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初等物理數學 國立中興大學物理系教授 林中一編著

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(1)

初等物理數學

國立中興大學物理系教授 林中一編著

Chap. 1 Ordinary Differential Equations and Its Applications to Physical Systems

一個方程式包含了一個未知函數 y(x)及其導函數,就是一個「常 微分方程式」 (ordinary differential equation, ODE)。出現在方程式中 最高次微分的數目稱為該方程式的「階數(order)」,所以一個 n 階 ODE 的一般形式為

F(x, y, y’, y”, …, y[n]) = 0 其中 F 為一個 n+1 變數的任意函數。例如 1. x2y"(x)−3x(y'(x))5+4y(x)=sin(x) 為 2 階 ODE, 2. y'(x)=3x2−4x+5 為 1 階 ODE,

3. g'(x)+2[g(x)]2 =x8−1 亦為 1 階 ODE,

4. y'"(x)=16e2x, 為 3 階 ODE。

二階 ODE 是物理裡最重要的 ODE 因為牛頓第二運動定律 F=ma 即是 二階 ODE。有別於 ODE,我們也會遇到所謂的「偏微分方程式(partial differential equation, PDE)」是含有偏微分項的方程式。例如

) , ) ( , ( ) , (

2 2

t x t u

t x u x

t x

u +

= ∂

PDE 的問題留待大二的物理數學再討論。

什麼是一個 n 階 ODE 的解呢?一個 n 階 ODE 的解就是「任何一 個在某個 interval 內,至少其 n 階導函數存在,且可滿足該方程式的 函數」。例如

y’-2y = 6 的一個解為 y(x) = exp(2x)-3, for all x, 因為其 1 階導函數對 all x 都存在,且將之代入原式得

6 6 ) 2 exp(

2 ) 2 exp(

2

] 3 ) 2 [exp(

2 ] 3 ) 2 [exp(

= +

=

x x

x dx x

d

(2)

要注意的是,如果不需滿足特定的條件,一個 ODE 的解不只一個。

一個 ODE「所有的解」所形成的集合稱為該 ODE 的「通解(general solution)」。如果通解裡所有的未定常數都被決定的話,該解稱為原 ODE 的一個「特解(particular solution)」,通解裡的未定常數可由所謂 的「初始條件」定出(見後面的「等速運動」)

例如 y’(x) = 3x2 - 4x 的通解為

y(x) = x3 – 2x2 + C, 其中 C 是一個任意常數。

完整解出一個 ODE 就是將他的「通解」找出來。一般來說 n 階 ODE 必包含 n 個任意常數。

例如 解 y”(x) = 12 x + 8,先將原式兩邊對 x 積分得

+ +

= +

=

=

1 2

2 2

8 6 ) 8 12

( x dx x x C

dx dy

dx dx y d

上式兩邊再對 x 積分得

2 1 2 3 1

2 8 ) 2 4

6 ( )

(x x x C dx x x C x C

y

dy dxdx

dy

+ + +

= +

+

=

=

不過這個例題是特別簡單的,通常的 ODE 沒這麼好解,是不能靠單 純的積分就可以解出的。

§ 1 階可分離(separable) ODE: ( ) ( ) ( ) y q x dx p

x dy =

這種特殊形式的 ODE 稱為 separable 就是因為可以將 y 的項與 x 的項分開列在等號的兩邊 such that

=

=

=

dx x y p

q dx dy x y p

q x dy

y q x dx p

x dy

) ) (

) ( ) (

( ) (

) ( ) ) (

(

(3)

上式只要兩端的積分可以做出就可得到一個 y(x)的代數方程式,再 將 y(x)解出即可。形式簡單但「不可分離」的 ODE 很多,例如

y dx x

dy = + 就不可分離。以下的例子都是 separable 的 case.

* 一維等加速運動

令 x(t)為位置,由加速度的定義得等加速運動 dt a

x

d22 = = constant (1-1)

i) 推導瞬時速度 v(t) = v0 + a t。

由(1-1)

C at t v

dt a adt dv

adt dv

a dtv x d dt d dt

d dt

x d

+

=

=

=

=

=

=

=

∫ ∫ ∫

) (

)

2 (

2

(1-2)

得到「通解」。令「初始條件」為 v(0)= v0,代入(1-2)可定出 C

v0, 所以可導出

v(t) = v0 + a t (1-3)

其實,(1-2)式中的未定常數 C 也可以由「在積分時訂出積分上、下 限」得到。因為在已知「初始條件」為 v(0)= v0 ,(1-2)中的積分就 可以「對應的」標上積分上、下限:

at v t v

at v t v adt dv

t t v

v

+

=

=

=

0

0 0

) (

) (

) (

0

上式的積分不再有未定常數因為是「定積分」。所以「初始條件」的 使用是可以在積分時直接在積分上、下限用上,如此可省卻去解未定 常數所花的功夫。

(4)

ii) 推導位移 0 0 2 2 ) 1

(t x v t at x

x= − = +

Δ 。

(1-3)兩端對 t 積分,若初始條件為 x(t)=x0, 則

dt at v dx

at v dtx t d v

) (

) (

0 0

+

=

+

=

=

2 . ) 1

(

) (

2 0

0

0 0

) (

0

at t v x t x

dt at v dx

v t x

x

+

=

+

=

∫ ∫

(1-4)

ii) 推導 v2 =v02+2aΔx

).

( 2

) ( ) 2(

1

0 2

0 2

0 2

0 2 2

2

0 0

x x a v v

x x a v v adx

vdv

adx vdv dx a

vdv dt a dx dx dv

dt a a dv dt

x d

x

x v

v

− +

=

=

=

=

=

=

=

=

(1-5)

(1-6)中我們用 chain rule

dt dx dx dv

dv =dt ,若令初始位置 x0 = 0,可得 ax

v

v2 = 02+2 。

* 考慮空氣阻力的問題

ex. 1 若有一質量 m 的車子在水平面以等速 v0移動時忽然熄火,之後 在空氣阻力Fv =−bvv, b>0 的作用之下滑行,若令熄火的時刻為 t = 0,(a) 試求熄火後的速 v(t), 車子停止前滑行若干時間?(b)車子停止前滑行 距離多少?

解:(a) 本題的受力非定力所以「不是等加速運動」!要注意此處空 氣阻力中的「負號」表示阻力始終與速度反向。由牛頓第二定律,令

為+x 方向單位向量

(5)

dt bv x md

i dt bv

i x md

v dt b

x md F

=

=

=

=

2 2

2 2

2 2

ˆ ˆ v v v

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

= −

⎟⎟⎠

⎜⎜ ⎞

⇒ ⎛

= −

− ⇒

=

= −

=

∫ ∫

m t v b

t v

m t b v

t v

m t v b

m dt b v

dv

m dt b v bv dv dt

mdv

t v v t

v

v

t

exp )

( ) ln (

ln

0 0

) ) (

(

0 0

0

可以看到在與速度一次方成比例且反向的阻力之下,速度是隨時間以

「指數衰減」方式減速,由於 exp 函數永遠不為零所以需時無窮久 才停得下來(因為速度越慢時阻力也越小)。注意,可以分析 b/m 的 因次為「時間分之一」(你要自己 check 一下,不然就請來上課!),所 以常將這個量定義為

τ

≡1 m

b ,此處的常數τ 具有時間的單位。所以可

將結果表為

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

τ v t

t

v( ) 0exp (1-5a)

由 於τ 是 由 系 統 的 常 數 訂 出 , 所 以 稱τ 為 本 系 統 的 「 特 徵 時 間 (characteristic time)」,視為本系統「時間的標準」。即,所謂「短時間」

t 表示t<<τ,而所謂「長時間」t 表示t>>τ 。往後我們都會看到處理 的系統中有許多特有的常數,而這些常數可以湊出具有長度單位或能 量單位等等的量,那麼這些量就成為該系統的「特徵長度 characteristic length」、「特徵能量 characteristic energy」…等,作為對應物理量的標 準。本題還可以湊出些什麼「特徵量」?mv0是不是本系統的「特徵 動量」?那麼「特徵長度」…etc. 呢?請來上課!

(6)

τ 還有另一層重要的物理意義:就是阻力開始有顯著效力的時間尺 度。亦即作用時間t≈τ時阻力的效果就不能在忽略了,由上式看到當 時間t ~τ時速度就因阻力而衰減至初速度的1/e=0.368倍,這是絕對不 能忽略的影響。我們可以從他的定義來看

b

m τ

由於 b 表現的是阻力的強度,所以對固定的質量 m,b 值越大(阻力 越強),在越短的時間阻力就會有明顯的效果。反之,b 值越小(無 阻力表b→0⇒τ →∞)就要等很久才看得出效果。質量 m 也扮演重要 的角色,因為當固定 b 時質量大的物體因慣性較大,所以阻力要作用 比較久才能顯著的影響運動的狀態。

(b) 我們可以方便的令初始位置 x(0)=0

⎥⎦

⎢ ⎤

⎡ ⎟

⎜ ⎞

− ⎛ −

=

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

⎟⇒

⎜ ⎞

= ⎛ −

=

τ τ

τ

τ τ

v t t x

t dt v

dx

t dt v

t dx v

t dt v dx

t x

exp 1 )

(

exp

exp exp

) (

0 0 0 0

0 0

可以看到以 t = 0 代入,即可還原初始條件 x(0)=0,但是當t→∞時

b v mv x(∞)= 0τ = 0

這是個有限值!我們如何想像一個一直在移動的物體走了無窮久居 然不能走無窮遠?這是因為雖然車子仍在移動但是「指數衰減」使得 速度很快的就降到接近 0 的速度,亦即大部分的時間車子都是以趨近 於 0 的速度在移動,所以當然可能走不了多遠的。

娛樂一下:若阻力為F =−βv2如何?注意β的單位不同於 b.

(7)

ex. 2 考慮阻力且質量不固定的問題

與 ex.1 相似,考慮一塊質量 M 的乾冰,時刻 t=0 時在一光滑水平面 以初速 v0滑動,但在運動中乾冰不斷均勻的蒸發,蒸發率為 R,同時 遭遇空氣阻力Fv −= bvv, b>0 的作用。問當質量剩下 M/2 時速度為何?

解: 由於質量不固定所以牛頓第二定律需以

dt v md dt v v dm dt m

d dt

p F d

v v v v

v = = ( )= +

表示。所以乾冰的運動方程式為

dt bv mdv dt v dm

v dt b

v md dt v F dm

= +

= +

= v v v

v

, (1-6)

上式乍看不是 separable 因為除了 v、t 之外還有一個質量 m(t),但是 m(t)可以先解出:若蒸發率為 R,表示 R

dt

dm=− ,此處出現負號因為質 量在「減少」,所以

Rt M t m

dt R dm Rdt

dm

t m

M

=

=

=

∫ ∫

) (

0 (1-7)

將 m(t)代回(1-6)得

R b

t v

v

Rt M v M t v

Rt M

M R

b v

v

Rtdt M

b R v

dt dv Rt M

b R v dv

v b dt R

Rt dv M dt bv

Rt dv M Rv

⎟⎠

⎜ ⎞

= −

⎟ −

⎜ ⎞

⎝⎛ −

=

= −

− ⇒

= −

=

=

− +

1

0 0

0

) (

ln 1

ln

) ( ) (

) (

0

由(1-7)可得 m = M/2 = M-RT, T =M/(2R) 代入上式得

( )

Rb

v T

v( )= 0 21

(8)

ex. 3 考慮空氣阻力的自由落體運動

一質量 m 的物體自靜止自由落下,若有空氣阻力Fv =−bvv, b>0 的作用 求速度隨時間的函數,需時多久才能達到終端速度?

解:令向下為+y,令 為+y 方向單位向量,

τ

≡1 m

b

mg dt bv

y md

j mg j dt bv

j y md g m v dt b

y md F

+

=

+

=

⇒ +

=

=

2 2

2 2

2 2

ˆ ˆ ˆ

v v v

v

當達到終端速度 vT時受力為零,所以 gτ b

vT =mg = 。

+ =

=

− +

⇒ +

=

+

=

+

=

t t

v

dt v g

dt dv v g

g dv v dt dv

v g dt

y d

mg dt bv

y md

0 )

(

0 2

2 2 2

τ τ

τ τ

令 τ τ

du dv v g

u=− + ⇒ =− 帶入上式得

⎥⎦

⎢ ⎤

⎡ ⎟

⎜ ⎞

− ⎛ −

⎥=

⎢ ⎤

⎡ ⎟

⎜ ⎞

− ⎛ −

=

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

=−

⎟⎟

⎟⎟

⎜⎜

⎜⎜

⎛ −

− =

+

τ τ τ

τ τ

τ τ

τ τ

v t g t

v

t g

v

t g

g v u t

du

T v g

g

exp 1 exp

1 exp 1

ln

可以看出要當t→∞時 v 才會等於 vT,所以看來如果空氣阻力只與速度 一次方有關時終端速度只是個「理想目標」是永遠達不到的!但是我 們也不必如此悲觀,因為只要當t=5τ時,exp(-5) = 6.74×103, i.e.,

T

T v

v

v(5τ)= (1−6.74×103)≈0.993 而

vT

v(10τ)=0.999955

基本上已經在測量誤差之內,所以由測量的觀點來看,終端速度很快

(9)

就能達到只是要看系統的「特徵時間」τ 有多長而已。

我們也可以看一看自由落下「很短」的時間內的行為。如前面討論過 的「很短」的時間 t 表示 <<1

τ

t ,所以

τ τ

τ τ

t t

t

t ⎟ −⋅ ⋅⋅≈ −

⎜ ⎞

⎝ +⎛

− =

1 1

) exp(

2

,thus

t gt t g

t g g

t

v ⎥= =

⎢ ⎤

⎡ ⎟

⎜ ⎞

⎝⎛ −

⎥≈

⎢ ⎤

⎡ ⎟

⎜ ⎞

− ⎛ −

=

<<

ττ τ τ

τ τ

τ) 1 exp 1 1

(

這與無阻力的自由落體相同。這可以理解,因為阻力隨著速度增大而 增加,所以在落下的最初因為速度還很小所以阻力也非常小,以致像 是個單純的自由落體。

娛樂一下:算出位置 y(t)並討論「短時間」行為y(t<<τ).

§ 線性 ODE

一個 n 階 ODE, F(x, y, y’,…, y[n])=0,若方程式裡所有 y[n]的項最多 只有一次式,就稱為所謂 n 階「線性」ODE (nth order linear ODE)。線 性 ODE 必為以下形式:

0 ) ( '

) ( ....

) ( )

(x y[ ]+a 1 x y[ 1]+ +a1 x y+a0y+q x =

an n n n

換言之,像 y” + yy’- x =0 或 y’” + 3x y” – y2 -3 = 0 就都不是線性 ODE。

* 1 階線性 ODE 的一般形式為

) ( )

(x y q x dx p

dy+ =

上式中若 q(x)=0 則稱為「齊次(homogeneous)」線性 ODE,若q(x)≠0 則稱為「非齊次(nonhomogeneous)」ODE。不論齊次與否 1 階線性 ODE 必定有解。

齊次線性 ODE 必是 separable:

(10)

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝⎛−

=

=

+

=

=

=

+

C p x dx

e x y

C dx x p y

dx x y p

dy

y x dx p

dy

C dx x

p exp ( )

) (

) ( )

ln(

) ( ) (

) (

但是,非齊次線性 ODE 就不是 separable 了。解非齊次線性 ODE 如 下:

) ( )

(x y q x dx p

dy+ = (1-8)

) ( ) ( exp

)

(x p x dx s x

y ⎟⋅

⎠⎞

⎜⎝

⎛−

=

其中 s(x)是一個待定的未知函數,你應該要注意到上式 s(x)前面的那 一塊就是對應的「齊次」ODE 的解。要決定 s(x)是什麼?由於

dx x dx ds

x p x

y x p

dx x dx ds

x p x

s dx x p x

p

dx x dx ds

x p x

s dx x dx p

d

x s dx x dx p

d dx dy

) ) (

( exp

) ( ) (

) ) (

( exp

) ( ) ( exp

) (

) ) (

( exp

) ( )

( exp

) ( ) ( exp

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝⎛−

+

=

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝⎛−

+

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝⎛−

=

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝⎛−

+

⎥⎦⋅

⎢⎣ ⎤

⎡ ⎟

⎠⎞

⎜⎝

= ⎛−

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ ⎟⋅

⎠⎞

⎜⎝

⎛−

=

將上式帶回原方程式可得一個 s(x)的 ODE。將 s(x)解出

(

( )

)

( ) ( ) ( )

exp ) ( ) (

) ( ) (

x q y x dx p

x dx ds x p x

y x p

x q y x dx p dy

= +

− +

= +

( )

( )

( )

[

q x p x dx

]

dx C

x s

x q dx x dx p

x ds

x dx q

x dx ds x p

+

=

⋅ +

=

=

∫ ∫

) ( exp ) ( )

(

) ( ) ( ) exp

(

) ) (

) ( ( exp

(1-9)

(11)

代回 y(x)得原非齊次線性 ODE 的解

⎭⎬

⎩⎨

⎧ +

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ ⎟

⎠⎞

⎜⎝

⋅ ⎛

=e

q x

p x dx dx C

x

y( ) p(x)dx ( ) exp ( ) (1-10)

例題 考慮一個質量 m 的木箱靜止於光滑水平面上。若在 t=0 時受一 水平方向的變力Fv = Asin(t)iˆ

開始運動,然需考慮空氣阻力Fv −= bvv, b>0,求速度 v(t >0).

解: 牛頓第二定律可寫為速度的 1 階 ODE:

) sin(

) sin(

) sin(

m t A v dt dv

m t v A m

b dt t dv A dt bv

mdv F

= +

− +

=

⇒ +

=

=

τ

是一個標準的 1 階非齊次線性 ODE。與(1-8)比較 )

sin(

) ( 1, )

( t

m t A q t

p = =

τ 套入(1-10)得

[ ]

[ ]

τ

τ τ

τ

τ τ τ

τ τ τ τ

τ

τ

t t

t dt

t Ce t

m t A v

C t t t

m e A

C t dt m t

e A

C dt dt

m t e A

t v

+ +

= −

⎪⎭

⎪⎬

⎪⎩

⎪⎨

+ +

= −

⎭⎬

⎩⎨

⎧ +

=

⎭⎬

⎩⎨

⎧ ⎥⎦ +

⎢ ⎤

⎡ ⎟

⎜ ⎞

⋅ ⎛

= ∫

∫ ∫

2 2

1

) sin(

) ) cos(

(

1

) sin(

) cos(

) exp(

) exp(

) sin(

exp ) sin(

) (

(你會做那個積分

sin(t)exp(τt)dt嗎?Hint: sin(t)=Im[exp(it)],不然就 請來上課)其中的未定常數 C 由初始條件 v(0) = 0 解出

⎥⎦

⎢ ⎤

⎡ ⎟+ −

⎜ ⎞

⎛ −

= +

= +

=

⎟⎟+

⎜⎜ ⎞

⎛ +

= −

) cos(

) sin(

1 exp )

(

0 1 ) 1

0 (

2

2 2

2 2

t t t

m t A v

m C A m C

v A

τ τ τ τ

τ

τ τ τ

τ

(12)

可以看出本系統的長時間行為t>>τ 時上式括弧中的第一項消失了,

只剩第二項表現的振盪項

[ ]

cos( )

1 )

cos(

) 1 sin(

)

( 2 2 φ

τ τ τ

τ

τ τ +

= + + −

=

>> t

m t A m t

t A v

表示系統最後由外力 Asin(t)主導,此時阻力的效應只在影響 v(t)的震 幅。第一項表現的只是短時間的「暫態」而已。

若令 A=1, m=1, 再選定τ =0.1 與 2 可做 v-t 圖如下:

可以看到較大的τ 讓「暫態」延續得較久但最後就是一下子向右、一 下子向左。若令 x(0)=0 則位置 x(t)可由 v(t)對時間由 0 到 t 積分得到

⎭⎬

⎩⎨

⎧ ⎥⎦

⎢ ⎤

⎡ ⎟− −

⎜ ⎞

⎛ −

− +

= exp sin( ) cos( )

) 1

( 2 2 t t t

m t A

x τ

τ τ τ τ τ

同樣的,令 A=1,m=1,τ 取 0.1 與 2 做 x-t 圖如下

注意到長時間的行為也是振盪形式,即對著某 x > 0 的位置做往復運 動好像簡諧運動一樣,但是卻從不跨回到初位置,why?(不過注意 本系統不同於 SHM 因為外力並非正比於位置,但有其相似處 why?)

(13)

娛樂一下:try ⎟⎟

⎜⎜ ⎞

= ⎛

=

F

A t t A

F τ

ω ) sin 2π

sin( ,並討論

) 1 ( ),

1 ( ),

1

( > < < = =

>τ ωτ τ τ ωτ τ τ ωτ

τ F F F 幾種 case.

§ 2 階線性 ODE

2 階線性 ODE 的標準形式為

) ( ) ( ) ( ' ) ( ) (

" x a1 x y x a0y x g x

y + + =

若 g(x) =0 稱為「齊次」ODE,g(x)≠0則為「非齊次」ODE。在這裡 我們將只討論「常係數」2 階線性 ODE:

) ( ) ( ) ( ' ) (

" x by x cy x g x

y + + = , b, c 為常數。 (1-11)

(A) 齊次線性 ODE

0 ) ( ) ( ' ) (

" x +by x +cy x =

y (1-12)

定理 若 y = u(x) 與 y = v(x) 皆為(1-12)式之解,則線性組合

) ( )

( 2

1u x c v x

c

y= + , c1, c2為常數 也必是(1-12)的解。

Pf. 因為 u(x)、v(x)皆為解所以代入(1-12)

) 2 ( 0

) ( ) ( ' ) (

"

) 1 ( 0

) ( ) ( ' ) (

"

a x

cv x bv x v

a x

cu x bu x u

= +

+

= +

+

2 1 ( 2) )

1

(a ×c + a ×c

0 ) (

) (

)

( 1 2 1 2 1 2

2

2 + + cu+c v +c cu+c v =

dx b d v c u dx c

d

表示y=c1u(x)+c2v(x)亦滿足(1-12)式,所以為解。

例如 ODE y” = y,可證明 y = exp(x) 與 y = exp(-x) 皆為解,所以

) exp(

) exp( 2

1 x c x

c

y= + − 亦為一解。

(14)

y"(x)+by'(x)+cy(x)=0 (1-12)求解

我們可以觀察,要滿足(1-12)式的函數必須是其 2 次微分、一次微 分、與其自己都具有「相同的長相」,這樣才有可能加起來後等於 0!

那麼看來好像只有「指數函數 exp」才有機會,所以我們可以假設

(1-12)式的解為

) exp(

)

(x nx

y = n 為某一常數 將上式代入(1-12)得

( )

) 13 1 ( 0

0 ) exp(

)

0 ) exp(

) exp(

) exp(

2 2 2

= + +

= +

+

= +

+

c nb n

nx c

nb n

nx c

nx nb

nx n

(1-13)式稱為原 ODE(1-12)的「特徵方程式(characteristic equation)」

或「輔助方程式(auxiliary equation)」。(1-13)解出

2

2 4 c b nb± −

= (1-14)

case 1. b2 – 4c > 0, 表示特徵方程式(1-13)式有 2 個不同的實數根,

n1與 n2 (分別對應(1-14)中的「+」號與「─」號。

) exp(

) exp(

)

(x c1 n1x c2 n2x

y = +

即為(1-12)「通解」(因為包含 2 個未定常數)。

Case 2. b2 – 4c = 0, 表示特徵方程式(1-13)式有實數重根 n = -b/2,

所以只得一個解y(x)=exp(−bx/2),那麼要怎麼找第二個解以組成通

解?我們可以很直接的證明 )

exp( 2 )

( bx

x x

y = − 也是一個解,代回(1-12)

0

2 2 2

2

2 2 2

2

) 2 / exp(

)) 2 / exp(

( ))

2 / exp(

(

) 2 / ( )

2 / ( 2

) 2 / ( )

2 / ( ) 2 / ( )

2 / ( )

2 / ( 2 2 2

=

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ − +

⎪⎭ +

⎪⎬

⎪⎩

⎪⎨

⎧ ⎟+

⎜ ⎞

⎝ + ⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

⎥⎦+

⎢⎣ ⎤

⎡− +

⎟ +

⎜ ⎞

⎝ + ⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

=⎛ −

− +

− +

bx bx

bx bx

bx bx

bx

e b b xe

b c b b

cxe e

bxe b b e

b xe

bx cx

bx dx x

b d bx

dx x d

(15)

所以通解為

2 ) exp(

2 ) exp(

)

( 1 2 bx

x c bx c

x

y = − + −

第二個解基本上是憑經驗找到的。

Case 3. b2 – 4c < 0, (1-13)有 2 個不同的複根,對應±號寫為α±iβ, 其中

( )

( )

).

cos(

) (

, , sin cos

) (

, , )

(

, , )

(

2 , 4

2

2 1

2 1

) ( 2 ) ( 1

2

φ β

β β

β α

α α

β β

α

β α β

α

+

=

+

=

+

=

+

=

= −

= −

+

x Ae

x y

or x c

x c

e x y

or e

c e c e x y

or e

c e

c x y

c i b

b

x x

x i x i x

x i x

i

ex. 1 solve y” – y’ – 6y =0

sol. 可得特徵方程式 n2 – n - 6 = 0 ⇒n1 =3, n2 =−2.所以

).

2 exp(

) 3 exp(

)

(x c1 x c2 x

y = + −

ex. 2 solve y"+2 3y'+3y=0⇒特徵方程式n2+2 3n+3=0解出 2 3

12 12 3

2 ± − =−

= −

n 重根,所以

).

3 exp(

) (

)

(x c1 c2x x

y = + −

ex. 3 solve y’’ – 6y’ +13y = 0,特徵方程式 n2 – 6n + 13 = 0

).

2 sin 2

cos ( ) (

. 2 , 3

2 2 3

52 36 6

2 1

3 c x c x

e x y

i n

x +

=

=

=

±

− =

= ±

β α

(16)

ex. 4 簡諧振子 simple harmonic oscillator

考慮一質量 m 的質點繫於一彈力常數 k > 0 的彈簧在光滑水平面上做 直線運動。求位置 x(t)。

解 列出運動方程式

0 0

2 2 2

2 2 2 2

= +

= +

=

dt x x d

mx k dt

x d dt kx

x md

ω 其中角頻率

m

k

ω 。所以特徵方程式為

).

cos(

) (

), exp(

) exp(

) (

0

2 1

2 2

ϕ ω

ω ω

ω ω

+

=

− +

=

±

=

= +

t A t x

or t i c

t i c t x

i n n

最後的解裡包含了 2 個未定常數 A 與ϕ必須由初始條件定之。令初始 條件為

0 )

0 ( , ) 0 (

0

0 = =

=

=

dt t

v dx x

x 可得

⎪⎩

⎪⎨

=

=

=

=

=

=

0 sin )

0 (

, cos )

0 (

0 0

ϕ ω ϕ dt A

v dx

A x x

t

由於 A 與ω皆不能是 0 所以sinϕ =0⇒ϕ =0,也就定出 A=x0, 得

).

( )

cos(

) (

) sin(

) (

) cos(

) (

2 0

2 0 0

t x t

dt x t dv a

t dt x

t dx v

t x

t x

ω ω

ω

ω ω

ω

=

=

=

=

=

=

以上的討論其實牽涉到一個很重要但是我們並還沒有真的說清楚的 事,就是在解 2 階 ODE 的「通解」時我們以需要 2 個未定常數做為

「通解」的「標準」。但事實上這「2 個未定常數」只是表面的形象,

(17)

我們需要的是 2 個「線性獨立」解的線性組合來表示「通解」。以下 就「線性獨立」函數來說明。

定義 1. 一個 m 個函數的集合 {fi(x), i= 1..m} 裡的函數稱為在某個 interval I 內為「線性相依 linear dependent」,如果存在不全為 0 的係 數 ci使得

=

=

m

i i if x c

1

0 )

( , for all xI.換言之,那些「線性相依」的函數 間必定可以用某幾個函數的線性組合來表示另一個函數;所以稱為

「相依」。

定義 2. 一個 m 個函數的集合 {fi(x), i= 1..m}裡的函數如果在某個 interval I 內 「 不 是 線 性 相 依 」, 就 稱 為 為 「 線 性 獨 立 linear independent」。換言之,如果

=

=

m

i i if x c

1

0 )

( for all xI,那麼唯一的選 擇是「所有的 ci = 0」.

例如 f(x) = 3x2, g(x) = x 是「線性獨立」在x∈(−∞,∞)。因為如果令

) , ( 0

6 , 0 3

0 ) ( ) (

2 1 2 2 1 2

1 ∈ −∞ ∞

⎪⎩

⎪⎨

= +

=

⇒ +

=

+ for x

c x 對x微分 c

and x

c x c x

g c x f c

對 any x≠0, say,x=1代回上面聯立方程式得 0 0

6

0 3

2 1 2

1 2

1 ⇒ = =

⎩⎨

= +

=

+ c c

c c

c

c 是唯一的解,所以 f(x)、g(x)線性獨立!

定義 3. Wroskian (紀念波蘭哲學家,數學,物理學家,律師,...H. Wronski, 1778-1853)

若一個 m 個函數的集合 {fi(x), i= 1..m, xI},all fi(x)都至少 m-1 次 可微分,則定義 Wronskian of {fi=1..m}為

(18)

).

( ),

,...

; (

...

...

...

' ...

...

' '

...

...

det 1

] 1 [ ] 1 [ 2 ] 1 [ 1

2 1

2 1

x W or f f x W

f f

f

f f

f

f f

f

m

m m m

m

m m

=

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

定理 1. If {fi(x), i= 1..m, xI}為「線性相依」then W(x ;f1,....fm)=0 for

所 有 xI . Or 由 「 邏 輯 的 否 定 」, if 即 使 有 「 一 個 」 xI 使 得 W(x ;f1,....fm)≠0,then {fi=1..m}「線性獨立」

Pf. If {fi(x), i= 1..m, xI}為「線性相依」,則對所有xI將係數 c1f1 + c2f2 + c3f3 +... + cmfm = 0 ⇒c1,c2,c3,..., cm不全為 0 將上式及上式對 x 做一次微分,二次微分,....,m-1 次微分可得共 m 個連立方程式

c1f1 + c2f2 +... + cmfm = 0 c1f1’+ c2f2’+... ...+ cmfm’ = 0

. c1f1

[m-1]

+ c2f2 [m-1]

+...+ cmfm [m-1]

= 0

c1,c2,c3,..., cm看為未知數,則要有不全為 0 的解(trivial solution 自 明解)那麼 c1,c2,c3,..., cm在連立方程式裡的「係數」,即 f1 , f2 ,.. ,fm

及 fi的一階、二階、...到 m-1 階導函數所形成矩陣的行列式必須為 0,

對所有xI。即得證

0 ) ,...

; (

...

...

...

' ...

...

' '

...

...

det 1

] 1 [ ] 1 [ 2 ] 1 [ 1

2 1

2 1

=

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

m

m m m

m

m m

f f x W

f f

f

f f

f

f f

f

,對所有xI

要注意,本定理「反之不亦然」!也就是說本定理只說{fi=1..m}「線性

(19)

相依」則 W(x)=0,但是「不表示」若 W(xI)=0 則 implies{fi=1..m}「線 性相依」!舉例說明,若

f(x) = x2, g(x) = x|x|=

⎪⎩

⎪⎨

<

>

0 ,

0 ,

2 2

x x

x x

對 x > 0

2 0 2

2 2

=

= x x

x W x

又對 x < 0

2 0 2

2 2

− =

= −

x x

x W x

但是 x2與 x|x| 顯然線性獨立,因為 x2無法用 x|x|的倍數表示。或我 們可以用嚴格的方法證明:若設 c1x2 + c2 x |x| = 0 for all x, 選 x =1 與 -1 分別代入得

0 0 0

2 1 2

1 2

1 ⇒ = =

⎩⎨

=

=

+ c c

c c

c

c ⇒線性獨立。

所以針對前面「2 階齊次常係數 ODE」解的幾種 case,我們可以舉例

ex. 1. f1 = exp(m1x), f2 = exp(m2x) for all x but m1≠m2

0 ] ) exp[(

) (

) exp(

) exp(

) exp(

) exp(

2 1 1

2 2

2 1 1

2

1 = − + ≠

= m m m m x

x m m

x m m

x m x

W m

所以「線性獨立」。

Ex. 2. f1 = exp(mx), f2 = x exp(mx) for all x. 由

0 ) 2 exp(

) 2 exp(

) 1

( ) exp(

) 1 ( ) exp(

) exp(

) exp(

) exp(

) 1 ( ) exp(

) exp(

) exp(

=

− + + =

=

+

= +

=

mx mx

mx mx mx

mx mx

m

mx x

W mx

mx mx

mx mx

mx mx

dxx d

所以「線性獨立」。

(20)

Ex. 3. f1 = cos(x), f2 = sin(x), f3 = x, for all x

. ,

0

) ( sin ) ( cos

)]

sin(

) )[cos(

sin(

)]

cos(

) )[sin(

cos(

0 ) sin(

) cos(

1 ) cos(

) sin(

) sin(

) cos(

2 2

x nonzero any

for x

x x x x

x x x x

x x x x

x x

x x

x x x

W

=

+

=

+ +

=

=

所以{ cos(x), sin(x), x} 為「線性獨立」。

* Ex. 5. 阻泥振盪(damped oscillation)

現有一質量 m 的質點繫於一彈力常數 k 的彈簧,在水平面上做直線 振盪,然受阻力Fv =−bvv。這樣的系統即為阻泥振盪。運動方程式:

1 0

0

2 2

2 2 2 2 2

= + +

= + +

=

=

dt x dx dt

x d

mx k dt dx m b dt

x d

dtx b d kx bv dt kx

x md

τ ω

如前 m

k m

b

≡ ω

τ ,

1 為無阻泥簡諧振盪之自然頻率。上式之輔助方程式

(

2 2

)

2 2 2 2

4 1 2 1

1

1 4 1 2 1 1 0

τ τ ω

τ ω τ τ ω

±

=

⎟⎟⎠

⎜⎜⎝

⎛− ± −

=

= + +

n n

n n

ω與τ 的值使得 n 有三種可能:

⎪⎪

⎪⎪⎨

>

=

<

damped 兩個實根,稱為over

damped 重根,稱為critical

damped 兩個複根,稱為under

: 4 1 . 3

, :

4 1 . 2

, :

4 1 . 1

2 2

2 2

2 2

τ ω

τ ω

τ ω

3 種 case 分開討論:

(21)

(1) under damped, 1<4ω2τ2,

( )

⎪⎭

⎪⎬

⎪⎩

⎪⎨

⎥⎥

⎢⎢

⎡ ⎟⎟⎠ +

⎜⎜⎝

⎛ −

⎥+

⎥⎦

⎢⎢

⎡ ⎟⎟⎠ +

⎜⎜⎝

⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

− ⎛ −

=

⎥⎥

⎢⎢

⎡ ⎟⎟ +

⎜⎜⎝

⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

±

=

τ ϕ ω τ

ω τ ϕ

τ ω τ

τ ϕ τ ω

τ τ ω

t t t

t A v

t t A

t x

i n

2 2 2

2 2

2 2 2 2

2

4 sin 1

) 1 4

4 ( cos 1

exp 2 ) 2

(

4 cos 1

exp 2 )

(

1 4

2 1 1

其中常數A, ϕ由初始條件定之。若選 x(0) = x0及 v(0) = 0, 即在 t = 0 質點自振幅 x0開始運動,可得

( )

⎪⎩

⎪⎨

=

− +

=

=

=

0 sin ) 1 4

( 2 cos

) 0 (

cos )

0 (

2 2 0

ϕ τ

ω τ ϕ

ϕ v A

x A

x

可解得

) 14 1 ( 1 4

tan 1 4

cos 1 exp 2

1 4

) 2 (

1 4

2

2 1 cos 4

1 4

tan 1

2 2 1

2 2 2

0 2

2 0 2

2 2

2 2 1

⎥ −

⎥⎦

⎢⎢

⎟⎟⎠

⎜⎜ ⎞

− −

⎟⎟⎠

⎜⎜⎝

⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

⎛ −

= −

⎪⎪

⎪⎪

= −

= −

⎟⎟⇒

⎜⎜ ⎞

− −

=

τ τ ω

τ ω τ

ω ωτ

τ ω

ωτ

ωτ τ ϕ ω

τ ϕ ω

t t x

t x

x A

由上式看出 under damped 振盪時的位置 x(t)為一個 cos 的振盪項乘上 一個指數衰減項,是一個隨著時間持續振盪但是振幅很快會減到幾乎 量不到的振盪行為。由(1-14)可得相鄰兩次通過原點的時間T1/2是 相同的

1 4

2 4

1

2 2 2

/ 1 2

/ 2 1 2

= −

⎟⎟ =

⎜⎜ ⎞

⎛ −

τ ω π πτ

ω τ T T

但是我們不能說「振盪週期」T =2T1/2,因為振幅的衰減使得 under damped 振盪根本不是週期運動。若選 x0 = 1, ω =2, τ =2, 1做 x-t 圖

(22)

上圖實線為τ =2對應較弱的阻力、虛線為τ =1對應較強的阻力所以振 幅衰減得較快,要注意兩條曲線交在 x = 0 的時間是不同的。

(2) critical damped 1=4ω2τ2, n 得一重根

[ ]

⎟⎠

⎜ ⎞

− ⎛ − +

= −

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝ + ⎛ −

⎟=

⎜ ⎞

⎝ + ⎛ −

⎟⎠

⎜ ⎞

= ⎛ −

= −

τ τ

τ

τ τ

τ τ

exp 2 2

) 2 ) (

(

exp 2 ) 2 (

2 exp exp )

( 2

1

t t

B t A

v

Bt t t A

t Bt A

t x n

看得出 critical damped case 因為阻力已經太強,使得「振盪」的行為 都消失了。若選相同的初始條件 x(0) = x0及 v(0) = 0, 可解出

2 0 2 exp 1 ) ( 0 2

2 )

0 (

) 0 (

0 0

0 ⎟>

⎜ ⎞

⎟ ⎛ −

⎜ ⎞

⎝⎛ +

=

⎪⎭⇒

⎪⎬

=

=

=

=

=

τ τ τ

τ

t x t

t x x

B B

A v

x A x

選 x0 = 1, τ =1 做 x – t 圖

阻力太強,連原點都回不去。

(23)

(3) over damped, 1>4ω2τ2, n 得 2 實根

( )

⎥⎥

⎢⎢

⎟⎟

⎜⎜

⎛− − −

⎟⎟

⎜⎜

⎛− − −

⎥+

⎢⎢

⎟⎟

⎜⎜

⎛− + −

⎟⎟

⎜⎜

⎛− + −

=

⎥⎥

⎢⎢

⎟⎟

⎜⎜

⎛− − −

⎥+

⎢⎢

⎟⎟

⎜⎜

⎛− + −

=

±

=

t B

t A

t v

t B

t A

t x n

τ τ ω τ

τ ω

τ τ ω τ

τ ω

τ τ ω τ

τ ω τ

τ ω

2 4 1 exp 1

2 4 1 1

2 4 1 exp 1

2 4 1 ) 1

(

2 4 1 exp 1

2 4 1 exp 1

) (

4 1 2 1

1

2 2 2

2

2 2 2

2

2 2 2

2 2

2

若選 x(0) = x0及 v(0) = 0,可得

⎟⎟

⎜⎜

− +

= −

⎟⎟

⎜⎜

= +

⎪⎩

⎪⎨

⎟=

⎜⎜

⎛− − −

⎟+

⎜⎜

⎛− + −

=

= +

=

2 2

2 2

2 0 2

2 2

0

2 2 2

2 0

4 1 2

4 1 , 1

4 1 2

4 1 1

2 0 4 1 1 2

4 1 ) 1

0 (

) 0 (

τ ω

τ ω τ

ω τ ω

τ τ ω τ

τ ω

x B x

A

B A

v

x B A x

選 x0 = 1, ω =1/4,τ =1 做 x – t 圖

和 critical damped case 畫在一起比較,上圖實線為 critical damped, 虛 線為 over damped. 可以看出 over damped 的衰減較慢,這是因為阻力 相對較強造成速度變得較慢─同時刻 over damped 的曲線斜率(速度)

皆較 critical damped 為低。

(24)

(B)2 階非齊次線性 ODE

c b x

g cy by

y"+ '+ = ( )≠0, , 為 constants. (1-15)

定義: 對應於「非齊次」ODE(1-15)的「齊次」ODE

c b cy by

y"+ '+ =0, , 為 constants. (1-16)

稱為(1-15)的「complementary equation 補充方程式」

定理: 令 y1(x)與 y2(x)為補充方程式y"+by'+cy=0在 interval I 的兩個 線 性 獨 立 解 , 又 令 yp(x) 為 「 任 何 一 個 」 滿 足 非 齊 次 ODE

0 ) ( '

"+by+cy =g x

y 的「特解」,則非齊次 ODE y"+by'+cy =g(x)≠0的「通 解」為

y(x) = c1y1(x) + c2y2(x) + yp(x) pf. 為了方便我們定義一個「算符 operator」

. . . . ) ( 0 0

) ˆ(

ˆ ˆ ,

2 2

2 2 2

2 2

2 1 1 2

1 2

1

2 2 1 1

2 2

2 2 2 2

d e q x g

dx cy bdy dx

y cy d

dx bdy dx

y c d dx cy

bdy dx

y c d

y y c y c L

dx cy bdy dx

y y d dx c b d dx y d L

that such dx c

b d dx L d

p p p

p

+ +

=

⎟⎟

⎜⎜

⎛ + +

⎟⎟+

⎜⎜ ⎞

⎛ + +

⎟⎟+

⎜⎜ ⎞

⎛ + +

=

+ +

+ +

⎟⎟ =

⎜⎜ ⎞

⎛ + +

=

+ +

所以要得非齊次 ODE 之通解,就先解「齊次部分」的「補充 ODE」

的通解,再配合一個非齊次 ODE 的特解即可。解「補充 ODE(齊次)」

的通解,是有固定程序的,但是非齊次 ODE 的特解有時要做一些 smart guess.

Ex. y"−4y'+4y=9exp(−x)

Sol. 先解齊次部分 y"−4y'+4y=0,由輔助方程式 n2 – 4n + 4 = (n - 2)2 = 0

參考文獻

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