参考 瞿燕辉老师《常微分方程》讲义。

# 解的存在性 —— Peano 定理

对于一阶 ODE 的 IVP 问题 I0\mathcal I_0fC(U;Rd)f\in C(U;\mathbb R^d)

{x˙=f(t,x)x(s)=z\left\{\begin{array}{ll} \dot x=f(t,x)\\ \\x(s)=z\end{array}\right.

# Euler 折线法

定义
对于 I0\mathcal I_0,可以采用折线逼近的方法求解 t[s,s+t0]t\in [s,s+t_0] 中的一个解,称为 Euler 折线法。具体操作如下:

  1. nNn\in \mathbb N 均分 [s,s+t0][s,s+t_0],记线度为 δ=t0/n\delta={t_0}/{n},记 s+kδ=sks+k\delta =s_k
  2. [s0,s1][s_0,s_1] 上构造

ϕn(t)=z+(ts0)f(s,z)\phi_n(t)=z+(t-s_0)f(s,z)

  1. [sk1,sk][s_{k-1} ,s_k] 上递归地构造(k=1,...,nk=1,...,n

ϕn(t)=ϕn(sk1)+(tsk1)f(sk1,ϕn(sk1))\phi_{n}(t)=\phi_{n}(s_{k-1})+(t-s_{k-1})f(s_{k-1},\phi_n(s_{k-1}))

  1. 综上,在 [s,s+t0][s,s+t_0] 上定义 Euler 折线函数 ϕn(t)\phi_n(t)

性质ϕ(t,n)\phi(t,n) 可以写成一个阶梯函数的积分。定义 ρn:[s,s+t0]R\rho_n:[s,s+t_0]\to \mathbb R

ρn(t):=f(sk,ϕ(sk)),t[sk,sk+1]\rho_n(t):=f(s_{k},\phi(s_{k})), \quad t\in [s_{k},s_{k+1}]

则有 Euler 折线的积分形式

ϕn(t)=z+stρn(τ)dτ\phi_n(t)=z+\int^{t}_s\rho_n(\tau)\mathrm d\tau

# Peano 定理

定理:设 II 是紧区间,设 {fnC(R;Rd)}\{f_n\in C(\mathbb R;\mathbb R^d)\} 满足一致有界和等度连续性质,则存在子列 nkn_k\to \infty 以及 fC(I)f\in C(I),使得

fnkff_{n_k}\rightrightarrows f

这是 Arzela-Ascoli 收敛定理

在叙述 Peano 定理之前,给出一个圆柱体的定义:

Cρ,η:=[sρ,s+ρ]×B(z,η)UC_{\rho,\eta}:=[s-\rho,s+\rho]\times \overline{B(z,\eta)}\subset U

记速度上界:

M:=max{f(t,x):(t,x)Cρ,η}M:=\max\{|f(t,x)|:(t,x)\in C_{\rho,\eta}\}

定理:对于 I0\mathcal I_0,其在 [sϵ,s+ϵ][s-\epsilon,s+\epsilon] 上至少存在一个解,这里

ϵ:=min{ρ,η/M}\epsilon:=\min\{\rho,\eta/M\}

这是 Peano 定理

Proof
  1. 构造 Euler 折线函数 ϕn\phi_n
  2. 利用 Arzela-Ascoli 定理说明一致收敛 ϕnϕ\phi_n\rightrightarrows \phi
  3. 验证极限函数 ϕ\phi 是一个解,固定 t[s,s+t0]t_*\in[s,s+t_0],考虑 ttt\to t_* 时的情况

Δ(t,t):=ϕ(t)ϕ(t)ttf(t,ϕ(t)),tt\Delta(t,t_*):=\left|\dfrac{\phi(t)-\phi(t_*)}{t-t_*}-f(t_*,\phi(t_*))\right|,\quad t\neq t_*

Remark

在构造 ϕn\phi_n 时,也可以取一个收敛于 zz 的初值序列 {zk}\{z_k\} 开始按 Euler 折线法来定义 ϕn\phi_n,这个方法还是有效的。

# 解的唯一性 —— Picard 迭代

# 积分算子与压缩映射

定义:对于 I0\mathcal I_0,设其解为 ϕ\phi,那么

ϕ(t)=f(t,ϕ(t))\phi'(t)=f(t,\phi(t))

两侧积分后就有 I0\mathcal I_0解的积分方程

ϕ(t)=z+stf(τ,ϕ(τ))dτ\phi(t)=z+\int^t_{s}f(\tau,\phi(\tau))\mathrm d\tau

引理:设 ϕC(I;Rd)\phi\in C(I;\mathbb R^d),且其图像 ΓϕU\Gamma_\phi\subset U。那么 ϕ\phiI0\mathcal I_0 的解当且仅当其满足 I0\mathcal I_0 的解的积分方程。

Remark

这个结果将微分方程的求解转化成为积分方程的求解,我们可以认为解的积分方程定义了一个算子,问题可以化为求解不动点。下面给出具体说明。

定义:对于 I0\mathcal I_0,定义关于方向场 ff积分算子 TT,它将图像在 UU 中的连续向量值函数 ϕ\phi 映为另一个连续向量值函数 TϕT\phi

(Tϕ)(t):=z+stf(τ,ϕ(τ))dτ(T\phi)(t):=z+\int^t_sf(\tau,\phi(\tau))\mathrm d\tau

度量空间、完备度量空间的概念参考本系列的其他文章。

定义:设 (X,d)(X,d) 是一个度量空间。设 T:XXT:X\to X 是一个映射。称 TT 是一个 压缩映射,如果存在 c(0,1)c\in (0,1),使得

d(T(x),T(y))cd(x,y)\mathrm d(T(x),T(y))\leq c\mathrm d(x,y)

为了强调压缩程度,有时也称为 cc - 压缩映射

性质:压缩映射一定是连续映射。

定理:设 (X,d)(X,d) 是一个完备度量空间,设 T:XXT:X\to X 是一个 cc - 压缩映射。则 TT 有唯一的不动点 xx_*。换言之,对任意 x0Xx_0\in X,有

d(Tn(x0),x)cn1cd(x0,T(x0))\mathrm d(T^n(x_0),x_*)\leq \dfrac{c^n}{1-c}\mathrm d(x_0,T(x_0))