線性代數與微分方程/齊次線性微分方程
外觀
翻譯
我們稱以下形式的表示式
X' = A ⋅ X + G(t)
如果 G(t)≡0,則為齊次。現在,在之前的微分方程方法中,結果表明X的表示式中包含超越數e的指數,因此,如果我們開發一個唯一性定理,我們可以用這種形式定義一個可能的解,將其代入方程,並確定這個解是否有效,如果是,如何得到這個解及其相應的指數。
因此,由於指數函式在更簡單的微分方程中多次出現,我們猜想X的解為X = u ⋅ ,其中u是一個係數矩陣。
因此
這裡存在一個謊言,我們還要做另一個假設:A為常數矩陣;但這正是特徵值-特徵向量對的定義!因此,對於一個二階矩陣,存在兩個線性無關的解,因此根據疊加原理,將這兩個解的增廣矩陣乘以常數矩陣,可以得到我們正在尋找的基本解集。
然而,由於這些特徵值的性質(以及我們希望得到實數解,以幫助分析使用這些微分技術的物理模型),存在三種可能的特徵值對情況,可以創造出不同的基本解集