常微分方程式

在數學分析中，常微分方程式（英語：ordinary differential equation，簡稱ODE）是未知函數只含有一個自變數的微分方程式。對於微積分的基本概念，請參見微積分、微分學、積分學等條目。

很多科學問題都可以表示為常微分方程式，例如根據牛頓第二運動定律，物體在力的作用下的位移${\displaystyle s}$和時間${\displaystyle t}$的關係就可以表示為如下常微分方程式：

${\displaystyle m{\frac {\mathrm {d} ^{2}s}{\mathrm {d} t^{2}}}=f(s)}$；

其中${\displaystyle m}$是物體的質量，${\displaystyle f(s)}$是物體所受的力，是位移的函數。所要求解的未知函數是位移${\displaystyle s}$，它只以時間${\displaystyle t}$為自變數。

精確解總結

一些微分方程式有精確封閉形式的解，這裡給出幾個重要的類型。

在下表中，${\displaystyle P(x),Q(x);P(y),Q(y)}$和${\displaystyle M(x,y),N(x,y)}$是任意關於${\displaystyle x,y}$的可積函數，${\displaystyle b,c}$是給定的實常數，${\displaystyle C,C_{1},C_{2}\ldots }$是任意常數（一般為複數）。這些微分方程式的等價或替代形式通過積分可以得到解。

在積分解中，${\displaystyle \lambda }$和${\displaystyle \epsilon }$是積分變量（求和下標的連續形式），記號${\displaystyle \int ^{x}F(\lambda )\mathrm {d} \lambda }$只表示${\displaystyle F(\lambda )}$對${\displaystyle \lambda }$積分，在積分以後${\displaystyle \lambda {}=x}$替換，無需加常數（明確說明）。

微分方程式	解法	通解
可分離微分方程式
一階，變量${\displaystyle x}$和${\displaystyle y}$均可分離（一般情況,下面有特殊情況）[1] ${\displaystyle P_{1}(x)Q_{1}(y)+P_{2}(x)Q_{2}(y)\,{\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}=0\,\!}$ ${\displaystyle P_{1}(x)Q_{1}(y)\,\mathrm {d} x+P_{2}(x)Q_{2}(y)\,\mathrm {d} y=0\,\!}$	分離變量（除以${\displaystyle P_{2}Q_{1}}$）。	${\displaystyle \int ^{x}{\frac {P_{1}(\lambda )}{P_{2}(\lambda )}}\,\mathrm {d} \lambda +\int ^{y}{\frac {Q_{2}(\lambda )}{Q_{1}(\lambda )}}\,\mathrm {d} \lambda =C\,\!}$
一階，變量${\displaystyle x}$可分離[2] ${\displaystyle {\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}=F(x)\,\!}$ ${\displaystyle \mathrm {d} y=F(x)\,\mathrm {d} x\,\!}$	直接積分。	${\displaystyle y=\int ^{x}F(\lambda )\,\mathrm {d} \lambda +C\,\!}$
一階自治，變量${\displaystyle y}$可分離[2] ${\displaystyle {\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}=F(y)\,\!}$ ${\displaystyle \mathrm {d} y=F(y)\,\mathrm {d} x\,\!}$	分離變量（除以${\displaystyle F}$）。	${\displaystyle x=\int ^{y}{\frac {\mathrm {d} \lambda }{F(\lambda )}}+C\,\!}$
一階，變量${\displaystyle x}$和${\displaystyle y}$均可分離[2] ${\displaystyle P(y){\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}+Q(x)=0\,\!}$ ${\displaystyle P(y)\,\mathrm {d} y+Q(x)\,\mathrm {d} x=0\,\!}$	整個積分。	${\displaystyle \int ^{y}P(\lambda )\,{\mathrm {d} \lambda }+\int ^{x}Q(\lambda )\,\mathrm {d} \lambda =C\,\!}$
一般一階微分方程式
一階，齊次[2] ${\displaystyle {\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}=F\left({\frac {y}{x}}\right)\,\!}$	令${\displaystyle y=ux}$，然後通過分離變量${\displaystyle u}$和${\displaystyle x}$求解。	${\displaystyle \ln(Cx)=\int ^{\frac {y}{x}}{\frac {\mathrm {d} \lambda }{F(\lambda )-\lambda }}\,\!}$
一階，可分離變量[1] ${\displaystyle yM(xy)+xN(xy)\,{\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}=0\,\!}$ ${\displaystyle yM(xy)\,\mathrm {d} x+xN(xy)\,\mathrm {d} y=0\,\!}$	分離變量（除以${\displaystyle xy}$）。	${\displaystyle \ln(Cx)=\int ^{xy}{\frac {N(\lambda )\,\mathrm {d} \lambda }{\lambda [N(\lambda )-M(\lambda )]}}\,\!}$ 如果${\displaystyle N=M}$,解為${\displaystyle xy=C}$。
正合微分，一階[2] ${\displaystyle M(x,y){\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}+N(x,y)=0\,\!}$ ${\displaystyle M(x,y)\,\mathrm {d} y+N(x,y)\,\mathrm {d} x=0\,\!}$ 其中${\displaystyle {\frac {\partial M}{\partial x}}={\frac {\partial N}{\partial y}}\,\!}$	全部積分	${\displaystyle {\begin{aligned}F(x,y)&=\int ^{y}M(x,\lambda )\,\mathrm {d} \lambda +\int ^{x}N(\lambda ,y)\,\mathrm {d} \lambda \\&+Y(y)+X(x)=C\end{aligned}}\,\!}$ 其中${\displaystyle Y(y)}$和${\displaystyle X(x)}$是積分出來的函數而不是常數，將它們列在這裡以使最終函數${\displaystyle F(x,y)}$滿足初始條件。
非正合微分（英語：Inexact differential equation）,一階[2] ${\displaystyle M(x,y){\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}+N(x,y)=0\,\!}$ ${\displaystyle M(x,y)\,\mathrm {d} y+N(x,y)\,\mathrm {d} x=0\,\!}$ 其中${\displaystyle {\frac {\partial M}{\partial x}}\neq {\frac {\partial N}{\partial y}}\,\!}$	積分因子${\displaystyle \mu (x,y)}$滿足 ${\displaystyle {\frac {\partial (\mu M)}{\partial x}}={\frac {\partial (\mu N)}{\partial y}}\,\!}$	如果可以得到${\displaystyle \mu (x,y)}$： ${\displaystyle {\begin{aligned}F(x,y)&=\int ^{y}\mu (x,\lambda )M(x,\lambda )\,\mathrm {d} \lambda +\int ^{x}\mu (\lambda ,y)N(\lambda ,y)\,\mathrm {d} \lambda \\&+Y(y)+X(x)=C\\\end{aligned}}\,\!}$
一般二階微分方程式
二階，自治[3] ${\displaystyle {\frac {\mathrm {d} ^{2}y}{\mathrm {d} x^{2}}}=F(y)\,\!}$	原方程式乘以${\displaystyle {\frac {2\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}}$，代換${\displaystyle 2{\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}{\frac {\mathrm {d} ^{2}y}{dx^{2}}}={\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\left({\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}\right)^{2}\,\!}$，然後兩次積分。	${\displaystyle x=\pm \int ^{y}{\frac {\mathrm {d} \lambda }{\sqrt {2\int ^{\lambda }F(\epsilon )\,\mathrm {d} \epsilon +C_{1}}}}+C_{2}\,\!}$
線性微分方程式（最高到${\displaystyle n}$階）
一階線性，非齊次的函數係數[2] ${\displaystyle {\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}+P(x)y=Q(x)\,\!}$	積分因子：${\displaystyle e^{\int ^{x}P(\lambda )\,d\lambda }}$。	${\displaystyle y=e^{-\int ^{x}P(\lambda )\,\mathrm {d} \lambda }\left[\int ^{x}e^{\int ^{\lambda }P(\epsilon )\,\mathrm {d} \epsilon }Q(\lambda )\,{\mathrm {d} \lambda }+C\right]}$
二階線性，非齊次的常係數[4] ${\displaystyle {\frac {\mathrm {d} ^{2}y}{\mathrm {d} x^{2}}}+b{\frac {\mathrm {d} y}{\mathrm {d} x}}+cy=r(x)\,\!}$	余函數${\displaystyle y_{c}}$：設${\displaystyle y_{c}=\mathrm {e} ^{\alpha x}}$，代換並解出${\displaystyle \alpha }$中的多項式，求出線性獨立函數${\displaystyle e^{\alpha _{j}x}}$。 特解${\displaystyle y_{p}}$：一般運用常數變易法（英語：method of variation of parameters），雖然對於非常容易的${\displaystyle r(x)}$可以直觀判斷。[2]	${\displaystyle y=y_{c}+y_{p}}$ 如果${\displaystyle b^{2}>4c}$,則： ${\displaystyle y_{c}=C_{1}e^{\left(-b+{\sqrt {b^{2}-4c}}\right){\frac {x}{2}}}+C_{2}e^{-\left(b+{\sqrt {b^{2}-4c}}\right){\frac {x}{2}}}\,\!}$ 如果${\displaystyle b^{2}=4c}$，則： ${\displaystyle y_{c}=(C_{1}x+C_{2})e^{-{\frac {bx}{2}}}\,\!}$ 如果${\displaystyle b^{2}<4c}$,則： ${\displaystyle y_{c}=e^{-{\frac {bx}{2}}}\left[C_{1}\sin {\left({\sqrt {\left|b^{2}-4c\right|}}{\frac {x}{2}}\right)}+C_{2}\cos {\left({\sqrt {\left|b^{2}-4c\right|}}{\frac {x}{2}}\right)}\right]\,\!}$
${\displaystyle n}$階線性，非齊次常係數[4] ${\displaystyle \sum _{j=0}^{n}b_{j}{\frac {\mathrm {d} ^{j}y}{\mathrm {d} x^{j}}}=r(x)\,\!}$	余函數${\displaystyle y_{c}}$：設${\displaystyle y_{c}=\mathrm {e} ^{\alpha x}}$，代換並解出${\displaystyle \alpha }$中的多項式，求出線性獨立函數${\displaystyle e^{\alpha _{j}x}}$。 特解${\displaystyle y_{p}}$：一般運用常數變易法（英語：method of variation of parameters），雖然對於非常容易的${\displaystyle r(x)}$可以直觀判斷。[2]	${\displaystyle y=y_{c}+y_{p}}$ 由於${\displaystyle \alpha _{j}}$為${\displaystyle n}$階多項式的解： ${\displaystyle \prod _{j=1}^{n}\left(\alpha -\alpha _{j}\right)=0\,\!}$，於是： 對於各不相同的${\displaystyle \alpha _{j}}$， ${\displaystyle y_{c}=\sum _{j=1}^{n}C_{j}e^{\alpha _{j}x}\,\!}$ 每個根${\displaystyle \alpha _{j}}$重複${\displaystyle k_{j}}$次， ${\displaystyle y_{c}=\sum _{j=1}^{n}\left(\sum _{\ell =1}^{k_{j}}C_{\ell }x^{\ell -1}\right)e^{\alpha _{j}x}\,\!}$ 對於一些複數值的αj，令α = χj + iγj，使用歐拉公式，前面結果中的一些項就可以寫成 ${\displaystyle C_{j}e^{\alpha _{j}x}=C_{j}e^{\chi _{j}x}\cos(\gamma _{j}x+\phi _{j})\,\!}$ 的形式，其中ϕj為任意常數（相移）。

參見

• 微分方程式
• 偏微分方程式