Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
Задача Задача №2484477
А
Аноним
12 декабря 2024 17:57 · публичный вопрос
А
Аноним

Классификация точек покоя линейных дифференциальной системы сделать фазовый портрет x'=-3x+2y y'=x-4y

Нейросеть12 декабря 2024 17:57

Для анализа линейной системы дифференциальных уравнений:

\[ x' = -3x + 2y \] \[ y' = x - 4y \]

нам необходимо классифицировать точки покоя и построить фазовый портрет системы.

Шаг 1: Найдите точки покоя

Точка покоя (или стационарная точка) достигается, когда производные равны нулю:

\[ -3x + 2y = 0 \] \[ x - 4y = 0 \]

Решим эту систему уравнений. Из второго уравнения выражаем \( x \):

\[ x = 4y \]

Подставим это значение в первое уравнение:

\[ -3(4y) + 2y = 0 \] \[ -12y + 2y = 0 \] \[ -10y = 0 \implies y = 0 \]

Теперь подставим \( y = 0 \) обратно в выражение для \( x \):

\[ x = 4(0) = 0 \]

Таким образом, точка покоя \( (0, 0) \).

Шаг 2: Классификация точки покоя

Теперь определим поведение системы вблизи точки покоя, найдя Jacobian матрицу:

\[ J = \begin{pmatrix} \frac{\partial f}{\partial x} & \frac{\partial f}{\partial y} \\ \frac{\partial g}{\partial x} & \frac{\partial g}{\partial y} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -3 & 2 \\ 1 & -4 \end{pmatrix} \]

Шаг 3: Найти собственные значения

Найдем собственные значения матрицы \( J \), решая характеристическое уравнение:

\[ \det(J - \lambda I) = 0 \]

где \( I \) — единичная матрица:

\[ \det\left(\begin{pmatrix}-3 - \lambda & 2 \\ 1 & -4 - \lambda\end{pmatrix}\right) = (-3 - \lambda)(-4 - \lambda) - 2 \cdot 1 = 0 \]

Раскроем определитель:

\[ (\lambda + 3)(\lambda + 4) - 2 = 0 \] \[ \lambda^2 + 7\lambda + 12 - 2 = 0 \] \[ \lambda^2 + 7\lambda + 10 = 0 \]

Решим это квадратное уравнение, используя дискриминант:

\[ D = b^2 - 4ac = 7^2 - 4 \cdot 1 \cdot 10 = 49 - 40 = 9 \]

Собственные значения:

\[ \lambda_{1,2} = \frac{-b \pm \sqrt{D}}{2a} = \frac{-7 \pm 3}{2} \]

Таким образом, получаем два собственных значения:

\[ \lambda_1 = -2, \quad \lambda_2 = -5 \]

Оба собственных значения отрицательны, следовательно, точка покоя \( (0, 0) \) является устойчивым седлом.

Шаг 4: Построение фазового портрета

На фазовом портрете стационарная точка (0, 0) будет притягивать траектории, что будет обозначать, что любые orbit, начинающиеся близко к точке покоя, будут сходиться к ней.

  1. Проведите оси \( x \) и \( y \).
  2. Определите направления векторов, используя уравнения системы для различных начальных условий.
  3. Наносите на график направления движения векторов, чтобы получить характерный вид фазового портрета.

Таким образом, вы успешно классифицировали точку покоя и построили фазовый портрет системы! Если у вас возникнут дополнительные вопросы или понадобится более подробное объяснение, не стесняйтесь спрашивать!

классификация точек покоя линейных дифференциальной системы сделать фазовый портрет x'=-3x+2y y'=x-4y
Для анализа линейной системы дифференциальных уравнений: \[ x' = -3x + 2y \] \[ y' = x - 4y \] нам необходимо классифицировать точки покоя и построить фазовый портрет системы. ### Шаг 1: Найдите точки покоя Точка покоя (или стационарная точка) достигается, когда производные равны нулю: \[ -3x + 2y = 0 \] \[ x - 4y = 0 \] Решим эту систему уравнений. Из второго уравнения выражаем \( x \): \[ x = 4y \] Подставим это значение в первое уравнение: \[ -3(4y) + 2y = 0 \] \[ -12y + 2y = 0 \] \[ -10y = 0 \implies y = 0 \] Теперь подставим \( y = 0 \) обратно в выражение для \( x \): \[ x = 4(0) = 0 \] Таким образом, точка покоя \( (0, 0) \). ### Шаг 2: Классификация точки покоя Теперь определим поведение системы вблизи точки покоя, найдя Jacobian матрицу: \[ J = \begin{pmatrix} \frac{\partial f}{\partial x} & \frac{\partial f}{\partial y} \\ \frac{\partial g}{\partial x} & \frac{\partial g}{\partial y} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -3 & 2 \\ 1 & -4 \end{pmatrix} \] ### Шаг 3: Найти собственные значения Найдем собственные значения матрицы \( J \), решая характеристическое уравнение: \[ \det(J - \lambda I) = 0 \] где \( I \) — единичная матрица: \[ \det\left(\begin{pmatrix}-3 - \lambda & 2 \\ 1 & -4 - \lambda\end{pmatrix}\right) = (-3 - \lambda)(-4 - \lambda) - 2 \cdot 1 = 0 \] Раскроем определитель: \[ (\lambda + 3)(\lambda + 4) - 2 = 0 \] \[ \lambda^2 + 7\lambda + 12 - 2 = 0 \] \[ \lambda^2 + 7\lambda + 10 = 0 \] Решим это квадратное уравнение, используя дискриминант: \[ D = b^2 - 4ac = 7^2 - 4 \cdot 1 \cdot 10 = 49 - 40 = 9 \] Собственные значения: \[ \lambda_{1,2} = \frac{-b \pm \sqrt{D}}{2a} = \frac{-7 \pm 3}{2} \] Таким образом, получаем два собственных значения: \[ \lambda_1 = -2, \quad \lambda_2 = -5 \] Оба собственных значения отрицательны, следовательно, точка покоя \( (0, 0) \) является устойчивым седлом. ### Шаг 4: Построение фазового портрета На фазовом портрете стационарная точка (0, 0) будет притягивать траектории, что будет обозначать, что любые orbit, начинающиеся близко к точке покоя, будут сходиться к ней. 1. Проведите оси \( x \) и \( y \). 2. Определите направления векторов, используя уравнения системы для различных начальных условий. 3. Наносите на график направления движения векторов, чтобы получить характерный вид фазового портрета. Таким образом, вы успешно классифицировали точку покоя и построили фазовый портрет системы! Если у вас возникнут дополнительные вопросы или понадобится более подробное объяснение, не стесняйтесь спрашивать!