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相似文献
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1.
常系数齐线性微分方程组的解法   总被引:2,自引:0,他引:2  
微分方程组在工程技术中的应用是非常广泛的,不少问题都归结于它的求解问题。本文针对应用最广泛的常系数线性微分方程组,结合微分方程、线性代数等知识,讨论常系数齐线性微分方程组的一个简单解法。  相似文献   

2.
本文利用特征根把常系数线性微分方程组的求解问题化为求一个待定系数的代数方程组  相似文献   

3.
§1 引言大家都知道利用矩阵可以把綫性常微分方程组dy/dx (?)a_(ij)(x)yj=f(?)(x)(i,j=1.2,……n写为下列形式dY/dx A(x)Y=F(x),(1)  相似文献   

4.
讨论3×3一阶线性微分方程组的积分解法,并给出其通解公式。  相似文献   

5.
本文利用代数学的结论改进了常系数线性方程Pn(D)X=Pm(t)e的常规解法,得到此类方程的公式化解法,并把它应用到自由项为较弱条件下求方程的幂级数和傅氏级数解。  相似文献   

6.
在理工科专业中,许多力学问题可归结为二阶微分方程,其中如何求首积分以及特解是十分重要的。许多教材对可降阶二阶微分方程,常系数线性微分方程,拉普拉斯交换解微分方程都作了比较详细的介绍,但对于二阶交系数线性微分方程的解法,没有一个定论。本文就这一问题进行探讨。  相似文献   

7.
本文主要讨论高阶变系数线性微分方程P_n(x)y~(n)+P_(n-1)(x)y~(n-1)+……+P_1(x)y~’+P_0(x)y=0的特征方程的特征值解法.  相似文献   

8.
利用Laplace变换的微分性质求解变系数线性微分方程的特解,避免了方程的常规求解过程中出现的复杂运算,解法简单好掌握。  相似文献   

9.
以算子作工具,给出了常系数线性微分方程(组)初值问题的一种解法.  相似文献   

10.
讨论了具有拟多项式自由项的常系数线性微分方程组∑aij(D)Xj=fi(t)(i=1,2……,n)的求特解的算子解法,得到了新的特解公式Xi=∑fh(t)(i=1,2……)。  相似文献   

11.
消去法是代数学中解线性方程组常用的一个方法。所谓消去法就是把给出的方程组通过消去某些未知数而得到只含一个未知数的方程的方法。解代数方程组的这个方法也可以用来解微分方程组,特别是常系数线性方程组。本文分以下四个部分来谈谈用消去法解常系数线性微分方程组的一些问题。  相似文献   

12.
研究线性脉冲微分方程组解的渐近性态,揭示脉冲效应对系统解的性态影响,并推广非线性脉冲微分方程组.  相似文献   

13.
本文对文[1]中的部分方程,给出另一种解法。  相似文献   

14.
本文对二阶常系数线性微分方程利用积分因子降阶法,给出了一种简便解法,并可推广到高阶线性微分方程.  相似文献   

15.
本文将常系数线性微分方程的算子解法推广到变系数线性微分方程中,用新的方法──算子解法求解某些变系数的线性微分方程,给出了常系数线性方程特解公式.  相似文献   

16.
研究了系数都是代数体函数的线性微分方程的代数体函数解的增长性,得到了几个有意义的结果  相似文献   

17.
<正> 本文在将常见的几种类型的方程归结为最简单的一类; Z~(n)+b_1Z~(n-1)+…+b_(n-1)Z~1+b_nZ=P_m(x)时,给出了一个无需记忆的非常整齐的公式,用于解方程时可直接套用。 定理:已给方程:y~(n)+a_1y~(n-1)+…+a_(n-1)y~1+a_(n)y=P_m(x)e~(λx)则在替换:y=Ze~(λx)下,方程化为:  相似文献   

18.
引言设方程组 (dy_v)/(dt)=■v=1,2,……n (1)其中 P_(vj)(t)(v,j=1,2,……n)是定义在半轴[0,∞),上的函数,我们称(1)为线性齐次方程组.本文仿照 O.Perron 的方法给出组(1)解的有界性  相似文献   

19.
求二阶常系数线性微分方程特解的方法虽然有许多种,但用多项式法、阶数上升法、积分法求二阶常系数线性微分方程的特解是比较简便的.  相似文献   

20.
在《常微分方程》的各种教材中,介绍了常系数线性非齐次微分方程(其中p_1,p_2,…,p_(n-1),p_n均为实常数)的各种解法。如[1]中的“算子法”;[2]中的“常数变易法”;[1,3]中的Laplace变换法”;[2,3,4]中当f(x)为某几类特殊函数时,先用代数法求出对应齐次方程的通解,再用“待定系数法”求出非齐次方程的一个特解,然后迭加;资料[5]中利用特征方程的特征根,将原高阶线性方程转化为由n个一阶线性常系数微分方程组成的一个连环方程组(笔者称其为“连环解法”),此法有它独到之处,本文又将改进“连环解法”,以大大减少积分的计算量。  相似文献   

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