二阶线性方程
特征方程为什么有效:它其实是特征值问题。
约 8 分钟
从一个问题开始
一个带阻尼的振子有三种截然不同的行为:永远振荡、振荡衰减、不振荡地滑回原点。是什么决定了它振不振荡?
我们需要一种方法,把一个二阶微分方程变成一个代数问题,并解释为什么答案恰好分成三种情形。
选"阻尼振子":。 时是永不衰减的正弦; 略大于 时振荡逐渐衰减; 超过 后不再振荡,直接滑回零。相图上,前两种是椭圆和向内的螺旋,第三种是直接奔向原点的曲线。
解的形状(振荡还是不振荡)由 与 的关系决定,像是某个二次方程判别式的正负。而且解总是某种指数或指数乘三角函数——都是 的亲戚。也许试着代 进去,就能把微分方程变成代数方程。
定义
推导:特征方程
代入 :,,得
称为方程的特征方程。
为什么叫"特征"方程? 令 ,则 。矩阵 的特征多项式是 特征方程就是 的特征方程,字面意义上的。而 的特征向量 恰对应解 (此时 )。求解二阶线性方程 = 求一个 矩阵的特征值。
定理与证明
的解构成一个二维实向量空间。
线性性:若 是解,。所以解集是函数空间的子空间。
维数:由存在唯一性定理(对系统 ),映射 是解空间到 的线性双射:单射因为初值相同的解相同,满射因为任何初值都有解。所以解空间同构于 。
因此只要找到两个线性无关的解 ,通解就是 。
设特征方程的根为 ,判别式 。
- , 实:。
- ,:。
- ,:。
情形 1. 都是解。线性无关:若 ,除以 得 ,求导得 ,故 ,进而 。
情形 2. 且 。验证 :,,代入得 ,因为 且 是特征根。 与 显然无关。这是 只有一个特征方向(如剪切)的情形:缺少的第二个解由 补上。
情形 3. (Euler 公式,见 Taylor 展开)是复解。方程系数为实,所以复解的实部与虚部各自是实解: 与 。它们无关,因为 与 无关()。
对阻尼振子 ,,: 欠阻尼(振荡衰减), 临界, 过阻尼。正是实验里看到的三种行为。
:,,。
:,。
重根 时第二个解是 ,不是另一个 :两个成比例的解只张成一维,凑不齐二维解空间。复根时通解写成 ,其中 是虚部,不是 之类的量。
应用
的通解 齐次通解 一个特解,证明与一阶线性方程完全相同。受迫振动 在 时特解振幅趋于无穷:共振。
阶常系数线性方程 矩阵的特征值问题;解空间是 维向量空间;非齐次解集是它的平移。物理里的振动模态、电路里的 RLC 响应,本质上都是在做对角化。
教科书通常先给"特征方程"这个名字,再让你背三种情形。这里的顺序反过来:先看到三种行为,再猜 ,再发现"特征方程"真的是矩阵的特征方程。名字不是巧合,而是同一个数学对象在两个领域的两副面孔。