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[数学]05-微分方程求解
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3秒自动关闭窗口[转载]Matlab求解微分方程（1）——常微分方程的求解
微分方程是数学中一个很重要的概念，在很多学科领域内有着重要的应用，特别是在数学建模中，大部分模型都可以表示为一组微分方程的形式。大体上，微分方程分为两类，未知函数是一元函数的，叫；未知函数是多元函数的叫做。这一部分我们介绍常微分方程的求解。
一、求解常微分方程的解析解
在微分方程中，绝大部分微分方程是无法求出解析解的。通常，可以通过解析解的方法求解的微分方程主要是线性微分方程和低阶特殊微分方程。Matlab求解微分方程的解析解主要用到的函数是dsolve()函数。
该函数的调用格式如下：
y=dsolve(‘eq1,eq2,…’)
y=dsolve(‘eq1,eq2,…’,’x’)
y=dsolve(‘eq1,eq2,…’,’cond1,cond2,…’,’x’)
‘eq1,eq2,…’为微分方程或微分方程组；’cond1,cond2,…’是初始条件或边界条件；’x’是独立变量，默认的独立变量是’t’。dsolve()函数求解符号常微分方程、方程组，如果没有初始条件，则求出通解，如果有初始条件，则求出特解。
给出的方程是一个常微分方程，没有初始条件，求通解，可以用下面的程序来求解：
y=dsolve(['D4y+10*D3y+35*D2y+50*Dy+24*y=',...
&&&&&&&&&&&
'87*exp(-5*t)*cos(2*t+1)+92*exp(-5*t)*sin(2*t+1)+10'])
运行结果简化后为：
C2*exp(-3*t)-(547*exp(-5*t)*sin(2*t+1))/520-(343*exp(-5*t)*cos(2*t+1))/520+C4*exp(-2*t)+C5*exp(-t)+C3*exp(-4*t)+5/12
给出的是常系数线性微分方程组，有初始条件，可以用下面的程序来进行求解：
[x,y]=dsolve('D2x+5*Dx+4*x+3*y=exp(-6*t)*sin(4*t)',...
&&&&&&&&&&&&&&&
'2*Dy+y+4*Dx+6*x=exp(-6*t)*cos(4*t)','x(0)=1','x(pi)=2','y(0)=0')
由于解析解规模比较大，我们取10位有效数字简化系数后得到结果为：
&&&&0.*exp(t)-0./(exp(7.*t)^(1/4)*exp(t)^(13/4))+(0.*exp(7.*t)^(1/4))/exp(t)^(13/4)+0.*exp(-6.0*t)*cos(4.0*t)-0.*exp(-6.0*t)*sin(4.0*t)
&&&&0./(exp(7.*t)^(1/4)*exp(t)^(13/4))-0.*exp(t)+(0.*exp(7.*t)^(1/4))/exp(t)^(13/4)-0.*exp(-6.0*t)*cos(4.0*t)+0.*exp(-6.0*t)*sin(4.0*t)
这是一个特殊的非线性微分方程，需要指出的是，大部分非线性微分方程是无法求出解析解的，能够求出解析解的只是很少的一部分。求解该微分方程可以用下面的程序：
y=dsolve('D2y-(2-1/x)*Dy+(1-1/x)*y=x^2*exp(-5*x)','x')
求解结果经过适当的化简后显示如下：
(exp(-5*x)*(30*x-6*Ei(-6*x)*exp(6*x)+36*x^2+1296*C5*exp(6*x)+1296*C6*exp(6*x)*log(x)+11))/1296
二、求解常微分方程的数值解
作为一名工科学生，我们的关注点往往不是在某种解析式上，我们更偏重于某个“数”，也就是微分方程的数值解。同时，由于大部分微分方程是无法求出解析解的，这样对数值解的学习就显得尤为重要。数值解的求解会用到很多函数，我们这里用到的有ode45(),ode15i(),ode15s(),dde23()等，除此之外Matlab还提供了其它的一些解算器，列表如下：
1、首先介绍用的最多的一个函数——四阶五级龙格库塔ode45()函数
该函数的调用格式为：
[t,x]=ode45(odefun,[t0,tf],x0)
[t,x]=ode45(odefun,[t0,tf],x0,options)
[t,x]=ode45(odefun,[t0,tf],x0,options,p1,p2,…)
odefun是微分方程的Matlab语言描述函数，必须是函数句柄或者字符串，必须写成规范格式；[t0,tf]是微分变量的范围，根据t0和tf自动选择步长，该处还有另一种写法是[t0,t1,…,tf]区别是前者返回所有计算点的微分值，后者只返回指定点的微分值；x0是微分方程的初值，依次输入所有状态变量的初值；options是微分优化参数，是一个结构体，使用odeset可以设置具体参数（eg：若想将相对误差设置成较小的1e-7，可以有两种方法。①options=odeset(‘RelTol’,1e-7);②options=options.RelTol=1e-7;）；p1,p2,…为附加参数；t是时间列向量，即微分方程的计算点；x为一个二维数组，第i列表示第i个状态变量的值，行数与t一致。
应用ode45时，odefun必须是一阶显示常微分方程的形式，如下所示：
遇到给出的方程组为高阶显示微分方程时需先进行变换，转化为一阶显示常微分方程的形式。
该方程组是一阶的微分方程组，应用龙格库塔法时把x’看成状态变量x(1)
,y’看成状态变量x(2)
。倘使已知的微分方程组是由高阶微分方程组成的，需进行相应的变换，使其构成一阶显示微分方程组。可以用下面的程序求解该微分方程组：
f=inline('[x(2)+x(1)*(1-x(1)^2-x(2)^2);-x(1)+x(2)*(1-x(1)^2-x(2)^2)]','t','x');
& [t,x]=ode45(f,[0,10],[1;2]);
plot(x(:,1),x(:,2))
结果如下：
用下面的程序求解：
f=inline('[-x(2)-x(3);x(1)+a*x(2);b+(x(1)-c)*x(3)]',...
&&&&&&&&&&&&
't','x','flag','a','b','c');&
%flag不可省去，用于占位
&&&&[t,x]=ode45(f,[0,100],[0;0;0],[],0.2,0.5,10);
plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3));grid
&&& 结果如下：
2、隐式微分方程的求解
在平时的计算中，我们经常会发现有一些微分方程并不能表示成上面我们讲的一阶显示的形式，这类方程就是通常所说的隐式微分方程，隐式微分方程方程的求解有很多种方法，这里我们只介绍最通用的ode15i()算法。
该函数的调用格式为：
[y0mod,yp0mod]=decic(odefun,t0,y0,fixed_y0,yp0,fixed_yp0,optoions…)
[T,Y]=ode15i(odefun,tspan,y0mod,yp0mod,options…)
&&&&ode15i()函数的使用条件比较苛刻，需要同时给出状态变量及其一阶导数的初值，它们不能任意赋值，只能有n个是独立的，其余的需要隐式方程求解（使用decic函数），否则会出现矛盾的初值条件。该函数调用格式中，odefun是微分方程；t0是自变量初值，必须与tspan(1)相等；y0是状态变量初值，题目给出几个就写几个，没给的自己猜测一个；fixed_y0与y0对应，表示对应位置的初值是给定的还是猜测的，如果给定则1，否则0；yp0是状态变量一阶导数初值，其它与y0相同；fixed_yp0同fixed_y0；options是其它选项；tspan是自变量的范围。
&& function yinshi
u=[1;0;2;0];
ud=[0;1;0;2];
[y0,yp0]=decic(@exc7eqc,0,u,[1 0 1 0],ud,[0 1 0 1])
[t,y]=ode15i(@exc7eqc,[0,1.2],y0,yp0);
&& plot(t,y)
&& function fun=exc7eqc(t,u,ud)
fun=[ud(1)-u(2);
-u(2)*ud(4)*sin(u(1)*u(3))-5*ud(2)*u(4)*cos(u(1)^2)-t*u(1)*u(3)^2+exp(-u(3)^2);
ud(3)-u(4);
-ud(2)*u(3)-ud(4)*u(2)*sin(u(1)^2)-cos(ud(4)*u(3))-sin(t)];
&&&运行结果为：
&&&&&&-0.8000
3、刚性方程的求解
在许多领域中，经常遇到一类特殊的常微分方程，其中一些解变化缓慢，另一些变化快，且相差较悬殊，这类方程常常称为刚性方程，又称为Stiff方程。求解刚性方程适合用ode15s()函数求解，其调用格式与ode45()完全一样。
&&&&在求解该方程时，我们分别使用ode45()和ode15s()函数来求解，通过统计计算点数的数目来比较孰优孰劣。可用下面的程序求解：
&&& function stiff
[t1,y1]=ode45(@c7exstf2,[0,100],[0;1]);
num_ode45=length(t1)
[t2,y2]=ode15s(@c7exstf2,[0,100],[0;1]);
num_ode15s=length(t2)
plot(t2,y2)
&&& function dy=c7exstf2(t,y)
dy=[0.04*(1-y(1))-(1-y(2))*y(1)+0.0001*(1-y(2))^2;
-10^4*y(1)+3000*(1-y(2))^2];
&&& 结果如下：
&&& num_ode45
&&&&&&&&&&&&&
&&& num_ode15s
&&&&&&&&&&&&&
从num_ode45和num_ode15s的对比可以看出，两者相差悬殊，ode45()并不适合求解这种情况。
4、微分代数方程的求解
&&&&什么叫微分代数方程呢？通俗点讲就是一个方程组中，既有微分方程又有纯代数方程。微分方程的更一般形式可以写成：
M(t,x)是奇异矩阵，没有办法转换成一阶常微分方程组的类型，所以需要特殊解法（需要指出，当M(t,x)非奇异时，我们是可以通过代入消去变形转换为普通微分方程组的）。求解时其实并不难，只需增加一个Mass参数即可。
&&& function DAE
M=[1,0,0;0,1,0;0,0,0];
options.Mass=M;
x0=[0.8;0.1;0.1];
&&&[t,x]=ode15s(@c7eqdae,[0,20],x0,options);
&&& function dx=c7eqdae(t,x)
dx=[-0.2*x(1)+x(2)*x(3)+0.3*x(1)*x(2);
2*x(1)*x(2)-5*x(2)*x(3)-2*x(2)*x(2);
x(1)+x(2)+x(3)-1];
&&& 结果如下：
5、延时微分方程的求解
接下来，介绍最后一种常见的特殊微分方程——延时微分方程。延迟微分方程的一般形式为：
其中τ≧0为状态变量x(t)的延迟常数。Matlab中求解延迟微分方程使用dde23()函数。
该函数的调用格式如下：
sol=dde23(ddefun,tau,history,tspan,options)
返回变量sol为结构体数据，其sol.x成员变量为时间向量t，成员变量sol.y为各个时刻的状态向量构成的矩阵x，和ode45()等返回的x矩阵不同，它是按照行排列的；ddefun是描述延迟微分方程的句柄；τ=[τ1,
τ2,…, τn]；history为描述t≤t0时的状态变量值的函数。
&& function DDE
&&&lags=[1
tx=dde23(@c7exdde,lags,zeros(3,1),[0,10]);
plot(tx.x,tx.y(2,:))
&& function dx=c7exdde(t,x,z)
xlag1=z(:,1);
xlag2=z(:,2);
dx=[1-3*x(1)-xlag1(2)-0.2*xlag2(1)^3-xlag2(1);
4*x(1)-2*x(2)-3*x(3)];
&& 结果如下（为y(t)的图像）：
以上就是在求解常微分方程时我所总结的各种情况，Matlab的学习是一个逐渐积累的过程，只要多看多用，一定熟能生巧。
由于新浪微博不支持公式的插入，所以本文涉及到公式的地方都做了截图处理，版面看起来有点凌乱，下面给大家附上本文所有例子的M文件以及本文PDF版的下载地址：
例子M文件：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。微分方程（数学分支）_百度百科
（数学分支）
微分方程指描述未知函数的与之间的关系的。微分方程的解是一个符合方程的函数。而在初等数学的代数方程，其解是常数值。微分方程的应用十分广泛，可以解决许多与导数有关的问题[1]:p.1。物理中许多涉及变力的、动力学问题，如空气的阻力为速度函数的落体运动等问题，很多可以用微分方程求解。此外，微分方程在化学、、经济学和人口统计等领域都有应用。数学领域对微分方程的研究着重在几个不同的面向，但大多数都是关心微分方程的解。只有少数简单的微分方程可以求得。不过即使没有找到其解析解，仍然可以确认其解的部份性质。在无法求得解析解时，可以利用的方式，利用电脑来找到其数值解。 理论强调对于微分方程系统的量化分析，而许多数值方法可以计算微分方程的数值解，且有一定的准确度。
微分方程介绍
含有未知函数的导数，如
的方程都是微分方程。 一般的凡是表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程，叫做微分方程。未知函数是一元函数的，叫；未知函数是多元函数的叫做。微分方程有时也简称方程。[1]
微分方程定义式
微分方程概述
大致与同时产生。事实上，求y′=f(x)的问题便是最简单的微分方程。I.牛顿本人已经解决了二体问题：在太阳引力作用下，一个单一的的运动。他把两个物体都理想化为质点，得到3个未知函数的3个二阶，经简单计算证明，可化为平面问题，即两个未知函数的两个组。用叫做“首次积分”的办法，完全解决了它的求解问题。17世纪
就提出了弹性问题，这类问题导致方程、振动弦的方程等等。总之，力学、天文学、几何学等领域的许多问题都导致微分方程。在当代，甚至许多社会科学的问题亦导致微分方程，如人口发展模型、交通流模型……。因而微分方程的研究是与人类社会密切相关的。当初，数学家们把精力集中放在求微分方程的通解上，后来证明这一般不可能，于是逐步放弃了这一奢望，而转向：、、混合问题等。但是，即便是一阶常微分方程，初等解(化为积分形式)也被证明不可能，于是转向定量方法（）、定性方法，而这首先要解决解的存在性、唯一性等理论上的问题。
方程对于学过中学数学的人来说是比较熟悉的；在中就有各种各样的方程，比如、二次方程、、指数方程、对数方程、和方程组等等。这些方程都是要把研究的问题中的已知数和未知数之间的关系找出来，列出包含一个未知数或几个未知数的一个或者多个方程式，然后取求方程的解。
但是在实际工作中，常常出现一些特点和以上方程完全不同的问题。比如：物质在一定条件下的运动变化，要寻求它的运动、变化的规律；某个物体在重力作用下，要寻求下落距离随时间变化的规律；火箭在发动机推动下在空间飞行，要寻求它飞行的轨道，等等。
运动和它的变化规律在数学上是用函数关系来描述的，因此，这类问题就是要去寻求满足某些条件的一个或者几个未知函数。也就是说，凡是这类问题都不是简单地去求一个或者几个固定不变的数值，而是要求一个或者几个未知的函数。
解这类问题的基本思想和初等数学的基本思想很相似，也是要把研究的问题中已知函数和未知函数之间的关系找出来，从列出的包含未知函数的一个或几个方程中去求得未知函数的表达式。但是无论在方程的形式、求解的具体方法、求出解的性质等方面，都和初等数学中的解方程有许多不同的地方。
在数学上，解这类方程，要用到和导数的知识。因此，凡是表示未知函数的导数以及自变量之间的关系的方程，就叫做微分方程。
微分方程差不多是和微积分同时先后产生的，苏格兰数学家耐普尔创立对数的时候，就讨论过微分方程的近似解。牛顿在建立微积分的同时，对简单的微分方程用级数来求解。后来数学家雅各布·贝努利、、法国数学家克雷洛、达朗贝尔、等人又不断地研究和丰富了微分方程的理论。
常微分方程的形成与发展是和力学、天文学、物理学，以及其他科学技术的发展密切相关的。数学的其他分支的新发展，如、、组合拓扑学等，都对常微分方程的发展产生了深刻的影响，当前计算机的发展更是为常微分方程的应用及理论研究提供了非常有力的工具。
牛顿研究和机械力学的时候，利用了微分方程这个工具，从理论上得到了规律。后来，法国天文学家勒维烈和英国天文学家使用微分方程各自计算出那时尚未发现的海王星的位置。这些都使数学家更加深信微分方程在认识自然、改造自然方面的巨大力量。
微分方程的理论逐步完善的时候，利用它就可以精确地表述事物变化所遵循的基本规律，只要列出相应的微分方程，有了解方程的方法。微分方程也就成了最有生命力的数学分支。
微分方程来源
微分方程研究的来源：它的研究来源极广，历史久远。和G.W.莱布尼茨创造和积分运算时，指出了它们的互逆性，事实上这是解决了最简单的微分方程y'=f(x)的求解问题。当人们用去研究几何学、力学、物理学所提出的问题时，微分方程就大量地涌现出来。
20世纪以来，随着大量的边
缘科学诸如电磁流体力学、、动力气象学、、等等的产生和发展，也出现不少新型的微分方程（特别是方程组）。70年代随着数学向化学和生物学的渗透，出现了大量的方程。从“求通解”到“求解” 　数学家们首先发现微分方程有无穷个解。的解会含有一个或多个任意，其个数就是方程的。的解会含有一个或多个任意函数，其个数随方程的阶数而定。命方程的解含有的任意元素（即任意常数或任意函数）作尽可能的变化，人们就可能得到方程所有的解，于是数学家就把这种含有任意元素的解称为“通解”。在很长一段时间里，人们致力于“求通解”。但是以下三种原因使得这种“求通解”的努力，逐渐被放弃。第一，能求得通解的方程显然是很少的。在常微分方程方面，一阶方程中可求得通解的，除了、可分离变量方程和用特殊方法变成这两种方程的方程之外，为数是很小的。如果把求通解看作求及消去法的某一类，那么，也和熟知的逆运算一样，它是带试探性而没有一定的规则的，甚至有时是不可能的（J.刘维尔首先证明黎卡提方程不可能求出通解），何况这种通解也是随着其自由度的增多而增加其求解的难度的。第二，当人们要明确通解的意义的时候（在19世纪初叶分析奠基时期显然会考虑到此问题）就会碰到严重的含糊不清之处，达布在他的教学中经常提醒大家注意这些困难。这主要发生在偏微分方程的研究中。
第三，微分方程在物理学、力学中的重要应用，不在于求方程的任一解，而是求得满足某些补充条件的解。A.-L.柯西认为这是放弃“求通解”的最重要的和决定性的原因。这些补充条件即定解条件。求方程满足定解条件的解，称之为求解。
早期由于外弹道学的需要，以及40年代由于高速气动力学研究激波的需要，拟线性一阶双曲组的间断解的研究更得到了重大发展，苏联和美国学者作出了贡献。和偏微分方程间的相互联系，相互促进发展，首先应归功于法、波、苏等国学者的努力。
中华人民共和国建立后，微分方程得到了重视和发展。培养了许多优秀的微分方程的工作者，在常微分方程稳定性、、结构稳定性等方面做出了很多有水平的结果；在偏微分方程混合型刻画渗流问题的拟线性退缩抛物型、椭圆组和拟线性双曲组的间断解等方面做出了很多有水平的结果。
微分方程分类
微分方程可分为以下几类，而随着微分方程种类的不同，其相关研究的方式也会随之不同。
常微分方程及偏微分方程
-（ODE）是指一微分方程的未知数是单一自变量的函数[2]
。最简单的常微分方程，未知数是一个实数或是复数的函数，但未知数也可能是一个向量函数或是矩阵函数，后者可对应一个由常微分方程组成的系统。微分方程的表达通式是：
f\left(x, \frac{d^n y}{dx^n},\frac{d^{(n-1)} y}{dx^{(n-1)}},\cdots, \frac{dy}{dx}, y\right)=0
常微分方程常依其阶数分类，阶数是指自变量导数的最高阶数[3]
:p.3，最常见的二种为一阶微分方程及二阶微分方程。例如以下的贝塞尔方程：
x^2 \frac{d^2 y}{dx^2} + x \frac{dy}{dx} + (x^2 - \alpha^2)y = 0
（其中y为应变量）为二阶微分方程，其解为。
-（PDE）是指一微分方程的未知数是多个自变量的函数[2]
，且方程式中有未知数对自变量的偏微分。偏微分方程的阶数定义类似常微分方程，但更细分为椭圆型、双曲线型及抛物线型的偏微分方程，尤其在二阶偏微分方程中上述的分类更是重要。有些偏微分方程在整个自变量的值域中无法归类在上述任何一种型式中，这种偏微分方程则称为混合型。像以下的方程就是偏微分方程：
\frac{\partial u}{\partial t} + t\frac{\partial u}{\partial x} = 0.
及都可以分为线性及非线性二类。
若微分方程中没有出现未知数及微分项的平方或其他乘积项，也没有出现未知数及其微分项的乘积，此微分方程为线性微分方程，否则即为非线性微分方程。[3]
齐次线性微分方程是线性微分方程中更细的分类，微分方程的解乘上一系数或是与另一个解相加后的结果仍为微分方程的解。
若线性微分方程的系数均为常数，则为常系数线性微分方程。常系数线性微分方程可以利用拉氏转换转换为代数方程:p.315-316，因此简化求解的过程。
针对非线性的微分方程，只有相当少数的方法可以求得微分方程的解析解，而且这些方法需要微分方程有特别的对称性。长时间时非线性微分方程可能会出现非常复杂的特性，也可能会有混沌现象。有关非线性微分方程的一些基本问题，例如解的存在性、唯一性及初始值非线性微分方程的适定性问题，以及边界值非线性微分方程都是相当难的问题，甚至针对特定非线性微分方程的上述基本问题都被视为是数学理论的一大突破。例如2000年提出的7个千禧年大奖难题中，其中一个是纳维-斯托克斯存在性与光滑性，都是探讨纳维－斯托克斯方程式其解的数学性质，至2012年8月为止此问题尚未被证明。
线性微分方程常常用来近似非线性微分方程，不过只在特定的条件下才能近似。例如单摆的运动方程为非线性的微分方程，但在小角度时可以近似为线性的微分方程。[3]
以下是的一些例子，其中u为未知的函数，为x，c及ω均为常数。
非齐次一阶常系数：
\frac{du}{dx} = cu+x^2.
齐次二阶线性微分方程：
\frac{d^2u}{dx^2} - x\frac{du}{dx} + u = 0.
描述的齐次二阶常系数线性微分方程：
\frac{d^2u}{dx^2} + \omega^2u = 0.
非齐次一阶非线性微分方程：
\frac{du}{dx} = u^2 + 1.
描述长度为L的单摆的二阶：
L\frac{d^2u}{dx^2} + g\sin u = 0.
以下是的一些例子，其中u为未知的函数，为x及t或者是x及y。
齐次一阶线性偏微分方程：
\frac{\partial u}{\partial t} + t\frac{\partial u}{\partial x} = 0.
，是椭圆型的齐次二阶常系数线性偏微分方程：
\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2} = 0.
，是三阶的非线性偏微分方程：
\frac{\partial u}{\partial t} = 6u\frac{\partial u}{\partial x} - \frac{\partial^3 u}{\partial x^3}.[2]
微分方程性质
普遍性的数学描述
许多物理或是化学的基本定律都可以写成微分方程的形式。在生物学及经济学中，微分方程用来作为复杂系统的数学模型。微分方程的数学理论最早是和方程对应的科学领域一起出现，而微分方程的解就可以用在该领域中。不过有时二个截然不同的科学领域会形成相同的微分方程，此时微分方程对应的数学理论可以看到不同现象后面一致的原则。[4]
例如考虑光和声音在空气中的传播，以及池塘水面上的波动，这些都可以用同一个二阶的偏微分方程来描述，此方程即为波动方程，因此可以将光和声音视为一种波，和水面上的水波有些类似之处。约瑟夫·傅立叶所发展的热传导理论，其统御方程是另一个二阶偏微分方程－，看似和不同，但也适用同一个统御方程，而经济学中的布莱克-休斯方程也和热传导方程有关。
微分方程的解
微分方程的解通常是一个函数表达式y=f(x)\,（含一个或多个待定常数，由初始条件确定）。例如：
\frac{dy}{dx}=\sin x，
y=-\cos x+C，
其中C是待定常数；
例如，如果知道
y=f(\pi)=2，
C=1，而可知 y=-\cos x+1，
一阶线性常微分方程
对于一阶线性常微分方程，常用的方法是常数变易法：
对于方程：y'+p(x)y+q(x)=0
可知其通解：y=C(x)e^{-\int p(x)\, dx}
然后将这个通解代回到原式中，即可求出C(x)的值[4]
二阶常系数齐次常微分方程
对于二阶常系数齐次常微分方程，常用方法是求出其特征方程的解
对于方程：y''+py'+qy=0
可知其通解：y=c_1 y_1+c_2 y_2
其特征方程：r^2+pr+q=0
根据其特征方程，判断根的分布情况，然后得到方程的通解
一般的通解形式为 （在\begin{smallmatrix} r_1 = r_2 \end{smallmatrix}
的情况下）:y=(C_1+C_2 x) e^{r x}
（在\begin{smallmatrix} r_1\ne r_2 \end{smallmatrix}
的情况下）:y=C_1 e^{r_1 x}+C_2 e^{r_2 x}
（在根的情况下）：y=e^{\alpha x} (C_1 \cos (\beta x) + C_2 \sin (\beta x)[5]
微分方程的约束条件是指其解需符合的条件，依常微分方程及偏微分方程的不同，有不同的约束条件。
常微分方程常见的约束条件是函数在特定点的值，若是高阶的微分方程，会加上其各阶导数的值，有这类约束条件的常微分方程称为初值问题。
若是二阶的常微分方程，也可能会指定函数在二个特定点的值，此时的问题即为边界值问题。若边界条件指定二点数值，称为狄利克雷边界条件（第一类边值条件），此外也有指定二个特定点上导数的边界条件，称为诺伊曼边界条件（第二类边值条件）等。
偏微分方程常见的问题以边界值问题为主，不过边界条件则是指定一特定超曲面的值或导数需符定特定条件。
解的存在性及唯一性
存在性是指给定一微分方程及约束条件，判断其解是否存在。唯一性是指在上述条件下，是否只存在一个解。
针对常微分方程的初值问题，皮亚诺存在性定理可判别解的存在性，柯西-利普希茨定理则可以判别解的存在性及唯一性。
针对，柯西-克瓦列夫斯基定理可以判别解的存在性及唯一性[4]
。 皮亚诺存在性定理可以判断常微分方程初值问题的解是否存在。
微分方程应用
平面方程含有五个参数，两端对x求五次，连同原方程共得六个方程，消去参数就得到微分方程
。　 　(1)
又如曲面变形论提出了微分方程组
几何学提出的微分方程很多。（J.-）G.达布的《曲面一般理论教程》一直是这方面值得参考的书。
变分学中令积分取极值的必要条件欧拉方程一般是非线性微分方程（或组）。
从理论上讲，若已知方程的通解，则只需选择其中的任意元素使之满足定解条件即可得出定解问题的解。而实际上这种选择往往是非常难的，更不用说求得通解的困难了。相反地，如果把出现在中的数据或多或少地变动一下都能求得方程的一个解，那么把这些数据作尽可能地变动时就可能求得方程所有的解即通解。就是采取了这种观点，和K.（T.W.）外尔斯特拉斯几乎同时证明了常微分方程通解的存在性，而偏微分方程也从此得到了迅速的发展。
微分方程定解问题的定义和要求
方程（或称泛定方程
） 是加在含m个自变量x1，x2，…，xm的未知函数u及其各阶偏微商上的一个关系，即若把u和由它而得的它的各阶偏微商（至少是方程中出现的）都代入F中，则所得结果对于Rm中的某区域Ωm的所有内点x1，x2，…，xm来说，都要求恒等于零；但对于Ωm的边界点来说，并不作这样的要求。至于当xm=0时则是在Rm中(m-1)维xm=0上被满足的。这时，xm=0就称为支柱。xm=0有时是Ωm中的一个(m-1)维流形，有时就是Ωm的边界дΩm或дΩm的一部分。所谓当xm=0时有，就是在Ωm 内当xm=0附近任一点沿任一曲线趋近于xm=0上任一点(x嬼，x嬽，…，x圛)时，u趋近于u0(x嬼，x嬽，…，x圛)。在这种理解下，P.班勒卫指出了这时u0(x1,x2,…，xm-1)应是连续的。定解条件
当然也应是在Rm中一(m－1)维流形xm=0上被满足的。这时，
仍被称为支柱，但对取值的理解有两种：一是把它看作当
的极限。二是把它看作当xm趋近于0时的极限。显然，若第二种理解成立则第一种理解必然成立。反之则不尽然。
应该指出，也可以用或 ，或更一般地用Rm中任何一个(m-1)维流形来代替xm=0，它们这时也都被称为支柱。对函数取值和取值若要作上述理解，还需对支柱作必要的正规要求，例如支柱至少是一个流形等等。
由于一阶常微分方程的一般形式是F(x,y,y┡)=0，要应用柯西定理，就必需应用隐函数理论解出y┡。在不满足定理的条件的情况，常常就是产生奇解的情况。克莱罗方程就是一个最简单的例子。定解问题研究的开展，大大帮助了对奇解的了解。
柯西提出定解问题的时代也是开始蓬勃发展的时代，“两个实域真理间的最短途径时常是通过一个复真理的”影响，这是当时特别流行的说法，复域里常微分方程理论（即复解析理论）得到了发展。从推广柯西定理的布里奥-布凯定理，从（J.-）H.庞加莱的工作到班勒卫、J.马尔姆奎斯特等人的工作，最引人注目的是在线性方程方面，从I.L.富克斯的结果开始一直到庞加莱的自守函数理论已很完整。但是在非线性方面显然没有取得如此令人满意的成果，其原因可能是的和解析开拓尚有待发展。
微分方程柯西问题
二阶常微分方程的柯西问题
不是泛定方程（E2）唯一可以提出的定解问题。人们还可以提出如下的（相当于二阶偏微分方程的问题）：
这两个问题均可归结为线性。前者可归结为第二种积分方程，后者则是第二种积分方程。沃尔泰拉方程可以看作弗雷德霍姆方程的特例，但不同的是后者有、问题，而前者没有。边值问题和由它而引起的本征值、本征函数问题，不仅有理论上的价值，为人们提供很多,而且有实用价值（特征值问题在大型建筑中必需考虑到）。在的边值问题中同样也引起本征值和本征函数问题。
在柯西的倡导下，人们从“求通解”的时代进入了“求解定解问题”的时代，随着庞加莱的,常微分方程又从“求解定解问题”的时代进入“求所有解”的时代。
稍后，D.伯克霍夫在方面开辟了一个新领域。进入21世纪以来，由于方法的渗入，更加得到发展。苏联Α.М.李亚普诺夫在方面的工作，对天文学、物理学以及工程技术有广泛应用，极受重视。
此外，在考虑时滞问题时，人们还创立了差分微分方程。进入21世纪以来，有很大发展。泛函微分方程是差分微分方程的推广。
柯西曾把他有关常微分方程方面的结果推广到一阶偏微分方程组的柯西问题，但他在偏微分方程中所考虑的方程并没有象在常微分方程中所考虑的方程那样有代表性。因此，后来又引进了模组的概念，柯西和稍后的С.Β.柯瓦列夫斯卡娅都用长证明了模组柯西问题的是唯一存在的。模的概念显然依赖于支柱。从而引入了特征的概念。应特别注意，有些组的特征表达式A能恒等于零，其中有些方程组是比较重要的，例如方程(2)就是这样的，的基本方程组也是这样的。
20世纪初才由E.霍姆在方程是非重特征的、系数是解析的、支柱是解析的而非特征的条件下，证明了解的唯一性。指出，只要能在方程是非重特征的、系数是非解析的、支柱是非特征的条件下证明霍姆格伦定理，则该定理在方程是非重特征的、非线性的、非解析的、支柱是非特征的条件下仍是正确的。至于连续依赖性则并不成立，阿达马的著名例子
阿达马的著名例子
就说明这个问题。
阿达马分析了他以前和当时的有关线性二阶偏微分方程的工作，紧紧抓住“形式相似的方程却有迥然不同的适定问题”这个矛盾，反复论证，终于发现了长期未被注意的事实，即柯西-柯瓦列夫斯卡娅定理在方程、支柱和数据有一非解析时是不真的。例如Δu=0在支柱z=0的柯西问题在数据不都是解析时未必是有解的。诚然，双侧的解（即z≤0和z≥0时都存在的解）不存在，因为根据杜恩定理，若存在，则两个数据必然都是解析的。单侧的解也不存在，因为否则用照相法(实际上是一种解析开拓)，则双侧解也将存在，但解析方
程，解析支柱t=0、非解析数据的柯西问题却是实际中提出的，理论证明是适定的。
阿达马提出了基本解。这不仅是他对前人工作的总结，而且从他本人以前的成就也必然得到这个重要概念。有了，模双曲型方程的柯西问题的解，只要支柱是空向的，已给数据适当正规，就可以用一个发散积分的有限部分来表示；椭圆型方程就可以形成势代表解，并通过这个势满足的弗雷德型积分方程求得问题的解。间接地求抛物型方程的基本解的步骤也是阿达马提出来的。他有一句名言：“所有线性偏微分方程问题应该并且可以用基本解来解决。”
在V.沃尔泰拉暗示下，G.F.特里科米进行了混合型方程的所谓特里科米问题的研究。所谓混合型方程，是指在蜕型线L一侧是椭圆型，在另一侧是双曲型的方程；1927年特里科米证明了解的存在性。虽然苏联学者C.A.洽普雷金在V.沃尔泰拉之前已在射流理论中提出更一般的混合型方程即洽普雷金方程，但只有在40年代由于超音速飞机的制造，在跨音速气动力学中这类方程才大受重视。M.H.普罗特尔证明了洽普雷金方程特里科米问题的解的唯一性，苏联学者A.B.比察泽也在这方面做了大量有意义的工作。由于渗流的研究，促进了拟线性退缩抛物型方程的研究发展，苏联学者为此作出了贡献。
一个方程或方程组的定解问题一旦提出，就产生下列三个问题。
①存在性问题，即这个定解问题是否有解。
②唯一性问题，即其解是否唯一。
③连续依赖性问题，即解是否连续依赖于数据，亦即是否是数据的某阶连续。
若定解问题的解是存在的、唯一的、连续依赖于数据的，则这个定解问题称为适定的。对它就可以进行计算。一般而言，只有适定问题计算才有意义。这样，微分方程的研究成果才能为实际所应用。
如果对上述三个问题的回答有一个是否定的，这个定解问题就称为不适定的。一般，是原来用来刻画实际规律的数学模型不恰当，必须另建合适的数学模型。不适定问题也是需要研究的，这种研究有时会导致理论上的新发展。
微分方程定解问题研究的发展
对常微分方程最早提出的定解问题是柯西问题(C)：
柯西问题(C)是适定的，其根据是柯西定理：若?(x,y)在
上连续，并满足条件，则柯西问题(C)在满足条件下，存在唯一的连续依赖于y0的连续解。由于的任一解当
时总要取一个值
,因此就可以提出柯西问题(C)。由于唯一性，这个柯西问题的解一定就是所考虑的解，所以柯西问题(C)的解就是的“通解”。
柯西利用L.欧拉早就提出的近似解法（所谓欧拉折线法）证明了当折线边数无限增加、边长无限缩小时，这些折线有一极限即(C)的唯一连续依赖于
的解。这个方法称为柯西-李普希茨方法。若取消李普希茨条件，则用阿尔泽拉定理仍能证明解的存在性，但不能证明唯一性和连续依赖性。可见李普希茨条件的作用只在于保证解的唯一性。逐次逼近法导源于近似解法，刘维尔首先把它用于解沃尔泰拉积分方程，(C.-)&E.皮卡才把它广泛应用于解常微分方程柯西问题(C)上，首先把柯西问题变为非线性沃尔泰拉积分方程，然后用逐次逼近法求解，结果完全和欧拉折线法的一样。
如果在一个微分方程中出现的未知函数只含一个自变量，这个方程就叫做常微分方程，也可以简单地叫做微分方程。
一般地说，n 阶微分方程的解含有 n个任意常数。也就是说，微分方程的解中含有任意常数的个数和方程的阶数数相同，这种解叫做微分方程的通解。通解构成一个函数族。
如果根据实际问题要求出其中满足某种指定条件的解来，那么求这种解的问题叫做定解问题，对于一个常微分方程的满足定解条件的解叫做特解。对于高阶微分方程可以引入新的未知函数，把它化为多个一阶微分方程组。
微分方程特点
常微分方程的概念、解法、和其它理论很多，比如，方程和方程组的种类及解法、解的存在性和唯一性、奇解、定性理论等等。下面就方程解的有关几点简述一下，以了解常微分方程的特点。
求通解在历史上曾作为微分方程的主要目标，一旦求出通解的表达式，就容易从中得到问题所需要的特解。也可以由通解的表达式，了解对某些参数的依赖情况，便于参数取值适宜，使它对应的解具有所需要的性能，还有助于进行关于解的其他研究。
后来的发展表明，能够求出通解的情况不多，在实际应用中所需要的多是求满足某种指定条件的特解。当然，通解是有助于研究解的属性的，但是人们已把研究重点转移到上来。
一个常微分方程是不是有特解呢？如果有，又有几个呢？这是微分方程论中一个基本的问题，数学家把它归纳成基本定理，叫做存在和唯一性定理。因为如果没有解，而我们要去求解，那是没有意义的；如果有解而又不是唯一的，那又不好确定。因此，存在和唯一性定理对于微分方程的求解是十分重要的。
大部分的常微分方程求不出十分精确的解，而只能得到近似解。当然，这个近似解的精确程度是比较高的。另外还应该指出，用来描述物理过程的微分方程，以及由试验测定的也是近似的，这种近似之间的影响和变化还必须在理论上加以解决。
通常微分方程在很多学科领域内有着重要的应用，自动控制、各种电子学装置的设计、弹道的计算、飞机和导弹飞行的稳定性的研究、化学反应过程稳定性的研究等。这些问题都可以化为求常微分方程的解，或者化为研究解的性质的问题。应该说，理论已经取得了很大的成就，但是，它的现有理论也还远远不能满足需要，还有待于进一步的发展，使这门学科的理论更加完善。
微分方程解法
见大学课本《微积分》。
是解常系数的一种通用方法。
设特征方程
3．若有一对共轭复根
同济大学应用数学系．高等数学．同济大学：高等教育出版社，2009：259-260
翁秉仁． 微分方程：中央研究院数学所、台大数学系，： 2.0
刘睦雄; 张任业．微分方程：华泰书局，1988
．维基百科．日 [引用日期]
． 百度百科[引用日期]