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编程问答

第二十八讲 解非齐次线性方程组

發(fā)布時間:2025/4/16 编程问答 19 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 第二十八讲 解非齐次线性方程组 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

一,關(guān)于二階方程組x?′=Ax?{\vec{x}}'=A\vec{x}x=Ax的理論(對n階方程也成立):
(假設(shè)A是常數(shù)矩陣)

  • 定理Ax?′=Ax?{\vec{x}}'=A\vec{x}x=Ax的通解是x?=c1x1?+c2x2?\vec{x}=c_{1}\vec{x_{1}}+c_{2}\vec{x_{2}}x=c1?x1??+c2?x2??x1?\vec{x_{1}}x1??x2?\vec{x_{2}}x2??線性無關(guān))
  • 證明可以用線性疊加原理,這里不做詳細(xì)說明了。
  • 定理B:朗斯基行列式W(x1?,x2?):=∣x1?x2?∣W(\vec{x_{1}},\vec{x_{2}}):=|\vec{x_{1}} \vec{x_{2}}|W(x1??,x2??):=x1??x2??,(符號:=:=:=表示定義或等價),這里x1?\vec{x_{1}}x1??x2?\vec{x_{2}}x2??不一定線性無關(guān)。如果二階方程有兩個解,那么朗斯基行列式是自變量t的函數(shù),并且有兩種可能性,要么W(t)?≡0W(t)\not\equiv 0W(t)??0(當(dāng)x1?\vec{x_{1}}x1??x2?\vec{x_{2}}x2??線性無關(guān)時),要么W≡0W\equiv 0W0(當(dāng)x1?\vec{x_{1}}x1??x2?\vec{x_{2}}x2??線性相關(guān)時)。
  • 方程組的基本矩陣x?′=Ax?{\vec{x}}'=A\vec{x}x=Ax,特征向量矩陣X:=[x1?x2?]X:=\begin{bmatrix}\vec{x_{1}} & \vec{x_{2}}\end{bmatrix}X:=[x1???x2???]x1?\vec{x_{1}}x1??x2?\vec{x_{2}}x2??線性無關(guān)
  • X的性質(zhì)1:|X|對于任意自變量t都≠0,因為x1?\vec{x_{1}}x1??x2?\vec{x_{2}}x2??線性無關(guān)
  • X的性質(zhì)2X′=[x1?′x2?′]=[Ax1?Ax2?]=A[x1?x2?]=AX{X}'=\begin{bmatrix}{\vec{x_{1}}}' & {\vec{x_{2}}}'\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}A\vec{x_{1}} & A\vec{x_{2}}\end{bmatrix}=A\begin{bmatrix}\vec{x_{1}} & \vec{x_{2}}\end{bmatrix}=AXX=[x1???x2???]=[Ax1???Ax2???]=A[x1???x2???]=AX
  • 二,解非齊次線性方程組:
    一般形式:{x′=ax+by+r1(t)y′=cx+dy+r2(t)\left\{\begin{matrix}{x}'=ax+by+{\color{Red} r_{1}(t)}\\ {y}'=cx+dy+{\color{Red} r_{2}(t)}\end{matrix}\right.{x=ax+by+r1?(t)y=cx+dy+r2?(t)?
    簡化形式:x?′=Ax?+r?(t){\vec{x}}'=A\vec{x}+\vec{r}(t)x=Ax+r(t)
    定理C:微分方程組的通解xg?=xc?+xp?\vec{x_{g}}=\vec{x_{c}}+\vec{x_{p}}xg??=xc??+xp??,其中xc?\vec{x_{c}}xc??x?′=Ax?{\vec{x}}'=A\vec{x}x=Ax的通解,xp?\vec{x_{p}}xp??是微分方程組的一個特解。可以用線性疊加原理證明。
    找到特解xp?\vec{x_{p}}xp??是求解的關(guān)鍵。

    三,例題:

    圖中,箭頭表示流向,數(shù)字表示流速,單位是L/h,x表示左邊容器中鹽的含量,y表示右邊容器中鹽的含量,兩個容器的容量都是1L。
    假設(shè)輸入項為:外部流入左邊容器的液體濃度是5e?t5e^{-t}5e?t,外部流入右邊容器的液體濃度是0。輸入項不全為0,決定了方程組是非齊次方程組。

  • 建立微分方程組:
    x′=?3x+2y+5e?t{x}'=-3x+2y+5e^{-t}x=?3x+2y+5e?t
    含義:左邊容器x的變化率=-流出速度X左容器中鹽的濃度+內(nèi)部流入速度X右容器中鹽的濃度+從外部流入速度X外部液體的濃度。
    y′=3x?4y+0{y}'=3x-4y+0y=3x?4y+0
    含義:右邊容器y的變化率=內(nèi)部流入速度X左容器中鹽的濃度+流出速度X右容器中鹽的濃度+從外部流入速度X外部液體的濃度。
    {x′=?3x+2y+5e?ty′=3x?4y+0\left\{\begin{matrix}{x}'=-3x+2y+5e^{-t}\\ {y}'=3x-4y+0\end{matrix}\right.{x=?3x+2y+5e?ty=3x?4y+0?

  • 矩陣化:
    [x′y′]=[?323?4][xy]+[5e?t0]\begin{bmatrix}{x}'\\ {y}'\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-3 & 2\\ 3 & -4\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\ y\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}5e^{-t}\\ 0\end{bmatrix}[xy?]=[?33?2?4?][xy?]+[5e?t0?]

  • 參數(shù)變分法求特解xp?\vec{x_{p}}xp??
    xp?=v1(t)x1?+v2(t)x2?\vec{x_{p}}=v_{1}(t)\vec{x_{1}}+v_{2}(t)\vec{x_{2}}xp??=v1?(t)x1??+v2?(t)x2??
    和定理A類似,只不過把常數(shù)c改成了參數(shù)v
    化為基本矩陣:xp?=[x1?x2?][v1(t)v2(t)]=Xv?\vec{x_{p}}=\begin{bmatrix} \vec{x_{1}}& \vec{x_{2}}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}v_{1}(t)\\ v_{2}(t)\end{bmatrix}=X\vec{v}xp??=[x1???x2???][v1?(t)v2?(t)?]=Xv

  • 將特解xp?\vec{x_{p}}xp??代入方程組x?′=Ax?+r?(t){\vec{x}}'=A\vec{x}+\vec{r}(t)x=Ax+r(t),求出v?\vec{v}v
    代入得:xp?′=Axp?+r?(t){\vec{x_{p}}}'=A\vec{x_{p}}+\vec{r}(t)xp??=Axp??+r(t)
    等式左邊:xp?′=(Xv?)′=X′v?+Xv?′{\vec{x_{p}}}'={(X\vec{v})}'={X}'\vec{v}+X{\vec{v}}'xp??=(Xv)=Xv+Xv,(乘積的求導(dǎo)公式)
    等式右邊:Ax?+r?(t)=AXv?+r?(t)A\vec{x}+\vec{r}(t)=AX\vec{v}+\vec{r}(t)Ax+r(t)=AXv+r(t)
    因為X是方程組的基本矩陣,所以根據(jù)X的性質(zhì)2:AX=X′AX={X}'AX=X
    等式右邊:Ax?+r?(t)=AXv?+r?(t)=X′v?+r?(t)A\vec{x}+\vec{r}(t)=AX\vec{v}+\vec{r}(t)={X}'\vec{v}+\vec{r}(t)Ax+r(t)=AXv+r(t)=Xv+r(t)
    左邊=右邊:X′v?+Xv?′=X′v?+r?(t)?Xv?′=r?(t){X}'\vec{v}+X{\vec{v}}'={X}'\vec{v}+\vec{r}(t)\Rightarrow X{\vec{v}}'=\vec{r}(t)Xv+Xv=Xv+r(t)?Xv=r(t)
    v?′=X?1r?(t){\vec{v}}'=X^{-1}\vec{r}(t)v=X?1r(t),根據(jù)X的性質(zhì)1,X存在逆矩陣
    v?=∫X?1r?(t)dt\vec{v}=\int X^{-1}\vec{r}(t)dtv=X?1r(t)dtX?1r?(t)X^{-1}\vec{r}(t)X?1r(t)是一個列向量,元素都是t的函數(shù),只要逐個積分就算出來了。
    結(jié)果:xp?=Xv?=X∫X?1r?(t)dt\vec{x_{p}}=X\vec{v}=X\int X^{-1}\vec{r}(t)dtxp??=Xv=XX?1r(t)dt,只要找到一個特解就行,因此不用在公式后加積分常數(shù)。

  • x?′=Ax?{\vec{x}}'=A\vec{x}x=Ax的通解xc?\vec{x_{c}}xc??的部分省略了

  • 總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的第二十八讲 解非齐次线性方程组的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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