线性常微分方程:高阶与方程组
叠加原理(superposition principle)
往平静的池塘里丢两颗石子,涟漪图样就是两个单颗石子图样直接相加——它们彼此穿过而不改变。这就是叠加,也是线性问题之所以可解的最深层原因:对不同起因的响应直接相加,于是你可以一次处理一个起因,再把结果加起来。
对线性齐次方程 L[y] = 0,原理说:若 y_1 与 y_2 都是解,则任意组合 c_1 y_1 + c_2 y_2 也是解。证明只有一行:L[c_1 y_1 + c_2 y_2] = c_1 L[y_1] + c_2 L[y_2] = c_1 (0) + c_2 (0) = 0。对非齐次方程 L[y] = g_1 + g_2,对应的陈述是:你可以分别解 L[y_1] = g_1 与 L[y_2] = g_2 再相加——对强迫项之和的响应,等于各响应之和。
叠加是傅里叶分析背后的工作原理(把复杂的强迫拆成简单的正弦,逐一求解,再相加),是格林函数背后的原理(用众多点源响应拼出总响应),也是电路分析与信号处理普遍依赖的原理。它恰恰也是非线性方程所不具备的性质,这正是湍流、激波、大振幅振动困难得多的原因——在那里你无法把问题拆成彼此独立的片段。
由于 cos x 与 sin x 都满足 y'' + y = 0,故 3 cos x - 2 sin x 也满足。而要解 y'' + y = e^x + x,可分别解 y'' + y = e^x 与 y'' + y = x,再把两个特解相加。
线性齐次常微分方程的解可自由组合;对各强迫项之和的响应可叠加。
叠加只对线性方程成立。一旦出现 y^2、y y' 或 sin y 这样的项就失效——在那里,两个解相加并不给出解。
又称
另见