一阶线性双曲型偏微分方程组的特征值与通解分析

问题3

求系统 U u + A U x = 0 U_u + A U_x = 0 Uu+AUx=0 的特征并写出通解,其中矩阵 A A A 如下:

A 1 = ( 3 2 1 0 2 1 0 0 1 ) , A 2 = ( 3 2 1 0 2 1 0 0 − 1 ) , A_1 = \begin{pmatrix} 3 & 2 & 1 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \quad A_2 = \begin{pmatrix} 3 & 2 & 1 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & -1 \end{pmatrix}, A1=300220111,A2=300220111,

A 3 = ( 3 2 1 0 − 2 1 0 0 − 1 ) , A 4 = ( − 3 2 1 0 − 2 1 0 0 − 1 ) , A_3 = \begin{pmatrix} 3 & 2 & 1 \\ 0 & -2 & 1 \\ 0 & 0 & -1 \end{pmatrix}, \quad A_4 = \begin{pmatrix} -3 & 2 & 1 \\ 0 & -2 & 1 \\ 0 & 0 & -1 \end{pmatrix}, A3=300220111,A4=300220111,

A 5 = ( 1 2 3 2 0 3 2 3 0 ) . A_5 = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 0 & 3 \\ 2 & 3 & 0 \end{pmatrix}. A5=122203330.

解答

系统为 ∂ U ∂ u + A ∂ U ∂ x = 0 \frac{\partial \mathbf{U}}{\partial u} + A \frac{\partial \mathbf{U}}{\partial x} = 0 uU+AxU=0,其中 U = ( u 1 , u 2 , u 3 ) T \mathbf{U} = (u_1, u_2, u_3)^T U=(u1,u2,u3)T 是向量函数, u u u x x x 是自变量。

  • 特征:指矩阵 A A A 的特征值 λ \lambda λ,它们决定了特征曲线的方向。特征曲线由方程 x − λ u = 常数 x - \lambda u = \text{常数} xλu=常数 给出。
  • 通解:通过求解特征值问题和对角化(或类似方法)得到。通解形式为 U ( u , x ) = ∑ k f k ( x − λ k u ) v k \mathbf{U}(u, x) = \sum_{k} f_k(x - \lambda_k u) \mathbf{v}_k U(u,x)=kfk(xλku)vk,其中 λ k \lambda_k λk 是特征值, v k \mathbf{v}_k vk 是相应的特征向量, f k f_k fk 是任意可微函数。

下面针对每个矩阵 A A A 求解特征值并写出通解。


1. 对于 A 1 = ( 3 2 1 0 2 1 0 0 1 ) A_1 = \begin{pmatrix} 3 & 2 & 1 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} A1=300220111

  • 特征值 λ 1 = 3 \lambda_1 = 3 λ1=3, λ 2 = 2 \lambda_2 = 2 λ2=2, λ 3 = 1 \lambda_3 = 1 λ3=1(全部实数且互异)。
  • 特征向量
    • λ 1 = 3 \lambda_1 = 3 λ1=3: v 1 = ( 1 0 0 ) \mathbf{v}_1 = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix} v1=100
    • λ 2 = 2 \lambda_2 = 2 λ2=2: v 2 = ( − 2 1 0 ) \mathbf{v}_2 = \begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix} v2=210
    • λ 3 = 1 \lambda_3 = 1 λ3=1: v 3 = ( 1 − 2 2 ) \mathbf{v}_3 = \begin{pmatrix} 1 \\ -2 \\ 2 \end{pmatrix} v3=122
  • 通解
    U ( u , x ) = f 1 ( x − 3 u ) ( 1 0 0 ) + f 2 ( x − 2 u ) ( − 2 1 0 ) + f 3 ( x − u ) ( 1 − 2 2 ) \mathbf{U}(u, x) = f_1(x - 3u) \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix} + f_2(x - 2u) \begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix} + f_3(x - u) \begin{pmatrix} 1 \\ -2 \\ 2 \end{pmatrix} U(u,x)=f1(x3u)100+f2(x2u)210+f3(xu)122
    即分量形式:
    { u 1 ( u , x ) = f 1 ( x − 3 u ) − 2 f 2 ( x − 2 u ) + f 3 ( x − u ) u 2 ( u , x ) = f 2 ( x − 2 u ) − 2 f 3 ( x − u ) u 3 ( u , x ) = 2 f 3 ( x − u ) \begin{cases} u_1(u, x) = f_1(x - 3u) - 2 f_2(x - 2u) + f_3(x - u) \\ u_2(u, x) = f_2(x - 2u) - 2 f_3(x - u) \\ u_3(u, x) = 2 f_3(x - u) \end{cases} u1(u,x)=f1(x3u)2f2(x2u)+f3(xu)u2

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