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一阶常微分方程(可分离/一次线性)+ 方向场

在同一界面求解可分离与一次线性的一阶微分方程:方向场、解曲线、Simpson 积分、积分因子、数值反演、RK4 校验、CSV 导出与可分享链接一应俱全。

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输入

初始条件 (x0, y0)
显示范围 [x_min, x_max, y_min, y_max]
方向场网格 (Nx×Ny)
×
解曲线采样数

一阶常微分方程

展示 Simpson 积分、积分因子、数值反演、RK4 校验、CSV 导出与可分享链接。

提示:点击画布可在该点添加新的初始条件曲线。

结果

计算过程

    授课提示

    如何使用这个计算器

    这份指南帮助你可复现地使用 一阶常微分方程(可分离/一次线性)+ 方向场。先建立基准案例,再逐项调整参数。

    使用步骤(3步)

    1. 先用最少输入跑出一个基准结果。
    2. 每次只改一个变量,比较变化方向与幅度。
    3. 确认单位、符号和取整规则后再分享或用于决策。

    适用场景

    适合快速试算、学习验证和多方案对比。

    常见错误

    实用建议

    如果结果方向与预期不一致,先排查隐藏前提和输入边界。

    相关链接

    常见问题

    方向场是如何绘制的?

    我们在 x、y 的均匀网格上评估斜率,裁剪掉过大斜率后绘制短线段,使方向场保持清晰,并通过 RK4 校验主解曲线的一致性。

    数值反演如何确保稳定?

    可分离方程会在 [y_min, y_max] 中寻找符号变化并使用二分法求解;一次线性方程依靠积分因子得到显式公式,并展示与 RK4 的误差以监控残差。

    第一次使用时应该先做什么?

    先填写必填项并运行一次,得到基准结果。首轮建议保留默认值,便于后续比较。

    为什么和其他工具的结果不一致?

    常见原因是单位、周期、取整规则或前提不同。比较前请先统一这些设置。

    页面结果的可信度如何?

    计算通常在浏览器本地完成,并可能为了阅读进行取整。用于学习和试算很合适,关键决策请结合权威来源复核。