一阶常系数齐次线性差分方程的构型(B032)

问题

已知,$a$ 为非零常数,则以下哪个选项可以被称为一阶常系数齐次线性差分方程?

选项

[A].   $y_{t+1}$ $+$ $y_{t}$ $=$ $a$

[B].   $y_{t+1}$ $+$ $a$ $y_{t}$ $=$ $1$

[C].   $y_{t+1}$ $+$ $a$ $y_{t}$ $=$ $0$

[D].   $y_{t+1}$ $\times$ $a$ $y_{t}$ $=$ $0$


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$y_{t+1}$ $+$ $a$ $y_{t}$ $=$ $0$

求解可降阶的微分方程:$y^{\prime \prime}$ $=$ $f(y, y^{\prime})$(B031)

问题

如何将微分方程 $y^{\prime \prime}$ $=$ $f(y, y^{\prime})$ 降阶为一阶微分方程?

选项

[A].   令 $u$ $=$ $y^{\prime}$, 则有:$u^{\prime}$ $=$ $f(y, u)$

[B].   令 $u$ $=$ $y^{\prime}$, 则有:$u$ $u^{\prime \prime}$ $=$ $f(y, u^{\prime})$

[C].   令 $u$ $=$ $y^{\prime}$, 则有:$u$ $u^{\prime}$ $=$ $f(y, u)$

[D].   令 $u$ $=$ $y^{\prime}$, 则有:$u$ $u^{\prime}$ $=$ $f(y, u u^{\prime})$


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观察可知,方程 $y^{\prime \prime}$ $=$ $f(y, y^{\prime})$ 的特点是不显含自变量 $x$, 于是

令 $u$ $=$ $y^{\prime}$, 则有 $\frac{\mathrm{d}^{2} y}{\mathrm{~d} x^{2}}$ $=$ $\frac{\mathrm{d} u}{\mathrm{~d} x}$ $=$ $\frac{\mathrm{d} u}{\mathrm{~d} y}$ $\frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{~d} x}$ $=$ $u$ $u^{\prime}$.

于是,微分方程 $y^{\prime \prime}$ $=$ $f(y, y^{\prime})$ 变为一个以 $y$ 为自变量,$u(y)$ 为末知函数的一阶微分方程:

$u$ $u^{\prime}$ $=$ $f(y, u)$.

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0 - 荒原之梦1 - 荒原之梦

求解可降阶的微分方程:$y^{\prime \prime}$ $=$ $f(x, y^{\prime})$(B031)

问题

如何将微分方程 $y^{\prime \prime}$ $=$ $f(x, y^{\prime})$ 降阶为一阶微分方程?

选项

[A].   令 $u$ $=$ $x^{\prime}(y)$, 则有:$u^{\prime}(y)$ $=$ $f(x, u)$

[B].   令 $u$ $=$ $x^{\prime}(y)$, 则有:$u^{\prime}(x)$ $=$ $f(x, u)$

[C].   令 $u$ $=$ $y^{\prime}(x)$, 则有:$u^{\prime \prime}(x)$ $=$ $f(x, u^{\prime})$

[D].   令 $u$ $=$ $y^{\prime}(x)$, 则有:$u^{\prime}(x)$ $=$ $f(x, u)$


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观察可知,方程 $y^{\prime \prime}$ $=$ $f(x, y^{\prime})$ 的特点是不显含末知函数 $y$, 于是:

令 $u$ $=$ $y^{\prime}(x)$, 则微分方程 $y^{\prime \prime}$ $=$ $f(x, y^{\prime})$ 即可变为一阶微分方程:

$u^{\prime}(x)$ $=$ $f(x, u)$

求解可降阶的微分方程:$y^{(n)}(x)$ $=$ $f(x)$(B031)

问题

已知 $(n)$ 表示 $n$ 阶导,则如何求出 $y^{(n)}(x)$ $=$ $f(x)$ 中的 $f(x)$ ?

选项

[A].   无法计算出 $f(x)$

[B].   对原式等号两端的表达式做 $n$ 次求导即可

[C].   对原式等号两端的表达式做 $n$ 次积分即可

[D].   对原式等号两端的表达式同时乘以 $\frac{1}{n}$ 次幂即可


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对原式等号两端的表达式做 $n$ 次积分即可

$n$ 阶常系数线性齐次微分方程的特征方程的通解:当 $\alpha$ $\pm$ $i \beta$ 为特征方程的 $k$ 重共轭复根时(B030)

问题

若 $\alpha$ $\pm$ $i \beta$ 为$n$ 阶常系数线性齐次微分方程的特征方程的 $k$ 重共轭复根,且 $($ $2 k$ $\leqslant$ $n$ $)$, 则,该微分方程通解中会含有以下哪个选项中的内容?

选项

[A].   $\mathrm{e}^{\alpha x}$ $[$ $($ $C_{1}$ $+$ $C_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\cos \beta x$ $+$ $($ $D_{1}$ $+$ $D_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $D_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\sin \beta x$ $]$

[B].   $\mathrm{e}^{\alpha x}$ $($ $D_{1}$ $+$ $D_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $D_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\sin \beta x$

[C].   $\mathrm{e}^{\alpha x}$ $[$ $($ $C_{1}$ $x$ $+$ $C_{2}$ $x^{2}$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k}$ $)$ $\cos \beta x$ $+$ $($ $D_{1}$ $x$ $+$ $D_{2}$ $x^{2}$ $+$ $\cdots$ $+$ $D_{k}$ $x^{k}$ $)$ $\sin \beta x$ $]$

[D].   $\mathrm{e}^{\alpha x}$ $($ $C_{1}$ $+$ $C_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\cos \beta x$


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$\mathrm{e}^{\alpha x}$ $[$ $($ $C_{1}$ $+$ $C_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\cos \beta x$ $+$ $($ $D_{1}$ $+$ $D_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $D_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\sin \beta x$ $]$

$n$ 阶常系数线性齐次微分方程的特征方程的通解:当 $\lambda_{0}$ 为特征方程的 $k$ 重实根时(B030)

问题

若 $\lambda_{0}$ 为 $n$ 阶常系数线性齐次微分方程的特征方程的 $k$ 重实根,其中 $($ $k$ $\leqslant$ $n$ $)$, 则,该微分方程通解中会含有以下哪个选项中的内容?

选项

[A].   $($ $C_{1}$ $+$ $C_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\mathrm{e}^{\lambda_{0} x}$

[B].   $\frac{1}{\lambda_{0}}$ $($ $C_{1}$ $+$ $C_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\mathrm{e}^{x}$

[C].   $($ $C_{1}$ $x$ $+$ $C_{2}$ $x^{2}$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k}$ $)$ $\mathrm{e}^{\lambda_{0} x}$

[D].   $($ $C_{1}$ $\cdot$ $C_{2}$ $x$ $\cdot$ $\cdots$ $\cdot$ $C_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\mathrm{e}^{\lambda_{0} x}$


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$($ $C_{1}$ $+$ $C_{2}$ $x$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{k}$ $x^{k-1}$ $)$ $\mathrm{e}^{\lambda_{0} x}$

$n$ 阶常系数线性齐次微分方程的特征方程的通解:当有 $n$ 个不同的实根时(B030)

问题

若 $n$ 阶常系数线性齐次微分方程的特征方程有 $n$ 个不同的实根 $\lambda_{1}$, $\lambda_{2}$, $\cdots$, $\lambda_{n}$, 则,该微分方程的通解 $y$ $=$ $?$

选项

[A].   $y$ $=$ $C_{1}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{1} x}$ $-$ $C_{2}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{2} x}$ $-$ $\cdots$ $-$ $C_{n}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{n} x}$

[B].   $y$ $=$ $C_{1}$ $\mathrm{e}^{x}$ $+$ $C_{2}$ $\mathrm{e}^{x}$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{n}$ $\mathrm{e}^{x}$

[C].   $y$ $=$ $C_{1}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{1} x}$ $+$ $C_{2}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{2} x}$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{n}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{n} x}$

[D].   $y$ $=$ $C_{1}$ $\mathrm{e}^{\frac{x}{\lambda_{1}}}$ $+$ $C_{2}$ $\mathrm{e}^{\frac{x}{\lambda_{2}}}$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{n}$ $\mathrm{e}^{\frac{x}{\lambda_{n}}}$


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$y$ $=$ $C_{1}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{1} x}$ $+$ $C_{2}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{2} x}$ $+$ $\cdots$ $+$ $C_{n}$ $\mathrm{e}^{\lambda_{n} x}$


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