Lektsii_DU_prof_Gromak__chast_2
.pdfГлава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
41 |
|||||
n |
|
: :11: (t) |
:: :: :: |
1n:(t:): |
|
|
|
n |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
PP
= i=1 |
|
:k=1: : Pik k1 |
:: :: :: |
k=1 Pik :kn: : |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n1(t) |
: : : |
nn(t) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Разбивая определитель, стоящий под знаком суммы, на n определителей, убеждаемся, что все они равны, за исключением определителя при k = i .
Следовательно,
n
Xi |
|
_ |
|
W (t) = Pii(t)W (t) = Sp(P (t))W (t): |
|
=1 |
|
Откуда |
|
t |
(21.2) |
W (t) = W (t0)eR |
|
Sp(P (t))dt |
|
t0 |
|
здесь Sp(P (t)) - след матрицы P (t) . Это формула носит название формулы Лиувилля.
В частности, из (21.2) следует:
1.Если 9t0 2 (a; b) , что W (t0) 6= 0 ) W (t) 6= 0; 8t 2 (a; b) .
2.Если 9t0 2 (a; b) , что W (t0) = 0 ) W (t) = 0; 8t 2 (a; b) .
22 Матричные ряды. Экспонента матрицы
1. Подобные матрицы.
Пусть A; B 2 Mn;n и существует неособая матрица S такая, что A = S 1BS . Тогда A и B подобны.
Лемма 22.1. Характеристические уравнения подобных матриц совпадают, т.е. det(A E)= det(B E) .
В самом деле det(A E) = det(S 1BS S 1 ES) = det S 1(B E)S = (B E) .
Следствие 22.1. Определители и следы подобных матриц совпадают.
Пусть det(A E) = det(B E) = n + a1 n 1 + : : : + an . Тогда
( 1)nan = det A = det B;
a1 = Sp (A) = Sp (B):
Лемма 22.2. Каждая матрица A 2 Mn;n подобна своей нормальной жордановой матрице
A J = [J 1 ( 1); J 2 ( 2); : : : ; J s ( s)];
где - J ( ) клетка Жордана
01
1 : : : 0
J ( ) = |
B: |
0: : |
|
: : : |
0 |
матрица: |
: : : |
: : : |
1C |
||||
|
B: : : |
: : : : : : C |
|
|||
|
B |
|
|
|
C |
|
|
@ |
|
|
|
A |
|
Глава 2. |
Линейные системы дифференциальных уравнений |
|
|
|
|
|
42 |
|||||||||||||||
2. Производная и интеграл матрицы-функции |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
Пусть A(t) : (a; b) ! Mn;n |
и aij(t) дифференцируемы. Тогда |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A(t) := (a_ij(t)) |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
_ |
|
dAB(t) |
_ |
|
|
|
|
|
|
|
||
Если A - постоянная, то A = 0; |
|
|
= AB(t) |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
_ |
|
_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
(A(t)B(t)) = A(t)B(t) + A(t)B(t) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
d |
|
|
|
|
_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
dt |
( A(t)) = A(t) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
dA2(t) |
|
|
d |
_ |
|
_ |
|
|
|
_ |
_ |
2 |
0 |
_ |
_ |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= 2AA = 2AA) |
|||
|
|
dt |
|
m 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
= dtA(t)A(t) = AA + AA (Если при этом AA = AA; то A |
|
|
|
||||||||||||||||
|
(Am)0 |
= |
Xk |
Ak |
dA |
Am k 1: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
=0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
_ |
|
|
|
|
|
|
|
Если же A коммутирует со своей производной A , то |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(Am)0 |
= mAm 1A_ = mAA_ m 1: |
|
|
|
|
|
|
|
||||
Определим интеграл от матрицы-функции |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
0 t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Z |
|
|
|
Z |
aij(t)dtA |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t0 |
A(t)dt = @t0 |
|
|
|
|
|
|
|
3. Предел последовательности матриц, степенные матричные ряды Рассмотрим последовательность матриц
fAkg1k=1; Ak 2 Mn;n:
Будем говорить, что последовательность матриц Ak сходится к A , если
lim jjAk Ajj = 0:
k!1
1
P
Будем говорить, что Ak сходится, если последовательность частичных сумм Sk =
k=0
k |
|
iP |
|
Ai сходится. |
|
=1 |
|
Определение 22.1. Пусть A 2 Mn;n . Ряд f(A) = |
1 |
akAk; ak 2 C; A 2 Mn;n |
|
называют степенным матричным рядом. |
=0 |
kP |
Лемма 22.3. Пусть A = S 1JS . Если f(J) сходится, то сходится и f(A) , при-
чем
f(A) = S 1f(J)S:
Если же f(J) расходится, то и f(A) расходится.
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
43 |
|
Доказательство. Пусть Sk(A) - частичная сумма ряда f(A) . Тогда |
|
|
k |
k |
|
XX
Sk(A) = |
ai(S 1JS)i = S 1 aif(J)S = S 1Sk(J)S |
i=0 |
i=0 |
Переходя к пределу при k ! 1 , получаем требуемое утверждение.
Лемма 22.4. Пусть
J = [J 1 ; J 2 ; : : : ; J s ]:
Если f(J i ) сходятся, то сходится и f(J) . Если же хотя бы один из рядов f(J i ) расходится, то расходится и ряд f(J) .
Доказательство аналогично доказательству леммы 22.3.
1 |
A 2 Mn;n; ak 2 C рассмотрим числовой ряд |
|
Вместе с рядом f(A) = akAk; |
||
kP |
|
|
=0 |
|
|
|
1 |
|
|
Xk |
(22.1) |
f(z) = |
akzk; ak 2 C; z 2 C |
|
|
=0 |
|
Лемма 22.5. Если все собственные числа 1; : : : ; n матрицы A простые, то при j ij< ; i = 1; : : : ; n ,где - радиус сходимости ряда (22.1), ряд f(A) сходится и
f(A) = S 1[f( 1); : : : ; f( n)]S:
Если же существуют i такие , что j ij > , то ряд f(A) расходится.
Доказательство. Доказательство леммы 22.5 следует из предыдущих лемм 22.3, 22.4 так как в условиях леммы 22.5 J = [ 1; : : : ; n] .
Теорема 22.1. Если i - собственные числа матрицы A с кратностями ki и j ij < , то ряд f(A) сходится, причем f( i) являются собственными числами матрицы f(A) с теми же кратностями.
Доказательство. Доказательство основано на приведенных выше леммах. [Бибиков].
4. Экспоненциальная функция матрицы В качестве примера рассмотрим экспоненциальную функцию матрицы.
eA := E + |
1 |
A + |
|
1 |
A2 |
+ : : : |
(22.2) |
|
2! |
||||||
|
1! |
|
|
|
Так как радиус сходимости соответствующего числового ряда равен бесконечности, то ряд (22.2) сходится для любой матрицы A 2 Mn;n .
Заметим, что
eA+B = E + 1!1 (A + B) + 2!1 (A2 + AB + BA + B2) + : : : :
Если же A и B коммутируют, то eA+B = eAeB и сомножители можно переставлять местами.
Аналогично
eA(t) 0 |
= |
E + 1!A + |
2!A2 |
+ : : : |
0 |
|
+ |
2!(AA_ |
+ AA_) + : : : : |
|||
= 1!A_ |
||||||||||||
|
|
1 |
|
1 |
|
|
1 |
|
|
1 |
|
|
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
44 |
||
Если же A |
_ |
|
|
и A коммутируют, то |
|
|
|
|
0 |
= A_(t)eA(t) = eA(t)A_(t): |
|
|
eA(t) |
|
Определим также логарифм матрицы как матрицу обратную к экспоненциальной матрице, т.е. матрицу B 2 Mn;n называем логарифмом матрицы A 2 Mn;n; если eB = A . При этом обозначаем B = Ln A . Логарифмическая матрица определяется неоднозначно. Это ясно уже из определения логарифма чисел
Ln A = ln jAj + arg A + 2k ; k 2 Z:
Теорема 22.2. Если матрица A - неособая, то Ln A существует.
Доказательство. Смотри, например, в [Бибиков].
23Линейные системы с постоянными коэффициентами
Рассмотрим линейную систему
x = P (t)x; |
(23.1) |
P (t) : (a; b) ! Mn;n и непрерывна. 1. Системы Ланно - Данилевского.
Теорема 23.1. Пусть матрица P (t) коммутирует со своим интегралом, т.е
tt
RR
P (t)t0 |
P (t)dt = |
t0 |
P (t)dtP (t); 8t0; t |
2 (a; b) . Тогда фундаменальная матрица си- |
|||
стемы (23.1) может быть взята в виде |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
|
|
|
|
P (t)dt |
(23.2) |
|
|
|
|
|
t0 |
: |
|
|
|
|
(t) = e R |
||||
Доказательство. Для матрицы (t) |
|
|
|
_ |
|||
нужно проверить тождество (t) = P (t) (t) . |
|||||||
Оно выполняется, так как |
|
|
|
|
|||
|
|
|
t |
1 |
0 |
|
|
|
|
|
P (t)dt |
|
|
|
|
|
|
|
t0 |
= P (t) (t) = (t)P (t) |
|
||
|
|
|
_ (t) = 0eR |
|
|||
|
|
|
@ |
A |
|
|
|
в силу условия Ланно - Данилевского. При этом матрица (t) |
неособая в силу |
(t0) = E .
Рассмотрим сейчас линейную систему с постоянной матрицей коэффициентов
x = Ax; A 2 Mn;n: |
(23.3) |
Теорема 23.2. Матрица eAt - фундаментальная для системы (23.3).
t |
|
|
t0) коммутируют. Следовательно, |
Доказательство. Матрицы A и |
Adt = A(t |
|
|
это случай Ланно - Данилевского.tR0 |
|
|
|
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
45 |
Следствие 23.1. Общее решение системы (23.3) имеет вид x = eAtC; 8C 2 Cn
Следствие 23.2. Задача Коши
x = Ax; A 2 Mn;n x(t0) = x0; x0 2 Cn
имеет решение x = eA(t t0)x0 .
24 Структура фундаментальной матрицы
Итак, мы знаем, что для линейной системы |
|
x = Ax; A 2 Mn;n |
(24.1) |
фундаментальная матрица может быть взята в виде |
|
(t) = eAt: |
(24.2) |
Выясним структуру этой матрицы. Пусть A = S J S 1 . Тогда |
(t) = eS J S 1 t = |
eS J t S 1 = SeJtS 1 . Умножение справа (t) на постоянную неособую матрицу при-
водит к фундаментальной матрице. |
|
Таким образом матрица |
|
SeJt |
(24.3) |
фундаментальная. Выясним структуру eJt . Очевидно,
eJt = [eJ 1 ( 1)t; eJ 2 ( 2)t; : : : ; eJ s ( s)t];
где 1; : : : ; s собственные числа матрицы A , среди которых могут быть одинаковые. Выясним структуру eJ ( )t , то есть структуру одной произвольной клетки.
|
eJ ( )t = e(J (0)+ E)t = eJ (0)e tE = e tEeJ (0)t |
|
|
|||||||||||||
J (0)t |
0 |
0 |
: |
1: : |
1 |
: : :1 |
1 0 |
0 |
: : : |
1 |
: : :1 |
2 |
||||
2 |
||||||||||||||||
|
|
0 |
|
|
: : : |
0 |
|
|
|
|
0 |
1 : : : |
0 |
|
|
|
e |
= E + B: : : : : : |
0 |
1 |
Ct + |
|
|
B: : : : : : |
0 |
1 |
C t + : : : |
||||||
2! |
||||||||||||||||
|
B |
0 |
|
0 |
0 |
0 |
C |
|
|
B |
0 |
0 |
0 |
0 |
C |
|
|
B |
|
|
|
|
|
C |
|
|
B |
|
|
|
|
C |
|
|
@ |
|
|
|
|
|
A |
@ |
|
|
|
|
A |
|
||
Матрица J (0) - нильпотентна и J |
(0) = 0; |
, то есть матричный ряд обрыва- |
ется. Таким образом
0:1: : :t: : :t:2: :: :: :: |
|
eJ (0)t = B: : : : : : |
: : : : : : |
B: : : : : : : : : : : : |
|
B |
|
B 0 : : : |
: : : : : : |
B |
|
@
t 1 1
( 1)!
: : : C C
t2 C
2C
C
t A
1
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
46 |
Следовательно, |
|
0
e t te t : : :
eJ ( )t = BB: : : : : : : : :
B
@: : : : : : : : :
0 : : : : : :
t 1 e t1
( 1)!
: : : CC:
te t C A
e t
Таким образом, решения, представляющие фундаментальную матрицу, разобьются на s групп (по числу клеток Жордана), содержащих соответственно 1; 2; : : : ; s решений. Каждое из этих решений представляет собой квазиполином, т.е. произведение e t на полином t степени не выше 1 , где - порядок клетки Жордана, соответствующий собственному числу . Если при этом i простые собственные числа, то фундаментальная матрица имеет вид S[e 1 ; : : : ; e nt] . Такая же структура фундаментальной матрицы будет и в случае кратных корней, но с простыми элементарными делителями, т.е. в случае n - клеток Жордана.
25Матричный метод интегрирования линейных систем
Пусть дана система
x = Ax; A 2 Mn;n; x(t) : R ! Cn: |
(25.1) |
Пусть при этом A = S 1J S . В системе (25.1) положим
x = Sy; S 2 Mn;n; det S 6= 0: |
(25.2) |
Тогда имеем
Sy = ASy; y = S 1ASy:
Если при этом S выбрать так, чтобы J = S 1AS , то имеем
y = Jy |
(25.3) |
Откуда y = eJt и, следовательно, x = SeJt . Таким образом, задача интегрирования линейной системы свелась к уже известным задачам: определению матрицы перехода S и построению eJt .
26 Метод Эйлера решения линейных систем
Пусть дана система |
|
x = Ax; A 2 Mn;n; x(t) : R ! Cn |
(26.1) |
Ненулевые решения системы (26.2) будем искать в виде |
|
x = ve t; v = 0; v 2 Cn; v 6= 0 |
(26.2) |
Тогда, подставляя (26.2) в (26.1), имеем |
|
ve t = Ave t (A E)v = 0 |
(26.3) |
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
47 |
Следовательно, для существования ненулевого решения (26.2) необходимо и достаточно, чтобы было собственным числом матрицы A , а v - соответствующим собственным вектором.
Пусть сейчас 1; : : : ; n - простые собственные числа, а v1; : : : ; vn соответствующие им собственные вектора. Тогда
x = C1v1e 1t + : : : + Cnvne nt
общее решение системы (26.1).
Если 1 - k - кратное собственное число матрицы A , то решение можно искать в виде
x = q(t)e 1t; |
(26.4) |
где q(t) – вектор-функция, компоненты которой полиномы, степень которых не выше k 1 .
27Линейные системы с периодическими коэффициентами
Пусть дана линейная система |
|
x = P (t)x; |
(27.1) |
где x(t) : R ! Cn; P (t) : R ! Mn;n; P (t + w) = P (t); 8t 2 R; w > 0: |
|
Теорема 27.1. (Флоке-Ляпунова) Произвольная фундаментальная матрица (t) системы (27.1) имеет структуру
(t) = G(t)etR; |
(27.2) |
где G(t) : R ! Mn;n и G(t + w) = G(t); 8t 2 R; R - постоянная матрица.
Доказательство. Если (t) - фундаментальная, то (t + w) - тоже фундаментальная. Следовательно, существует неособая матрица B такая, что
|
(t + w) = (t)B |
(27.3) |
|
Так как матрица B неособая, то она имеет логарифм. Пусть |
|
||
R := |
1 |
LnB; G(t) = (t)e tR: |
(27.4) |
|
w
Покажем, что G(t) - периодическая. В самом деле
G(t + w) = (t + w)e (t+w)R = (t)Be tR wR =
= (t)Be wRe tR = (t) Be LnB e tR = (t)e tR = G(t):
| {z }
E
Определение 27.1. Постоянная матрица B называется матрицей монодромии.
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
48 |
Пусть 1(t) другая фундаментальная матрица. Тогда |
|
1(t + w) = 1(t)B1: |
(27.5) |
Покажем, что матрицы монодрамии B и B1 подобны. В самом деле, существует |
|
неособая матрица S , что |
|
1(t) = (t)S |
(27.6) |
Тогда |
|
1(t + w) = (t + w)S: |
|
Или
1(t)B1 = (t)BS , (t)SB1 = (t)BS ) SB1 BS = 0 или B1 = S 1BS:
Пусть ~ фундаментальная матрица, нормированная в . Тогда из (27.3)
(t) t = 0
~ ~
(t + w) = (t)B
Откуда ~ .
(w) = B
Определение 27.2. Собственные числа матрицы монодромии ( 1; : : : ; n) назы-
вают мультипликаторами. Собственные числа матрицы R; т.е. ( 1; : : : ; n) |
на- |
||||||||||
зывают характеристическими показателями. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Очевидно, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
i = |
1 |
Ln j; (j = 1; : : : ; n) |
|
|
|
(27.7) |
|||||
|
|
|
|
||||||||
w |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Заметим, что характерестические показатели определены с точностью до |
|
1 |
|
2k i |
|||||||
w |
|||||||||||
( 2k i это период Ln j ). |
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sp(P (t))dt |
|
! |
|
|
|
|
|
||
Из формулы Лиувилля det ~(t) = det ~(t0)eR |
; полагая t |
t + w и выбирая |
|||||||||
|
|
t0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t0 = 0 , находим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
w |
: |
|
|
|
|
|
|
||
det (w) = det B = eR |
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
Sp(P (t))dt |
|
|
|
|
|
|
||
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Следовательно, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
w |
|
: |
|
|
|
|
|
|
|
det B = 1 : : : n = eR |
Sp(P (t))dt |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Заметим, что замена
x = G(t)y (27.8) приводит исходную систему к системе с постоянной матрицей. В самом деле
x = G_ (t)y + G(t)y = P (t)G(t)y:
Дифференцируя (t) = G(t)etR , находим
_ _ |
tR |
+ GRe |
tR |
= P (t) (t) = P Ge |
tr |
= Ge |
|
|
|
||
_ |
|
|
|
|
|
G = GR + P G |
|
|
|
||
( GR + P G)y + Gy = P Gy или Gy = GRy: |
|||||
|
|
|
|
y = Ry |
(27.9) |
Это свойство, то есть приведение исходной системы посредством замены (27.8) к системе с постоянной матрицей, называется приводимостью.
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
49 |
Теорема 27.2. Существует линейная замена переменных (27.8), где |
G(t) : R ! |
Mn;n - матричная функция класса C1 – ! -периодическая и неособая, переводящая периодические системы в линейные системы с постоянной матрицей, собственные числа которой суть характеристические показатели.
28Линейные неоднородные системы дифференциальных уравнений
Пусть дана линейная неоднородная система |
|
x = P (t)x + q(t); |
(28.1) |
где P (t) : (a; b) ! Mn;n; q(t) : (a; b) ! Cn . Пусть |
(t) - решение. Тогда замена |
x = (t) + y |
(28.2) |
приводит к системе |
|
y = P (t)y: |
(28.3) |
Таким образом, структура общего решения неоднородной системы (28.1) следующая x = (t)C + q(t);
где (t) - фундаментальная матрица однородной системы (28.3), а q(t) частное решение неоднородной системы.
Теорема 28.1. (Метод вариации произвольной постоянной) Пусть (t) : (a; b) ! Mn;n - фундаментальная матрица однородной системы (28.2).Тогда
x = (t)C + tZ0 |
t |
|
(t) 1(s)q(s)ds |
(28.4) |
|
где 8C 2 Cn; t0; t 2 (a; b) , есть общее решение неоднородной системы (28.1). |
||
Доказательство. Будем искать решение (28.1) в виде |
|
|
x = (t)C(t) |
(28.5) |
Тогда x = _ C + C_ = P C + C_ = P C + q . Откуда C_ = q . Или C_ = 1(t)q(t) .
t |
|
|
|
Интегрируя, находим C(t) = tR0 |
1(s)q(s)ds + C , где |
C 2 Mn;n . Следовательно, |
|
имеем (28.4). |
|
|
|
Рассмотрим случай постоянной матрицы коэффициентов, то есть уравнение |
|||
|
x = Ax + q(t) |
(28.6) |
|
В этом случае (t) = eAt и, следовательно, общее решение имеет вид |
|||
x = eAtC + tZ0 |
t |
|
|
eA(t s)q(s)ds |
(28.7) |
Формула (28.4) называется формулой Коши.
Глава 2. Линейные системы дифференциальных уравнений |
50 |
29 Линейные неоднородные периодические системы
Пусть дана система |
|
x = P (t)x + q(t); |
(29.1) |
где P (t) : R ! Mn;n; P (t + w) = P (t); q(t + w) = q(t); |
8t 2 R; w > 0 |
Теорема 29.1. Для того, чтобы x = '(t) : R ! Cn было - w -периодическим решением необходимо и достаточно, чтобы
'(0) = '(w) |
(29.2) |
Доказательство. Если '(t) - w -периодическое, то '(t+w) = '(t) и (29.2) очевидно необходимо.
Достаточность. Рассмотрим функцию (t) = '(t+w) . Она является решением (29.1) в силу w -периодичности P (t) и q(t) . Но '(0) = '(w) = '(0) , то есть для двух решений имеем совпадение начальных условий. По теореме единственности '(t)
(t) .
Теорема 29.2. Если среди мультипликаторов системы (29.1) нет равных единице, то система (29.1) имеет единственное w -периодическое решение.
Доказательство. Все решения системы можно записать формулой Коши (28.4). В качестве фундаментальной матрицы (t) возьмем нормированную в t = 0 . Тогда решение с начальными условиями x(0) = x0 имеет вид
t
Z
~
x(t) = (t)x0 +
~ ~ |
1 |
(s)q(s)ds: |
(29.3) |
(t) |
|
0
Условие w -периодичности имеет вид x(w) = x(0) = x0 , то есть
w |
|
|
x0 = ~(w)x0 + Z0 |
~(w)~ 1(s)q(s)ds |
(29.4) |
Матрица этой линейной неоднородной алгебраической системы относительно x0 име-
ет вид ~ . Она неособая, если среди мультипликаторов нет равных единице.
(w) E
В этом случае система (29.4) имеет единственное решение относительно x0 , которое и определяет единственное w -периодическое решение.
Рассмотрим частный случай, то есть систему |
|
|
|
x = Ax + q(t); |
|
(29.5) |
|
n;n |
~ |
At |
. |
где q(t) = q(t + w); t 2 R; w > 0; A 2 M |
. В этом случае (w) = e |
|
Теорема 29.3. Необходимым и достаточным условием существования единственного w -периодического решения является отсутствие у матрицы A собственных значений вида 2 ik=w .