A(100,0)
又因狼的速度是兔子的两倍，所以在相同时间
(3)当 r，t 时，Y(t) 。即自发支 出增长过快，挤掉了生产性投资，使总产 量锐减。所以自发支出不宜增长过快。
(4) 当 r时，
Y (t)
A0
(t
A0
Y0 )e t
当 t 时，Y(t) ，造成生产萎缩。
高阶常微分方程和方程组模型
饿狼追兔问题
现有一只兔子，一只狼，兔子位于狼的正 西100米处。假设兔子与狼同时发现对方并 一起起跑，兔子往正北60米处的巢穴跑， 而狼在追兔子，已知兔子、狼是匀速跑且 狼的速度是兔子的两倍。问题是兔子能否 安全回到巢穴？
f (x)
1
3
x2
1
10x 2
200
30
3
因
f (0)
200 3
60 ，所以狼追不上兔子。
某些类型的导弹对目标追击的数学模型与 此数学模型相识。
传染病模型
尽管现在卫生设施在不断改善，医疗水 平也在不断提高，但在世界的某些地区， 仍时有传染病流行的情况发生。长期以来， 建立传染病的数学模型来描述传染病的传 播过程，分析得病人数的变化规律等，一 直是人们重视的问题。用数学方法研究传 染病，不是从医学的角度具体分析每种传 染病的传播，而只是按照一般的传播机制 来建立模型。
（4） 从实际的人口检验情况看，指数增长 模型对于时间间隔比较短，并且背景情况 改变不大的情况适用。对于长时间的人口 数模型不合适。
阻滞增长模型（ Logistic 模型）
和指数增长模型相比较，阻滞增长模型 考虑到自然资源和环境条件等其他因素对人 口的增长的阻滞作用，而且随着人口的增加， 这种阻滞作用将越来越大。
成正比。
则有如下模型
解得
dp dt
rp(N
p)
r1 (N
p),
r, r1 0
p(0) 0
p(t)
Nr1 (e(r1＋rN )t 1)
rN
r e(r1＋rN )t
1
哈罗德-多马经济增长模型 计Y，C，I，A分别为总收入，总消费，
引致投资和自发支出（自发消费与自发投 资之和），则由总供给等于总需求，得
内狼走的距离为兔子走的距离的两倍。假设在 某一时刻，兔子跑到(0,h)处，而狼在(x,y)处， 则有
f
(x)
h 0
y x
2h
100 x
1 f 2 (x)dx
整理得到下述模型
2xf (x) 1 f 2 (x) f (100) 0, f (100) 0
这属于可降阶的二阶微分方程，解得狼的 行走轨迹
一阶常微分方程模型
微分方程模型在自然科学中的应用主要以物 理，力学等客观规律为基础建立起来，而 在经济学，人口预测等社会科学方面的应 用则是在类比，假设等措施下建立起来。
人口模型
人口数量以及和次类似的动植物种群 的个体数量都是离散变量，不具有连续可 微性。但由于短时间内改变的是少数个体， 与整体数量相比，这种变化是很微小的。 基于此原因，为了成功应用数学工具，我 们通常假定大规模种群的个体数量是时间 的连续可微函数。此假设条件在非自然科 学的问题中常常用到。
xy
y(0)
0 y0
由方程可得
dx 1 1
dy
y
从而有
x( y)
x0
y0
y
ln
y y0
其中 0
此模型没有考虑到防疫，治疗，免疫
等机制，所以有很大的局限性，也为此模 型的进一步完善留有广阔的空间。
差分方程模型
Leslie 模型
上面考虑的是人口群体变化的规律问题， 该模型没有考虑种群的年龄结构，种群的 数量主要由总量的固有增长率决定。但不 同年龄的人的繁殖率和死亡率有着明显的 不同。考虑按年龄分组的种群增长模型， 我们介绍在20世纪40年代建立的一个具有 年龄结构的人口离散模型。
P(x,0) P0 (x)为已知，记 P(0,t) (t)为 t 时刻
单位时间内出生的人口数，则可得到如下
的连续人口发展的偏微分方程模型
P(x,t) P(x,t) (x,t)P(x,t)
x
t
P(x,0) P0 (x), P(0,t) (t)
由偏微分方程理论，我们可以求出人口密
度函数 P(x,t)。
指数增长模型（Malthus 人口模型）
美国人口学家Malthus(1766-1834)于 1798年根据百余年人口统计资料提出了著 名的人口指数增长模型。
模型假设：在人口的自然增长过程中，单 位时间内人口增量与人口总数成正比。
模型建立：设 N(t)为 t 时刻的人口述，考察 时间区间 t t上的人口变动。
假设t 0时，有一项新技术被引进到共 有 N 个企业的行业中，其中有一个企业采用
该技术。用 p(t t) p(t)表示 t 到 t t 时间内
采用该技术的企业数的增加量，假设该增 加量与已采用该技术的企业数 p(t) 成正比， 与还未采用该技术的企业数N p(t)成正比，
则有
p(t t) p(t) rp(t)(N p(t))t
N(t t) N(t) rN (t)t
令t 0 可以得到微分方程模型 dN rN , r 0 dt N (t0 ) N 0
可以解得此方程的解为
N (t)
N er(tt0 ) 0
模型分析和应用：
（1）当r > 0 时，人口将随着时间的增加无 限的增长，这是一个不合理的模型，因为一 个环境的资源不可能容纳无限增长的人口， 从生态环境的角度分析也可以看出其中的不 合理性。一般说来，就一个种群的发展规律 看，在种群的发展初期种群数的变化是和指 数增长模型大致吻合的（甚至可能出现年
此处L为已知矩阵。当 t 0 时段各年龄组的人
数已知时，即X (0)已知时，可以求得 tk 时段
的按年龄组的分布向量X (k)为
X (k) Lk X (0), k 1,2,3,
由此可以算出各时段的种群总量。
偏微分方程模型
当我们要考察的量同时与两个变量有 关时，要想描述其变化率的关系，则通常 要用偏微分方程模型来描述。下面介绍考 虑人口年龄的连续模型