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微分方程的特征方程怎么求的？
例如，二阶常系数齐次线性方程的形式为：y”” py” qy=0 ，其中p和q为常数，其特征方程为2p q=0 。根据判别式的符号，其通解有三种形式：1 ， =p2-4q0 ，特征方程有两个不同的实根1 ， 2 ，其通解为Y(1 。2.Delta=p2-4q=0 ，特征方程有多个根，即1=2 ，通解为y(x)=(C1 C2 * x)*[e(1 * x)]；3.=p2-4q0 ，特征方程有共轭复根 -(i*) ，一般解为y(x)=[e(* x)]*(C1 * cosxc2 * sinx) 。至于N阶和非齐次线性方程组的情况，就有高数了。资料：微分方程是指与未知函数及其导数的关系。解微分方程就是求未知函数。微分方程和微积分一起发展。微积分的创始人牛顿和莱布尼茨在他们的著作中都处理过与微分方程有关的问题。微分方程的应用非常广泛，可以解决很多与导数相关的问题。在物理学中，许多涉及变力的运动学和动力学问题，如空气阻力是速度的函数的落体，都可以用微分方程求解。此外，微分方程在化学、工程、经济学和人口统计学领域有应用。数学领域对微分方程的研究集中在几个不同的方面，但大部分都与微分方程的解有关。只有几个简单的微分方程可以解析求解。但是，即使没有找到解析解，仍然可以确认解的一些性质。当无法得到解析解时，可以借助数值分析和计算机来寻找数值解。动力系统理论强调微分方程系统的定量分析，许多数值方法可以以一定的精度计算微分方程的数值解。偏微分方程常微分方程(ODE)是指只有一个自变量的方程[2] 。在最简单的常微分方程中，未知数是一个实数或复数的函数，但未知数也可能是一个向量函数或矩阵函数，可以对应一个常微分方程组成的系统。一般的n阶常微分方程具有如下形式：其中是已知函数，必须包含。偏微分方程(PDE)是指一个微分方程[2]中有两个或两个以上的自变量，方程中存在未知变量的偏导数。偏微分方程的阶定义类似于常微分方程，但又进一步细分为椭圆型、双曲型和抛物型偏微分方程，特别是在二阶偏微分方程中，上述分类更为重要。有些偏微分方程在整个自变量范围内都不能归入上述任何一种类型，这种偏微分方程称为混合型。最常见的二阶椭圆方程是调和方程：而线性常微分方程和偏微分方程又可分为线性微分方程和非线性微分方程。如果是一阶有理方程，则称为n阶线性方程，否则称为非线性微分方程。一般n阶线性方程具有如下形式：其中它们都是x的已知函数，如果线性微分方程的系数都是常数，则它们是常系数线性微分方程。资源：百度百科-微分方程

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学建模的概念数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，进入20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在即将进入21世纪的知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。进一步说应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分折和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领械广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是：以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分折和解决问题的全过程，提高他们分折问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”（或讲座），用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Mathemathmatica,Matlab,Mapple ，甚至排版软件等。从我国教学体系将，数学建模也只能这么学习了，而真正能学习好的数学建模的基础是要有坚实的数学基础、灵活的思维逻辑、广泛的学习爱好，不具教学模式得学习，并结合实际需要采用Matlab软件等进行解模，才是学习数学模型的最终目的。