动力系统:线性近似法

线性方程

我们知道,对于线性的微分方程组,通过求解系统的雅可比矩阵的特征值来判断零解的稳定性。

给定系统为:

\frac{dx_1}{dt} = x_2, \quad \frac{dx_2}{dt} = x_3, \quad \frac{dx_3}{dt} = -x_2

首先将其表示为矩阵形式。线性化方程的雅可比矩阵 ( J ) 为:

J = \begin{pmatrix} \frac{\partial f_1}{\partial x_1} & \frac{\partial f_1}{\partial x_2} & \frac{\partial f_1}{\partial x_3} \\ \frac{\partial f_2}{\partial x_1} & \frac{\partial f_2}{\partial x_2} & \frac{\partial f_2}{\partial x_3} \\ \frac{\partial f_3}{\partial x_1} & \frac{\partial f_3}{\partial x_2} & \frac{\partial f_3}{\partial x_3} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & -1 & 0 \end{pmatrix}

接下来,求雅可比矩阵 ( J ) 的特征值。特征值 \lambda 满足特征方程:

\det(J - \lambda I) = 0

即:

\begin{vmatrix} -\lambda & 1 & 0 \\ 0 & -\lambda & 1 \\ 0 & -1 & -\lambda \end{vmatrix} = 0

展开行列式得到特征方程:

-\lambda^3 - \lambda = 0 \Rightarrow \lambda(\lambda^2 + 1) = 0

解得特征值为:

\lambda_1 = 0, \quad \lambda_2 = i, \quad \lambda_3 = -i

因为特征值包含零和纯虚数,可以看到该线性方程组的零解是稳定的。


非线性微分方程:线性近似法

对于给定的微分方程组:

\begin{cases} \frac{dx_1}{dt} = -x_1 - x_2 + x_3 + x_1^3, \\ \frac{dx_2}{dt} = x_1 - 2x_2 + 2x_3 + x_1 x_2, \\ \frac{dx_3}{dt} = x_1 + 2x_2 + x_3 + x_1 x_2, \end{cases}

我们可以通过线性化方法来判断零解的稳定性。

1. 求雅可比矩阵

首先,计算雅可比矩阵 J

J = \begin{pmatrix} \frac{\partial f_1}{\partial x_1} & \frac{\partial f_1}{\partial x_2} & \frac{\partial f_1}{\partial x_3} \\ \frac{\partial f_2}{\partial x_1} & \frac{\partial f_2}{\partial x_2} & \frac{\partial f_2}{\partial x_3} \\ \frac{\partial f_3}{\partial x_1} & \frac{\partial f_3}{\partial x_2} & \frac{\partial f_3}{\partial x_3} \end{pmatrix}.

在零点 (x_1, x_2, x_3) = (0, 0, 0) 处,方程右边的非线性项可以忽略,因此得到的雅可比矩阵为:

J = \begin{pmatrix} -1 & -1 & 1 \\ 1 & -2 & 2 \\ 1 & 2 & 1 \end{pmatrix}.

2. 计算特征值

特征值 \lambda 满足特征方程:

1,3 \det(J - \lambda I) = 0.

解得特征值后,我们可以判断零解的稳定性。若所有特征值的实部均为负,则零解是渐近稳定的;若存在正实部的特征值,则零解不稳定。

进一步计算得到特征方程为
\lambda^3+2\lambda^2-5\lambda-9=0

我们利用高中阶段学过的零点的存在性定理:
不妨假设f(\lambda)=\lambda^3+2\lambda^2-5\lambda-9

f(1)=-11<0,f(3)=21>0
因为函数的连续性,可以必定存在\lambda_0\in(1,3)使得
f(\lambda_0)=0
这意味着雅可比矩阵有正的特征值,零解是不稳定的。

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