권찡's 공학이야기

2계 미분방정식-Nonhomogeneous Differential Equation(론스키안) 본문

mathematics/engineering math

2계 미분방정식-Nonhomogeneous Differential Equation(론스키안)

권찡 2018. 10. 30. 20:33

비제차  미분방정식에서 특수해를 구하는 방법중에 거의 모든 미분 방정식에 쓸수 있는 해법이 있습니다.


론스키안 해법입니다.



론스키안이란 뭘까요?



선형대수를 할줄 아시는 분이라면 독립과 종속에 관해서 알고계실 것입니다.



c1f1(x)%2Bc2f2(x)%2Bc3f3(x)%2Bc4f4(x)%2B.....%5Cquad%20%3D0%5Cquad%20%5Cquad%20%EC%9D%98%5Cquad%20%ED%95%AD%EB%93%B1%EC%8B%9D%EC%97%90%EC%84%9C%5C%5C%20%5C%5C%20%5Cquad%20%EA%B0%81%EA%B0%81%EC%9D%98%5Cquad%20%ED%95%A8%EC%88%98f%EA%B0%80%5Cquad%20%EC%9C%84%EC%9D%98%5Cquad%20%EC%83%81%EC%88%98c%EC%97%90%5Cquad%20%EA%B4%80%ED%95%B4%5Cquad%20%ED%95%98%EB%82%98%EB%9D%BC%EB%8F%84%5Cquad%20c%3D%5Cquad%200%EC%9D%B4%5Cquad%20%EC%95%84%EB%8B%88%EB%9D%BC%EB%A9%B4%5Cquad%20%EC%A2%85%EC%86%8D%5C%5C%20%5C%5C%20%EB%AA%A8%EB%93%A0%5Cquad%20c%EA%B0%80%5Cquad%200%EC%9D%B4%5Cquad%20%EB%90%98%EC%95%BC%EB%A7%8C%5Cquad%20%EB%A7%8C%EC%A1%B1%ED%95%98%EB%A9%B4%5Cquad%20%EB%8F%85%EB%A6%BD%5C%5C%20%20



정말 간단히 요약한 것인데


쉽게 말하면 각각의 함수 fn 들이 앞의 상수를 통해서 곱하고 빼서 위 식이 성립 되면 각각의 함수는 종속이라는 것입니다 . 즉 서로 연관이 있다는 것으로 이해 해도 무관합니다.


예로


f1 = x-1

f2 = 5x-5


위 의 2개의 함수가 있을때 서로 상수5를 곱한 관계가 존재하면 종속입니다.  그러나


e^3x 와  sinx 가 각각 f1,f2라면 각 함수에 상수c를 곱해서 서로의 함수 형태로 만들수가 없습니다. 이런 경우  두 함수를 독립이라고 합니다.



이런 종속과 독립을 알아보는 행렬식이 기본 론스키안의 용법입니다.


론스키안 행렬식에 대해 알아보면

%5C%5C%20%EC%9E%84%EC%9D%98%EC%9D%98%5Cquad%20%EA%B5%AC%EA%B0%84%EC%97%90%EC%84%9C%5Cquad%20%ED%95%A8%EC%88%98%5Cquad%20f%EA%B0%80%5Cquad%20%EC%A0%81%EC%96%B4%EB%8F%84%5Cquad%20n-1%EC%9D%98%5Cquad%20%EB%8F%84%ED%95%A8%EC%88%98%EB%A5%BC%5Cquad%20%EA%B0%96%EA%B3%A0%5Cquad%20%2C%5Cquad%20%EA%B7%B8%5Cquad%20%EA%B5%AC%EA%B0%84%EC%97%90%EC%84%9C%5Cquad%200%EC%9D%B4%5Cquad%20%EB%90%98%EC%A7%80%5C%5C%20%EC%95%8A%EC%9D%84%EB%95%8C%5C%5C%20%5C%5C%20%7C%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20f%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20f%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%203%20%7D%7B%20f%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%7C%5C%5C%20%7C%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20f%5Cquad%20'%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20f%5Cquad%20'%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%203%20%7D%7B%20f%5Cquad%20'%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%7C%5Cquad%20%5Cquad%20%5Cquad%20%5C%5C%20%7C%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20f%5Cquad%20''%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20f%5Cquad%20''%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%203%20%7D%7B%20f%5Cquad%20''%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20%7C%5C%5C%20%5C%5C%20%EC%9C%84%5Cquad%20%EC%99%80%5Cquad%20%EA%B0%99%EC%9D%80%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%9D%84%5Cquad%20%EB%A1%A0%EC%8A%A4%ED%82%A4%EC%95%88%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%9D%B4%EB%9D%BC%EA%B3%A0%5Cquad%20%ED%95%98%EB%A9%B0%5Cquad%20%EC%9C%84%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%9D%98%5Cquad%20det%EA%B0%80%5Cquad%200%5Cquad%20%EC%9D%B4%EB%A9%B4%5Cquad%20%EC%A2%85%EC%86%8D%5C%5C%200%EC%9D%B4%5Cquad%20%EC%95%84%EB%8B%88%EB%9D%BC%EB%A9%B4%5Cquad%20%EB%8F%85%EB%A6%BD%20


위 행렬식을 통해서 각 함수가 독립인지 종속인지 알수 있는 것입니다.


이전장 즉 미정계수법에서 설명드린것 처럼 y의 제차형태의 일반해와 특수해가 각각 종속 관계가 존재해 중첩의 원리가 설명이 됬던 것입니다.(증명은 하지 않겠습니다 너무 길어서)


이런 론스키안 행렬을 사용해서 특수해를 구할수가 있는 것이지요


간단한 예를 들어서 론스키안 을 사용하는 방법을 설명하겠습니다.

%EB%AC%B8%EC%A0%9C%5Cquad%20.%5Cquad%20%EC%84%A0%ED%98%95%5Cquad%20%EB%AF%B8%EB%B0%A9%5Cquad%20y''%5Cquad%20%2B2y'%2B2y%3Dx%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7D%5Cquad%20%EC%9D%98%5Cquad%20%ED%95%B4%EA%B0%80%5Cquad%20%EB%8B%A4%EC%9D%8C%EA%B3%BC%5Cquad%20%EA%B0%99%EC%9D%8C%EC%9D%84%5Cquad%20%EB%B3%B4%EC%97%AC%EB%9D%BC%5C%5C%20%5Cquad%20y%3D%5Cquad%20%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7D(c1cosx%5Cquad%20%2Bc2sinx)%2B%5Cfrac%20%7B%20x%2B1%20%7D%7B%202%20%7D%5Ccombi%20%5E%7B%20-2x%20%7D%7B%20e%20%7D%5C%5C%20%ED%92%80%EC%9D%B4.%5Cquad%20%5C%5C%20%5C%5C%20%EB%A1%A0%EC%8A%A4%ED%82%A4%EC%95%88%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%8B%9D%EC%9D%84%5Cquad%20%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0%5Cquad%20%EC%9C%84%ED%95%B4%EC%84%9C%EB%8A%94%5Cquad%20%ED%8A%B9%EC%88%98%ED%95%B4%EC%99%80%5Cquad%20%EC%A0%9C%EC%B0%A8%5Cquad%20%EB%AF%B8%EB%B0%A9%EC%8B%9C%EC%9D%98%5Cquad%20%EC%9D%BC%EB%B0%98%ED%95%B4%EA%B0%80%5Cquad%20%EC%84%9C%EB%A1%9C%5Cquad%20%EA%B4%80%EA%B3%84%EA%B0%80%5Cquad%20%EC%9E%88%EB%8B%A4%EA%B3%A0%5C%5C%20%EC%83%9D%EA%B0%81%ED%95%98%EC%97%AC%5Cquad%20%EC%B5%9C%EC%B4%88%EC%9D%98%5Cquad%20f%EB%A5%BC%5Cquad%20%EC%A0%95%ED%95%98%EB%8A%94%5Cquad%20%EA%B2%83%EC%9E%85%EB%8B%88%EB%8B%A4.%5C%5C%20%5C%5C%20%EC%A0%9C%EC%B0%A8%5Cquad%20%EB%AF%B8%EB%B0%A9%EC%9D%98%5Cquad%20%ED%95%B4%EA%B0%80%5Cquad%20f1%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7D(c1%5Cquad%20cosx)%5Cquad%20%EA%B7%B8%EB%A6%AC%EA%B3%A0%5Cquad%20%5Cquad%20f2%3D%5Cquad%20%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7D(c1%5Cquad%20sinx)%EB%9D%BC%EB%8A%94%5Cquad%20%EA%B2%83%EC%9D%80%5Cquad%20%EC%A7%80%EB%82%9C%5Cquad%20%EC%9E%A5%EC%97%90%EC%84%9C%5Cquad%20%5C%5C%20%ED%92%80%EC%9D%B4%EB%A5%BC%5Cquad%20%EB%B3%B4%EB%A9%B4%5Cquad%20%ED%92%80%EC%88%98%5Cquad%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4.%5C%5C%20%5C%5C%20%EC%9D%B4%EB%9F%B0%5Cquad%20f1%EA%B3%BC%5Cquad%20f2%EB%A5%BC%5Cquad%20%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%B4%5Cquad%20%EB%A1%A0%EC%8A%A4%ED%82%A4%EC%95%88%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%8B%9D%EC%9D%84%5Cquad%20%EC%8D%A8%5Cquad%20%EB%B4%85%EC%8B%9C%EB%8B%A4%20



%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%20%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7Dcosx%5Cquad%20%20%7D%26%7B%20%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7Dsinx%20%7D%5C%5C%7B%20-%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7D(sinx%2Bcosx)%20%7D%26%7B%20%5Ccombi%20%5E%7B%20-x%20%7D%7B%20e%20%7D(cosx-sinx)%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%5C%5C%20%5C%5C%20%EC%A0%9C%EC%B0%A8%EB%AF%B8%EB%B0%A9%EC%9D%98%5Cquad%20%EB%8F%85%EB%A6%BD%EB%90%9C%5Cquad%20%EA%B0%81%5Cquad%20%ED%95%B4%EC%99%80%5Cquad%20%EA%B7%B8%5Cquad%20%ED%95%B4%EC%9D%98%5Cquad%20%EB%AF%B8%EB%B6%84%EC%9D%84%5Cquad%20%EB%A1%A0%EC%8A%A4%ED%82%A4%EC%95%88%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%8B%9D%EC%97%90%5Cquad%20%EC%93%B0%EB%A9%B4%5C%5C%20%EA%B7%B8%5Cquad%20%EA%B0%92%EC%9D%80%5Cquad%20%5Ccombi%20%5E%7B%20-2x%20%7D%7B%20e%20%7D%EA%B0%80%5Cquad%20%EB%82%98%EC%98%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4.%5Cquad%200%EC%9D%B4%5Cquad%20%EC%95%84%EB%8B%88%EB%AF%80%EB%A1%9C%5Cquad%20%EC%9D%BC%EC%B0%A8%5Cquad%20%EB%8F%85%EB%A6%BD%EC%9C%BC%EB%A1%9C%5Cquad%20%EC%A0%9C%EC%B0%A8%5Cquad%20%EB%AF%B8%EB%B0%A9%EC%97%90%EC%84%9C%5Cquad%20%EC%84%9C%EB%A1%9C%EC%9D%98%5Cquad%20%5C%5C%20%EC%9D%BC%EC%B0%A8%5Cquad%20%EA%B2%B0%ED%95%A9%EC%9D%B4%5Cquad%20%ED%95%B4%EB%9D%BC%EB%8A%94%5Cquad%20%EA%B2%83%EC%9D%84%5Cquad%20%EC%95%8C%EC%88%98%5Cquad%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4%5Cquad%20%5C%5C%20%20

이런 론스키안으로 독립과 종속을 확인해 해라는 것을 판별 가능하죠


이제 본론으로 론스키안 행렬식을 사용해 특수해를 구해 봅시다.

일단 행렬을 고등학교 때 배운때 크라미 공식이라고 알고 계실꺼라고 생각합니다. 모르면 찾아보세요 설명하기 귀찮습니다


하지만 크라미 공식을 간단히 설명하자면


(1   2)(x)   = (5)

(3   4)(y)     (6)  이런 행렬식에서 x ,y값을 특정시킬수 있는 간단한 방법이 크라미 공식입니다


무슨 소리냐 x,y 앞의 행렬의 det 값과 우항의 5,6을 x가 들어갈 자리에 놓고 분자로 놓으면 계산이 완료 된다는 것입니다.


%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%201%20%7D%26%7B%202%20%7D%5C%5C%7B%203%20%7D%26%7B%204%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%5Cbegin%7B%20matrix%20%7D%7B%20x%20%7D%5C%5C%7B%20y%20%7D%5Cend%7B%20matrix%20%7D%3D%5Cbegin%7B%20matrix%20%7D%7B%205%20%7D%5C%5C%7B%206%20%7D%5Cend%7B%20matrix%20%7D%5Cquad%20%EC%9D%BC%EB%95%8C%5C%5C%20%5C%5C%20x%3D%5Cfrac%20%7B%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%205%20%7D%26%7B%202%20%7D%5C%5C%7B%206%20%7D%26%7B%204%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%20%7D%7B%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%201%20%7D%26%7B%202%20%7D%5C%5C%7B%203%20%7D%26%7B%204%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%20%7D%5Cquad%20%5Cquad%20y%3D%5Cfrac%20%7B%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%201%20%7D%26%7B%205%20%7D%5C%5C%7B%203%20%7D%26%7B%206%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%20%7D%7B%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%201%20%7D%26%7B%202%20%7D%5C%5C%7B%203%20%7D%26%7B%204%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%20%7D%5Cquad%20%20

이런 것이 크라미 공식입니다.


이제 특수해를 구하는 방법에 대해 설명드리죠  특수해는 아래와 같은 형식으로 정리가 됩니다.


%5C%5C%20%5Ccombi%20_%7B%20p%20%7D%7B%20y%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20f%20%7D%5Cint%20%7B%20%5Cfrac%20%7B%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20W%20%7D%20%7D%7B%20W%20%7Ddx%5Cquad%20%2B%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20f%20%7D%5Cint%20%7B%20%5Cfrac%20%7B%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20W%20%7D%20%7D%7B%20W%20%7Ddx%20%7D%20%7D%20


여기서 각각의 f 는 제차 미방의 일반해의 형태를 나눈 것입니다. 그리고 W는 그 해의 론스키안 행렬식 W1은 크라미 공식에 의한 변환 등등 입니다.


예를 들면 바로 이해 하실것입니다.


%5C%5C%20%EB%AC%B8%EC%A0%9C.%5Cquad%204y''%2B36y%3Dcsc3x%5Cquad%20%EB%A5%BC%5Cquad%20%ED%92%80%EC%96%B4%EB%9D%BC%5C%5C%20%5C%5C%20%ED%92%80%EC%9D%B4%5Cquad%20.%5Cquad%20%EC%9D%BC%EB%8B%A8%5Cquad%20%EC%A0%9C%EC%B0%A8%5Cquad%20%EA%B2%BD%EC%9A%B0%EC%9D%98%5Cquad%20%ED%95%B4%EB%B6%80%ED%84%B0%5Cquad%20%EA%B5%AC%ED%95%B4%5Cquad%20%EB%B4%85%EC%8B%9C%EB%8B%A4%5C%5C%20%5C%5C%204y''%2B36y%3D0%5Cquad%20----%5Cto%20%5Cquad%20y''%2B9y%3D0%5Cquad%20%5C%5C%20%EB%B3%B4%EC%A1%B0%5Cquad%20%EB%B0%A9%EC%A0%95%EC%8B%9D%5Cquad%20%5Ccombi%20%5E%7B%202%20%7D%7B%20t%20%7D%2B9%EB%A5%BC%5Cquad%20%ED%86%B5%ED%95%B4%5Cquad%20%5C%5C%20%5Ccombi%20_%7B%20h%20%7D%7B%20y%20%7D%3D%5Cquad%20c1%5Cquad%20cos3x%2B%5Cquad%20c2%5Cquad%20sin%5Cquad%203x%5C%5C%20%EC%97%AC%EA%B8%B0%EC%84%9C%5Cquad%20cos%5Cquad%203x%EC%99%80%5Cquad%20sin%5Cquad%203x%EB%A5%BC%5Cquad%20%EA%B0%81%EA%B0%81%EC%9D%98%5Cquad%20f%EB%A1%9C%5Cquad%20%EC%9E%A1%EA%B3%A0%5Cquad%20%EB%A1%A0%EC%8A%A4%ED%82%A4%EC%95%88%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%8B%9D%EC%9D%84%5Cquad%20%EA%B5%AC%ED%95%A9%EB%8B%88%EB%8B%A4.%5C%5C%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%20cos3x%20%7D%26%7B%20sin3x%20%7D%5C%5C%7B%20-3sin3x%20%7D%26%7B%203cos3x%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%3D%5Cquad%203%5Cquad%20%5Cquad%20%3DW%5C%5C%20%5C%5C%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20W%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%200%20%7D%26%7B%20sin3x%20%7D%5C%5C%7B%20R(x)%20%7D%26%7B%203cos3x%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%3D%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%200%20%7D%26%7B%20sin3x%20%7D%5C%5C%7B%20%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%204%20%7Dcsc3x%20%7D%26%7B%203cos3x%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%3D-%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%204%20%7D%5C%5C%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20W%20%7D%3D%5Cquad%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%20cos3x%20%7D%26%7B%200%20%7D%5C%5C%7B%20-3sin3x%20%7D%26%7B%20R(x)%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%3D%5Cquad%20%5Cbegin%7B%20pmatrix%20%7D%7B%20cos3x%20%7D%26%7B%200%20%7D%5C%5C%7B%20-3sin3x%20%7D%26%7B%20%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%204%20%7Dcsc3x%20%7D%5Cend%7B%20pmatrix%20%7D%3D%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%204%20%7Dcot%5Cquad%203x%5C%5C%20%EC%9C%84%EC%99%80%5Cquad%20%EA%B0%99%EC%9D%B4%5Cquad%20%ED%81%AC%EB%9D%BC%EB%AF%B8%5Cquad%20%EA%B3%B5%EC%8B%9D%EA%B3%BC%5Cquad%20%EB%A1%A0%EC%8A%A4%ED%82%A4%EC%95%88%5Cquad%20%ED%96%89%EB%A0%AC%EC%8B%9D%EC%9D%84%5Cquad%20%EA%B5%AC%ED%95%B4%5Cquad%20%ED%8A%B9%EC%88%98%ED%95%B4%EC%97%90%5Cquad%20%EC%A7%91%EC%96%B4%EB%84%A3%EC%9C%BC%EB%A9%B4%5Cquad%20%EB%90%A9%EB%8B%88%EB%8B%A4.%5C%5C%20%5C%5C%20%5Ccombi%20_%7B%20p%20%7D%7B%20y%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20f%20%7D%5Cint%20%7B%20%5Cfrac%20%7B%20%5Ccombi%20_%7B%201%20%7D%7B%20W%20%7D%20%7D%7B%20W%20%7Ddx%5Cquad%20%2B%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20f%20%7D%5Cint%20%7B%20%5Cfrac%20%7B%20%5Ccombi%20_%7B%202%20%7D%7B%20W%20%7D%20%7D%7B%20W%20%7Ddx%20%7D%20%7D%5C%5C%20%5C%5C%20%5Ccombi%20_%7B%20p%20%7D%7B%20y%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20cos3x%5Cint%20%7B%20-%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%2012%20%7Ddx%5Cquad%20%2B%5Cquad%20sin3x%5Cint%20%7B%20%5Cfrac%20%7B%20cot3x%20%7D%7B%2012%20%7Ddx%20%7D%20%7D%20




따라서 특수해는

-%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%2012%20%7Dxcos3x%2B%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%2036%20%7Dsin3xln%5Ccombi%20%7B%20(sin3x)%20%7D%20


가 나옵니다 이런식으로 구하는 방식이 론스키안 해법입니다.



위에서 말 했듯이 론스키안 해법은 모든 미방의 비제차해 즉 특수해를 구하는데 아주 유용한 해법임에는 틀립없으나 과정이 좀 길다는 단점이 있습니다.