Линейные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными. Линейные однородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами

Наш высокотехнологичный век отличается своими широкими возможностями. С развитием электронных вычислительных машин перед людьми открылись удивительные горизонты. Любую интересующую новость теперь можно найти в глобальной сети совершенно бесплатно, не выходя из дома. Это прорыв в сфере техники. Но как же столько данных может храниться в памяти компьютера, обрабатываться и передаваться на далекие расстояния? Какие единицы измерения информации в информатике существуют? И как с ними работать? Сейчас не только люди, непосредственно занимающиеся написанием компьютерных программ, но и обычные школьники должны знать ответы на эти вопросы. Ведь это основа всего.

в компьютерной науке

Мы привыкли считать, что информация - это все те знания, которые доносят до нас. Но в информатике и компьютерных науках это слово имеет немного другое определение. Это базовая составляющая всей науки об электронных вычислительных машинах. Почему базовая, или фундаментальная? Потому что компьютерная техника обрабатывает данные, сохраняет и доносит до людей. Минимальная единица измерения информации исчисляется в битах. Сведения хранятся в компьютере до тех пор, пока юзер не захочет просмотреть их.

Мы привыкли думать, что информация - единица языка. Да, это так, но в информатике используется другое определение. Это сведения о состоянии, свойствах и параметрах объектов окружающей нас среды. Совершенно ясно, что чем больше мы узнаем сведений об объекте или явлении, тем больше понимаем, что наше представление о них мизерное. Но теперь благодаря такому огромному объему совершенно бесплатных и доступных со всех точек планеты материалов стало гораздо проще обучаться, заводить новые знакомства, работать, отдыхать и просто расслабляться за чтением книг или просмотром кинофильмов.

Алфавитный аспект измерения объема информации

Печатая документы для работы, статьи на сайты и ведя свой личный блог в интернете, мы не задумываемся о том, как проходит обмен данными между пользователем и самой вычислительной машиной. Как машина способна понимать команды, в каком виде хранит все файлы? В информатике за единицу измерения информации принят бит, который может хранить из ноликов и единиц. Суть алфавитного подхода в измерении текстовых символов заключается в последовательности знаков. Но не стоит переплетать алфавитный подход с содержанием текста. Это совершенно разные вещи. Объем таких данных пропорционален количеству введенных символов. Благодаря этому получается, что информационный вес знака из бинарного алфавита равен одному биту. Единицы измерения информации в информатике существуют разные, как и любые другие меры. Бит - это минимальная величина измерения.

Содержательный аспект высчитывания объема информации

Измерение информации базируется на основе теории вероятности. В данном случае рассматривается вопрос о том, какое количество данных содержится в получаемом человеком сообщении. Тут в ход идут теоремы дискретной математики. Для расчета материалов берутся две разные формулы в зависимости от вероятности события. При этом остаются прежними единицы измерения информации в информатике. Задачи расчета количества символов, графики по содержательному подходу гораздо сложнее, чем по алфавитному.

Виды информационных процессов

Существуют основные три типа процессов, осуществляемых в электронной вычислительной машине:

1. Как проходит данный процесс? Через инструменты ввода данных, будь то клавиатура, оптическая мышь, принтер или другие получает сведения. Затем конвертирует их в бинарный код и записывает на жесткий диск в битах, байтах, мегабайтах. Для перевода любой единицы измерения информации в информатике существует таблица, по которой можно высчитать, сколько в одном мегабайте бит, и осуществить другие переводы. Компьютер все делает автоматически.
2. Хранение файлов и данных в памяти устройства. Компьютер способен запоминать все в бинарном виде. Двоичный код состоит из нулей и единиц.
3. Еще один из основных процессов, происходящих в электронной вычислительной машине, - передача данных. Она тоже осуществляется в бинарном виде. Но на экран монитора информация выводится уже в символьном или другом привычном для нашего восприятия виде.

Кодирование информации и мера ее измерения

За единицу измерения информации принят бит, с которым достаточно легко работать, ведь он может вмещать значение 0 или 1. Как компьютер осуществляет кодирование обычных десятичных чисел в двоичный код? Рассмотрим небольшой пример, который объяснит принцип кодирования информации компьютерной техникой.

Допустим, у нас есть число в привычной системе исчисления - 233 . Чтобы перевести его в бинарный вид, необходимо делить на 2 до того момента, пока оно не станет меньше самого делителя (в нашем случае - 2).

1. Начинаем деление: 233/2=116. Остаток записываем отдельно, это и будут составляющие ответного бинарного кода. В нашем случае это 1.
2. Вторым действием будет такое: 116/2=58. Остаток от деления - 0 - опять записываем отдельно.
3. 58/2=29 без остатка. Не забываем записывать оставшийся 0, ведь, утеряв всего один элемент, вы получите уже совершенно другую величину. Этот код далее будет храниться на винчестере компьютера и являть собой биты - минимальные единицы измерения информации в информатике. 8-классники уже способны справиться с переводом чисел из десятичного типа исчисления в двоичный, и наоборот.
4. 29/2=14 с остатком 1. Его и записываем отдельно к уже полученным двоичным цифрам.
5. 14/2=7. Остаток от деления равен 0.
6. Еще немного, и бинарный код будет готов. 7/2=3 с остатком 1, который и записываем в будущий ответ двоичного кода.
7. 3/2=1 с остатком 1. Отсюда записываем в ответ две единицы. Одну - как остаток, другую - как последнее оставшееся число, которое уже не делится на 2.

Необходимо запомнить, что ответ записывается в обратном порядке. Первое получившееся бинарное число из первого действия будет последней цифрой, из второго - предпоследней, и так далее. Наш итоговый ответ - 11101001 .

Такое записывается в памяти компьютера и хранится в этом виде до тех пор, пока пользователь не захочет посмотреть на него с экрана монитора. Бит, байт, мегабайт, гигабайт - единицы измерения информации в информатике. Именно в таких величинах и хранятся бинарные данные в компьютере.

Обратный перевод числа из бинарной в десятичную систему

Для того чтобы осуществить обратный перевод из бинарной величины в десятичную систему исчисления, необходимо воспользоваться формулой. Считаем количество знаков в двоичной величине, начиная с 0. В нашем случае их 8, но если начинать отсчет с нуля, тогда они заканчиваются порядковым номером 7. Теперь необходимо каждую цифру из кода умножить на 2 в степени 7, 6, 5,…, 0.

1*2 7 +1*2 6 +1*2 5 +0*2 4 +1*2 3 +0*2 2 +0*2 1 +1*2 0 =233. Вот и наше начальное число, которое было взято еще до перевода в бинарный код.

Теперь вам известна суть компьютерным устройством и минимальная мера хранения информации.

Минимальная единица измерения информации: описание

Как уже упоминалось выше, наименьшей величиной измерения информации считается бит. Это слово английского происхождения, в переводе оно означает "двоичная цифра". Если посмотреть на данную величину с другой стороны, то можно сказать, что это ячейка памяти в электронных вычислительных машинах, которая хранится в виде 0 либо 1. Биты можно перевести в байты, мегабайты и еще большие величины информации. Электронная вычислительная машина сама занимается такой процедурой, когда сохраняет бинарный код в ячейки памяти винчестера.

Некоторые пользователи компьютера могут захотеть вручную и быстро перевести меры объема цифровой информации из одной в другую. Для таких целей были разработаны онлайн-калькуляторы, они сию же секунду осуществят операцию, на которую вручную можно было бы потратить много времени.

Единицы измерения информации в информатике: таблица величин

Компьютеры, флеш-накопители и другие устройства запоминания и обработки информации отличаются между собой объемом памяти, который обычно исчисляется в гигабайтах. Необходимо посмотреть на основную таблицу величин, чтобы увидеть сопоставимость одной единицы измерения информации в информатике в порядке возрастания со второй.

Использование максимальной единицы измерения информации

В наше время максимальную меру объема информации, которая называется йоттабайтом, планируют использовать в агентстве национальной безопасности в целях хранения всех аудио- и видеоматериалов, полученных из общественных мест, где установлены видеокамеры и микрофоны. На данный момент йоттабайты - наибольшие единицы измерения информации в информатике. Это предел? Вряд ли кто-то сможет дать сейчас точный ответ.

Здравствуйте, уважаемые читатели блога сайт! В условиях бурного развития информационных технологий недурственно бы получить знания по некоторым фундаментальным аспектам, хотя бы основным. Это может оказать серьезную помощь в дальнейшем.

В интернете, которым мы пользуемся благодаря компьютерам, вся информация хранится или передается в закодированном цифровом формате, а потому должны обязательно существовать способы измерить объем этих данных, ведь от этого зависит системность работы с ними. Такими единицами измерения служат бит и байт.

По аналогии с известными нам физическими единицами измерения, которые при большой их величине для удобства исчисления получают увеличительные приставки (1000 метров = 1 километр, 1000 грамм = 1 килограмм), единица информации байт тоже имеет свои производные (килобайт, мегабайт, гигабайт и т.д.). Однако, в случае бита и байта существуют нюансы, о которых я подробнее и поведаю.

Что представляют из себя единицы информации бит (bit) и байт (byte)

Чтобы было понятнее, придется изложить все поподробнее и начать, так сказать, с истоков. Однако постараюсь донести информацию без заумных математических формул и терминов. Дело в том, что существует несколько позиционных систем счисления. Не буду их перечислять, поскольку в этом нет необходимости.

Двоичная и десятичная системы счисления

Самая известная из них, с которой мы все сталкиваемся ежедневно, это десятичная система. В ней любое число состоит из цифр (от 0 до 9), каждая из которых является разрядом, занимая строго соответствующую ей позицию. Причем разрядность увеличивается справа налево (единицы, десятки, сотни, тысячи и т.д.).

Возьмем для примера число 249, которое можно представить в виде суммы произведений цифр на 10 в степени, соответствующей данному разряду:

249 = 2×10 2 + 4×10 1 + 9×10 0 = 200 + 40 + 9

Таким образом, нулевой разряд - это единицы (10 0), первый - десятки (10 1), второй - сотни (10 2) и т.д. В компьютере, как и в других электронных устройствах, вся информация распределяется по файлам () и кодируется соответствующим образом в цифровом формате, причем в силу простоты использования применяется двоичная система счисления, на которой остановлюсь отдельно.

В двоичной системе числа представляются с помощью всего двух цифр: 0 и 1. Попробуем записать уже рассмотренное нами число 249 в двоичной системе, чтобы понять ее суть. Для этого делим его на 2, получив целое частное с остатком 1. Эта единичка и будет самым младшим разрядом, который будет, как и в случае десятичной системы, крайним справа.

Далее продолжаем операцию деления и каждый раз целые числа также делим на 2, получая при этом в остатке 0 или 1. Их последовательно и записываем справа налево, получив в итоге 249 в двоичной системе. Операцию деления следует проводить до тех пор, пока в результате не появится нуль:

249/2 = 124 (остаток 1) 124/2 = 62 (остаток 0) 62/2 = 31 (остаток 0) 31/2 = 15 (остаток 1) 15/2 = 7 (остаток 1) 7/2 = 3 (остаток 1) 3/2 = 1 (остаток 1) 1/2 = 0 (остаток 1)

Теперь записываем цифры в остатке последовательно справа налево и получаем наше подопытное число в двоичной системе:

11111001

Чтобы не осталось темных пятен, проведем обратное действие и попробуем перевести то же самое число из двоичной в десятичную систему, проверив заодно правильность выше изложенных действий. Для этого умножаем опять же по порядку слева направо нуль или единицу на 2 в степени, соответствующей разряду (по аналогии с десятичной системой):

1×2 7 + 1×2 6 + 1×2 5 + 1×2 4 + 1×2 3 + 0×2 2 + 0×2 1 + 1×2 0 = 128 + 64 + 32 + 16 + 8 + 0 + 0 + 1 = 249

Как видите все получилось, и мы смогли преобразовать число, записанное в двоичной системе, на его запись в десятичной системе счисления.

Сколько бит в байте при использовании двоичной системы в информатике

Я не зря предоставил чуть выше краткий математический экскурс, поскольку именно двоичная система служит основой измерения, используемой в электронных устройствах. Базовой единицей количества информации, равной разряду в двоичной системе, как раз и является бит.

Этот термин происходит от английского словосочетания b inary digit (bit ), что означает двоичное число. Таким, образом, бит может принимать лишь два возможных значения: 0 или 1. В информатике это означает два совершенно равных с точки зрения вероятности результата ("да" или "нет") и не допускает другого толкования.

Это очень важно с точки зрения корректной работы системы. Идем дальше. Количество бит, которое обрабатывается компьютером в один момент, называется байтом (byte) . 1 байт равен 8 битам и, соответственно, может принимать одно из 2 8 (256) значений, то есть от 0 до 255:

Итак, нам теперь доподлинно известно, что такое байт, и какую роль он играет в качестве единицы измерения при обработке информации, хранящейся и обрабатываемой в цифровом виде. Кстати, в международном формате байт может обозначаться двумя способами - byte или B.

Перевести числа в десятичном формате на двоичную систему можно с помощью калькулятора. Если у вас ОС Windows 7, то вызвать этот инструмент можно так: Пуск - Все программы - Стандартные - Калькулятор. В меню «Вид» выбираете формат «Программист» и вводите желаемое число (в моем примере это 120):

Теперь включите радиокнопки «Bin» и «1 байт», после чего получаете запись данного числа в двоичной системе:

На что здесь следует обратить внимание? Во-первых , в строке на дисплее представлены лишь семь разрядов (биты со значениями ноль или единица), хотя мы уже знаем, что их должно быть восемь, если значение байта от 0 до 255:

Здесь все просто. Если самый старший разряд (бит), расположенный крайним слева, принимает значение 0, то он просто не записывается. Два или более нулевых бита тоже опускаются (по аналогии с десятичными числами - ведь к сотням мы не прописываем 0 тысяч, например).

Доказательством может служить полная запись полученного числа, которая отображается мелким шрифтом чуть ниже:

0111 1000

Если вы внимательны, то увидите, что здесь во-вторых . Это способ записи в виде двух частей, каждая из которых состоит из четырех бит. В информатике используется еще такое понятие как полубайт, или ниббл (nibble). Это удобно тем, что ниббл можно представить как разряд в шестнадцатеричной системе, которая широко используется в программировании.

Для обработки данных требуется более 1 байта - что тогда?

Выше мы поговорили о том, что байт содержит восемь бит. Это позволяет выразить 256 (два в восьмой степени) различных значений. Однако на практике в основном этого далеко не достаточно и во многих случаях приходится использовать не один, а несколько byte. В качестве примера воспользуемся еще раз калькулятором Windows и переведем число 1000 в двоичную систему:

Как видите, для этого пришлось отщипнуть пару разрядов из второго байта. На практике в компьютерах для обработки достаточно объемной информации применяется такое понятие как машинное слово , которое может содержать 16, 32, 64 bit.

С их помощью можно выразить соответственно 2 16 , 2 32 и 2 64 различных значений. Но в этом случае нельзя говорить о 2, 4 или 8 байтах, это немного разные вещи. Отсюда растут ноги из упоминания, например, 32-, 64-разрядных (-битных) процессоров или других устройств.

Сколько байт в килобайте, мегабайте, гигабайте, терабайте

Ну а теперь самое время перейти к производным байта и представить, какие приставки увеличения здесь используются. Ведь байт как единица очень маленькая величина, и для удобства очень даже полезно использовать аналоги, которые бы обозначали 1000 B, 1 000 000 B и т.д. Здесь тоже есть свои нюансы, о которых и поговорим ниже.

Строго говоря, для представления величин корректно использовать приставки для двоичной системы счисления, которые кратны 2 10 (1024). Это кибибайт, мебибайт, гебибайт и т.д.

1 кибибайт = 2 10 (1024) байт 1 мебибайт = 2 10 (1024) кибибайт = 2 20 (1 048 576) байт 1 гебибайт = 2 10 (1024) мебибайт = 2 20 (1 048 576) кибибайт = 2 30 (1 073 741 824) байт 1 тебибайт = 2 10 (1024) гебибайт = 2 20 (1 048 576) мебибайт = 2 30 (1 073 741 824) кибибайт = 2 40 (1 099 511 627 776) байт

Но данные словосочетания не прижились в широком использовании. Возможно, одной из причин стала их неблагозвучность. Поэтому пользователи (и не только) повсеместно употребляют вместо двоичных десятеричные приставки (килобайты, мегабайты, гигабайты, терабайты), что является не совсем корректным, поскольку по сути (в соответствии с правилами десятичной системы счисления) это означает следующее:

1 килобайт = 10 3 (1000) байт 1 мегабайт = 10 3 (1000) килобайт = 10 6 (1 000 000) байт 1 гигабайт = 10 3 (1000) мегабайт = 10 6 (1 000 000) килобайт = 10 9 (1 000 000 000) байт 1 терабайт = 10 3 (1000) гигабайт = 10 6 (1 000 000) мегабайт = 10 9 (1 000 000 000) килобайт = 10 12 (1 000 000 000 000) байт

Но раз уж так сложилось, ничего не поделаешь. Важно лишь помнить, что на практике часто используются килобайт (Кбайт), мегабайт (Мбайт), гигабайт (Гбайт), терабайт (Тбайт) именно в качестве производных от байта как единицы измерения количества информации в двоичной системе. И в этом случае употребляют, например, термин "килобайт", имея ввиду именно 1024 байта и не что иное.

Однако, очень часто производители накопителей (включая жесткие диски, флэшки, DVD- и CD-диски) при указании объема для хранения информации применяют именно десятичные приставки по прямому назначению (1 Кбайт = 1000 байт), в то время как тот же Виндовс, например, рассчитывает их размер в двоичной системе.

Отсюда и выходит некоторое несоответствие, которое может запутать простого пользователя. Скажем, в документации указана емкость диска 500 Гб , в то время как Windows показывает его объем равным 466,65 Гбайт .

По сути никакого расхождения нет, просто размер накопителя присутствует в разных системах счисления (тот же пень, только сбоку). Для неопытных юзеров это крайне неудобно, но, как я уже сказал, приходится с этим мириться.

Резюмируя, отмечу следующее. Скажем, вам зададут вопрос: сколько байт в килобайте? Теоретически корректным будет ответ: 1 килобайт равен 1000 байтам. Просто надо помнить, что на практике по большей части десятичные приставки используются в качестве двоичных, которые кратны 1024, хотя иногда они применяются по прямому назначению и кратны именно 1000.

Вот такая арифметика, надеюсь, что вы не запутались. В публикации я упомянул килобайт, мегабайт, гигабайт и терабайт, а что дальше? Какие еще более крупные единицы количества информации возможны? На этот вопрос ответит таблица, где указаны не только соотношение единиц в обеих системах, но и их обозначения в международном и российском форматах:

Ежели желаете быстро определить, например, сколько мегабайт в гигабайте (хотя опытный пользователь, конечно, легко обойдется в этом случае без таблицы), то ищите в таблице ячейки, соответствующее количеству байт в мегабайте и гигабайте, а затем делите большее значение на меньшее.

10 9 /10 6 = 1 000 000 000/1 000 000 = 1000

Получается, что в 1 гигабайте 1000 мегабайт. Точно также можно переводить производные в двоичной системе - мебибайты в кибибайты, тебибайты в гибибайты и т.д.

Переводим байты в биты, килобайты, мегабайты, гигабайты, терабайты в онлайн конвертере

Публикация была бы неполной, если бы я не привел инструмент, с помощью которого можно осуществить перевод byte в различные производные. В сети много разнообразных конвертеров, посредством которых можно произвести эти нехитрые операции. Вот один из них , который мне приглянулся.

Этот конвертер удобен тем, что введя количество byte, можно сразу получить результат во всех возможных измерениях (в том числе перевести биты в байты):

Из данного примера следует, что 3072 байта равно 24576 битам, 3,0720 килобайтам или 3 кибибайтам. Кроме этого, чуть ниже расположены ссылки на миникалькуляторы, где вы сможете быстро произвести конкретный перевод из одной системы единиц в другую.

Линейным дифференциальным уравнением второго порядка называется уравнение вида

y "" + p (x )y " + q (x )y = f (x ) ,

где y - функция, которую требуется найти, а p (x ) , q (x ) и f (x ) - непрерывные функции на некотором интервале (a, b ) .

Если правая часть уравнения равна нулю (f (x ) = 0 ), то уравнение называется линейным однородным уравнением . Таким уравнениям и будет в основном посвящена практическая часть этого урока. Если же правая часть уравнения не равна нулю (f (x ) ≠ 0 ), то уравнение называется .

В задачах от нас требуется разрешить уравнение относительно y "" :

y "" = −p (x )y " − q (x )y + f (x ) .

Линейные дифференциальные уравнения второго порядка имеют единственное решение задачи Коши .

Линейное однородное дифференциальное уравнение второго порядка и его решение

Рассмотрим линейное однородное дифференциальное уравнение второго порядка:

y "" + p (x )y " + q (x )y = 0 .

Если y 1 (x ) и y 2 (x ) - частные решения этого уравнения, то верны следующие высказывания:

1) y 1 (x ) + y 2 (x ) - также является решением этого уравнения;

2) Cy 1 (x ) , где C - произвольная постоянная (константа), также является решением этого уравнения.

Из этих двух высказываний следует, что функция

C 1 y 1 (x ) + C 2 y 2 (x )

также является решением этого уравнения.

Возникает справедливый вопрос: не является ли это решение общим решением линейного однородного дифференциального уравнения второго порядка , то есть таким решением, в котором при различных значениях C 1 и C 2 можно получить все возможные решения уравнения?

Ответ на этот вопрос следуюший: может, но при некотором условии. Это условие о том, какими свойствами должны обладать частные решения y 1 (x ) и y 2 (x ) .

И это условие называется условием линейной независимости частных решений.

Теорема . Функция C 1 y 1 (x ) + C 2 y 2 (x ) является общим решением линейного однородного дифференциального уравнения второго порядка, если функции y 1 (x ) и y 2 (x ) линейно независимы.

Определение . Функции y 1 (x ) и y 2 (x ) называются линейно независимыми, если их отношение является константой, отличной от нуля:

y 1 (x )/y 2 (x ) = k ; k = const ; k ≠ 0 .

Однако установить по определению, являются ли эти функции линейно независимыми, часто очень трудоёмко. Существует способ установления линейной независимости с помощью определителя Вронского W (x ) :

Если определитель Вронского не равен нулю, то решения - линейно независимые . Если определитель Вронского равен нулю, то решения - линейно зависимымые.

Пример 1. Найти общее решение линейного однородного дифференциального уравнения .

Решение. Интегрируем дважды и, как легко заметить, чтобы разность второй производной функции и самой функции была равна нулю, решения должны быть связаны с экспонентой, производная которой равна ей самой. То есть частными решениями являются и .

Так как определитель Вронского

не равен нулю, то эти решения линейно независимы. Следовательно, общее решение данного уравнения можно записать в виде

.

Линейные однородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами: теория и практика

Линейным однородным дифференциальным уравнением второго порядка с постоянными коэффициентами называется уравнение вида

y "" + py " + qy = 0 ,

где p и q - постоянные величины.

На то, что это уравнение второго порядка, указывает наличие второй производной от искомой функции, а на его однородность - нуль в правой части. Постоянными коэффициентами называются уже упомянутые выше величины.

Чтобы решить линейное однородное дифференциальное уравнение второго порядка с постоянными коэффициентами , нужно сначала решить так называемое характеристическое уравнение вида

k ² + pq + q = 0 ,

которое, как видно, является обычным квадратным уравнением .

В зависимости от решения характеристического уравнения возможны три различных варианта решения линейного однородного дифференциального уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами , которые сейчас разберём. Для полной определённости будем считать, что все частные решения прошли проверку определителем Вронского и он во всех случаях не равен нулю. Сомневающиеся, впрочем, могут проверить это самостоятельно.

Корни характеристического уравнения - действительные и различные

Иными словами, . В этом случае решение линейного однородного дифференциального уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами имеет вид

.

Пример 2. Решить линейное однородное дифференциальное уравнение

.

Пример 3. Решить линейное однородное дифференциальное уравнение

.

Решение. Характеристическое уравнение имеет вид , его корни и - вещественные и различные. Соответствующие частные решения уравнения: и . Общее решение данного дифференциального уравения имеет вид

.

Корни характеристического уравения - вещественные и равные

То есть, . В этом случае решение линейного однородного дифференциального уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами имеет вид

.

Пример 4. Решить линейное однородное дифференциальное уравнение

.

Решение. Характеристическое уравнение имеет равные корни . Соответствующие частные решения уравнения: и . Общее решение данного дифференциального уравения имеет вид

Пример 5. Решить линейное однородное дифференциальное уравнение

.

Решение. Характеристическое уравнение имеет равные корни . Соответствующие частные решения уравнения: и . Общее решение данного дифференциального уравения имеет вид

Здесь мы применим метод вариации постоянных Лагранжа для решения линейных неоднородных дифференциальных уравнений второго порядка. Подробное описание этого метода для решения уравнений произвольного порядка изложено на странице
Решение линейных неоднородных дифференциальных уравнений высших порядков методом Лагранжа >>> .

Пример 1

Решить дифференциальное уравнение второго порядка с постоянными коэффициентами методом вариации постоянных Лагранжа:
(1)

Решение

Вначале мы решаем однородное дифференциальное уравнение:
(2)

Это уравнение второго порядка.

Решаем квадратное уравнение :
.
Корни кратные: . Фундаментальная система решений уравнения (2) имеет вид:
(3) .
Отсюда получаем общее решение однородного уравнения (2):
(4) .

Варьируем постоянные C 1 и C 2 . То есть заменим в (4) постоянные и на функции:
.
Ищем решение исходного уравнения (1) в виде:
(5) .

Находим производную :
.
Свяжем функции и уравнением:
(6) .
Тогда
.

Находим вторую производную:
.
Подставляем в исходное уравнение (1):
(1) ;



.
Поскольку и удовлетворяют однородному уравнению (2), то сумма членов в каждом столбце последних трех строк дает нуль и предыдущее уравнение приобретает вид:
(7) .
Здесь .

Вместе с уравнением (6) мы получаем систему уравнений для определения функций и :
(6) :
(7) .

Решение системы уравнений

Решаем систему уравнений (6-7). Выпишем выражения для функций и :
.
Находим их производные :
;
.

Решаем систему уравнений (6-7) методом Крамера. Вычисляем определитель матрицы системы:

.
По формулам Крамера находим:
;
.

Итак, мы нашли производные функций:
;
.
Интегрируем (см. Методы интегрирования корней). Делаем подстановку
; ; ; .

.
.

;
.

Ответ

Пример 2

Решить дифференциальное уравнение методом вариации постоянных Лагранжа:
(8)

Решение

Шаг 1. Решение однородного уравнения

Решаем однородное дифференциальное уравнение:

(9)
Ищем решение в виде . Составляем характеристическое уравнение:

Это уравнение имеет комплексные корни:
.
Фундаментальная система решений, соответствующая этим корням, имеет вид:
(10) .
Общее решение однородного уравнения (9):
(11) .

Шаг 2. Вариация постоянных - замена постоянных функциями

Теперь варьируем постоянные C 1 и C 2 . То есть заменим в (11) постоянные на функции:
.
Ищем решение исходного уравнения (8) в виде:
(12) .

Далее ход решения получается таким же, как в примере 1. Мы приходим к следующей системе уравнений для определения функций и :
(13) :
(14) .
Здесь .

Решение системы уравнений

Решаем эту систему. Выпишем выражения функций и :
.
Из таблицы производных находим:
;
.

Решаем систему уравнений (13-14) методом Крамера. Определитель матрицы системы:

.
По формулам Крамера находим:
;
.

.
Поскольку , то знак модуля под знаком логарифма можно опустить. Умножим числитель и знаменатель на :
.
Тогда
.

Общее решение исходного уравнения:


.

В этом параграфе будет рассмотрен частный случай линейных уравнений второго порядка, когда коэффициенты уравнения постоянны, т. е. являются числами. Такие уравнения называются уравнениями с постоянными коэффициентами. Этот вид уравнений находит особенно широкое применение.

1. Линейные однородные дифференциальные уравнения

Рассмотрим уравнение

в котором коэффициенты постоянны. Полагая, что деля все члены уравнения на и обозначая

запишем данное уравнение в виде

Как известно, для нахождения общего решения линейного однородного уравнения второго порядка достаточно знать его фундаментальную систему частных решений. Покажем, как находится фундаментальная система частных решений для однородного линейного дифференциального уравнения с постоянными коэффициентами. Будем искать частное решение этого уравнения в виде

Дифференцируя эту функцию два раза и подставляя выражения для в уравнение (59), получим

Так как , то, сокращая на получим уравнение

Из этого уравнения определяются те значения k, при которых функция будет решением уравнения (59).

Алгебраическое уравнение (61) для определения коэффициента к называется характеристическим уравнением данного дифференциального уравнения (59).

Характеристическое уравнение является уравнением второй степени и имеет, следовательно, два корня. Эти корни могут быть либо действительными различными, либо действительными и равными, либо комплексными сопряженными.

Рассмотрим, какой вид имеет фундаментальная система частных решений в каждом из этих случаев.

1. Корни характеристического уравнения действительные и различные: . В этом случае по формуле (60) находим два частных решения:

Эти два частных решения образуют фундаментальную систему решений на всей числовой оси, так как определитель Вронского нигде не обращается в нуль:

Следовательно, общее решение уравнения согласно формуле (48) имеет вид

2. Корни характеристического уравнения равные: . В этом случае оба корня будут действительными. По формуле (60) получаем только одно частное решение

Покажем, что второе частное решение образующее вместе с первым фундаментальную систему, имеет вид

Прежде всего проверим, что функция является решением уравнения (59). Действительно,

Но , так как есть корень характеристического уравнения (61). Кроме того, по теореме Виета Поэтому . Следовательно, , т. е. функция действительно является решением уравнения (59).

Покажем теперь, что найденные частные решения образуют фундаментальную систему решений. Действительно,

Таким образом, в этом случае общее решение однородного линейного уравнения имеет вид

3. Корни характеристического уравнения комплексные. Как известно, комплексные корни квадратного уравнения с действительными коэффициентами являются сопряженными комплексными числами, т. е. имеют вид: . В этом случае частные решения уравнения (59), согласно формуле (60), будут иметь вид:

Применяя формулы Эйлера (см. гл. XI, § 5 п. 3), выражения для можно записать в виде:

Эти решения являются комплексными. Чтобы получить действительные решения, рассмотрим новые функции

Они являются линейными комбинациями решений и, следовательно, сами являются решениями уравнения (59) (см. § 3, п. 2, теорему 1).

Легко показать, что определитель Вронского для этих решений отличен от нуля и, следовательно, решения образуют фундаментальную систему решений.

Таким образом, общее решение однородного линейного дифференциального уравнения в случае комплексных корней характеристического уравнения имеет вид

Приведем в заключение таблицу формул общего решения уравнения (59) в зависимости от вида корней характеристического уравнения.