{\displaystyle } 可分離變量的微分方程也叫做變量分離方程,指的是形如 d y d x = f ( x ) φ ( y ) {\displaystyle {\frac {dy}{dx}}=f(x)\varphi (y)} 的方程. 主條目:分離變數法 等價定義 可化為 g ( y ) d y = f ( x ) d x {\displaystyle g(y)dy=f(x)dx} 的方程,稱為可分離變量的微分方程. 一般解法(求通解) 分離變量法: 對 d y d x = f ( x ) φ ( y ) {\displaystyle {\frac {dy}{dx}}=f(x)\varphi (y)} ,若 φ ( y ) ≠ 0 {\displaystyle \varphi (y)\neq 0} 則 d y φ ( y ) = f ( x ) d x {\displaystyle {\frac {dy}{\varphi (y)}}=f(x)dx} ,兩邊取不定積分,得 ∫ d y φ ( y ) = ∫ f ( x ) d x + c {\displaystyle \int {\frac {dy}{\varphi (y)}}=\int f(x)dx\,+c} ,這裡 ∫ d y φ ( y ) {\displaystyle \int {\frac {dy}{\varphi (y)}}} 和 ∫ f ( x ) d x {\displaystyle \int f(x)dx\,} 理解為某個確定的原函數, c {\displaystyle c} 為任意常數. 對 g ( y ) d y = f ( x ) d x {\displaystyle g(y)dy=f(x)dx} 也是一樣的解法. 初值問題(求特解) 1.不定積分法 以 g ( y ) d y = f ( x ) d x {\displaystyle g(y)dy=f(x)dx} 為例,若給初始條件 y ∣ x = x 0 = y 0 {\displaystyle y\mid _{x=x_{0}}=y_{0}} ,則對 g ( y ) d y = f ( x ) d x {\displaystyle g(y)dy=f(x)dx} 兩邊取不定積分,得 ∫ g ( y ) d y = ∫ f ( x ) d x + c {\displaystyle \int g(y)dy=\int f(x)dx+c} ,將初始條件代入,求得 c = c 0 {\displaystyle c=c_{0}} ,再代回原方程即得所要求的特解 F ( x , y ) {\displaystyle F(x,y)} . 2.變上限積分法 仍以 g ( y ) d y = f ( x ) d x {\displaystyle g(y)dy=f(x)dx} 為例,若給初始條件 y ∣ x = x 0 = y 0 {\displaystyle y\mid _{x=x_{0}}=y_{0}} ,對 g ( y ) d y = f ( x ) d x {\displaystyle g(y)dy=f(x)dx} 兩邊取不定積分,得 G ( y ) = F ( x ) + c {\displaystyle G(y)=F(x)+c} ,其中 G ( y ) , F ( x ) {\displaystyle G(y),F(x)} 分別為 g ( y ) , f ( x ) {\displaystyle g(y),f(x)} 的一個原函數,代入初始條件,有 G ( y 0 ) = F ( x 0 ) + c ⇒ c = G ( y 0 ) − F ( x 0 ) {\displaystyle G(y_{0})=F(x_{0})+c\Rightarrow c=G(y_{0})-F(x_{0})} ,代回原方程得特解為 G ( y ) = F ( x ) + G ( y 0 ) − F ( x 0 ) {\displaystyle G(y)=F(x)+G(y_{0})-F(x_{0})} ,即 G ( y ) − G ( y 0 ) = F ( x ) − F ( x 0 ) {\displaystyle G(y)-G(y_{0})=F(x)-F(x_{0})} ,根據牛頓—萊布尼茨公式,可知 ∫ y 0 y g ( u ) d u = ∫ x 0 x f ( v ) d v {\displaystyle \int _{y_{0}}^{y}g(u)du=\int _{x_{0}}^{x}f(v)dv} ,在不混淆的時候,可寫為 ∫ y 0 y g ( y ) d y = ∫ x 0 x f ( x ) d x {\displaystyle \int _{y_{0}}^{y}g(y)dy=\int _{x_{0}}^{x}f(x)dx} . 所以可以用兩邊取變上限積分的方法求這類初值問題. 若又給條件 y ∣ x = x 1 = y 1 {\displaystyle y\mid _{x=x_{1}}=y_{1}} ,將此條件代入 G ( y ) − G ( y 0 ) = F ( x ) − F ( x 0 ) {\displaystyle G(y)-G(y_{0})=F(x)-F(x_{0})} ,得 G ( y 1 ) − G ( y 0 ) = F ( x 1 ) − F ( x 0 ) {\displaystyle G(y_{1})-G(y_{0})=F(x_{1})-F(x_{0})} ,即 ∫ y 0 y 1 g ( y ) d y = ∫ x 0 x 1 f ( x ) d x {\displaystyle \int _{y_{0}}^{y_{1}}g(y)dy=\int _{x_{0}}^{x_{1}}f(x)dx} . 參考資料 1.《常微分方程(第三版)》王高雄、周之銘等編 高等教育出版社 2.《高等數學(第六版)》同濟大學 3.《微積分(第二版)》同濟大學應用數學系 4.《微積分學習指導書》同濟大學應用數學系 Loading related searches...Wikiwand - on Seamless Wikipedia browsing. On steroids.