直线上的一维流

一维自治系统

x˙=f(x)\dot x=f(x)

是整门课最简单、也最重要的模型。它没有真正意义上的“绕行”,所以所有长期行为都由不动点与无穷远组织。

相线的完整画法

  1. 解 f(x)=0f(x)=0,把所有不动点标在数轴上;
  2. 每个区间任选测试点;
  3. f>0f>0 画向右箭头,f<0f<0 画向左箭头;
  4. 根据两侧箭头判稳定性。

例如

x˙=x(1−x)\dot x=x(1-x)

有 x∗=0,1x^*=0,1。符号表是

区间x<0x<00<x<10<x<1x>1x>1
x(1−x)x(1-x)负正负
方向左右左

因此 00 不稳定,11 稳定。

线性稳定性从哪里来

令 x=x∗+ηx=x^*+\eta,在不动点附近作 Taylor 展开:

η˙=f(x∗+η)=f(x∗)+f′(x∗)η+O(η2).\dot\eta =f(x^*+\eta) =f(x^*)+f'(x^*)\eta+O(\eta^2).

因为 f(x∗)=0f(x^*)=0,忽略高阶项:

η˙=f′(x∗)η,η(t)=η(0)ef′(x∗)t.\dot\eta=f'(x^*)\eta,\qquad \eta(t)=\eta(0)e^{f'(x^*)t}.

于是 f′<0f'<0 时扰动指数衰减,f′>0f'>0 时指数增长。

非双曲点

若 f′(x∗)=0f'(x^*)=0,一阶项消失,必须看高阶项或相线。例如

x˙=x2\dot x=x^2

在原点有 f′(0)=0f'(0)=0。但两侧 f>0f>0:左侧轨道靠近原点,右侧轨道离开,所以原点半稳定。

解的存在唯一性与轨迹不相交

若 ff 在局部连续且满足 Lipschitz 条件,例如 f′f' 连续,则每个初值局部存在唯一解。若两条不同轨迹在某时刻相交,它们从交点出发就有两个未来,违反唯一性。

一维里这意味着轨道不能穿过不动点。到达不动点后它必须永远停在那里;在光滑系统中,通常只能渐近接近而不能有限时间穿越。

精确解与相线如何配合

可分离方程可写成

dxf(x)=dt.\frac{dx}{f(x)}=dt.

例如 x˙=sin⁡x\dot x=\sin x:

∫csc⁡x dx=t+C⟹ln⁡∣tan⁡x2∣=t+C.\int\csc x\,dx=t+C \quad\Longrightarrow\quad \ln\left|\tan\frac x2\right|=t+C.

所以

x(t)=2arctan⁡(Cet)x(t)=2\arctan\left(Ce^t\right)

(还要结合所在相线区间选择连续分支)。显式解告诉我们时间尺度,相线则更快地告诉我们长期去向。

有限时间逃逸

有些光滑向量场的解不能延续到所有正时间。典型例子

x˙=1+x2\dot x=1+x^2

给出

x(t)=tan⁡(t+C).x(t)=\tan(t+C).

当 t+C→π/2t+C\to\pi/2 时,x(t)→+∞x(t)\to+\infty,发生有限时间逃逸。存在唯一性定理通常只保证局部解,不自动保证全局有界。

势函数视角

任意一维系统都能写成梯度形式

x˙=−dVdx,V(x)=−∫f(x) dx.\dot x=-\frac{dV}{dx},\qquad V(x)=-\int f(x)\,dx.

沿轨道

V˙=V′(x)x˙=−[f(x)]2≤0.\dot V=V'(x)\dot x=-[f(x)]^2\le0.

因此轨道像小球沿势能下降:

  • VV 的局部极小值对应稳定不动点;
  • 局部极大值对应不稳定不动点;
  • 势阱深浅帮助理解吸引域与参数变化。

对 x˙=x(1−x)\dot x=x(1-x),

V(x)=−x22+x33.V(x)=-\frac{x^2}{2}+\frac{x^3}{3}.

x=0x=0 是局部极大,x=1x=1 是局部极小,与相线结论一致。

一维系统能否有周期解

非平衡解在不含不动点的区间内严格单调,不可能返回原值;势函数也在严格下降。因此一维自治连续系统没有非平凡周期轨道。

考试要点

  • 相线必须覆盖所有区间,不能只在不动点旁画箭头。
  • f′(x∗)=0f'(x^*)=0 时写“线性化无法判断”,然后补相线分析。
  • 区分稳定、吸引与渐近稳定;一维双曲稳定点通常是局部渐近稳定。
  • 精确解要结合初值所在区间,反三角函数存在分支问题。
  • 势函数定义差一个常数不影响动力学。

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