Math-Wiki - תרומות המשתמש [he]

88-113 אלגברה לינארית 2

2024-07-09T12:12:21Z

Erez1: /* חומר עזר */

'''אלגברה לינארית 2''' הוא הקורס השני באלגברה לינארית, אחרי [[88-112 אלגברה לינארית 1]]. לומדים בו דטרמיננטות, ערכים עצמיים ווקטורים עצמיים, הפולינום האופייני, תת-מרחב אינווריאנטי, צורת ג'ורדן, מרחבי מכפלה פנימית, ותכונות של העתקות ליניאריות מיוחדות במרחבים כאלה.

==חומר עזר==
* כל מי שמעוניין לתרגל תרגילים נוספים בנושאים הנלמדים, מוזמן להיכנס לאתר הקורס בשנים קודמות, יש שם המון חומר!
* [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/Pdf/LA2ExtOutline.pdf תקציר מפורט של הקורס]. מתעדכן כל הזמן, לפי ההתקדמות בקורס. כל פרק מכסה בקירוב הרצאה אחת. ההרצאות בנושא צורת ג'ורדן מסוכמות בפירוט בחוברת [[מדיה:JordanAll.pdf|הסיפור המלא]].
* [[אלגוריתם ללכסון מטריצה]]
* [[לכסון אורתוגונלי|הסבר על לכסון אורתוגונלי]]
* [[שילוש מטריצה|הסבר ודוגמא לשילוש מטריצה]]
* [[מדיה:09Linear2Triangulation.pdf|דוגמא לשילוש אורתוגונאלי]] כאשר השילוש אינו טריוויאלי.
* [[תחרות חנוכה לינארית 2 תשעב|תחרות פתרון מבחנים בנושא צורת ז'ורדן, תשע"ב]]
* מבחנים לדוגמא ניתן למצוא [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/LinearAlgebra/linear.html באתר של ד"ר בועז צבאן]
* [[מדיה: 11Linear2DefOri.pdf|רשימת משפטים וטענות ע"י אורי אלברטון (אוניברסיטת תל אביב)]]
* [[מדיה: 11Linear2ProofOri.pdf|הוכחות משפטים ע"י אורי אלברטון (אוניברסיטת תל אביב)]]
* [[מדיה: 11Linear2efi123.pdf|מערכי תרגול בעריכת אפי כהן]]
* [[מדיה: linear.pdf|חוברת תרגילים ישנה של ד"ר בועז צבאן]]
* [[סיכומי ההרצאות מאת יהונתן רגב ונועם יערי|סיכומי ההרצאות מאת יהונתן רגב ונועם יערי]]
* [[מדיה: לכסון_שילוש_וזרדון_יונתן_סמידוברסקי.pdf|סיכום לכסון, שילוש וז'רדון]] מאת יונתן סמידוברסקי
* [[משפט ז'ורדן]]
* [[88-113Exams|מבחנים ובחנים משנים קודמות]]
* קישורים לספרים חופשיים באנגלית:
** [http://immersivemath.com/ila/index.html immersive linear algebra] מאת J. Ström, K. Åström ו-T. Akenine-Möller שהוא ספר עם תרשימים אינטראקטיביים מוצלחים. לשחק עם התרשימים האלו יכול מאוד להקל על ההבנה של החומר.
** [http://linear.pugetsound.edu/ A First Course in Linear Algebra] מאת [http://buzzard.ups.edu/ Robert Beezer]
** [http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/ Linear Algebra] מאת [http://joshua.smcvt.edu/math/hefferon.html Jim Hefferon ]
** [https://www.math.brown.edu/~treil/papers/LADW/LADW.html Linear Algebra Done Wrong] מאת [https://www.math.brown.edu/~treil/index.html Sergei Treil] (בעקבות [http://linear.axler.net/ Linear Algebra Done Right] מאת [http://www.axler.net/ Sheldon Axler])

*[[מדיה: סיכומון מאפייני מטריצות מיוחדות.pdf| סיכומון מאפייני מטריצות מיוחדות, מאת יובל בר]]

* חוברת תרגילים מאת קווין מנדלבאום
* [[מדיה: חוברת_תרגילים_2.pdf|חוברת תרגילים באלגברה לינארית 2- קווין מנדלבאום]]
* הצעות פתרון ע"י יונתן סמידוברסקי
* [[מדיה: פתרון_החוברת_חלק_1_יונתן_סמידוברסקי.pdf|פתרון חלק 1- לכסון מטריצות ואופרטורים]]
* [[מדיה: פתרון_החוברת_חלק_2_יונתן_סמידוברסקי.pdf|פתרון חלק 2- תתי מרחבים אינווריאנטים]]
* [[מדיה: פתרון_החוברת_חלק_3.pdf|פתרון חלק 3- צורות ז'ורדן]]

== מועדי לימוד ==
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשפא|סמסטר א' תשפ"א]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשפ|סמסטר ב' תש"פ]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשפ|סמסטר א' תש"פ]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעט|סמסטר ב' תשע"ט]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעט|סמסטר א' תשע"ט]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעח|סמסטר ב' תשע"ח]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעח|סמסטר א' תשע"ח]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעז|סמסטר ב' תשע"ז]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעז|סמסטר א' תשע"ז]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעו|סמסטר ב' תשע"ו]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעו|סמסטר א' תשע"ו]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעה|סמסטר ב' תשע"ה]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעה|סמסטר א' תשע"ה]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעד|סמסטר ב' תשע"ד]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעד|סמסטר א' תשע"ד]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעג|סמסטר ב' תשע"ג]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעג|סמסטר א' תשע"ג]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעב|סמסטר ב' תשע"ב]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעב|סמסטר א' תשע"ב]]
* [[88-113 סמסטר א' תשעא|סמסטר א' תשע"א]]
* [[לינארית 2 לתיכוניסטים תש"ע עמוד ראשי|סמסטר א' תש"ע]]

88-113 אלגברה לינארית 2

2024-07-09T12:12:03Z

Erez1: /* חומר עזר */

'''אלגברה לינארית 2''' הוא הקורס השני באלגברה לינארית, אחרי [[88-112 אלגברה לינארית 1]]. לומדים בו דטרמיננטות, ערכים עצמיים ווקטורים עצמיים, הפולינום האופייני, תת-מרחב אינווריאנטי, צורת ג'ורדן, מרחבי מכפלה פנימית, ותכונות של העתקות ליניאריות מיוחדות במרחבים כאלה.

==חומר עזר==
*[[משפט ז'ורדן]]
* כל מי שמעוניין לתרגל תרגילים נוספים בנושאים הנלמדים, מוזמן להיכנס לאתר הקורס בשנים קודמות, יש שם המון חומר!
* [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/Pdf/LA2ExtOutline.pdf תקציר מפורט של הקורס]. מתעדכן כל הזמן, לפי ההתקדמות בקורס. כל פרק מכסה בקירוב הרצאה אחת. ההרצאות בנושא צורת ג'ורדן מסוכמות בפירוט בחוברת [[מדיה:JordanAll.pdf|הסיפור המלא]].
* [[אלגוריתם ללכסון מטריצה]]
* [[לכסון אורתוגונלי|הסבר על לכסון אורתוגונלי]]
* [[שילוש מטריצה|הסבר ודוגמא לשילוש מטריצה]]
* [[מדיה:09Linear2Triangulation.pdf|דוגמא לשילוש אורתוגונאלי]] כאשר השילוש אינו טריוויאלי.
* [[תחרות חנוכה לינארית 2 תשעב|תחרות פתרון מבחנים בנושא צורת ז'ורדן, תשע"ב]]
* מבחנים לדוגמא ניתן למצוא [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/LinearAlgebra/linear.html באתר של ד"ר בועז צבאן]
* [[מדיה: 11Linear2DefOri.pdf|רשימת משפטים וטענות ע"י אורי אלברטון (אוניברסיטת תל אביב)]]
* [[מדיה: 11Linear2ProofOri.pdf|הוכחות משפטים ע"י אורי אלברטון (אוניברסיטת תל אביב)]]
* [[מדיה: 11Linear2efi123.pdf|מערכי תרגול בעריכת אפי כהן]]
* [[מדיה: linear.pdf|חוברת תרגילים ישנה של ד"ר בועז צבאן]]
* [[סיכומי ההרצאות מאת יהונתן רגב ונועם יערי|סיכומי ההרצאות מאת יהונתן רגב ונועם יערי]]
* [[מדיה: לכסון_שילוש_וזרדון_יונתן_סמידוברסקי.pdf|סיכום לכסון, שילוש וז'רדון]] מאת יונתן סמידוברסקי
*[[88-113Exams|מבחנים ובחנים משנים קודמות]]
* קישורים לספרים חופשיים באנגלית:
** [http://immersivemath.com/ila/index.html immersive linear algebra] מאת J. Ström, K. Åström ו-T. Akenine-Möller שהוא ספר עם תרשימים אינטראקטיביים מוצלחים. לשחק עם התרשימים האלו יכול מאוד להקל על ההבנה של החומר.
** [http://linear.pugetsound.edu/ A First Course in Linear Algebra] מאת [http://buzzard.ups.edu/ Robert Beezer]
** [http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/ Linear Algebra] מאת [http://joshua.smcvt.edu/math/hefferon.html Jim Hefferon ]
** [https://www.math.brown.edu/~treil/papers/LADW/LADW.html Linear Algebra Done Wrong] מאת [https://www.math.brown.edu/~treil/index.html Sergei Treil] (בעקבות [http://linear.axler.net/ Linear Algebra Done Right] מאת [http://www.axler.net/ Sheldon Axler])

*[[מדיה: סיכומון מאפייני מטריצות מיוחדות.pdf| סיכומון מאפייני מטריצות מיוחדות, מאת יובל בר]]

* חוברת תרגילים מאת קווין מנדלבאום
* [[מדיה: חוברת_תרגילים_2.pdf|חוברת תרגילים באלגברה לינארית 2- קווין מנדלבאום]]
* הצעות פתרון ע"י יונתן סמידוברסקי
* [[מדיה: פתרון_החוברת_חלק_1_יונתן_סמידוברסקי.pdf|פתרון חלק 1- לכסון מטריצות ואופרטורים]]
* [[מדיה: פתרון_החוברת_חלק_2_יונתן_סמידוברסקי.pdf|פתרון חלק 2- תתי מרחבים אינווריאנטים]]
* [[מדיה: פתרון_החוברת_חלק_3.pdf|פתרון חלק 3- צורות ז'ורדן]]

== מועדי לימוד ==
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשפא|סמסטר א' תשפ"א]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשפ|סמסטר ב' תש"פ]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשפ|סמסטר א' תש"פ]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעט|סמסטר ב' תשע"ט]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעט|סמסטר א' תשע"ט]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעח|סמסטר ב' תשע"ח]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעח|סמסטר א' תשע"ח]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעז|סמסטר ב' תשע"ז]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעז|סמסטר א' תשע"ז]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעו|סמסטר ב' תשע"ו]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעו|סמסטר א' תשע"ו]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעה|סמסטר ב' תשע"ה]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעה|סמסטר א' תשע"ה]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעד|סמסטר ב' תשע"ד]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעד|סמסטר א' תשע"ד]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעג|סמסטר ב' תשע"ג]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעג|סמסטר א' תשע"ג]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר ב תשעב|סמסטר ב' תשע"ב]]
* [[88-113 לינארית 2 סמסטר א תשעב|סמסטר א' תשע"ב]]
* [[88-113 סמסטר א' תשעא|סמסטר א' תשע"א]]
* [[לינארית 2 לתיכוניסטים תש"ע עמוד ראשי|סמסטר א' תש"ע]]

מיני קורס ללמידה עצמית בחדוא

2023-11-30T16:46:37Z

Erez1: /* מפגש שביעי - חקירת פונקציות - 11.12.23 */

ברוכים הבאים למיני קורס בלמידה עצמית מודרכת בחדו"א

חומר הקורס מופיע בדף [[חדוא 1 - ארז שיינר]], וכאן יופיעו קישורים לחלק מן החומר בהתאם למפגשים.

=חומר עזר=
*[https://youtube.com/live/Uo99QxEidnk?feature=share הרצאות המיני קורס המוקלטות]

*[[חדוא 1 - ארז שיינר|תקציר הקורס, סרטוני הקורס ומבחנים עם פתרונות]]

*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/תרגילים|תרגילים עם פתרונות]]
*[[מדיה:10TauInfi1Ex.pdf|תרגילי הבית מאוניברסיטת תל אביב תשע"א]]
*[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1|דף הקורס לחומר עזר נוסף]]

=מפגש ראשון - מבוא - 20.11.23 =
חדו"א היא ראשי תיבות של חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי.

הדיפרנציאלי הוא הנגזרות, והאינטגרלי הם גדלים גאומטריים כמו היקף, שטח ונפח.

אבן הבניין הבסיסית של החדו"א היא הגבול, עוד מימי אוקלידס לדוגמא טענות 1 ו2 בספר ה12 של היסודות של אוקלידס.

אמרנו שהרעיון הבסיסי בחדו"א הוא מושג הגבול, והחלון הראשון שלנו להצצה לרעיון הגבול הוא חסמים הדוקים - חסם עליון וחסם תחתון.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===

הרצאות 4-7 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/WdKqIf8xGeY?si=4CCRuBU65w6BZxg6 הרצאה 4]
*[https://youtu.be/7cz-S6GWg3Y?si=oFhCcEBQd-uSw0bw הרצאה 5]
*[https://youtu.be/mVCNRtV7TP0?si=P-IPmZg2AMNoNjRA הרצאה 6]
*[https://youtu.be/QIwz6eyrcuI?si=qu7aMwEXM8PE6Y6Q הרצאה 7]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===

הרצאות 1-3 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/iEux7Zo_7Iw?si=y53KfckgBGzdfYnE הרצאה 1]
*[https://youtu.be/20KPM0pRTHc?si=ucuifZsldMbHP5SG הרצאה 2]
*[https://youtu.be/vHNsel0dKHk?si=VedsSp26Ra3vwBgx הרצאה 3]

=מפגש שני - גבול של סדרה - 23.11.23=

אמנם בחדו"א חוקרים בעיקר פונקציות, אך לסדרות יש תפקיד חשוב בפני עצמן וכן ניתן לבנות גבולות של פונקציות בעזרתן.

נדבר על הגדרת הגבול של סדרה, ואילו שאלות מעניינות אותנו לגבי גבולות של סדרות.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 8,9,13,14,15 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/mMVBYUDmSA0?si=t2Fc1hTiXANBYc2q הרצאה 8]
*[https://youtu.be/U5RUHjrHVGI?si=FJIMYTG233OHG0IC הרצאה 9]
*[https://youtu.be/3QSMzWlG-yI?si=NYb5YBjUFJEO1auM הרצאה 13]
*[https://youtu.be/AVvOiLm5COA?si=jpUcdb2fDeoS8L_r הרצאה 14]
*[https://youtu.be/Hf14pSb3zDM?si=sx7mDduYZTImXzH1 הרצאה 15]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 10-12 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/YE52OP_xPDA?si=BOwN8Nc_OXt2XOFc הרצאה 10]
*[https://youtu.be/CZnYbF1Lm7k?si=qRFW_GpmYIcWgVuD הרצאה 11]
*[https://youtu.be/nHaq8E0vGJA?si=lN_ot7JtIIy9aAyw הרצאה 12]

=מפגש שלישי - חשבון גבולות - 27.11.23=

נלמד על המקרים הבעייתיים בחשבון גבולות, על שיטת WIN - wouldn't it be nice, כלל לופיטל ושיטות נוספות לחישוב גבולות.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 16-21 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/n6xkPhKmhQo?si=t_m6OT4c-h2HJKuA הרצאה 16]
*[https://youtu.be/hFa7Nv5o05M?si=6I9JmGUYR5esAtBu הרצאה 17]
*[https://youtu.be/Shmc2BtEGBE?si=2C2tbjwH_sjB9h1x הרצאה 18]
*[https://youtu.be/pTVTkSlxJdI?si=Q3LljBQTpl3KAoZn הרצאה 19]
*[https://youtu.be/v7tyKNPU-7I?si=Fq0EjPzhzPY1Jex2 הרצאה 20]
*[https://youtu.be/6TohAEqQwsk?si=0PMOXW3XMjDIIJo9 הרצאה 21]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 22-30 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/rvdm2_7g-7I?si=QZLAP8QSByMitlnF הרצאה 22]
*[https://youtu.be/R491ZyCHhBs?si=PKeiAr8v-AgU55oS הרצאה 23]
*[https://youtu.be/n71Zy87PbEE?si=vcsJVMSoIe_TCDy0 הרצאה 24]
*[https://youtu.be/zF_5NdFJbAg?si=JGOZkjxqgAWq1UwL הרצאה 25]
*[https://youtu.be/j4C_2yvKpN0?si=KBxh5VaKVdNM3DeZ הרצאה 26]
*[https://youtu.be/Y0Jpalk44do?si=AQm-7rCn9XlvKjh3 הרצאה 27]
*[https://youtu.be/y7yPjqyGOIg?si=j3UjPRaJbvc-c1q5 הרצאה 28]
*[https://youtu.be/5V4EmQIdE90?si=8WxYKb9jM13akE3x הרצאה 29]
*[https://youtu.be/S56cCgc9U38?si=jC32fY7SDou6aYsL הרצאה 30]

=מפגש רביעי - קבוע אוילר - 30.11.23 =

את קבוע אוילר, המספר e, אפשר לפגוש בהרבה דרכים שונות, הרלוונטית ביותר בחדו"א היא גזירת האקספוננט.

כיוון שזה לא מופיע בסרטונים, בשיעור נציג את תרגיל הריבית דה ריבית.

נסביר כיצד המונוטוניות והחסימות מאפשרות לדבר על גבול של סדרה מבלי למצוא אותו.

===תרגול===
שאלות מספר 5 מה[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|קישור הבא]]

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 31-33,36-38 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/E3DLm1YxOko?si=dyOkeUgR8jFzcUzH הרצאה 31]
*[https://youtu.be/v-qwJWYvuNY?si=K33NjSDcRgxIWz8P הרצאה 32]
*[https://youtu.be/suDMRh69Lgc?si=D1lFmjXB-BSC2XoZ הרצאה 33]
*[https://youtu.be/OFcOpUNprTo?si=231qYQa1rqBzHWzx הרצאה 36]
*[https://youtu.be/M3B6018c-4g?si=LdGFk1liyhX5FbYs הרצאה 37]
*[https://youtu.be/DDOups05oms?si=UtSpknwCv-TgFa_m הרצאה 38]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 34-35,39-47 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/uZHNxYO7S-Q?si=bXQrkbAoxDTB4deZ הרצאה 34]
*[https://youtu.be/54MQXVhM9vU?si=btnNW-64p3kR-4xY הרצאה 35]
*[https://youtu.be/Y7k-a29_03g?si=XOF1IA4oXILdUm4G הרצאה 39]
*[https://youtu.be/UozGPSlW8fM?si=gLm_4TTUozR3zrFI הרצאה 40]
*[https://youtu.be/m5kFinYjG8A?si=zr0s19qvGGUyCC76 הרצאה 41]
*[https://youtu.be/Ou3ixbIVfYI?si=u355X8XLl_CZWLYd הרצאה 42]
*[https://youtu.be/nJU3b5zvURQ?si=xCOD0Z6MHcKooLLU הרצאה 43]
*[https://youtu.be/XEl8ZykrNcw?si=Kpo8tKzv0VsCYANJ הרצאה 44]
*[https://youtu.be/ASXMi-rBCv0?si=4xH0eMwCW-q3ZwFn הרצאה 45]
*[https://youtu.be/e_tBsPs5vq4?si=U80rRO8N2nqkjvHh הרצאה 46]
*[https://youtu.be/GG76LdzRvKo?si=F7HDtz4c92EoKfyM הרצאה 47]

=מפגש חמישי - טורי מספרים - 4.12.23=

כל מספר ממשי הוא בעצם סכום של אינסוף מספרים.

נראה כיצד בעזרת סכום סדרה הנדסית אין סופית אפשר להגיע לפונקצית הלוגריתם.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 48-53 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/OMJWXoSIlX0?si=o79qMvB8nmTvPFy6 הרצאה 48]
*[https://youtu.be/YTA4sI56t1Y?si=iy3vmM9lafq8v3WT הרצאה 49]
*[https://youtu.be/KKFyEBxM9yo?si=RFsKR7XqDLCWKYU3 הרצאה 50]
*[https://youtu.be/gnUkKM9PgPQ?si=aVC4vp0WOfIGYMZv הרצאה 51]
*[https://youtu.be/YIU0hc8xe7I?si=-KY-UvwquThnnzsT הרצאה 52]
*[https://youtu.be/9y7T2Nmpv24?si=VdKsQBgdZuzSy91k הרצאה 53]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 54-57 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/76vmO8IBYKQ?si=miEIjyzpMn05c96G הרצאה 54]
*[https://youtu.be/FA_XRcitd64?si=J_-Nc-fcoLNe0_dH הרצאה 55]
*[https://youtu.be/qjSueXDanYs?si=jcT0SCc_el_OqIwP הרצאה 56]
*[https://youtu.be/3zwjxNNr5tc?si=XOrwJjPIZerSpEhb הרצאה 57]

=מפגש שישי - פונקציות, רציפות וגזירות - 7.12.23=

רציפות היא העמידה ביעד, וגזירות היא הדמיון לקו ישר הנקרא 'משיק'.

נראה כיצד אפשר לבצע קירוב לפונקציה בעזרת המשיק, וכיצד תכונת הגזירות נראית בפונקציות בשני משתנים.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 58-59,68 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/7FYVQ_fGyNE?si=Bj-ngp6TIr2TeOR- הרצאה 58]
*[https://youtu.be/nukvxlHm2kQ?si=qupjo5gnfkR-65E8 הרצאה 59]
*[https://youtu.be/WdKVN6R0NfU?si=_zam1nTtt5Mj7Fct הרצאה 68]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 60-67 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/pBYSLhpsz9g?si=8MQgr1Zr2LOyfcx_ הרצאה 60]
*[https://youtu.be/NkPt_CFvuhY?si=lbsXjbM3J70EksNv הרצאה 61]
*[https://youtu.be/iiF0siIWius?si=h3_tjdFp7Ik98ZvG הרצאה 62]
*[https://youtu.be/uMPXs9PwxZ4?si=w_q76agJ6uvl5NLP הרצאה 63]
*[https://youtu.be/UQnqIRrf12E?si=gXO3Y0EvnBat6zNl הרצאה 64]
*[https://youtu.be/Iag0TdjdFnM?si=MG0wq0gULh3e3MKx הרצאה 65]
*[https://youtu.be/n9WMYrhb-6I?si=J4zFEeYdFEstM2bi הרצאה 66]
*[https://youtu.be/sryeJtePu_U?si=LoW4TJhdyIoJUXBG הרצאה 67]

=מפגש שביעי - חקירת פונקציות - 11.12.23=

נציג שאלות של חקירת פונקציות - מספר פתרונות למשוואה, הוכחת אי שיוויון, מציאת חסמים.

===תרגול===
שאלות מספר 3 מה[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|קישור הבא]]

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 71-74 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/Vlsum5uohMo?si=_hi91G3v0AdNidwe הרצאה 71]
*[https://youtu.be/hmdp_jj9fx0?si=U587IT7I8lnDDokO הרצאה 72]
*[https://youtu.be/3DXDneBUnK8?si=ldGyv-HsLN_EoCzB הרצאה 73]
*[https://youtu.be/zX9XkY_mdDQ?si=nbpWu3Nj2RSHFXde הרצאה 74]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 69-70,75-78 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/pZXEn6KWtMY?si=HM0tVP79fF4bpeL- הרצאה 69]
*[https://youtu.be/FPlpOmNQiAE?si=8Dk45pvErefnN0HG הרצאה 70]
*[https://youtu.be/PTtcansFGJQ?si=fF8-6oDD_0RwZrxb הרצאה 75]
*[https://youtu.be/PaDFSrtsOE4?si=GdT8ErEBQSm7NBur הרצאה 76]
*[https://youtu.be/bqLDkGRLUYI?si=xwmusjfVrOqO6MDh הרצאה 77]
*[https://youtu.be/0RjBoccpjo8?si=N1Qv6AUYMOGWPH2m הרצאה 78]

=מפגש שמיני - משפטי חקירה - 14.12.23=

נסקור את משפטי החקירה שעוזרים לנו לבצע חקירת פונקציות.

מיני קורס ללמידה עצמית בחדוא

2023-11-30T16:45:55Z

Erez1: /* מפגש רביעי - קבוע אוילר - 30.11.23 */

ברוכים הבאים למיני קורס בלמידה עצמית מודרכת בחדו"א

חומר הקורס מופיע בדף [[חדוא 1 - ארז שיינר]], וכאן יופיעו קישורים לחלק מן החומר בהתאם למפגשים.

=חומר עזר=
*[https://youtube.com/live/Uo99QxEidnk?feature=share הרצאות המיני קורס המוקלטות]

*[[חדוא 1 - ארז שיינר|תקציר הקורס, סרטוני הקורס ומבחנים עם פתרונות]]

*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/תרגילים|תרגילים עם פתרונות]]
*[[מדיה:10TauInfi1Ex.pdf|תרגילי הבית מאוניברסיטת תל אביב תשע"א]]
*[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1|דף הקורס לחומר עזר נוסף]]

=מפגש ראשון - מבוא - 20.11.23 =
חדו"א היא ראשי תיבות של חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי.

הדיפרנציאלי הוא הנגזרות, והאינטגרלי הם גדלים גאומטריים כמו היקף, שטח ונפח.

אבן הבניין הבסיסית של החדו"א היא הגבול, עוד מימי אוקלידס לדוגמא טענות 1 ו2 בספר ה12 של היסודות של אוקלידס.

אמרנו שהרעיון הבסיסי בחדו"א הוא מושג הגבול, והחלון הראשון שלנו להצצה לרעיון הגבול הוא חסמים הדוקים - חסם עליון וחסם תחתון.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===

הרצאות 4-7 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/WdKqIf8xGeY?si=4CCRuBU65w6BZxg6 הרצאה 4]
*[https://youtu.be/7cz-S6GWg3Y?si=oFhCcEBQd-uSw0bw הרצאה 5]
*[https://youtu.be/mVCNRtV7TP0?si=P-IPmZg2AMNoNjRA הרצאה 6]
*[https://youtu.be/QIwz6eyrcuI?si=qu7aMwEXM8PE6Y6Q הרצאה 7]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===

הרצאות 1-3 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/iEux7Zo_7Iw?si=y53KfckgBGzdfYnE הרצאה 1]
*[https://youtu.be/20KPM0pRTHc?si=ucuifZsldMbHP5SG הרצאה 2]
*[https://youtu.be/vHNsel0dKHk?si=VedsSp26Ra3vwBgx הרצאה 3]

=מפגש שני - גבול של סדרה - 23.11.23=

אמנם בחדו"א חוקרים בעיקר פונקציות, אך לסדרות יש תפקיד חשוב בפני עצמן וכן ניתן לבנות גבולות של פונקציות בעזרתן.

נדבר על הגדרת הגבול של סדרה, ואילו שאלות מעניינות אותנו לגבי גבולות של סדרות.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 8,9,13,14,15 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/mMVBYUDmSA0?si=t2Fc1hTiXANBYc2q הרצאה 8]
*[https://youtu.be/U5RUHjrHVGI?si=FJIMYTG233OHG0IC הרצאה 9]
*[https://youtu.be/3QSMzWlG-yI?si=NYb5YBjUFJEO1auM הרצאה 13]
*[https://youtu.be/AVvOiLm5COA?si=jpUcdb2fDeoS8L_r הרצאה 14]
*[https://youtu.be/Hf14pSb3zDM?si=sx7mDduYZTImXzH1 הרצאה 15]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 10-12 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/YE52OP_xPDA?si=BOwN8Nc_OXt2XOFc הרצאה 10]
*[https://youtu.be/CZnYbF1Lm7k?si=qRFW_GpmYIcWgVuD הרצאה 11]
*[https://youtu.be/nHaq8E0vGJA?si=lN_ot7JtIIy9aAyw הרצאה 12]

=מפגש שלישי - חשבון גבולות - 27.11.23=

נלמד על המקרים הבעייתיים בחשבון גבולות, על שיטת WIN - wouldn't it be nice, כלל לופיטל ושיטות נוספות לחישוב גבולות.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 16-21 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/n6xkPhKmhQo?si=t_m6OT4c-h2HJKuA הרצאה 16]
*[https://youtu.be/hFa7Nv5o05M?si=6I9JmGUYR5esAtBu הרצאה 17]
*[https://youtu.be/Shmc2BtEGBE?si=2C2tbjwH_sjB9h1x הרצאה 18]
*[https://youtu.be/pTVTkSlxJdI?si=Q3LljBQTpl3KAoZn הרצאה 19]
*[https://youtu.be/v7tyKNPU-7I?si=Fq0EjPzhzPY1Jex2 הרצאה 20]
*[https://youtu.be/6TohAEqQwsk?si=0PMOXW3XMjDIIJo9 הרצאה 21]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 22-30 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/rvdm2_7g-7I?si=QZLAP8QSByMitlnF הרצאה 22]
*[https://youtu.be/R491ZyCHhBs?si=PKeiAr8v-AgU55oS הרצאה 23]
*[https://youtu.be/n71Zy87PbEE?si=vcsJVMSoIe_TCDy0 הרצאה 24]
*[https://youtu.be/zF_5NdFJbAg?si=JGOZkjxqgAWq1UwL הרצאה 25]
*[https://youtu.be/j4C_2yvKpN0?si=KBxh5VaKVdNM3DeZ הרצאה 26]
*[https://youtu.be/Y0Jpalk44do?si=AQm-7rCn9XlvKjh3 הרצאה 27]
*[https://youtu.be/y7yPjqyGOIg?si=j3UjPRaJbvc-c1q5 הרצאה 28]
*[https://youtu.be/5V4EmQIdE90?si=8WxYKb9jM13akE3x הרצאה 29]
*[https://youtu.be/S56cCgc9U38?si=jC32fY7SDou6aYsL הרצאה 30]

=מפגש רביעי - קבוע אוילר - 30.11.23 =

את קבוע אוילר, המספר e, אפשר לפגוש בהרבה דרכים שונות, הרלוונטית ביותר בחדו"א היא גזירת האקספוננט.

כיוון שזה לא מופיע בסרטונים, בשיעור נציג את תרגיל הריבית דה ריבית.

נסביר כיצד המונוטוניות והחסימות מאפשרות לדבר על גבול של סדרה מבלי למצוא אותו.

===תרגול===
שאלות מספר 5 מה[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|קישור הבא]]

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 31-33,36-38 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/E3DLm1YxOko?si=dyOkeUgR8jFzcUzH הרצאה 31]
*[https://youtu.be/v-qwJWYvuNY?si=K33NjSDcRgxIWz8P הרצאה 32]
*[https://youtu.be/suDMRh69Lgc?si=D1lFmjXB-BSC2XoZ הרצאה 33]
*[https://youtu.be/OFcOpUNprTo?si=231qYQa1rqBzHWzx הרצאה 36]
*[https://youtu.be/M3B6018c-4g?si=LdGFk1liyhX5FbYs הרצאה 37]
*[https://youtu.be/DDOups05oms?si=UtSpknwCv-TgFa_m הרצאה 38]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 34-35,39-47 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/uZHNxYO7S-Q?si=bXQrkbAoxDTB4deZ הרצאה 34]
*[https://youtu.be/54MQXVhM9vU?si=btnNW-64p3kR-4xY הרצאה 35]
*[https://youtu.be/Y7k-a29_03g?si=XOF1IA4oXILdUm4G הרצאה 39]
*[https://youtu.be/UozGPSlW8fM?si=gLm_4TTUozR3zrFI הרצאה 40]
*[https://youtu.be/m5kFinYjG8A?si=zr0s19qvGGUyCC76 הרצאה 41]
*[https://youtu.be/Ou3ixbIVfYI?si=u355X8XLl_CZWLYd הרצאה 42]
*[https://youtu.be/nJU3b5zvURQ?si=xCOD0Z6MHcKooLLU הרצאה 43]
*[https://youtu.be/XEl8ZykrNcw?si=Kpo8tKzv0VsCYANJ הרצאה 44]
*[https://youtu.be/ASXMi-rBCv0?si=4xH0eMwCW-q3ZwFn הרצאה 45]
*[https://youtu.be/e_tBsPs5vq4?si=U80rRO8N2nqkjvHh הרצאה 46]
*[https://youtu.be/GG76LdzRvKo?si=F7HDtz4c92EoKfyM הרצאה 47]

=מפגש חמישי - טורי מספרים - 4.12.23=

כל מספר ממשי הוא בעצם סכום של אינסוף מספרים.

נראה כיצד בעזרת סכום סדרה הנדסית אין סופית אפשר להגיע לפונקצית הלוגריתם.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 48-53 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/OMJWXoSIlX0?si=o79qMvB8nmTvPFy6 הרצאה 48]
*[https://youtu.be/YTA4sI56t1Y?si=iy3vmM9lafq8v3WT הרצאה 49]
*[https://youtu.be/KKFyEBxM9yo?si=RFsKR7XqDLCWKYU3 הרצאה 50]
*[https://youtu.be/gnUkKM9PgPQ?si=aVC4vp0WOfIGYMZv הרצאה 51]
*[https://youtu.be/YIU0hc8xe7I?si=-KY-UvwquThnnzsT הרצאה 52]
*[https://youtu.be/9y7T2Nmpv24?si=VdKsQBgdZuzSy91k הרצאה 53]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 54-57 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/76vmO8IBYKQ?si=miEIjyzpMn05c96G הרצאה 54]
*[https://youtu.be/FA_XRcitd64?si=J_-Nc-fcoLNe0_dH הרצאה 55]
*[https://youtu.be/qjSueXDanYs?si=jcT0SCc_el_OqIwP הרצאה 56]
*[https://youtu.be/3zwjxNNr5tc?si=XOrwJjPIZerSpEhb הרצאה 57]

=מפגש שישי - פונקציות, רציפות וגזירות - 7.12.23=

רציפות היא העמידה ביעד, וגזירות היא הדמיון לקו ישר הנקרא 'משיק'.

נראה כיצד אפשר לבצע קירוב לפונקציה בעזרת המשיק, וכיצד תכונת הגזירות נראית בפונקציות בשני משתנים.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 58-59,68 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/7FYVQ_fGyNE?si=Bj-ngp6TIr2TeOR- הרצאה 58]
*[https://youtu.be/nukvxlHm2kQ?si=qupjo5gnfkR-65E8 הרצאה 59]
*[https://youtu.be/WdKVN6R0NfU?si=_zam1nTtt5Mj7Fct הרצאה 68]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 60-67 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/pBYSLhpsz9g?si=8MQgr1Zr2LOyfcx_ הרצאה 60]
*[https://youtu.be/NkPt_CFvuhY?si=lbsXjbM3J70EksNv הרצאה 61]
*[https://youtu.be/iiF0siIWius?si=h3_tjdFp7Ik98ZvG הרצאה 62]
*[https://youtu.be/uMPXs9PwxZ4?si=w_q76agJ6uvl5NLP הרצאה 63]
*[https://youtu.be/UQnqIRrf12E?si=gXO3Y0EvnBat6zNl הרצאה 64]
*[https://youtu.be/Iag0TdjdFnM?si=MG0wq0gULh3e3MKx הרצאה 65]
*[https://youtu.be/n9WMYrhb-6I?si=J4zFEeYdFEstM2bi הרצאה 66]
*[https://youtu.be/sryeJtePu_U?si=LoW4TJhdyIoJUXBG הרצאה 67]

=מפגש שביעי - חקירת פונקציות - 11.12.23=

נציג שאלות של חקירת פונקציות - מספר פתרונות למשוואה, הוכחת אי שיוויון, מציאת חסמים.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 71-74 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/Vlsum5uohMo?si=_hi91G3v0AdNidwe הרצאה 71]
*[https://youtu.be/hmdp_jj9fx0?si=U587IT7I8lnDDokO הרצאה 72]
*[https://youtu.be/3DXDneBUnK8?si=ldGyv-HsLN_EoCzB הרצאה 73]
*[https://youtu.be/zX9XkY_mdDQ?si=nbpWu3Nj2RSHFXde הרצאה 74]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 69-70,75-78 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/pZXEn6KWtMY?si=HM0tVP79fF4bpeL- הרצאה 69]
*[https://youtu.be/FPlpOmNQiAE?si=8Dk45pvErefnN0HG הרצאה 70]
*[https://youtu.be/PTtcansFGJQ?si=fF8-6oDD_0RwZrxb הרצאה 75]
*[https://youtu.be/PaDFSrtsOE4?si=GdT8ErEBQSm7NBur הרצאה 76]
*[https://youtu.be/bqLDkGRLUYI?si=xwmusjfVrOqO6MDh הרצאה 77]
*[https://youtu.be/0RjBoccpjo8?si=N1Qv6AUYMOGWPH2m הרצאה 78]

=מפגש שמיני - משפטי חקירה - 14.12.23=

נסקור את משפטי החקירה שעוזרים לנו לבצע חקירת פונקציות.

מיני קורס ללמידה עצמית בחדוא

2023-11-30T14:26:19Z

Erez1: /* מפגש רביעי - קבוע אוילר - 30.11.23 */

ברוכים הבאים למיני קורס בלמידה עצמית מודרכת בחדו"א

חומר הקורס מופיע בדף [[חדוא 1 - ארז שיינר]], וכאן יופיעו קישורים לחלק מן החומר בהתאם למפגשים.

=חומר עזר=
*[https://youtube.com/live/Uo99QxEidnk?feature=share הרצאות המיני קורס המוקלטות]

*[[חדוא 1 - ארז שיינר|תקציר הקורס, סרטוני הקורס ומבחנים עם פתרונות]]

*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/תרגילים|תרגילים עם פתרונות]]
*[[מדיה:10TauInfi1Ex.pdf|תרגילי הבית מאוניברסיטת תל אביב תשע"א]]
*[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1|דף הקורס לחומר עזר נוסף]]

=מפגש ראשון - מבוא - 20.11.23 =
חדו"א היא ראשי תיבות של חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי.

הדיפרנציאלי הוא הנגזרות, והאינטגרלי הם גדלים גאומטריים כמו היקף, שטח ונפח.

אבן הבניין הבסיסית של החדו"א היא הגבול, עוד מימי אוקלידס לדוגמא טענות 1 ו2 בספר ה12 של היסודות של אוקלידס.

אמרנו שהרעיון הבסיסי בחדו"א הוא מושג הגבול, והחלון הראשון שלנו להצצה לרעיון הגבול הוא חסמים הדוקים - חסם עליון וחסם תחתון.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===

הרצאות 4-7 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/WdKqIf8xGeY?si=4CCRuBU65w6BZxg6 הרצאה 4]
*[https://youtu.be/7cz-S6GWg3Y?si=oFhCcEBQd-uSw0bw הרצאה 5]
*[https://youtu.be/mVCNRtV7TP0?si=P-IPmZg2AMNoNjRA הרצאה 6]
*[https://youtu.be/QIwz6eyrcuI?si=qu7aMwEXM8PE6Y6Q הרצאה 7]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===

הרצאות 1-3 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/iEux7Zo_7Iw?si=y53KfckgBGzdfYnE הרצאה 1]
*[https://youtu.be/20KPM0pRTHc?si=ucuifZsldMbHP5SG הרצאה 2]
*[https://youtu.be/vHNsel0dKHk?si=VedsSp26Ra3vwBgx הרצאה 3]

=מפגש שני - גבול של סדרה - 23.11.23=

אמנם בחדו"א חוקרים בעיקר פונקציות, אך לסדרות יש תפקיד חשוב בפני עצמן וכן ניתן לבנות גבולות של פונקציות בעזרתן.

נדבר על הגדרת הגבול של סדרה, ואילו שאלות מעניינות אותנו לגבי גבולות של סדרות.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 8,9,13,14,15 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/mMVBYUDmSA0?si=t2Fc1hTiXANBYc2q הרצאה 8]
*[https://youtu.be/U5RUHjrHVGI?si=FJIMYTG233OHG0IC הרצאה 9]
*[https://youtu.be/3QSMzWlG-yI?si=NYb5YBjUFJEO1auM הרצאה 13]
*[https://youtu.be/AVvOiLm5COA?si=jpUcdb2fDeoS8L_r הרצאה 14]
*[https://youtu.be/Hf14pSb3zDM?si=sx7mDduYZTImXzH1 הרצאה 15]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 10-12 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/YE52OP_xPDA?si=BOwN8Nc_OXt2XOFc הרצאה 10]
*[https://youtu.be/CZnYbF1Lm7k?si=qRFW_GpmYIcWgVuD הרצאה 11]
*[https://youtu.be/nHaq8E0vGJA?si=lN_ot7JtIIy9aAyw הרצאה 12]

=מפגש שלישי - חשבון גבולות - 27.11.23=

נלמד על המקרים הבעייתיים בחשבון גבולות, על שיטת WIN - wouldn't it be nice, כלל לופיטל ושיטות נוספות לחישוב גבולות.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 16-21 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/n6xkPhKmhQo?si=t_m6OT4c-h2HJKuA הרצאה 16]
*[https://youtu.be/hFa7Nv5o05M?si=6I9JmGUYR5esAtBu הרצאה 17]
*[https://youtu.be/Shmc2BtEGBE?si=2C2tbjwH_sjB9h1x הרצאה 18]
*[https://youtu.be/pTVTkSlxJdI?si=Q3LljBQTpl3KAoZn הרצאה 19]
*[https://youtu.be/v7tyKNPU-7I?si=Fq0EjPzhzPY1Jex2 הרצאה 20]
*[https://youtu.be/6TohAEqQwsk?si=0PMOXW3XMjDIIJo9 הרצאה 21]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 22-30 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/rvdm2_7g-7I?si=QZLAP8QSByMitlnF הרצאה 22]
*[https://youtu.be/R491ZyCHhBs?si=PKeiAr8v-AgU55oS הרצאה 23]
*[https://youtu.be/n71Zy87PbEE?si=vcsJVMSoIe_TCDy0 הרצאה 24]
*[https://youtu.be/zF_5NdFJbAg?si=JGOZkjxqgAWq1UwL הרצאה 25]
*[https://youtu.be/j4C_2yvKpN0?si=KBxh5VaKVdNM3DeZ הרצאה 26]
*[https://youtu.be/Y0Jpalk44do?si=AQm-7rCn9XlvKjh3 הרצאה 27]
*[https://youtu.be/y7yPjqyGOIg?si=j3UjPRaJbvc-c1q5 הרצאה 28]
*[https://youtu.be/5V4EmQIdE90?si=8WxYKb9jM13akE3x הרצאה 29]
*[https://youtu.be/S56cCgc9U38?si=jC32fY7SDou6aYsL הרצאה 30]

=מפגש רביעי - קבוע אוילר - 30.11.23 =

את קבוע אוילר, המספר e, אפשר לפגוש בהרבה דרכים שונות, הרלוונטית ביותר בחדו"א היא גזירת האקספוננט.

כיוון שזה לא מופיע בסרטונים, בשיעור נציג את תרגיל הריבית דה ריבית.

נסביר כיצד המונוטוניות והחסימות מאפשרות לדבר על גבול של סדרה מבלי למצוא אותו.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 31-33,36-38 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/E3DLm1YxOko?si=dyOkeUgR8jFzcUzH הרצאה 31]
*[https://youtu.be/v-qwJWYvuNY?si=K33NjSDcRgxIWz8P הרצאה 32]
*[https://youtu.be/suDMRh69Lgc?si=D1lFmjXB-BSC2XoZ הרצאה 33]
*[https://youtu.be/OFcOpUNprTo?si=231qYQa1rqBzHWzx הרצאה 36]
*[https://youtu.be/M3B6018c-4g?si=LdGFk1liyhX5FbYs הרצאה 37]
*[https://youtu.be/DDOups05oms?si=UtSpknwCv-TgFa_m הרצאה 38]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 34-35,39-47 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/uZHNxYO7S-Q?si=bXQrkbAoxDTB4deZ הרצאה 34]
*[https://youtu.be/54MQXVhM9vU?si=btnNW-64p3kR-4xY הרצאה 35]
*[https://youtu.be/Y7k-a29_03g?si=XOF1IA4oXILdUm4G הרצאה 39]
*[https://youtu.be/UozGPSlW8fM?si=gLm_4TTUozR3zrFI הרצאה 40]
*[https://youtu.be/m5kFinYjG8A?si=zr0s19qvGGUyCC76 הרצאה 41]
*[https://youtu.be/Ou3ixbIVfYI?si=u355X8XLl_CZWLYd הרצאה 42]
*[https://youtu.be/nJU3b5zvURQ?si=xCOD0Z6MHcKooLLU הרצאה 43]
*[https://youtu.be/XEl8ZykrNcw?si=Kpo8tKzv0VsCYANJ הרצאה 44]
*[https://youtu.be/ASXMi-rBCv0?si=4xH0eMwCW-q3ZwFn הרצאה 45]
*[https://youtu.be/e_tBsPs5vq4?si=U80rRO8N2nqkjvHh הרצאה 46]
*[https://youtu.be/GG76LdzRvKo?si=F7HDtz4c92EoKfyM הרצאה 47]

=מפגש חמישי - טורי מספרים - 4.12.23=

כל מספר ממשי הוא בעצם סכום של אינסוף מספרים.

נראה כיצד בעזרת סכום סדרה הנדסית אין סופית אפשר להגיע לפונקצית הלוגריתם.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 48-53 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/OMJWXoSIlX0?si=o79qMvB8nmTvPFy6 הרצאה 48]
*[https://youtu.be/YTA4sI56t1Y?si=iy3vmM9lafq8v3WT הרצאה 49]
*[https://youtu.be/KKFyEBxM9yo?si=RFsKR7XqDLCWKYU3 הרצאה 50]
*[https://youtu.be/gnUkKM9PgPQ?si=aVC4vp0WOfIGYMZv הרצאה 51]
*[https://youtu.be/YIU0hc8xe7I?si=-KY-UvwquThnnzsT הרצאה 52]
*[https://youtu.be/9y7T2Nmpv24?si=VdKsQBgdZuzSy91k הרצאה 53]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 54-57 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/76vmO8IBYKQ?si=miEIjyzpMn05c96G הרצאה 54]
*[https://youtu.be/FA_XRcitd64?si=J_-Nc-fcoLNe0_dH הרצאה 55]
*[https://youtu.be/qjSueXDanYs?si=jcT0SCc_el_OqIwP הרצאה 56]
*[https://youtu.be/3zwjxNNr5tc?si=XOrwJjPIZerSpEhb הרצאה 57]

=מפגש שישי - פונקציות, רציפות וגזירות - 7.12.23=

רציפות היא העמידה ביעד, וגזירות היא הדמיון לקו ישר הנקרא 'משיק'.

נראה כיצד אפשר לבצע קירוב לפונקציה בעזרת המשיק, וכיצד תכונת הגזירות נראית בפונקציות בשני משתנים.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 58-59,68 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/7FYVQ_fGyNE?si=Bj-ngp6TIr2TeOR- הרצאה 58]
*[https://youtu.be/nukvxlHm2kQ?si=qupjo5gnfkR-65E8 הרצאה 59]
*[https://youtu.be/WdKVN6R0NfU?si=_zam1nTtt5Mj7Fct הרצאה 68]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 60-67 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/pBYSLhpsz9g?si=8MQgr1Zr2LOyfcx_ הרצאה 60]
*[https://youtu.be/NkPt_CFvuhY?si=lbsXjbM3J70EksNv הרצאה 61]
*[https://youtu.be/iiF0siIWius?si=h3_tjdFp7Ik98ZvG הרצאה 62]
*[https://youtu.be/uMPXs9PwxZ4?si=w_q76agJ6uvl5NLP הרצאה 63]
*[https://youtu.be/UQnqIRrf12E?si=gXO3Y0EvnBat6zNl הרצאה 64]
*[https://youtu.be/Iag0TdjdFnM?si=MG0wq0gULh3e3MKx הרצאה 65]
*[https://youtu.be/n9WMYrhb-6I?si=J4zFEeYdFEstM2bi הרצאה 66]
*[https://youtu.be/sryeJtePu_U?si=LoW4TJhdyIoJUXBG הרצאה 67]

=מפגש שביעי - חקירת פונקציות - 11.12.23=

נציג שאלות של חקירת פונקציות - מספר פתרונות למשוואה, הוכחת אי שיוויון, מציאת חסמים.

===חומר צפייה חובה לקראת המפגש הבא===
הרצאות 71-74 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/Vlsum5uohMo?si=_hi91G3v0AdNidwe הרצאה 71]
*[https://youtu.be/hmdp_jj9fx0?si=U587IT7I8lnDDokO הרצאה 72]
*[https://youtu.be/3DXDneBUnK8?si=ldGyv-HsLN_EoCzB הרצאה 73]
*[https://youtu.be/zX9XkY_mdDQ?si=nbpWu3Nj2RSHFXde הרצאה 74]

===חומר צפייה רשות לקראת המפגש הבא===
הרצאות 69-70,75-78 מתוך [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe הפלייליסט של כל הסרטונים]

*[https://youtu.be/pZXEn6KWtMY?si=HM0tVP79fF4bpeL- הרצאה 69]
*[https://youtu.be/FPlpOmNQiAE?si=8Dk45pvErefnN0HG הרצאה 70]
*[https://youtu.be/PTtcansFGJQ?si=fF8-6oDD_0RwZrxb הרצאה 75]
*[https://youtu.be/PaDFSrtsOE4?si=GdT8ErEBQSm7NBur הרצאה 76]
*[https://youtu.be/bqLDkGRLUYI?si=xwmusjfVrOqO6MDh הרצאה 77]
*[https://youtu.be/0RjBoccpjo8?si=N1Qv6AUYMOGWPH2m הרצאה 78]

=מפגש שמיני - משפטי חקירה - 14.12.23=

נסקור את משפטי החקירה שעוזרים לנו לבצע חקירת פונקציות.

83-114 חדו"א 2 להנדסה

2023-03-16T09:27:48Z

Erez1: /* חומר עזר */

==מבחנים==

*[[מדיה:22Hedva2OdsExmTest.PDF| מבחן דמה אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]], [[מדיה:22Hedva2OdsExmTestSol.PDF| פתרון]]
*[[מדיה:22Hedva2OdsTestA.PDF| מבחן מועד א' אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22Hedva2OdsTestB.PDF| מבחן מועד ב' אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22Hedva2OdsTestC.PDF| מבחן מועד ג' אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]]

==חומר עזר==

*[[מדיה:22Hedva2EngIntegrals.pdf| סיכום אינטגרלים במישור ובמרחב]]
*[https://drive.google.com/open?id=15qrIcYpnw2qEXU_NejkuWlqNrpUtYxFp&authuser=erez%40math.biu.ac.il&usp=drive_fs קבצי סיכום ההרצאה אודיסאה תשפ"ב]

===תרגילים===
*[[מדיה:16Infi2EngEx1.pdf|תרגיל 1 - טורים חיוביים]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx2.pdf|תרגיל 2 - טורים כלליים, סדרות וטורים של פונקציות]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx3.pdf|תרגיל 3 - טורי פונקציות וחזקות]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx4.pdf|תרגיל 4 - וקטורים במרחב]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx5.pdf|תרגיל 5 - רציפות, נגזרות, דיפרנציאביליות וכלל השרשרת]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx6.pdf|תרגיל 6 - פולינום טיילור וקיצון מקומי]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx7.pdf|תרגיל 7 - קיצון מוחלט ואינטגרלים כפולים ומשולשים]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx8.pdf|תרגיל 8 - אינטגרלים קוויים ומשפט גרין ושדות משמרים]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx9.pdf|תרגיל 9 - אינטגרלים משטחיים, משפט גאוס ומשפט סטוקס]]

==מועדי הקורס==
*[[83-114 סמסטר ב תשפ|סמסטר ב' תש"פ]]
*[[83-114 סמסטר ב תשעט|סמסטר ב' תשע"ט]]
*[[83-114 סמסטר ב תשעח|סמסטר ב' תשע"ח]]
*[[83-114 סמסטר ב תשעו|סמסטר ב' תשע"ו]]

קובץ:22Hedva2OdsTestC.PDF

2023-03-16T09:25:48Z

Erez1:

83-114 חדו"א 2 להנדסה

2023-03-16T09:25:21Z

Erez1: /* מבחנים */

==מבחנים==

*[[מדיה:22Hedva2OdsExmTest.PDF| מבחן דמה אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]], [[מדיה:22Hedva2OdsExmTestSol.PDF| פתרון]]
*[[מדיה:22Hedva2OdsTestA.PDF| מבחן מועד א' אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22Hedva2OdsTestB.PDF| מבחן מועד ב' אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22Hedva2OdsTestC.PDF| מבחן מועד ג' אודיסאה סמסטר ב' תשפ"ב]]

==חומר עזר==

*[[מדיה:22Hedva2EngIntegrals.pdf| סיכום אינטגרלים במישור ובמרחב]]

===תרגילים===
*[[מדיה:16Infi2EngEx1.pdf|תרגיל 1 - טורים חיוביים]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx2.pdf|תרגיל 2 - טורים כלליים, סדרות וטורים של פונקציות]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx3.pdf|תרגיל 3 - טורי פונקציות וחזקות]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx4.pdf|תרגיל 4 - וקטורים במרחב]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx5.pdf|תרגיל 5 - רציפות, נגזרות, דיפרנציאביליות וכלל השרשרת]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx6.pdf|תרגיל 6 - פולינום טיילור וקיצון מקומי]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx7.pdf|תרגיל 7 - קיצון מוחלט ואינטגרלים כפולים ומשולשים]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx8.pdf|תרגיל 8 - אינטגרלים קוויים ומשפט גרין ושדות משמרים]]
*[[מדיה:16Infi2EngEx9.pdf|תרגיל 9 - אינטגרלים משטחיים, משפט גאוס ומשפט סטוקס]]

==מועדי הקורס==
*[[83-114 סמסטר ב תשפ|סמסטר ב' תש"פ]]
*[[83-114 סמסטר ב תשעט|סמסטר ב' תשע"ט]]
*[[83-114 סמסטר ב תשעח|סמסטר ב' תשע"ח]]
*[[83-114 סמסטר ב תשעו|סמסטר ב' תשע"ו]]

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2023-01-05T08:23:41Z

Erez1: /* תכונות התמרת לפלס */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq K\int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_2)-f(t,y_1))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_2)-f(t,y_1)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף? כלומר עבור איזו מהירות התחלתית מתקיים כי <math>r(t)\to \infty</math> כאשר <math>t\to \infty</math>?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
**לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי (בהנחת השלילה ש <math>r\to \infty</math>), ולכן יגיע לאפס. במהירות אפס החפץ לא ימשיך לנוע.
**לכל מהירות התחלתית גבוהה יותר, המהירות גדולה יותר מערך חיובי קבוע, ולכן <math>r\to\infty</math>.
**אם המהירות ההתחלתית היא בדיוק מהירות המילוט, ניתן לפתור את המד"ר בקלות ולראות כי <math>r\to\infty</math>.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

*נגדיר את אופרטור הגזירה <math>D</math> על מרחב הפונקציות הגזירות אינסוף פעמים.
*<math>a(x)D</math> גם הוא אופרטור לינארי
*לכן ניתן לכתוב מד"ר לינארית כ <math>Ty=f(x)</math> כאשר <math>T=D^n+\sum_{k=1}^{n-1} a_k(x)\cdot D^k + I </math> אופרטור לינארי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**זה הרי הגרעין של האופרטור <math>T</math> המתואר לעיל

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''' עם מקדמים רציפים בקטע <math>I</math>, אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

ראשית נציג גישה אחת לנושא, ומאוחר יותר נציג גרסא מעודכנת (2022) המבוססות יותר על אופרטורים.

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

===גישה מבוססת אופרטורים===

*נציג את המד"ר הלינארית עם מקדמים קבועים באמצעות אופרטור הגזירה:
*<math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+\cdots+a_0y = (D^n+a_{n-1}D^{n-1}+\cdots+a_0 I)y=Ty</math>
*נגדיר את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0</math>
*סה"כ האופרטור של המד"ר הוא <math>T=p(D)</math>

*נפרק את הפולינום האופייני לגורמים לינאריים מעל המרוכבים
*<math>p(x)=(x-\lambda_1)(x-\lambda_2)\cdots(x-\lambda_n)</math>
*ונקבל כי <math>T=p(D)=(D-\lambda_1 I)\cdots (D-\lambda_n I)</math>
**שימו לב כי מותר לפתוח סוגריים באופן טבעי ואפשר להחליף בין סדר הגורמים כיוון ש <math>D,\lambda I</math> אופרטורים מתחלפים.

*כיוון שמותר להחליף את סדר הגורמים נובע כי אם <math>\lambda</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי <math>k</math> אזי
**<math>\ker\left((D-\lambda I)^k\right)\subseteq \ker T</math>

בטקסט לעיל, למדנו איך למצוא בסיס לגרעין הזה.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות

<math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math>

מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.

*הוכחה:
**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*נכתוב '''שוב''' את ההוכחה, בעזרת סימן הסכימה (עשוי להיות נוח יותר או פחות):
**ראשית, ניתן להוכיח באינדוקציה כי לכל <math>0\leq m\leq n-1</math> מתקיים כי
**<math>D^m y_p = D^m \sum_{k=1}^n c_k(x)y_k = \sum_{k=1}^n c_k(x)D^m y_k</math>
**כעת בעזרת המשוואה האחרונה נקבל כי
**<math>D^n y_p = D D^{n-1}y_p = D\sum_{k=1}^nc_k(x)D^{n-1}y_k=\sum_{k=1}^n c'_k(x)D^{n-1}y_k + \sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k</math>
**נציב במד"ר ונקבל
**<math>Ty_p=D^ny_p +\sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^ty_p=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)\left(\sum_{k=1}^n c_k(x)D^t y_k\right)=</math>
**<math>=f(x)+\sum_{k=1}^n c_k(x)\left(D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^t y_k\right) = f(x)+0</math>

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_2<y_1</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=k(y_1-y_2)\end{cases}</math>
*שימו לב שכאשר הקפיץ מתוח הוא מושך את שתי המסות למרכז, כלומר את המסה הראשונה (הימנית) הוא מושך שמאלה (בכיוון השלילי), ואת המסה השנייה (השמאלית) הוא מושך ימינה (בכיוון החיובי)
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

===דוגמאות===

*דוגמא - נמצא את ההתמרה של האקספוננט
*נציב בנוסחא <math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math> את <math>y=e^{ax}</math>
*<math>\mathcal{L}(ae^{ax})=s\mathcal{L}(e^{ax})-1</math>
*סה"כ נקבל כי <math>\mathcal{L}(e^{ax})=\frac{1}{s-a}</math>

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

*דוגמא - נמצא את ההתמרה של סינוס וקוסינוס
*נסמן <math>F(s)=\mathcal{L}(\sin(ax))</math>, <math>G(s)=\mathcal{L}(\cos(ax))</math>
*נציב בנוסחא <math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>:
**נציב <math>y=\sin(ax)</math> ונקבל <math>\mathcal{L}(a\cos(ax))=s\mathcal{L}(\sin(ax))-0</math> כלומר <math>aG(s)=sF(s)</math>
**נציב <math>y=\cos(ax)</math> ונקבל <math>\mathcal{L}(-a\sin(ax))=s\mathcal{L}(\cos(ax))-1</math> כלומר <math>-aF(s)=sG(s)-1</math>
*נקבל סה"כ כי
**<math>\mathcal{L}(sin(ax))=F(s)=\frac{a}{s^2+a^2}</math>
**<math>\mathcal{L}(cos(ax))=G(s)=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2023-01-05T08:16:45Z

Erez1: /* הרצאה 10 התמרת לפלס */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq K\int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_2)-f(t,y_1))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_2)-f(t,y_1)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף? כלומר עבור איזו מהירות התחלתית מתקיים כי <math>r(t)\to \infty</math> כאשר <math>t\to \infty</math>?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
**לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי (בהנחת השלילה ש <math>r\to \infty</math>), ולכן יגיע לאפס. במהירות אפס החפץ לא ימשיך לנוע.
**לכל מהירות התחלתית גבוהה יותר, המהירות גדולה יותר מערך חיובי קבוע, ולכן <math>r\to\infty</math>.
**אם המהירות ההתחלתית היא בדיוק מהירות המילוט, ניתן לפתור את המד"ר בקלות ולראות כי <math>r\to\infty</math>.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

*נגדיר את אופרטור הגזירה <math>D</math> על מרחב הפונקציות הגזירות אינסוף פעמים.
*<math>a(x)D</math> גם הוא אופרטור לינארי
*לכן ניתן לכתוב מד"ר לינארית כ <math>Ty=f(x)</math> כאשר <math>T=D^n+\sum_{k=1}^{n-1} a_k(x)\cdot D^k + I </math> אופרטור לינארי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**זה הרי הגרעין של האופרטור <math>T</math> המתואר לעיל

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''' עם מקדמים רציפים בקטע <math>I</math>, אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

ראשית נציג גישה אחת לנושא, ומאוחר יותר נציג גרסא מעודכנת (2022) המבוססות יותר על אופרטורים.

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

===גישה מבוססת אופרטורים===

*נציג את המד"ר הלינארית עם מקדמים קבועים באמצעות אופרטור הגזירה:
*<math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+\cdots+a_0y = (D^n+a_{n-1}D^{n-1}+\cdots+a_0 I)y=Ty</math>
*נגדיר את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0</math>
*סה"כ האופרטור של המד"ר הוא <math>T=p(D)</math>

*נפרק את הפולינום האופייני לגורמים לינאריים מעל המרוכבים
*<math>p(x)=(x-\lambda_1)(x-\lambda_2)\cdots(x-\lambda_n)</math>
*ונקבל כי <math>T=p(D)=(D-\lambda_1 I)\cdots (D-\lambda_n I)</math>
**שימו לב כי מותר לפתוח סוגריים באופן טבעי ואפשר להחליף בין סדר הגורמים כיוון ש <math>D,\lambda I</math> אופרטורים מתחלפים.

*כיוון שמותר להחליף את סדר הגורמים נובע כי אם <math>\lambda</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי <math>k</math> אזי
**<math>\ker\left((D-\lambda I)^k\right)\subseteq \ker T</math>

בטקסט לעיל, למדנו איך למצוא בסיס לגרעין הזה.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות

<math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math>

מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.

*הוכחה:
**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*נכתוב '''שוב''' את ההוכחה, בעזרת סימן הסכימה (עשוי להיות נוח יותר או פחות):
**ראשית, ניתן להוכיח באינדוקציה כי לכל <math>0\leq m\leq n-1</math> מתקיים כי
**<math>D^m y_p = D^m \sum_{k=1}^n c_k(x)y_k = \sum_{k=1}^n c_k(x)D^m y_k</math>
**כעת בעזרת המשוואה האחרונה נקבל כי
**<math>D^n y_p = D D^{n-1}y_p = D\sum_{k=1}^nc_k(x)D^{n-1}y_k=\sum_{k=1}^n c'_k(x)D^{n-1}y_k + \sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k</math>
**נציב במד"ר ונקבל
**<math>Ty_p=D^ny_p +\sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^ty_p=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)\left(\sum_{k=1}^n c_k(x)D^t y_k\right)=</math>
**<math>=f(x)+\sum_{k=1}^n c_k(x)\left(D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^t y_k\right) = f(x)+0</math>

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_2<y_1</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=k(y_1-y_2)\end{cases}</math>
*שימו לב שכאשר הקפיץ מתוח הוא מושך את שתי המסות למרכז, כלומר את המסה הראשונה (הימנית) הוא מושך שמאלה (בכיוון השלילי), ואת המסה השנייה (השמאלית) הוא מושך ימינה (בכיוון החיובי)
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

*דוגמא - נמצא את ההתמרה של האקספוננט
*נציב בנוסחא <math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math> את <math>y=e^{ax}</math>
*<math>\mathcal{L}(ae^{ax})=s\mathcal{L}(e^{ax})-1</math>
*סה"כ נקבל כי <math>\mathcal{L}(e^{ax})=\frac{1}{s-a}</math>

*דוגמא - נמצא את ההתמרה של סינוס וקוסינוס
*נסמן <math>F(s)=\mathcal{L}(\sin(ax))</math>, <math>G(s)=\mathcal{L}(\cos(ax))</math>
*נציב בנוסחא <math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>:
**נציב <math>y=\sin(ax)</math> ונקבל <math>\mathcal{L}(a\cos(ax))=s\mathcal{L}(\sin(ax))-0</math> כלומר <math>aG(s)=sF(s)</math>
**נציב <math>y=\cos(ax)</math> ונקבל <math>\mathcal{L}(-a\sin(ax))=s\mathcal{L}(\cos(ax))-1</math> כלומר <math>-aF(s)=sG(s)-1</math>
*נקבל סה"כ כי
**<math>\mathcal{L}(sin(ax))=F(s)=\frac{a}{s^2+a^2}</math>
**<math>\mathcal{L}(cos(ax))=G(s)=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2023-01-05T08:12:58Z

Erez1: /* תכונות התמרת לפלס */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq K\int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_2)-f(t,y_1))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_2)-f(t,y_1)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף? כלומר עבור איזו מהירות התחלתית מתקיים כי <math>r(t)\to \infty</math> כאשר <math>t\to \infty</math>?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
**לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי (בהנחת השלילה ש <math>r\to \infty</math>), ולכן יגיע לאפס. במהירות אפס החפץ לא ימשיך לנוע.
**לכל מהירות התחלתית גבוהה יותר, המהירות גדולה יותר מערך חיובי קבוע, ולכן <math>r\to\infty</math>.
**אם המהירות ההתחלתית היא בדיוק מהירות המילוט, ניתן לפתור את המד"ר בקלות ולראות כי <math>r\to\infty</math>.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

*נגדיר את אופרטור הגזירה <math>D</math> על מרחב הפונקציות הגזירות אינסוף פעמים.
*<math>a(x)D</math> גם הוא אופרטור לינארי
*לכן ניתן לכתוב מד"ר לינארית כ <math>Ty=f(x)</math> כאשר <math>T=D^n+\sum_{k=1}^{n-1} a_k(x)\cdot D^k + I </math> אופרטור לינארי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**זה הרי הגרעין של האופרטור <math>T</math> המתואר לעיל

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''' עם מקדמים רציפים בקטע <math>I</math>, אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

ראשית נציג גישה אחת לנושא, ומאוחר יותר נציג גרסא מעודכנת (2022) המבוססות יותר על אופרטורים.

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

===גישה מבוססת אופרטורים===

*נציג את המד"ר הלינארית עם מקדמים קבועים באמצעות אופרטור הגזירה:
*<math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+\cdots+a_0y = (D^n+a_{n-1}D^{n-1}+\cdots+a_0 I)y=Ty</math>
*נגדיר את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0</math>
*סה"כ האופרטור של המד"ר הוא <math>T=p(D)</math>

*נפרק את הפולינום האופייני לגורמים לינאריים מעל המרוכבים
*<math>p(x)=(x-\lambda_1)(x-\lambda_2)\cdots(x-\lambda_n)</math>
*ונקבל כי <math>T=p(D)=(D-\lambda_1 I)\cdots (D-\lambda_n I)</math>
**שימו לב כי מותר לפתוח סוגריים באופן טבעי ואפשר להחליף בין סדר הגורמים כיוון ש <math>D,\lambda I</math> אופרטורים מתחלפים.

*כיוון שמותר להחליף את סדר הגורמים נובע כי אם <math>\lambda</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי <math>k</math> אזי
**<math>\ker\left((D-\lambda I)^k\right)\subseteq \ker T</math>

בטקסט לעיל, למדנו איך למצוא בסיס לגרעין הזה.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות

<math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math>

מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.

*הוכחה:
**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*נכתוב '''שוב''' את ההוכחה, בעזרת סימן הסכימה (עשוי להיות נוח יותר או פחות):
**ראשית, ניתן להוכיח באינדוקציה כי לכל <math>0\leq m\leq n-1</math> מתקיים כי
**<math>D^m y_p = D^m \sum_{k=1}^n c_k(x)y_k = \sum_{k=1}^n c_k(x)D^m y_k</math>
**כעת בעזרת המשוואה האחרונה נקבל כי
**<math>D^n y_p = D D^{n-1}y_p = D\sum_{k=1}^nc_k(x)D^{n-1}y_k=\sum_{k=1}^n c'_k(x)D^{n-1}y_k + \sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k</math>
**נציב במד"ר ונקבל
**<math>Ty_p=D^ny_p +\sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^ty_p=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)\left(\sum_{k=1}^n c_k(x)D^t y_k\right)=</math>
**<math>=f(x)+\sum_{k=1}^n c_k(x)\left(D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^t y_k\right) = f(x)+0</math>

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_2<y_1</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=k(y_1-y_2)\end{cases}</math>
*שימו לב שכאשר הקפיץ מתוח הוא מושך את שתי המסות למרכז, כלומר את המסה הראשונה (הימנית) הוא מושך שמאלה (בכיוון השלילי), ואת המסה השנייה (השמאלית) הוא מושך ימינה (בכיוון החיובי)
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

*דוגמא - נמצא את ההתמרה של סינוס וקוסינוס
*נסמן <math>F(s)=\mathcal{L}(\sin(ax))</math>, <math>G(s)=\mathcal{L}(\cos(ax))</math>
*נציב בנוסחא <math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>:
**נציב <math>y=\sin(ax)</math> ונקבל <math>\mathcal{L}(a\cos(ax))=s\mathcal{L}(\sin(ax))-0</math> כלומר <math>aG(s)=sF(s)</math>
**נציב <math>y=\cos(ax)</math> ונקבל <math>\mathcal{L}(-a\sin(ax))=s\mathcal{L}(\cos(ax))-1</math> כלומר <math>-aF(s)=sG(s)-1</math>
*נקבל סה"כ כי
**<math>\mathcal{L}(sin(ax))=F(s)=\frac{a}{s^2+a^2}</math>
**<math>\mathcal{L}(cos(ax))=G(s)=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2023-01-05T07:57:38Z

Erez1: /* שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq K\int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_2)-f(t,y_1))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_2)-f(t,y_1)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף? כלומר עבור איזו מהירות התחלתית מתקיים כי <math>r(t)\to \infty</math> כאשר <math>t\to \infty</math>?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
**לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי (בהנחת השלילה ש <math>r\to \infty</math>), ולכן יגיע לאפס. במהירות אפס החפץ לא ימשיך לנוע.
**לכל מהירות התחלתית גבוהה יותר, המהירות גדולה יותר מערך חיובי קבוע, ולכן <math>r\to\infty</math>.
**אם המהירות ההתחלתית היא בדיוק מהירות המילוט, ניתן לפתור את המד"ר בקלות ולראות כי <math>r\to\infty</math>.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

*נגדיר את אופרטור הגזירה <math>D</math> על מרחב הפונקציות הגזירות אינסוף פעמים.
*<math>a(x)D</math> גם הוא אופרטור לינארי
*לכן ניתן לכתוב מד"ר לינארית כ <math>Ty=f(x)</math> כאשר <math>T=D^n+\sum_{k=1}^{n-1} a_k(x)\cdot D^k + I </math> אופרטור לינארי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**זה הרי הגרעין של האופרטור <math>T</math> המתואר לעיל

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''' עם מקדמים רציפים בקטע <math>I</math>, אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

ראשית נציג גישה אחת לנושא, ומאוחר יותר נציג גרסא מעודכנת (2022) המבוססות יותר על אופרטורים.

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

===גישה מבוססת אופרטורים===

*נציג את המד"ר הלינארית עם מקדמים קבועים באמצעות אופרטור הגזירה:
*<math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+\cdots+a_0y = (D^n+a_{n-1}D^{n-1}+\cdots+a_0 I)y=Ty</math>
*נגדיר את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0</math>
*סה"כ האופרטור של המד"ר הוא <math>T=p(D)</math>

*נפרק את הפולינום האופייני לגורמים לינאריים מעל המרוכבים
*<math>p(x)=(x-\lambda_1)(x-\lambda_2)\cdots(x-\lambda_n)</math>
*ונקבל כי <math>T=p(D)=(D-\lambda_1 I)\cdots (D-\lambda_n I)</math>
**שימו לב כי מותר לפתוח סוגריים באופן טבעי ואפשר להחליף בין סדר הגורמים כיוון ש <math>D,\lambda I</math> אופרטורים מתחלפים.

*כיוון שמותר להחליף את סדר הגורמים נובע כי אם <math>\lambda</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי <math>k</math> אזי
**<math>\ker\left((D-\lambda I)^k\right)\subseteq \ker T</math>

בטקסט לעיל, למדנו איך למצוא בסיס לגרעין הזה.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות

<math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math>

מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.

*הוכחה:
**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*נכתוב '''שוב''' את ההוכחה, בעזרת סימן הסכימה (עשוי להיות נוח יותר או פחות):
**ראשית, ניתן להוכיח באינדוקציה כי לכל <math>0\leq m\leq n-1</math> מתקיים כי
**<math>D^m y_p = D^m \sum_{k=1}^n c_k(x)y_k = \sum_{k=1}^n c_k(x)D^m y_k</math>
**כעת בעזרת המשוואה האחרונה נקבל כי
**<math>D^n y_p = D D^{n-1}y_p = D\sum_{k=1}^nc_k(x)D^{n-1}y_k=\sum_{k=1}^n c'_k(x)D^{n-1}y_k + \sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k</math>
**נציב במד"ר ונקבל
**<math>Ty_p=D^ny_p +\sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^ty_p=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)\left(\sum_{k=1}^n c_k(x)D^t y_k\right)=</math>
**<math>=f(x)+\sum_{k=1}^n c_k(x)\left(D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^t y_k\right) = f(x)+0</math>

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_2<y_1</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=k(y_1-y_2)\end{cases}</math>
*שימו לב שכאשר הקפיץ מתוח הוא מושך את שתי המסות למרכז, כלומר את המסה הראשונה (הימנית) הוא מושך שמאלה (בכיוון השלילי), ואת המסה השנייה (השמאלית) הוא מושך ימינה (בכיוון החיובי)
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

חדוא 1 - ארז שיינר

2022-12-26T11:14:13Z

Erez1: /* מבוא לגבולות */

[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1]]

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

=תרגילי הכנה למבחן ופתרונותיהם=

*[[מדיה:22Calc1QnA.pdf| עשרות תרגילי הכנה למבחן עם פתרונות מלאים]]

=מבחנים ופתרונות=

===מערכי תרגול עם פתרונות===
*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]

===מבחנים של מתמטיקה===
*[[מדיה:מועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד א' החממה תשפ"א]], [[מדיה:Solמועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:מועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד ב' החממה תשפ"א]], [[מדיה:solמועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:21HamamaExmpTest.pdf|פתרון מבחן לדוגמא החממה תשפ"א]]
*[[מדיה: Infi1 tihon 2019A.pdf |מבחן מועד א תשע"ט]], [[מדיה: Infi1 tihon 2019Asol.pdf |פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1DumbTest.pdf|מבחן דמה תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1DumbTestSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestBSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:Calc1_2016a_exam.pdf | מבחן מועד א' תשע"ו]], [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/Pdf/Infi2_76aSol.pdf פתרון המרצה], [[מדיה:Calc1_2016a_sols.pdf | פתרון המתרגלים]], [[מדיה:Calc1_2016a_sols_erez.pdf | פתרון ארז שיינר]]
*[[מדיה:אינפי_1_-_מועד_א%27_תשעג.pdf|מבחן מועד א' תשע"ג]], [[מדיה:Infi1TashagMoedASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams3.pdf | מבחן מועד ב' תשע"ג]], [[מדיה: infi1Exams3Sol.pdf | פתרון חלקי]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה1|מבחן דמה למתמטיקאים תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestAsol.pdf|פתרון]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה2|מבחן דמה נוסף תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestBsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams1.pdf | מועד מיוחד תשע"ב]], [[מדיה:tashabspecialtestsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams2.pdf | מועד א' תשע"ב]], [[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מתמטיקאים|פתרון]]
*[[מבחן אינפי 1 סמסטר א' מועד ב' תשע"ב| מועד ב' למתמטיקאים תשע"ב כולל פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד א'|מבחן מועד א' החממה תשע"א פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד ב'|מבחן מועד ב' החממה תשע"א פתרון]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ב, מועד א, |פתרון תשס"ב, מועד א]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ג, מועד ב, |פתרון תשס"ג, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תשנ"ט, מועד ב, |פתרון תשנ"ט, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תש"נ |פתרון תש"נ, אין מועד]]
*[[אינפי 1, תשנ"ו מועד ב' - פתרון (זלצמן)|פתרון תשנ"ו, מועד ב']]

===מבחנים של מדמ"ח===
*[[מדיה:21Infi1CSSummerA.pdf|מועד א' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:21Infi1CSSummerB.pdf|מועד ב' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedExmp2021CS.pdf|מבחן לדוגמא תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedExmp2021CSSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedA2021CS.pdf|מועד א' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedA2021CSSol.pdf|פתרון מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedB2021CS.pdf|מועד ב' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedB2021CSSol.pdf|פתרון מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedC2021CS.pdf|מועד ג' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedC2021CSSol.pdf|פתרון מועד ג' תשפ"א]]
*[[מדיה:19CSInfi1dumbtest.pdf|מבחן לדוגמא תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1dumbtestSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תש"ף]]
*[[מדיה:19CSInfi1A.pdf|מבחן מועד א' תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תש"ף]]
*[[מדיה:16CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד ג' תשע"ז]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/פתרון מועד א - גרסת שנפס|מועד א' תשע"ג פתרונות בלבד]]
*[[מדיה:TashagInfiCsexmtest.pdf|מבחן דמה תשע"ג]], [[מדיה:TashagInfiCsexmtestSol.pdf|פתרון מבחן דמה תשע"ג]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מדמח|מבחן מדמ"ח מועד א' תשעב ופתרונו]].

===מבחנים של הנדסה===
*[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|מבחנים בחדו"א 1 של הנדסה]] - שאלות 2,6 אינן רלונטיות לקורס זה

===מבחנים של אנליזה למורים===
*[[מבחנים בקורס אנליזה 1 למורים]] - אמנם כלל השאלות רלוונטיות, אולם הרמה הכולל של המבחנים נמוכה יותר מקורס זה

=== הצעות פתרון למבחנים מהשנים תשע"ה-תשפ"ב (תיכוניסטים) ===
ע"י לירן מנצורי ויונתן סמידוברסקי
*[[מדיה:מבחן_תשפב_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשפ"ב מועד א']]
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשעט_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ט מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_תשעט_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשע"ט מועד א']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf | מבחן תשע"ח מועד ב']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ח מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_תשעז_מועד_ב_לירן מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד ב']]
*[[מדיה:מבחן_תשעז_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד א']]
*[[מדיה:תיקון_תשעה_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד ב']]
*[[מדיה:תשעה_מועד_א'_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד א']]

===מבחנים מאוניברסיטאות שונות===
*[[אינפי 1 - מבחנים מאוניברסיטאות שונות]]

=סרטוני ותקציר ההרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe פלייליסט של כל הסרטונים]

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hkSHBU2VSWetKIVS1oyDT2c פלייליסט ההרצאות של אינפי 1 למדמח תשפ"א]

==פרק 1 - מספרים וחסמים==

===קבוצות מספרים===

*הטבעיים <math>\mathbb{N}=\{1,2,3,...\}</math>
*השלמים <math>\mathbb{Z}=\{0,-1,1,-2,2,...\}</math>
*הרציונאליים <math>\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{n}|p\in\mathbb{Z},n\in\mathbb{N}\right\}</math>
*הממשיים <math>\mathbb{R}</math>, כל השברים העשרוניים כולל האינסופיים

*העשרה: בנייה של שדה הממשיים באמצעות [[חתכי דדקינד]]

<videoflash>iEux7Zo_7Iw</videoflash>

*לא קיים <math>x\in\mathbb{Q}</math> כך ש <math>x^2=2</math>.
*במילים פשוטות, <math>\sqrt{2}</math> אינו רציונאלי (בהמשך נוכיח שיש מספר ממשי כזה).

<videoflash>20KPM0pRTHc</videoflash>

===חזקות ולוגריתמים===
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^n=x\cdots x</math> כפל n פעמים
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{1}{n}}=\sqrt[n]{x}</math> כלומר המספר האי שלילי שבחזקת n שווה לx.
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל זוג מספרים טבעיים <math>n,k\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{n}{k}}=\sqrt[k]{x^n}</math>
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> נגדיר <math>x^0=1</math>

*מה לגבי חזקות ממשיות אי רציונליות?
*נגדיר אותן באמצעות גבול של חזקות רציונאליות

*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל חזקה ממשית שלילית <math>-a<0</math> נגדיר <math>x^{-a}=\frac{1}{x^a}</math>

<videoflash>vHNsel0dKHk</videoflash>

*לכל <math>0<a\neq 1</math> נגדיר את <math>log_a(x)</math> להיות המספר שa בחזקתו שווה לx.
*חוקי לוגים:
**<math>log_a(x)+log_a(y)=log_a(xy)</math>
**<math>log_a(x)-log_a(y)=log_a\left(\frac{x}{y}\right)</math>
**<math>log_a(x^y)=y log_a(x)</math>
**<math>\log_a(x)=\frac{log_b(x)}{log_b(a)}</math>
**<math>log_a(x)=y</math> אם ורק אם <math>x=a^y</math>

===חסמים===

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> אזי:
**<math>M\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המקסימום''' של A או '''האיבר הגדול ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>M\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלעיל''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>m\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המינימום''' של A או '''האיבר הקטן ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>
**<math>m\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלרע''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>

*כמו כן:
**אם יש איבר קטן ביותר בקבוצת חסמי המלעיל של A הוא נקרא '''החסם העליון''' של A, או '''הסופרמום''' של A ומסומן <math>\sup(A)</math>
**אם יש איבר גדול ביותר בקבוצת חסמי המלרע של A הוא נקרא '''החסם התחתון''' של A, או '''האינפימום''' של A ומסומן <math>\inf(A)</math>

<videoflash>WdKqIf8xGeY</videoflash>

*בשדה הממשיים לכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלעיל יש חסם עליון, ולכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלרע יש חסם תחתון.
*בשדה הרציונאליים זה לא נכון; לקבוצה <math>A=\{x\in\mathbb{Q}|x^2<2\}</math> אין מספר רציונאלי קטן ביותר מבין חסמי המלעיל שלה.

<videoflash>7cz-S6GWg3Y</videoflash>

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> ויהי <math>M\in\mathbb{R}</math> אזי:
**M הוא החסם העליון של A אם ורק אם M הוא חסם מלעיל של A ולכל מספר <math>M-\varepsilon<M</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a>M-\varepsilon</math>
**m הוא החסם התחתון של A אם ורק אם m הוא חסם מלרע של A ולכל מספר <math>m<m+\varepsilon</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a<m+\varepsilon</math>

*דוגמא: תהיינה <math>\emptyset\neq A,B\subseteq\mathbb{R}</math> חסומות מלעיל כך שA אינה מכילה חסמי מלעיל של B, אזי <math>\sup(A)\leq\sup(B)</math>

<videoflash>mVCNRtV7TP0</videoflash>

===שיטות הוכחה בסיסיות===

*[[שיטות הוכחה בסיסיות]]

*הוכחת טענות מכומתות - טענות 'לכל' וטענות 'קיים'

<videoflash>QIwz6eyrcuI</videoflash>

==פרק 2 - סדרות==

===הגדרת הגבול===

*הגדרת הגבול של סדרה:
*תהי סדרה ממשית <math>a_n</math> ויהי מספר ממשי <math>L\in\mathbb{R}</math>.
*<math>L</math> הינו גבול הסדרה <math>a_n</math> (מסומן <math>\lim a_n=L</math> או <math>a_n\to L</math>) אם:
**לכל סביבה של הגבול, קיים מקום בסדרה שאחריו כל איברי הסדרה נמצאים בסביבה הנתונה, כלומר:
**לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_n-L|<\varepsilon</math>

<videoflash>mMVBYUDmSA0</videoflash>

*נגדיר ש<math>a_n\to\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שלכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>a_n>M</math>
*נגדיר ש<math>a_n\to -\infty</math> אם <math>-a_n\to\infty</math>

*טענה: תהי <math>a_n\to \infty</math> אזי <math>\frac{1}{a_n}\to 0</math>
*טענה: תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>\frac{1}{|a_n|}\to\infty</math>

<videoflash>U5RUHjrHVGI</videoflash>

*אם <math>a_n\to L_1</math> וכן <math>a_n\to L_2</math> אזי <math>L_1=L_2</math>

<videoflash>YE52OP_xPDA</videoflash>

*סדרה המתכנסת לגבול סופי חסומה.

<videoflash>CZnYbF1Lm7k</videoflash>

*<math>a_n\to L \iff a_{n+1}\to L</math>
*בפרט, כל שינוי, תוספת או החסרה של מספר סופי של איברים לא משפיע על גבול הסדרה.

<videoflash>nHaq8E0vGJA</videoflash>

*תהי סדרה<math>a_n</math> המתכנסת לגבול סופי והמקיימת לכל <math>n</math> כי <math>a<a_n</math> אזי <math>\lim a_n\geq a</math>

===שאיפה לאפס===

*תהי סדרה <math>a_n</math> ויהי <math>L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n\to L</math> אם ורק אם <math>|a_n-L|\to 0</math>
**בפרט <math>a_n\to 0</math> אם ורק אם <math>|a_n|\to 0</math>

*תהי <math>a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n</math> חסומה, אזי <math>a_nb_n\to 0</math>

*תהיינה <math>a_n,b_n\to 0</math> אזי גם <math>a_n+b_n\to 0</math>

<videoflash>3QSMzWlG-yI</videoflash>

===משפטי סנדביץ'===

*משפט הסנדביץ' -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n \leq c_n</math>
**כמו כן, יהי <math>L\in\mathbb{R}</math> כך ש <math>a_n,c_n\to L</math>
**אזי <math>b_n\to L</math>
*חצי סנדביץ'-
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>a_n\to\infty</math>
**אזי <math>b_n\to \infty</math>
*חצי סנדביץ' על הרצפה -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>|a_n|\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>b_n\to 0</math>
**אזי <math>a_n\to 0</math>

<videoflash>AVvOiLm5COA</videoflash>

===מבוא לחשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===
*תהיינה <math>b_n\to L_b\in \mathbb{R}</math>, <math>a_n\to L_a\in \mathbb{R}</math> אזי
**<math>a_n+b_n\to L_a+L_b</math>
**<math>a_n\cdot b_n \to L_a\cdot L_b</math>
**אם <math>L_b\neq 0</math> אזי <math>\frac{a_n}{b_n}\to\frac{L_a}{L_b}</math>

<videoflash>Hf14pSb3zDM</videoflash>

===אינדוקציה===

*משפט האינדוקציה המתמטית
*תהי סדרת טענות כך שמתקיימים שני התנאים הבאים:
**הטענה הראשונה נכונה.
**לכל <math>n\in \mathbb{N}</math> אם הטענה הn מתקיימת אז גם הטענה הn+1 מתקיימת.
*אזי כל הטענות בסדרה נכונות

*אי שיוויון ברנולי: יהי <math>-1<x\in\mathbb{R}</math> אזי לכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים כי <math>(1+x)^n\geq 1+nx</math>

<videoflash>n6xkPhKmhQo</videoflash>

===חזקת אינסוף===

*תהי <math>0<a_n\to a</math> אזי:
**אם <math>a>1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n \to \infty</math>
**אם <math>a<1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n\to 0</math>
*שימו לב כי ייתכן ו<math>1<a_n\to 1</math>, כלומר איברי הסדרה גדולים מ1 אך גבולה הוא 1 ואז המשפט אינו תקף.

<videoflash>hFa7Nv5o05M</videoflash>

===כלל המנה===

*כלל המנה (הוכחה בסיכום הבא על [[אי-שוויון הממוצעים]]).
**תהי סדרה <math>a_n</math> המקיימת כי '''גבול''' המנה הוא <math>\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|\to L</math> אזי:
***אם <math>1<L\leq\infty</math> מתקיים כי <math>|a_n|\to\infty</math>
***אם <math>0\leq L<1</math> מתקיים כי <math>a_n\to 0</math>
***מתקיים כי <math>\sqrt[n]{|a_n|}\to L</math>

*דוגמאות:
**<math>\frac{n}{2^n}\to 0</math>
**<math>\sqrt[n]{n}\to 1</math>
**עבור <math>a>0</math> מתקיים <math>\sqrt[n]{a}\to 1</math>
**<math>\sqrt[n]{n!}\to \infty</math>

<videoflash>Shmc2BtEGBE</videoflash>

===חזקות של גבולות===

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to 0</math> אזי <math>a^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה: אם <math>a\geq 1</math> אזי <math>a^{-\frac{1}{m}}\leq a^{b_n}\leq a^{\frac{1}{m}}</math> והרי <math>\sqrt[m]{a}\to 1</math> לפי כלל המנה

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to L\in \mathbb{R}</math> אזי <math>a^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a^{b_n} = a^{b_n-L}\cdot a^L\to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>a_n\to 1</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה:<math>a_n^{[L]-1}\leq a_n^{b_n}\leq a_n^{[L]+1}</math> לפי חשבון גבולות (כפל) שני הצדדים שואפים ל1. (אם <math>a_n<1</math> אי השיוויון הפוך).

*תהי <math>a_n\to a>0</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a_n^{b_n}=\left(\frac{a_n}{a}\right)^{b_n} \cdot a^{b_n} \to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>0\leq a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n\to L>0</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 0</math>
**רעיון הוכחה: החל משלב מסויים <math>0\leq a_n^{b_n}\leq \frac{1}{m^{\frac{L}{2}}} </math>

===סדרות מונוטוניות והמספר e===
*כל סדרה מונוטונית הינה חסומה מתכנסת לגבול סופי, או שאינה חסומה ושואפת לגבול אינסופי.

*דוגמא: נביט בסדרה <math>a_1>0,\ a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
**כיוון ש <math>a_{n+1}-a_n=a_n^2\geq 0</math> מדובר בסדרה מונוטונית עולה.
**אם הסדרה חסומה:
***קיים לה גבול סופי <math>a_n\to L</math>
***נחשב את גבול שני צידי המשוואה <math>a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
***לכן <math>L=L^2+L</math> ולכן <math>L=0</math>
***אבל הסדרה עולה וחסומה מלמטה ע"י האיבר הראשון ולכן <math>L\geq a_1</math>
***כלומר <math>L=0<a_1\leq L</math> בסתירה.
**מכאן הסדרה אינה חסומה, וכיוון שהיא עולה <math>a_n\to\infty</math>

<videoflash>pTVTkSlxJdI</videoflash>

*[[המספר e]] (הוכחות בעזרת [[אי-שוויון הממוצעים]]).

<videoflash>v7tyKNPU-7I</videoflash>

*<math>2<e<4</math>.

<videoflash>6TohAEqQwsk</videoflash>

===תתי סדרות וגבולות חלקיים===
====הגדרת גבול חלקי====
*לכל סדרת מקומות <math>k_n\in\mathbb{N}</math> המקיימת לכל <math>n</math> כי <math>k_n<k_{n+1}</math> נגדיר כי <math>a_{k_n}</math> הינה תת סדרה של הסדרה <math>a_n</math>
*שימו לב כי מקומות תת הסדרה הם באותו הסדר כמו בסדרה המקורית, ואסור לחזור על איבר פעמיים.

*לדוגמא:
**נביט בסדרה <math>a_n=(-1)^n</math>
**אזי <math>a_{2n}=(-1)^{2n}=1</math> היא תת הסדרה של האיברים במקומות הזוגיים <math>k_n=2n</math>

*נגדיר ש<math>L</math> הוא גבול חלקי של הסדרה <math>a_n</math> אם קיימת תת סדרה <math>a_{k_n}</math> כך ש <math>a_{k_n}\to L</math>

*טענה - יהי <math>L</math> סופי או אינסופי, אזי:
**<math>a_n\to L</math> אם ורק אם לכל תת סדרה <math>a_{k_n}</math> מתקיים כי <math>a_{k_n}\to L</math>

<videoflash>rvdm2_7g-7I</videoflash>

====משפט בולצאנו-ויירשטראס====
*לכל סדרה יש תת סדרה מונוטונית.

*משפט בולצאנו-ויירשטראס - לכל סדרה חסומה יש תת סדרה מתכנסת.

<videoflash>R491ZyCHhBs</videoflash>

====גבול עליון וגבול תחתון====

*תהי סדרה <math>a_n</math>
*נגדיר את הגבול העליון שלה (limsup):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלעיל אזי <math>\overline{\lim}a_n=\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלעיל ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\overline{\lim}a_n</math> להיות החסם העליון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\overline{\lim}a_n=-\infty</math>
*נגדיר את הגבול התחתון שלה (liminf):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלרע אזי <math>\underline{\lim}a_n=-\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלרע ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\underline{\lim}a_n</math> להיות החסם התחתון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\underline{\lim}a_n=\infty</math>

*לכל גבול חלקי L של הסדרה מתקיים כי:
*<math>\underline{\lim}a_n\leq L\leq \overline{\lim}a_n</math>

<videoflash>n71Zy87PbEE</videoflash>

*הגבול העליון והגבול התחתון הם גבולות חלקיים (כלומר יש תת סדרה ששואפת לגבול העליון, ויש תת סדרה ששואפת לגבול התחתון).

<videoflash>zF_5NdFJbAg</videoflash>

*לכל <math>-\infty\leq L\leq \infty</math> מתקיים כי <math>a_n \to L</math> אם ורק אם <math>\underline{\lim}a_n=\overline{\lim}a_n=L</math>

<videoflash>j4C_2yvKpN0</videoflash>

====תתי סדרות המכסות סדרה====

*אם ניתן לחלק סדרה למספר סופי של תתי סדרות המכסות את כולה, וכולן שואפות לאותו הגבול - אזי הסדרה כולה שואפת לגבול זה.
*ייתכן שניתן לחלק סדרה לאינסוף תתי סדרות שכולם שואפות לאותו הגבול, אך הסדרה לא תשאף לגבול זה.

<videoflash>Y0Jpalk44do</videoflash>

===כלל הe===

*תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>(1+a_n)^{\frac{1}{a_n}}\to e</math>

<videoflash>y7yPjqyGOIg</videoflash>

*אם <math>a_n\to 1</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to e^{\lim b_n\cdot(a_n-1)}</math>
**<math>a_n^{b_n}=\left[\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\right]^{ b_n\cdot (a_n-1)}</math>.
**<math>\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\to e</math> בין אם <math>a_n-1</math> שלילי או חיובי, לפי הטענות לעיל.
**שימו לב שאם <math>a_n=1</math>, אז ממילא מקבלים 1 בנוסחא הסופית, ואז לא צריך לחלק ב<math>a_n-1</math> ששווה אפס.

*דוגמא:
**<math>\lim\left(\frac{n+1}{n-2}\right)^n=e^{\lim n\cdot\left(\frac{n+1}{n-2}-1\right)}=e^{\lim\frac{3n}{n-2}}=e^3</math>

<videoflash>5V4EmQIdE90</videoflash>

===חשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===

*אריתמטיקה מורחבת (הכתיב הוא מקוצר ואינו מדוייק):
**חסומה כפול אפיסה = אפיסה
**חסומה חלקי אינסוף = אפיסה
**<math>\infty+\infty=\infty</math>
**<math>\infty\cdot\infty=\infty</math>
**<math>\infty^\infty=\infty</math>
**<math>\frac{1}{0}\neq\infty</math>
**<math>\frac{1}{0^+}=\infty</math>
**<math>0^\infty = 0</math>
**אינסוף כפול סדרה השואפת למספר חיובי = אינסוף.
**יש גבול סופי + אין גבול סופי = אין גבול סופי.
**אינסוף ועוד חסומה שווה אינסוף.
**אינסוף בחזקת מספר חיובי זה אינסוף
**סדרה השואפת לגבול גדול מאחד, בחזקת אינסוף זה אינסוף.
**סדרה השואפת לגבול בין מינוס אחד לאחד לא כולל, בחזקת אינסוף, זה אפס.

====המקרים הבעייתיים====
*המקרים הבעייתיים בהם צריך להפעיל מניפולציות אלגבריות או משפטים על מנת לחשב את הגבול:
**<math>\frac{0}{0},\frac{\infty}{\infty},0\cdot\infty,\infty-\infty,0^0,\infty^0,1^\infty</math>

===קריטריון קושי לסדרות===

*דוגמא: הסדרה <math>a_n=\sqrt{n}</math> מקיימת כי <math>a_{n+1}-a_n\to 0</math> אך היא אינה מתכנסת למספר סופי אלא שואפת לאינסוף.

*הגדרה: סדרה <math>a_n</math> מקיימת את '''קריטריון קושי''' (ונקראת '''סדרת קושי''') אם:
*לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל זוג מקומות <math>m>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_m-a_n|<\varepsilon</math> (המרחק בין האיברים במקומות הללו קטן מאפסילון).

*משפט: בממשיים, סדרה מתכנסת לגבול סופי אם ורק אם היא סדרת קושי.

*תרגיל: תהי סדרה המקיימת לכל n כי <math>|a_{n+1}-a_n|<\frac{1}{2^n}</math> אזי היא מתכנסת למספר סופי.

<videoflash>S56cCgc9U38</videoflash>

==פרק 3 - טורים==
[https://youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-t4S3UxsuuifepjuWgbJ7_5 פלייליסט של כל טורים]
===מבוא והגדרה===
<videoflash>E3DLm1YxOko</videoflash>

*תהי סדרה <math>a_n</math>, נגדיר את '''סדרת הסכומים החלקיים''' (סס"ח בקיצור) של <math>a_n</math> ע"י
**<math>S_1=a_1</math>
**ולכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים <math>S_{n+1}=S_n+a_{n+1}</math>
*במילים אחרות, <math>S_n = \sum_{k=1}^n a_k</math>

*הגדרת הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>
**אומרים כי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =L</math> אם <math>\lim S_n = L</math>
*אם לסס"ח יש גבול סופי אומרים כי הטור מתכנס, ואילו אם אין לה גבול סופי אומרים כי הטור מתבדר.
*שימו לב כי בעצם:
**<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = \lim_{n\to\infty}\sum_{k=1}^n a_k</math>

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, אזי <math>a_n\to 0</math>
*הוכחה:
**<math>S_n,S_{n+1}\to L</math>
**לכן <math>a_{n+1}=S_{n+1}-S_n\to L-L=0</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = a_1 + \sum_{k=2}^\infty a_k</math>
*מסקנה: שינוי מספר סופי של איברי הטור לא משפיע על התכנסות, אבל '''כן משפיע''' על סכום הטור.

<videoflash>v-qwJWYvuNY</videoflash>

====חשבון טורים====

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty c\cdot a_k = c\cdot \sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*אם הטורים <math>\sum_{k=1}^\infty a_k,\ \sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנסים אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty (a_k+b_k) = \sum_{k=1}^\infty a_k + \sum_{k=1}^\infty b_k</math>

====הטור ההנדסי====
*הטור <math>\sum_{k=0}^\infty x^k</math> מתכנס אם ורק אם <math>|x|<1</math> וכאשר הוא מתכנס מתקיים כי:
**<math>\sum_{k=0}^\infty x^k = \frac{1}{1-x}</math> וכמו כן <math>\sum_{k=1}^\infty x^k = \frac{x}{1-x}</math>

<videoflash>suDMRh69Lgc</videoflash>

====טור מקל סלפי (טלסקופי)====

*חישוב <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2 -k}</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

*חישוב <math>\sum_{k=1}^\infty \ln\left(\frac{k}{k+1}\right)</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

<videoflash>uZHNxYO7S-Q</videoflash>

====העשרה על סוגי סכימה====

<videoflash>54MQXVhM9vU</videoflash>

===התכנסות בהחלט===
*משפט: אם טור הערכים המוחלטים <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס, אזי גם הטור המקורי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.

*הגדרה:
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בהחלט''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בתנאי''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אך <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתבדר''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתבדר וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר

<videoflash>OFcOpUNprTo</videoflash>

*משפט: (הכללת אי שיוויון המשולש) יהי טור מתכנס בהחלט, אזי:
*<math>\left|\sum_{k=0}^\infty a_k\right|\leq \sum_{k=0}^\infty |a_k|</math>

*הוכחה:
*לפי אי שיוויון המשולש, לכל n סופי מתקיים כי
*<math>\left|\sum_{k=0}^n a_k\right|\leq \sum_{k=0}^n |a_k|</math>
*ולכן גם הגבול של הסדרה השמאלית קטן או שווה לגבול של הסדרה הימנית, וזו התוצאה שרצינו.

===מבחני התכנסות לטורים חיוביים===

====הקדמה והטור ההרמוני====
*הגדרה: טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא טור חיובי אם לכל n מתקיים כי <math>a_n\geq 0</math>.
*סדרת הסכומים החלקיים של טור חיובי היא מונוטונית עולה, לכן הטור מתכנס אם ורק אם היא חסומה.

*לסס"ח של הטור ההרמוני <math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k}</math> יש תת סדרה ששואפת לאינסוף, ולכן הטור מתבדר:
**<math>\frac{1}{n+1}+...+\frac{1}{2n}\geq \frac{1}{2n}+...+\frac{1}{2n}=\frac{n}{2n}=\frac{1}{2}</math>
**<math>S_1 =1\geq \frac{1}{2}</math>
**<math>S_2 =1+\frac{1}{2}\geq 2\cdot \frac{1}{2}</math>
**<math>S_4 =1+\frac{1}{2} + \frac{1}{3} + \frac{1}{4}\geq 3\cdot \frac{1}{2}</math>
**...
**באופן כללי <math>S_{2^{n-1}}\geq n\cdot \frac{1}{2}\to\infty</math>

<videoflash>M3B6018c-4g</videoflash>

====מבחני ההשוואה====

*מבחן ההשוואה הראשון-
*תהיינה סדרות כך ש <math>0\leq a_n\leq b_n</math> לכל n. אזי:
** אם הטור הגדול יותר <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס בוודאי הטור הקטן יותר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.
** נובע מכך לוגית שאם הטור הקטן מתבדר, הטור הגדול מתבדר.

*דוגמא:
**<math>\frac{1}{n^2} \leq \frac{1}{n^2-n}</math>
**ראינו שהטור החיובי <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2-k}</math> מתכנס ולכן לפי מבחן ההשוואה הראשון גם הטור החיובי <math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math> מתכנס

*מבחן ההשוואה הגבולי-
*תהיינה סדרות <math>0\leq a_n,b_n</math> כך ש <math>\frac{a_n}{b_n}\to c</math> אזי:
** אם <math>c=\infty</math> אזי <math>a_n>b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס
** אם <math>c=0</math> אזי <math>a_n<b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס
** אחרת, <math>0<c\in\mathbb{R}</math> והטורים '''חברים''' <math>\sum_{k=1}^\infty a_k ~ \sum_{k=1}^\infty b_k</math>, כלומר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס

*דוגמא:
**<math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{\left(\sqrt[k]{k!}\right)^2} \sim \sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math>

<videoflash>DDOups05oms</videoflash>

====מבחני השורש והמנה====

*יהי טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*מבחן המנה -
**אם <math>\overline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\underline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*מבחן השורש -
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*שימו לב - במבחן השורש לוקחים את הגבול העליון בשני המקרים, ובמבחן המנה צריך שהעליון יהיה קטן מאחד, או התחתון גדול מאחד. זו לא טעות...

<videoflash>Y7k-a29_03g</videoflash>

====מבחן העיבוי====

*מבחן העיבוי-
**תהי <math>0\leq a_n</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty 2^k \cdot a_{(2^k)}</math> מתכנס

*הוכחה:
** ראשית, נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=1}^n 2^{k-1}a_{2^k} \leq \sum_{k=2}^{2^n} a_k</math> כלומר
**<math> a_2 + 2\cdot a_4 +4\cdot a_8+... = a_2 + a_4 + a_4 +a_8 + a_8 + a_8 + a_8 + ... \leq a_2 + a_3 + a_4 +a_5 + a_6 +a_7 +a _8 +...</math>
**כעת נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=0}^{n-1} 2^k a_{2^k}\geq \sum_{k=1}^{2^n-1}a_k</math>
*סה"כ אם הטור האחד מתכנס, הסס"ח של השני חסומה ולכן גם השני מתכנס.

<videoflash>UozGPSlW8fM</videoflash>

=====הטור ההרמוני המוכלל=====

*הטור <math>\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{n^a}</math> מתכנס אם ורק אם <math>a>1</math>

*דוגמאות:

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k\cdot\ln(k)}</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{\ln(k!)}</math>

*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/מערך תרגול/טורים/מבחנים לחיוביים/דוגמאות|עוד דוגמאות]]

===מבחני התכנסות לטורים כלליים===

====מבחן דיריכלה====

*תהי סדרה <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס
*תהי סדרה <math>b_n</math> כך ש'''הסס"ח''' שלה חסומה, כלומר קיים <math>M>0</math> כך שלכל n מתקיים <math>|S_n|=\left|\sum_{k=1}^nb_k\right|<M</math>
*אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> מתכנס.

*דוגמאות:
**<math>\sum\frac{\sin(n)}{n}</math>
**<math>\sum\frac{|\sin(n)|}{n}</math>

<videoflash>m5kFinYjG8A</videoflash>

*הוכחה:
*נסמן ב<math>D_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> וב<math>S_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של <math>b_n</math>.
*יהיו <math>m>n\in\mathbb{N}</math>
**<math>D_m-D_n = \sum_{k=n+1}^m a_kb_k = \sum_{k=n+1}^m a_k(S_k -S_{k-1}) = \sum_{k=n+1}^m a_kS_k - \sum_{k=n}^{m-1} a_{k+1}S_k = a_mS_m -a_{n+1}S_n + \sum_{k=n+1}^{m-1} S_k(a_k-a_{k+1})</math>
**<math>|D_m-D_n|\leq |a_m||S_m| + |a_{n+1}| |S_n| +\sum_{k=n+1}^{m-1} |S_k||a_k-a_{k+1}|</math>
**כעת נשתמש בעובדה כי <math>|S_n|<M</math> לכל n, <math>a_n</math> סדרה חיובית, וכן <math>a_n - a_{n+1}\geq 0</math> לכל n.
**<math>|D_m-D_n|\leq M\left(a_m + a_{n+1} +\sum_{k=n+1}^{m-1} a_k-a_{k+1}\right)= 2Ma_{n+1}\to 0</math>
*לכן <math>D_n</math> סדרת קושי ולכן מתכנסת לגבול סופי, כלומר הטור מתכנס.

<videoflash>Ou3ixbIVfYI</videoflash>

====מבחן לייבניץ====

*תהי <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס. אזי:
** הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math> מתכנס.
**<math>\left|\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k\right|\leq a_1</math>.

*הוכחה:
**כיוןן שהסס"ח של <math>(-1)^{n+1}</math> חסומה הטור מתכנס לפי מבחן דיריכלה.
**נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math>.
**כיוון שהסדרה <math>a_n</math> יורדת, ניתן להוכיח באינדוקציה כי:
***<math>S_{2n}\geq 0</math>
***<math>S_{2n-1}\leq a_1</math>

<videoflash>nJU3b5zvURQ</videoflash>

===סיכום בדיקת התכנסות 🖖===

*כיצד נבחן אם הטור <math>\sum a_n</math> מתכנס בהחלט, בתנאי או מתבדר?

#אם ניתן להראות כי <math>a_n\not\to 0</math> הטור מתבדר
# נבצע מבחני ספוק 🖖
##אם לפי מבחני ההשוואה (הראשון או הגבולי) הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
##אם במבחן המנה או השורש הגבול גדול מ1 הטור מתבדר, אם קטן מ1 הטור מתכנס בהחלט ואם שווה ל1 צריך לנסות משהו אחר.
##אם במבחן העיבוי הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
#אם לא מצאנו התכנסות בהחלט, נבצע מבחנים על טורים כלליים בשביל לבדוק התכנסות בתנאי
##מבחן לייבניץ
##מבחן דיריכלה
##עבודה ישירה על סדרת הסכומים החלקיים (טור טלסקופי למשל)

===סכום האיברים החיוביים, וסכום האיברים השליליים===
*תהי סדרה <math>a_n</math> ונגדיר את:
**<math>a_n^+=\begin{cases}a_n & a_n\geq 0\\ 0 & a_n<0\end{cases}</math>
**<math>a_n^-=\begin{cases}0 & a_n\geq 0\\ -a_n & a_n<0\end{cases}</math>

*<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math>
*<math>|a_n|=a_n^++a_n^-</math>

*הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בהחלט אם ורק אם הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם.
*אם הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בתנאי אזי הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתבדרים שניהם ושואפים לאינסוף.

*כפי שהוכחנו בעבר בדרך שונה, אם הטור מתכנס בהחלט נובע ש<math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם, וביחד עם העובדה ש<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math> נובע שהטור מתכנס.

<videoflash>XEl8ZykrNcw</videoflash>

===שינוי סדר הסכימה===

*תהי <math>f:\mathbb{N}\to\mathbb{N}</math> פונקציה הפיכה ותהי סדרה <math>a_n</math> אז נאמר ש<math>p_n=a_{f(n)}</math> היא שינוי סדר של הסדרה <math>a_n</math>.

*תרגיל - אם <math>a_n\to L</math> גם שינוי הסדר מקיים <math>p_n\to L</math>

*דוגמא:
**<math>a_n=1,-1,1,-1,...</math>
**<math>f(n)=1,3,2,5,7,4,9,11,6,...</math>
**<math>p_n=a_{f(n)}=1,1,-1,1,1,-1,...</math>

*בדוגמא האחרונה:
*נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של <math>a_n</math> ומתקיים כי:
**<math>S_n=1,0,1,0,...</math>
*נסמן ב<math>D_n</math> את הסס"ח של שינוי הסדר <math>p_n</math>, מתקיים כי:
**<math>D_n =1,2,1,2,3,2,3,4,3,...</math>
*שינוי הסדר אמנם הותיר את הטור מתבדר, אך הפך את סדרת הסכומים החלקיים מחסומה לשואפת לאינסוף.

<videoflash>ASXMi-rBCv0</videoflash>

====משפט רימן====
*משפט רימן - יהי טור מתכנס בתנאי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> אזי לכל <math>-\infty\leq S \leq \infty</math> קיים שינוי סדר כך ש <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, אם הטור מתכנס בתנאי, ניתן לגרום לו להתכנס לכל ערך שנרצה (ואף לשאוף לפלוס או מינוס אינסוף), על ידי שינוי סדר איברי הסדרה.

<videoflash>e_tBsPs5vq4</videoflash>

====שינוי סדר הסכימה של טור מתכנס בהחלט====
*יהי טור מתכנס בהחלט <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =S</math> אזי לכל שינוי סדר <math>p_n</math> מתקיים כי <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, שינוי סדר איברי הסדרה אינו משפיע על סכום הטור.

<videoflash>GG76LdzRvKo</videoflash>

==פרק 4 - פונקציות ורציפות==
===מבוא לגבולות===

<videoflash>OMJWXoSIlX0</videoflash>

*מבוא לגבולות (שיטות אלגבריות: כפל בצמוד, הוצאת חזקה משמעותית, חילוק פולינומים).
**<math>\lim_{x\to 2}\frac{x^2-4}{x-2}</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}\frac{2x^2+5x+3}{3x^2-100}</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+x+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}x^2-x</math>

===הגדרת הגבול לפי קושי===

* <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סביבה של L בציר y קיימת סביבה של <math>x_0</math> בציר x, כך שלכל ערכי x בסביבה של <math>x_0</math> פרט אולי ל<math>x_0</math> עצמו, ערכי ציר y כלומר <math>f(x)</math> נמצאים בסביבה של L בציר y.

*דוגמאות:
**<math>\lim_{x\to 3} 2x+1=7</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>0\neq |x-3|<\delta</math> מתקיים <math>|2x+1-7|<\varepsilon </math>
**<math>\lim_{x\to 2^-}\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}=-\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>2-\delta<x<2</math> מתקיים כי <math>\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}<-M</math>
**<math>y=a</math> אסימפטוטה אופקית מימין של <math>f(x)</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>K>0</math> כך שלכל x המקיים <math>x>K</math> מתקיים כי <math>|f(x)-a|<\varepsilon</math>

<videoflash>YTA4sI56t1Y</videoflash>

===הגדרת הגבול לפי היינה===

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0\neq a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0< a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0> a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>

הגדרה זו שקולה להגדרה של קושי, כלומר הגבול שווה לL לפי קושי אם ורק אם הוא שווה לL לפי היינה.

*מרבית כללי האריתמטיקה המורחבות נובעים "בחינם" עבור פונקציות

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם ורק אם <math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math>

<videoflash>KKFyEBxM9yo</videoflash>

===הפונקציות הטריגונומטריות===
*הגדרת סינוס וקוסינוס ע"י מעגל היחידה.
**<math>sin^2(x)+cos^2(x)=1</math>
**<math>sin(-x)=-sin(x),cos(-x)=cos(x)</math>
**<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+sin(b)cos(a),cos(a+b)=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b)</math>
**<math>sin(2x)=2sin(x)cos(x),cos(2x)=cos^2(x)-sin^2(x)</math>

<videoflash>gnUkKM9PgPQ</videoflash>

*[[קובץ:Sin(x)_over_x.png|400px|link=https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%92%D7%91%D7%95%D7%9C_%D7%A9%D7%9C_sin(x)/x]]
**עבור זוית <math>0<x<\frac{\pi}{2}</math> שטח המשולש חסום בשטח הגזרה (משולש פיצה עם הקשה) שחסום בשטח המשולש:
**<math>S_{\triangle AOB}<S_{\bigcirc AOB}<S_{\triangle AOD}</math>
**<math>\frac{sin(x)}{2}<\frac{x}{2}<\frac{tan(x)}{2}</math>
***כיוון ש<math>0<sin(x)<x</math> בתחום <math>(0,\frac{\pi}{2})</math>, נובע לפי סנדוויץ' ש<math>\lim_{x\to 0^+}sin(x)=0</math>.
***כיוון שמדובר בפונקציה אי זוגית, נובע שזה גם הגבול משני הצדדים.
***כעת בתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math> הקוסינוס חיובית ולכן <math>cos(x)=\sqrt{1-sin^2(x)}</math> ונובע כי <math>\lim_{x\to 0}cos(x)=1</math>.
**נחלק את אי השיוויון הטריגונומטרי בסינוס ונקבל:
**<math>1<\frac{x}{sin(x)}<\frac{1}{cos(x)}</math>
**לפי כלל הסנדביץ <math>\lim_{x\to 0^+}\frac{sin(x)}{x}=1</math>
**כיוון שמדובר בפונקציה זוגית, נובע שהגבול משני הצדדים שווה 1.

*ראינו ש<math>\lim_{x\to 0}\frac{sin(x)}{x}=1</math>.
*שימו לב ש<math>\lim_{x\to\infty}\frac{sin(x)}{x}=0</math>, כיוון שמדובר בחסומה חלקי שואפת לאינסוף.

<videoflash>YIU0hc8xe7I</videoflash>

===רציפות===

*רציפות.
*הגדרה:
*פונקציה f נקראית רציפה בקטע <math>[a,b]</math> אם f רציפה בכל נקודה בקטע <math>(a,b)</math> ובנוסף <math>\lim_{x\to a^+}f(x)=f(a)</math> וגם <math>\lim_{x\to b^-}f(x)=f(b)</math>

*טענה: אם f רציפה ב<math>x_0</math> אזי לכל סדרה <math>x_n\to x_0</math> (גם אם אינה שונה מ<math>x_0</math>) מתקיים כי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>.

<videoflash>9y7T2Nmpv24</videoflash>

<videoflash>76vmO8IBYKQ</videoflash>

*גבול של הרכבת פונקציות נכשל ללא רציפות.
**<math>f(x)=\frac{x}{x}, g(x)=0</math> מתקיים כי <math>\lim_{x\to 0}f(x)=1,\lim_{x\to 2}g(x)=0</math> אבל <math>\lim_{x\to 2}f(g(x))\neq 1</math>.

*הרכבת רציפות: תהי f רציפה ב<math>x_0</math> ותהי g רציפה ב<math>f(x_0)</math>. אזי <math>g\circ f</math> רציפה ב<math>x_0</math>.
**הוכחה:
**תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> אזי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>
**לפי הטענה הקודמת, <math>g(f(x_n))\to g(f(x_0))</math>.

<videoflash>FA_XRcitd64</videoflash>

*פונקציות הפיכות (הוכחות והגדרות מדוייקות בבדידה).
**פונקציה <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה אם"ם היא חח"ע ועל
**הפונקציה ההופכית היא <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> ומתקיים כי <math>f(x)=y</math> אם"ם <math>x=f^{-1}(y)</math>

*טענה: אם <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> רציפה בקטע <math>[a,b]</math>, אזי <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> רציפה בקטע <math>[c,d]</math>.
**הוכחה:
**תהי <math>y_0\neq y_n\to y_0</math>, צ"ל ש <math>f^{-1}(y_n)\to f^{-1}(y_0)</math>
**יהי גבול חלקי <math>x_n=f^{-1}(y_n)\to L</math>.
**אזי <math>f(x_n)=y_n\to y_0</math>.
**מצד שני, לפי רציפות הפונקציה f מתקיים <math>f(x_n)\to f(L)</math>.
**לכן <math>f(L)=y_0</math> ולכן <math>L=f^{-1}(y_0)</math>.

<videoflash>qjSueXDanYs</videoflash>

===אי רציפות===

*מיון אי רציפות.
**רציפות - הגבול בנקודה שווה לערך בנקודה.
**סליקה - הגבול קיים וסופי בנקודה, אך שונה מהערך בנקודה או שהפונקציה אינה מוגדרת בנקודה.
**קפיצתית (מין ראשון) - הגבולות החד צדדיים קיימים סופיים ושונים בנקודה.
**עיקרית (מין שני) - אחד הגבולות החד צדדיים אינו קיים או שאינו סופי.

<videoflash>3zwjxNNr5tc</videoflash>

==פרק 5 - גזירות==

<videoflash>7FYVQ_fGyNE</videoflash>

===הגדרת הנגזרת===
*<math>f'(x)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}</math>
*<math>\displaystyle{\lim{h\to 0}} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} =\{h=x-x_0\} = \lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}</math>
**הסבר לגבי שיטת ההצבה בה השתמשנו לעיל:
**נניח כי <math>\lim{h\to 0} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}=f'(x_0)</math> ונוכיח כי <math>\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}=f'(x_0)</math>, והוכחה דומה בכיוון ההפוך.
**תהי <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> נגדיר את הסדרה <math>0\neq h_n=x_n-x_0\to 0</math>.
**כיוון ש<math>\frac{f(x_0+h_n)-f(x_0)}{h_n}\to f'(x_0)</math> נובע כי <math>\frac{f(x_n)-f(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(x_0)</math>.
*אם f גזירה בנקודה, היא רציפה בנקודה:
**צ"ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=f(x_0)</math>
**לפי אריתמטיקה של גבולות זה שקול ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=0</math>
**לפי עקרון win (קיצור של wouldn't it be nice?) מתקיים כי <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}\cdot (x-x_0)=f'(x_0)\cdot 0 = 0</math>
*פונקציה הערך המוחלט אינה גזירה באפס
**<math>(|x|)'(0) = \lim_{h\to 0}\frac{|h|-|0|}{h}=\lim\frac{|h|}{h}</math> וגבול זה אינו קיים, כיוון שהגבולות החד צדדים שונים.
**ניתן לשים לב גם ש<math>|x|=\sqrt{x^2}</math>, וכמו כן נראה בהמשך כי<math>\sqrt{x}</math> אינה גזירה באפס.

<videoflash>nukvxlHm2kQ</videoflash>

===הנגזרות של הפונקציות האלמנטריות===
*טריגו:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{1-cos(h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin^2(h)}{h(1+cos(h))}=\lim_{h\to 0}sin(h)\cdot \frac{sin(h)}{h}\cdot \frac{1}{1+cos(h)}=0\cdot 1 \cdot \frac{1}{2}=0</math>
**<math>(sin(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x+h)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x)cos(h)+sin(h)cos(x)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}sin(x)\cdot \frac{cos(h)-1}{h} + cos(x)\cdot \frac{sin(h)}{h}=cos(x)</math>
**באופן דומה <math>(cos(x))'=-sin(x)</math>
*לוג:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{log(1+h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{h}\cdot log(1+h)=\lim_{h\to 0}log\left(\left(1+h\right)^{\frac{1}{h}}\right)=log(e)
</math>
***המעבר האחרון נובע מהעובדה שפונקצית הלוג רציפה.
***(בפרט נובע כי <math>\lim_{x\to 0}\frac{ln(1+x)}{x}=1</math>.)
**<math>(log(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{log(x+h)-log(x)}{h}= \lim_{h\to 0}\frac{log\left(\frac{x+h}{x}\right)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{x}\cdot\frac{log\left(1+\frac{h}{x}\right)}{\frac{h}{x}}=\frac{log(e)}{x}</math>
***בפרט נובע כי <math>(ln(x))' = \frac{1}{x}</math>
*אקספוננט:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{a^h-1}{h} = \{t=a^h-1, h=log_a(1+t)\} = \lim_{t\to 0} \frac{t}{log_a(1+t)} = \frac{1}{log_a(e)} = \frac{1}{\frac{ln(e)}{ln(a)}}=ln(a)</math>
**<math>(a^x)' = \lim_{h\to 0}\frac{a^{x+h}-a^x}{h}= \lim_{h\to 0}a^x\cdot \frac{a^h-1}{h}=a^x\cdot ln(a)</math>
***בפרט נובע כי <math>(e^x)'=e^x</math>.

<videoflash>pBYSLhpsz9g</videoflash>

<videoflash>NkPt_CFvuhY</videoflash>

*ישר:
**<math>(x)'=\displaystyle{\lim_{h\to 0}\frac{(x+h)-x}{h} = 1}</math>

===חוקי הגזירה===

*תהיינה f,g גזירות ב<math>x_0</math> אזי:
**<math>(cf)'(x_0)=cf'(x_0)</math>
**<math>(f+g)'(x_0)=f'(x_0)+g'(x_0)</math>
**<math>(f\cdot g)'(x_0) = f'(x_0)\cdot g(x_0)+f(x_0)\cdot g'(x_0)</math>

<videoflash>iiF0siIWius</videoflash>

תהי g גזירה ב<math>x_0</math> ותהי f הגזירה ב<math>g(x_0)</math>:
*<math>(f\circ g)'(x_0) = \lim_{x\to x_0} \frac{f(g(x))-f(g(x_0))}{x-x_0}</math>
*תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math>.
*רוצים לומר ש<math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}= \frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{g(x_n)-g(x_0)}\cdot \frac{g(x_n)-g(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.
*אמנם <math>g(x_n)\to g(x_0)</math> בגלל שהרציפות נובעת מהגזירות, אבל לא ידוע ש<math>g(x_n)\neq g(x_0)</math> ובמקרה זה אנחנו כופלים ומחלקים באפס.
*אם יש תת סדרה <math>a_n</math> של <math>x_n</math> עבורה <math>g(a_n)=g(x_0)</math> אזי <math>\frac{g(a_n)-g(x_0)}{a_n-x_0}=0</math> ולכן <math>g'(x_0)=0</math>.
*לכן <math>f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)=0</math>.
*כמו כן, <math>\frac{f(g(a_n))-f(g(x_0))}{a_n-x_0}=0</math>.
*לכן בכל מקרה קיבלנו כי <math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>
*סה"כ <math>(f\circ g)'(x_0)=f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.

<videoflash>uMPXs9PwxZ4</videoflash>

===נגזרת של חזקה===
*עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(x^\alpha)'=(e^{ln\left(x^\alpha\right)})' = (e^{\alpha\cdot ln(x)})' = e^{\alpha\cdot ln(x)}\cdot \frac{\alpha}{x} = x^\alpha \cdot \frac{\alpha}{x} = \alpha x^{\alpha-1}</math>

*עבור חזקות בהן הביטוי מוגדר, <math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> גם עבור <math>x\leq 0</math> (לפי תכונות של פונקציות זוגיות ואי זוגיות, ובאפס לפי חישוב ישיר).

*חזקה:
**<math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> לכל <math>\alpha\in \mathbb{R}</math>, הוכחה בהמשך.
*בפרט:
**<math>(1)'=0</math>
**<math>(\frac{1}{x})' = (x^{-1})'=-\frac{1}{x^2}</math>
**<math>(\sqrt{x})'=(x^{\frac{1}{2}})'=\frac{1}{2\sqrt{x}}</math>
** עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(\sqrt[3]{x})'=(x^{\frac{1}{3}})'=\frac{1}{3\sqrt[3]{x^2}}</math> וכיוון שהפונקציה אי זוגית נובע שהנגזרת שווה לביטוי הזה גם לשאר ערכי x.

<videoflash>UQnqIRrf12E</videoflash>

*דוגמא: חישוב הנגזרת של <math>x^x</math>

===נגזרת מנה===
תהיינה f,g גזירות בנקודה x כך ש <math>g(x)\neq 0</math>:
*נזכור כי <math>(\frac{1}{x})'=-\frac{1}{x^2}</math>
*אזי בנקודה x מתקיים: <math>\left(\frac{f}{g}\right)'=\left(f\cdot \frac{1}{g}\right)' = f'\cdot \frac{1}{g} + f\cdot \frac{-g'}{g^2} = \frac{f'g-g'f}{g^2}</math>

<videoflash>Iag0TdjdFnM</videoflash>

===פונקציות הופכיות ונגזרתן===

*טענה: תהי <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה ורציפה. ונניח כי היא גזירה בנק' <math>a<x_0<b</math> כך ש <math>f'(x_0)\neq 0</math>.
:אזי <math>f^{-1}</math> גזירה בנק' <math>f(x_0)</math> ומתקיים כי
:<math>(f^{-1})'(f(x_0))=\frac{1}{f'(x_0)}</math> או בנוסח אחר-
:<math>(f^{-1})'(x)=\frac{1}{f'(f^{-1}(x))}</math>
**הוכחה:
**<math>(f^{-1})'(f(x_0)) = \lim_{y\to f(x_0)}\frac{f^{-1}(y)-f^{-1}(f(x_0))}{y-f(x_0)}</math>
**תהי <math>f(x_0)\neq y_n\to f(x_0)</math> ונסמן <math>x_n=f^{-1}(y_n)</math>.
**אזי מתוך רציפות וחח"ע נובע כי <math>x_0\neq x_n\to f^{-1}(f(x_0))=x_0</math>
**<math>\frac{f^{-1}(y_n)-f^{-1}(f(x_0))}{y_n-f(x_0)} = \frac{x_n-x_0}{f(x_n)-f(x_0)} \to \frac{1}{f'(x_0)}</math>

*דוגמא חשובה:
*<math>tan:(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})\to\mathbb{R}</math> הפיכה וההופכית שלה נקראית <math>arctan</math>.
*<math>tan^2(x)+1 = \frac{sin^2(x)}{cos^2(x)}+1 = \frac{1}{cos^2(x)}</math>
*<math>arctan'(x) = \frac{1}{\frac{1}{cos^2(arctan(x))}} = \frac{1}{tan^2(arctan(x))+1}=\frac{1}{1+x^2}</math>

*הנגזרות של <math>arcsin,arccos</math>

<videoflash>n9WMYrhb-6I</videoflash>

<videoflash>sryeJtePu_U</videoflash>

==פרק 6 - חקירה==

===משפט ערך הביניים===
*תהי f רציפה בקטע <math>[a,b]</math> כאשר <math>a<b\in\mathbb{R}</math>.
*עוד נניח כי <math>f(a)\leq 0</math> וכן <math>f(b)\geq 0</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in[a,b]</math> כך ש <math>f(c)=0</math>

*תהי f רציפה ב<math>[0,1]</math> כך ש<math>f(1)=2</math>, הוכיחו שקיימת נק' <math>c\in [0,1]</math> עבורה <math>f(c)=\frac{1}{c}</math>
**נעביר אגף ונביט בפונקציה <math>h(x)=f(x)-\frac{1}{x}</math> שצריך למצוא שורש שלה.
**<math>h(1)>0</math>.
**<math>\lim_{x\to 0^+}h(x)=f(0)-\infty=-\infty</math> ולכן קיימת נקודה <math>0<d<1</math> עבורה <math>h(d)<0</math>.
**לפי משפט ערך הביניים בקטע <math>[d,1]</math> קיימת נק' המאפסת את הפונקציה h.

<videoflash>WdKVN6R0NfU</videoflash>

<videoflash>pZXEn6KWtMY</videoflash>

===משפטי ויירשטראס===
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - חסומה.
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - מקבלת מינימום ומקסימום.

<videoflash>FPlpOmNQiAE</videoflash>

===משפט פרמה===
*אם פונקציה גזירה בנק' קיצון מקומי, הנגזרת שווה שם לאפס.
*ההפך אינו נכון, ייתכן שהנגזרת תתאפס אך בנקודה לא יהיה קיצון ואף לא פיתול.

<videoflash>Vlsum5uohMo</videoflash>

===משפט רול===
**תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> כך ש <math>f(a)=f(b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=0</math>
*כלומר, פונקציה רציפה בקטע סגור, וגזירה בקטע הפתוח, שמקבלת את אותו ערך בקצוות - הנגזרת שלה מתאפסת בנקודה כלשהי בקטע הפתוח.

*לפולינום מדרגה n יש לכל היותר n שורשים שונים.

<videoflash>hmdp_jj9fx0</videoflash>

===משפט לגראנז' ותחומי עלייה וירידה===

*פונקציה f נקראת עולה בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\leq f(x_2)</math>
*פונקציה f נקראת יורדת בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\geq f(x_2)</math>

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}</math>
*כלומר קיימת נקודה בה השיפוע שווה לשיפוע המיתר בין שתי הנקודות בקצוות הקטע.

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי f עולה בקטע <math>[a,b]</math> אם ורק אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math>
*כמו כן, באותם תנאים, אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math> אזי <math>f(a)<f(b)</math> או שהפונקציה קבועה ב<math>[a,b]</math> ונגזרתה שווה אפס בקטע <math>(a,b)</math>

<videoflash>3DXDneBUnK8</videoflash>

*דוגמא
*יהי <math>a\in\mathbb{R}</math> מצאו כמה פתרונות יש למשוואה <math>sin(x)=x+a</math>

<videoflash>zX9XkY_mdDQ</videoflash>

===משפט קושי (לגראנז' המוכלל)===

*תהיינה f,g רציפות ב<math>[a,b]</math> וגזירות ב<math>(a,b)</math> כך ש<math>g'\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>\frac{f'(c)}{g'(c)}=\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}</math>

*הוכחת משפט לגראנז' המוכלל, שמוכיח גם את משפט לגראנז' עצמו כמקרה פרטי.
**ראשית, כיוון ש<math>g'(x)\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math> נובע לפי רול כי <math>g(a)\neq g(b)</math> ולכן מותר לחלק בהפרש ביניהם.
**<math>h(x)=f(x)-f(a) - \frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}(g(x)-g(a))</math>
**<math>h(a)=h(b)=0</math> ולכן לפי רול קיימת נק' <math>c\in (a,b)</math> עבורה <math>h'(c)=0</math> וזה מה שרצינו להוכיח.
**(שימו לב שמותר לחלק ב<math>g'(c)</math>.)
**עבור <math>g(x)=x</math> נקבל את משפט לאגראנז' הרגיל.

<videoflash>PTtcansFGJQ</videoflash>

===[[כלל לופיטל]]===
*תהיינה פונקציות כך ש <math>f,g\to 0</math> או <math>f,g\to \infty</math> ונניח כי <math>\frac{f'}{g'}\to L</math> אזי גם <math>\frac{f}{g}\to L</math>

<videoflash>PaDFSrtsOE4</videoflash>

====משפט סדרי הגודל====

*לכל <math>0<a,b</math> מתקיים כי:

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{(e^x)^b} =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{\ln^b(x)} =\infty} </math>

====דוגמאות נוספות====

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 1} \frac{\ln(x)}{\sin(\pi x)} =-\frac{1}{\pi}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x}{sin(x)+2+x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} xe^{\frac{1}{x}} =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \sqrt[x]{x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x\ln(x) =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x^x =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} \frac{1}{x}+\ln(x) =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\frac{\pi}{2}} \left(\sin(x)\right)^{\tan^2(x)} =\frac{1}{\sqrt{e}}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to(-\infty)} \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} =-1} </math>

====הוכחת כלל לופיטל בשני המקרים====

<videoflash>bqLDkGRLUYI</videoflash>

<videoflash>0RjBoccpjo8</videoflash>

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

חדוא 1 - ארז שיינר

2022-12-26T11:06:55Z

Erez1: /* שינוי סדר הסכימה */

[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1]]

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

=תרגילי הכנה למבחן ופתרונותיהם=

*[[מדיה:22Calc1QnA.pdf| עשרות תרגילי הכנה למבחן עם פתרונות מלאים]]

=מבחנים ופתרונות=

===מערכי תרגול עם פתרונות===
*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]

===מבחנים של מתמטיקה===
*[[מדיה:מועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד א' החממה תשפ"א]], [[מדיה:Solמועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:מועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד ב' החממה תשפ"א]], [[מדיה:solמועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:21HamamaExmpTest.pdf|פתרון מבחן לדוגמא החממה תשפ"א]]
*[[מדיה: Infi1 tihon 2019A.pdf |מבחן מועד א תשע"ט]], [[מדיה: Infi1 tihon 2019Asol.pdf |פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1DumbTest.pdf|מבחן דמה תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1DumbTestSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestBSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:Calc1_2016a_exam.pdf | מבחן מועד א' תשע"ו]], [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/Pdf/Infi2_76aSol.pdf פתרון המרצה], [[מדיה:Calc1_2016a_sols.pdf | פתרון המתרגלים]], [[מדיה:Calc1_2016a_sols_erez.pdf | פתרון ארז שיינר]]
*[[מדיה:אינפי_1_-_מועד_א%27_תשעג.pdf|מבחן מועד א' תשע"ג]], [[מדיה:Infi1TashagMoedASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams3.pdf | מבחן מועד ב' תשע"ג]], [[מדיה: infi1Exams3Sol.pdf | פתרון חלקי]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה1|מבחן דמה למתמטיקאים תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestAsol.pdf|פתרון]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה2|מבחן דמה נוסף תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestBsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams1.pdf | מועד מיוחד תשע"ב]], [[מדיה:tashabspecialtestsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams2.pdf | מועד א' תשע"ב]], [[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מתמטיקאים|פתרון]]
*[[מבחן אינפי 1 סמסטר א' מועד ב' תשע"ב| מועד ב' למתמטיקאים תשע"ב כולל פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד א'|מבחן מועד א' החממה תשע"א פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד ב'|מבחן מועד ב' החממה תשע"א פתרון]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ב, מועד א, |פתרון תשס"ב, מועד א]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ג, מועד ב, |פתרון תשס"ג, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תשנ"ט, מועד ב, |פתרון תשנ"ט, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תש"נ |פתרון תש"נ, אין מועד]]
*[[אינפי 1, תשנ"ו מועד ב' - פתרון (זלצמן)|פתרון תשנ"ו, מועד ב']]

===מבחנים של מדמ"ח===
*[[מדיה:21Infi1CSSummerA.pdf|מועד א' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:21Infi1CSSummerB.pdf|מועד ב' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedExmp2021CS.pdf|מבחן לדוגמא תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedExmp2021CSSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedA2021CS.pdf|מועד א' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedA2021CSSol.pdf|פתרון מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedB2021CS.pdf|מועד ב' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedB2021CSSol.pdf|פתרון מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedC2021CS.pdf|מועד ג' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedC2021CSSol.pdf|פתרון מועד ג' תשפ"א]]
*[[מדיה:19CSInfi1dumbtest.pdf|מבחן לדוגמא תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1dumbtestSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תש"ף]]
*[[מדיה:19CSInfi1A.pdf|מבחן מועד א' תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תש"ף]]
*[[מדיה:16CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד ג' תשע"ז]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/פתרון מועד א - גרסת שנפס|מועד א' תשע"ג פתרונות בלבד]]
*[[מדיה:TashagInfiCsexmtest.pdf|מבחן דמה תשע"ג]], [[מדיה:TashagInfiCsexmtestSol.pdf|פתרון מבחן דמה תשע"ג]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מדמח|מבחן מדמ"ח מועד א' תשעב ופתרונו]].

===מבחנים של הנדסה===
*[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|מבחנים בחדו"א 1 של הנדסה]] - שאלות 2,6 אינן רלונטיות לקורס זה

===מבחנים של אנליזה למורים===
*[[מבחנים בקורס אנליזה 1 למורים]] - אמנם כלל השאלות רלוונטיות, אולם הרמה הכולל של המבחנים נמוכה יותר מקורס זה

=== הצעות פתרון למבחנים מהשנים תשע"ה-תשפ"ב (תיכוניסטים) ===
ע"י לירן מנצורי ויונתן סמידוברסקי
*[[מדיה:מבחן_תשפב_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשפ"ב מועד א']]
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשעט_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ט מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_תשעט_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשע"ט מועד א']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf | מבחן תשע"ח מועד ב']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ח מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_תשעז_מועד_ב_לירן מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד ב']]
*[[מדיה:מבחן_תשעז_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד א']]
*[[מדיה:תיקון_תשעה_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד ב']]
*[[מדיה:תשעה_מועד_א'_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד א']]

===מבחנים מאוניברסיטאות שונות===
*[[אינפי 1 - מבחנים מאוניברסיטאות שונות]]

=סרטוני ותקציר ההרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe פלייליסט של כל הסרטונים]

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hkSHBU2VSWetKIVS1oyDT2c פלייליסט ההרצאות של אינפי 1 למדמח תשפ"א]

==פרק 1 - מספרים וחסמים==

===קבוצות מספרים===

*הטבעיים <math>\mathbb{N}=\{1,2,3,...\}</math>
*השלמים <math>\mathbb{Z}=\{0,-1,1,-2,2,...\}</math>
*הרציונאליים <math>\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{n}|p\in\mathbb{Z},n\in\mathbb{N}\right\}</math>
*הממשיים <math>\mathbb{R}</math>, כל השברים העשרוניים כולל האינסופיים

*העשרה: בנייה של שדה הממשיים באמצעות [[חתכי דדקינד]]

<videoflash>iEux7Zo_7Iw</videoflash>

*לא קיים <math>x\in\mathbb{Q}</math> כך ש <math>x^2=2</math>.
*במילים פשוטות, <math>\sqrt{2}</math> אינו רציונאלי (בהמשך נוכיח שיש מספר ממשי כזה).

<videoflash>20KPM0pRTHc</videoflash>

===חזקות ולוגריתמים===
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^n=x\cdots x</math> כפל n פעמים
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{1}{n}}=\sqrt[n]{x}</math> כלומר המספר האי שלילי שבחזקת n שווה לx.
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל זוג מספרים טבעיים <math>n,k\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{n}{k}}=\sqrt[k]{x^n}</math>
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> נגדיר <math>x^0=1</math>

*מה לגבי חזקות ממשיות אי רציונליות?
*נגדיר אותן באמצעות גבול של חזקות רציונאליות

*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל חזקה ממשית שלילית <math>-a<0</math> נגדיר <math>x^{-a}=\frac{1}{x^a}</math>

<videoflash>vHNsel0dKHk</videoflash>

*לכל <math>0<a\neq 1</math> נגדיר את <math>log_a(x)</math> להיות המספר שa בחזקתו שווה לx.
*חוקי לוגים:
**<math>log_a(x)+log_a(y)=log_a(xy)</math>
**<math>log_a(x)-log_a(y)=log_a\left(\frac{x}{y}\right)</math>
**<math>log_a(x^y)=y log_a(x)</math>
**<math>\log_a(x)=\frac{log_b(x)}{log_b(a)}</math>
**<math>log_a(x)=y</math> אם ורק אם <math>x=a^y</math>

===חסמים===

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> אזי:
**<math>M\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המקסימום''' של A או '''האיבר הגדול ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>M\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלעיל''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>m\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המינימום''' של A או '''האיבר הקטן ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>
**<math>m\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלרע''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>

*כמו כן:
**אם יש איבר קטן ביותר בקבוצת חסמי המלעיל של A הוא נקרא '''החסם העליון''' של A, או '''הסופרמום''' של A ומסומן <math>\sup(A)</math>
**אם יש איבר גדול ביותר בקבוצת חסמי המלרע של A הוא נקרא '''החסם התחתון''' של A, או '''האינפימום''' של A ומסומן <math>\inf(A)</math>

<videoflash>WdKqIf8xGeY</videoflash>

*בשדה הממשיים לכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלעיל יש חסם עליון, ולכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלרע יש חסם תחתון.
*בשדה הרציונאליים זה לא נכון; לקבוצה <math>A=\{x\in\mathbb{Q}|x^2<2\}</math> אין מספר רציונאלי קטן ביותר מבין חסמי המלעיל שלה.

<videoflash>7cz-S6GWg3Y</videoflash>

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> ויהי <math>M\in\mathbb{R}</math> אזי:
**M הוא החסם העליון של A אם ורק אם M הוא חסם מלעיל של A ולכל מספר <math>M-\varepsilon<M</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a>M-\varepsilon</math>
**m הוא החסם התחתון של A אם ורק אם m הוא חסם מלרע של A ולכל מספר <math>m<m+\varepsilon</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a<m+\varepsilon</math>

*דוגמא: תהיינה <math>\emptyset\neq A,B\subseteq\mathbb{R}</math> חסומות מלעיל כך שA אינה מכילה חסמי מלעיל של B, אזי <math>\sup(A)\leq\sup(B)</math>

<videoflash>mVCNRtV7TP0</videoflash>

===שיטות הוכחה בסיסיות===

*[[שיטות הוכחה בסיסיות]]

*הוכחת טענות מכומתות - טענות 'לכל' וטענות 'קיים'

<videoflash>QIwz6eyrcuI</videoflash>

==פרק 2 - סדרות==

===הגדרת הגבול===

*הגדרת הגבול של סדרה:
*תהי סדרה ממשית <math>a_n</math> ויהי מספר ממשי <math>L\in\mathbb{R}</math>.
*<math>L</math> הינו גבול הסדרה <math>a_n</math> (מסומן <math>\lim a_n=L</math> או <math>a_n\to L</math>) אם:
**לכל סביבה של הגבול, קיים מקום בסדרה שאחריו כל איברי הסדרה נמצאים בסביבה הנתונה, כלומר:
**לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_n-L|<\varepsilon</math>

<videoflash>mMVBYUDmSA0</videoflash>

*נגדיר ש<math>a_n\to\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שלכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>a_n>M</math>
*נגדיר ש<math>a_n\to -\infty</math> אם <math>-a_n\to\infty</math>

*טענה: תהי <math>a_n\to \infty</math> אזי <math>\frac{1}{a_n}\to 0</math>
*טענה: תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>\frac{1}{|a_n|}\to\infty</math>

<videoflash>U5RUHjrHVGI</videoflash>

*אם <math>a_n\to L_1</math> וכן <math>a_n\to L_2</math> אזי <math>L_1=L_2</math>

<videoflash>YE52OP_xPDA</videoflash>

*סדרה המתכנסת לגבול סופי חסומה.

<videoflash>CZnYbF1Lm7k</videoflash>

*<math>a_n\to L \iff a_{n+1}\to L</math>
*בפרט, כל שינוי, תוספת או החסרה של מספר סופי של איברים לא משפיע על גבול הסדרה.

<videoflash>nHaq8E0vGJA</videoflash>

*תהי סדרה<math>a_n</math> המתכנסת לגבול סופי והמקיימת לכל <math>n</math> כי <math>a<a_n</math> אזי <math>\lim a_n\geq a</math>

===שאיפה לאפס===

*תהי סדרה <math>a_n</math> ויהי <math>L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n\to L</math> אם ורק אם <math>|a_n-L|\to 0</math>
**בפרט <math>a_n\to 0</math> אם ורק אם <math>|a_n|\to 0</math>

*תהי <math>a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n</math> חסומה, אזי <math>a_nb_n\to 0</math>

*תהיינה <math>a_n,b_n\to 0</math> אזי גם <math>a_n+b_n\to 0</math>

<videoflash>3QSMzWlG-yI</videoflash>

===משפטי סנדביץ'===

*משפט הסנדביץ' -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n \leq c_n</math>
**כמו כן, יהי <math>L\in\mathbb{R}</math> כך ש <math>a_n,c_n\to L</math>
**אזי <math>b_n\to L</math>
*חצי סנדביץ'-
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>a_n\to\infty</math>
**אזי <math>b_n\to \infty</math>
*חצי סנדביץ' על הרצפה -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>|a_n|\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>b_n\to 0</math>
**אזי <math>a_n\to 0</math>

<videoflash>AVvOiLm5COA</videoflash>

===מבוא לחשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===
*תהיינה <math>b_n\to L_b\in \mathbb{R}</math>, <math>a_n\to L_a\in \mathbb{R}</math> אזי
**<math>a_n+b_n\to L_a+L_b</math>
**<math>a_n\cdot b_n \to L_a\cdot L_b</math>
**אם <math>L_b\neq 0</math> אזי <math>\frac{a_n}{b_n}\to\frac{L_a}{L_b}</math>

<videoflash>Hf14pSb3zDM</videoflash>

===אינדוקציה===

*משפט האינדוקציה המתמטית
*תהי סדרת טענות כך שמתקיימים שני התנאים הבאים:
**הטענה הראשונה נכונה.
**לכל <math>n\in \mathbb{N}</math> אם הטענה הn מתקיימת אז גם הטענה הn+1 מתקיימת.
*אזי כל הטענות בסדרה נכונות

*אי שיוויון ברנולי: יהי <math>-1<x\in\mathbb{R}</math> אזי לכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים כי <math>(1+x)^n\geq 1+nx</math>

<videoflash>n6xkPhKmhQo</videoflash>

===חזקת אינסוף===

*תהי <math>0<a_n\to a</math> אזי:
**אם <math>a>1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n \to \infty</math>
**אם <math>a<1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n\to 0</math>
*שימו לב כי ייתכן ו<math>1<a_n\to 1</math>, כלומר איברי הסדרה גדולים מ1 אך גבולה הוא 1 ואז המשפט אינו תקף.

<videoflash>hFa7Nv5o05M</videoflash>

===כלל המנה===

*כלל המנה (הוכחה בסיכום הבא על [[אי-שוויון הממוצעים]]).
**תהי סדרה <math>a_n</math> המקיימת כי '''גבול''' המנה הוא <math>\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|\to L</math> אזי:
***אם <math>1<L\leq\infty</math> מתקיים כי <math>|a_n|\to\infty</math>
***אם <math>0\leq L<1</math> מתקיים כי <math>a_n\to 0</math>
***מתקיים כי <math>\sqrt[n]{|a_n|}\to L</math>

*דוגמאות:
**<math>\frac{n}{2^n}\to 0</math>
**<math>\sqrt[n]{n}\to 1</math>
**עבור <math>a>0</math> מתקיים <math>\sqrt[n]{a}\to 1</math>
**<math>\sqrt[n]{n!}\to \infty</math>

<videoflash>Shmc2BtEGBE</videoflash>

===חזקות של גבולות===

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to 0</math> אזי <math>a^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה: אם <math>a\geq 1</math> אזי <math>a^{-\frac{1}{m}}\leq a^{b_n}\leq a^{\frac{1}{m}}</math> והרי <math>\sqrt[m]{a}\to 1</math> לפי כלל המנה

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to L\in \mathbb{R}</math> אזי <math>a^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a^{b_n} = a^{b_n-L}\cdot a^L\to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>a_n\to 1</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה:<math>a_n^{[L]-1}\leq a_n^{b_n}\leq a_n^{[L]+1}</math> לפי חשבון גבולות (כפל) שני הצדדים שואפים ל1. (אם <math>a_n<1</math> אי השיוויון הפוך).

*תהי <math>a_n\to a>0</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a_n^{b_n}=\left(\frac{a_n}{a}\right)^{b_n} \cdot a^{b_n} \to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>0\leq a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n\to L>0</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 0</math>
**רעיון הוכחה: החל משלב מסויים <math>0\leq a_n^{b_n}\leq \frac{1}{m^{\frac{L}{2}}} </math>

===סדרות מונוטוניות והמספר e===
*כל סדרה מונוטונית הינה חסומה מתכנסת לגבול סופי, או שאינה חסומה ושואפת לגבול אינסופי.

*דוגמא: נביט בסדרה <math>a_1>0,\ a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
**כיוון ש <math>a_{n+1}-a_n=a_n^2\geq 0</math> מדובר בסדרה מונוטונית עולה.
**אם הסדרה חסומה:
***קיים לה גבול סופי <math>a_n\to L</math>
***נחשב את גבול שני צידי המשוואה <math>a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
***לכן <math>L=L^2+L</math> ולכן <math>L=0</math>
***אבל הסדרה עולה וחסומה מלמטה ע"י האיבר הראשון ולכן <math>L\geq a_1</math>
***כלומר <math>L=0<a_1\leq L</math> בסתירה.
**מכאן הסדרה אינה חסומה, וכיוון שהיא עולה <math>a_n\to\infty</math>

<videoflash>pTVTkSlxJdI</videoflash>

*[[המספר e]] (הוכחות בעזרת [[אי-שוויון הממוצעים]]).

<videoflash>v7tyKNPU-7I</videoflash>

*<math>2<e<4</math>.

<videoflash>6TohAEqQwsk</videoflash>

===תתי סדרות וגבולות חלקיים===
====הגדרת גבול חלקי====
*לכל סדרת מקומות <math>k_n\in\mathbb{N}</math> המקיימת לכל <math>n</math> כי <math>k_n<k_{n+1}</math> נגדיר כי <math>a_{k_n}</math> הינה תת סדרה של הסדרה <math>a_n</math>
*שימו לב כי מקומות תת הסדרה הם באותו הסדר כמו בסדרה המקורית, ואסור לחזור על איבר פעמיים.

*לדוגמא:
**נביט בסדרה <math>a_n=(-1)^n</math>
**אזי <math>a_{2n}=(-1)^{2n}=1</math> היא תת הסדרה של האיברים במקומות הזוגיים <math>k_n=2n</math>

*נגדיר ש<math>L</math> הוא גבול חלקי של הסדרה <math>a_n</math> אם קיימת תת סדרה <math>a_{k_n}</math> כך ש <math>a_{k_n}\to L</math>

*טענה - יהי <math>L</math> סופי או אינסופי, אזי:
**<math>a_n\to L</math> אם ורק אם לכל תת סדרה <math>a_{k_n}</math> מתקיים כי <math>a_{k_n}\to L</math>

<videoflash>rvdm2_7g-7I</videoflash>

====משפט בולצאנו-ויירשטראס====
*לכל סדרה יש תת סדרה מונוטונית.

*משפט בולצאנו-ויירשטראס - לכל סדרה חסומה יש תת סדרה מתכנסת.

<videoflash>R491ZyCHhBs</videoflash>

====גבול עליון וגבול תחתון====

*תהי סדרה <math>a_n</math>
*נגדיר את הגבול העליון שלה (limsup):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלעיל אזי <math>\overline{\lim}a_n=\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלעיל ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\overline{\lim}a_n</math> להיות החסם העליון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\overline{\lim}a_n=-\infty</math>
*נגדיר את הגבול התחתון שלה (liminf):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלרע אזי <math>\underline{\lim}a_n=-\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלרע ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\underline{\lim}a_n</math> להיות החסם התחתון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\underline{\lim}a_n=\infty</math>

*לכל גבול חלקי L של הסדרה מתקיים כי:
*<math>\underline{\lim}a_n\leq L\leq \overline{\lim}a_n</math>

<videoflash>n71Zy87PbEE</videoflash>

*הגבול העליון והגבול התחתון הם גבולות חלקיים (כלומר יש תת סדרה ששואפת לגבול העליון, ויש תת סדרה ששואפת לגבול התחתון).

<videoflash>zF_5NdFJbAg</videoflash>

*לכל <math>-\infty\leq L\leq \infty</math> מתקיים כי <math>a_n \to L</math> אם ורק אם <math>\underline{\lim}a_n=\overline{\lim}a_n=L</math>

<videoflash>j4C_2yvKpN0</videoflash>

====תתי סדרות המכסות סדרה====

*אם ניתן לחלק סדרה למספר סופי של תתי סדרות המכסות את כולה, וכולן שואפות לאותו הגבול - אזי הסדרה כולה שואפת לגבול זה.
*ייתכן שניתן לחלק סדרה לאינסוף תתי סדרות שכולם שואפות לאותו הגבול, אך הסדרה לא תשאף לגבול זה.

<videoflash>Y0Jpalk44do</videoflash>

===כלל הe===

*תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>(1+a_n)^{\frac{1}{a_n}}\to e</math>

<videoflash>y7yPjqyGOIg</videoflash>

*אם <math>a_n\to 1</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to e^{\lim b_n\cdot(a_n-1)}</math>
**<math>a_n^{b_n}=\left[\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\right]^{ b_n\cdot (a_n-1)}</math>.
**<math>\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\to e</math> בין אם <math>a_n-1</math> שלילי או חיובי, לפי הטענות לעיל.
**שימו לב שאם <math>a_n=1</math>, אז ממילא מקבלים 1 בנוסחא הסופית, ואז לא צריך לחלק ב<math>a_n-1</math> ששווה אפס.

*דוגמא:
**<math>\lim\left(\frac{n+1}{n-2}\right)^n=e^{\lim n\cdot\left(\frac{n+1}{n-2}-1\right)}=e^{\lim\frac{3n}{n-2}}=e^3</math>

<videoflash>5V4EmQIdE90</videoflash>

===חשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===

*אריתמטיקה מורחבת (הכתיב הוא מקוצר ואינו מדוייק):
**חסומה כפול אפיסה = אפיסה
**חסומה חלקי אינסוף = אפיסה
**<math>\infty+\infty=\infty</math>
**<math>\infty\cdot\infty=\infty</math>
**<math>\infty^\infty=\infty</math>
**<math>\frac{1}{0}\neq\infty</math>
**<math>\frac{1}{0^+}=\infty</math>
**<math>0^\infty = 0</math>
**אינסוף כפול סדרה השואפת למספר חיובי = אינסוף.
**יש גבול סופי + אין גבול סופי = אין גבול סופי.
**אינסוף ועוד חסומה שווה אינסוף.
**אינסוף בחזקת מספר חיובי זה אינסוף
**סדרה השואפת לגבול גדול מאחד, בחזקת אינסוף זה אינסוף.
**סדרה השואפת לגבול בין מינוס אחד לאחד לא כולל, בחזקת אינסוף, זה אפס.

====המקרים הבעייתיים====
*המקרים הבעייתיים בהם צריך להפעיל מניפולציות אלגבריות או משפטים על מנת לחשב את הגבול:
**<math>\frac{0}{0},\frac{\infty}{\infty},0\cdot\infty,\infty-\infty,0^0,\infty^0,1^\infty</math>

===קריטריון קושי לסדרות===

*דוגמא: הסדרה <math>a_n=\sqrt{n}</math> מקיימת כי <math>a_{n+1}-a_n\to 0</math> אך היא אינה מתכנסת למספר סופי אלא שואפת לאינסוף.

*הגדרה: סדרה <math>a_n</math> מקיימת את '''קריטריון קושי''' (ונקראת '''סדרת קושי''') אם:
*לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל זוג מקומות <math>m>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_m-a_n|<\varepsilon</math> (המרחק בין האיברים במקומות הללו קטן מאפסילון).

*משפט: בממשיים, סדרה מתכנסת לגבול סופי אם ורק אם היא סדרת קושי.

*תרגיל: תהי סדרה המקיימת לכל n כי <math>|a_{n+1}-a_n|<\frac{1}{2^n}</math> אזי היא מתכנסת למספר סופי.

<videoflash>S56cCgc9U38</videoflash>

==פרק 3 - טורים==
[https://youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-t4S3UxsuuifepjuWgbJ7_5 פלייליסט של כל טורים]
===מבוא והגדרה===
<videoflash>E3DLm1YxOko</videoflash>

*תהי סדרה <math>a_n</math>, נגדיר את '''סדרת הסכומים החלקיים''' (סס"ח בקיצור) של <math>a_n</math> ע"י
**<math>S_1=a_1</math>
**ולכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים <math>S_{n+1}=S_n+a_{n+1}</math>
*במילים אחרות, <math>S_n = \sum_{k=1}^n a_k</math>

*הגדרת הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>
**אומרים כי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =L</math> אם <math>\lim S_n = L</math>
*אם לסס"ח יש גבול סופי אומרים כי הטור מתכנס, ואילו אם אין לה גבול סופי אומרים כי הטור מתבדר.
*שימו לב כי בעצם:
**<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = \lim_{n\to\infty}\sum_{k=1}^n a_k</math>

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, אזי <math>a_n\to 0</math>
*הוכחה:
**<math>S_n,S_{n+1}\to L</math>
**לכן <math>a_{n+1}=S_{n+1}-S_n\to L-L=0</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = a_1 + \sum_{k=2}^\infty a_k</math>
*מסקנה: שינוי מספר סופי של איברי הטור לא משפיע על התכנסות, אבל '''כן משפיע''' על סכום הטור.

<videoflash>v-qwJWYvuNY</videoflash>

====חשבון טורים====

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty c\cdot a_k = c\cdot \sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*אם הטורים <math>\sum_{k=1}^\infty a_k,\ \sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנסים אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty (a_k+b_k) = \sum_{k=1}^\infty a_k + \sum_{k=1}^\infty b_k</math>

====הטור ההנדסי====
*הטור <math>\sum_{k=0}^\infty x^k</math> מתכנס אם ורק אם <math>|x|<1</math> וכאשר הוא מתכנס מתקיים כי:
**<math>\sum_{k=0}^\infty x^k = \frac{1}{1-x}</math> וכמו כן <math>\sum_{k=1}^\infty x^k = \frac{x}{1-x}</math>

<videoflash>suDMRh69Lgc</videoflash>

====טור מקל סלפי (טלסקופי)====

*חישוב <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2 -k}</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

*חישוב <math>\sum_{k=1}^\infty \ln\left(\frac{k}{k+1}\right)</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

<videoflash>uZHNxYO7S-Q</videoflash>

====העשרה על סוגי סכימה====

<videoflash>54MQXVhM9vU</videoflash>

===התכנסות בהחלט===
*משפט: אם טור הערכים המוחלטים <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס, אזי גם הטור המקורי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.

*הגדרה:
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בהחלט''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בתנאי''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אך <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתבדר''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתבדר וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר

<videoflash>OFcOpUNprTo</videoflash>

*משפט: (הכללת אי שיוויון המשולש) יהי טור מתכנס בהחלט, אזי:
*<math>\left|\sum_{k=0}^\infty a_k\right|\leq \sum_{k=0}^\infty |a_k|</math>

*הוכחה:
*לפי אי שיוויון המשולש, לכל n סופי מתקיים כי
*<math>\left|\sum_{k=0}^n a_k\right|\leq \sum_{k=0}^n |a_k|</math>
*ולכן גם הגבול של הסדרה השמאלית קטן או שווה לגבול של הסדרה הימנית, וזו התוצאה שרצינו.

===מבחני התכנסות לטורים חיוביים===

====הקדמה והטור ההרמוני====
*הגדרה: טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא טור חיובי אם לכל n מתקיים כי <math>a_n\geq 0</math>.
*סדרת הסכומים החלקיים של טור חיובי היא מונוטונית עולה, לכן הטור מתכנס אם ורק אם היא חסומה.

*לסס"ח של הטור ההרמוני <math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k}</math> יש תת סדרה ששואפת לאינסוף, ולכן הטור מתבדר:
**<math>\frac{1}{n+1}+...+\frac{1}{2n}\geq \frac{1}{2n}+...+\frac{1}{2n}=\frac{n}{2n}=\frac{1}{2}</math>
**<math>S_1 =1\geq \frac{1}{2}</math>
**<math>S_2 =1+\frac{1}{2}\geq 2\cdot \frac{1}{2}</math>
**<math>S_4 =1+\frac{1}{2} + \frac{1}{3} + \frac{1}{4}\geq 3\cdot \frac{1}{2}</math>
**...
**באופן כללי <math>S_{2^{n-1}}\geq n\cdot \frac{1}{2}\to\infty</math>

<videoflash>M3B6018c-4g</videoflash>

====מבחני ההשוואה====

*מבחן ההשוואה הראשון-
*תהיינה סדרות כך ש <math>0\leq a_n\leq b_n</math> לכל n. אזי:
** אם הטור הגדול יותר <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס בוודאי הטור הקטן יותר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.
** נובע מכך לוגית שאם הטור הקטן מתבדר, הטור הגדול מתבדר.

*דוגמא:
**<math>\frac{1}{n^2} \leq \frac{1}{n^2-n}</math>
**ראינו שהטור החיובי <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2-k}</math> מתכנס ולכן לפי מבחן ההשוואה הראשון גם הטור החיובי <math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math> מתכנס

*מבחן ההשוואה הגבולי-
*תהיינה סדרות <math>0\leq a_n,b_n</math> כך ש <math>\frac{a_n}{b_n}\to c</math> אזי:
** אם <math>c=\infty</math> אזי <math>a_n>b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס
** אם <math>c=0</math> אזי <math>a_n<b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס
** אחרת, <math>0<c\in\mathbb{R}</math> והטורים '''חברים''' <math>\sum_{k=1}^\infty a_k ~ \sum_{k=1}^\infty b_k</math>, כלומר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס

*דוגמא:
**<math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{\left(\sqrt[k]{k!}\right)^2} \sim \sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math>

<videoflash>DDOups05oms</videoflash>

====מבחני השורש והמנה====

*יהי טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*מבחן המנה -
**אם <math>\overline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\underline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*מבחן השורש -
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*שימו לב - במבחן השורש לוקחים את הגבול העליון בשני המקרים, ובמבחן המנה צריך שהעליון יהיה קטן מאחד, או התחתון גדול מאחד. זו לא טעות...

<videoflash>Y7k-a29_03g</videoflash>

====מבחן העיבוי====

*מבחן העיבוי-
**תהי <math>0\leq a_n</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty 2^k \cdot a_{(2^k)}</math> מתכנס

*הוכחה:
** ראשית, נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=1}^n 2^{k-1}a_{2^k} \leq \sum_{k=2}^{2^n} a_k</math> כלומר
**<math> a_2 + 2\cdot a_4 +4\cdot a_8+... = a_2 + a_4 + a_4 +a_8 + a_8 + a_8 + a_8 + ... \leq a_2 + a_3 + a_4 +a_5 + a_6 +a_7 +a _8 +...</math>
**כעת נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=0}^{n-1} 2^k a_{2^k}\geq \sum_{k=1}^{2^n-1}a_k</math>
*סה"כ אם הטור האחד מתכנס, הסס"ח של השני חסומה ולכן גם השני מתכנס.

<videoflash>UozGPSlW8fM</videoflash>

=====הטור ההרמוני המוכלל=====

*הטור <math>\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{n^a}</math> מתכנס אם ורק אם <math>a>1</math>

*דוגמאות:

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k\cdot\ln(k)}</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{\ln(k!)}</math>

*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/מערך תרגול/טורים/מבחנים לחיוביים/דוגמאות|עוד דוגמאות]]

===מבחני התכנסות לטורים כלליים===

====מבחן דיריכלה====

*תהי סדרה <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס
*תהי סדרה <math>b_n</math> כך ש'''הסס"ח''' שלה חסומה, כלומר קיים <math>M>0</math> כך שלכל n מתקיים <math>|S_n|=\left|\sum_{k=1}^nb_k\right|<M</math>
*אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> מתכנס.

*דוגמאות:
**<math>\sum\frac{\sin(n)}{n}</math>
**<math>\sum\frac{|\sin(n)|}{n}</math>

<videoflash>m5kFinYjG8A</videoflash>

*הוכחה:
*נסמן ב<math>D_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> וב<math>S_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של <math>b_n</math>.
*יהיו <math>m>n\in\mathbb{N}</math>
**<math>D_m-D_n = \sum_{k=n+1}^m a_kb_k = \sum_{k=n+1}^m a_k(S_k -S_{k-1}) = \sum_{k=n+1}^m a_kS_k - \sum_{k=n}^{m-1} a_{k+1}S_k = a_mS_m -a_{n+1}S_n + \sum_{k=n+1}^{m-1} S_k(a_k-a_{k+1})</math>
**<math>|D_m-D_n|\leq |a_m||S_m| + |a_{n+1}| |S_n| +\sum_{k=n+1}^{m-1} |S_k||a_k-a_{k+1}|</math>
**כעת נשתמש בעובדה כי <math>|S_n|<M</math> לכל n, <math>a_n</math> סדרה חיובית, וכן <math>a_n - a_{n+1}\geq 0</math> לכל n.
**<math>|D_m-D_n|\leq M\left(a_m + a_{n+1} +\sum_{k=n+1}^{m-1} a_k-a_{k+1}\right)= 2Ma_{n+1}\to 0</math>
*לכן <math>D_n</math> סדרת קושי ולכן מתכנסת לגבול סופי, כלומר הטור מתכנס.

<videoflash>Ou3ixbIVfYI</videoflash>

====מבחן לייבניץ====

*תהי <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס. אזי:
** הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math> מתכנס.
**<math>\left|\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k\right|\leq a_1</math>.

*הוכחה:
**כיוןן שהסס"ח של <math>(-1)^{n+1}</math> חסומה הטור מתכנס לפי מבחן דיריכלה.
**נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math>.
**כיוון שהסדרה <math>a_n</math> יורדת, ניתן להוכיח באינדוקציה כי:
***<math>S_{2n}\geq 0</math>
***<math>S_{2n-1}\leq a_1</math>

<videoflash>nJU3b5zvURQ</videoflash>

===סיכום בדיקת התכנסות 🖖===

*כיצד נבחן אם הטור <math>\sum a_n</math> מתכנס בהחלט, בתנאי או מתבדר?

#אם ניתן להראות כי <math>a_n\not\to 0</math> הטור מתבדר
# נבצע מבחני ספוק 🖖
##אם לפי מבחני ההשוואה (הראשון או הגבולי) הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
##אם במבחן המנה או השורש הגבול גדול מ1 הטור מתבדר, אם קטן מ1 הטור מתכנס בהחלט ואם שווה ל1 צריך לנסות משהו אחר.
##אם במבחן העיבוי הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
#אם לא מצאנו התכנסות בהחלט, נבצע מבחנים על טורים כלליים בשביל לבדוק התכנסות בתנאי
##מבחן לייבניץ
##מבחן דיריכלה
##עבודה ישירה על סדרת הסכומים החלקיים (טור טלסקופי למשל)

===סכום האיברים החיוביים, וסכום האיברים השליליים===
*תהי סדרה <math>a_n</math> ונגדיר את:
**<math>a_n^+=\begin{cases}a_n & a_n\geq 0\\ 0 & a_n<0\end{cases}</math>
**<math>a_n^-=\begin{cases}0 & a_n\geq 0\\ -a_n & a_n<0\end{cases}</math>

*<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math>
*<math>|a_n|=a_n^++a_n^-</math>

*הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בהחלט אם ורק אם הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם.
*אם הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בתנאי אזי הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתבדרים שניהם ושואפים לאינסוף.

*כפי שהוכחנו בעבר בדרך שונה, אם הטור מתכנס בהחלט נובע ש<math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם, וביחד עם העובדה ש<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math> נובע שהטור מתכנס.

<videoflash>XEl8ZykrNcw</videoflash>

===שינוי סדר הסכימה===

*תהי <math>f:\mathbb{N}\to\mathbb{N}</math> פונקציה הפיכה ותהי סדרה <math>a_n</math> אז נאמר ש<math>p_n=a_{f(n)}</math> היא שינוי סדר של הסדרה <math>a_n</math>.

*תרגיל - אם <math>a_n\to L</math> גם שינוי הסדר מקיים <math>p_n\to L</math>

*דוגמא:
**<math>a_n=1,-1,1,-1,...</math>
**<math>f(n)=1,3,2,5,7,4,9,11,6,...</math>
**<math>p_n=a_{f(n)}=1,1,-1,1,1,-1,...</math>

*בדוגמא האחרונה:
*נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של <math>a_n</math> ומתקיים כי:
**<math>S_n=1,0,1,0,...</math>
*נסמן ב<math>D_n</math> את הסס"ח של שינוי הסדר <math>p_n</math>, מתקיים כי:
**<math>D_n =1,2,1,2,3,2,3,4,3,...</math>
*שינוי הסדר אמנם הותיר את הטור מתבדר, אך הפך את סדרת הסכומים החלקיים מחסומה לשואפת לאינסוף.

<videoflash>ASXMi-rBCv0</videoflash>

====משפט רימן====
*משפט רימן - יהי טור מתכנס בתנאי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> אזי לכל <math>-\infty\leq S \leq \infty</math> קיים שינוי סדר כך ש <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, אם הטור מתכנס בתנאי, ניתן לגרום לו להתכנס לכל ערך שנרצה (ואף לשאוף לפלוס או מינוס אינסוף), על ידי שינוי סדר איברי הסדרה.

<videoflash>e_tBsPs5vq4</videoflash>

====שינוי סדר הסכימה של טור מתכנס בהחלט====
*יהי טור מתכנס בהחלט <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =S</math> אזי לכל שינוי סדר <math>p_n</math> מתקיים כי <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, שינוי סדר איברי הסדרה אינו משפיע על סכום הטור.

<videoflash>GG76LdzRvKo</videoflash>

==פרק 4 - פונקציות ורציפות==
===מבוא לגבולות===

<videoflash>OMJWXoSIlX0</videoflash>

*מבוא לגבולות (שיטות אלגבריות: כפל בצמוד, הוצאת חזקה משמעותית).
**<math>\lim_{x\to 2}\frac{x^2-4}{x-2}</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}\frac{2x^2+5x+3}{3x^2-100}</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+x+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}x^2-x</math>

===הגדרת הגבול לפי קושי===

* <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סביבה של L בציר y קיימת סביבה של <math>x_0</math> בציר x, כך שלכל ערכי x בסביבה של <math>x_0</math> פרט אולי ל<math>x_0</math> עצמו, ערכי ציר y כלומר <math>f(x)</math> נמצאים בסביבה של L בציר y.

*דוגמאות:
**<math>\lim_{x\to 3} 2x+1=7</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>0\neq |x-3|<\delta</math> מתקיים <math>|2x+1-7|<\varepsilon </math>
**<math>\lim_{x\to 2^-}\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}=-\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>2-\delta<x<2</math> מתקיים כי <math>\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}<-M</math>
**<math>y=a</math> אסימפטוטה אופקית מימין של <math>f(x)</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>K>0</math> כך שלכל x המקיים <math>x>K</math> מתקיים כי <math>|f(x)-a|<\varepsilon</math>

<videoflash>YTA4sI56t1Y</videoflash>

===הגדרת הגבול לפי היינה===

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0\neq a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0< a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0> a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>

הגדרה זו שקולה להגדרה של קושי, כלומר הגבול שווה לL לפי קושי אם ורק אם הוא שווה לL לפי היינה.

*מרבית כללי האריתמטיקה המורחבות נובעים "בחינם" עבור פונקציות

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם ורק אם <math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math>

<videoflash>KKFyEBxM9yo</videoflash>

===הפונקציות הטריגונומטריות===
*הגדרת סינוס וקוסינוס ע"י מעגל היחידה.
**<math>sin^2(x)+cos^2(x)=1</math>
**<math>sin(-x)=-sin(x),cos(-x)=cos(x)</math>
**<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+sin(b)cos(a),cos(a+b)=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b)</math>
**<math>sin(2x)=2sin(x)cos(x),cos(2x)=cos^2(x)-sin^2(x)</math>

<videoflash>gnUkKM9PgPQ</videoflash>

*[[קובץ:Sin(x)_over_x.png|400px|link=https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%92%D7%91%D7%95%D7%9C_%D7%A9%D7%9C_sin(x)/x]]
**עבור זוית <math>0<x<\frac{\pi}{2}</math> שטח המשולש חסום בשטח הגזרה (משולש פיצה עם הקשה) שחסום בשטח המשולש:
**<math>S_{\triangle AOB}<S_{\bigcirc AOB}<S_{\triangle AOD}</math>
**<math>\frac{sin(x)}{2}<\frac{x}{2}<\frac{tan(x)}{2}</math>
***כיוון ש<math>0<sin(x)<x</math> בתחום <math>(0,\frac{\pi}{2})</math>, נובע לפי סנדוויץ' ש<math>\lim_{x\to 0^+}sin(x)=0</math>.
***כיוון שמדובר בפונקציה אי זוגית, נובע שזה גם הגבול משני הצדדים.
***כעת בתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math> הקוסינוס חיובית ולכן <math>cos(x)=\sqrt{1-sin^2(x)}</math> ונובע כי <math>\lim_{x\to 0}cos(x)=1</math>.
**נחלק את אי השיוויון הטריגונומטרי בסינוס ונקבל:
**<math>1<\frac{x}{sin(x)}<\frac{1}{cos(x)}</math>
**לפי כלל הסנדביץ <math>\lim_{x\to 0^+}\frac{sin(x)}{x}=1</math>
**כיוון שמדובר בפונקציה זוגית, נובע שהגבול משני הצדדים שווה 1.

*ראינו ש<math>\lim_{x\to 0}\frac{sin(x)}{x}=1</math>.
*שימו לב ש<math>\lim_{x\to\infty}\frac{sin(x)}{x}=0</math>, כיוון שמדובר בחסומה חלקי שואפת לאינסוף.

<videoflash>YIU0hc8xe7I</videoflash>

===רציפות===

*רציפות.
*הגדרה:
*פונקציה f נקראית רציפה בקטע <math>[a,b]</math> אם f רציפה בכל נקודה בקטע <math>(a,b)</math> ובנוסף <math>\lim_{x\to a^+}f(x)=f(a)</math> וגם <math>\lim_{x\to b^-}f(x)=f(b)</math>

*טענה: אם f רציפה ב<math>x_0</math> אזי לכל סדרה <math>x_n\to x_0</math> (גם אם אינה שונה מ<math>x_0</math>) מתקיים כי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>.

<videoflash>9y7T2Nmpv24</videoflash>

<videoflash>76vmO8IBYKQ</videoflash>

*גבול של הרכבת פונקציות נכשל ללא רציפות.
**<math>f(x)=\frac{x}{x}, g(x)=0</math> מתקיים כי <math>\lim_{x\to 0}f(x)=1,\lim_{x\to 2}g(x)=0</math> אבל <math>\lim_{x\to 2}f(g(x))\neq 1</math>.

*הרכבת רציפות: תהי f רציפה ב<math>x_0</math> ותהי g רציפה ב<math>f(x_0)</math>. אזי <math>g\circ f</math> רציפה ב<math>x_0</math>.
**הוכחה:
**תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> אזי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>
**לפי הטענה הקודמת, <math>g(f(x_n))\to g(f(x_0))</math>.

<videoflash>FA_XRcitd64</videoflash>

*פונקציות הפיכות (הוכחות והגדרות מדוייקות בבדידה).
**פונקציה <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה אם"ם היא חח"ע ועל
**הפונקציה ההופכית היא <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> ומתקיים כי <math>f(x)=y</math> אם"ם <math>x=f^{-1}(y)</math>

*טענה: אם <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> רציפה בקטע <math>[a,b]</math>, אזי <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> רציפה בקטע <math>[c,d]</math>.
**הוכחה:
**תהי <math>y_0\neq y_n\to y_0</math>, צ"ל ש <math>f^{-1}(y_n)\to f^{-1}(y_0)</math>
**יהי גבול חלקי <math>x_n=f^{-1}(y_n)\to L</math>.
**אזי <math>f(x_n)=y_n\to y_0</math>.
**מצד שני, לפי רציפות הפונקציה f מתקיים <math>f(x_n)\to f(L)</math>.
**לכן <math>f(L)=y_0</math> ולכן <math>L=f^{-1}(y_0)</math>.

<videoflash>qjSueXDanYs</videoflash>

===אי רציפות===

*מיון אי רציפות.
**רציפות - הגבול בנקודה שווה לערך בנקודה.
**סליקה - הגבול קיים וסופי בנקודה, אך שונה מהערך בנקודה או שהפונקציה אינה מוגדרת בנקודה.
**קפיצתית (מין ראשון) - הגבולות החד צדדיים קיימים סופיים ושונים בנקודה.
**עיקרית (מין שני) - אחד הגבולות החד צדדיים אינו קיים או שאינו סופי.

<videoflash>3zwjxNNr5tc</videoflash>

==פרק 5 - גזירות==

<videoflash>7FYVQ_fGyNE</videoflash>

===הגדרת הנגזרת===
*<math>f'(x)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}</math>
*<math>\displaystyle{\lim{h\to 0}} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} =\{h=x-x_0\} = \lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}</math>
**הסבר לגבי שיטת ההצבה בה השתמשנו לעיל:
**נניח כי <math>\lim{h\to 0} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}=f'(x_0)</math> ונוכיח כי <math>\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}=f'(x_0)</math>, והוכחה דומה בכיוון ההפוך.
**תהי <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> נגדיר את הסדרה <math>0\neq h_n=x_n-x_0\to 0</math>.
**כיוון ש<math>\frac{f(x_0+h_n)-f(x_0)}{h_n}\to f'(x_0)</math> נובע כי <math>\frac{f(x_n)-f(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(x_0)</math>.
*אם f גזירה בנקודה, היא רציפה בנקודה:
**צ"ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=f(x_0)</math>
**לפי אריתמטיקה של גבולות זה שקול ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=0</math>
**לפי עקרון win (קיצור של wouldn't it be nice?) מתקיים כי <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}\cdot (x-x_0)=f'(x_0)\cdot 0 = 0</math>
*פונקציה הערך המוחלט אינה גזירה באפס
**<math>(|x|)'(0) = \lim_{h\to 0}\frac{|h|-|0|}{h}=\lim\frac{|h|}{h}</math> וגבול זה אינו קיים, כיוון שהגבולות החד צדדים שונים.
**ניתן לשים לב גם ש<math>|x|=\sqrt{x^2}</math>, וכמו כן נראה בהמשך כי<math>\sqrt{x}</math> אינה גזירה באפס.

<videoflash>nukvxlHm2kQ</videoflash>

===הנגזרות של הפונקציות האלמנטריות===
*טריגו:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{1-cos(h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin^2(h)}{h(1+cos(h))}=\lim_{h\to 0}sin(h)\cdot \frac{sin(h)}{h}\cdot \frac{1}{1+cos(h)}=0\cdot 1 \cdot \frac{1}{2}=0</math>
**<math>(sin(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x+h)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x)cos(h)+sin(h)cos(x)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}sin(x)\cdot \frac{cos(h)-1}{h} + cos(x)\cdot \frac{sin(h)}{h}=cos(x)</math>
**באופן דומה <math>(cos(x))'=-sin(x)</math>
*לוג:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{log(1+h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{h}\cdot log(1+h)=\lim_{h\to 0}log\left(\left(1+h\right)^{\frac{1}{h}}\right)=log(e)
</math>
***המעבר האחרון נובע מהעובדה שפונקצית הלוג רציפה.
***(בפרט נובע כי <math>\lim_{x\to 0}\frac{ln(1+x)}{x}=1</math>.)
**<math>(log(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{log(x+h)-log(x)}{h}= \lim_{h\to 0}\frac{log\left(\frac{x+h}{x}\right)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{x}\cdot\frac{log\left(1+\frac{h}{x}\right)}{\frac{h}{x}}=\frac{log(e)}{x}</math>
***בפרט נובע כי <math>(ln(x))' = \frac{1}{x}</math>
*אקספוננט:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{a^h-1}{h} = \{t=a^h-1, h=log_a(1+t)\} = \lim_{t\to 0} \frac{t}{log_a(1+t)} = \frac{1}{log_a(e)} = \frac{1}{\frac{ln(e)}{ln(a)}}=ln(a)</math>
**<math>(a^x)' = \lim_{h\to 0}\frac{a^{x+h}-a^x}{h}= \lim_{h\to 0}a^x\cdot \frac{a^h-1}{h}=a^x\cdot ln(a)</math>
***בפרט נובע כי <math>(e^x)'=e^x</math>.

<videoflash>pBYSLhpsz9g</videoflash>

<videoflash>NkPt_CFvuhY</videoflash>

*ישר:
**<math>(x)'=\displaystyle{\lim_{h\to 0}\frac{(x+h)-x}{h} = 1}</math>

===חוקי הגזירה===

*תהיינה f,g גזירות ב<math>x_0</math> אזי:
**<math>(cf)'(x_0)=cf'(x_0)</math>
**<math>(f+g)'(x_0)=f'(x_0)+g'(x_0)</math>
**<math>(f\cdot g)'(x_0) = f'(x_0)\cdot g(x_0)+f(x_0)\cdot g'(x_0)</math>

<videoflash>iiF0siIWius</videoflash>

תהי g גזירה ב<math>x_0</math> ותהי f הגזירה ב<math>g(x_0)</math>:
*<math>(f\circ g)'(x_0) = \lim_{x\to x_0} \frac{f(g(x))-f(g(x_0))}{x-x_0}</math>
*תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math>.
*רוצים לומר ש<math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}= \frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{g(x_n)-g(x_0)}\cdot \frac{g(x_n)-g(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.
*אמנם <math>g(x_n)\to g(x_0)</math> בגלל שהרציפות נובעת מהגזירות, אבל לא ידוע ש<math>g(x_n)\neq g(x_0)</math> ובמקרה זה אנחנו כופלים ומחלקים באפס.
*אם יש תת סדרה <math>a_n</math> של <math>x_n</math> עבורה <math>g(a_n)=g(x_0)</math> אזי <math>\frac{g(a_n)-g(x_0)}{a_n-x_0}=0</math> ולכן <math>g'(x_0)=0</math>.
*לכן <math>f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)=0</math>.
*כמו כן, <math>\frac{f(g(a_n))-f(g(x_0))}{a_n-x_0}=0</math>.
*לכן בכל מקרה קיבלנו כי <math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>
*סה"כ <math>(f\circ g)'(x_0)=f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.

<videoflash>uMPXs9PwxZ4</videoflash>

===נגזרת של חזקה===
*עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(x^\alpha)'=(e^{ln\left(x^\alpha\right)})' = (e^{\alpha\cdot ln(x)})' = e^{\alpha\cdot ln(x)}\cdot \frac{\alpha}{x} = x^\alpha \cdot \frac{\alpha}{x} = \alpha x^{\alpha-1}</math>

*עבור חזקות בהן הביטוי מוגדר, <math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> גם עבור <math>x\leq 0</math> (לפי תכונות של פונקציות זוגיות ואי זוגיות, ובאפס לפי חישוב ישיר).

*חזקה:
**<math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> לכל <math>\alpha\in \mathbb{R}</math>, הוכחה בהמשך.
*בפרט:
**<math>(1)'=0</math>
**<math>(\frac{1}{x})' = (x^{-1})'=-\frac{1}{x^2}</math>
**<math>(\sqrt{x})'=(x^{\frac{1}{2}})'=\frac{1}{2\sqrt{x}}</math>
** עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(\sqrt[3]{x})'=(x^{\frac{1}{3}})'=\frac{1}{3\sqrt[3]{x^2}}</math> וכיוון שהפונקציה אי זוגית נובע שהנגזרת שווה לביטוי הזה גם לשאר ערכי x.

<videoflash>UQnqIRrf12E</videoflash>

*דוגמא: חישוב הנגזרת של <math>x^x</math>

===נגזרת מנה===
תהיינה f,g גזירות בנקודה x כך ש <math>g(x)\neq 0</math>:
*נזכור כי <math>(\frac{1}{x})'=-\frac{1}{x^2}</math>
*אזי בנקודה x מתקיים: <math>\left(\frac{f}{g}\right)'=\left(f\cdot \frac{1}{g}\right)' = f'\cdot \frac{1}{g} + f\cdot \frac{-g'}{g^2} = \frac{f'g-g'f}{g^2}</math>

<videoflash>Iag0TdjdFnM</videoflash>

===פונקציות הופכיות ונגזרתן===

*טענה: תהי <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה ורציפה. ונניח כי היא גזירה בנק' <math>a<x_0<b</math> כך ש <math>f'(x_0)\neq 0</math>.
:אזי <math>f^{-1}</math> גזירה בנק' <math>f(x_0)</math> ומתקיים כי
:<math>(f^{-1})'(f(x_0))=\frac{1}{f'(x_0)}</math> או בנוסח אחר-
:<math>(f^{-1})'(x)=\frac{1}{f'(f^{-1}(x))}</math>
**הוכחה:
**<math>(f^{-1})'(f(x_0)) = \lim_{y\to f(x_0)}\frac{f^{-1}(y)-f^{-1}(f(x_0))}{y-f(x_0)}</math>
**תהי <math>f(x_0)\neq y_n\to f(x_0)</math> ונסמן <math>x_n=f^{-1}(y_n)</math>.
**אזי מתוך רציפות וחח"ע נובע כי <math>x_0\neq x_n\to f^{-1}(f(x_0))=x_0</math>
**<math>\frac{f^{-1}(y_n)-f^{-1}(f(x_0))}{y_n-f(x_0)} = \frac{x_n-x_0}{f(x_n)-f(x_0)} \to \frac{1}{f'(x_0)}</math>

*דוגמא חשובה:
*<math>tan:(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})\to\mathbb{R}</math> הפיכה וההופכית שלה נקראית <math>arctan</math>.
*<math>tan^2(x)+1 = \frac{sin^2(x)}{cos^2(x)}+1 = \frac{1}{cos^2(x)}</math>
*<math>arctan'(x) = \frac{1}{\frac{1}{cos^2(arctan(x))}} = \frac{1}{tan^2(arctan(x))+1}=\frac{1}{1+x^2}</math>

*הנגזרות של <math>arcsin,arccos</math>

<videoflash>n9WMYrhb-6I</videoflash>

<videoflash>sryeJtePu_U</videoflash>

==פרק 6 - חקירה==

===משפט ערך הביניים===
*תהי f רציפה בקטע <math>[a,b]</math> כאשר <math>a<b\in\mathbb{R}</math>.
*עוד נניח כי <math>f(a)\leq 0</math> וכן <math>f(b)\geq 0</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in[a,b]</math> כך ש <math>f(c)=0</math>

*תהי f רציפה ב<math>[0,1]</math> כך ש<math>f(1)=2</math>, הוכיחו שקיימת נק' <math>c\in [0,1]</math> עבורה <math>f(c)=\frac{1}{c}</math>
**נעביר אגף ונביט בפונקציה <math>h(x)=f(x)-\frac{1}{x}</math> שצריך למצוא שורש שלה.
**<math>h(1)>0</math>.
**<math>\lim_{x\to 0^+}h(x)=f(0)-\infty=-\infty</math> ולכן קיימת נקודה <math>0<d<1</math> עבורה <math>h(d)<0</math>.
**לפי משפט ערך הביניים בקטע <math>[d,1]</math> קיימת נק' המאפסת את הפונקציה h.

<videoflash>WdKVN6R0NfU</videoflash>

<videoflash>pZXEn6KWtMY</videoflash>

===משפטי ויירשטראס===
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - חסומה.
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - מקבלת מינימום ומקסימום.

<videoflash>FPlpOmNQiAE</videoflash>

===משפט פרמה===
*אם פונקציה גזירה בנק' קיצון מקומי, הנגזרת שווה שם לאפס.
*ההפך אינו נכון, ייתכן שהנגזרת תתאפס אך בנקודה לא יהיה קיצון ואף לא פיתול.

<videoflash>Vlsum5uohMo</videoflash>

===משפט רול===
**תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> כך ש <math>f(a)=f(b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=0</math>
*כלומר, פונקציה רציפה בקטע סגור, וגזירה בקטע הפתוח, שמקבלת את אותו ערך בקצוות - הנגזרת שלה מתאפסת בנקודה כלשהי בקטע הפתוח.

*לפולינום מדרגה n יש לכל היותר n שורשים שונים.

<videoflash>hmdp_jj9fx0</videoflash>

===משפט לגראנז' ותחומי עלייה וירידה===

*פונקציה f נקראת עולה בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\leq f(x_2)</math>
*פונקציה f נקראת יורדת בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\geq f(x_2)</math>

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}</math>
*כלומר קיימת נקודה בה השיפוע שווה לשיפוע המיתר בין שתי הנקודות בקצוות הקטע.

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי f עולה בקטע <math>[a,b]</math> אם ורק אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math>
*כמו כן, באותם תנאים, אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math> אזי <math>f(a)<f(b)</math> או שהפונקציה קבועה ב<math>[a,b]</math> ונגזרתה שווה אפס בקטע <math>(a,b)</math>

<videoflash>3DXDneBUnK8</videoflash>

*דוגמא
*יהי <math>a\in\mathbb{R}</math> מצאו כמה פתרונות יש למשוואה <math>sin(x)=x+a</math>

<videoflash>zX9XkY_mdDQ</videoflash>

===משפט קושי (לגראנז' המוכלל)===

*תהיינה f,g רציפות ב<math>[a,b]</math> וגזירות ב<math>(a,b)</math> כך ש<math>g'\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>\frac{f'(c)}{g'(c)}=\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}</math>

*הוכחת משפט לגראנז' המוכלל, שמוכיח גם את משפט לגראנז' עצמו כמקרה פרטי.
**ראשית, כיוון ש<math>g'(x)\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math> נובע לפי רול כי <math>g(a)\neq g(b)</math> ולכן מותר לחלק בהפרש ביניהם.
**<math>h(x)=f(x)-f(a) - \frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}(g(x)-g(a))</math>
**<math>h(a)=h(b)=0</math> ולכן לפי רול קיימת נק' <math>c\in (a,b)</math> עבורה <math>h'(c)=0</math> וזה מה שרצינו להוכיח.
**(שימו לב שמותר לחלק ב<math>g'(c)</math>.)
**עבור <math>g(x)=x</math> נקבל את משפט לאגראנז' הרגיל.

<videoflash>PTtcansFGJQ</videoflash>

===[[כלל לופיטל]]===
*תהיינה פונקציות כך ש <math>f,g\to 0</math> או <math>f,g\to \infty</math> ונניח כי <math>\frac{f'}{g'}\to L</math> אזי גם <math>\frac{f}{g}\to L</math>

<videoflash>PaDFSrtsOE4</videoflash>

====משפט סדרי הגודל====

*לכל <math>0<a,b</math> מתקיים כי:

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{(e^x)^b} =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{\ln^b(x)} =\infty} </math>

====דוגמאות נוספות====

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 1} \frac{\ln(x)}{\sin(\pi x)} =-\frac{1}{\pi}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x}{sin(x)+2+x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} xe^{\frac{1}{x}} =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \sqrt[x]{x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x\ln(x) =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x^x =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} \frac{1}{x}+\ln(x) =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\frac{\pi}{2}} \left(\sin(x)\right)^{\tan^2(x)} =\frac{1}{\sqrt{e}}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to(-\infty)} \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} =-1} </math>

====הוכחת כלל לופיטל בשני המקרים====

<videoflash>bqLDkGRLUYI</videoflash>

<videoflash>0RjBoccpjo8</videoflash>

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-12-15T08:28:33Z

Erez1: /* וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq K\int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_2)-f(t,y_1))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_2)-f(t,y_1)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף? כלומר עבור איזו מהירות התחלתית מתקיים כי <math>r(t)\to \infty</math> כאשר <math>t\to \infty</math>?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
**לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי (בהנחת השלילה ש <math>r\to \infty</math>), ולכן יגיע לאפס. במהירות אפס החפץ לא ימשיך לנוע.
**לכל מהירות התחלתית גבוהה יותר, המהירות גדולה יותר מערך חיובי קבוע, ולכן <math>r\to\infty</math>.
**אם המהירות ההתחלתית היא בדיוק מהירות המילוט, ניתן לפתור את המד"ר בקלות ולראות כי <math>r\to\infty</math>.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

*נגדיר את אופרטור הגזירה <math>D</math> על מרחב הפונקציות הגזירות אינסוף פעמים.
*<math>a(x)D</math> גם הוא אופרטור לינארי
*לכן ניתן לכתוב מד"ר לינארית כ <math>Ty=f(x)</math> כאשר <math>T=D^n+\sum_{k=1}^{n-1} a_k(x)\cdot D^k + I </math> אופרטור לינארי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**זה הרי הגרעין של האופרטור <math>T</math> המתואר לעיל

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''' עם מקדמים רציפים בקטע <math>I</math>, אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

ראשית נציג גישה אחת לנושא, ומאוחר יותר נציג גרסא מעודכנת (2022) המבוססות יותר על אופרטורים.

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

===גישה מבוססת אופרטורים===

*נציג את המד"ר הלינארית עם מקדמים קבועים באמצעות אופרטור הגזירה:
*<math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+\cdots+a_0y = (D^n+a_{n-1}D^{n-1}+\cdots+a_0 I)y=Ty</math>
*נגדיר את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0</math>
*סה"כ האופרטור של המד"ר הוא <math>T=p(D)</math>

*נפרק את הפולינום האופייני לגורמים לינאריים מעל המרוכבים
*<math>p(x)=(x-\lambda_1)(x-\lambda_2)\cdots(x-\lambda_n)</math>
*ונקבל כי <math>T=p(D)=(D-\lambda_1 I)\cdots (D-\lambda_n I)</math>
**שימו לב כי מותר לפתוח סוגריים באופן טבעי ואפשר להחליף בין סדר הגורמים כיוון ש <math>D,\lambda I</math> אופרטורים מתחלפים.

*כיוון שמותר להחליף את סדר הגורמים נובע כי אם <math>\lambda</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי <math>k</math> אזי
**<math>\ker\left((D-\lambda I)^k\right)\subseteq \ker T</math>

בטקסט לעיל, למדנו איך למצוא בסיס לגרעין הזה.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות

<math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math>

מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.

*הוכחה:
**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*נכתוב '''שוב''' את ההוכחה, בעזרת סימן הסכימה (עשוי להיות נוח יותר או פחות):
**ראשית, ניתן להוכיח באינדוקציה כי לכל <math>0\leq m\leq n-1</math> מתקיים כי
**<math>D^m y_p = D^m \sum_{k=1}^n c_k(x)y_k = \sum_{k=1}^n c_k(x)D^m y_k</math>
**כעת בעזרת המשוואה האחרונה נקבל כי
**<math>D^n y_p = D D^{n-1}y_p = D\sum_{k=1}^nc_k(x)D^{n-1}y_k=\sum_{k=1}^n c'_k(x)D^{n-1}y_k + \sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k</math>
**נציב במד"ר ונקבל
**<math>Ty_p=D^ny_p +\sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^ty_p=f(x)+\sum_{k=1}^nc_k(x)D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)\left(\sum_{k=1}^n c_k(x)D^t y_k\right)=</math>
**<math>=f(x)+\sum_{k=1}^n c_k(x)\left(D^ny_k + \sum_{t=0}^{n-1}a_t(x)D^t y_k\right) = f(x)+0</math>

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

חדוא 1 - ארז שיינר

2022-12-13T11:55:30Z

Erez1: /* מבחן דיריכלה */

[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1]]

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

=תרגילי הכנה למבחן ופתרונותיהם=

*[[מדיה:22Calc1QnA.pdf| עשרות תרגילי הכנה למבחן עם פתרונות מלאים]]

=מבחנים ופתרונות=

===מערכי תרגול עם פתרונות===
*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]

===מבחנים של מתמטיקה===
*[[מדיה:מועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד א' החממה תשפ"א]], [[מדיה:Solמועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:מועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד ב' החממה תשפ"א]], [[מדיה:solמועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:21HamamaExmpTest.pdf|פתרון מבחן לדוגמא החממה תשפ"א]]
*[[מדיה: Infi1 tihon 2019A.pdf |מבחן מועד א תשע"ט]], [[מדיה: Infi1 tihon 2019Asol.pdf |פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1DumbTest.pdf|מבחן דמה תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1DumbTestSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestBSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:Calc1_2016a_exam.pdf | מבחן מועד א' תשע"ו]], [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/Pdf/Infi2_76aSol.pdf פתרון המרצה], [[מדיה:Calc1_2016a_sols.pdf | פתרון המתרגלים]], [[מדיה:Calc1_2016a_sols_erez.pdf | פתרון ארז שיינר]]
*[[מדיה:אינפי_1_-_מועד_א%27_תשעג.pdf|מבחן מועד א' תשע"ג]], [[מדיה:Infi1TashagMoedASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams3.pdf | מבחן מועד ב' תשע"ג]], [[מדיה: infi1Exams3Sol.pdf | פתרון חלקי]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה1|מבחן דמה למתמטיקאים תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestAsol.pdf|פתרון]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה2|מבחן דמה נוסף תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestBsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams1.pdf | מועד מיוחד תשע"ב]], [[מדיה:tashabspecialtestsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams2.pdf | מועד א' תשע"ב]], [[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מתמטיקאים|פתרון]]
*[[מבחן אינפי 1 סמסטר א' מועד ב' תשע"ב| מועד ב' למתמטיקאים תשע"ב כולל פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד א'|מבחן מועד א' החממה תשע"א פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד ב'|מבחן מועד ב' החממה תשע"א פתרון]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ב, מועד א, |פתרון תשס"ב, מועד א]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ג, מועד ב, |פתרון תשס"ג, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תשנ"ט, מועד ב, |פתרון תשנ"ט, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תש"נ |פתרון תש"נ, אין מועד]]
*[[אינפי 1, תשנ"ו מועד ב' - פתרון (זלצמן)|פתרון תשנ"ו, מועד ב']]

===מבחנים של מדמ"ח===
*[[מדיה:21Infi1CSSummerA.pdf|מועד א' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:21Infi1CSSummerB.pdf|מועד ב' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedExmp2021CS.pdf|מבחן לדוגמא תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedExmp2021CSSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedA2021CS.pdf|מועד א' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedA2021CSSol.pdf|פתרון מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedB2021CS.pdf|מועד ב' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedB2021CSSol.pdf|פתרון מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedC2021CS.pdf|מועד ג' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedC2021CSSol.pdf|פתרון מועד ג' תשפ"א]]
*[[מדיה:19CSInfi1dumbtest.pdf|מבחן לדוגמא תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1dumbtestSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תש"ף]]
*[[מדיה:19CSInfi1A.pdf|מבחן מועד א' תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תש"ף]]
*[[מדיה:16CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד ג' תשע"ז]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/פתרון מועד א - גרסת שנפס|מועד א' תשע"ג פתרונות בלבד]]
*[[מדיה:TashagInfiCsexmtest.pdf|מבחן דמה תשע"ג]], [[מדיה:TashagInfiCsexmtestSol.pdf|פתרון מבחן דמה תשע"ג]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מדמח|מבחן מדמ"ח מועד א' תשעב ופתרונו]].

===מבחנים של הנדסה===
*[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|מבחנים בחדו"א 1 של הנדסה]] - שאלות 2,6 אינן רלונטיות לקורס זה

===מבחנים של אנליזה למורים===
*[[מבחנים בקורס אנליזה 1 למורים]] - אמנם כלל השאלות רלוונטיות, אולם הרמה הכולל של המבחנים נמוכה יותר מקורס זה

=== הצעות פתרון למבחנים מהשנים תשע"ה-תשפ"ב (תיכוניסטים) ===
ע"י לירן מנצורי ויונתן סמידוברסקי
*[[מדיה:מבחן_תשפב_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשפ"ב מועד א']]
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשעט_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ט מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_תשעט_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשע"ט מועד א']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf | מבחן תשע"ח מועד ב']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ח מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_תשעז_מועד_ב_לירן מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד ב']]
*[[מדיה:מבחן_תשעז_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד א']]
*[[מדיה:תיקון_תשעה_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד ב']]
*[[מדיה:תשעה_מועד_א'_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד א']]

===מבחנים מאוניברסיטאות שונות===
*[[אינפי 1 - מבחנים מאוניברסיטאות שונות]]

=סרטוני ותקציר ההרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe פלייליסט של כל הסרטונים]

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hkSHBU2VSWetKIVS1oyDT2c פלייליסט ההרצאות של אינפי 1 למדמח תשפ"א]

==פרק 1 - מספרים וחסמים==

===קבוצות מספרים===

*הטבעיים <math>\mathbb{N}=\{1,2,3,...\}</math>
*השלמים <math>\mathbb{Z}=\{0,-1,1,-2,2,...\}</math>
*הרציונאליים <math>\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{n}|p\in\mathbb{Z},n\in\mathbb{N}\right\}</math>
*הממשיים <math>\mathbb{R}</math>, כל השברים העשרוניים כולל האינסופיים

*העשרה: בנייה של שדה הממשיים באמצעות [[חתכי דדקינד]]

<videoflash>iEux7Zo_7Iw</videoflash>

*לא קיים <math>x\in\mathbb{Q}</math> כך ש <math>x^2=2</math>.
*במילים פשוטות, <math>\sqrt{2}</math> אינו רציונאלי (בהמשך נוכיח שיש מספר ממשי כזה).

<videoflash>20KPM0pRTHc</videoflash>

===חזקות ולוגריתמים===
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^n=x\cdots x</math> כפל n פעמים
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{1}{n}}=\sqrt[n]{x}</math> כלומר המספר האי שלילי שבחזקת n שווה לx.
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל זוג מספרים טבעיים <math>n,k\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{n}{k}}=\sqrt[k]{x^n}</math>
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> נגדיר <math>x^0=1</math>

*מה לגבי חזקות ממשיות אי רציונליות?
*נגדיר אותן באמצעות גבול של חזקות רציונאליות

*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל חזקה ממשית שלילית <math>-a<0</math> נגדיר <math>x^{-a}=\frac{1}{x^a}</math>

<videoflash>vHNsel0dKHk</videoflash>

*לכל <math>0<a\neq 1</math> נגדיר את <math>log_a(x)</math> להיות המספר שa בחזקתו שווה לx.
*חוקי לוגים:
**<math>log_a(x)+log_a(y)=log_a(xy)</math>
**<math>log_a(x)-log_a(y)=log_a\left(\frac{x}{y}\right)</math>
**<math>log_a(x^y)=y log_a(x)</math>
**<math>\log_a(x)=\frac{log_b(x)}{log_b(a)}</math>
**<math>log_a(x)=y</math> אם ורק אם <math>x=a^y</math>

===חסמים===

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> אזי:
**<math>M\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המקסימום''' של A או '''האיבר הגדול ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>M\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלעיל''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>m\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המינימום''' של A או '''האיבר הקטן ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>
**<math>m\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלרע''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>

*כמו כן:
**אם יש איבר קטן ביותר בקבוצת חסמי המלעיל של A הוא נקרא '''החסם העליון''' של A, או '''הסופרמום''' של A ומסומן <math>\sup(A)</math>
**אם יש איבר גדול ביותר בקבוצת חסמי המלרע של A הוא נקרא '''החסם התחתון''' של A, או '''האינפימום''' של A ומסומן <math>\inf(A)</math>

<videoflash>WdKqIf8xGeY</videoflash>

*בשדה הממשיים לכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלעיל יש חסם עליון, ולכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלרע יש חסם תחתון.
*בשדה הרציונאליים זה לא נכון; לקבוצה <math>A=\{x\in\mathbb{Q}|x^2<2\}</math> אין מספר רציונאלי קטן ביותר מבין חסמי המלעיל שלה.

<videoflash>7cz-S6GWg3Y</videoflash>

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> ויהי <math>M\in\mathbb{R}</math> אזי:
**M הוא החסם העליון של A אם ורק אם M הוא חסם מלעיל של A ולכל מספר <math>M-\varepsilon<M</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a>M-\varepsilon</math>
**m הוא החסם התחתון של A אם ורק אם m הוא חסם מלרע של A ולכל מספר <math>m<m+\varepsilon</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a<m+\varepsilon</math>

*דוגמא: תהיינה <math>\emptyset\neq A,B\subseteq\mathbb{R}</math> חסומות מלעיל כך שA אינה מכילה חסמי מלעיל של B, אזי <math>\sup(A)\leq\sup(B)</math>

<videoflash>mVCNRtV7TP0</videoflash>

===שיטות הוכחה בסיסיות===

*[[שיטות הוכחה בסיסיות]]

*הוכחת טענות מכומתות - טענות 'לכל' וטענות 'קיים'

<videoflash>QIwz6eyrcuI</videoflash>

==פרק 2 - סדרות==

===הגדרת הגבול===

*הגדרת הגבול של סדרה:
*תהי סדרה ממשית <math>a_n</math> ויהי מספר ממשי <math>L\in\mathbb{R}</math>.
*<math>L</math> הינו גבול הסדרה <math>a_n</math> (מסומן <math>\lim a_n=L</math> או <math>a_n\to L</math>) אם:
**לכל סביבה של הגבול, קיים מקום בסדרה שאחריו כל איברי הסדרה נמצאים בסביבה הנתונה, כלומר:
**לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_n-L|<\varepsilon</math>

<videoflash>mMVBYUDmSA0</videoflash>

*נגדיר ש<math>a_n\to\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שלכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>a_n>M</math>
*נגדיר ש<math>a_n\to -\infty</math> אם <math>-a_n\to\infty</math>

*טענה: תהי <math>a_n\to \infty</math> אזי <math>\frac{1}{a_n}\to 0</math>
*טענה: תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>\frac{1}{|a_n|}\to\infty</math>

<videoflash>U5RUHjrHVGI</videoflash>

*אם <math>a_n\to L_1</math> וכן <math>a_n\to L_2</math> אזי <math>L_1=L_2</math>

<videoflash>YE52OP_xPDA</videoflash>

*סדרה המתכנסת לגבול סופי חסומה.

<videoflash>CZnYbF1Lm7k</videoflash>

*<math>a_n\to L \iff a_{n+1}\to L</math>
*בפרט, כל שינוי, תוספת או החסרה של מספר סופי של איברים לא משפיע על גבול הסדרה.

<videoflash>nHaq8E0vGJA</videoflash>

*תהי סדרה<math>a_n</math> המתכנסת לגבול סופי והמקיימת לכל <math>n</math> כי <math>a<a_n</math> אזי <math>\lim a_n\geq a</math>

===שאיפה לאפס===

*תהי סדרה <math>a_n</math> ויהי <math>L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n\to L</math> אם ורק אם <math>|a_n-L|\to 0</math>
**בפרט <math>a_n\to 0</math> אם ורק אם <math>|a_n|\to 0</math>

*תהי <math>a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n</math> חסומה, אזי <math>a_nb_n\to 0</math>

*תהיינה <math>a_n,b_n\to 0</math> אזי גם <math>a_n+b_n\to 0</math>

<videoflash>3QSMzWlG-yI</videoflash>

===משפטי סנדביץ'===

*משפט הסנדביץ' -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n \leq c_n</math>
**כמו כן, יהי <math>L\in\mathbb{R}</math> כך ש <math>a_n,c_n\to L</math>
**אזי <math>b_n\to L</math>
*חצי סנדביץ'-
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>a_n\to\infty</math>
**אזי <math>b_n\to \infty</math>
*חצי סנדביץ' על הרצפה -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>|a_n|\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>b_n\to 0</math>
**אזי <math>a_n\to 0</math>

<videoflash>AVvOiLm5COA</videoflash>

===מבוא לחשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===
*תהיינה <math>b_n\to L_b\in \mathbb{R}</math>, <math>a_n\to L_a\in \mathbb{R}</math> אזי
**<math>a_n+b_n\to L_a+L_b</math>
**<math>a_n\cdot b_n \to L_a\cdot L_b</math>
**אם <math>L_b\neq 0</math> אזי <math>\frac{a_n}{b_n}\to\frac{L_a}{L_b}</math>

<videoflash>Hf14pSb3zDM</videoflash>

===אינדוקציה===

*משפט האינדוקציה המתמטית
*תהי סדרת טענות כך שמתקיימים שני התנאים הבאים:
**הטענה הראשונה נכונה.
**לכל <math>n\in \mathbb{N}</math> אם הטענה הn מתקיימת אז גם הטענה הn+1 מתקיימת.
*אזי כל הטענות בסדרה נכונות

*אי שיוויון ברנולי: יהי <math>-1<x\in\mathbb{R}</math> אזי לכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים כי <math>(1+x)^n\geq 1+nx</math>

<videoflash>n6xkPhKmhQo</videoflash>

===חזקת אינסוף===

*תהי <math>0<a_n\to a</math> אזי:
**אם <math>a>1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n \to \infty</math>
**אם <math>a<1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n\to 0</math>
*שימו לב כי ייתכן ו<math>1<a_n\to 1</math>, כלומר איברי הסדרה גדולים מ1 אך גבולה הוא 1 ואז המשפט אינו תקף.

<videoflash>hFa7Nv5o05M</videoflash>

===כלל המנה===

*כלל המנה (הוכחה בסיכום הבא על [[אי-שוויון הממוצעים]]).
**תהי סדרה <math>a_n</math> המקיימת כי '''גבול''' המנה הוא <math>\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|\to L</math> אזי:
***אם <math>1<L\leq\infty</math> מתקיים כי <math>|a_n|\to\infty</math>
***אם <math>0\leq L<1</math> מתקיים כי <math>a_n\to 0</math>
***מתקיים כי <math>\sqrt[n]{|a_n|}\to L</math>

*דוגמאות:
**<math>\frac{n}{2^n}\to 0</math>
**<math>\sqrt[n]{n}\to 1</math>
**עבור <math>a>0</math> מתקיים <math>\sqrt[n]{a}\to 1</math>
**<math>\sqrt[n]{n!}\to \infty</math>

<videoflash>Shmc2BtEGBE</videoflash>

===חזקות של גבולות===

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to 0</math> אזי <math>a^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה: אם <math>a\geq 1</math> אזי <math>a^{-\frac{1}{m}}\leq a^{b_n}\leq a^{\frac{1}{m}}</math> והרי <math>\sqrt[m]{a}\to 1</math> לפי כלל המנה

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to L\in \mathbb{R}</math> אזי <math>a^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a^{b_n} = a^{b_n-L}\cdot a^L\to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>a_n\to 1</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה:<math>a_n^{[L]-1}\leq a_n^{b_n}\leq a_n^{[L]+1}</math> לפי חשבון גבולות (כפל) שני הצדדים שואפים ל1. (אם <math>a_n<1</math> אי השיוויון הפוך).

*תהי <math>a_n\to a>0</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a_n^{b_n}=\left(\frac{a_n}{a}\right)^{b_n} \cdot a^{b_n} \to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>0\leq a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n\to L>0</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 0</math>
**רעיון הוכחה: החל משלב מסויים <math>0\leq a_n^{b_n}\leq \frac{1}{m^{\frac{L}{2}}} </math>

===סדרות מונוטוניות והמספר e===
*כל סדרה מונוטונית הינה חסומה מתכנסת לגבול סופי, או שאינה חסומה ושואפת לגבול אינסופי.

*דוגמא: נביט בסדרה <math>a_1>0,\ a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
**כיוון ש <math>a_{n+1}-a_n=a_n^2\geq 0</math> מדובר בסדרה מונוטונית עולה.
**אם הסדרה חסומה:
***קיים לה גבול סופי <math>a_n\to L</math>
***נחשב את גבול שני צידי המשוואה <math>a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
***לכן <math>L=L^2+L</math> ולכן <math>L=0</math>
***אבל הסדרה עולה וחסומה מלמטה ע"י האיבר הראשון ולכן <math>L\geq a_1</math>
***כלומר <math>L=0<a_1\leq L</math> בסתירה.
**מכאן הסדרה אינה חסומה, וכיוון שהיא עולה <math>a_n\to\infty</math>

<videoflash>pTVTkSlxJdI</videoflash>

*[[המספר e]] (הוכחות בעזרת [[אי-שוויון הממוצעים]]).

<videoflash>v7tyKNPU-7I</videoflash>

*<math>2<e<4</math>.

<videoflash>6TohAEqQwsk</videoflash>

===תתי סדרות וגבולות חלקיים===
====הגדרת גבול חלקי====
*לכל סדרת מקומות <math>k_n\in\mathbb{N}</math> המקיימת לכל <math>n</math> כי <math>k_n<k_{n+1}</math> נגדיר כי <math>a_{k_n}</math> הינה תת סדרה של הסדרה <math>a_n</math>
*שימו לב כי מקומות תת הסדרה הם באותו הסדר כמו בסדרה המקורית, ואסור לחזור על איבר פעמיים.

*לדוגמא:
**נביט בסדרה <math>a_n=(-1)^n</math>
**אזי <math>a_{2n}=(-1)^{2n}=1</math> היא תת הסדרה של האיברים במקומות הזוגיים <math>k_n=2n</math>

*נגדיר ש<math>L</math> הוא גבול חלקי של הסדרה <math>a_n</math> אם קיימת תת סדרה <math>a_{k_n}</math> כך ש <math>a_{k_n}\to L</math>

*טענה - יהי <math>L</math> סופי או אינסופי, אזי:
**<math>a_n\to L</math> אם ורק אם לכל תת סדרה <math>a_{k_n}</math> מתקיים כי <math>a_{k_n}\to L</math>

<videoflash>rvdm2_7g-7I</videoflash>

====משפט בולצאנו-ויירשטראס====
*לכל סדרה יש תת סדרה מונוטונית.

*משפט בולצאנו-ויירשטראס - לכל סדרה חסומה יש תת סדרה מתכנסת.

<videoflash>R491ZyCHhBs</videoflash>

====גבול עליון וגבול תחתון====

*תהי סדרה <math>a_n</math>
*נגדיר את הגבול העליון שלה (limsup):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלעיל אזי <math>\overline{\lim}a_n=\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלעיל ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\overline{\lim}a_n</math> להיות החסם העליון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\overline{\lim}a_n=-\infty</math>
*נגדיר את הגבול התחתון שלה (liminf):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלרע אזי <math>\underline{\lim}a_n=-\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלרע ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\underline{\lim}a_n</math> להיות החסם התחתון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\underline{\lim}a_n=\infty</math>

*לכל גבול חלקי L של הסדרה מתקיים כי:
*<math>\underline{\lim}a_n\leq L\leq \overline{\lim}a_n</math>

<videoflash>n71Zy87PbEE</videoflash>

*הגבול העליון והגבול התחתון הם גבולות חלקיים (כלומר יש תת סדרה ששואפת לגבול העליון, ויש תת סדרה ששואפת לגבול התחתון).

<videoflash>zF_5NdFJbAg</videoflash>

*לכל <math>-\infty\leq L\leq \infty</math> מתקיים כי <math>a_n \to L</math> אם ורק אם <math>\underline{\lim}a_n=\overline{\lim}a_n=L</math>

<videoflash>j4C_2yvKpN0</videoflash>

====תתי סדרות המכסות סדרה====

*אם ניתן לחלק סדרה למספר סופי של תתי סדרות המכסות את כולה, וכולן שואפות לאותו הגבול - אזי הסדרה כולה שואפת לגבול זה.
*ייתכן שניתן לחלק סדרה לאינסוף תתי סדרות שכולם שואפות לאותו הגבול, אך הסדרה לא תשאף לגבול זה.

<videoflash>Y0Jpalk44do</videoflash>

===כלל הe===

*תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>(1+a_n)^{\frac{1}{a_n}}\to e</math>

<videoflash>y7yPjqyGOIg</videoflash>

*אם <math>a_n\to 1</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to e^{\lim b_n\cdot(a_n-1)}</math>
**<math>a_n^{b_n}=\left[\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\right]^{ b_n\cdot (a_n-1)}</math>.
**<math>\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\to e</math> בין אם <math>a_n-1</math> שלילי או חיובי, לפי הטענות לעיל.
**שימו לב שאם <math>a_n=1</math>, אז ממילא מקבלים 1 בנוסחא הסופית, ואז לא צריך לחלק ב<math>a_n-1</math> ששווה אפס.

*דוגמא:
**<math>\lim\left(\frac{n+1}{n-2}\right)^n=e^{\lim n\cdot\left(\frac{n+1}{n-2}-1\right)}=e^{\lim\frac{3n}{n-2}}=e^3</math>

<videoflash>5V4EmQIdE90</videoflash>

===חשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===

*אריתמטיקה מורחבת (הכתיב הוא מקוצר ואינו מדוייק):
**חסומה כפול אפיסה = אפיסה
**חסומה חלקי אינסוף = אפיסה
**<math>\infty+\infty=\infty</math>
**<math>\infty\cdot\infty=\infty</math>
**<math>\infty^\infty=\infty</math>
**<math>\frac{1}{0}\neq\infty</math>
**<math>\frac{1}{0^+}=\infty</math>
**<math>0^\infty = 0</math>
**אינסוף כפול סדרה השואפת למספר חיובי = אינסוף.
**יש גבול סופי + אין גבול סופי = אין גבול סופי.
**אינסוף ועוד חסומה שווה אינסוף.
**אינסוף בחזקת מספר חיובי זה אינסוף
**סדרה השואפת לגבול גדול מאחד, בחזקת אינסוף זה אינסוף.
**סדרה השואפת לגבול בין מינוס אחד לאחד לא כולל, בחזקת אינסוף, זה אפס.

====המקרים הבעייתיים====
*המקרים הבעייתיים בהם צריך להפעיל מניפולציות אלגבריות או משפטים על מנת לחשב את הגבול:
**<math>\frac{0}{0},\frac{\infty}{\infty},0\cdot\infty,\infty-\infty,0^0,\infty^0,1^\infty</math>

===קריטריון קושי לסדרות===

*דוגמא: הסדרה <math>a_n=\sqrt{n}</math> מקיימת כי <math>a_{n+1}-a_n\to 0</math> אך היא אינה מתכנסת למספר סופי אלא שואפת לאינסוף.

*הגדרה: סדרה <math>a_n</math> מקיימת את '''קריטריון קושי''' (ונקראת '''סדרת קושי''') אם:
*לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל זוג מקומות <math>m>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_m-a_n|<\varepsilon</math> (המרחק בין האיברים במקומות הללו קטן מאפסילון).

*משפט: בממשיים, סדרה מתכנסת לגבול סופי אם ורק אם היא סדרת קושי.

*תרגיל: תהי סדרה המקיימת לכל n כי <math>|a_{n+1}-a_n|<\frac{1}{2^n}</math> אזי היא מתכנסת למספר סופי.

<videoflash>S56cCgc9U38</videoflash>

==פרק 3 - טורים==
[https://youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-t4S3UxsuuifepjuWgbJ7_5 פלייליסט של כל טורים]
===מבוא והגדרה===
<videoflash>E3DLm1YxOko</videoflash>

*תהי סדרה <math>a_n</math>, נגדיר את '''סדרת הסכומים החלקיים''' (סס"ח בקיצור) של <math>a_n</math> ע"י
**<math>S_1=a_1</math>
**ולכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים <math>S_{n+1}=S_n+a_{n+1}</math>
*במילים אחרות, <math>S_n = \sum_{k=1}^n a_k</math>

*הגדרת הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>
**אומרים כי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =L</math> אם <math>\lim S_n = L</math>
*אם לסס"ח יש גבול סופי אומרים כי הטור מתכנס, ואילו אם אין לה גבול סופי אומרים כי הטור מתבדר.
*שימו לב כי בעצם:
**<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = \lim_{n\to\infty}\sum_{k=1}^n a_k</math>

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, אזי <math>a_n\to 0</math>
*הוכחה:
**<math>S_n,S_{n+1}\to L</math>
**לכן <math>a_{n+1}=S_{n+1}-S_n\to L-L=0</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = a_1 + \sum_{k=2}^\infty a_k</math>
*מסקנה: שינוי מספר סופי של איברי הטור לא משפיע על התכנסות, אבל '''כן משפיע''' על סכום הטור.

<videoflash>v-qwJWYvuNY</videoflash>

====חשבון טורים====

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty c\cdot a_k = c\cdot \sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*אם הטורים <math>\sum_{k=1}^\infty a_k,\ \sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנסים אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty (a_k+b_k) = \sum_{k=1}^\infty a_k + \sum_{k=1}^\infty b_k</math>

====הטור ההנדסי====
*הטור <math>\sum_{k=0}^\infty x^k</math> מתכנס אם ורק אם <math>|x|<1</math> וכאשר הוא מתכנס מתקיים כי:
**<math>\sum_{k=0}^\infty x^k = \frac{1}{1-x}</math> וכמו כן <math>\sum_{k=1}^\infty x^k = \frac{x}{1-x}</math>

<videoflash>suDMRh69Lgc</videoflash>

====טור מקל סלפי (טלסקופי)====

*חישוב <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2 -k}</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

*חישוב <math>\sum_{k=1}^\infty \ln\left(\frac{k}{k+1}\right)</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

<videoflash>uZHNxYO7S-Q</videoflash>

====העשרה על סוגי סכימה====

<videoflash>54MQXVhM9vU</videoflash>

===התכנסות בהחלט===
*משפט: אם טור הערכים המוחלטים <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס, אזי גם הטור המקורי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.

*הגדרה:
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בהחלט''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בתנאי''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אך <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתבדר''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתבדר וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר

<videoflash>OFcOpUNprTo</videoflash>

*משפט: (הכללת אי שיוויון המשולש) יהי טור מתכנס בהחלט, אזי:
*<math>\left|\sum_{k=0}^\infty a_k\right|\leq \sum_{k=0}^\infty |a_k|</math>

*הוכחה:
*לפי אי שיוויון המשולש, לכל n סופי מתקיים כי
*<math>\left|\sum_{k=0}^n a_k\right|\leq \sum_{k=0}^n |a_k|</math>
*ולכן גם הגבול של הסדרה השמאלית קטן או שווה לגבול של הסדרה הימנית, וזו התוצאה שרצינו.

===מבחני התכנסות לטורים חיוביים===

====הקדמה והטור ההרמוני====
*הגדרה: טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא טור חיובי אם לכל n מתקיים כי <math>a_n\geq 0</math>.
*סדרת הסכומים החלקיים של טור חיובי היא מונוטונית עולה, לכן הטור מתכנס אם ורק אם היא חסומה.

*לסס"ח של הטור ההרמוני <math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k}</math> יש תת סדרה ששואפת לאינסוף, ולכן הטור מתבדר:
**<math>\frac{1}{n+1}+...+\frac{1}{2n}\geq \frac{1}{2n}+...+\frac{1}{2n}=\frac{n}{2n}=\frac{1}{2}</math>
**<math>S_1 =1\geq \frac{1}{2}</math>
**<math>S_2 =1+\frac{1}{2}\geq 2\cdot \frac{1}{2}</math>
**<math>S_4 =1+\frac{1}{2} + \frac{1}{3} + \frac{1}{4}\geq 3\cdot \frac{1}{2}</math>
**...
**באופן כללי <math>S_{2^{n-1}}\geq n\cdot \frac{1}{2}\to\infty</math>

<videoflash>M3B6018c-4g</videoflash>

====מבחני ההשוואה====

*מבחן ההשוואה הראשון-
*תהיינה סדרות כך ש <math>0\leq a_n\leq b_n</math> לכל n. אזי:
** אם הטור הגדול יותר <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס בוודאי הטור הקטן יותר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.
** נובע מכך לוגית שאם הטור הקטן מתבדר, הטור הגדול מתבדר.

*דוגמא:
**<math>\frac{1}{n^2} \leq \frac{1}{n^2-n}</math>
**ראינו שהטור החיובי <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2-k}</math> מתכנס ולכן לפי מבחן ההשוואה הראשון גם הטור החיובי <math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math> מתכנס

*מבחן ההשוואה הגבולי-
*תהיינה סדרות <math>0\leq a_n,b_n</math> כך ש <math>\frac{a_n}{b_n}\to c</math> אזי:
** אם <math>c=\infty</math> אזי <math>a_n>b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס
** אם <math>c=0</math> אזי <math>a_n<b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס
** אחרת, <math>0<c\in\mathbb{R}</math> והטורים '''חברים''' <math>\sum_{k=1}^\infty a_k ~ \sum_{k=1}^\infty b_k</math>, כלומר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס

*דוגמא:
**<math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{\left(\sqrt[k]{k!}\right)^2} \sim \sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math>

<videoflash>DDOups05oms</videoflash>

====מבחני השורש והמנה====

*יהי טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*מבחן המנה -
**אם <math>\overline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\underline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*מבחן השורש -
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*שימו לב - במבחן השורש לוקחים את הגבול העליון בשני המקרים, ובמבחן המנה צריך שהעליון יהיה קטן מאחד, או התחתון גדול מאחד. זו לא טעות...

<videoflash>Y7k-a29_03g</videoflash>

====מבחן העיבוי====

*מבחן העיבוי-
**תהי <math>0\leq a_n</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty 2^k \cdot a_{(2^k)}</math> מתכנס

*הוכחה:
** ראשית, נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=1}^n 2^{k-1}a_{2^k} \leq \sum_{k=2}^{2^n} a_k</math> כלומר
**<math> a_2 + 2\cdot a_4 +4\cdot a_8+... = a_2 + a_4 + a_4 +a_8 + a_8 + a_8 + a_8 + ... \leq a_2 + a_3 + a_4 +a_5 + a_6 +a_7 +a _8 +...</math>
**כעת נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=0}^{n-1} 2^k a_{2^k}\geq \sum_{k=1}^{2^n-1}a_k</math>
*סה"כ אם הטור האחד מתכנס, הסס"ח של השני חסומה ולכן גם השני מתכנס.

<videoflash>UozGPSlW8fM</videoflash>

=====הטור ההרמוני המוכלל=====

*הטור <math>\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{n^a}</math> מתכנס אם ורק אם <math>a>1</math>

*דוגמאות:

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k\cdot\ln(k)}</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{\ln(k!)}</math>

*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/מערך תרגול/טורים/מבחנים לחיוביים/דוגמאות|עוד דוגמאות]]

===מבחני התכנסות לטורים כלליים===

====מבחן דיריכלה====

*תהי סדרה <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס
*תהי סדרה <math>b_n</math> כך ש'''הסס"ח''' שלה חסומה, כלומר קיים <math>M>0</math> כך שלכל n מתקיים <math>|S_n|=\left|\sum_{k=1}^nb_k\right|<M</math>
*אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> מתכנס.

*דוגמאות:
**<math>\sum\frac{\sin(n)}{n}</math>
**<math>\sum\frac{|\sin(n)|}{n}</math>

<videoflash>m5kFinYjG8A</videoflash>

*הוכחה:
*נסמן ב<math>D_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> וב<math>S_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של <math>b_n</math>.
*יהיו <math>m>n\in\mathbb{N}</math>
**<math>D_m-D_n = \sum_{k=n+1}^m a_kb_k = \sum_{k=n+1}^m a_k(S_k -S_{k-1}) = \sum_{k=n+1}^m a_kS_k - \sum_{k=n}^{m-1} a_{k+1}S_k = a_mS_m -a_{n+1}S_n + \sum_{k=n+1}^{m-1} S_k(a_k-a_{k+1})</math>
**<math>|D_m-D_n|\leq |a_m||S_m| + |a_{n+1}| |S_n| +\sum_{k=n+1}^{m-1} |S_k||a_k-a_{k+1}|</math>
**כעת נשתמש בעובדה כי <math>|S_n|<M</math> לכל n, <math>a_n</math> סדרה חיובית, וכן <math>a_n - a_{n+1}\geq 0</math> לכל n.
**<math>|D_m-D_n|\leq M\left(a_m + a_{n+1} +\sum_{k=n+1}^{m-1} a_k-a_{k+1}\right)= 2Ma_{n+1}\to 0</math>
*לכן <math>D_n</math> סדרת קושי ולכן מתכנסת לגבול סופי, כלומר הטור מתכנס.

<videoflash>Ou3ixbIVfYI</videoflash>

====מבחן לייבניץ====

*תהי <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס. אזי:
** הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math> מתכנס.
**<math>\left|\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k\right|\leq a_1</math>.

*הוכחה:
**כיוןן שהסס"ח של <math>(-1)^{n+1}</math> חסומה הטור מתכנס לפי מבחן דיריכלה.
**נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math>.
**כיוון שהסדרה <math>a_n</math> יורדת, ניתן להוכיח באינדוקציה כי:
***<math>S_{2n}\geq 0</math>
***<math>S_{2n-1}\leq a_1</math>

<videoflash>nJU3b5zvURQ</videoflash>

===סיכום בדיקת התכנסות 🖖===

*כיצד נבחן אם הטור <math>\sum a_n</math> מתכנס בהחלט, בתנאי או מתבדר?

#אם ניתן להראות כי <math>a_n\not\to 0</math> הטור מתבדר
# נבצע מבחני ספוק 🖖
##אם לפי מבחני ההשוואה (הראשון או הגבולי) הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
##אם במבחן המנה או השורש הגבול גדול מ1 הטור מתבדר, אם קטן מ1 הטור מתכנס בהחלט ואם שווה ל1 צריך לנסות משהו אחר.
##אם במבחן העיבוי הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
#אם לא מצאנו התכנסות בהחלט, נבצע מבחנים על טורים כלליים בשביל לבדוק התכנסות בתנאי
##מבחן לייבניץ
##מבחן דיריכלה
##עבודה ישירה על סדרת הסכומים החלקיים (טור טלסקופי למשל)

===סכום האיברים החיוביים, וסכום האיברים השליליים===
*תהי סדרה <math>a_n</math> ונגדיר את:
**<math>a_n^+=\begin{cases}a_n & a_n\geq 0\\ 0 & a_n<0\end{cases}</math>
**<math>a_n^-=\begin{cases}0 & a_n\geq 0\\ -a_n & a_n<0\end{cases}</math>

*<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math>
*<math>|a_n|=a_n^++a_n^-</math>

*הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בהחלט אם ורק אם הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם.
*אם הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בתנאי אזי הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתבדרים שניהם ושואפים לאינסוף.

*כפי שהוכחנו בעבר בדרך שונה, אם הטור מתכנס בהחלט נובע ש<math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם, וביחד עם העובדה ש<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math> נובע שהטור מתכנס.

<videoflash>XEl8ZykrNcw</videoflash>

===שינוי סדר הסכימה===

*תהי <math>f:\mathbb{N}\to\mathbb{N}</math> פונקציה הפיכה ותהי סדרה <math>a_n</math> אז נאמר ש<math>p_n=a_{f(n)}</math> היא שינוי סדר של הסדרה <math>a_n</math>.

*תרגיל - אם <math>a_n\to L</math> גם שינוי הסדר מקיים <math>b_n\to L</math>

*דוגמא:
**<math>a_n=1,-1,1,-1,...</math>
**<math>f(n)=1,3,2,5,7,4,9,11,6,...</math>
**<math>p_n=a_{f(n)}=1,1,-1,1,1,-1,...</math>

*בדוגמא האחרונה:
*נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של <math>a_n</math> ומתקיים כי:
**<math>S_n=1,0,1,0,...</math>
*נסמן ב<math>D_n</math> את הסס"ח של שינוי הסדר <math>p_n</math>, מתקיים כי:
**<math>D_n =1,2,1,2,3,2,3,4,3,...</math>
*שינוי הסדר אמנם הותיר את הטור מתבדר, אך הפך את סדרת הסכומים החלקיים מחסומה לשואפת לאינסוף.

<videoflash>ASXMi-rBCv0</videoflash>

====משפט רימן====
*משפט רימן - יהי טור מתכנס בתנאי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> אזי לכל <math>-\infty\leq S \leq \infty</math> קיים שינוי סדר כך ש <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, אם הטור מתכנס בתנאי, ניתן לגרום לו להתכנס לכל ערך שנרצה (ואף לשאוף לפלוס או מינוס אינסוף), על ידי שינוי סדר איברי הסדרה.

<videoflash>e_tBsPs5vq4</videoflash>

====שינוי סדר הסכימה של טור מתכנס בהחלט====
*יהי טור מתכנס בהחלט <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =S</math> אזי לכל שינוי סדר <math>p_n</math> מתקיים כי <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, שינוי סדר איברי הסדרה אינו משפיע על סכום הטור.

<videoflash>GG76LdzRvKo</videoflash>

==פרק 4 - פונקציות ורציפות==
===מבוא לגבולות===

<videoflash>OMJWXoSIlX0</videoflash>

*מבוא לגבולות (שיטות אלגבריות: כפל בצמוד, הוצאת חזקה משמעותית).
**<math>\lim_{x\to 2}\frac{x^2-4}{x-2}</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}\frac{2x^2+5x+3}{3x^2-100}</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+x+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}x^2-x</math>

===הגדרת הגבול לפי קושי===

* <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סביבה של L בציר y קיימת סביבה של <math>x_0</math> בציר x, כך שלכל ערכי x בסביבה של <math>x_0</math> פרט אולי ל<math>x_0</math> עצמו, ערכי ציר y כלומר <math>f(x)</math> נמצאים בסביבה של L בציר y.

*דוגמאות:
**<math>\lim_{x\to 3} 2x+1=7</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>0\neq |x-3|<\delta</math> מתקיים <math>|2x+1-7|<\varepsilon </math>
**<math>\lim_{x\to 2^-}\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}=-\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>2-\delta<x<2</math> מתקיים כי <math>\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}<-M</math>
**<math>y=a</math> אסימפטוטה אופקית מימין של <math>f(x)</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>K>0</math> כך שלכל x המקיים <math>x>K</math> מתקיים כי <math>|f(x)-a|<\varepsilon</math>

<videoflash>YTA4sI56t1Y</videoflash>

===הגדרת הגבול לפי היינה===

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0\neq a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0< a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0> a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>

הגדרה זו שקולה להגדרה של קושי, כלומר הגבול שווה לL לפי קושי אם ורק אם הוא שווה לL לפי היינה.

*מרבית כללי האריתמטיקה המורחבות נובעים "בחינם" עבור פונקציות

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם ורק אם <math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math>

<videoflash>KKFyEBxM9yo</videoflash>

===הפונקציות הטריגונומטריות===
*הגדרת סינוס וקוסינוס ע"י מעגל היחידה.
**<math>sin^2(x)+cos^2(x)=1</math>
**<math>sin(-x)=-sin(x),cos(-x)=cos(x)</math>
**<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+sin(b)cos(a),cos(a+b)=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b)</math>
**<math>sin(2x)=2sin(x)cos(x),cos(2x)=cos^2(x)-sin^2(x)</math>

<videoflash>gnUkKM9PgPQ</videoflash>

*[[קובץ:Sin(x)_over_x.png|400px|link=https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%92%D7%91%D7%95%D7%9C_%D7%A9%D7%9C_sin(x)/x]]
**עבור זוית <math>0<x<\frac{\pi}{2}</math> שטח המשולש חסום בשטח הגזרה (משולש פיצה עם הקשה) שחסום בשטח המשולש:
**<math>S_{\triangle AOB}<S_{\bigcirc AOB}<S_{\triangle AOD}</math>
**<math>\frac{sin(x)}{2}<\frac{x}{2}<\frac{tan(x)}{2}</math>
***כיוון ש<math>0<sin(x)<x</math> בתחום <math>(0,\frac{\pi}{2})</math>, נובע לפי סנדוויץ' ש<math>\lim_{x\to 0^+}sin(x)=0</math>.
***כיוון שמדובר בפונקציה אי זוגית, נובע שזה גם הגבול משני הצדדים.
***כעת בתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math> הקוסינוס חיובית ולכן <math>cos(x)=\sqrt{1-sin^2(x)}</math> ונובע כי <math>\lim_{x\to 0}cos(x)=1</math>.
**נחלק את אי השיוויון הטריגונומטרי בסינוס ונקבל:
**<math>1<\frac{x}{sin(x)}<\frac{1}{cos(x)}</math>
**לפי כלל הסנדביץ <math>\lim_{x\to 0^+}\frac{sin(x)}{x}=1</math>
**כיוון שמדובר בפונקציה זוגית, נובע שהגבול משני הצדדים שווה 1.

*ראינו ש<math>\lim_{x\to 0}\frac{sin(x)}{x}=1</math>.
*שימו לב ש<math>\lim_{x\to\infty}\frac{sin(x)}{x}=0</math>, כיוון שמדובר בחסומה חלקי שואפת לאינסוף.

<videoflash>YIU0hc8xe7I</videoflash>

===רציפות===

*רציפות.
*הגדרה:
*פונקציה f נקראית רציפה בקטע <math>[a,b]</math> אם f רציפה בכל נקודה בקטע <math>(a,b)</math> ובנוסף <math>\lim_{x\to a^+}f(x)=f(a)</math> וגם <math>\lim_{x\to b^-}f(x)=f(b)</math>

*טענה: אם f רציפה ב<math>x_0</math> אזי לכל סדרה <math>x_n\to x_0</math> (גם אם אינה שונה מ<math>x_0</math>) מתקיים כי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>.

<videoflash>9y7T2Nmpv24</videoflash>

<videoflash>76vmO8IBYKQ</videoflash>

*גבול של הרכבת פונקציות נכשל ללא רציפות.
**<math>f(x)=\frac{x}{x}, g(x)=0</math> מתקיים כי <math>\lim_{x\to 0}f(x)=1,\lim_{x\to 2}g(x)=0</math> אבל <math>\lim_{x\to 2}f(g(x))\neq 1</math>.

*הרכבת רציפות: תהי f רציפה ב<math>x_0</math> ותהי g רציפה ב<math>f(x_0)</math>. אזי <math>g\circ f</math> רציפה ב<math>x_0</math>.
**הוכחה:
**תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> אזי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>
**לפי הטענה הקודמת, <math>g(f(x_n))\to g(f(x_0))</math>.

<videoflash>FA_XRcitd64</videoflash>

*פונקציות הפיכות (הוכחות והגדרות מדוייקות בבדידה).
**פונקציה <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה אם"ם היא חח"ע ועל
**הפונקציה ההופכית היא <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> ומתקיים כי <math>f(x)=y</math> אם"ם <math>x=f^{-1}(y)</math>

*טענה: אם <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> רציפה בקטע <math>[a,b]</math>, אזי <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> רציפה בקטע <math>[c,d]</math>.
**הוכחה:
**תהי <math>y_0\neq y_n\to y_0</math>, צ"ל ש <math>f^{-1}(y_n)\to f^{-1}(y_0)</math>
**יהי גבול חלקי <math>x_n=f^{-1}(y_n)\to L</math>.
**אזי <math>f(x_n)=y_n\to y_0</math>.
**מצד שני, לפי רציפות הפונקציה f מתקיים <math>f(x_n)\to f(L)</math>.
**לכן <math>f(L)=y_0</math> ולכן <math>L=f^{-1}(y_0)</math>.

<videoflash>qjSueXDanYs</videoflash>

===אי רציפות===

*מיון אי רציפות.
**רציפות - הגבול בנקודה שווה לערך בנקודה.
**סליקה - הגבול קיים וסופי בנקודה, אך שונה מהערך בנקודה או שהפונקציה אינה מוגדרת בנקודה.
**קפיצתית (מין ראשון) - הגבולות החד צדדיים קיימים סופיים ושונים בנקודה.
**עיקרית (מין שני) - אחד הגבולות החד צדדיים אינו קיים או שאינו סופי.

<videoflash>3zwjxNNr5tc</videoflash>

==פרק 5 - גזירות==

<videoflash>7FYVQ_fGyNE</videoflash>

===הגדרת הנגזרת===
*<math>f'(x)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}</math>
*<math>\displaystyle{\lim{h\to 0}} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} =\{h=x-x_0\} = \lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}</math>
**הסבר לגבי שיטת ההצבה בה השתמשנו לעיל:
**נניח כי <math>\lim{h\to 0} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}=f'(x_0)</math> ונוכיח כי <math>\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}=f'(x_0)</math>, והוכחה דומה בכיוון ההפוך.
**תהי <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> נגדיר את הסדרה <math>0\neq h_n=x_n-x_0\to 0</math>.
**כיוון ש<math>\frac{f(x_0+h_n)-f(x_0)}{h_n}\to f'(x_0)</math> נובע כי <math>\frac{f(x_n)-f(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(x_0)</math>.
*אם f גזירה בנקודה, היא רציפה בנקודה:
**צ"ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=f(x_0)</math>
**לפי אריתמטיקה של גבולות זה שקול ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=0</math>
**לפי עקרון win (קיצור של wouldn't it be nice?) מתקיים כי <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}\cdot (x-x_0)=f'(x_0)\cdot 0 = 0</math>
*פונקציה הערך המוחלט אינה גזירה באפס
**<math>(|x|)'(0) = \lim_{h\to 0}\frac{|h|-|0|}{h}=\lim\frac{|h|}{h}</math> וגבול זה אינו קיים, כיוון שהגבולות החד צדדים שונים.
**ניתן לשים לב גם ש<math>|x|=\sqrt{x^2}</math>, וכמו כן נראה בהמשך כי<math>\sqrt{x}</math> אינה גזירה באפס.

<videoflash>nukvxlHm2kQ</videoflash>

===הנגזרות של הפונקציות האלמנטריות===
*טריגו:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{1-cos(h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin^2(h)}{h(1+cos(h))}=\lim_{h\to 0}sin(h)\cdot \frac{sin(h)}{h}\cdot \frac{1}{1+cos(h)}=0\cdot 1 \cdot \frac{1}{2}=0</math>
**<math>(sin(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x+h)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x)cos(h)+sin(h)cos(x)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}sin(x)\cdot \frac{cos(h)-1}{h} + cos(x)\cdot \frac{sin(h)}{h}=cos(x)</math>
**באופן דומה <math>(cos(x))'=-sin(x)</math>
*לוג:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{log(1+h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{h}\cdot log(1+h)=\lim_{h\to 0}log\left(\left(1+h\right)^{\frac{1}{h}}\right)=log(e)
</math>
***המעבר האחרון נובע מהעובדה שפונקצית הלוג רציפה.
***(בפרט נובע כי <math>\lim_{x\to 0}\frac{ln(1+x)}{x}=1</math>.)
**<math>(log(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{log(x+h)-log(x)}{h}= \lim_{h\to 0}\frac{log\left(\frac{x+h}{x}\right)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{x}\cdot\frac{log\left(1+\frac{h}{x}\right)}{\frac{h}{x}}=\frac{log(e)}{x}</math>
***בפרט נובע כי <math>(ln(x))' = \frac{1}{x}</math>
*אקספוננט:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{a^h-1}{h} = \{t=a^h-1, h=log_a(1+t)\} = \lim_{t\to 0} \frac{t}{log_a(1+t)} = \frac{1}{log_a(e)} = \frac{1}{\frac{ln(e)}{ln(a)}}=ln(a)</math>
**<math>(a^x)' = \lim_{h\to 0}\frac{a^{x+h}-a^x}{h}= \lim_{h\to 0}a^x\cdot \frac{a^h-1}{h}=a^x\cdot ln(a)</math>
***בפרט נובע כי <math>(e^x)'=e^x</math>.

<videoflash>pBYSLhpsz9g</videoflash>

<videoflash>NkPt_CFvuhY</videoflash>

*ישר:
**<math>(x)'=\displaystyle{\lim_{h\to 0}\frac{(x+h)-x}{h} = 1}</math>

===חוקי הגזירה===

*תהיינה f,g גזירות ב<math>x_0</math> אזי:
**<math>(cf)'(x_0)=cf'(x_0)</math>
**<math>(f+g)'(x_0)=f'(x_0)+g'(x_0)</math>
**<math>(f\cdot g)'(x_0) = f'(x_0)\cdot g(x_0)+f(x_0)\cdot g'(x_0)</math>

<videoflash>iiF0siIWius</videoflash>

תהי g גזירה ב<math>x_0</math> ותהי f הגזירה ב<math>g(x_0)</math>:
*<math>(f\circ g)'(x_0) = \lim_{x\to x_0} \frac{f(g(x))-f(g(x_0))}{x-x_0}</math>
*תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math>.
*רוצים לומר ש<math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}= \frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{g(x_n)-g(x_0)}\cdot \frac{g(x_n)-g(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.
*אמנם <math>g(x_n)\to g(x_0)</math> בגלל שהרציפות נובעת מהגזירות, אבל לא ידוע ש<math>g(x_n)\neq g(x_0)</math> ובמקרה זה אנחנו כופלים ומחלקים באפס.
*אם יש תת סדרה <math>a_n</math> של <math>x_n</math> עבורה <math>g(a_n)=g(x_0)</math> אזי <math>\frac{g(a_n)-g(x_0)}{a_n-x_0}=0</math> ולכן <math>g'(x_0)=0</math>.
*לכן <math>f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)=0</math>.
*כמו כן, <math>\frac{f(g(a_n))-f(g(x_0))}{a_n-x_0}=0</math>.
*לכן בכל מקרה קיבלנו כי <math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>
*סה"כ <math>(f\circ g)'(x_0)=f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.

<videoflash>uMPXs9PwxZ4</videoflash>

===נגזרת של חזקה===
*עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(x^\alpha)'=(e^{ln\left(x^\alpha\right)})' = (e^{\alpha\cdot ln(x)})' = e^{\alpha\cdot ln(x)}\cdot \frac{\alpha}{x} = x^\alpha \cdot \frac{\alpha}{x} = \alpha x^{\alpha-1}</math>

*עבור חזקות בהן הביטוי מוגדר, <math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> גם עבור <math>x\leq 0</math> (לפי תכונות של פונקציות זוגיות ואי זוגיות, ובאפס לפי חישוב ישיר).

*חזקה:
**<math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> לכל <math>\alpha\in \mathbb{R}</math>, הוכחה בהמשך.
*בפרט:
**<math>(1)'=0</math>
**<math>(\frac{1}{x})' = (x^{-1})'=-\frac{1}{x^2}</math>
**<math>(\sqrt{x})'=(x^{\frac{1}{2}})'=\frac{1}{2\sqrt{x}}</math>
** עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(\sqrt[3]{x})'=(x^{\frac{1}{3}})'=\frac{1}{3\sqrt[3]{x^2}}</math> וכיוון שהפונקציה אי זוגית נובע שהנגזרת שווה לביטוי הזה גם לשאר ערכי x.

<videoflash>UQnqIRrf12E</videoflash>

*דוגמא: חישוב הנגזרת של <math>x^x</math>

===נגזרת מנה===
תהיינה f,g גזירות בנקודה x כך ש <math>g(x)\neq 0</math>:
*נזכור כי <math>(\frac{1}{x})'=-\frac{1}{x^2}</math>
*אזי בנקודה x מתקיים: <math>\left(\frac{f}{g}\right)'=\left(f\cdot \frac{1}{g}\right)' = f'\cdot \frac{1}{g} + f\cdot \frac{-g'}{g^2} = \frac{f'g-g'f}{g^2}</math>

<videoflash>Iag0TdjdFnM</videoflash>

===פונקציות הופכיות ונגזרתן===

*טענה: תהי <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה ורציפה. ונניח כי היא גזירה בנק' <math>a<x_0<b</math> כך ש <math>f'(x_0)\neq 0</math>.
:אזי <math>f^{-1}</math> גזירה בנק' <math>f(x_0)</math> ומתקיים כי
:<math>(f^{-1})'(f(x_0))=\frac{1}{f'(x_0)}</math> או בנוסח אחר-
:<math>(f^{-1})'(x)=\frac{1}{f'(f^{-1}(x))}</math>
**הוכחה:
**<math>(f^{-1})'(f(x_0)) = \lim_{y\to f(x_0)}\frac{f^{-1}(y)-f^{-1}(f(x_0))}{y-f(x_0)}</math>
**תהי <math>f(x_0)\neq y_n\to f(x_0)</math> ונסמן <math>x_n=f^{-1}(y_n)</math>.
**אזי מתוך רציפות וחח"ע נובע כי <math>x_0\neq x_n\to f^{-1}(f(x_0))=x_0</math>
**<math>\frac{f^{-1}(y_n)-f^{-1}(f(x_0))}{y_n-f(x_0)} = \frac{x_n-x_0}{f(x_n)-f(x_0)} \to \frac{1}{f'(x_0)}</math>

*דוגמא חשובה:
*<math>tan:(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})\to\mathbb{R}</math> הפיכה וההופכית שלה נקראית <math>arctan</math>.
*<math>tan^2(x)+1 = \frac{sin^2(x)}{cos^2(x)}+1 = \frac{1}{cos^2(x)}</math>
*<math>arctan'(x) = \frac{1}{\frac{1}{cos^2(arctan(x))}} = \frac{1}{tan^2(arctan(x))+1}=\frac{1}{1+x^2}</math>

*הנגזרות של <math>arcsin,arccos</math>

<videoflash>n9WMYrhb-6I</videoflash>

<videoflash>sryeJtePu_U</videoflash>

==פרק 6 - חקירה==

===משפט ערך הביניים===
*תהי f רציפה בקטע <math>[a,b]</math> כאשר <math>a<b\in\mathbb{R}</math>.
*עוד נניח כי <math>f(a)\leq 0</math> וכן <math>f(b)\geq 0</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in[a,b]</math> כך ש <math>f(c)=0</math>

*תהי f רציפה ב<math>[0,1]</math> כך ש<math>f(1)=2</math>, הוכיחו שקיימת נק' <math>c\in [0,1]</math> עבורה <math>f(c)=\frac{1}{c}</math>
**נעביר אגף ונביט בפונקציה <math>h(x)=f(x)-\frac{1}{x}</math> שצריך למצוא שורש שלה.
**<math>h(1)>0</math>.
**<math>\lim_{x\to 0^+}h(x)=f(0)-\infty=-\infty</math> ולכן קיימת נקודה <math>0<d<1</math> עבורה <math>h(d)<0</math>.
**לפי משפט ערך הביניים בקטע <math>[d,1]</math> קיימת נק' המאפסת את הפונקציה h.

<videoflash>WdKVN6R0NfU</videoflash>

<videoflash>pZXEn6KWtMY</videoflash>

===משפטי ויירשטראס===
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - חסומה.
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - מקבלת מינימום ומקסימום.

<videoflash>FPlpOmNQiAE</videoflash>

===משפט פרמה===
*אם פונקציה גזירה בנק' קיצון מקומי, הנגזרת שווה שם לאפס.
*ההפך אינו נכון, ייתכן שהנגזרת תתאפס אך בנקודה לא יהיה קיצון ואף לא פיתול.

<videoflash>Vlsum5uohMo</videoflash>

===משפט רול===
**תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> כך ש <math>f(a)=f(b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=0</math>
*כלומר, פונקציה רציפה בקטע סגור, וגזירה בקטע הפתוח, שמקבלת את אותו ערך בקצוות - הנגזרת שלה מתאפסת בנקודה כלשהי בקטע הפתוח.

*לפולינום מדרגה n יש לכל היותר n שורשים שונים.

<videoflash>hmdp_jj9fx0</videoflash>

===משפט לגראנז' ותחומי עלייה וירידה===

*פונקציה f נקראת עולה בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\leq f(x_2)</math>
*פונקציה f נקראת יורדת בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\geq f(x_2)</math>

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}</math>
*כלומר קיימת נקודה בה השיפוע שווה לשיפוע המיתר בין שתי הנקודות בקצוות הקטע.

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי f עולה בקטע <math>[a,b]</math> אם ורק אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math>
*כמו כן, באותם תנאים, אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math> אזי <math>f(a)<f(b)</math> או שהפונקציה קבועה ב<math>[a,b]</math> ונגזרתה שווה אפס בקטע <math>(a,b)</math>

<videoflash>3DXDneBUnK8</videoflash>

*דוגמא
*יהי <math>a\in\mathbb{R}</math> מצאו כמה פתרונות יש למשוואה <math>sin(x)=x+a</math>

<videoflash>zX9XkY_mdDQ</videoflash>

===משפט קושי (לגראנז' המוכלל)===

*תהיינה f,g רציפות ב<math>[a,b]</math> וגזירות ב<math>(a,b)</math> כך ש<math>g'\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>\frac{f'(c)}{g'(c)}=\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}</math>

*הוכחת משפט לגראנז' המוכלל, שמוכיח גם את משפט לגראנז' עצמו כמקרה פרטי.
**ראשית, כיוון ש<math>g'(x)\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math> נובע לפי רול כי <math>g(a)\neq g(b)</math> ולכן מותר לחלק בהפרש ביניהם.
**<math>h(x)=f(x)-f(a) - \frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}(g(x)-g(a))</math>
**<math>h(a)=h(b)=0</math> ולכן לפי רול קיימת נק' <math>c\in (a,b)</math> עבורה <math>h'(c)=0</math> וזה מה שרצינו להוכיח.
**(שימו לב שמותר לחלק ב<math>g'(c)</math>.)
**עבור <math>g(x)=x</math> נקבל את משפט לאגראנז' הרגיל.

<videoflash>PTtcansFGJQ</videoflash>

===[[כלל לופיטל]]===
*תהיינה פונקציות כך ש <math>f,g\to 0</math> או <math>f,g\to \infty</math> ונניח כי <math>\frac{f'}{g'}\to L</math> אזי גם <math>\frac{f}{g}\to L</math>

<videoflash>PaDFSrtsOE4</videoflash>

====משפט סדרי הגודל====

*לכל <math>0<a,b</math> מתקיים כי:

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{(e^x)^b} =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{\ln^b(x)} =\infty} </math>

====דוגמאות נוספות====

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 1} \frac{\ln(x)}{\sin(\pi x)} =-\frac{1}{\pi}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x}{sin(x)+2+x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} xe^{\frac{1}{x}} =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \sqrt[x]{x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x\ln(x) =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x^x =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} \frac{1}{x}+\ln(x) =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\frac{\pi}{2}} \left(\sin(x)\right)^{\tan^2(x)} =\frac{1}{\sqrt{e}}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to(-\infty)} \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} =-1} </math>

====הוכחת כלל לופיטל בשני המקרים====

<videoflash>bqLDkGRLUYI</videoflash>

<videoflash>0RjBoccpjo8</videoflash>

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

חדוא 1 - ארז שיינר

2022-12-13T11:50:40Z

Erez1: /* מבחן דיריכלה */

[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1]]

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

=תרגילי הכנה למבחן ופתרונותיהם=

*[[מדיה:22Calc1QnA.pdf| עשרות תרגילי הכנה למבחן עם פתרונות מלאים]]

=מבחנים ופתרונות=

===מערכי תרגול עם פתרונות===
*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]

===מבחנים של מתמטיקה===
*[[מדיה:מועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד א' החממה תשפ"א]], [[מדיה:Solמועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:מועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד ב' החממה תשפ"א]], [[מדיה:solמועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:21HamamaExmpTest.pdf|פתרון מבחן לדוגמא החממה תשפ"א]]
*[[מדיה: Infi1 tihon 2019A.pdf |מבחן מועד א תשע"ט]], [[מדיה: Infi1 tihon 2019Asol.pdf |פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1DumbTest.pdf|מבחן דמה תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1DumbTestSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestBSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:Calc1_2016a_exam.pdf | מבחן מועד א' תשע"ו]], [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/Pdf/Infi2_76aSol.pdf פתרון המרצה], [[מדיה:Calc1_2016a_sols.pdf | פתרון המתרגלים]], [[מדיה:Calc1_2016a_sols_erez.pdf | פתרון ארז שיינר]]
*[[מדיה:אינפי_1_-_מועד_א%27_תשעג.pdf|מבחן מועד א' תשע"ג]], [[מדיה:Infi1TashagMoedASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams3.pdf | מבחן מועד ב' תשע"ג]], [[מדיה: infi1Exams3Sol.pdf | פתרון חלקי]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה1|מבחן דמה למתמטיקאים תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestAsol.pdf|פתרון]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה2|מבחן דמה נוסף תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestBsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams1.pdf | מועד מיוחד תשע"ב]], [[מדיה:tashabspecialtestsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams2.pdf | מועד א' תשע"ב]], [[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מתמטיקאים|פתרון]]
*[[מבחן אינפי 1 סמסטר א' מועד ב' תשע"ב| מועד ב' למתמטיקאים תשע"ב כולל פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד א'|מבחן מועד א' החממה תשע"א פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד ב'|מבחן מועד ב' החממה תשע"א פתרון]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ב, מועד א, |פתרון תשס"ב, מועד א]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ג, מועד ב, |פתרון תשס"ג, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תשנ"ט, מועד ב, |פתרון תשנ"ט, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תש"נ |פתרון תש"נ, אין מועד]]
*[[אינפי 1, תשנ"ו מועד ב' - פתרון (זלצמן)|פתרון תשנ"ו, מועד ב']]

===מבחנים של מדמ"ח===
*[[מדיה:21Infi1CSSummerA.pdf|מועד א' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:21Infi1CSSummerB.pdf|מועד ב' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedExmp2021CS.pdf|מבחן לדוגמא תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedExmp2021CSSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedA2021CS.pdf|מועד א' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedA2021CSSol.pdf|פתרון מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedB2021CS.pdf|מועד ב' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedB2021CSSol.pdf|פתרון מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedC2021CS.pdf|מועד ג' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedC2021CSSol.pdf|פתרון מועד ג' תשפ"א]]
*[[מדיה:19CSInfi1dumbtest.pdf|מבחן לדוגמא תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1dumbtestSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תש"ף]]
*[[מדיה:19CSInfi1A.pdf|מבחן מועד א' תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תש"ף]]
*[[מדיה:16CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד ג' תשע"ז]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/פתרון מועד א - גרסת שנפס|מועד א' תשע"ג פתרונות בלבד]]
*[[מדיה:TashagInfiCsexmtest.pdf|מבחן דמה תשע"ג]], [[מדיה:TashagInfiCsexmtestSol.pdf|פתרון מבחן דמה תשע"ג]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מדמח|מבחן מדמ"ח מועד א' תשעב ופתרונו]].

===מבחנים של הנדסה===
*[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|מבחנים בחדו"א 1 של הנדסה]] - שאלות 2,6 אינן רלונטיות לקורס זה

===מבחנים של אנליזה למורים===
*[[מבחנים בקורס אנליזה 1 למורים]] - אמנם כלל השאלות רלוונטיות, אולם הרמה הכולל של המבחנים נמוכה יותר מקורס זה

=== הצעות פתרון למבחנים מהשנים תשע"ה-תשפ"ב (תיכוניסטים) ===
ע"י לירן מנצורי ויונתן סמידוברסקי
*[[מדיה:מבחן_תשפב_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשפ"ב מועד א']]
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשעט_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ט מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_תשעט_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשע"ט מועד א']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf | מבחן תשע"ח מועד ב']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ח מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_תשעז_מועד_ב_לירן מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד ב']]
*[[מדיה:מבחן_תשעז_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד א']]
*[[מדיה:תיקון_תשעה_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד ב']]
*[[מדיה:תשעה_מועד_א'_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד א']]

===מבחנים מאוניברסיטאות שונות===
*[[אינפי 1 - מבחנים מאוניברסיטאות שונות]]

=סרטוני ותקציר ההרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe פלייליסט של כל הסרטונים]

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hkSHBU2VSWetKIVS1oyDT2c פלייליסט ההרצאות של אינפי 1 למדמח תשפ"א]

==פרק 1 - מספרים וחסמים==

===קבוצות מספרים===

*הטבעיים <math>\mathbb{N}=\{1,2,3,...\}</math>
*השלמים <math>\mathbb{Z}=\{0,-1,1,-2,2,...\}</math>
*הרציונאליים <math>\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{n}|p\in\mathbb{Z},n\in\mathbb{N}\right\}</math>
*הממשיים <math>\mathbb{R}</math>, כל השברים העשרוניים כולל האינסופיים

*העשרה: בנייה של שדה הממשיים באמצעות [[חתכי דדקינד]]

<videoflash>iEux7Zo_7Iw</videoflash>

*לא קיים <math>x\in\mathbb{Q}</math> כך ש <math>x^2=2</math>.
*במילים פשוטות, <math>\sqrt{2}</math> אינו רציונאלי (בהמשך נוכיח שיש מספר ממשי כזה).

<videoflash>20KPM0pRTHc</videoflash>

===חזקות ולוגריתמים===
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^n=x\cdots x</math> כפל n פעמים
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{1}{n}}=\sqrt[n]{x}</math> כלומר המספר האי שלילי שבחזקת n שווה לx.
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל זוג מספרים טבעיים <math>n,k\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{n}{k}}=\sqrt[k]{x^n}</math>
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> נגדיר <math>x^0=1</math>

*מה לגבי חזקות ממשיות אי רציונליות?
*נגדיר אותן באמצעות גבול של חזקות רציונאליות

*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל חזקה ממשית שלילית <math>-a<0</math> נגדיר <math>x^{-a}=\frac{1}{x^a}</math>

<videoflash>vHNsel0dKHk</videoflash>

*לכל <math>0<a\neq 1</math> נגדיר את <math>log_a(x)</math> להיות המספר שa בחזקתו שווה לx.
*חוקי לוגים:
**<math>log_a(x)+log_a(y)=log_a(xy)</math>
**<math>log_a(x)-log_a(y)=log_a\left(\frac{x}{y}\right)</math>
**<math>log_a(x^y)=y log_a(x)</math>
**<math>\log_a(x)=\frac{log_b(x)}{log_b(a)}</math>
**<math>log_a(x)=y</math> אם ורק אם <math>x=a^y</math>

===חסמים===

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> אזי:
**<math>M\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המקסימום''' של A או '''האיבר הגדול ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>M\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלעיל''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>m\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המינימום''' של A או '''האיבר הקטן ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>
**<math>m\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלרע''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>

*כמו כן:
**אם יש איבר קטן ביותר בקבוצת חסמי המלעיל של A הוא נקרא '''החסם העליון''' של A, או '''הסופרמום''' של A ומסומן <math>\sup(A)</math>
**אם יש איבר גדול ביותר בקבוצת חסמי המלרע של A הוא נקרא '''החסם התחתון''' של A, או '''האינפימום''' של A ומסומן <math>\inf(A)</math>

<videoflash>WdKqIf8xGeY</videoflash>

*בשדה הממשיים לכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלעיל יש חסם עליון, ולכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלרע יש חסם תחתון.
*בשדה הרציונאליים זה לא נכון; לקבוצה <math>A=\{x\in\mathbb{Q}|x^2<2\}</math> אין מספר רציונאלי קטן ביותר מבין חסמי המלעיל שלה.

<videoflash>7cz-S6GWg3Y</videoflash>

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> ויהי <math>M\in\mathbb{R}</math> אזי:
**M הוא החסם העליון של A אם ורק אם M הוא חסם מלעיל של A ולכל מספר <math>M-\varepsilon<M</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a>M-\varepsilon</math>
**m הוא החסם התחתון של A אם ורק אם m הוא חסם מלרע של A ולכל מספר <math>m<m+\varepsilon</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a<m+\varepsilon</math>

*דוגמא: תהיינה <math>\emptyset\neq A,B\subseteq\mathbb{R}</math> חסומות מלעיל כך שA אינה מכילה חסמי מלעיל של B, אזי <math>\sup(A)\leq\sup(B)</math>

<videoflash>mVCNRtV7TP0</videoflash>

===שיטות הוכחה בסיסיות===

*[[שיטות הוכחה בסיסיות]]

*הוכחת טענות מכומתות - טענות 'לכל' וטענות 'קיים'

<videoflash>QIwz6eyrcuI</videoflash>

==פרק 2 - סדרות==

===הגדרת הגבול===

*הגדרת הגבול של סדרה:
*תהי סדרה ממשית <math>a_n</math> ויהי מספר ממשי <math>L\in\mathbb{R}</math>.
*<math>L</math> הינו גבול הסדרה <math>a_n</math> (מסומן <math>\lim a_n=L</math> או <math>a_n\to L</math>) אם:
**לכל סביבה של הגבול, קיים מקום בסדרה שאחריו כל איברי הסדרה נמצאים בסביבה הנתונה, כלומר:
**לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_n-L|<\varepsilon</math>

<videoflash>mMVBYUDmSA0</videoflash>

*נגדיר ש<math>a_n\to\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שלכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>a_n>M</math>
*נגדיר ש<math>a_n\to -\infty</math> אם <math>-a_n\to\infty</math>

*טענה: תהי <math>a_n\to \infty</math> אזי <math>\frac{1}{a_n}\to 0</math>
*טענה: תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>\frac{1}{|a_n|}\to\infty</math>

<videoflash>U5RUHjrHVGI</videoflash>

*אם <math>a_n\to L_1</math> וכן <math>a_n\to L_2</math> אזי <math>L_1=L_2</math>

<videoflash>YE52OP_xPDA</videoflash>

*סדרה המתכנסת לגבול סופי חסומה.

<videoflash>CZnYbF1Lm7k</videoflash>

*<math>a_n\to L \iff a_{n+1}\to L</math>
*בפרט, כל שינוי, תוספת או החסרה של מספר סופי של איברים לא משפיע על גבול הסדרה.

<videoflash>nHaq8E0vGJA</videoflash>

*תהי סדרה<math>a_n</math> המתכנסת לגבול סופי והמקיימת לכל <math>n</math> כי <math>a<a_n</math> אזי <math>\lim a_n\geq a</math>

===שאיפה לאפס===

*תהי סדרה <math>a_n</math> ויהי <math>L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n\to L</math> אם ורק אם <math>|a_n-L|\to 0</math>
**בפרט <math>a_n\to 0</math> אם ורק אם <math>|a_n|\to 0</math>

*תהי <math>a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n</math> חסומה, אזי <math>a_nb_n\to 0</math>

*תהיינה <math>a_n,b_n\to 0</math> אזי גם <math>a_n+b_n\to 0</math>

<videoflash>3QSMzWlG-yI</videoflash>

===משפטי סנדביץ'===

*משפט הסנדביץ' -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n \leq c_n</math>
**כמו כן, יהי <math>L\in\mathbb{R}</math> כך ש <math>a_n,c_n\to L</math>
**אזי <math>b_n\to L</math>
*חצי סנדביץ'-
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>a_n\to\infty</math>
**אזי <math>b_n\to \infty</math>
*חצי סנדביץ' על הרצפה -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>|a_n|\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>b_n\to 0</math>
**אזי <math>a_n\to 0</math>

<videoflash>AVvOiLm5COA</videoflash>

===מבוא לחשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===
*תהיינה <math>b_n\to L_b\in \mathbb{R}</math>, <math>a_n\to L_a\in \mathbb{R}</math> אזי
**<math>a_n+b_n\to L_a+L_b</math>
**<math>a_n\cdot b_n \to L_a\cdot L_b</math>
**אם <math>L_b\neq 0</math> אזי <math>\frac{a_n}{b_n}\to\frac{L_a}{L_b}</math>

<videoflash>Hf14pSb3zDM</videoflash>

===אינדוקציה===

*משפט האינדוקציה המתמטית
*תהי סדרת טענות כך שמתקיימים שני התנאים הבאים:
**הטענה הראשונה נכונה.
**לכל <math>n\in \mathbb{N}</math> אם הטענה הn מתקיימת אז גם הטענה הn+1 מתקיימת.
*אזי כל הטענות בסדרה נכונות

*אי שיוויון ברנולי: יהי <math>-1<x\in\mathbb{R}</math> אזי לכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים כי <math>(1+x)^n\geq 1+nx</math>

<videoflash>n6xkPhKmhQo</videoflash>

===חזקת אינסוף===

*תהי <math>0<a_n\to a</math> אזי:
**אם <math>a>1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n \to \infty</math>
**אם <math>a<1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n\to 0</math>
*שימו לב כי ייתכן ו<math>1<a_n\to 1</math>, כלומר איברי הסדרה גדולים מ1 אך גבולה הוא 1 ואז המשפט אינו תקף.

<videoflash>hFa7Nv5o05M</videoflash>

===כלל המנה===

*כלל המנה (הוכחה בסיכום הבא על [[אי-שוויון הממוצעים]]).
**תהי סדרה <math>a_n</math> המקיימת כי '''גבול''' המנה הוא <math>\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|\to L</math> אזי:
***אם <math>1<L\leq\infty</math> מתקיים כי <math>|a_n|\to\infty</math>
***אם <math>0\leq L<1</math> מתקיים כי <math>a_n\to 0</math>
***מתקיים כי <math>\sqrt[n]{|a_n|}\to L</math>

*דוגמאות:
**<math>\frac{n}{2^n}\to 0</math>
**<math>\sqrt[n]{n}\to 1</math>
**עבור <math>a>0</math> מתקיים <math>\sqrt[n]{a}\to 1</math>
**<math>\sqrt[n]{n!}\to \infty</math>

<videoflash>Shmc2BtEGBE</videoflash>

===חזקות של גבולות===

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to 0</math> אזי <math>a^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה: אם <math>a\geq 1</math> אזי <math>a^{-\frac{1}{m}}\leq a^{b_n}\leq a^{\frac{1}{m}}</math> והרי <math>\sqrt[m]{a}\to 1</math> לפי כלל המנה

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to L\in \mathbb{R}</math> אזי <math>a^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a^{b_n} = a^{b_n-L}\cdot a^L\to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>a_n\to 1</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה:<math>a_n^{[L]-1}\leq a_n^{b_n}\leq a_n^{[L]+1}</math> לפי חשבון גבולות (כפל) שני הצדדים שואפים ל1. (אם <math>a_n<1</math> אי השיוויון הפוך).

*תהי <math>a_n\to a>0</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a_n^{b_n}=\left(\frac{a_n}{a}\right)^{b_n} \cdot a^{b_n} \to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>0\leq a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n\to L>0</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 0</math>
**רעיון הוכחה: החל משלב מסויים <math>0\leq a_n^{b_n}\leq \frac{1}{m^{\frac{L}{2}}} </math>

===סדרות מונוטוניות והמספר e===
*כל סדרה מונוטונית הינה חסומה מתכנסת לגבול סופי, או שאינה חסומה ושואפת לגבול אינסופי.

*דוגמא: נביט בסדרה <math>a_1>0,\ a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
**כיוון ש <math>a_{n+1}-a_n=a_n^2\geq 0</math> מדובר בסדרה מונוטונית עולה.
**אם הסדרה חסומה:
***קיים לה גבול סופי <math>a_n\to L</math>
***נחשב את גבול שני צידי המשוואה <math>a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
***לכן <math>L=L^2+L</math> ולכן <math>L=0</math>
***אבל הסדרה עולה וחסומה מלמטה ע"י האיבר הראשון ולכן <math>L\geq a_1</math>
***כלומר <math>L=0<a_1\leq L</math> בסתירה.
**מכאן הסדרה אינה חסומה, וכיוון שהיא עולה <math>a_n\to\infty</math>

<videoflash>pTVTkSlxJdI</videoflash>

*[[המספר e]] (הוכחות בעזרת [[אי-שוויון הממוצעים]]).

<videoflash>v7tyKNPU-7I</videoflash>

*<math>2<e<4</math>.

<videoflash>6TohAEqQwsk</videoflash>

===תתי סדרות וגבולות חלקיים===
====הגדרת גבול חלקי====
*לכל סדרת מקומות <math>k_n\in\mathbb{N}</math> המקיימת לכל <math>n</math> כי <math>k_n<k_{n+1}</math> נגדיר כי <math>a_{k_n}</math> הינה תת סדרה של הסדרה <math>a_n</math>
*שימו לב כי מקומות תת הסדרה הם באותו הסדר כמו בסדרה המקורית, ואסור לחזור על איבר פעמיים.

*לדוגמא:
**נביט בסדרה <math>a_n=(-1)^n</math>
**אזי <math>a_{2n}=(-1)^{2n}=1</math> היא תת הסדרה של האיברים במקומות הזוגיים <math>k_n=2n</math>

*נגדיר ש<math>L</math> הוא גבול חלקי של הסדרה <math>a_n</math> אם קיימת תת סדרה <math>a_{k_n}</math> כך ש <math>a_{k_n}\to L</math>

*טענה - יהי <math>L</math> סופי או אינסופי, אזי:
**<math>a_n\to L</math> אם ורק אם לכל תת סדרה <math>a_{k_n}</math> מתקיים כי <math>a_{k_n}\to L</math>

<videoflash>rvdm2_7g-7I</videoflash>

====משפט בולצאנו-ויירשטראס====
*לכל סדרה יש תת סדרה מונוטונית.

*משפט בולצאנו-ויירשטראס - לכל סדרה חסומה יש תת סדרה מתכנסת.

<videoflash>R491ZyCHhBs</videoflash>

====גבול עליון וגבול תחתון====

*תהי סדרה <math>a_n</math>
*נגדיר את הגבול העליון שלה (limsup):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלעיל אזי <math>\overline{\lim}a_n=\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלעיל ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\overline{\lim}a_n</math> להיות החסם העליון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\overline{\lim}a_n=-\infty</math>
*נגדיר את הגבול התחתון שלה (liminf):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלרע אזי <math>\underline{\lim}a_n=-\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלרע ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\underline{\lim}a_n</math> להיות החסם התחתון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\underline{\lim}a_n=\infty</math>

*לכל גבול חלקי L של הסדרה מתקיים כי:
*<math>\underline{\lim}a_n\leq L\leq \overline{\lim}a_n</math>

<videoflash>n71Zy87PbEE</videoflash>

*הגבול העליון והגבול התחתון הם גבולות חלקיים (כלומר יש תת סדרה ששואפת לגבול העליון, ויש תת סדרה ששואפת לגבול התחתון).

<videoflash>zF_5NdFJbAg</videoflash>

*לכל <math>-\infty\leq L\leq \infty</math> מתקיים כי <math>a_n \to L</math> אם ורק אם <math>\underline{\lim}a_n=\overline{\lim}a_n=L</math>

<videoflash>j4C_2yvKpN0</videoflash>

====תתי סדרות המכסות סדרה====

*אם ניתן לחלק סדרה למספר סופי של תתי סדרות המכסות את כולה, וכולן שואפות לאותו הגבול - אזי הסדרה כולה שואפת לגבול זה.
*ייתכן שניתן לחלק סדרה לאינסוף תתי סדרות שכולם שואפות לאותו הגבול, אך הסדרה לא תשאף לגבול זה.

<videoflash>Y0Jpalk44do</videoflash>

===כלל הe===

*תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>(1+a_n)^{\frac{1}{a_n}}\to e</math>

<videoflash>y7yPjqyGOIg</videoflash>

*אם <math>a_n\to 1</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to e^{\lim b_n\cdot(a_n-1)}</math>
**<math>a_n^{b_n}=\left[\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\right]^{ b_n\cdot (a_n-1)}</math>.
**<math>\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\to e</math> בין אם <math>a_n-1</math> שלילי או חיובי, לפי הטענות לעיל.
**שימו לב שאם <math>a_n=1</math>, אז ממילא מקבלים 1 בנוסחא הסופית, ואז לא צריך לחלק ב<math>a_n-1</math> ששווה אפס.

*דוגמא:
**<math>\lim\left(\frac{n+1}{n-2}\right)^n=e^{\lim n\cdot\left(\frac{n+1}{n-2}-1\right)}=e^{\lim\frac{3n}{n-2}}=e^3</math>

<videoflash>5V4EmQIdE90</videoflash>

===חשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===

*אריתמטיקה מורחבת (הכתיב הוא מקוצר ואינו מדוייק):
**חסומה כפול אפיסה = אפיסה
**חסומה חלקי אינסוף = אפיסה
**<math>\infty+\infty=\infty</math>
**<math>\infty\cdot\infty=\infty</math>
**<math>\infty^\infty=\infty</math>
**<math>\frac{1}{0}\neq\infty</math>
**<math>\frac{1}{0^+}=\infty</math>
**<math>0^\infty = 0</math>
**אינסוף כפול סדרה השואפת למספר חיובי = אינסוף.
**יש גבול סופי + אין גבול סופי = אין גבול סופי.
**אינסוף ועוד חסומה שווה אינסוף.
**אינסוף בחזקת מספר חיובי זה אינסוף
**סדרה השואפת לגבול גדול מאחד, בחזקת אינסוף זה אינסוף.
**סדרה השואפת לגבול בין מינוס אחד לאחד לא כולל, בחזקת אינסוף, זה אפס.

====המקרים הבעייתיים====
*המקרים הבעייתיים בהם צריך להפעיל מניפולציות אלגבריות או משפטים על מנת לחשב את הגבול:
**<math>\frac{0}{0},\frac{\infty}{\infty},0\cdot\infty,\infty-\infty,0^0,\infty^0,1^\infty</math>

===קריטריון קושי לסדרות===

*דוגמא: הסדרה <math>a_n=\sqrt{n}</math> מקיימת כי <math>a_{n+1}-a_n\to 0</math> אך היא אינה מתכנסת למספר סופי אלא שואפת לאינסוף.

*הגדרה: סדרה <math>a_n</math> מקיימת את '''קריטריון קושי''' (ונקראת '''סדרת קושי''') אם:
*לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל זוג מקומות <math>m>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_m-a_n|<\varepsilon</math> (המרחק בין האיברים במקומות הללו קטן מאפסילון).

*משפט: בממשיים, סדרה מתכנסת לגבול סופי אם ורק אם היא סדרת קושי.

*תרגיל: תהי סדרה המקיימת לכל n כי <math>|a_{n+1}-a_n|<\frac{1}{2^n}</math> אזי היא מתכנסת למספר סופי.

<videoflash>S56cCgc9U38</videoflash>

==פרק 3 - טורים==
[https://youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-t4S3UxsuuifepjuWgbJ7_5 פלייליסט של כל טורים]
===מבוא והגדרה===
<videoflash>E3DLm1YxOko</videoflash>

*תהי סדרה <math>a_n</math>, נגדיר את '''סדרת הסכומים החלקיים''' (סס"ח בקיצור) של <math>a_n</math> ע"י
**<math>S_1=a_1</math>
**ולכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים <math>S_{n+1}=S_n+a_{n+1}</math>
*במילים אחרות, <math>S_n = \sum_{k=1}^n a_k</math>

*הגדרת הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>
**אומרים כי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =L</math> אם <math>\lim S_n = L</math>
*אם לסס"ח יש גבול סופי אומרים כי הטור מתכנס, ואילו אם אין לה גבול סופי אומרים כי הטור מתבדר.
*שימו לב כי בעצם:
**<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = \lim_{n\to\infty}\sum_{k=1}^n a_k</math>

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, אזי <math>a_n\to 0</math>
*הוכחה:
**<math>S_n,S_{n+1}\to L</math>
**לכן <math>a_{n+1}=S_{n+1}-S_n\to L-L=0</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = a_1 + \sum_{k=2}^\infty a_k</math>
*מסקנה: שינוי מספר סופי של איברי הטור לא משפיע על התכנסות, אבל '''כן משפיע''' על סכום הטור.

<videoflash>v-qwJWYvuNY</videoflash>

====חשבון טורים====

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty c\cdot a_k = c\cdot \sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*אם הטורים <math>\sum_{k=1}^\infty a_k,\ \sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנסים אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty (a_k+b_k) = \sum_{k=1}^\infty a_k + \sum_{k=1}^\infty b_k</math>

====הטור ההנדסי====
*הטור <math>\sum_{k=0}^\infty x^k</math> מתכנס אם ורק אם <math>|x|<1</math> וכאשר הוא מתכנס מתקיים כי:
**<math>\sum_{k=0}^\infty x^k = \frac{1}{1-x}</math> וכמו כן <math>\sum_{k=1}^\infty x^k = \frac{x}{1-x}</math>

<videoflash>suDMRh69Lgc</videoflash>

====טור מקל סלפי (טלסקופי)====

*חישוב <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2 -k}</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

*חישוב <math>\sum_{k=1}^\infty \ln\left(\frac{k}{k+1}\right)</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

<videoflash>uZHNxYO7S-Q</videoflash>

====העשרה על סוגי סכימה====

<videoflash>54MQXVhM9vU</videoflash>

===התכנסות בהחלט===
*משפט: אם טור הערכים המוחלטים <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס, אזי גם הטור המקורי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.

*הגדרה:
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בהחלט''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בתנאי''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אך <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתבדר''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתבדר וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר

<videoflash>OFcOpUNprTo</videoflash>

*משפט: (הכללת אי שיוויון המשולש) יהי טור מתכנס בהחלט, אזי:
*<math>\left|\sum_{k=0}^\infty a_k\right|\leq \sum_{k=0}^\infty |a_k|</math>

*הוכחה:
*לפי אי שיוויון המשולש, לכל n סופי מתקיים כי
*<math>\left|\sum_{k=0}^n a_k\right|\leq \sum_{k=0}^n |a_k|</math>
*ולכן גם הגבול של הסדרה השמאלית קטן או שווה לגבול של הסדרה הימנית, וזו התוצאה שרצינו.

===מבחני התכנסות לטורים חיוביים===

====הקדמה והטור ההרמוני====
*הגדרה: טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא טור חיובי אם לכל n מתקיים כי <math>a_n\geq 0</math>.
*סדרת הסכומים החלקיים של טור חיובי היא מונוטונית עולה, לכן הטור מתכנס אם ורק אם היא חסומה.

*לסס"ח של הטור ההרמוני <math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k}</math> יש תת סדרה ששואפת לאינסוף, ולכן הטור מתבדר:
**<math>\frac{1}{n+1}+...+\frac{1}{2n}\geq \frac{1}{2n}+...+\frac{1}{2n}=\frac{n}{2n}=\frac{1}{2}</math>
**<math>S_1 =1\geq \frac{1}{2}</math>
**<math>S_2 =1+\frac{1}{2}\geq 2\cdot \frac{1}{2}</math>
**<math>S_4 =1+\frac{1}{2} + \frac{1}{3} + \frac{1}{4}\geq 3\cdot \frac{1}{2}</math>
**...
**באופן כללי <math>S_{2^{n-1}}\geq n\cdot \frac{1}{2}\to\infty</math>

<videoflash>M3B6018c-4g</videoflash>

====מבחני ההשוואה====

*מבחן ההשוואה הראשון-
*תהיינה סדרות כך ש <math>0\leq a_n\leq b_n</math> לכל n. אזי:
** אם הטור הגדול יותר <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס בוודאי הטור הקטן יותר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.
** נובע מכך לוגית שאם הטור הקטן מתבדר, הטור הגדול מתבדר.

*דוגמא:
**<math>\frac{1}{n^2} \leq \frac{1}{n^2-n}</math>
**ראינו שהטור החיובי <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2-k}</math> מתכנס ולכן לפי מבחן ההשוואה הראשון גם הטור החיובי <math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math> מתכנס

*מבחן ההשוואה הגבולי-
*תהיינה סדרות <math>0\leq a_n,b_n</math> כך ש <math>\frac{a_n}{b_n}\to c</math> אזי:
** אם <math>c=\infty</math> אזי <math>a_n>b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס
** אם <math>c=0</math> אזי <math>a_n<b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס
** אחרת, <math>0<c\in\mathbb{R}</math> והטורים '''חברים''' <math>\sum_{k=1}^\infty a_k ~ \sum_{k=1}^\infty b_k</math>, כלומר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס

*דוגמא:
**<math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{\left(\sqrt[k]{k!}\right)^2} \sim \sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math>

<videoflash>DDOups05oms</videoflash>

====מבחני השורש והמנה====

*יהי טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*מבחן המנה -
**אם <math>\overline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\underline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*מבחן השורש -
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*שימו לב - במבחן השורש לוקחים את הגבול העליון בשני המקרים, ובמבחן המנה צריך שהעליון יהיה קטן מאחד, או התחתון גדול מאחד. זו לא טעות...

<videoflash>Y7k-a29_03g</videoflash>

====מבחן העיבוי====

*מבחן העיבוי-
**תהי <math>0\leq a_n</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty 2^k \cdot a_{(2^k)}</math> מתכנס

*הוכחה:
** ראשית, נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=1}^n 2^{k-1}a_{2^k} \leq \sum_{k=2}^{2^n} a_k</math> כלומר
**<math> a_2 + 2\cdot a_4 +4\cdot a_8+... = a_2 + a_4 + a_4 +a_8 + a_8 + a_8 + a_8 + ... \leq a_2 + a_3 + a_4 +a_5 + a_6 +a_7 +a _8 +...</math>
**כעת נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=0}^{n-1} 2^k a_{2^k}\geq \sum_{k=1}^{2^n-1}a_k</math>
*סה"כ אם הטור האחד מתכנס, הסס"ח של השני חסומה ולכן גם השני מתכנס.

<videoflash>UozGPSlW8fM</videoflash>

=====הטור ההרמוני המוכלל=====

*הטור <math>\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{n^a}</math> מתכנס אם ורק אם <math>a>1</math>

*דוגמאות:

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k\cdot\ln(k)}</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{\ln(k!)}</math>

*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/מערך תרגול/טורים/מבחנים לחיוביים/דוגמאות|עוד דוגמאות]]

===מבחני התכנסות לטורים כלליים===

====מבחן דיריכלה====

*תהי סדרה <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס
*תהי סדרה <math>b_n</math> כך ש'''הסס"ח''' שלה חסומה, כלומר קיים <math>M>0</math> כך שלכל n מתקיים <math>|S_n|=\left|\sum_{k=1}^nb_k\right|<M</math>
*אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> מתכנס.

<videoflash>m5kFinYjG8A</videoflash>

*הוכחה:
*נסמן ב<math>D_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> וב<math>S_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של <math>b_n</math>.
*יהיו <math>m>n\in\mathbb{N}</math>
**<math>D_m-D_n = \sum_{k=n+1}^m a_kb_k = \sum_{k=n+1}^m a_k(S_k -S_{k-1}) = \sum_{k=n+1}^m a_kS_k - \sum_{k=n}^{m-1} a_{k+1}S_k = a_mS_m -a_{n+1}S_n + \sum_{k=n+1}^{m-1} S_k(a_k-a_{k+1})</math>
**<math>|D_m-D_n|\leq |a_m||S_m| + |a_{n+1}| |S_n| +\sum_{k=n+1}^{m-1} |S_k||a_k-a_{k+1}|</math>
**כעת נשתמש בעובדה כי <math>|S_n|<M</math> לכל n, <math>a_n</math> סדרה חיובית, וכן <math>a_n - a_{n+1}\geq 0</math> לכל n.
**<math>|D_m-D_n|\leq M\left(a_m + a_{n+1} +\sum_{k=n+1}^{m-1} a_k-a_{k+1}\right)= 2Ma_{n+1}\to 0</math>
*לכן <math>D_n</math> סדרת קושי ולכן מתכנסת לגבול סופי, כלומר הטור מתכנס.

<videoflash>Ou3ixbIVfYI</videoflash>

====מבחן לייבניץ====

*תהי <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס. אזי:
** הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math> מתכנס.
**<math>\left|\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k\right|\leq a_1</math>.

*הוכחה:
**כיוןן שהסס"ח של <math>(-1)^{n+1}</math> חסומה הטור מתכנס לפי מבחן דיריכלה.
**נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math>.
**כיוון שהסדרה <math>a_n</math> יורדת, ניתן להוכיח באינדוקציה כי:
***<math>S_{2n}\geq 0</math>
***<math>S_{2n-1}\leq a_1</math>

<videoflash>nJU3b5zvURQ</videoflash>

===סיכום בדיקת התכנסות 🖖===

*כיצד נבחן אם הטור <math>\sum a_n</math> מתכנס בהחלט, בתנאי או מתבדר?

#אם ניתן להראות כי <math>a_n\not\to 0</math> הטור מתבדר
# נבצע מבחני ספוק 🖖
##אם לפי מבחני ההשוואה (הראשון או הגבולי) הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
##אם במבחן המנה או השורש הגבול גדול מ1 הטור מתבדר, אם קטן מ1 הטור מתכנס בהחלט ואם שווה ל1 צריך לנסות משהו אחר.
##אם במבחן העיבוי הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
#אם לא מצאנו התכנסות בהחלט, נבצע מבחנים על טורים כלליים בשביל לבדוק התכנסות בתנאי
##מבחן לייבניץ
##מבחן דיריכלה
##עבודה ישירה על סדרת הסכומים החלקיים (טור טלסקופי למשל)

===סכום האיברים החיוביים, וסכום האיברים השליליים===
*תהי סדרה <math>a_n</math> ונגדיר את:
**<math>a_n^+=\begin{cases}a_n & a_n\geq 0\\ 0 & a_n<0\end{cases}</math>
**<math>a_n^-=\begin{cases}0 & a_n\geq 0\\ -a_n & a_n<0\end{cases}</math>

*<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math>
*<math>|a_n|=a_n^++a_n^-</math>

*הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בהחלט אם ורק אם הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם.
*אם הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בתנאי אזי הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתבדרים שניהם ושואפים לאינסוף.

*כפי שהוכחנו בעבר בדרך שונה, אם הטור מתכנס בהחלט נובע ש<math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם, וביחד עם העובדה ש<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math> נובע שהטור מתכנס.

<videoflash>XEl8ZykrNcw</videoflash>

===שינוי סדר הסכימה===

*תהי <math>f:\mathbb{N}\to\mathbb{N}</math> פונקציה הפיכה ותהי סדרה <math>a_n</math> אז נאמר ש<math>p_n=a_{f(n)}</math> היא שינוי סדר של הסדרה <math>a_n</math>.

*תרגיל - אם <math>a_n\to L</math> גם שינוי הסדר מקיים <math>b_n\to L</math>

*דוגמא:
**<math>a_n=1,-1,1,-1,...</math>
**<math>f(n)=1,3,2,5,7,4,9,11,6,...</math>
**<math>p_n=a_{f(n)}=1,1,-1,1,1,-1,...</math>

*בדוגמא האחרונה:
*נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של <math>a_n</math> ומתקיים כי:
**<math>S_n=1,0,1,0,...</math>
*נסמן ב<math>D_n</math> את הסס"ח של שינוי הסדר <math>p_n</math>, מתקיים כי:
**<math>D_n =1,2,1,2,3,2,3,4,3,...</math>
*שינוי הסדר אמנם הותיר את הטור מתבדר, אך הפך את סדרת הסכומים החלקיים מחסומה לשואפת לאינסוף.

<videoflash>ASXMi-rBCv0</videoflash>

====משפט רימן====
*משפט רימן - יהי טור מתכנס בתנאי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> אזי לכל <math>-\infty\leq S \leq \infty</math> קיים שינוי סדר כך ש <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, אם הטור מתכנס בתנאי, ניתן לגרום לו להתכנס לכל ערך שנרצה (ואף לשאוף לפלוס או מינוס אינסוף), על ידי שינוי סדר איברי הסדרה.

<videoflash>e_tBsPs5vq4</videoflash>

====שינוי סדר הסכימה של טור מתכנס בהחלט====
*יהי טור מתכנס בהחלט <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =S</math> אזי לכל שינוי סדר <math>p_n</math> מתקיים כי <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, שינוי סדר איברי הסדרה אינו משפיע על סכום הטור.

<videoflash>GG76LdzRvKo</videoflash>

==פרק 4 - פונקציות ורציפות==
===מבוא לגבולות===

<videoflash>OMJWXoSIlX0</videoflash>

*מבוא לגבולות (שיטות אלגבריות: כפל בצמוד, הוצאת חזקה משמעותית).
**<math>\lim_{x\to 2}\frac{x^2-4}{x-2}</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}\frac{2x^2+5x+3}{3x^2-100}</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+x+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}x^2-x</math>

===הגדרת הגבול לפי קושי===

* <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סביבה של L בציר y קיימת סביבה של <math>x_0</math> בציר x, כך שלכל ערכי x בסביבה של <math>x_0</math> פרט אולי ל<math>x_0</math> עצמו, ערכי ציר y כלומר <math>f(x)</math> נמצאים בסביבה של L בציר y.

*דוגמאות:
**<math>\lim_{x\to 3} 2x+1=7</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>0\neq |x-3|<\delta</math> מתקיים <math>|2x+1-7|<\varepsilon </math>
**<math>\lim_{x\to 2^-}\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}=-\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>2-\delta<x<2</math> מתקיים כי <math>\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}<-M</math>
**<math>y=a</math> אסימפטוטה אופקית מימין של <math>f(x)</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>K>0</math> כך שלכל x המקיים <math>x>K</math> מתקיים כי <math>|f(x)-a|<\varepsilon</math>

<videoflash>YTA4sI56t1Y</videoflash>

===הגדרת הגבול לפי היינה===

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0\neq a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0< a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0> a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>

הגדרה זו שקולה להגדרה של קושי, כלומר הגבול שווה לL לפי קושי אם ורק אם הוא שווה לL לפי היינה.

*מרבית כללי האריתמטיקה המורחבות נובעים "בחינם" עבור פונקציות

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם ורק אם <math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math>

<videoflash>KKFyEBxM9yo</videoflash>

===הפונקציות הטריגונומטריות===
*הגדרת סינוס וקוסינוס ע"י מעגל היחידה.
**<math>sin^2(x)+cos^2(x)=1</math>
**<math>sin(-x)=-sin(x),cos(-x)=cos(x)</math>
**<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+sin(b)cos(a),cos(a+b)=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b)</math>
**<math>sin(2x)=2sin(x)cos(x),cos(2x)=cos^2(x)-sin^2(x)</math>

<videoflash>gnUkKM9PgPQ</videoflash>

*[[קובץ:Sin(x)_over_x.png|400px|link=https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%92%D7%91%D7%95%D7%9C_%D7%A9%D7%9C_sin(x)/x]]
**עבור זוית <math>0<x<\frac{\pi}{2}</math> שטח המשולש חסום בשטח הגזרה (משולש פיצה עם הקשה) שחסום בשטח המשולש:
**<math>S_{\triangle AOB}<S_{\bigcirc AOB}<S_{\triangle AOD}</math>
**<math>\frac{sin(x)}{2}<\frac{x}{2}<\frac{tan(x)}{2}</math>
***כיוון ש<math>0<sin(x)<x</math> בתחום <math>(0,\frac{\pi}{2})</math>, נובע לפי סנדוויץ' ש<math>\lim_{x\to 0^+}sin(x)=0</math>.
***כיוון שמדובר בפונקציה אי זוגית, נובע שזה גם הגבול משני הצדדים.
***כעת בתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math> הקוסינוס חיובית ולכן <math>cos(x)=\sqrt{1-sin^2(x)}</math> ונובע כי <math>\lim_{x\to 0}cos(x)=1</math>.
**נחלק את אי השיוויון הטריגונומטרי בסינוס ונקבל:
**<math>1<\frac{x}{sin(x)}<\frac{1}{cos(x)}</math>
**לפי כלל הסנדביץ <math>\lim_{x\to 0^+}\frac{sin(x)}{x}=1</math>
**כיוון שמדובר בפונקציה זוגית, נובע שהגבול משני הצדדים שווה 1.

*ראינו ש<math>\lim_{x\to 0}\frac{sin(x)}{x}=1</math>.
*שימו לב ש<math>\lim_{x\to\infty}\frac{sin(x)}{x}=0</math>, כיוון שמדובר בחסומה חלקי שואפת לאינסוף.

<videoflash>YIU0hc8xe7I</videoflash>

===רציפות===

*רציפות.
*הגדרה:
*פונקציה f נקראית רציפה בקטע <math>[a,b]</math> אם f רציפה בכל נקודה בקטע <math>(a,b)</math> ובנוסף <math>\lim_{x\to a^+}f(x)=f(a)</math> וגם <math>\lim_{x\to b^-}f(x)=f(b)</math>

*טענה: אם f רציפה ב<math>x_0</math> אזי לכל סדרה <math>x_n\to x_0</math> (גם אם אינה שונה מ<math>x_0</math>) מתקיים כי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>.

<videoflash>9y7T2Nmpv24</videoflash>

<videoflash>76vmO8IBYKQ</videoflash>

*גבול של הרכבת פונקציות נכשל ללא רציפות.
**<math>f(x)=\frac{x}{x}, g(x)=0</math> מתקיים כי <math>\lim_{x\to 0}f(x)=1,\lim_{x\to 2}g(x)=0</math> אבל <math>\lim_{x\to 2}f(g(x))\neq 1</math>.

*הרכבת רציפות: תהי f רציפה ב<math>x_0</math> ותהי g רציפה ב<math>f(x_0)</math>. אזי <math>g\circ f</math> רציפה ב<math>x_0</math>.
**הוכחה:
**תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> אזי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>
**לפי הטענה הקודמת, <math>g(f(x_n))\to g(f(x_0))</math>.

<videoflash>FA_XRcitd64</videoflash>

*פונקציות הפיכות (הוכחות והגדרות מדוייקות בבדידה).
**פונקציה <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה אם"ם היא חח"ע ועל
**הפונקציה ההופכית היא <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> ומתקיים כי <math>f(x)=y</math> אם"ם <math>x=f^{-1}(y)</math>

*טענה: אם <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> רציפה בקטע <math>[a,b]</math>, אזי <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> רציפה בקטע <math>[c,d]</math>.
**הוכחה:
**תהי <math>y_0\neq y_n\to y_0</math>, צ"ל ש <math>f^{-1}(y_n)\to f^{-1}(y_0)</math>
**יהי גבול חלקי <math>x_n=f^{-1}(y_n)\to L</math>.
**אזי <math>f(x_n)=y_n\to y_0</math>.
**מצד שני, לפי רציפות הפונקציה f מתקיים <math>f(x_n)\to f(L)</math>.
**לכן <math>f(L)=y_0</math> ולכן <math>L=f^{-1}(y_0)</math>.

<videoflash>qjSueXDanYs</videoflash>

===אי רציפות===

*מיון אי רציפות.
**רציפות - הגבול בנקודה שווה לערך בנקודה.
**סליקה - הגבול קיים וסופי בנקודה, אך שונה מהערך בנקודה או שהפונקציה אינה מוגדרת בנקודה.
**קפיצתית (מין ראשון) - הגבולות החד צדדיים קיימים סופיים ושונים בנקודה.
**עיקרית (מין שני) - אחד הגבולות החד צדדיים אינו קיים או שאינו סופי.

<videoflash>3zwjxNNr5tc</videoflash>

==פרק 5 - גזירות==

<videoflash>7FYVQ_fGyNE</videoflash>

===הגדרת הנגזרת===
*<math>f'(x)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}</math>
*<math>\displaystyle{\lim{h\to 0}} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} =\{h=x-x_0\} = \lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}</math>
**הסבר לגבי שיטת ההצבה בה השתמשנו לעיל:
**נניח כי <math>\lim{h\to 0} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}=f'(x_0)</math> ונוכיח כי <math>\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}=f'(x_0)</math>, והוכחה דומה בכיוון ההפוך.
**תהי <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> נגדיר את הסדרה <math>0\neq h_n=x_n-x_0\to 0</math>.
**כיוון ש<math>\frac{f(x_0+h_n)-f(x_0)}{h_n}\to f'(x_0)</math> נובע כי <math>\frac{f(x_n)-f(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(x_0)</math>.
*אם f גזירה בנקודה, היא רציפה בנקודה:
**צ"ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=f(x_0)</math>
**לפי אריתמטיקה של גבולות זה שקול ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=0</math>
**לפי עקרון win (קיצור של wouldn't it be nice?) מתקיים כי <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}\cdot (x-x_0)=f'(x_0)\cdot 0 = 0</math>
*פונקציה הערך המוחלט אינה גזירה באפס
**<math>(|x|)'(0) = \lim_{h\to 0}\frac{|h|-|0|}{h}=\lim\frac{|h|}{h}</math> וגבול זה אינו קיים, כיוון שהגבולות החד צדדים שונים.
**ניתן לשים לב גם ש<math>|x|=\sqrt{x^2}</math>, וכמו כן נראה בהמשך כי<math>\sqrt{x}</math> אינה גזירה באפס.

<videoflash>nukvxlHm2kQ</videoflash>

===הנגזרות של הפונקציות האלמנטריות===
*טריגו:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{1-cos(h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin^2(h)}{h(1+cos(h))}=\lim_{h\to 0}sin(h)\cdot \frac{sin(h)}{h}\cdot \frac{1}{1+cos(h)}=0\cdot 1 \cdot \frac{1}{2}=0</math>
**<math>(sin(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x+h)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x)cos(h)+sin(h)cos(x)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}sin(x)\cdot \frac{cos(h)-1}{h} + cos(x)\cdot \frac{sin(h)}{h}=cos(x)</math>
**באופן דומה <math>(cos(x))'=-sin(x)</math>
*לוג:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{log(1+h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{h}\cdot log(1+h)=\lim_{h\to 0}log\left(\left(1+h\right)^{\frac{1}{h}}\right)=log(e)
</math>
***המעבר האחרון נובע מהעובדה שפונקצית הלוג רציפה.
***(בפרט נובע כי <math>\lim_{x\to 0}\frac{ln(1+x)}{x}=1</math>.)
**<math>(log(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{log(x+h)-log(x)}{h}= \lim_{h\to 0}\frac{log\left(\frac{x+h}{x}\right)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{x}\cdot\frac{log\left(1+\frac{h}{x}\right)}{\frac{h}{x}}=\frac{log(e)}{x}</math>
***בפרט נובע כי <math>(ln(x))' = \frac{1}{x}</math>
*אקספוננט:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{a^h-1}{h} = \{t=a^h-1, h=log_a(1+t)\} = \lim_{t\to 0} \frac{t}{log_a(1+t)} = \frac{1}{log_a(e)} = \frac{1}{\frac{ln(e)}{ln(a)}}=ln(a)</math>
**<math>(a^x)' = \lim_{h\to 0}\frac{a^{x+h}-a^x}{h}= \lim_{h\to 0}a^x\cdot \frac{a^h-1}{h}=a^x\cdot ln(a)</math>
***בפרט נובע כי <math>(e^x)'=e^x</math>.

<videoflash>pBYSLhpsz9g</videoflash>

<videoflash>NkPt_CFvuhY</videoflash>

*ישר:
**<math>(x)'=\displaystyle{\lim_{h\to 0}\frac{(x+h)-x}{h} = 1}</math>

===חוקי הגזירה===

*תהיינה f,g גזירות ב<math>x_0</math> אזי:
**<math>(cf)'(x_0)=cf'(x_0)</math>
**<math>(f+g)'(x_0)=f'(x_0)+g'(x_0)</math>
**<math>(f\cdot g)'(x_0) = f'(x_0)\cdot g(x_0)+f(x_0)\cdot g'(x_0)</math>

<videoflash>iiF0siIWius</videoflash>

תהי g גזירה ב<math>x_0</math> ותהי f הגזירה ב<math>g(x_0)</math>:
*<math>(f\circ g)'(x_0) = \lim_{x\to x_0} \frac{f(g(x))-f(g(x_0))}{x-x_0}</math>
*תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math>.
*רוצים לומר ש<math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}= \frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{g(x_n)-g(x_0)}\cdot \frac{g(x_n)-g(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.
*אמנם <math>g(x_n)\to g(x_0)</math> בגלל שהרציפות נובעת מהגזירות, אבל לא ידוע ש<math>g(x_n)\neq g(x_0)</math> ובמקרה זה אנחנו כופלים ומחלקים באפס.
*אם יש תת סדרה <math>a_n</math> של <math>x_n</math> עבורה <math>g(a_n)=g(x_0)</math> אזי <math>\frac{g(a_n)-g(x_0)}{a_n-x_0}=0</math> ולכן <math>g'(x_0)=0</math>.
*לכן <math>f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)=0</math>.
*כמו כן, <math>\frac{f(g(a_n))-f(g(x_0))}{a_n-x_0}=0</math>.
*לכן בכל מקרה קיבלנו כי <math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>
*סה"כ <math>(f\circ g)'(x_0)=f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.

<videoflash>uMPXs9PwxZ4</videoflash>

===נגזרת של חזקה===
*עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(x^\alpha)'=(e^{ln\left(x^\alpha\right)})' = (e^{\alpha\cdot ln(x)})' = e^{\alpha\cdot ln(x)}\cdot \frac{\alpha}{x} = x^\alpha \cdot \frac{\alpha}{x} = \alpha x^{\alpha-1}</math>

*עבור חזקות בהן הביטוי מוגדר, <math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> גם עבור <math>x\leq 0</math> (לפי תכונות של פונקציות זוגיות ואי זוגיות, ובאפס לפי חישוב ישיר).

*חזקה:
**<math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> לכל <math>\alpha\in \mathbb{R}</math>, הוכחה בהמשך.
*בפרט:
**<math>(1)'=0</math>
**<math>(\frac{1}{x})' = (x^{-1})'=-\frac{1}{x^2}</math>
**<math>(\sqrt{x})'=(x^{\frac{1}{2}})'=\frac{1}{2\sqrt{x}}</math>
** עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(\sqrt[3]{x})'=(x^{\frac{1}{3}})'=\frac{1}{3\sqrt[3]{x^2}}</math> וכיוון שהפונקציה אי זוגית נובע שהנגזרת שווה לביטוי הזה גם לשאר ערכי x.

<videoflash>UQnqIRrf12E</videoflash>

*דוגמא: חישוב הנגזרת של <math>x^x</math>

===נגזרת מנה===
תהיינה f,g גזירות בנקודה x כך ש <math>g(x)\neq 0</math>:
*נזכור כי <math>(\frac{1}{x})'=-\frac{1}{x^2}</math>
*אזי בנקודה x מתקיים: <math>\left(\frac{f}{g}\right)'=\left(f\cdot \frac{1}{g}\right)' = f'\cdot \frac{1}{g} + f\cdot \frac{-g'}{g^2} = \frac{f'g-g'f}{g^2}</math>

<videoflash>Iag0TdjdFnM</videoflash>

===פונקציות הופכיות ונגזרתן===

*טענה: תהי <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה ורציפה. ונניח כי היא גזירה בנק' <math>a<x_0<b</math> כך ש <math>f'(x_0)\neq 0</math>.
:אזי <math>f^{-1}</math> גזירה בנק' <math>f(x_0)</math> ומתקיים כי
:<math>(f^{-1})'(f(x_0))=\frac{1}{f'(x_0)}</math> או בנוסח אחר-
:<math>(f^{-1})'(x)=\frac{1}{f'(f^{-1}(x))}</math>
**הוכחה:
**<math>(f^{-1})'(f(x_0)) = \lim_{y\to f(x_0)}\frac{f^{-1}(y)-f^{-1}(f(x_0))}{y-f(x_0)}</math>
**תהי <math>f(x_0)\neq y_n\to f(x_0)</math> ונסמן <math>x_n=f^{-1}(y_n)</math>.
**אזי מתוך רציפות וחח"ע נובע כי <math>x_0\neq x_n\to f^{-1}(f(x_0))=x_0</math>
**<math>\frac{f^{-1}(y_n)-f^{-1}(f(x_0))}{y_n-f(x_0)} = \frac{x_n-x_0}{f(x_n)-f(x_0)} \to \frac{1}{f'(x_0)}</math>

*דוגמא חשובה:
*<math>tan:(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})\to\mathbb{R}</math> הפיכה וההופכית שלה נקראית <math>arctan</math>.
*<math>tan^2(x)+1 = \frac{sin^2(x)}{cos^2(x)}+1 = \frac{1}{cos^2(x)}</math>
*<math>arctan'(x) = \frac{1}{\frac{1}{cos^2(arctan(x))}} = \frac{1}{tan^2(arctan(x))+1}=\frac{1}{1+x^2}</math>

*הנגזרות של <math>arcsin,arccos</math>

<videoflash>n9WMYrhb-6I</videoflash>

<videoflash>sryeJtePu_U</videoflash>

==פרק 6 - חקירה==

===משפט ערך הביניים===
*תהי f רציפה בקטע <math>[a,b]</math> כאשר <math>a<b\in\mathbb{R}</math>.
*עוד נניח כי <math>f(a)\leq 0</math> וכן <math>f(b)\geq 0</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in[a,b]</math> כך ש <math>f(c)=0</math>

*תהי f רציפה ב<math>[0,1]</math> כך ש<math>f(1)=2</math>, הוכיחו שקיימת נק' <math>c\in [0,1]</math> עבורה <math>f(c)=\frac{1}{c}</math>
**נעביר אגף ונביט בפונקציה <math>h(x)=f(x)-\frac{1}{x}</math> שצריך למצוא שורש שלה.
**<math>h(1)>0</math>.
**<math>\lim_{x\to 0^+}h(x)=f(0)-\infty=-\infty</math> ולכן קיימת נקודה <math>0<d<1</math> עבורה <math>h(d)<0</math>.
**לפי משפט ערך הביניים בקטע <math>[d,1]</math> קיימת נק' המאפסת את הפונקציה h.

<videoflash>WdKVN6R0NfU</videoflash>

<videoflash>pZXEn6KWtMY</videoflash>

===משפטי ויירשטראס===
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - חסומה.
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - מקבלת מינימום ומקסימום.

<videoflash>FPlpOmNQiAE</videoflash>

===משפט פרמה===
*אם פונקציה גזירה בנק' קיצון מקומי, הנגזרת שווה שם לאפס.
*ההפך אינו נכון, ייתכן שהנגזרת תתאפס אך בנקודה לא יהיה קיצון ואף לא פיתול.

<videoflash>Vlsum5uohMo</videoflash>

===משפט רול===
**תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> כך ש <math>f(a)=f(b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=0</math>
*כלומר, פונקציה רציפה בקטע סגור, וגזירה בקטע הפתוח, שמקבלת את אותו ערך בקצוות - הנגזרת שלה מתאפסת בנקודה כלשהי בקטע הפתוח.

*לפולינום מדרגה n יש לכל היותר n שורשים שונים.

<videoflash>hmdp_jj9fx0</videoflash>

===משפט לגראנז' ותחומי עלייה וירידה===

*פונקציה f נקראת עולה בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\leq f(x_2)</math>
*פונקציה f נקראת יורדת בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\geq f(x_2)</math>

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}</math>
*כלומר קיימת נקודה בה השיפוע שווה לשיפוע המיתר בין שתי הנקודות בקצוות הקטע.

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי f עולה בקטע <math>[a,b]</math> אם ורק אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math>
*כמו כן, באותם תנאים, אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math> אזי <math>f(a)<f(b)</math> או שהפונקציה קבועה ב<math>[a,b]</math> ונגזרתה שווה אפס בקטע <math>(a,b)</math>

<videoflash>3DXDneBUnK8</videoflash>

*דוגמא
*יהי <math>a\in\mathbb{R}</math> מצאו כמה פתרונות יש למשוואה <math>sin(x)=x+a</math>

<videoflash>zX9XkY_mdDQ</videoflash>

===משפט קושי (לגראנז' המוכלל)===

*תהיינה f,g רציפות ב<math>[a,b]</math> וגזירות ב<math>(a,b)</math> כך ש<math>g'\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>\frac{f'(c)}{g'(c)}=\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}</math>

*הוכחת משפט לגראנז' המוכלל, שמוכיח גם את משפט לגראנז' עצמו כמקרה פרטי.
**ראשית, כיוון ש<math>g'(x)\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math> נובע לפי רול כי <math>g(a)\neq g(b)</math> ולכן מותר לחלק בהפרש ביניהם.
**<math>h(x)=f(x)-f(a) - \frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}(g(x)-g(a))</math>
**<math>h(a)=h(b)=0</math> ולכן לפי רול קיימת נק' <math>c\in (a,b)</math> עבורה <math>h'(c)=0</math> וזה מה שרצינו להוכיח.
**(שימו לב שמותר לחלק ב<math>g'(c)</math>.)
**עבור <math>g(x)=x</math> נקבל את משפט לאגראנז' הרגיל.

<videoflash>PTtcansFGJQ</videoflash>

===[[כלל לופיטל]]===
*תהיינה פונקציות כך ש <math>f,g\to 0</math> או <math>f,g\to \infty</math> ונניח כי <math>\frac{f'}{g'}\to L</math> אזי גם <math>\frac{f}{g}\to L</math>

<videoflash>PaDFSrtsOE4</videoflash>

====משפט סדרי הגודל====

*לכל <math>0<a,b</math> מתקיים כי:

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{(e^x)^b} =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{\ln^b(x)} =\infty} </math>

====דוגמאות נוספות====

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 1} \frac{\ln(x)}{\sin(\pi x)} =-\frac{1}{\pi}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x}{sin(x)+2+x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} xe^{\frac{1}{x}} =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \sqrt[x]{x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x\ln(x) =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x^x =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} \frac{1}{x}+\ln(x) =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\frac{\pi}{2}} \left(\sin(x)\right)^{\tan^2(x)} =\frac{1}{\sqrt{e}}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to(-\infty)} \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} =-1} </math>

====הוכחת כלל לופיטל בשני המקרים====

<videoflash>bqLDkGRLUYI</videoflash>

<videoflash>0RjBoccpjo8</videoflash>

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

חדוא 1 - ארז שיינר

2022-12-13T11:50:11Z

Erez1: /* מבחן דיריכלה */

[[88-132 חשבון אינפיניטיסימלי 1]]

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

=תרגילי הכנה למבחן ופתרונותיהם=

*[[מדיה:22Calc1QnA.pdf| עשרות תרגילי הכנה למבחן עם פתרונות מלאים]]

=מבחנים ופתרונות=

===מערכי תרגול עם פתרונות===
*[[חשבון אינפיניטיסימלי 1 - מערך תרגול|מערכי תרגול]]

===מבחנים של מתמטיקה===
*[[מדיה:מועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד א' החממה תשפ"א]], [[מדיה:Solמועד_א_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:מועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|מבחן מועד ב' החממה תשפ"א]], [[מדיה:solמועד_ב_אינפי_1_תיכוניסטים_תשפא.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:21HamamaExmpTest.pdf|פתרון מבחן לדוגמא החממה תשפ"א]]
*[[מדיה: Infi1 tihon 2019A.pdf |מבחן מועד א תשע"ט]], [[מדיה: Infi1 tihon 2019Asol.pdf |פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1DumbTest.pdf|מבחן דמה תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1DumbTestSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:17Infi1TestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ז]], [[מדיה:17Infi1TestBSol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה:Calc1_2016a_exam.pdf | מבחן מועד א' תשע"ו]], [http://u.cs.biu.ac.il/~tsaban/Pdf/Infi2_76aSol.pdf פתרון המרצה], [[מדיה:Calc1_2016a_sols.pdf | פתרון המתרגלים]], [[מדיה:Calc1_2016a_sols_erez.pdf | פתרון ארז שיינר]]
*[[מדיה:אינפי_1_-_מועד_א%27_תשעג.pdf|מבחן מועד א' תשע"ג]], [[מדיה:Infi1TashagMoedASol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams3.pdf | מבחן מועד ב' תשע"ג]], [[מדיה: infi1Exams3Sol.pdf | פתרון חלקי]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה1|מבחן דמה למתמטיקאים תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestAsol.pdf|פתרון]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/דמה2|מבחן דמה נוסף תשע"ב]], [[מדיה:tashabfaketestBsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams1.pdf | מועד מיוחד תשע"ב]], [[מדיה:tashabspecialtestsol.pdf|פתרון]]
*[[מדיה: infi1Exams2.pdf | מועד א' תשע"ב]], [[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מתמטיקאים|פתרון]]
*[[מבחן אינפי 1 סמסטר א' מועד ב' תשע"ב| מועד ב' למתמטיקאים תשע"ב כולל פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד א'|מבחן מועד א' החממה תשע"א פתרון]]
*[[88-132 סמסטר א' תשעא/ פתרון מועד ב'|מבחן מועד ב' החממה תשע"א פתרון]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ב, מועד א, |פתרון תשס"ב, מועד א]]
*[[פתרון אינפי 1, תשס"ג, מועד ב, |פתרון תשס"ג, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תשנ"ט, מועד ב, |פתרון תשנ"ט, מועד ב]]
*[[פתרון אינפי 1, תש"נ |פתרון תש"נ, אין מועד]]
*[[אינפי 1, תשנ"ו מועד ב' - פתרון (זלצמן)|פתרון תשנ"ו, מועד ב']]

===מבחנים של מדמ"ח===
*[[מדיה:21Infi1CSSummerA.pdf|מועד א' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:21Infi1CSSummerB.pdf|מועד ב' סמסטר קיץ תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedExmp2021CS.pdf|מבחן לדוגמא תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedExmp2021CSSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedA2021CS.pdf|מועד א' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedA2021CSSol.pdf|פתרון מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedB2021CS.pdf|מועד ב' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedB2021CSSol.pdf|פתרון מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:infi1moedC2021CS.pdf|מועד ג' תשפ"א]], [[מדיה:infi1moedC2021CSSol.pdf|פתרון מועד ג' תשפ"א]]
*[[מדיה:19CSInfi1dumbtest.pdf|מבחן לדוגמא תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1dumbtestSol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא תש"ף]]
*[[מדיה:19CSInfi1A.pdf|מבחן מועד א' תש"ף]], [[מדיה:19CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תש"ף]]
*[[מדיה:16CSInfi1ASol.pdf|פתרון מבחן מועד ג' תשע"ז]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעג/פתרון מועד א - גרסת שנפס|מועד א' תשע"ג פתרונות בלבד]]
*[[מדיה:TashagInfiCsexmtest.pdf|מבחן דמה תשע"ג]], [[מדיה:TashagInfiCsexmtestSol.pdf|פתרון מבחן דמה תשע"ג]]
*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/פתרון מועד א מדמח|מבחן מדמ"ח מועד א' תשעב ופתרונו]].

===מבחנים של הנדסה===
*[[83-112 חדו"א 1 להנדסה/נושאי הקורס|מבחנים בחדו"א 1 של הנדסה]] - שאלות 2,6 אינן רלונטיות לקורס זה

===מבחנים של אנליזה למורים===
*[[מבחנים בקורס אנליזה 1 למורים]] - אמנם כלל השאלות רלוונטיות, אולם הרמה הכולל של המבחנים נמוכה יותר מקורס זה

=== הצעות פתרון למבחנים מהשנים תשע"ה-תשפ"ב (תיכוניסטים) ===
ע"י לירן מנצורי ויונתן סמידוברסקי
*[[מדיה:מבחן_תשפב_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשפ"ב מועד א']]
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשפא_מועד_א.pdf| מבחן תשפ"א מועד א']] (XI)
*[[מדיה:מבחן_תשעט_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ט מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_תשעט_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf| מבחן תשע"ט מועד א']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf | מבחן תשע"ח מועד ב']]
*[[מדיה:תשעח_מועד_א_יונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ח מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_תשעז_מועד_ב_לירן מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד ב']]
*[[מדיה:מבחן_תשעז_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ז מועד א']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד ב']]
*[[מדיה:פתרון_מבחן_תשעו_מועד_א_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ו מועד א']]
*[[מדיה:תיקון_תשעה_מועד_ב_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד ב']]
*[[מדיה:תשעה_מועד_א'_לירן_מנצורי_ויונתן_סמידוברסקי.pdf|מבחן תשע"ה מועד א']]

===מבחנים מאוניברסיטאות שונות===
*[[אינפי 1 - מבחנים מאוניברסיטאות שונות]]

=סרטוני ותקציר ההרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-sR6S1JZDECwwzGk6Z4NXWe פלייליסט של כל הסרטונים]

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hkSHBU2VSWetKIVS1oyDT2c פלייליסט ההרצאות של אינפי 1 למדמח תשפ"א]

==פרק 1 - מספרים וחסמים==

===קבוצות מספרים===

*הטבעיים <math>\mathbb{N}=\{1,2,3,...\}</math>
*השלמים <math>\mathbb{Z}=\{0,-1,1,-2,2,...\}</math>
*הרציונאליים <math>\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{n}|p\in\mathbb{Z},n\in\mathbb{N}\right\}</math>
*הממשיים <math>\mathbb{R}</math>, כל השברים העשרוניים כולל האינסופיים

*העשרה: בנייה של שדה הממשיים באמצעות [[חתכי דדקינד]]

<videoflash>iEux7Zo_7Iw</videoflash>

*לא קיים <math>x\in\mathbb{Q}</math> כך ש <math>x^2=2</math>.
*במילים פשוטות, <math>\sqrt{2}</math> אינו רציונאלי (בהמשך נוכיח שיש מספר ממשי כזה).

<videoflash>20KPM0pRTHc</videoflash>

===חזקות ולוגריתמים===
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^n=x\cdots x</math> כפל n פעמים
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל מספר טבעי <math>n\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{1}{n}}=\sqrt[n]{x}</math> כלומר המספר האי שלילי שבחזקת n שווה לx.
*לכל מספר ממשי אי שלילי <math>0\leq x\in\mathbb{R}</math> ולכל זוג מספרים טבעיים <math>n,k\in\mathbb{N}</math> נגדיר <math>x^{\frac{n}{k}}=\sqrt[k]{x^n}</math>
*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> נגדיר <math>x^0=1</math>

*מה לגבי חזקות ממשיות אי רציונליות?
*נגדיר אותן באמצעות גבול של חזקות רציונאליות

*לכל מספר ממשי <math>x\in\mathbb{R}</math> ולכל חזקה ממשית שלילית <math>-a<0</math> נגדיר <math>x^{-a}=\frac{1}{x^a}</math>

<videoflash>vHNsel0dKHk</videoflash>

*לכל <math>0<a\neq 1</math> נגדיר את <math>log_a(x)</math> להיות המספר שa בחזקתו שווה לx.
*חוקי לוגים:
**<math>log_a(x)+log_a(y)=log_a(xy)</math>
**<math>log_a(x)-log_a(y)=log_a\left(\frac{x}{y}\right)</math>
**<math>log_a(x^y)=y log_a(x)</math>
**<math>\log_a(x)=\frac{log_b(x)}{log_b(a)}</math>
**<math>log_a(x)=y</math> אם ורק אם <math>x=a^y</math>

===חסמים===

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> אזי:
**<math>M\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המקסימום''' של A או '''האיבר הגדול ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>M\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלעיל''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\leq M</math>
**<math>m\in\mathbb{A}</math> נקרא '''המינימום''' של A או '''האיבר הקטן ביותר''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>
**<math>m\in\mathbb{R}</math> נקרא '''חסם מלרע''' של A אם לכל <math>a\in A</math> מתקיים כי <math>a\geq m</math>

*כמו כן:
**אם יש איבר קטן ביותר בקבוצת חסמי המלעיל של A הוא נקרא '''החסם העליון''' של A, או '''הסופרמום''' של A ומסומן <math>\sup(A)</math>
**אם יש איבר גדול ביותר בקבוצת חסמי המלרע של A הוא נקרא '''החסם התחתון''' של A, או '''האינפימום''' של A ומסומן <math>\inf(A)</math>

<videoflash>WdKqIf8xGeY</videoflash>

*בשדה הממשיים לכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלעיל יש חסם עליון, ולכל קבוצה לא ריקה וחסומה מלרע יש חסם תחתון.
*בשדה הרציונאליים זה לא נכון; לקבוצה <math>A=\{x\in\mathbb{Q}|x^2<2\}</math> אין מספר רציונאלי קטן ביותר מבין חסמי המלעיל שלה.

<videoflash>7cz-S6GWg3Y</videoflash>

*תהי <math>A\subseteq \mathbb{R}</math> ויהי <math>M\in\mathbb{R}</math> אזי:
**M הוא החסם העליון של A אם ורק אם M הוא חסם מלעיל של A ולכל מספר <math>M-\varepsilon<M</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a>M-\varepsilon</math>
**m הוא החסם התחתון של A אם ורק אם m הוא חסם מלרע של A ולכל מספר <math>m<m+\varepsilon</math> קיים מספר <math>a\in A</math> כך ש <math>a<m+\varepsilon</math>

*דוגמא: תהיינה <math>\emptyset\neq A,B\subseteq\mathbb{R}</math> חסומות מלעיל כך שA אינה מכילה חסמי מלעיל של B, אזי <math>\sup(A)\leq\sup(B)</math>

<videoflash>mVCNRtV7TP0</videoflash>

===שיטות הוכחה בסיסיות===

*[[שיטות הוכחה בסיסיות]]

*הוכחת טענות מכומתות - טענות 'לכל' וטענות 'קיים'

<videoflash>QIwz6eyrcuI</videoflash>

==פרק 2 - סדרות==

===הגדרת הגבול===

*הגדרת הגבול של סדרה:
*תהי סדרה ממשית <math>a_n</math> ויהי מספר ממשי <math>L\in\mathbb{R}</math>.
*<math>L</math> הינו גבול הסדרה <math>a_n</math> (מסומן <math>\lim a_n=L</math> או <math>a_n\to L</math>) אם:
**לכל סביבה של הגבול, קיים מקום בסדרה שאחריו כל איברי הסדרה נמצאים בסביבה הנתונה, כלומר:
**לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_n-L|<\varepsilon</math>

<videoflash>mMVBYUDmSA0</videoflash>

*נגדיר ש<math>a_n\to\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שלכל <math>n>K</math> מתקיים כי <math>a_n>M</math>
*נגדיר ש<math>a_n\to -\infty</math> אם <math>-a_n\to\infty</math>

*טענה: תהי <math>a_n\to \infty</math> אזי <math>\frac{1}{a_n}\to 0</math>
*טענה: תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>\frac{1}{|a_n|}\to\infty</math>

<videoflash>U5RUHjrHVGI</videoflash>

*אם <math>a_n\to L_1</math> וכן <math>a_n\to L_2</math> אזי <math>L_1=L_2</math>

<videoflash>YE52OP_xPDA</videoflash>

*סדרה המתכנסת לגבול סופי חסומה.

<videoflash>CZnYbF1Lm7k</videoflash>

*<math>a_n\to L \iff a_{n+1}\to L</math>
*בפרט, כל שינוי, תוספת או החסרה של מספר סופי של איברים לא משפיע על גבול הסדרה.

<videoflash>nHaq8E0vGJA</videoflash>

*תהי סדרה<math>a_n</math> המתכנסת לגבול סופי והמקיימת לכל <math>n</math> כי <math>a<a_n</math> אזי <math>\lim a_n\geq a</math>

===שאיפה לאפס===

*תהי סדרה <math>a_n</math> ויהי <math>L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n\to L</math> אם ורק אם <math>|a_n-L|\to 0</math>
**בפרט <math>a_n\to 0</math> אם ורק אם <math>|a_n|\to 0</math>

*תהי <math>a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n</math> חסומה, אזי <math>a_nb_n\to 0</math>

*תהיינה <math>a_n,b_n\to 0</math> אזי גם <math>a_n+b_n\to 0</math>

<videoflash>3QSMzWlG-yI</videoflash>

===משפטי סנדביץ'===

*משפט הסנדביץ' -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n \leq c_n</math>
**כמו כן, יהי <math>L\in\mathbb{R}</math> כך ש <math>a_n,c_n\to L</math>
**אזי <math>b_n\to L</math>
*חצי סנדביץ'-
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>a_n\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>a_n\to\infty</math>
**אזי <math>b_n\to \infty</math>
*חצי סנדביץ' על הרצפה -
**תהיינה סדרות המקיימות לכל n כי <math>|a_n|\leq b_n</math>
**כמו כן נתון כי <math>b_n\to 0</math>
**אזי <math>a_n\to 0</math>

<videoflash>AVvOiLm5COA</videoflash>

===מבוא לחשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===
*תהיינה <math>b_n\to L_b\in \mathbb{R}</math>, <math>a_n\to L_a\in \mathbb{R}</math> אזי
**<math>a_n+b_n\to L_a+L_b</math>
**<math>a_n\cdot b_n \to L_a\cdot L_b</math>
**אם <math>L_b\neq 0</math> אזי <math>\frac{a_n}{b_n}\to\frac{L_a}{L_b}</math>

<videoflash>Hf14pSb3zDM</videoflash>

===אינדוקציה===

*משפט האינדוקציה המתמטית
*תהי סדרת טענות כך שמתקיימים שני התנאים הבאים:
**הטענה הראשונה נכונה.
**לכל <math>n\in \mathbb{N}</math> אם הטענה הn מתקיימת אז גם הטענה הn+1 מתקיימת.
*אזי כל הטענות בסדרה נכונות

*אי שיוויון ברנולי: יהי <math>-1<x\in\mathbb{R}</math> אזי לכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים כי <math>(1+x)^n\geq 1+nx</math>

<videoflash>n6xkPhKmhQo</videoflash>

===חזקת אינסוף===

*תהי <math>0<a_n\to a</math> אזי:
**אם <math>a>1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n \to \infty</math>
**אם <math>a<1</math> מתקיים כי <math>(a_n)^n\to 0</math>
*שימו לב כי ייתכן ו<math>1<a_n\to 1</math>, כלומר איברי הסדרה גדולים מ1 אך גבולה הוא 1 ואז המשפט אינו תקף.

<videoflash>hFa7Nv5o05M</videoflash>

===כלל המנה===

*כלל המנה (הוכחה בסיכום הבא על [[אי-שוויון הממוצעים]]).
**תהי סדרה <math>a_n</math> המקיימת כי '''גבול''' המנה הוא <math>\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|\to L</math> אזי:
***אם <math>1<L\leq\infty</math> מתקיים כי <math>|a_n|\to\infty</math>
***אם <math>0\leq L<1</math> מתקיים כי <math>a_n\to 0</math>
***מתקיים כי <math>\sqrt[n]{|a_n|}\to L</math>

*דוגמאות:
**<math>\frac{n}{2^n}\to 0</math>
**<math>\sqrt[n]{n}\to 1</math>
**עבור <math>a>0</math> מתקיים <math>\sqrt[n]{a}\to 1</math>
**<math>\sqrt[n]{n!}\to \infty</math>

<videoflash>Shmc2BtEGBE</videoflash>

===חזקות של גבולות===

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to 0</math> אזי <math>a^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה: אם <math>a\geq 1</math> אזי <math>a^{-\frac{1}{m}}\leq a^{b_n}\leq a^{\frac{1}{m}}</math> והרי <math>\sqrt[m]{a}\to 1</math> לפי כלל המנה

*יהי <math>0<a\in\mathbb{R}</math> ותהי <math>b_n\to L\in \mathbb{R}</math> אזי <math>a^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a^{b_n} = a^{b_n-L}\cdot a^L\to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>a_n\to 1</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 1</math>
**רעיון הוכחה:<math>a_n^{[L]-1}\leq a_n^{b_n}\leq a_n^{[L]+1}</math> לפי חשבון גבולות (כפל) שני הצדדים שואפים ל1. (אם <math>a_n<1</math> אי השיוויון הפוך).

*תהי <math>a_n\to a>0</math> ותהי <math>b_n\to L\in\mathbb{R}</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to a^L</math>
**רעיון הוכחה: <math>a_n^{b_n}=\left(\frac{a_n}{a}\right)^{b_n} \cdot a^{b_n} \to 1\cdot a^L</math>

*תהי <math>0\leq a_n\to 0</math> ותהי <math>b_n\to L>0</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to 0</math>
**רעיון הוכחה: החל משלב מסויים <math>0\leq a_n^{b_n}\leq \frac{1}{m^{\frac{L}{2}}} </math>

===סדרות מונוטוניות והמספר e===
*כל סדרה מונוטונית הינה חסומה מתכנסת לגבול סופי, או שאינה חסומה ושואפת לגבול אינסופי.

*דוגמא: נביט בסדרה <math>a_1>0,\ a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
**כיוון ש <math>a_{n+1}-a_n=a_n^2\geq 0</math> מדובר בסדרה מונוטונית עולה.
**אם הסדרה חסומה:
***קיים לה גבול סופי <math>a_n\to L</math>
***נחשב את גבול שני צידי המשוואה <math>a_{n+1}=a_n^2+a_n</math>
***לכן <math>L=L^2+L</math> ולכן <math>L=0</math>
***אבל הסדרה עולה וחסומה מלמטה ע"י האיבר הראשון ולכן <math>L\geq a_1</math>
***כלומר <math>L=0<a_1\leq L</math> בסתירה.
**מכאן הסדרה אינה חסומה, וכיוון שהיא עולה <math>a_n\to\infty</math>

<videoflash>pTVTkSlxJdI</videoflash>

*[[המספר e]] (הוכחות בעזרת [[אי-שוויון הממוצעים]]).

<videoflash>v7tyKNPU-7I</videoflash>

*<math>2<e<4</math>.

<videoflash>6TohAEqQwsk</videoflash>

===תתי סדרות וגבולות חלקיים===
====הגדרת גבול חלקי====
*לכל סדרת מקומות <math>k_n\in\mathbb{N}</math> המקיימת לכל <math>n</math> כי <math>k_n<k_{n+1}</math> נגדיר כי <math>a_{k_n}</math> הינה תת סדרה של הסדרה <math>a_n</math>
*שימו לב כי מקומות תת הסדרה הם באותו הסדר כמו בסדרה המקורית, ואסור לחזור על איבר פעמיים.

*לדוגמא:
**נביט בסדרה <math>a_n=(-1)^n</math>
**אזי <math>a_{2n}=(-1)^{2n}=1</math> היא תת הסדרה של האיברים במקומות הזוגיים <math>k_n=2n</math>

*נגדיר ש<math>L</math> הוא גבול חלקי של הסדרה <math>a_n</math> אם קיימת תת סדרה <math>a_{k_n}</math> כך ש <math>a_{k_n}\to L</math>

*טענה - יהי <math>L</math> סופי או אינסופי, אזי:
**<math>a_n\to L</math> אם ורק אם לכל תת סדרה <math>a_{k_n}</math> מתקיים כי <math>a_{k_n}\to L</math>

<videoflash>rvdm2_7g-7I</videoflash>

====משפט בולצאנו-ויירשטראס====
*לכל סדרה יש תת סדרה מונוטונית.

*משפט בולצאנו-ויירשטראס - לכל סדרה חסומה יש תת סדרה מתכנסת.

<videoflash>R491ZyCHhBs</videoflash>

====גבול עליון וגבול תחתון====

*תהי סדרה <math>a_n</math>
*נגדיר את הגבול העליון שלה (limsup):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלעיל אזי <math>\overline{\lim}a_n=\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלעיל ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\overline{\lim}a_n</math> להיות החסם העליון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\overline{\lim}a_n=-\infty</math>
*נגדיר את הגבול התחתון שלה (liminf):
**אם <math>a_n</math> אינה חסומה מלרע אזי <math>\underline{\lim}a_n=-\infty</math>
**אם <math>a_n</math> חסומה מלרע ויש לה גבול חלקי סופי כלשהו, נגדיר את <math>\underline{\lim}a_n</math> להיות החסם התחתון של קבוצת הגבולות החלקיים של הסדרה
**אחרת, נגדיר <math>\underline{\lim}a_n=\infty</math>

*לכל גבול חלקי L של הסדרה מתקיים כי:
*<math>\underline{\lim}a_n\leq L\leq \overline{\lim}a_n</math>

<videoflash>n71Zy87PbEE</videoflash>

*הגבול העליון והגבול התחתון הם גבולות חלקיים (כלומר יש תת סדרה ששואפת לגבול העליון, ויש תת סדרה ששואפת לגבול התחתון).

<videoflash>zF_5NdFJbAg</videoflash>

*לכל <math>-\infty\leq L\leq \infty</math> מתקיים כי <math>a_n \to L</math> אם ורק אם <math>\underline{\lim}a_n=\overline{\lim}a_n=L</math>

<videoflash>j4C_2yvKpN0</videoflash>

====תתי סדרות המכסות סדרה====

*אם ניתן לחלק סדרה למספר סופי של תתי סדרות המכסות את כולה, וכולן שואפות לאותו הגבול - אזי הסדרה כולה שואפת לגבול זה.
*ייתכן שניתן לחלק סדרה לאינסוף תתי סדרות שכולם שואפות לאותו הגבול, אך הסדרה לא תשאף לגבול זה.

<videoflash>Y0Jpalk44do</videoflash>

===כלל הe===

*תהי <math>0\neq a_n\to 0</math> אזי <math>(1+a_n)^{\frac{1}{a_n}}\to e</math>

<videoflash>y7yPjqyGOIg</videoflash>

*אם <math>a_n\to 1</math> אזי <math>a_n^{b_n}\to e^{\lim b_n\cdot(a_n-1)}</math>
**<math>a_n^{b_n}=\left[\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\right]^{ b_n\cdot (a_n-1)}</math>.
**<math>\left(1+(a_n-1)\right)^{\frac{1}{a_n-1}}\to e</math> בין אם <math>a_n-1</math> שלילי או חיובי, לפי הטענות לעיל.
**שימו לב שאם <math>a_n=1</math>, אז ממילא מקבלים 1 בנוסחא הסופית, ואז לא צריך לחלק ב<math>a_n-1</math> ששווה אפס.

*דוגמא:
**<math>\lim\left(\frac{n+1}{n-2}\right)^n=e^{\lim n\cdot\left(\frac{n+1}{n-2}-1\right)}=e^{\lim\frac{3n}{n-2}}=e^3</math>

<videoflash>5V4EmQIdE90</videoflash>

===חשבון גבולות (אריתמטיקה של גבולות)===

*אריתמטיקה מורחבת (הכתיב הוא מקוצר ואינו מדוייק):
**חסומה כפול אפיסה = אפיסה
**חסומה חלקי אינסוף = אפיסה
**<math>\infty+\infty=\infty</math>
**<math>\infty\cdot\infty=\infty</math>
**<math>\infty^\infty=\infty</math>
**<math>\frac{1}{0}\neq\infty</math>
**<math>\frac{1}{0^+}=\infty</math>
**<math>0^\infty = 0</math>
**אינסוף כפול סדרה השואפת למספר חיובי = אינסוף.
**יש גבול סופי + אין גבול סופי = אין גבול סופי.
**אינסוף ועוד חסומה שווה אינסוף.
**אינסוף בחזקת מספר חיובי זה אינסוף
**סדרה השואפת לגבול גדול מאחד, בחזקת אינסוף זה אינסוף.
**סדרה השואפת לגבול בין מינוס אחד לאחד לא כולל, בחזקת אינסוף, זה אפס.

====המקרים הבעייתיים====
*המקרים הבעייתיים בהם צריך להפעיל מניפולציות אלגבריות או משפטים על מנת לחשב את הגבול:
**<math>\frac{0}{0},\frac{\infty}{\infty},0\cdot\infty,\infty-\infty,0^0,\infty^0,1^\infty</math>

===קריטריון קושי לסדרות===

*דוגמא: הסדרה <math>a_n=\sqrt{n}</math> מקיימת כי <math>a_{n+1}-a_n\to 0</math> אך היא אינה מתכנסת למספר סופי אלא שואפת לאינסוף.

*הגדרה: סדרה <math>a_n</math> מקיימת את '''קריטריון קושי''' (ונקראת '''סדרת קושי''') אם:
*לכל מרחק <math>\varepsilon>0</math> קיים מקום <math>K\in\mathbb{N}</math> כך שאחריו לכל זוג מקומות <math>m>n>K</math> מתקיים כי <math>|a_m-a_n|<\varepsilon</math> (המרחק בין האיברים במקומות הללו קטן מאפסילון).

*משפט: בממשיים, סדרה מתכנסת לגבול סופי אם ורק אם היא סדרת קושי.

*תרגיל: תהי סדרה המקיימת לכל n כי <math>|a_{n+1}-a_n|<\frac{1}{2^n}</math> אזי היא מתכנסת למספר סופי.

<videoflash>S56cCgc9U38</videoflash>

==פרק 3 - טורים==
[https://youtube.com/playlist?list=PLHinTfsAOC-t4S3UxsuuifepjuWgbJ7_5 פלייליסט של כל טורים]
===מבוא והגדרה===
<videoflash>E3DLm1YxOko</videoflash>

*תהי סדרה <math>a_n</math>, נגדיר את '''סדרת הסכומים החלקיים''' (סס"ח בקיצור) של <math>a_n</math> ע"י
**<math>S_1=a_1</math>
**ולכל <math>n\in\mathbb{N}</math> מתקיים <math>S_{n+1}=S_n+a_{n+1}</math>
*במילים אחרות, <math>S_n = \sum_{k=1}^n a_k</math>

*הגדרת הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>
**אומרים כי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =L</math> אם <math>\lim S_n = L</math>
*אם לסס"ח יש גבול סופי אומרים כי הטור מתכנס, ואילו אם אין לה גבול סופי אומרים כי הטור מתבדר.
*שימו לב כי בעצם:
**<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = \lim_{n\to\infty}\sum_{k=1}^n a_k</math>

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, אזי <math>a_n\to 0</math>
*הוכחה:
**<math>S_n,S_{n+1}\to L</math>
**לכן <math>a_{n+1}=S_{n+1}-S_n\to L-L=0</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty a_k = a_1 + \sum_{k=2}^\infty a_k</math>
*מסקנה: שינוי מספר סופי של איברי הטור לא משפיע על התכנסות, אבל '''כן משפיע''' על סכום הטור.

<videoflash>v-qwJWYvuNY</videoflash>

====חשבון טורים====

*אם הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty c\cdot a_k = c\cdot \sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*אם הטורים <math>\sum_{k=1}^\infty a_k,\ \sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנסים אזי
**<math>\sum_{k=1}^\infty (a_k+b_k) = \sum_{k=1}^\infty a_k + \sum_{k=1}^\infty b_k</math>

====הטור ההנדסי====
*הטור <math>\sum_{k=0}^\infty x^k</math> מתכנס אם ורק אם <math>|x|<1</math> וכאשר הוא מתכנס מתקיים כי:
**<math>\sum_{k=0}^\infty x^k = \frac{1}{1-x}</math> וכמו כן <math>\sum_{k=1}^\infty x^k = \frac{x}{1-x}</math>

<videoflash>suDMRh69Lgc</videoflash>

====טור מקל סלפי (טלסקופי)====

*חישוב <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2 -k}</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

*חישוב <math>\sum_{k=1}^\infty \ln\left(\frac{k}{k+1}\right)</math> על ידי הסס"ח הטלסקופי

<videoflash>uZHNxYO7S-Q</videoflash>

====העשרה על סוגי סכימה====

<videoflash>54MQXVhM9vU</videoflash>

===התכנסות בהחלט===
*משפט: אם טור הערכים המוחלטים <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס, אזי גם הטור המקורי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.

*הגדרה:
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בהחלט''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתכנס
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתכנס בתנאי''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אך <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר
**הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא '''מתבדר''' אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתבדר וגם <math>\sum_{k=1}^\infty |a_k|</math> מתבדר

<videoflash>OFcOpUNprTo</videoflash>

*משפט: (הכללת אי שיוויון המשולש) יהי טור מתכנס בהחלט, אזי:
*<math>\left|\sum_{k=0}^\infty a_k\right|\leq \sum_{k=0}^\infty |a_k|</math>

*הוכחה:
*לפי אי שיוויון המשולש, לכל n סופי מתקיים כי
*<math>\left|\sum_{k=0}^n a_k\right|\leq \sum_{k=0}^n |a_k|</math>
*ולכן גם הגבול של הסדרה השמאלית קטן או שווה לגבול של הסדרה הימנית, וזו התוצאה שרצינו.

===מבחני התכנסות לטורים חיוביים===

====הקדמה והטור ההרמוני====
*הגדרה: טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> נקרא טור חיובי אם לכל n מתקיים כי <math>a_n\geq 0</math>.
*סדרת הסכומים החלקיים של טור חיובי היא מונוטונית עולה, לכן הטור מתכנס אם ורק אם היא חסומה.

*לסס"ח של הטור ההרמוני <math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k}</math> יש תת סדרה ששואפת לאינסוף, ולכן הטור מתבדר:
**<math>\frac{1}{n+1}+...+\frac{1}{2n}\geq \frac{1}{2n}+...+\frac{1}{2n}=\frac{n}{2n}=\frac{1}{2}</math>
**<math>S_1 =1\geq \frac{1}{2}</math>
**<math>S_2 =1+\frac{1}{2}\geq 2\cdot \frac{1}{2}</math>
**<math>S_4 =1+\frac{1}{2} + \frac{1}{3} + \frac{1}{4}\geq 3\cdot \frac{1}{2}</math>
**...
**באופן כללי <math>S_{2^{n-1}}\geq n\cdot \frac{1}{2}\to\infty</math>

<videoflash>M3B6018c-4g</videoflash>

====מבחני ההשוואה====

*מבחן ההשוואה הראשון-
*תהיינה סדרות כך ש <math>0\leq a_n\leq b_n</math> לכל n. אזי:
** אם הטור הגדול יותר <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס בוודאי הטור הקטן יותר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס.
** נובע מכך לוגית שאם הטור הקטן מתבדר, הטור הגדול מתבדר.

*דוגמא:
**<math>\frac{1}{n^2} \leq \frac{1}{n^2-n}</math>
**ראינו שהטור החיובי <math>\sum_{k=2}^\infty \frac{1}{k^2-k}</math> מתכנס ולכן לפי מבחן ההשוואה הראשון גם הטור החיובי <math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math> מתכנס

*מבחן ההשוואה הגבולי-
*תהיינה סדרות <math>0\leq a_n,b_n</math> כך ש <math>\frac{a_n}{b_n}\to c</math> אזי:
** אם <math>c=\infty</math> אזי <math>a_n>b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס
** אם <math>c=0</math> אזי <math>a_n<b_n</math> החל משלב מסויים, ולכן אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס גם <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס
** אחרת, <math>0<c\in\mathbb{R}</math> והטורים '''חברים''' <math>\sum_{k=1}^\infty a_k ~ \sum_{k=1}^\infty b_k</math>, כלומר <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty b_k</math> מתכנס

*דוגמא:
**<math>\sum_{k=1}^\infty \frac{1}{\left(\sqrt[k]{k!}\right)^2} \sim \sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k^2}</math>

<videoflash>DDOups05oms</videoflash>

====מבחני השורש והמנה====

*יהי טור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math>

*מבחן המנה -
**אם <math>\overline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\underline{\lim}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*מבחן השורש -
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}<1</math> אזי הטור '''מתכנס בהחלט'''
**אם <math>\overline{\lim}\sqrt[n]{|a_n|}>1</math> אזי <math>a_n\not\to 0</math> ולכן הטור '''מתבדר'''

*שימו לב - במבחן השורש לוקחים את הגבול העליון בשני המקרים, ובמבחן המנה צריך שהעליון יהיה קטן מאחד, או התחתון גדול מאחד. זו לא טעות...

<videoflash>Y7k-a29_03g</videoflash>

====מבחן העיבוי====

*מבחן העיבוי-
**תהי <math>0\leq a_n</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> מתכנס אם ורק אם <math>\sum_{k=1}^\infty 2^k \cdot a_{(2^k)}</math> מתכנס

*הוכחה:
** ראשית, נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=1}^n 2^{k-1}a_{2^k} \leq \sum_{k=2}^{2^n} a_k</math> כלומר
**<math> a_2 + 2\cdot a_4 +4\cdot a_8+... = a_2 + a_4 + a_4 +a_8 + a_8 + a_8 + a_8 + ... \leq a_2 + a_3 + a_4 +a_5 + a_6 +a_7 +a _8 +...</math>
**כעת נוכיח באינדוקציה כי <math>\sum_{k=0}^{n-1} 2^k a_{2^k}\geq \sum_{k=1}^{2^n-1}a_k</math>
*סה"כ אם הטור האחד מתכנס, הסס"ח של השני חסומה ולכן גם השני מתכנס.

<videoflash>UozGPSlW8fM</videoflash>

=====הטור ההרמוני המוכלל=====

*הטור <math>\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{n^a}</math> מתכנס אם ורק אם <math>a>1</math>

*דוגמאות:

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{k\cdot\ln(k)}</math>

*<math>\sum_{k=1}^\infty\frac{1}{\ln(k!)}</math>

*[[88-132 אינפי 1 סמסטר א' תשעב/מערך תרגול/טורים/מבחנים לחיוביים/דוגמאות|עוד דוגמאות]]

===מבחני התכנסות לטורים כלליים===

====מבחן דיריכלה====

*תהי סדרה <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס
*תהי סדרה <math>b_n</math> כך ש'''ההסס"ח''' שלה חסומה, כלומר קיים <math>M>0</math> כך שלכל n מתקיים <math>|S_n|=\left|\sum_{k=1}^nb_k\right|<M</math>
*אזי הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> מתכנס.

<videoflash>m5kFinYjG8A</videoflash>

*הוכחה:
*נסמן ב<math>D_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty a_kb_k</math> וב<math>S_n</math> את סדרת הסכומים החלקיים של <math>b_n</math>.
*יהיו <math>m>n\in\mathbb{N}</math>
**<math>D_m-D_n = \sum_{k=n+1}^m a_kb_k = \sum_{k=n+1}^m a_k(S_k -S_{k-1}) = \sum_{k=n+1}^m a_kS_k - \sum_{k=n}^{m-1} a_{k+1}S_k = a_mS_m -a_{n+1}S_n + \sum_{k=n+1}^{m-1} S_k(a_k-a_{k+1})</math>
**<math>|D_m-D_n|\leq |a_m||S_m| + |a_{n+1}| |S_n| +\sum_{k=n+1}^{m-1} |S_k||a_k-a_{k+1}|</math>
**כעת נשתמש בעובדה כי <math>|S_n|<M</math> לכל n, <math>a_n</math> סדרה חיובית, וכן <math>a_n - a_{n+1}\geq 0</math> לכל n.
**<math>|D_m-D_n|\leq M\left(a_m + a_{n+1} +\sum_{k=n+1}^{m-1} a_k-a_{k+1}\right)= 2Ma_{n+1}\to 0</math>
*לכן <math>D_n</math> סדרת קושי ולכן מתכנסת לגבול סופי, כלומר הטור מתכנס.

<videoflash>Ou3ixbIVfYI</videoflash>

====מבחן לייבניץ====

*תהי <math>a_n\to 0</math> סדרה '''מונוטונית''' יורדת לאפס. אזי:
** הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math> מתכנס.
**<math>\left|\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k\right|\leq a_1</math>.

*הוכחה:
**כיוןן שהסס"ח של <math>(-1)^{n+1}</math> חסומה הטור מתכנס לפי מבחן דיריכלה.
**נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של הטור <math>\sum_{k=1}^\infty (-1)^{k+1}a_k</math>.
**כיוון שהסדרה <math>a_n</math> יורדת, ניתן להוכיח באינדוקציה כי:
***<math>S_{2n}\geq 0</math>
***<math>S_{2n-1}\leq a_1</math>

<videoflash>nJU3b5zvURQ</videoflash>

===סיכום בדיקת התכנסות 🖖===

*כיצד נבחן אם הטור <math>\sum a_n</math> מתכנס בהחלט, בתנאי או מתבדר?

#אם ניתן להראות כי <math>a_n\not\to 0</math> הטור מתבדר
# נבצע מבחני ספוק 🖖
##אם לפי מבחני ההשוואה (הראשון או הגבולי) הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
##אם במבחן המנה או השורש הגבול גדול מ1 הטור מתבדר, אם קטן מ1 הטור מתכנס בהחלט ואם שווה ל1 צריך לנסות משהו אחר.
##אם במבחן העיבוי הטור <math>\sum |a_n|</math> אינו מתכנס, אז אין התכנסות בהחלט, נעבר לבדוק התכנסות בתנאי.
#אם לא מצאנו התכנסות בהחלט, נבצע מבחנים על טורים כלליים בשביל לבדוק התכנסות בתנאי
##מבחן לייבניץ
##מבחן דיריכלה
##עבודה ישירה על סדרת הסכומים החלקיים (טור טלסקופי למשל)

===סכום האיברים החיוביים, וסכום האיברים השליליים===
*תהי סדרה <math>a_n</math> ונגדיר את:
**<math>a_n^+=\begin{cases}a_n & a_n\geq 0\\ 0 & a_n<0\end{cases}</math>
**<math>a_n^-=\begin{cases}0 & a_n\geq 0\\ -a_n & a_n<0\end{cases}</math>

*<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math>
*<math>|a_n|=a_n^++a_n^-</math>

*הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בהחלט אם ורק אם הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם.
*אם הטור <math>\sum a_k</math> מתכנס בתנאי אזי הטורים <math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתבדרים שניהם ושואפים לאינסוף.

*כפי שהוכחנו בעבר בדרך שונה, אם הטור מתכנס בהחלט נובע ש<math>\sum a_k^+, \sum a_k^-</math> מתכנסים שניהם, וביחד עם העובדה ש<math>a_n=a_n^+-a_n^-</math> נובע שהטור מתכנס.

<videoflash>XEl8ZykrNcw</videoflash>

===שינוי סדר הסכימה===

*תהי <math>f:\mathbb{N}\to\mathbb{N}</math> פונקציה הפיכה ותהי סדרה <math>a_n</math> אז נאמר ש<math>p_n=a_{f(n)}</math> היא שינוי סדר של הסדרה <math>a_n</math>.

*תרגיל - אם <math>a_n\to L</math> גם שינוי הסדר מקיים <math>b_n\to L</math>

*דוגמא:
**<math>a_n=1,-1,1,-1,...</math>
**<math>f(n)=1,3,2,5,7,4,9,11,6,...</math>
**<math>p_n=a_{f(n)}=1,1,-1,1,1,-1,...</math>

*בדוגמא האחרונה:
*נסמן ב<math>S_n</math> את הסס"ח של <math>a_n</math> ומתקיים כי:
**<math>S_n=1,0,1,0,...</math>
*נסמן ב<math>D_n</math> את הסס"ח של שינוי הסדר <math>p_n</math>, מתקיים כי:
**<math>D_n =1,2,1,2,3,2,3,4,3,...</math>
*שינוי הסדר אמנם הותיר את הטור מתבדר, אך הפך את סדרת הסכומים החלקיים מחסומה לשואפת לאינסוף.

<videoflash>ASXMi-rBCv0</videoflash>

====משפט רימן====
*משפט רימן - יהי טור מתכנס בתנאי <math>\sum_{k=1}^\infty a_k</math> אזי לכל <math>-\infty\leq S \leq \infty</math> קיים שינוי סדר כך ש <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, אם הטור מתכנס בתנאי, ניתן לגרום לו להתכנס לכל ערך שנרצה (ואף לשאוף לפלוס או מינוס אינסוף), על ידי שינוי סדר איברי הסדרה.

<videoflash>e_tBsPs5vq4</videoflash>

====שינוי סדר הסכימה של טור מתכנס בהחלט====
*יהי טור מתכנס בהחלט <math>\sum_{k=1}^\infty a_k =S</math> אזי לכל שינוי סדר <math>p_n</math> מתקיים כי <math>\sum_{k=1}^\infty p_k=S</math>
*כלומר, שינוי סדר איברי הסדרה אינו משפיע על סכום הטור.

<videoflash>GG76LdzRvKo</videoflash>

==פרק 4 - פונקציות ורציפות==
===מבוא לגבולות===

<videoflash>OMJWXoSIlX0</videoflash>

*מבוא לגבולות (שיטות אלגבריות: כפל בצמוד, הוצאת חזקה משמעותית).
**<math>\lim_{x\to 2}\frac{x^2-4}{x-2}</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}\frac{2x^2+5x+3}{3x^2-100}</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to \infty}\sqrt{x^2+x+1}-x</math>
**<math>\lim_{x\to\infty}x^2-x</math>

===הגדרת הגבול לפי קושי===

* <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סביבה של L בציר y קיימת סביבה של <math>x_0</math> בציר x, כך שלכל ערכי x בסביבה של <math>x_0</math> פרט אולי ל<math>x_0</math> עצמו, ערכי ציר y כלומר <math>f(x)</math> נמצאים בסביבה של L בציר y.

*דוגמאות:
**<math>\lim_{x\to 3} 2x+1=7</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>0\neq |x-3|<\delta</math> מתקיים <math>|2x+1-7|<\varepsilon </math>
**<math>\lim_{x\to 2^-}\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}=-\infty</math> אם לכל <math>M>0</math> קיים <math>\delta>0</math> כך שלכל x המקיים <math>2-\delta<x<2</math> מתקיים כי <math>\frac{1-x}{\sqrt{2-x}}<-M</math>
**<math>y=a</math> אסימפטוטה אופקית מימין של <math>f(x)</math> אם לכל <math>\varepsilon>0</math> קיים <math>K>0</math> כך שלכל x המקיים <math>x>K</math> מתקיים כי <math>|f(x)-a|<\varepsilon</math>

<videoflash>YTA4sI56t1Y</videoflash>

===הגדרת הגבול לפי היינה===

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0\neq a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0< a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>
*<math>\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math> אם לכל סדרת מספרים על ציר איקס <math>x_0> a_n\to x_0</math> סדרת המספרים על ציר y מקיימת <math>f(a_n)\to L</math>

הגדרה זו שקולה להגדרה של קושי, כלומר הגבול שווה לL לפי קושי אם ורק אם הוא שווה לL לפי היינה.

*מרבית כללי האריתמטיקה המורחבות נובעים "בחינם" עבור פונקציות

*<math>\lim_{x\to x_0}f(x)=L</math> אם ורק אם <math>\lim_{x\to x_0^+}f(x)=\lim_{x\to x_0^-}f(x)=L</math>

<videoflash>KKFyEBxM9yo</videoflash>

===הפונקציות הטריגונומטריות===
*הגדרת סינוס וקוסינוס ע"י מעגל היחידה.
**<math>sin^2(x)+cos^2(x)=1</math>
**<math>sin(-x)=-sin(x),cos(-x)=cos(x)</math>
**<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+sin(b)cos(a),cos(a+b)=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b)</math>
**<math>sin(2x)=2sin(x)cos(x),cos(2x)=cos^2(x)-sin^2(x)</math>

<videoflash>gnUkKM9PgPQ</videoflash>

*[[קובץ:Sin(x)_over_x.png|400px|link=https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%92%D7%91%D7%95%D7%9C_%D7%A9%D7%9C_sin(x)/x]]
**עבור זוית <math>0<x<\frac{\pi}{2}</math> שטח המשולש חסום בשטח הגזרה (משולש פיצה עם הקשה) שחסום בשטח המשולש:
**<math>S_{\triangle AOB}<S_{\bigcirc AOB}<S_{\triangle AOD}</math>
**<math>\frac{sin(x)}{2}<\frac{x}{2}<\frac{tan(x)}{2}</math>
***כיוון ש<math>0<sin(x)<x</math> בתחום <math>(0,\frac{\pi}{2})</math>, נובע לפי סנדוויץ' ש<math>\lim_{x\to 0^+}sin(x)=0</math>.
***כיוון שמדובר בפונקציה אי זוגית, נובע שזה גם הגבול משני הצדדים.
***כעת בתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math> הקוסינוס חיובית ולכן <math>cos(x)=\sqrt{1-sin^2(x)}</math> ונובע כי <math>\lim_{x\to 0}cos(x)=1</math>.
**נחלק את אי השיוויון הטריגונומטרי בסינוס ונקבל:
**<math>1<\frac{x}{sin(x)}<\frac{1}{cos(x)}</math>
**לפי כלל הסנדביץ <math>\lim_{x\to 0^+}\frac{sin(x)}{x}=1</math>
**כיוון שמדובר בפונקציה זוגית, נובע שהגבול משני הצדדים שווה 1.

*ראינו ש<math>\lim_{x\to 0}\frac{sin(x)}{x}=1</math>.
*שימו לב ש<math>\lim_{x\to\infty}\frac{sin(x)}{x}=0</math>, כיוון שמדובר בחסומה חלקי שואפת לאינסוף.

<videoflash>YIU0hc8xe7I</videoflash>

===רציפות===

*רציפות.
*הגדרה:
*פונקציה f נקראית רציפה בקטע <math>[a,b]</math> אם f רציפה בכל נקודה בקטע <math>(a,b)</math> ובנוסף <math>\lim_{x\to a^+}f(x)=f(a)</math> וגם <math>\lim_{x\to b^-}f(x)=f(b)</math>

*טענה: אם f רציפה ב<math>x_0</math> אזי לכל סדרה <math>x_n\to x_0</math> (גם אם אינה שונה מ<math>x_0</math>) מתקיים כי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>.

<videoflash>9y7T2Nmpv24</videoflash>

<videoflash>76vmO8IBYKQ</videoflash>

*גבול של הרכבת פונקציות נכשל ללא רציפות.
**<math>f(x)=\frac{x}{x}, g(x)=0</math> מתקיים כי <math>\lim_{x\to 0}f(x)=1,\lim_{x\to 2}g(x)=0</math> אבל <math>\lim_{x\to 2}f(g(x))\neq 1</math>.

*הרכבת רציפות: תהי f רציפה ב<math>x_0</math> ותהי g רציפה ב<math>f(x_0)</math>. אזי <math>g\circ f</math> רציפה ב<math>x_0</math>.
**הוכחה:
**תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> אזי <math>f(x_n)\to f(x_0)</math>
**לפי הטענה הקודמת, <math>g(f(x_n))\to g(f(x_0))</math>.

<videoflash>FA_XRcitd64</videoflash>

*פונקציות הפיכות (הוכחות והגדרות מדוייקות בבדידה).
**פונקציה <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה אם"ם היא חח"ע ועל
**הפונקציה ההופכית היא <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> ומתקיים כי <math>f(x)=y</math> אם"ם <math>x=f^{-1}(y)</math>

*טענה: אם <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> רציפה בקטע <math>[a,b]</math>, אזי <math>f^{-1}:[c,d]\to[a,b]</math> רציפה בקטע <math>[c,d]</math>.
**הוכחה:
**תהי <math>y_0\neq y_n\to y_0</math>, צ"ל ש <math>f^{-1}(y_n)\to f^{-1}(y_0)</math>
**יהי גבול חלקי <math>x_n=f^{-1}(y_n)\to L</math>.
**אזי <math>f(x_n)=y_n\to y_0</math>.
**מצד שני, לפי רציפות הפונקציה f מתקיים <math>f(x_n)\to f(L)</math>.
**לכן <math>f(L)=y_0</math> ולכן <math>L=f^{-1}(y_0)</math>.

<videoflash>qjSueXDanYs</videoflash>

===אי רציפות===

*מיון אי רציפות.
**רציפות - הגבול בנקודה שווה לערך בנקודה.
**סליקה - הגבול קיים וסופי בנקודה, אך שונה מהערך בנקודה או שהפונקציה אינה מוגדרת בנקודה.
**קפיצתית (מין ראשון) - הגבולות החד צדדיים קיימים סופיים ושונים בנקודה.
**עיקרית (מין שני) - אחד הגבולות החד צדדיים אינו קיים או שאינו סופי.

<videoflash>3zwjxNNr5tc</videoflash>

==פרק 5 - גזירות==

<videoflash>7FYVQ_fGyNE</videoflash>

===הגדרת הנגזרת===
*<math>f'(x)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}</math>
*<math>\displaystyle{\lim{h\to 0}} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} =\{h=x-x_0\} = \lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}</math>
**הסבר לגבי שיטת ההצבה בה השתמשנו לעיל:
**נניח כי <math>\lim{h\to 0} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}=f'(x_0)</math> ונוכיח כי <math>\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}=f'(x_0)</math>, והוכחה דומה בכיוון ההפוך.
**תהי <math>x_0\neq x_n\to x_0</math> נגדיר את הסדרה <math>0\neq h_n=x_n-x_0\to 0</math>.
**כיוון ש<math>\frac{f(x_0+h_n)-f(x_0)}{h_n}\to f'(x_0)</math> נובע כי <math>\frac{f(x_n)-f(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(x_0)</math>.
*אם f גזירה בנקודה, היא רציפה בנקודה:
**צ"ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)=f(x_0)</math>
**לפי אריתמטיקה של גבולות זה שקול ל <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=0</math>
**לפי עקרון win (קיצור של wouldn't it be nice?) מתקיים כי <math>\lim_{x\to x_0}f(x)-f(x_0)=\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}\cdot (x-x_0)=f'(x_0)\cdot 0 = 0</math>
*פונקציה הערך המוחלט אינה גזירה באפס
**<math>(|x|)'(0) = \lim_{h\to 0}\frac{|h|-|0|}{h}=\lim\frac{|h|}{h}</math> וגבול זה אינו קיים, כיוון שהגבולות החד צדדים שונים.
**ניתן לשים לב גם ש<math>|x|=\sqrt{x^2}</math>, וכמו כן נראה בהמשך כי<math>\sqrt{x}</math> אינה גזירה באפס.

<videoflash>nukvxlHm2kQ</videoflash>

===הנגזרות של הפונקציות האלמנטריות===
*טריגו:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{1-cos(h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin^2(h)}{h(1+cos(h))}=\lim_{h\to 0}sin(h)\cdot \frac{sin(h)}{h}\cdot \frac{1}{1+cos(h)}=0\cdot 1 \cdot \frac{1}{2}=0</math>
**<math>(sin(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x+h)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{sin(x)cos(h)+sin(h)cos(x)-sin(x)}{h}=\lim_{h\to 0}sin(x)\cdot \frac{cos(h)-1}{h} + cos(x)\cdot \frac{sin(h)}{h}=cos(x)</math>
**באופן דומה <math>(cos(x))'=-sin(x)</math>
*לוג:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{log(1+h)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{h}\cdot log(1+h)=\lim_{h\to 0}log\left(\left(1+h\right)^{\frac{1}{h}}\right)=log(e)
</math>
***המעבר האחרון נובע מהעובדה שפונקצית הלוג רציפה.
***(בפרט נובע כי <math>\lim_{x\to 0}\frac{ln(1+x)}{x}=1</math>.)
**<math>(log(x))'=\lim_{h\to 0}\frac{log(x+h)-log(x)}{h}= \lim_{h\to 0}\frac{log\left(\frac{x+h}{x}\right)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{1}{x}\cdot\frac{log\left(1+\frac{h}{x}\right)}{\frac{h}{x}}=\frac{log(e)}{x}</math>
***בפרט נובע כי <math>(ln(x))' = \frac{1}{x}</math>
*אקספוננט:
**<math>\lim_{h\to 0}\frac{a^h-1}{h} = \{t=a^h-1, h=log_a(1+t)\} = \lim_{t\to 0} \frac{t}{log_a(1+t)} = \frac{1}{log_a(e)} = \frac{1}{\frac{ln(e)}{ln(a)}}=ln(a)</math>
**<math>(a^x)' = \lim_{h\to 0}\frac{a^{x+h}-a^x}{h}= \lim_{h\to 0}a^x\cdot \frac{a^h-1}{h}=a^x\cdot ln(a)</math>
***בפרט נובע כי <math>(e^x)'=e^x</math>.

<videoflash>pBYSLhpsz9g</videoflash>

<videoflash>NkPt_CFvuhY</videoflash>

*ישר:
**<math>(x)'=\displaystyle{\lim_{h\to 0}\frac{(x+h)-x}{h} = 1}</math>

===חוקי הגזירה===

*תהיינה f,g גזירות ב<math>x_0</math> אזי:
**<math>(cf)'(x_0)=cf'(x_0)</math>
**<math>(f+g)'(x_0)=f'(x_0)+g'(x_0)</math>
**<math>(f\cdot g)'(x_0) = f'(x_0)\cdot g(x_0)+f(x_0)\cdot g'(x_0)</math>

<videoflash>iiF0siIWius</videoflash>

תהי g גזירה ב<math>x_0</math> ותהי f הגזירה ב<math>g(x_0)</math>:
*<math>(f\circ g)'(x_0) = \lim_{x\to x_0} \frac{f(g(x))-f(g(x_0))}{x-x_0}</math>
*תהי סדרה <math>x_0\neq x_n\to x_0</math>.
*רוצים לומר ש<math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}= \frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{g(x_n)-g(x_0)}\cdot \frac{g(x_n)-g(x_0)}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.
*אמנם <math>g(x_n)\to g(x_0)</math> בגלל שהרציפות נובעת מהגזירות, אבל לא ידוע ש<math>g(x_n)\neq g(x_0)</math> ובמקרה זה אנחנו כופלים ומחלקים באפס.
*אם יש תת סדרה <math>a_n</math> של <math>x_n</math> עבורה <math>g(a_n)=g(x_0)</math> אזי <math>\frac{g(a_n)-g(x_0)}{a_n-x_0}=0</math> ולכן <math>g'(x_0)=0</math>.
*לכן <math>f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)=0</math>.
*כמו כן, <math>\frac{f(g(a_n))-f(g(x_0))}{a_n-x_0}=0</math>.
*לכן בכל מקרה קיבלנו כי <math>\frac{f(g(x_n))-f(g(x_0))}{x_n-x_0}\to f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>
*סה"כ <math>(f\circ g)'(x_0)=f'(g(x_0))\cdot g'(x_0)</math>.

<videoflash>uMPXs9PwxZ4</videoflash>

===נגזרת של חזקה===
*עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(x^\alpha)'=(e^{ln\left(x^\alpha\right)})' = (e^{\alpha\cdot ln(x)})' = e^{\alpha\cdot ln(x)}\cdot \frac{\alpha}{x} = x^\alpha \cdot \frac{\alpha}{x} = \alpha x^{\alpha-1}</math>

*עבור חזקות בהן הביטוי מוגדר, <math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> גם עבור <math>x\leq 0</math> (לפי תכונות של פונקציות זוגיות ואי זוגיות, ובאפס לפי חישוב ישיר).

*חזקה:
**<math>(x^\alpha)'=\alpha x^{\alpha-1}</math> לכל <math>\alpha\in \mathbb{R}</math>, הוכחה בהמשך.
*בפרט:
**<math>(1)'=0</math>
**<math>(\frac{1}{x})' = (x^{-1})'=-\frac{1}{x^2}</math>
**<math>(\sqrt{x})'=(x^{\frac{1}{2}})'=\frac{1}{2\sqrt{x}}</math>
** עבור <math>x>0</math> מתקיים <math>(\sqrt[3]{x})'=(x^{\frac{1}{3}})'=\frac{1}{3\sqrt[3]{x^2}}</math> וכיוון שהפונקציה אי זוגית נובע שהנגזרת שווה לביטוי הזה גם לשאר ערכי x.

<videoflash>UQnqIRrf12E</videoflash>

*דוגמא: חישוב הנגזרת של <math>x^x</math>

===נגזרת מנה===
תהיינה f,g גזירות בנקודה x כך ש <math>g(x)\neq 0</math>:
*נזכור כי <math>(\frac{1}{x})'=-\frac{1}{x^2}</math>
*אזי בנקודה x מתקיים: <math>\left(\frac{f}{g}\right)'=\left(f\cdot \frac{1}{g}\right)' = f'\cdot \frac{1}{g} + f\cdot \frac{-g'}{g^2} = \frac{f'g-g'f}{g^2}</math>

<videoflash>Iag0TdjdFnM</videoflash>

===פונקציות הופכיות ונגזרתן===

*טענה: תהי <math>f:[a,b]\to [c,d]</math> הפיכה ורציפה. ונניח כי היא גזירה בנק' <math>a<x_0<b</math> כך ש <math>f'(x_0)\neq 0</math>.
:אזי <math>f^{-1}</math> גזירה בנק' <math>f(x_0)</math> ומתקיים כי
:<math>(f^{-1})'(f(x_0))=\frac{1}{f'(x_0)}</math> או בנוסח אחר-
:<math>(f^{-1})'(x)=\frac{1}{f'(f^{-1}(x))}</math>
**הוכחה:
**<math>(f^{-1})'(f(x_0)) = \lim_{y\to f(x_0)}\frac{f^{-1}(y)-f^{-1}(f(x_0))}{y-f(x_0)}</math>
**תהי <math>f(x_0)\neq y_n\to f(x_0)</math> ונסמן <math>x_n=f^{-1}(y_n)</math>.
**אזי מתוך רציפות וחח"ע נובע כי <math>x_0\neq x_n\to f^{-1}(f(x_0))=x_0</math>
**<math>\frac{f^{-1}(y_n)-f^{-1}(f(x_0))}{y_n-f(x_0)} = \frac{x_n-x_0}{f(x_n)-f(x_0)} \to \frac{1}{f'(x_0)}</math>

*דוגמא חשובה:
*<math>tan:(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})\to\mathbb{R}</math> הפיכה וההופכית שלה נקראית <math>arctan</math>.
*<math>tan^2(x)+1 = \frac{sin^2(x)}{cos^2(x)}+1 = \frac{1}{cos^2(x)}</math>
*<math>arctan'(x) = \frac{1}{\frac{1}{cos^2(arctan(x))}} = \frac{1}{tan^2(arctan(x))+1}=\frac{1}{1+x^2}</math>

*הנגזרות של <math>arcsin,arccos</math>

<videoflash>n9WMYrhb-6I</videoflash>

<videoflash>sryeJtePu_U</videoflash>

==פרק 6 - חקירה==

===משפט ערך הביניים===
*תהי f רציפה בקטע <math>[a,b]</math> כאשר <math>a<b\in\mathbb{R}</math>.
*עוד נניח כי <math>f(a)\leq 0</math> וכן <math>f(b)\geq 0</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in[a,b]</math> כך ש <math>f(c)=0</math>

*תהי f רציפה ב<math>[0,1]</math> כך ש<math>f(1)=2</math>, הוכיחו שקיימת נק' <math>c\in [0,1]</math> עבורה <math>f(c)=\frac{1}{c}</math>
**נעביר אגף ונביט בפונקציה <math>h(x)=f(x)-\frac{1}{x}</math> שצריך למצוא שורש שלה.
**<math>h(1)>0</math>.
**<math>\lim_{x\to 0^+}h(x)=f(0)-\infty=-\infty</math> ולכן קיימת נקודה <math>0<d<1</math> עבורה <math>h(d)<0</math>.
**לפי משפט ערך הביניים בקטע <math>[d,1]</math> קיימת נק' המאפסת את הפונקציה h.

<videoflash>WdKVN6R0NfU</videoflash>

<videoflash>pZXEn6KWtMY</videoflash>

===משפטי ויירשטראס===
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - חסומה.
*פונקציה רציפה בקטע סופי סגור - מקבלת מינימום ומקסימום.

<videoflash>FPlpOmNQiAE</videoflash>

===משפט פרמה===
*אם פונקציה גזירה בנק' קיצון מקומי, הנגזרת שווה שם לאפס.
*ההפך אינו נכון, ייתכן שהנגזרת תתאפס אך בנקודה לא יהיה קיצון ואף לא פיתול.

<videoflash>Vlsum5uohMo</videoflash>

===משפט רול===
**תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> כך ש <math>f(a)=f(b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=0</math>
*כלומר, פונקציה רציפה בקטע סגור, וגזירה בקטע הפתוח, שמקבלת את אותו ערך בקצוות - הנגזרת שלה מתאפסת בנקודה כלשהי בקטע הפתוח.

*לפולינום מדרגה n יש לכל היותר n שורשים שונים.

<videoflash>hmdp_jj9fx0</videoflash>

===משפט לגראנז' ותחומי עלייה וירידה===

*פונקציה f נקראת עולה בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\leq f(x_2)</math>
*פונקציה f נקראת יורדת בתחום A אם לכל <math>x_1<x_2\in A</math> מתקיים כי <math>f(x_1)\geq f(x_2)</math>

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>f'(c)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}</math>
*כלומר קיימת נקודה בה השיפוע שווה לשיפוע המיתר בין שתי הנקודות בקצוות הקטע.

*תהי f רציפה ב<math>[a,b]</math> וגזירה ב<math>(a,b)</math> אזי f עולה בקטע <math>[a,b]</math> אם ורק אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math>
*כמו כן, באותם תנאים, אם <math>f'(x)\geq 0</math> לכל <math>x\in[a,b]</math> אזי <math>f(a)<f(b)</math> או שהפונקציה קבועה ב<math>[a,b]</math> ונגזרתה שווה אפס בקטע <math>(a,b)</math>

<videoflash>3DXDneBUnK8</videoflash>

*דוגמא
*יהי <math>a\in\mathbb{R}</math> מצאו כמה פתרונות יש למשוואה <math>sin(x)=x+a</math>

<videoflash>zX9XkY_mdDQ</videoflash>

===משפט קושי (לגראנז' המוכלל)===

*תהיינה f,g רציפות ב<math>[a,b]</math> וגזירות ב<math>(a,b)</math> כך ש<math>g'\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math>.
*אזי קיימת נקודה <math>c\in(a,b)</math> כך ש <math>\frac{f'(c)}{g'(c)}=\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}</math>

*הוכחת משפט לגראנז' המוכלל, שמוכיח גם את משפט לגראנז' עצמו כמקרה פרטי.
**ראשית, כיוון ש<math>g'(x)\neq 0</math> בקטע <math>(a,b)</math> נובע לפי רול כי <math>g(a)\neq g(b)</math> ולכן מותר לחלק בהפרש ביניהם.
**<math>h(x)=f(x)-f(a) - \frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}(g(x)-g(a))</math>
**<math>h(a)=h(b)=0</math> ולכן לפי רול קיימת נק' <math>c\in (a,b)</math> עבורה <math>h'(c)=0</math> וזה מה שרצינו להוכיח.
**(שימו לב שמותר לחלק ב<math>g'(c)</math>.)
**עבור <math>g(x)=x</math> נקבל את משפט לאגראנז' הרגיל.

<videoflash>PTtcansFGJQ</videoflash>

===[[כלל לופיטל]]===
*תהיינה פונקציות כך ש <math>f,g\to 0</math> או <math>f,g\to \infty</math> ונניח כי <math>\frac{f'}{g'}\to L</math> אזי גם <math>\frac{f}{g}\to L</math>

<videoflash>PaDFSrtsOE4</videoflash>

====משפט סדרי הגודל====

*לכל <math>0<a,b</math> מתקיים כי:

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{(e^x)^b} =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x^a}{\ln^b(x)} =\infty} </math>

====דוגמאות נוספות====

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 1} \frac{\ln(x)}{\sin(\pi x)} =-\frac{1}{\pi}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \frac{x}{sin(x)+2+x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} xe^{\frac{1}{x}} =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\infty} \sqrt[x]{x} =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x\ln(x) =0} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} x^x =1} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to 0^+} \frac{1}{x}+\ln(x) =\infty} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to\frac{\pi}{2}} \left(\sin(x)\right)^{\tan^2(x)} =\frac{1}{\sqrt{e}}} </math>

*<math>\displaystyle{\lim_{x\to(-\infty)} \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} =-1} </math>

====הוכחת כלל לופיטל בשני המקרים====

<videoflash>bqLDkGRLUYI</videoflash>

<videoflash>0RjBoccpjo8</videoflash>

אהבתם חדו"א 1? אז תעופו על [[חדוא 2 - ארז שיינר|חדו"א 2]]!

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-12-08T08:05:49Z

Erez1: /* הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq K\int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_2)-f(t,y_1))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_2)-f(t,y_1)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף? כלומר עבור איזו מהירות התחלתית מתקיים כי <math>r(t)\to \infty</math> כאשר <math>t\to \infty</math>?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
**לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי (בהנחת השלילה ש <math>r\to \infty</math>), ולכן יגיע לאפס. במהירות אפס החפץ לא ימשיך לנוע.
**לכל מהירות התחלתית גבוהה יותר, המהירות גדולה יותר מערך חיובי קבוע, ולכן <math>r\to\infty</math>.
**אם המהירות ההתחלתית היא בדיוק מהירות המילוט, ניתן לפתור את המד"ר בקלות ולראות כי <math>r\to\infty</math>.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

*נגדיר את אופרטור הגזירה <math>D</math> על מרחב הפונקציות הגזירות אינסוף פעמים.
*<math>a(x)D</math> גם הוא אופרטור לינארי
*לכן ניתן לכתוב מד"ר לינארית כ <math>Ty=f(x)</math> כאשר <math>T=D^n+\sum_{k=1}^{n-1} a_k(x)\cdot D^k + I </math> אופרטור לינארי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**זה הרי הגרעין של האופרטור <math>T</math> המתואר לעיל

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''' עם מקדמים רציפים בקטע <math>I</math>, אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

ראשית נציג גישה אחת לנושא, ומאוחר יותר נציג גרסא מעודכנת (2022) המבוססות יותר על אופרטורים.

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

===גישה מבוססת אופרטורים===

*נציג את המד"ר הלינארית עם מקדמים קבועים באמצעות אופרטור הגזירה:
*<math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+\cdots+a_0y = (D^n+a_{n-1}D^{n-1}+\cdots+a_0 I)y=Ty</math>
*נגדיר את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_0</math>
*סה"כ האופרטור של המד"ר הוא <math>T=p(D)</math>

*נפרק את הפולינום האופייני לגורמים לינאריים מעל המרוכבים
*<math>p(x)=(x-\lambda_1)(x-\lambda_2)\cdots(x-\lambda_n)</math>
*ונקבל כי <math>T=p(D)=(D-\lambda_1 I)\cdots (D-\lambda_n I)</math>
**שימו לב כי מותר לפתוח סוגריים באופן טבעי ואפשר להחליף בין סדר הגורמים כיוון ש <math>D,\lambda I</math> אופרטורים מתחלפים.

*כיוון שמותר להחליף את סדר הגורמים נובע כי אם <math>\lambda</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי <math>k</math> אזי
**<math>\ker\left((D-\lambda I)^k\right)\subseteq \ker T</math>

בטקסט לעיל, למדנו איך למצוא בסיס לגרעין הזה.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מבנים אלגבריים למדעי המחשב - ארז שיינר

2022-12-01T08:04:45Z

Erez1: /* חלוקה עם שארית */

[[קטגוריה:מערכי לימוד]]

=ספר הקורס=
ההרצאות מבוססות באופן כללי על הספר [http://abstract.ups.edu/aata/ Abstarct Algebra - Theory and Applications by Thomas W. Judson]

* [[מדיה:19CSASnotes.pdf|סיכום ההרצאות מ2019 ע"י ספיר ביתן]]
* [[מדיה:21CSASnotes.pdf|סיכום ההרצאות מ2021 ע"י רועי אוסקר]]

=מבחנים לדוגמא=

*[[מדיה:17ASExmTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1 תשע"ח]]
**[[מדיה:17ASExmTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1 תשע"ח]]
*[[מדיה:17ASExmTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2 תשע"ח]]
**[[מדיה:17ASExmTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2 תשע"ח]]
*[[מדיה:17ASExmTest3.pdf|מבחן לדוגמא 3 תשע"ח]]
**[[מדיה:17ASExmTest3Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 3 תשע"ח]]
*[[מדיה:17ASTestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:17ASTestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:17ASTestC.pdf|מבחן מועד ג' תשע"ח]]
*[[מדיה:18ASTestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:18ASTestASol.pdf|פתרון מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ASTestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
**[[מדיה:18ASTestBSol.pdf|פתרון מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:20ASTestA.pdf|מבחן מועד א' תש"ף]]
*[[מדיה:20ASTestB.pdf|מבחן מועד ב' תש"ף]]
*[[מדיה:21ASTestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
**[[מדיה:21ASTestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ASTestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ASTestC.pdf|מבחן מועד ג' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ASTestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]

* [[89-214 מבחנים|מבחנים משנים קודמות]]

=נושאי ההרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hka_9hBlLKybpwG_5_T7FaY פלייליסט של הרצאות קבוצה 01 תשפ"א]

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlVTrX-RcrpYiTMyQBmIihV פלייליסט של הרצאות קבוצה 02 תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה; הסבר על קידוד והצפנה, מבוא למבנים אלגבריים ==

*קידוד הוא שיטה להעברת מידע ובין היתר מטרתו היא להבטיח את נכונות המידע ולזהות (ולתקן) שגיאות.
*הצפנה היא שיטה להסתרת מידע במקום בו כולם רואים את התוכן המועבר, דרך להבטיח מי הוא מקור המידע (חתימה) ודרך להבטיח את אמינות המידע (ללא חוסרים וללא שינויים).
*המבנים האלגבריים שאנו עוסקים בהם בקורס הם חבורה, חוג ושדה.

==הרצאה 2 חבורות ותת חבורות; פרקים 3,4 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר] ==
===חבורות===
*חבורה היא קבוצה G עם פעולה המקיימת:
**סגירות
**אסוציאטיביות
**איבר נייטרלי
**לכל איבר יש איבר הופכי

*חבורה המקיימת את חוק החילוף נקראת חבורה אבלית, קומוטטיבית או חילופית

*תכונת הצמצום: תהי חבורה G, אזי לכל <math>a,b,c\in G</math> אם <math>ab=ac</math> אזי <math>b=c</math>.
**הוכחה: נכפול באיבר ההופכי <math>a^{-1}(ab)=a^{-1}(ac)</math> ונשתמש באסוציאטיביות ובאיבר הנייטרלי.

*יחידות האיבר ההופכי: נובע מתכונת הצמצום שלכל איבר בחבורה קיים איבר הופכי יחיד.
**הוכחה: אם <math>ab=ac=e_G</math> אזי <math>b=c</math>.

*דוגמאות לחבורות:
**<math>S_n</math> חבורת הפונקציות ההפיכות מקבוצה בגודל n לעצמה עם פעולת ההרכבה.
**<math>GL_n(\mathbb{F})</math> חבורת המטריצות ההפיכות עם כפל מטריצות.
**<math>\mathbb{Z}</math> חבורת השלמים עם חיבור.
**<math>\mathbb{Z}_n</math> חבורת השאריות עם חיבור מודולו n.

===מכפלה קרטזית של חבורות===

*תהיינה חבורות <math>G,H</math> המכפלה הקרטזית של החבורות <math>G\times H</math> (אוסף הזוגות הסדורים) היא חבורה עם הפעולה הבאה:

<math>(g_1,h_1)\cdot_{G\times H}(g_2,h_2)=(g_1\cdot_G g_2,h_1\cdot_H h_2)</math>

===תת חבורות===
*הגדרה: תהי חבורה G. תת קבוצה <math>H\subseteq G</math> נקראת תת חבורה של G אם היא חבורה ביחס לפעולה של G.

*קרטריון מקוצר לבדיקת תת חבורה:
*תת קבוצה H של חבורה G הינה תת חבורה אם ורק אם מתקיימים שני התנאים הבאים:
**<math>e_G\in H</math>.
**לכל שני איברים <math>a,b\in H</math> מתקיים כי <math>ab^{-1}\in H</math>.

*הוכחת הקריטריון המקוצר:
*בכיוון ראשון נניח כי H תת חבורה:
**נוכיח כי <math>e_G\in H</math>.
***נניח H תת חבורה, לכן קיים בה איבר נייטרלי <math>e_H</math>.
***כיוון שמדובר באיבר נייטרלי בH מתקיים כי <math>e_H\cdot e_H=e_H</math>.
***מצד שני ברור ש<math>e_H\cdot e_G=e_H</math>.
***לכן <math>e_H\cdot e_H=e_H\cdot e_G</math> ולפי תכונת הצמצום נובע ש <math>e_H=e_G</math>.
**נוכיח כי לכל שני איברים <math>a,b\in H</math> מתקיים כי <math>ab^{-1}\in H</math>.
***יהיו <math>a,b\in H</math>.
***קיים בH הופכי לb, נקרא לו c.
***לכן <math>bc=bb^{-1}=e_G</math> (הרי הוכחנו כבר ש<math>e_H=e_G</math>).
***שוב לפי תכונת הצמצום נובע כי <math>b^{-1}=c\in H</math>.
***לפי הסגירות של H נובע כי <math>ab^{-1}\in H</math>.
*בכיוון השני, נוכיח כי H תת חבורה:
**סגירות:
***יהיו <math>a,b\in H</math>.
***ידוע כי <math>e_G\in H</math>, לכן <math>e_G\cdot b^{-1}\in H</math>, כלומר <math>b^{-1}\in H</math>.
***לכן <math>a\cdot \left(b^{-1}\right)^{-1}\in H</math> כלומר <math>a\cdot b \in H</math>.
**אסוציאטיביות:
***נתון כי הפעולה אסוציאטיבית, הרי זו הפעולה של G וG חבורה.
**איבר נייטרלי:
***נתון כי <math>e_G\in H</math>.
**איברים הופכיים:
***יהי <math>a\in H</math>.
***לכן <math>a^{-1}=e_G\cdot a^{-1}\in H</math> בדומה להוכחת הסגירות.

*תת חבורות;
**<math>SL_n(\mathbb{F})</math> חבורת המטריצות בעלות דטרמיננטה שווה 1, עם כפל מטריצות.
**קווטרניונים <math>\left\{
\pm\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix},
\pm\begin{pmatrix}0&1\\-1&0\end{pmatrix},
\pm\begin{pmatrix}0&i\\i&0\end{pmatrix},
\pm\begin{pmatrix}i&0\\0&-i\end{pmatrix}
\right\}\subseteq GL_2\left(\mathbb{C}\right)</math>
**<math>\mathbb{C}\setminus \{0\}=\left\{\begin{pmatrix}a&b\\-b&a\end{pmatrix}:(a,b)\neq (0,0)\right\}\subseteq GL_2\left(\mathbb{R}\right)</math>.
**<math>\{z\in\mathbb{C}:|z|=1\}\subseteq \mathbb{C}\setminus \{0\}</math> מעגל היחידה.

===תת חבורות ציקליות===

*כתיב אקספוננט <math>g^n=g\cdots g</math> או כפל <math>ng=g+\cdots+g</math> בהתאם לסימון פעולת החבורה.

*תהי G חבורה, לכל <math>a\in G,n\in \mathbb{N}</math> נגדיר:
**<math>a^0=e_G</math>.
**<math>a^{-n}=(a^{-1})^n</math>

*הערה: קל להוכיח כי <math>(a^{-1})^n=(a^n)^{-1}</math>

*תהי חבורה G, לכל <math>a\in G</math> נגדיר את הסדר של האיבר <math>o(a)</math> בתור החזקה החיובית הקטנה ביותר k עבורה <math>a^k=e_G</math>. אם אין חזקה כזו, ניתן לומר שהסדר הוא אינסוף.
*דוגמאות:
**<math>o(e_G)=1</math>.
**ב<math>\mathbb{Z}_5</math> מתקיים כי <math>o(2)=5</math>.
**ב<math>\mathbb{Z}</math> הסדר של כל איבר שונה מאפס הוא אינסוף.

*תהי חבורה G, ויהי <math>a\in G</math>. תת החבורה הציקלית הנוצרת על ידי a הינה <math><a>=\{a^n|n\in\mathbb{Z}\}</math>
*הוכחה שאכן מדובר בתת חבורה:
**<math>e_G=a^0\in<a></math>.
**יהיו <math>a^n,a^k\in<a></math> אזי <math>a^n\cdot (a^k)^{-1}=a^n\cdot (a^{-1})^k=a^{n-k}\in<a></math>.

*תהי חבורה G, אזי סדר כל איבר הוא גודל החבורה הציקלית שהוא יוצר, כלומר <math>|<a>|=o(a)</math>.
*הוכחה:
**ראשית נוכיח עבור המקרה בו סדר האיבר סופי <math>o(a)=n</math>.
***רוצים להוכיח כי <math><a>=\{e_G,a,a^2,...,a^{n-1}\}</math> וכי כל האיברים בקבוצה זו שונים זה מזה (אחרת כמות האיברים קטנה יותר מn).
***ברור שהחזקות של a שייכות לתת החבורה הציקלית.
***יהי k כלשהו, נסמן בr את השארית <math>r=k \mod n</math> כלומר <math>k=pn+r</math> עבור <math>p\in\mathbb{Z}, 0\leq r\leq n-1</math>.
***<math>a^k=(a^n)^pa^r=e_G^pa^r=a^r</math>.
***כעת נניח כי קיימות שתי חזקות שונות <math>0\leq r_1<r_2\leq n-1</math> כך ש <math>a^{r_1}=a^{r_2}</math>.
***לכן <math>a^{r_2-r_1}=e_G</math>.
***אבל <math>r_2-r_1\leq n-1 < n</math> בסתירה לכך ש<math>o(a)=n</math>.
**כעת נניח כי סדר האיבר הוא אינסוף, ונוכיח כי גודל תת החבורה הציקלית שהוא יוצר הוא אינסוף.
***נניח בשלילה ש <math><a></math> סופית, לכן לפחות שתי חזקות שונות של a נותנות אותו איבר.
***נסמן <math>n<k</math> כך ש <math>a^n=a^k</math>.
***לכן <math>a^{k-n}=e_G</math> בסתירה לכך שסדר האיבר הוא אינסוף.

*מסקנה: תהי חבורה '''סופית''' G, אזי לכל איבר בחבורה יש סדר סופי.
**הוכחה: גודל תת החבורה הציקלית חייב להיות סופי.

*תת חבורות ציקליות:
**<math>2\mathbb{Z}</math>.
**<math>\{z\in\mathbb{C}:z^n=1\}\subseteq \mathbb{C}\setminus \{0\}</math> שורשי היחידה מסדר n.

==הרצאה 3 חבורת תמורות, סימן התמורה; פרק 5 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר] ==

===סימן של תמורה===
*נביט בחבורת התמורות <math>S_n</math>.
*עבור <math>f\in S_n</math> נגדיר את הסימן <math>\mathrm{sign}(f):=\Pi_{i\neq j}\frac{x_{f(i)}-x_{f(j)}}{x_i-x_j}</math>.
*הסימן של תמורה הוא תמיד פלוס או מינוס 1.
*אם סימן התמורה הוא מינוס אחד אומרים שהיא '''אי-זוגית''' או '''שלילית''', ואם הסימן הוא אחד אומרים שהיא '''זוגית''' או '''חיובית'''.

*כפליות הסימן: תהיינה שתי תמורות <math>f,g\in S_n</math>, אזי <math>\mathrm{sign}(f\circ g)=\mathrm{sign}(f)\cdot\mathrm{sign}(g)</math>.
**הוכחה:
**<math>\mathrm{sign}(f\circ g)=\Pi_{i\neq j}\frac{x_{f(g(i))}-x_{f(g(j))}}{x_i-x_j}=\Pi_{i\neq j}\frac{x_{f(g(i))}-x_{f(g(j))}}{x_{g(i)}-x_{g(j)}}\cdot\frac{x_{g(i)}-x_{g(j)}}{x_i-x_j}</math>
**כיוון שg חח"ע ועל,אוסף הזוגות <math>i\neq j</math> שווה לאוסף הזוגות <math>g(i),g(j)</math>, ולכן <math>\Pi_{i\neq j}\frac{x_{f(g(i))}-x_{f(g(j))}}{x_{g(i)}-x_{g(j)}}=\mathrm{sign}(f)</math>.
**סה"כ קיבלנו <math>\mathrm{sign}(f\circ g)=\mathrm{sign}(f)\cdot\mathrm{sign}(g)</math>.

<videoflash>Lmk0izbQR08</videoflash>

===מחזורים===
*מחזור <math>(a_1\ a_2\ \cdots \ a_k)</math> מייצג את התמורה f המקיימת <math>f(a_1)=a_2,...,f(a_{k-1})=a_k,f(a_k)=a_1</math> ולכל איבר אחר <math>f(a)=a</math>.
*לדוגמא: <math>\begin{pmatrix}1&2&3&4&5\\4&2&5&3&1\end{pmatrix}=(1\ 4\ 3\ 5)\in S_5</math>

*כל תמורה ניתן להציג כהרכבה של מחזורים זרים, ואת תמורה הזהות ניתן להציג כ<math>(1)</math>.

*חילוף הוא מחזור באורך 2.
*חילוף הוא תמורה אי זוגית.
**נוכיח עבור <math>f=(1\ 2)\in S_n</math>. (זה מספיק כיוון שהשם של האיברים לא משנה.)
**<math>\mathrm{sign}(f)=\left(\frac{x_2-x_1}{x_1-x_2}\cdot\frac{x_2-x_3}{x_1-x_3}\cdots \frac{x_2-x_n}{x_1-x_n}\right)\cdot\left(\frac{x_1-x_3}{x_2-x_3}\cdots\frac{x_1-x_n}{x_2-x_n}\right)\left(\cdot\frac{x_3-x_4}{x_3-x_4}\cdots\frac{x_{n-1}-x_n}{x_{n-1}-x_n}\right)=-1</math>

*כל מחזור ניתן להציג כהרכבה של חילופים:
**<math>(a_1\ a_2\ \cdots \ a_k)=(a_1\ a_2)(a_2\ a_3)\cdot (a_{k-1}\ a_k)</math>
**כל איבר שלא מוזכר במחזור נשלח לעצמו, ונציב בשני הצדדים את <math>a_1,...,a_{k-1}</math> ונראה כי הפונקציות שוות.
**כיוון שמדובר בפונקציה הפיכה, אין צורך לבדוק את האיבר האחרון <math>a_k</math>.

*מסקנה: כיוון שסימן כל חילוף הוא שלילי ולפי כפליות הסימן, הסימן של מחזור באורך k הוא <math>(-1)^{k-1}</math>.
*דוגמא:
**<math>f=\begin{pmatrix}1&2&3&4&5&6&7\\4&2&5&3&1&7&6\end{pmatrix}=(1\ 4\ 3\ 5)(6\ 7)</math>.
**לכן <math>\mathrm{sign}(f)=(-1)\cdot(-1)=1</math>, כלומר מדובר בתמורה זוגית.

<videoflash>oXntZnnoHfM</videoflash>

==הרצאה 4 הומומורפיזמים, איזומורפיזמים, משפט קיילי, משפט לגראנג'; פרקים 9 ו6 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר] ==

===הומומורפיזם, איזומורפיזם===
*הגדרה: תהיינה שתי חבורות G,H ותהי פונקציה <math>f:G\to H</math>. אזי f נקראת '''הומומורפיזם''' אם לכל <math>a,b\in G</math> מתקיים <math>f(a\cdot_G b)=f(a)\cdot_H f(b)</math>.
*שימו לב ש <math>\cdot_G</math> היא הפעולה של G, ו<math>\cdot_H</math> היא הפעולה של H.
*הומומורפיזם שהוא פונקציה חח"ע ועל נקרא איזומורפיזם.
*הומומורפיזם שומר במובן מסויים על המבנה של החבורה, ואיזומורפיזם מראה שהחבורות הן 'אותה גברת בשינוי אדרת'.

*תכונות:
**אם <math>f:G\to H</math> הומומורפיזם אזי <math>f(e_G)=e_H</math>.
***הוכחה:
***<math>f(e_G)=f(e_G\cdot e_G)=f(e_G)\cdot f(e_G)</math>.
***לפי תכונת הצמצום <math>f(e_G)=e_H</math>.
**אם f הומומופיזם אזי <math>o(f(a))\leq o(a)</math>.
***אם <math>o(a)=n</math> אזי <math>a^n=e_G</math>.
***לכן <math>f(a^n)=\left(f(a)\right)^n=e_H</math>.
***לכן <math>o(f(a))\leq n=o(a)</math>.
**אם f איזומורפיזם אזי <math>o(f(a))= o(a)</math>.
***נניח כי <math>o(a)=n</math>, הוכחנו ש<math>o(f(a))\leq n</math>.
***נסמן <math>o(f(a))=k</math>.
***לכן <math>\left(f(a)\right)^k=e_H</math>, ולכן <math>f(a^k)=e_H</math>.
***כיוון שאיזומורפיזם הינו פונקציה חח"ע, נובע כי <math>a^k=e_G</math>, כלומר <math>o(a)\leq k</math>.
***ביחד <math>k=n</math>.
***לבסוף, נובע <math>o(f(a))</math> סופי אם"ם <math>o(a)</math> סופי, ולכן הם שווים גם אם אחד מהם הוא אינסוף.
**אם f הומומורפיזם אזי <math>f(a^{-1})=\left(f(a)\right)^{-1}</math> (שימו לב שf לא צריכה להיות הפיכה, והסימון <math>f^{-1}(a)</math> לא בהכרח מוגדר ואינו קשור).
***אכן <math>f(a)\cdot f(a^{-1})=f(e_G)=e_H</math>.

*הגדרה: גרעין של הומומורפיזם הוא אוסף האיברים שנשלחים לאיבר היחידה.
*טענה: התמונה והגרעין של הומומורפיזם הינם תתי חבורות של הטוווח והתחום בהתאמה.
**הוכחה לגבי התמונה:
**יהי הומומורפיזם <math>f:G\to H</math>.
**ראשית, <math>f(e_G)=e_H</math> ולכן <math>e_H\in Im(f)</math>.
**שנית, יהיו <math>h_1,h_2\in Im(f)</math> לכן קיימים <math>g_1,g_2\in G</math> כך ש <math>f(g_i)=h_i</math>.
**<math>h_1\cdot h_2^{-1}=f(g_1)\cdot \left(f(g_2)\right)^{-1}=f(g_1\cdot g_2^{-1})\in Im(f)</math>.
**סה"כ הוכחנו כי <math>Im(f)</math> הינה תת חבורה של <math>H</math>.

===משפט קיילי===
*שיכון קיילי:
**תהי חבורה <math>G</math> ונגדיר את S להיות חבורת הפונקציות ההפיכות מ<math>G</math> לעצמה עם פעולת ההרכבה (חבורת תמורות).
**לכל איבר <math>a\in G</math> נגדיר את התמורה המתאימה לו <math>f_a\in S</math> המוגדרת ע"י <math>f_a(x)=a\cdot x</math>.
***הוכחה ש<math>f_a\in S</math>:
***חח"ע: אם <math>f_a(x_1)=f_a(x_2)</math> אזי <math>a\cdot x_1=a\cdot x_2</math> ולפי תכונת הצמצום <math>x_1=x_2</math>.
***על: עבור <math>y\in G</math> מתקיים כי <math>f_a(a^{-1}\cdot y)=a\cdot(a^{-1}\cdot y) =(a\cdot a^{-1})\cdot y=y </math>
**הפונקציה <math>\varphi:G\to S</math> השולחת כל איבר לתמורה המתאימה לו <math>\varphi(a)=f_a</math> נקראת '''שיכון קיילי'''.

*תכונות:
*שיכון קיילי הינו הומומורפיזם.
**<math>\varphi(a)\circ\varphi(b)=f_a\circ f_b</math>.
**<math>f_a\circ f_b (x)=f_a(f_b(x))=a\cdot (b\cdot x)=(a\cdot b)\cdot (x) = f_{a\cdot b}(x)</math>.
**לכן <math>\varphi(a)\circ\varphi(b)=\varphi(a\cdot b)</math>.
*שיכון קיילי הינו חח"ע (לכן הוא נקרא שיכון).
**אם <math>a\neq b</math>, אזי <math>f_a(e)=a\neq b=f_b(e)</math>.
**כלומר <math>f_a\neq f_b</math> ולכן <math>\varphi(a)\neq\varphi(b)</math>.

*מסקנה: '''משפט קיילי''' כל חבורה איזומורפית לתת חבורה של חבורת תמורות.
**הוכחה: החבורה איזומורפית לתמונה שלה בשיכון קיילי.

===משפט לגראנג'===
*תהי חבורה G ותת חבורה H. יהי <math>a\in G</math>, נגדיר את '''המחלקה''' <math>a\cdot H:=\{a\cdot h:h\in H\}</math>.
*אלה הן למעשה מחלקות השקילות של היחס <math>aRb\iff a^{-1}b\in H</math>
**הוכחה שמדובר ביחס שקילות:
***רפלקסיביות: <math>a^{-1}a=e\in H</math>
***סימטריות: אם <math>a^{-1}b\in H</math> אזי גם ההופכי שלו <math>(a^{-1}b)^{-1}=b^{-1}a\in H</math>
***טרנזיטיביות: נניח <math>a^{-1}b,b^{-1}c\in H</math> אזי לפי סגירות גם <math>a^{-1}bb^{-1}c=a^{-1}c\in H</math>
**אכן <math>[a]_R=\{b|aRb\}=\{b|a^{-1}b=h\in H\}=\{b|b=ah,h\in H\}=a\cdot H</math>
*טענה: לכל איבר <math>a\in G</math> מתקיים כי <math>|a\cdot H|=|H|</math>.
**הוכחה:
**נביט בפונקציה <math>f:H\to a\cdot H</math> המוגדרת ע"י <math>f(h)=a\cdot h</math> ונוכיח שהיא חח"ע ועל.
**חח"ע: אם <math>f(h_1)=f(h_2)</math> אזי <math>a\cdot h_1=a\cdot h_2</math> ולפי תכונת הצמצום <math>h_1=h_2</math>.
**על: יהי <math>a\cdot h\in a\cdot H</math>, ברור ש<math>f(h)=a\cdot h</math>.

*הגדרה: האינדקס <math>[G:H]</math> מוגדר להיות מספר המחלקות השונות ש<math>H</math> מגדירה.
*כיוון שראינו שהמחלקות הן בעצם מחלקות שקילות שוות בגודלן המחלקות את G, נובע '''משפט לגראנג' ''':עבור חבורות סופיות, <math>|G|=|H|\cdot [G:H]</math>.
*נובע כי הגודל (סדר) של כל תת חבורה, מחלק את הגודל (סדר) של החבורה כולה.
*יהי <math>a\in G</math> איבר מסדר <math>n</math>. ראינו כי <math>|<a>|=n</math>, ולכן ביחד סדר האיבר מחלק את גודל החבורה.
*תהי חבורה סופית עם מספר ראשוני של איברים, אזי היא חבורה ציקלית.
**אכן, ניקח איבר שונה מהנייטרלי, הסדר שלו חייב להיות המספר הראשוני (כי לראשוני אין מחלקים), ולכן החבורה הציקלית שלו שווה לכל החבורה.

*לפני הרצאה זו, חזרו בבקשה על הנושא של יחסי שקילות. ניתן לצפות בסרטון הבא:

<videoflash>jKprPSfRysE</videoflash>

==הרצאה 5 חבורת אוילר, משפטי אוילר ופרמה; פרק 6 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==
===חלוקה עם שארית===
*זוג מספרים שלמים <math>a,b</math> נקראים שקולים מודולו n אם קיים שלם <math>q</math> כך ש <math>a=b+q\cdot n</math>
*חלוקה עם שארית: לכל מספר טבעי a ולכל מספר שלם b קיים זוג שלמים '''יחיד''' <math>q,r</math> כך ש <math>b=q\cdot a+r</math> וגם <math>0\leq r < a</math>.
**קיום:
***יהי <math>a\in\mathbb{N}</math>
***אם <math>b=0</math> אזי <math>b=0\cdot a + 0</math>.
***יהי <math>b\geq 0</math> עבורו הטענה נכונה, נוכיח עבור <math>b+1</math>.
***<math>b+1=qa+r+1</math>.
***אם <math>r+1<a</math> סיימנו, אחרת <math>r+1=a</math> ולכן <math>b=(q+1)a+0</math>.
***אם <math>b<0</math> אזי <math>-b=qa+r</math>.
***אם <math>r=0</math> אזי <math>b=(-q)a+0</math> וסיימנו.
***אם <math>0<r<a</math> אזי <math>b=-qa-r=-qa-a+a-r=(-q-1)a+(a-r)</math> כאשר <math>0<a-r<a</math>.
**יחידות:
***נניח <math>b=q_1a+r_1=q_2a+r_2</math>.
***לכן <math>(q_1-q_2)a=r_2-r_1</math>.
***אבל <math>-(a-1)\leq r_2-r_2\leq a-1</math>, ולכן <math>r_2-r_1\neq ka</math>.
***לכן <math>q_1-q_2=0</math> כלומר <math>q_1=q_2</math> ולכן גם <math>r_1=r_2</math>.
*המספר q נקרא '''מנת''' החלוקה והמספר r נקרא '''שארית''' החלוקה.
*יהיו שני שלמים <math>a,b</math> ויהיו <math>r_a,r_b</math> השאריות שלהם בחלוקה בn. אזי <math>ab\equiv r_ar_b \mod n</math>
**<math>ab=(q_an+r_a)(q_bn+r_b)=(q_aq_bn+r_aq_b+q_ar_b)n+r_ar_b</math>
*מסקנה: באותם תנאים, לכל k טבעי מתקיים כי <math>a^k\equiv r_a^k \mod n</math>.

===המחלק המשותף הגדול ביותר===
*לכל שני מספרים טבעיים <math>k<n</math> מתקיים כי <math>gcd(n,k)=gcd(n-k,k)</math>
**נוכיח שכל מספר שמחלק את <math>n,k</math> מחלק גם את <math>n-k,k</math> וההפך, ולכן הגדול ביותר הוא אותו האחד.
**אם <math>a</math> מחלק את <math>n,k</math> אזי <math>n=qa,k=ta</math>, לכן <math>n-k=(q-t)a</math>.
**אם <math>a</math> מחלק את <math>n-k,k</math> אזי <math>n-k=qa,k=ta</math> ולכן <math>n=(q+t)a</math>.
*לכל שני מספריים טבעיים <math>n,k</math> קיימים מספרים שלמים <math>a,b</math> כך ש <math>an+bk=gcd(n,k)</math>
**עבור <math>n=k=1</math> מתקיים כי <math>1\cdot 1 + 0\cdot 1 = 1 = gcd(1,1)</math>.
**נניח שהטענה נכונה לכל <math>n+k<m</math> נוכיח שהיא נכונה עבור <math>n+k=m</math>.
**אם <math>n=k</math> אזי <math>1\cdot n + 0\cdot k = n =gcd(n,n)=gcd(n,k)</math>.
**אחרת, אם <math>n>k</math> מתקיים כי <math>gcd(n,k)=gcd(n-k,k)=a(n-k)+bk=an+(b-a)k</math>.
**שימו לב שהנחת האינדוקציה התקיימה עבור הזוג <math>n-k,k</math>.

*שני מספרים טבעיים n,k נקראים '''זרים''' אם <math>gcd(n,k)=1</math>
*ב<math>\mathbb{Z}_n</math> עם פעולת הכפל מודולו n האיברים ההפיכים הם בדיוק המספרים הזרים ל n.
**נניח <math>k\in\mathbb{Z}_n</math> אינו זר לn, כלומר <math>gcd(n,k)=a>1</math>.
***לכן <math>n=qa,k=ta</math> לכן <math>qk=tn</math> ולכן <math>qk=0\in\mathbb{Z}_n</math> כלומר k מחלק אפס ואינו הפיך.
**נניח <math>k\in\mathbb{Z}_n</math> זר לn כלומר <math>gcd(n,k)=1</math>.
***לכן קיימים שלמים כך ש <math>an+bk=1</math> לכן <math>b\cdot k \equiv 1 \mod n</math>.
*עבור מספר טבעי <math>1<n</math> קבוצת המספרים הטבעיים הזרים לn וקטנים ממנו מהווה חבורה ביחס לכפל מודולו n, היא נקראית '''חבורת אוילר''' ומסומנת <math>U_n</math>.
**הוכחה ש<math>U_n</math> חבורה:
**סגירות: מכפלת הפיכים היא הפיכה.
**אסוציאטיביות: נובע מהאסוציאטיביות של הכפל.
**איבר נייטרלי: 1.
**הפיכים: ברור מההגדרה.
*<math>\mathbb{Z}_n</math> עם פעולות חיבור וכפל מודולו n הוא שדה אם ורק אם n הינו מספר ראשוני.
**אכן, כל המספרים החיוביים הקטנים מn הפיכים אם"ם כולם זרים לו אם"ם הוא ראשוני.

===פונקצית אוילר, משפט אוילר והמשפט הקטן של פרמה===
*פונקצית אוילר <math>\phi(n)</math> היא מספר המספרים הטבעיים שקטנים או שווים לn וזרים לו.
*'''משפט אוילר''' - יהיו שני מספרים טבעיים '''זרים''' <math>a<n</math>. אזי <math>a^{\phi(n)}\equiv 1</math> מודולו n.
**עבור <math>n>1</math>, מתקיים כי <math>a\in U_n</math> וגם <math>|U_n|=\phi(n)</math>.
**הסדר של איבר בחבורה סופית חייב לחלק את סדר החבורה, נסמן <math>o(a)=k</math> ולכן <math>\phi(n)=t\cdot k</math>.
**לכן <math>a^{\phi(n)} = (a^k)^t=1</math> כאשר הכפל נעשה ב<math>U_n</math>.
*'''המשפט הקטן של פרמה''' - יהי p ראשוני ומספר טבעי <math>a<p</math> אזי <math>a^{p-1}\equiv 1</math> מודולו p.
**זו מסקנה ישירה ממשפט אוילר (אמנם למעשה אוילר הוא הכללה של פרמה), כיוון ש <math>\phi(p)=p-1</math>.
*בפרט, בתנאי המשפט, <math>a^p\equiv a</math> מודולו p.
**למעשה <math>a^p\equiv a</math> מודולו p נכון לכל ראשוני p ולכל טבעי a.
**כיוון שאם a זר לp מתקיים כי גם השארית <math>r_a</math> זרה ל <math>p</math> ולכן <math>a^{p-1}\equiv r_a^{p-1}\equiv 1</math> מודולו p.
**אם a אינו זר לp אזי הוא חייב להתחלק בראשוני p, ולכן <math>a^p\equiv a \equiv 0</math> מודולו p.

==הרצאה 6 הצפנה סימטרית (מפתח פרטי), הצפנה אסימטרית (מפתח ציבורי), RSA; פרק 7 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==

*הצפנה; העברת מידע בערוץ פומבי כך שרק המשתתפים בהצפנה יוכלו להבין אותו, הוכחה לזהות כותב המידע (בין היתר כותב המידע לא יוכל להתנער ממנו), הוכחה לאמינות ושלימות המידע (המידע אינו חלקי ואף אחד לא שינה אותו).
*[https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%A6%D7%95%D7%A4%D7%9F_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%98%D7%A8%D7%99 הצפנה סימטרית] - הצפנה בה לשני הצדדים יש סוד משותף שהעבירו מראש בערוץ שאינו פומבי (משאית ברינקס, לנסוע לחנות לאסוף כרטיס sim).
*[https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%9E%D7%A4%D7%AA%D7%97_%D7%A6%D7%99%D7%91%D7%95%D7%A8%D7%99 הצפנה פומבית] - הצפנה ללא סוד מתואם מראש, באמצעות מפתחות פומביים (שכולם רואים).
*[https://en.wikipedia.org/wiki/Transport_Layer_Security פרקטית] הצדדים מעבירים מפתח סודי באמצעות הצפנה פומבית, ואז עוברים להצפנה סימטרית.

*ההצפנה "המושלמת" - רצף בינארי אקראי באורך המידע המוסכם על שני הצדדים. ללא תלות במידע ובחוקיותו, חיבור בכל ביט (xor) של המידע עם הרצף ייצר תוכן שבו לכל ביט יש סיכוי שווה להיות 0 או 1.
*אם הרצף קצר מהמידע וחוזר על עצמו, חיבור שתי חתיכות שנשלחו יאפס את הרצף הסודי וישאיר לנו שתי חתיכות מידע גלוי המחוברות (זה כמעט מידע חשוף).

*קוד חילוף אותיות - נשבר ע"י חקר סטטיסטיקת שכיחות האותיות. אם המידע עובר תהליך שגורם לו להראות אקראי - עדיף
*מטא דטא - מידע על המידע שעשוי לעניין אותנו:
**אם רצף נשלח פעמיים, גם אם אין אנו יודעים מהו, ייתכן שנסיק מההקשר.
**הזמן שבו נשלח מסר (אמצע הלילה למשל).
**הזמן שלקח למכונה להצפין את המידע.
**עצם העובדה ששני צדדים מסוימים מדברים (רוסיה ונציגי קמפיין לנשיאות ארה"ב).
**אורך המידע (בהנחה שהוא אינו מרופד באפסים).

===RSA===
*אליס בוחרת שני ראשוניים גדולים <math>\{p,q\}</math> זה הסוד שלה.
*אליס מחשבת את המכפלה <math>n=p\cdot q</math>
*אליס מחשבת את פונקצית אוילר <math>m=\phi(n)=(p-1)(q-1)</math>
*(הסבר - המספרים שאינם זרים לn מחלקים את אחד הראשוניים. <math>p,2p,3p,...,q\cdot p</math> וגם <math>q,2q,3q,...,p\cdot q</math>. סה"כ <math>p+q-1</math> כי <math>n=p\cdot q</math> נספר פעמיים.)
*אליס בוחרת מספר כלשהו e כך שהוא זר לm.
*אליס מחשבת את ההופכי של e מודולו m, נקרא לו d. היא יודעת לעשות את זה כיוון שהיא הקשיבה בהרצאה קודמת על gcd ומציאת הופכי.
*אליס מפרסמת לכל העולם ואחותו את זוג המספרים <math>n,e</math>

*כעת בוב מעוניין לשלוח לאליס מידע שרק היא תוכל לפענח.
*בוב בעצם הולך "לנעול" את המידע באמצעות המנעול <math>e,n</math> של אליס. כל אחד יכול לנעול אותו, ורק אליס יודעת לפתוח אותו.
*המידע שבוב מעוניין לשלוח הוא מספר <math>x<n</math>, בוב שולח את המידע המוצפן <math>x^e\mod n</math>
*אם בוב רוצה לשלוח יותר מידע, הוא יצטרך לפרק אותו לחתיכות. שימו לב שאם המנעול של אליס ישאר קבוע לחלוטין זה יהווה חולשה.

*אליס מקבלת את המידע המוצפן ומפענחת אותו באופן הבא: <math>x=\left(x^e\right)^d \mod n</math>
*הוכחה - נחלק לשני מקרים.
*אם <math>gcd(x,n)=1</math>:
**נתון כי <math>de=km+1=k\phi(n)+1</math>.
**<math>\left(x^e\right)^d=x^{de}=x^{k\phi(n)+1}=\left(x^{\phi(n)}\right)^k\cdot x\equiv x \mod n</math>
**זה נכון כיוון שלפי משפט אוילר <math>x^{\phi(n)}\equiv 1 \mod n</math>
*אם <math>gcd(x,n)\neq 1</math>:
**כיוון ש<math>n=p\cdot q</math> אז x הוא כפולה של p או q. נוכיח במקרה שx מתחלק בp.
**קיים <math>h<q</math> עבורו <math>x=hp</math> וכמו כן x זר לq (אחרת בשני המקרים יוצא ש <math>x\geq n</math>).
**לכן לפי פרמה הקטן יוצא ש <math>x^{q-1}\equiv 1 \mod q</math>
**לכן <math>x^{km}=x^{k(p-1)(q-1)}=\left(x^{q-1}\right)^{k(p-1)}\equiv 1 \mod q</math>
**לכן <math>x^{de}=x^{km+1}=x^{km}x=(1+tq)x=x+tqhp=x+th\cdot n\equiv x \mod n</math>

*שימו לב: אמנם <math>4\equiv 1 \mod 3</math> אך <math>2^4 \not\equiv 2 \mod 3</math> כלומר לחשב את ההופכי של e מוד n זה אמנם קל, אך לא יעיל לשום דבר...

==הרצאה 7 המשך הצפנה - בדיקת ראשוניות, דיפי הלמן, חתימה, חישוב חזקות;==

===שיטת מילר-רבין לבדיקת ראשוניות===
*חלק מהותי בשיטות שאנו לומדים הוא מציאת ראשוניים גדולים. כיצד הדבר נעשה? האם יש רשימה גדולה של כל הראשוניים בעולם?
*ידוע שכמות הראשוניים עד המספר <math>n</math> היא בערך <math>\frac{n}{\ln(n)}</math>.
*לכן הסיכוי בבחירת מספר אקראי עד <math>n</math> שהוא יהיה ראשוני הוא בערך <math>\frac{1}{\ln(n)}</math>.
*אנו זקוקים למבחן ראשוניות - נגריל מספרים אקראיים ונבדוק האם הם ראשוניים, ומהר מאד נמצא אחד כזה בהתחשב בסיכוי הנ"ל.
*זכרו שפירוק לגורמים ראשוניים היא בעייה קשה (אחרת RSA מיותר ממילא).

*לפי משפט פרמה הקטן, אם <math>p</math> ראשוני, אזי לכל <math>a<p</math> מתקיים <math>a^{p-1}\equiv 1 \mod p</math>.
*האם ההפך נכון? כלומר, האם <math>a^{p-1}\equiv 1 \mod p</math> רומז ש<math>p</math> ראשוני?
*[https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%9E%D7%A1%D7%A4%D7%A8_%D7%A7%D7%A8%D7%9E%D7%99%D7%99%D7%A7%D7%9C מספרי קרמייקל] מקיימים את התכונה הזו כמעט לכל <math>a</math> למרות שאינם ראשוניים.

*טענה: אם <math>p</math> ראשוני, ו<math>x\in U_p</math> איבר כך ש <math>x^2=1</math> אזי <math>x=\pm 1</math>
*הוכחה:
**נזכור ש<math>\mathbb{Z}_p</math> הוא '''שדה''' כיוון שמדובר במספר ראשוני, ולכן אין ב<math>U_p=\mathbb{Z}/\{0\}</math> מחלקי אפס.
**<math>x^2=1</math> אם"ם <math>(x-1)(x+1)=0</math> אם"ם <math>x=\pm 1</math>

*הגדרה:
**בהנתן מספר n, ונסמן <math>n-1=2^s\cdot r</math> עבור r אי זוגי. אומרים שהמספר <math>1\leq a <n</math> הוא '''עד חזק''' לראשוניות של n אם אחד מהתנאים הבאים מתקיים:
***<math>a^r\equiv 1 \mod n</math>
***<math>a^{2^kr}\equiv n-1 \mod n</math> עבור <math>1\leq k \leq s-1</math>.

*שימו לב: <math>n-1\equiv -1 \mod n</math>

*אם <math>p</math> ראשוני אזי כל המספרים <math>1<a<p</math> הם עדים חזקים לכך.
**הוכחה:
***לפי אוילר <math>a^{p-1}\equiv 1 \mod p</math> .
***אם נעלה את <math>a^r</math> בריבוע s פעמים נקבל <math>a^{2^s\cdot r}=a^{p-1}\equiv 1 \mod p</math>.
***לכן אם <math>a^r\not \equiv 1 \mod p</math>, בשלב כלשהו נעלה מספר שאינו 1 בריבוע ונקבל 1, לכן מספר זה חייב להיות <math>-1</math>.
*אם <math>p</math> אינו ראשוני, ידוע שלכל היותר רבע מבין המספרים <math>a</math> יכולים להיות עדים חזקים.
*לכן הסיכוי שמצאנו עד חזק למרות שהמספר שאנו בודקים אינו ראשוני הוא רבע.
*אם נבחן k מספרים אקראיים שונים, הסיכוי שכולם יהיו עדים חזקים אך המספר אינו ראשוני הוא <math>\frac{1}{4^k}</math> (נמוך מאד).

===דיפי-הלמן===
*למדנו שבעזרת RSA ניתן להעביר פיסת מידע באופן בטוח בערוץ פומבי, ולרוב נרצה להעביר מפתח סודי לצורך הצפנה סימטרית.
*אלגוריתם דיפי-הלמן הוא שיטה לתיאום מפתח סודי בלבד ולא להעברת מידע.

*אליס ובוב מתאמים מספר ראשוני גדול <math>p</math> שאינו סודי כמובן.
*כמו כן הם מתאמים יוצר <math>g</math> של <math>U_p</math> (כלומר <math>U_p=<g></math>), או לפחות איבר מסדר מאד גדול (בהמשך יש הסבר כיצד אפשר לעשות זאת).
*כעת אליס בוחרת מספר אקראי סודי <math>a\leq p-1</math> ושולחת לבוב את <math>g^a \mod p</math>.
*בוב בוחר מספר אקראי סודי <math>b\leq p-1</math> ושולח לאליס את <math>g^b \mod p</math>.

*כעת אליס ובוב שניהם יכולים לחשב בקלות את הסוד המשותף <math>g^{ab}</math>.

*על מנת לשבור את ההצפנה צריך לחשב את <math>a</math> בהנתן <math>g^a \mod p</math>, זו בעיית הלוגריתם הדיסקרטי שנחשבת לקשה.
*אם <math>g</math> מסדר נמוך חישוב כל החזקות האפשריות שלו הוא קל.

*גישה פרקטית למשל:
**נבחר את p להיות מספר ראשוני "בטוח", כלומר <math>p=2q+1</math> כאשר <math>q</math> ראשוני.
**כעת ב<math>|U_p|=2q</math> ולכן הסדר של כל איבר ב<math>U_p</math> הוא אחד מבין <math>1,2,q,2q</math>.
**נגריל איבר <math>g\neq \pm 1</math> (לכן <math>g^2\not\equiv 1 \mod p</math>) וגם <math>g^q\not\equiv 1 \mod p</math>.
**האיבר שבחרנו הוא יוצר.

===חתימה===

*פונקציות גיבוב (hash) - מעבירות קלט בגודל אקראי לקלט באורך קבוע.
*התנגשות היא מצב בו שני קלטים מובילים לאותו ערך מגובב. לפי שובך היונים התנגשויות קיימות, אך בפונקציות גיבוב "טובות" הסיכוי לכך נמוך מאד.

*סיפרנו על אליס שייצרה מפתח פומבי <math>(n,e)</math>, ושמרה לעצמה את הערכים הסודיים <math>m,d</math>
*כעת אליס רוצה להבטיח את זהותה ואת אמינות המידע, היא מעבירה את המידע שלה דרך פונקצית גיבוב ומקבלת את הערך המגובב <math>a</math>.
*אליס מחשבת את <math>y=a^{d} \mod n</math> ושולחת אותו בנוסף למידע.
*אפילו בהנתן <math>a</math> לא ניתן לחשב את <math>d</math> (זו בעיית הלוגריתם הדיסקרטי).
*אף אחד אחר לא יכול לחשב את y כיוון ש <math>d</math> סודי.

*כעת בוב שרוצה לוודא את אמינות המידע מחשב את <math>a=y^{e} \mod n</math> ומוודא כי המידע שהוא קיבל הוא המידע שאליס התכוונה לשלוח עד כדי המקרה הבלתי סביר של התנגשות.
*אף אחד אחר לא יכל ליצור את הוכחת אמינות המידע הזו פרט לאליס.

*שימו לב שעל מנת למנוע תקיפת 'אדם באמצע' באמצעות חתימה המפתחות הפומביים צריכים להיות מאומתים על פני ערוץ מאובטח (מקודדים בתוך הדפדפן למשל).

===חישוב חזקה===
*[http://abstract.ups.edu/aata/section-method-of-repeated-squares.html שיטת הריבועים החוזרים] לחישוב חזקה.
*לדוגמא, אנו מעוניינים לחשב את <math>x^{41} \mod n</math> במעט פעולות
**<math>41=2^5+2^3+1</math>
**<math>x^{41}=x^{2^5}\cdot x^{2^3}\cdot x</math>
**<math>x^{41}=\left(\left(\left(\left(x^2\right)^2\right)^2\right)^2\right)^2\cdot \left(\left(x^2\right)^2\right)^2 \cdot x</math>
**סה"כ חישבנו את החזקה עם 8 העלאות בריבוע, ושלוש הכפלות, במקום 40 הכפלות.

==הרצאה 8 תת חבורות נורמליות, חבורות מנה, גרעין; פרקים 10,11 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==

*תהי חבורה G ותהי תת חבורה N. תת החבורה N נקראת '''נורמלית''' אם לכל <math>a\in G</math> מתקיים כי <math>aN=Na</math>.
*ברור שבחבורה אבלית כל חבורה היא תת חבורה נורמלית.
*דוגמא:
**נביט בחבורה הסימטרית <math>G=S_3</math> ובתת החבורה <math>H=<(1\ 2)>=\{(1),(1\ 2)\}</math>.
**אזי <math>(1\ 3)H=\{(1\ 3), (3\ 1\ 2)\}</math> אך <math>H(1\ 3)=\{(1\ 3),(2\ 1\ 3)\} </math> וקל לראות כי <math>(1\ 3)H\neq H(1\ 3)</math>.
**אזי N תת חבורה לא נורמלית!
*דוגמא נוספת:
**נביט בחבורה הסימטרית <math>G=S_3</math> ובתת החבורה <math>N=<(1\ 2\ 3)></math> שהיא תת החבורה של כל התמורות הזוגיות במקרה זה.
**קל לוודא שלכל תמורה זוגית מתקיים <math>fN=Nf=N</math> ולכל תמורה אי-זוגית מתקיים <math>fN=Nf</math> שווה לקבוצת כל התמורות האי-זוגיות.

*טענה תהי N תת חבורה נורמלית אזי <math>(aN)(bN)=abN</math>
*הוכחה - הכלה דו כיוונית:
**יהי <math>anbk\in (aN)(bN)</math> כיוון ש <math>bN=Nb</math> אזי <math>anbk=abmk\in abN</math>.
**יהי <math>abn\in abN</math> אזי <math>aebn\in (aN)(bN)</math>.

*תהיינה G חבורה וN תת חבורה נורמלית, אזי <math>G/N=\{aN|a\in G\}</math> היא חבורה.

*יהי הומומורפיזם בין חבורות <math>f:G\to H</math>. נגדיר את '''הגרעין''' <math>\ker(f)=\{a\in G|f(a)=e_H\}</math>.
*נסמן <math>K=\ker(f)</math>
*טענה:
**לכל <math>a\in G</math> מתקיים כי <math>aK=\left\{b\in G|f(a)=f(b)\right\}</math>
*הוכחה:
**בכיוון ראשון, יהי <math>ak\in aK</math> אזי <math>f(ak)=f(a)f(k)=f(a)e_H=f(a)</math>
**בכיוון שני, יהי <math>b\in G</math> כך ש <math>f(a)=f(b)</math> אזי <math>f(a^{-1}b)=e_H</math> ולכן <math>a^{-1}b=k\in K</math> ולכן <math>b=ak\in aK</math>

*כיוון שהוכחה דומה עובדת מהצד השני, נובע כי <math>aK=Ka</math> ולכן הגרעין הינו תת חבורה נורמלית.

==הרצאה 9 משפט האיזומורפיזם, מבוא לקידוד; פרק 11 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==
*'''משפט האיזומורפיזם הראשון'''. יהי <math>\varphi:G\to H</math> הומומורפיזם בין חבורות. אזי <math>G/\ker(\varphi)\cong im(\varphi) </math>
*הוכחה:
**לצורך הנוחות נסמן <math>K=\ker(\varphi)</math> ו<math>M=im(\varphi)</math>.
**עלינו להראות שקיים איזומורפיזם (כלומר הומומורפיזם חח"ע ועל) <math>f:G/K\to M</math>.
**לכל <math>aK\in G/K</math> נגדיר <math>f(aK)=\varphi(a)</math>.
**ראשית, עלינו להוכיח כי מדובר בפונקציה מוגדרת היטב. כלומר, בהנתן <math>a,b\in G</math>, אם <math>aK=bK</math> עלינו להוכיח כי <math>f(aK)=f(bK)</math>.
***<math>a=ae\in aK</math> ולכן <math>a\in bK</math>. כלומר קיים <math>k\in K</math> כך ש <math>a=bk</math>.
***<math>\varphi(a)=\varphi(bk)=\varphi(b)\varphi(k)=\varphi(b)</math>.
***<math>f(aK)=\varphi(a)=\varphi(b)=f(bK)</math>.
**כעת, עלינו להוכיח ש<math>f</math> הינו הומומורפיזם.
***<math>f\left((aK)(bK)\right)=f(abK)=\varphi(ab)=\varphi(a)\varphi(b)=f(aK)f(bK)</math>
**עכשיו נוכיח ש<math>f</math> על.
***לכל איבר בתמונה <math>h\in M</math> קיים מקור <math>g\in G</math>. לכן <math>f(gK)=\varphi(g)=h</math>.
**ולבסוף, נוכיח ש<math>f</math> חח"ע.
***יהיו <math>aK,bK\in G/K</math> כך ש <math>f(aK)=f(bK)</math> עלינו להוכיח כי <math>aK=bK</math>.
***נתון <math>\varphi(a)=\varphi(b)</math> צ"ל <math>aK=bK</math>. שימו לב שלא צריך להוכיח כי <math>a=b</math>; אכן <math>\varphi</math> לא חייב להיות חח"ע.
***נראה הכלה בכיוון אחד, הכיוון השני דומה.
***יהי <math>ak\in aK</math> צ"ל <math>ak\in bK</math>.
***קל לראות ש <math>ak=bb^{-1}ak</math>, עלינו להוכיח כי <math>b^{-1}ak\in K</math>.
***אכן <math>\varphi(b^{-1}ak)=\left(\varphi(b)\right)^{-1}\varphi(a)\varphi(k)=\left(\varphi(a)\right)^{-1}\varphi(a)=e_H</math>

*דוגמא.
*נגדיר את הפונקציה <math>\varphi:\mathbb{Z}\to \mathbb{Z}_n</math> על ידי <math>\varphi(a)=a\mod n</math> (השארית של החלוקה של a בn).
*נוכיח שמדובר בהומומורפיזם.
**יהיו <math>a,b\in\mathbb{Z}</math> לפי ההגדרה <math>\varphi(a+b)= a+b \mod n</math>.
**נשים לב כי <math>a=\varphi(a)+kn, b=\varphi(b)+mn</math>.
**לכן <math>a+b\equiv \varphi(a)+\varphi(b) \mod n</math>.
**סה"כ <math>\varphi(a+b)=\varphi(a)+\varphi(b)</math> כיוון שהם שקולים מודולו n, ואנו עוסקים בחבורה <math>\mathbb{Z}_n</math>.
*כעת מתקיים כי <math>\ker\varphi=n\mathbb{Z}=\{na|a\in\mathbb{Z}\}</math>.
*לכן <math>\mathbb{Z}/n\mathbb{Z}\cong \mathbb{Z}_n</math>

*שאלה - האם בחיבור <math>1+7+5+8</math> ב<math>\mathbb{Z}_9</math> חשוב לבצע את פעולת המודולו בכל חיבור, או שמותר בסוף?
*<math>\mathbb{Z}_9</math> איזומורפית לחבורה <math>\{0+9\mathbb{Z},...,8+9\mathbb{Z}\}</math>
*נביט ב <math>(1+9\mathbb{Z})+(7+9\mathbb{Z})+(5+9\mathbb{Z})+(8+9\mathbb{Z})</math>
*הוכחנו כי <math>(aN)(bN)=abN</math>. לכן <math>(1+9\mathbb{Z})+(7+9\mathbb{Z})+(5+9\mathbb{Z})+(8+9\mathbb{Z})=21+9\mathbb{Z}</math>.
*כיוון ש <math>\varphi(21)=\varphi(3)</math>, נובע לפי הוכחת משפט האיזומורפיזם הראשון כי <math>21+9\mathbb{Z}=3+9\mathbb{Z}</math>, כלומר אכן מותר לעשות את המודולו בסוף.

===מבוא לקידוד===
*קוד ISBN בעל 10 ספרות, כאשר הספרה האחרונה היא ספרת ביקורת.
*הספרות שייכות לחבורה <math>\mathbb{Z}_{11}</math>, כאשר 9 הספרות הראשונות הן 0-9 והאחרונה יכולה להיות גם X.
*קוד תקין מקיים את הנוסחא <math>10x_1+9x_2+...+x_{10}=0</math> (שימו לב שמדובר בפעולות מודולו 11).
*לכן חישוב ספרת הביקורת הוא <math>x_{10}=-\left(10x_1+...+2x_9\right)</math>.
*אם ספרה אחת בלבד מהקוד תשתנה בטעות, הקוד בוודאות לא יהיה תקין.
**אם נחליף את <math>x_i</math> בספרה <math>y_i</math> על מנת שהקוד החדש יהיה תקין צריך ש <math>a_i(y_i-x_i)=0</math>, אבל <math>a_i\neq 0</math> ו<math>\mathbb{Z}_{11}</math> הוא שדה.
*אם נחליף במיקום של זוג ספרות כלשהן נקבל קוד בלתי תקין.
**<math>a_ix_i+a_jx_j-a_ix_j-a_jx_i=(a_i-a_j)(x_i-x_j)\neq 0</math>.
*שימו לב שקוד זה מוגבל במספר הספרות, ואכן כשהוסיפו ספרות שינו אותו באופן דומה במידה מסוימת לתעודת הזהות שנלמד בהמשך.

==הרצאה 10 קידוד; פרק 8 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==
*תעודת זהות בישראל.
*עבור ספרת הביקורת של תעודת הזהות אנו לא מרשים שימוש בספרה X ולכן עובדים ב<math>\mathbb{Z}_{10}</math>.
*הבעייה - זה אינו שדה ויש מחלקי אפס. למשל <math>5\cdot 0 = 5\cdot 2</math>, לכן הקוד לעיל לא יזהה בהכרח החלפת ספרה.
*תאור מילולי של חישוב ספרת ביקורת (אלגוריתם Luhn):
**לכל ספרה בתעודת הזהות ניתן משקל - 2 עבור הספרה הימנית ביותר (שאינה ספרת הביקורת) 1 עבור הבאה, וכך הלאה בסירוגין.
**נכפיל כל ספרה במשקל שלה, אם הכפלנו ספרה ב2 וקיבלנו מספר בן שתי ספרות - נסכום את הספרות.
**נסכום את כל התוצאות הללו.
**המספר הקטן ביותר שנוסיף לסכום לעיל על מנת להשלים אותו לכפולה שלימה של 10, הוא ספרת הביקורת.
*לדוגמא - מספר התעודת הזהות הראשון שניתן הוא 1. נכפול ב2 ונקבל 2. נשלים ל10 וספרת הביקורת היא 8, לכן תעודת הזהות היא 18.
*לדוגמא - נניח שתעודת הזהות היא 1789 (כמובן ללא ביקורת). אזי 9 כפול 2 זה 18, ולכן נסכום 9, 8 כפול 1 זה 8, 7 כפול 2 זה 14 שנותן 5, ו1 כפול 1 זה 1.
**סה"כ קיבלנו 9+8+5+1=22 ולכן ספרת הביקורת היא 8.

*תאור מתמטי:
*ראשית נביט בכפל ב2
**הספרות <math>\{0,1,2,3,4\}</math> נשלחות לספרות <math>\{0,2,4,6,8\}</math> בהתאמה.
**הספרות <math>\{5,6,7,8,9\}</math> נשלחות לספרות <math>\{1,3,5,7,9\}</math> בהתאמה.
**הספרות <math>\{5,6,7,8,9\}</math> כפול 2 שוות ל <math>10+x</math> ונשלחות ל<math>1+x</math>.
**נשים לב כי פעמיים הספרה שקול ל <math>x</math> מודולו 10.
**סה"כ הגדרנו את הפונקציה הבאה על הספרות <math>f(a)=\begin{cases}2a & a\leq 4 \\ 2a+1 & a\geq 5\end{cases}</math>.
*שימו לב שכפל רגיל ב2 לא היה עובד, כיוון ש<math>2\cdot 5 = 2\cdot 0</math>.

*מדוע אם כך בחרנו דווקא במשקל 2 שאינו זר ל 10 (ולכן אינו הפיך)?
**ההפיכים מודולו 10 הם אי זוגיים.
**ההפרש בין כל שניים מהם הוא זוגי, ולכן כל חילוף של שתי ספרות בהפרש 5 לא היה מתגלה.
** לדוגמא נניח כי המשקלים הם 1 ו3.
**<math>1\cdot a+3\cdot (a+5)=a+3a+15=1\cdot(a+5)+3\cdot a</math>.

*נניח שספרות תעודת הזהות הן <math>x_9,...,x_1</math> כאשר <math>x_1</math> היא ספרת הביקורת והימנית ביותר.
*לפי החישוב לעיל ספרת הביקורת נבחרה כך ש <math>x_9+f(x_8)+x_7+...+f(x_2)+x_1=0</math>.
*נעביר אגף ונקבל נוסחא לספרת הביקורת.

*קל לראות שתעודת זהות שנפלה בה טעות בספרה אחת אינה תקינה יותר.
**אם הספרה השונה היא במקום אי זוגי אז <math>1\cdot x_i\neq 1\cdot yi</math>.
**אם הספרה השונה היא במקום אי זוגי אז <math>f(x_i)\neq f(y_i)</math> כיוון ש<math>f</math> חח"ע.
*אם החלפנו את הספרות 0,9 במקומות סמוכים לא נזהה את השגיאה.
**אכן, <math>1\cdot 0 + f(9) = 9 = 1\cdot 9 + f(0)</math>.
*אם החלפנו שתי ספרות שונות במקומות סמוכים שאינן הזוג 0,9 אז נזהה את השגיאה.
**אם שתי הספרות קטנות או שוות ל4, נקבל <math>x_i+2x_j-x_j-2x_i=x_j-x_i\neq 0</math>.
**אם שתי הספרות גדולות או שוות ל5 נקבל <math>x_i+2x_j+1-x_j-2x_i-1=x_j-x_i\neq 0</math>.
**אם <math>0\leq x_i\leq 4</math> אבל <math>5\leq x_j\leq 9</math> נקבל <math>x_i+2x_j+1-x_j-2x_i=x_j-x_i+1</math>.
**הדרך היחידה ש<math>x_j-x_i+1=0</math>היא אם <math>x_j-x_i=9</math> וזה בדיוק הזוג 0,9.

===קוד לינארי===
*המידע שאנו מעוניים לשלוח הוא וקטור של ביטים <math>\mathbb{Z}_2^k</math>.
*נכפיל את המידע במטריצה הבינארית <math>G=\begin{pmatrix} I_k \\ A\end{pmatrix}</math> ונקבל קוד ב<math>\mathbb{Z}_2^n</math>.
*דוגמא
**נביט במטריצה <math>G=\begin{pmatrix}1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\\ 1 & 1 & 1\end{pmatrix}</math>.
**כפל במטריצה זו מוסיף למידע באורך 3 ביט יתירות הבודק זוגיות (parity bit).

*עבור <math>G=\begin{pmatrix} I_k \\ A\end{pmatrix}</math> נגדיר את המטריצה <math>H=\begin{pmatrix}A & I_{n-k}\end{pmatrix}</math>.
*טענה:
*לכל וקטור <math>Hv=0</math> אם ורק אם <math>v</math> הוא מהצורה <math>v=Gx</math>.
**הוכחה:
**כיוון ראשון:
***נוכיח ראשית ש<math>HG=0</math>, ולכן ברור שאם <math>v=Gx</math> אזי <math>Hv=0</math>.
***<math>HG=\begin{pmatrix}A & I_{n-k}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}I_k \\ A\end{pmatrix}=A+A=0</math> (זכרו שאנו מעל השדה <math>\mathbb{Z}_2</math>).
**בכיוון ההפוך:
***נניח כי <math>Hv=0</math> ונסמן <math>v=\begin{pmatrix}x\\u\end{pmatrix}</math> כאשר <math>x\in\mathbb{Z}_2^k</math>.
***נוכיח כי <math>Gx=v</math>.
***נסמן <math>Gx=\begin{pmatrix}x\\u'\end{pmatrix}</math>, צריך להוכיח כי <math>u=u'</math>.
***נתון כי <math>Hv=0</math>, ומכיוון קודם ידוע כי <math>HGx=0</math> ולכן ביחד <math>H(Gx-v)=0</math>.
***לכן <math>0=H(Gx-v)=H\begin{pmatrix}0\\u'-u\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}A & I_{n-k}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}0\\u'-u\end{pmatrix}=u'-u</math>
**כלומר קוד <math>v</math> הינו תקין אם ורק אם <math>Hv=0</math>.

*שימו לב כי נובע מההוכחה לעיל שעבור וקטור מידע <math>x</math> יש בדיוק וקטור יתירות יחיד <math>u</math> עבורו <math>\begin{pmatrix}x\\u\end{pmatrix}</math> תקין.
*כלומר, ניתן לזהות כל כמות טעויות המשנה אך ורק את וקטור היתירות.

==הרצאה 11 המשך קידוד; פרק 8 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==

*עד כה הראנו שיש לנו דרך לקודד מידע ולוודא שהמידע שהגיע הוא קוד תקין.
*השאלה: כיצד שגיאות עשויות להשפיע על הקוד? כמה שגיאות יכולות להעביר אותנו ממילה חוקית אחת לאחרת?
*מרחק המינג- המרחק בין שני וקטורים ב<math>\mathbb{Z}_2^n</math> הוא כמות העמודות בהן הם נבדלים.
**דוגמא: <math>d((1,0,1,0),(0,1,1,0))=2</math>.

*נסמן ב<math>d_{min}</math> את המרחק הקטן ביותר בין שתי מילים חוקיות כלשהן <math>Gx_1,Gx_2</math>.
*טענה: אם <math>d_{min}\geq 2n+1</math> אז הקוד מסוגל לזהות עד <math>2n</math> שגיאות ולתקן עד <math>n</math> שגיאות.
*הוכחה:
**אם כמות השגיאות קטנה או שווה ל<math>2n</math> המילה שהתקבלה בוודאות אינה חוקית, כיוון שהמרחק המינימלי בין שתי מילים חוקיות גדול או שווה ל<math>2n+1</math>.
**אם כמות השגיאות קטנה או שווה ל<math>n</math> יש בדיוק מילה חוקית אחת שיכולה להיות המקור.
**אחרת, ניתן להגיע ע"י n שגיאות משתי מילים חוקיות למילה שקיבלנו, כלומר המרחק בין שתי המילים החוקיות קטן או שווה ל<math>2n</math>, בסתירה.

*דוגמא: בקוד ביט parity מתקיים כי <math>d_{min}=2</math> והקוד יכול לזהות שגיאה אחת ולא לתקן בכלל.

*טענה:
*הקוד מסוגל לזהות לפחות שגיאה אחת אם ורק אם ב<math>H</math> אין עמודת אפסים.
**הוכחה:
**תהי מילה חוקית <math>v</math> ונוסיף לה שגיאה אחת בדיוק <math>v+e_i</math>.
**אזי <math>H(v+e_i)=Hv+He_i=0+C_i(H)</math>.

*טענה:
*<math>d_{min}\geq 3</math> אם ורק אם ב<math>H</math> אין עמודת אפסים וגם אין שתי עמודות זהות.
*במקרה זה ניתן לזהות לפחות שתי שגיאות, ולתקן לפחות שגיאה אחת.
**הוכחה:
**תהי מילה חוקית <math>v</math> ונוסיף לה שתי שגיאות <math>v+e_i+e_j</math>.
**אזי <math>H(v+e_i+e_j)=C_i(H)+C_j(H)</math>.
**זה שווה אפס (כלומר המילה החדשה חוקית) אם ורק אם <math>C_i(H)=C_j(H)</math>.

*הערה:
*נניח שהוספנו <math>n-k</math> ביטים למידע, זה משאיר ל<math>A</math> כמות של <math>2^{n-k}-(n-k)-1</math> עמודות שיכולות להיות שונות מאפס, ושונות מהעמודות של <math>I_{n-k}</math>.
*כלומר על מנת לתקן שגיאה אחת, כמות הביטים שעלינו להוסיף לוגריתמית ביחס לכמות המידע.

*דוגמא (קוד המינג)
*<math>H=\begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 & 1 & 1& 0 & 0\\ 1& 0 & 1&1&0&1&0\\1&1&0&1&0&0&1\end{pmatrix}</math>
*כיוון שסכום שלושת העמודות הראשונות הוא אפס <math>d_{min}\leq 3</math>.
*מצד שני, כיוון שאין ב<math>H</math> שתי עמודות זהות <math>d_{min}\geq 3</math>.
*ביחד <math>d_{min}= 3</math>.

*מציאת שגיאה, בהנתן שהתרחשה בדיוק שגיאה אחת:
*נניח שהמילה שנשלחה היא <math>v</math> והמילה שהתקבלה היא <math>v+e_i</math>.
*לכן <math>H(v+e_i)=C_i(H)</math>.
*כלומר מיקום העמודה במטריצה <math>H</math> הוא מיקום הטעות.

*דוגמא:
*<math>
v=Gx=\begin{pmatrix}1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\0&0&0&1\\0 & 1 & 1 & 1\\1& 0 & 1&1\\1&1&0&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1\\1\\0\\1\end{pmatrix}=
\begin{pmatrix}1\\1\\0\\1\\0\\0\\1\end{pmatrix}
</math>
*נניח שהתקבלה בצד השני המילה יחד עם טעות אחת <math>u=\begin{pmatrix}1\\0\\0\\1\\0\\0\\1\end{pmatrix}</math>.
*נחשב <math>Hu=\begin{pmatrix}1\\0\\1\end{pmatrix}</math>.
*כך אנו יודעים שהטעות הייתה בביט השני.

checksum בפרוטוקולי IP, TCP, UDP.

==הרצאה 12 חוג הפולינומים; פרקים 16,17 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==

*תזכורת: חוג הוא קבוצה <math>R</math> עם פעולות חיבור וכפל, כך שהוא חבורה חילופית ביחד לחיבור, מקיים אסוציאטיביות בכפל, מכיל איבר יחידה ואת חוק הפילוג.

===חוג הפולינומים===

*יהי <math>\mathbb{F}</math> שדה, אזי <math>\mathbb{F}[x]</math> הוא חוג הפולינומים עם פעולות כפל וחיבור רגילות.
**כלומר <math>\mathbb{F}[x]=\{a_nx^n+...+a_1x+a_0|n\in\mathbb{N},a_i\in\mathbb{F}\}</math>.
*עבור פולינום <math>a_nx^n+...+a_1x+a_0</math> כאשר <math>a_n\neq 0</math> אומרים ש'''הדרגה''' שלו היא <math>n</math>.
*עבור פולינום האפס אפשר להגיד שדרגתו היא <math>-1</math>.

*טענה (חלוקה עם שארית): יהיו שני פולינומים <math>f(x),g(x)\in\mathbb{F}[x]</math> כך ש<math>g(x)</math> אינו פולינום האפס, אזי קיימים פולינומים יחידים <math>q(x),r(x)</math> כך ש:
**<math>f(x)=q(x)g(x)+r(x)</math>.
**<math>\deg(r(x))<\deg(g(x))</math>.
*הוכחה:
*קיום:
**יהי <math>g(x)</math> כזה.
**אם <math>\deg(f)<\deg(g)</math> אזי <math>f=0\cdot g + f</math>.
**אם <math>\deg(f)\geq\deg(g)</math> נוכיח באינדוקציה על הדרגה של <math>f</math>.
**נסמן <math>f(x)=a_nx^n+...+a_0</math>, <math>g(x)=b_mx^m+...+b_0</math> כאשר נתון <math>n\geq m</math>.
**הפולינום <math>f(x)-\frac{a_n}{b_m}x^{n-m}g(x)</math> הוא מדרגה קטנה ממש מ<math>n</math> ולכן מקיים את הטענה לפי הנחת האינדוקציה.
**לכן <math>f(x)-\frac{a_n}{b_m}x^{n-m}g(x)=q(x)g(x)+r(x)</math>.
**לכן <math>f(x)=(\frac{a_n}{b_m}x^{n-m}+q(x))g(x)+r(x)</math>.
*יחידות:
**נניח <math>f(x)=q_1(x)g(x)+r_1(x)=q_2(x)g(x)+r_2(x)</math>.
**לכן <math>(q_1(x)-q_2(x))g(x)=r_1(x)-r_2(x)</math>.
**אבל <math>\deg(r_1(x)-r_2(x))<\deg(g(x))</math> ולכן <math>q_1(x)-q_2(x)=0</math> ולכן גם <math>r_1(x)-r_2(x)=0</math>.

*מסקנה: עבור פולינום <math>f(x)</math> ועבור נקודה <math>a\in\mathbb{F}</math> מתקיים כי <math>f(a)=0</math> אם"ם קיים פולינום <math>q(x)</math> כך ש <math>f(x)=q(x)(x-a)</math>.
*במילים: a הינו שורש של הפולינום f אם"ם הפולינום f מתחלק בפולינום x-a.
*הוכחה:
**לפי משפט החלוקה עם שארית קיימים פולינומים <math>q(x),r(x)</math> כך ש:
***<math>f(x)=q(x)(x-a)+r(x)</math>.
***<math>\deg(r(x))<\deg(x-a)=1</math>, כלומר <math>r(x)=r\in\mathbb{F}</math> הוא קבוע.
**נציב <math>a</math> ונקבל <math>f(a)=r</math>.
**לכן <math>f(x)=q(x)(x-a)</math> אם ורק אם <math>f(a)=0</math>.

===קודים פולינומיים===

*כעת נביט בפולינומים מעל השדה הבינארי <math>\mathbb{Z}_2[x]</math>.
*כל פולינום מדרגה n מתאים לוקטור המקדמים ב<math>\mathbb{Z}_2^{n+1}</math>.
*למשל, וקטור המידע <math>10110</math> מתאים לפולינום <math>x^4+x^2+x</math>.

*נקבע פולינום <math>g(x)\in\mathbb{Z}_2[x]</math> כלשהו מדרגה m.
*עבור מידע <math>f(x)</math> נבצע חלוקה עם שארית של <math>x^m\cdot f(x)</math> ב<math>g(x)</math>
*<math>x^m\cdot f(x) =q(x)g(x)+r(x)</math>.
*המילה שנשלח היא <math>x^m\cdot f(x) + r(x)</math> (שימו לב כי <math>r(x)=-r(x)</math>).
*המילה תקינה אם ורק אם היא מתחלקת ב<math>g(x)</math>.
*זהו קוד לינארי:
**אם <math>f(x),h(x)</math> מתאימים לוקטורי מידע, <math>f(x)=q_1(x)g(x)+r_1(x)</math> ו<math>h(x)=q_2(x)g(x)+r_2(x)</math> אז השארית של <math>f(x)+h(x)</math> היא <math>r_1(x)+r_2(x)</math>.
*קוד זה מוסיף m ביטים של יתירות למידע.

*דוגמא:
*נבחר את הפולינום <math>g(x)=x^3+x+1</math> (מוסיף 3 ביטי יתירות).
**נקודד מידע:
***נניח כי המידע שלנו הוא <math>1010</math> כלומר הפולינום <math>f(x)=x^3+x</math>.
***לכן עלינו לחלק את הפולינום <math>x^3\cdot f(x) =x^6+x^4</math> בפולינום <math>g(x)=x^3+x+1</math>.
***לאחר אלגוריתם חלוקה עם שארית נקבל <math>x^6+x^4=(x^3+1)(x^3+x+1)+x+1</math>.
***לכן סה"כ המידע שנשלח הוא <math>x^3\cdot f(x) + r(x)=x^6+x^4+x+1</math> שזה בעצם <math>1010011</math>.
**נבדוק תקינות מידע:
***האם המידע <math>1101101</math> תקין?
***זה בעצם הפולינום <math>x^6+x^5+x^3+x^2+1</math>, זה קוד תקין אם"ם הוא מתחלק ב<math>g(x)</math>.
***נבצע חלוקה עם שארית ונקבל שארית <math>x^2</math>, לכן הקוד אינו תקין.

==הרצאה 13 קודים ציקליים; פרק 22 מ[http://abstract.ups.edu/aata/ הספר]==

===קידוד פולינומי ציקלי===
*עבור הקידוד הציקלי נקבע את הפרמטרים הבאים:
**יהי k אורך המידע, כלומר נקודד פולינומים עד דרגה <math>k-1</math> בלבד.
**יהי g פולינום מדרגה m, לפי נקודד קידוד פולינומי.
**נסמן את אורך המילה המקודדת ב<math>n=k+m</math>.
**מילה היא חוקית אם ורק אם היא מהצורה <math>h(x)g(x)</math> כאשר <math>deg(h(x))<k</math>

*קוד נקרא ציקלי אם לכל מילה חוקית <math>(a_{n-1}\ a_{n-2}\ \cdots\ a_1\ a_0)</math> גם ההזזה הציקלית <math>(a_{n-2}\ a_{n-3}\ \cdots\ a_0\ a_{n-1})</math> היא מילה חוקית.

*נתאר את ההזה הציקלית באמצעות פעולה אלגברית.
**יהי <math>f(x)=a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>
**אזי <math>x\cdot f(x) \equiv a_{n-2}x^{n-1}+...+a_0x+a_{n-1} \mod x^n-1</math>
**כלומר ההזזה הציקלית של <math>f(x)</math> היא השארית של <math>x\cdot f(x)</math> בחלוקה ב<math>x^n-1</math>.
**הוכחה:
***אכן <math>x\cdot f(x)= a_{n-1}x^n+...+a_0x=a_{n-1}(x^n-1) + a_{n-1} + a_{n-2}x^{n-1}+...+a_0x</math>

*במילים פשוטות:
**יהי <math>f(x)=a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>
**אם <math>a_n=0</math> אזי ההזזה הציקלית היא <math>x\cdot f(x)</math>
**אם <math>a_n=1</math> אזי ההזה הציקלית היא <math>x\cdot f(x) +x^n +1</math>
***(מכבים את הביט האחרון, ומוסיפים ביט ראשון)

*משפט: הפולינום <math>g(x)</math> מחלק את <math>x^n+1</math> אם ורק אם הקוד הפולינומי הינו ציקלי.
*שימו לב: n הוא אורך המילה המקודדת, שכולל הן את המידע והן את היתירות.
**הוכחה:
**בכיוון ראשון, נניח כי הקוד הוא ציקלי:
***<math>x^{k-1}g(x)</math> היא מילה חוקית
***כיוון שהקוד ציקלי, גם ההזזה הציקלית <math>x\cdot x^{k-1}g(x)+x^n+1</math> חוקית
***כלומר <math>x^k g(x)+x^n+1=h(x)g(x)</math>
***לכן <math>x^n+1=(h(x)+x^k) g(x)</math>, כפי שרצינו.
**בכיוון שני, נניח כי <math>x^n+1=t(x)g(x)</math>
***נשים לב כי <math>deg(t(x))=k</math>
***תהי מילה חוקית <math>h(x)g(x)</math>
***אם <math>deg(h\cdot g)<n</math> אז ההזזה הציקלית היא <math>xh(x)g(x)</math> והיא מילה חוקית כי <math>deg(xh(x))<k</math>
***אחרת, נניח כי <math>deg(h\cdot g)=n</math> ולכן ההזזה הציקלית היא <math>xh(x)g(x)+x^n+1</math>
***כלומר ההזזה הציקלית היא <math>xh(x)g(x)+t(x)g(x)=(xh(x)+t(x))\cdot g(x)</math>
***כיוון ש <math>deg(xh(x))=deg(t(x))=k</math> נובע כי <math>deg(xh(x)+t(x))<k</math>
***לכן <math>(xh(x)+t(x))\cdot g(x)</math> מילה חוקית, כפי שרצינו.

*משפט: קוד פולינומי ציקלי עם פולינום <math>g(x)</math> מדרגה <math>m</math> מסוגל לזהות כל כמות של שגיאות, בתנאי שכולן נמצאות בתוך טווח של <math>m</math> ביטים.
*הוכחה:
**נניח שקרו טעויות בתוך טווח של <math>m</math> ביטים.
**אם המילה החדשה חוקית, גם כל הזזה ציקלית שלה היא חוקית.
**נזיז את <math>m</math> הביטים כך שיהיו בקצה הימני במקום של היתירות.
**כיוון שהיתירות היא יחידה, בוודאות המילה אינה חוקית, סתירה.

*דוגמא:
*<math>x^7-1=(1+x)(1+x+x^3)(1+x^2+x^3)</math>
*לכן הקוד הנוצר על ידי הפולינום <math>g(x)=1+x+x^3</math> עבור וקטורי מידע באורך 4 הוא ציקלי.

*פרוטוקול Ethernet משתמש בתיקון שגיאות ציקלי הנקרא CRC32, ובפרט בפולינום:
*<math>g(x)=x^{32} + x^{26} + x^{23} + x^{22} + x^{16} + x^{12} + x^{11} + x^{10} + x^8 + x^7 + x^5 + x^4 + x^2 + x + 1</math>.
*הפולינום <math>g(x)</math> מחלק את <math>x^{2^{32}-1}-1</math>, כלומר הוא מתאים לקידוד של עד למעלה מ4 מיליארד ביטים של מידע.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-11-17T08:24:25Z

Erez1: /* הוכחת היחידות */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq K\int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_2)-f(t,y_1))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_2)-f(t,y_1)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
*לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי, ולכן יגיע לאפס.
**הערה: אם המהירות לא שואפת לאפס, המרחק שואף לאינסוף.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**פונקצית האפס מקיימת את המשוואה.
**אם <math>y_1,y_2</math> פתרונות, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי קל לראות על ידי הצבה ישירה שגם <math>y_1+cy_2</math> הוא פתרון.

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''', אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-11-17T08:19:58Z

Erez1: /* הוכחת הקיום */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
*כלומר, עלינו להוכיח כי לכל <math>x</math> המקיים <math>|x-x_0|\leq a'</math> מתקיים כי <math>|\varphi_n(x)-y_0|\leq b</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}(x)-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^\infty\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס במ"ש (כי הסס"ח שלו היא <math>\varphi_n</math> פחות קבוע).
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, וכן לפי מבחן הM של קושי הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq \int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_1)-f(t,y_2))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_1)-f(t,y_2)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
*לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי, ולכן יגיע לאפס.
**הערה: אם המהירות לא שואפת לאפס, המרחק שואף לאינסוף.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**פונקצית האפס מקיימת את המשוואה.
**אם <math>y_1,y_2</math> פתרונות, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי קל לראות על ידי הצבה ישירה שגם <math>y_1+cy_2</math> הוא פתרון.

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''', אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-11-17T08:10:29Z

Erez1: /* שיטת פיקרד */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את קיום הפתרון במשפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס כאשר <math>n\to\infty</math>.
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, ולפי מבחן הM של קושי, הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq \int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_1)-f(t,y_2))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_1)-f(t,y_2)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
*לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי, ולכן יגיע לאפס.
**הערה: אם המהירות לא שואפת לאפס, המרחק שואף לאינסוף.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**פונקצית האפס מקיימת את המשוואה.
**אם <math>y_1,y_2</math> פתרונות, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי קל לראות על ידי הצבה ישירה שגם <math>y_1+cy_2</math> הוא פתרון.

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''', אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-11-17T08:09:57Z

Erez1: /* שיטת פיקרד */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את משפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית, ואז אם הסדרה תתכנס (במ"ש) נקבל את המשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס כאשר <math>n\to\infty</math>.
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, ולפי מבחן הM של קושי, הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq \int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_1)-f(t,y_2))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_1)-f(t,y_2)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
*לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי, ולכן יגיע לאפס.
**הערה: אם המהירות לא שואפת לאפס, המרחק שואף לאינסוף.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**פונקצית האפס מקיימת את המשוואה.
**אם <math>y_1,y_2</math> פתרונות, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי קל לראות על ידי הצבה ישירה שגם <math>y_1+cy_2</math> הוא פתרון.

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''', אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-11-17T08:08:59Z

Erez1:

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את משפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס כאשר <math>n\to\infty</math>.
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, ולפי מבחן הM של קושי, הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===הוכחת היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq \int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_1)-f(t,y_2))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_1)-f(t,y_2)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
*לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי, ולכן יגיע לאפס.
**הערה: אם המהירות לא שואפת לאפס, המרחק שואף לאינסוף.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**פונקצית האפס מקיימת את המשוואה.
**אם <math>y_1,y_2</math> פתרונות, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי קל לראות על ידי הצבה ישירה שגם <math>y_1+cy_2</math> הוא פתרון.

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''', אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-11-17T08:05:59Z

Erez1:

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

==הרצאה 4 משפט הקיום והיחידות==

===בעיית קושי===
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===שיטת פיקרד===
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את משפט הקיום והיחידות.
*נבנה נוסחת נסיגה מהמשוואה האינטגרלית:
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

===הוכחת הקיום===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס כאשר <math>n\to\infty</math>.
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, ולפי מבחן הM של קושי, הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

===היחידות===

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq \int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_1)-f(t,y_2))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_1)-f(t,y_2)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
*לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי, ולכן יגיע לאפס.
**הערה: אם המהירות לא שואפת לאפס, המרחק שואף לאינסוף.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**פונקצית האפס מקיימת את המשוואה.
**אם <math>y_1,y_2</math> פתרונות, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי קל לראות על ידי הצבה ישירה שגם <math>y_1+cy_2</math> הוא פתרון.

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''', אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.

מד"ר - משוואות דיפרנציאליות רגילות - ארז שיינר

2022-11-17T08:00:02Z

Erez1: /* מד"ר מדוייקת */

[[88-240 משוואות דיפרנציאליות רגילות]]

=מבחנים לדוגמא=
*[[מדיה:18EngODEExmpTest1.pdf|מבחן לדוגמא 1]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest1Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 1]]
*[[מדיה:18EngODEExmpTest2.pdf|מבחן לדוגמא 2]]
**[[מדיה:18EngODEExmpTest2Sol.pdf|פתרון מבחן לדוגמא 2]]
*[[מדיה:18EngODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ח]]
**[[מדיה:18EngODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ח]]
*[[מדיה:18EngODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ח]]
*[[מדיה:19ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשע"ט]]
**[[מדיה:19ODETestASol.pdf|פתרון מבחן מועד א' תשע"ט]]
*[[מדיה:19ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשע"ט]]
*[[מדיה:21ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"א]]
*[[מדיה:21ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"א]]
*[[מדיה:22ODETestA.pdf|מבחן מועד א' תשפ"ב]]
*[[מדיה:22ODETestB.pdf|מבחן מועד ב' תשפ"ב]]

=הרצאות=

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLzSjdxrZD_hlMJrtihLjrl0d55Zk4Ggy6 פלייליסט של ההרצאות למחלקת מתמטיקה שנת תשפ"א]

==הרצאה 1 הקדמה ומשוואה פרידה==

*משוואה דיפרנציאלית מכילה את המשתנה, הפונקציה ונגזרותיה.
*בחקירת פונקציות, במציאת תחומי עלייה וירידה, אנו פותרים את המשוואה <math>f'(x)=0</math>. האם זו משוואה דיפרנציאלית?
*לא, כיוון שבמשוואות דיפרנציאלית אנו מחפשים פונקציה שמקיימת את המשוואה לכל ערך של המשתנה.
*כאן הפונקציה נתונה, ואנו מחפשים ערך של המשתנה שמקיים את המשוואה.

*המלצה: ניתן להעזר בספר המצויין על מד"ר של סמי זעפרני ב[https://samyzaf.com/technion/ode/ode.pdf קישור הבא].

===נפילה חופשית===
*גוף הנופל חופשית נופל בתאוצה שבקירוב היא קבועה <math>g=9.82</math>.
*נסמן ב<math>y(t)</math> את הגובה של הגוף (כאשר הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ)
*<math>v(t)=y'(t)</math> היא המהירות
*<math>a(t)=v'(t)=y''(t)</math> היא התאוצה.
*לכן על מנת לדעת את מיקומו של הגוף בכל נקודה בזמן, עלינו לפתור את המשוואה <math>a(t)=g</math>, הרי התאוצה קבועה.

*<math>y''(t)=g</math>
*לכן <math>y'(t)=gt+c_1</math>
*לכן <math>y(t)=\frac{g}{2}t^2+c_1t+c_2</math>

*כיצד נחשב את הקבועים? לפי תנאי ההתחלה.
*נסמן את הגובה ההתחלתי בתור 0 (נזכור כי הכיוון החיובי הוא לכיוון כדור הארץ). ולכן <math>y(0)=0</math> ולכן <math>c_2=0</math>
*נניח כי המהירות ההתחלתית גם היא הייתה 0 ולכן <math>y'(0)=0</math> ולכן גם <math>c_2=0</math>.

===ריבית דריבית===
*נניח שסכום הכסף בבנק לאורך זמן מתואר על ידי הפונקציה <math>y(t)</math>.
*נניח שאנו מרוויחים תשואה של 2 אחוז בשנה, לכן לאחר שנה יתקיים כי <math>y(1)=y(0)+0.02\cdot y(0)</math>.
*אבל מה היה קורה אילו הבנק היה משלם את הריבית פעם בחצי שנה?
**בחצי השנה הראשונה נקבל מחצית מהריבית <math>y(\frac{1}{2})=y(0)+\frac{1}{2}\cdot 0.02\cdot y(0)</math>
**ובחצי השנה השנייה נקבל מחצית מהריבית, אך סכום הקרן שלנו כבר גדל <math>y(1)=y(\frac{1}{2})+\frac{1}{2}\cdot 0.02 \cdot y(\frac{1}{2})</math>
**סה"כ <math>y(1)=(1.01)^2\cdot y(0)</math>
*זה גדול יותר מהריבית השנתית, כיוון שצברנו ריבית על הקרן וגם על הריבית החצי שנתית.
*האם יש דרך להפוך את התהליך לרציף?
*כלומר, בהנתן שתי נקודות זמן קרובות אנו מעוניינים לקבל את הריבית היחסית על הזמן שעבר:
**<math>y(t_2)=y(t_1)+(t_2-t_1)\cdot 0.02 \cdot y(t_1)</math>
**נעביר אגף ונחלק <math>\frac{y(t_2)-y(t_1)}{t_2-t_2}=0.02\cdot y(t_1)</math>
*אם נשאיף <math>t_2\to t_1</math> נקבל כי <math>y'(t_1)=0.02\cdot y(t_1)</math>
*כלומר אנו מעוניינים בפונקציה שמקיימת את המשוואה הדיפרנציאלית <math>y'=r\cdot y</math> כאשר <math>r</math> היא הריבית השנתית.

===המשוואה <math>y'=r\cdot y</math>===
*בהמשך הקורס נעסוק בשאלה האם למשוואה דיפרנציאלית יש פתרון, וכמה פתרונות יש למשוואה.
*מידי פעם נחזור ונפתור את המשוואה הזו בכלים שונים.
*כעת נשים לב כי:
*<math>y'-ry=0</math>
*<math>e^{-rt}(y'-ry)=0</math>
*<math>(e^{-rt}y)'=0</math>
*כיוון שהנגזרת שווה אפס הפונקציה קבועה <math>e^{-rt}y=C</math>
*סה"כ <math>y=Ce^{rt}</math>

*על מנת לחשב את הקבוע C עבור המקרה של ריבית דריבית, עלינו לדעת כמה כסף היה בחשבון בזמן t=0.
*שימו לב שלכל תנאי התחלה קיבלנו פתרון '''יחיד'''.

===סדר המד"ר===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת '''מסדר''' n אם הנגזרת הגבוהה ביותר היא מסדר n.
**המשוואה <math>y''=g</math> היא משוואה מסדר שני.
**המשוואה <math>y'=ry</math> היא משוואה מסדר ראשון.

===משוואות פרידות===

*משוואה דיפרנציאלית נקראת פרידה אם היא מהצורה <math>y'=f(y)g(x)</math>.
*נהוג גם להחליף <math>y'=\frac{dy}{dx}</math> ולכן המשוואה תרשם כך <math>dy=f(y)g(x)dx</math>.
*לבסוף, אם נזהר עם חלוקה באפס, משוואה פרידה באופן כללי יכולה להיות מהצורה <math>f(y)g(x)dy +h(y)r(x)dx=0</math>, כלומר <math>y'=-\frac{h(y)r(x)}{f(y)g(x)}</math>.

*משוואות פרידות אנו יכולים לפתור באמצעות אינטגרלים באופן הבא:
*ראשית נפריד (ומכאן השם) את המשתנים לשני צידי המשוואה:
*<math>f(y)y'=g(x)</math>
*הקדומות של שני הצדדים שוות עד כדי קבוע.
*<math>\int f(y)y'dx=\{t=y(x),dt=y'dx\}=\int f(t)dt=F(y)</math>
*לכן ביחד נקבל <math>F(y)=G(x)+c</math>
*בעצם אנו מחשבים אינטגרלים לשני הצדדים <math>f(y)dy=g(x)dx</math>, כל אחד לפי המשתנה שלו!

*לדוגמא נפתור את המשוואה <math>y'=r\cdot y</math> כמשוואה פרידה.
*ראשית נפריד את המשתנים ונקבל כי <math>\frac{1}{y}dy=rdx</math>.
*נשים לב כי הנחנו כאן כי <math>y\neq 0</math>.
*כעת <math>\int \frac{1}{y}dy=ln|y|</math>.
*<math>\int rdx=rx</math>.
*וביחד <math>ln|y|=rx+C</math>.
*לכן <math>|y|=e^{rx+C}=e^C\cdot e^{rx}</math>.
*לכן <math>y=\pm e^C\cdot e^{rx}</math>.
*כעת, קל לראות מהצבה במשוואה כי y=0 גם פותר את המשוואה.
*בסה"כ הפתרון הכללי הוא (שוב) <math>y=Ce^{rx}</math>.

*שימו לב - חלקנו למקרים בהם הפונקציה שונה מאפס או קבועה אפס, אך לא טיפלנו במקרים בהם הפונקציה מידי פעם שווה אפס.
*בתרגיל זה איננו צריכים, כי מצאנו את הפתרון הכללי בדרך פשוטה יותר למעלה.
*בהמשך, משפט הקיום והיחידות יעזור לנו להתמודד עם השאלה הזו, אך באופן כללי לא נעסוק הרבה במקרי קצה בקורס זה.

====המרדף====
*דוגמא יפה וחשובה מ[http://people.uncw.edu/hermanr/mat361/ODEBook/ODE1.pdf הספר הזה] עמוד 19 של הספר (33 של הPDF)
*מרצה צועד במהירות קבועה <math>b</math> בקו ישר בשדרה שמוביל אל בניין 507.
*סטודנט שרוצה עוד שתי נקודות לעובר רואה את המרצה, ונע לכיוון המרצה במהירות קבועה <math>c</math>.
*המרצה מתחיל בנקודה <math>(0,0)</math> ונע בכיוון החיובי של ציר y, הסטודנט מתחיל בנקודה <math>(a,0)</math> עבור <math>a>0</math>.
*באיזה מסלול ינוע הסטודנט? באילו תנאים הוא יתפוס את המרצה?

*נסמן את פונקצית המסלול של הסטודנט ב<math>y(x)</math>
*כיוון שהסטודנט תמיד נע בכיוון המרצה, המשיק של הפונקציה בכל נקודה במסלול הסטודנט צריך לפגוש את המרצה באותו הזמן.
*בזמן <math>t</math> המרצה נמצא בנקודה <math>(0,b\cdot t)</math> והסטודנט נמצא בנקודה <math>(x,y)</math>.
*השיפוע בין המרצה לסטודנט הוא הנגזרת של פונקצית המסלול, כלומר <math>y'=\frac{y-bt}{x}</math>

*כעת יש לנו שלושה משתנים <math>t,x,y</math>, כיצד נפטר מאחד מהם? לא השתמשנו במהירות הסטודנט!
*המסלול שהסטודנט עבר צריך להיות שווה ל<math>c\cdot t</math>, כלומר <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=ct</math>
*מהמשוואה לעיל אנו יודעים כי <math>t=\frac{y-xy'}{b}</math>
*ביחד נקבל כי <math>\int_x^a \sqrt{y'^2+1}=c\cdot \frac{y-xy'}{b}</math>
*נגזור את שני הצדדים ונקבל כי:
*<math>-\sqrt{y'^2+1}=\frac{c}{b}\cdot (-xy'')</math>
*<math>\frac{c}{b}xy''=\sqrt{y'^2+1}</math>
*נסמן <math>y'=z</math> ונקבל <math>\frac{c}{b}xz'=\sqrt{z^2+1}</math>

*זו מד"ר פרידה
*<math>\frac{c}{b\sqrt{z^2+1}}dz=\frac{1}{x}dx</math>
*באמצעות [[מדיה:09Infi2Universal.pdf|ההצבה האוניברסאלית המתאימה]] <math>z=tan(t)</math> נפתור את האינטגרל של הצד השמאלי ונקבל כי
*<math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)+D</math>
*ברגע הראשון התקיים כי <math>x=a</math> והתלמיד כיוון לראשית הצירים כלומר <math>y'(a)=0</math> כלומר <math>z(a)=0</math>
*לכן <math>\frac{c}{b}ln(\sqrt{z^2+1}+z)=ln(x)-ln(a)</math>
*<math>ln(\sqrt{z^2+1}+z)=\frac{b}{c}ln(\frac{x}{a})</math>
*<math>\sqrt{z^2+1}+z=\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}</math>

*כעת קצת אלגברה:
*<math>z+\sqrt{z^2+1}=A</math>
*<math>\frac{-1}{z-\sqrt{z^2+1}}=A</math>
*<math>z-\sqrt{z^2+1}=-\frac{1}{A}</math>
*נחבר למשוואה הראשונה
*<math>z=\frac{1}{2}\left(A-\frac{1}{A}\right)</math>

*הרי <math>z=y'</math>, ולכן ביחד:
*<math>y'=\frac{1}{2}\left(\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}}-\left(\frac{x}{a}\right)^{-\frac{b}{c}}\right)</math>
*ולכן אחרי אינטגרציה נקבל כי:
*<math>y=\frac{a}{2}\left(\frac{1}{\frac{b}{c}+1}\left(\frac{x}{a}\right)^{\frac{b}{c}+1} -
\frac{1}{1-\frac{b}{c}}\left(\frac{x}{a}\right)^{1-\frac{b}{c}}\right) + K</math>
*כאשר אנחנו מקבלים את הקבוע <math>K</math> מהנתון <math>y(a)=0</math>

*באופן טבעי, אם מהירות המרצה גדולה ממהירות הסטודנט <math>b>c</math> נקבל שאיפה לאינסוף כאשר <math>x\to 0</math> והסטודנט לא יגיע למרצה.
*אם <math>b<c</math> הסטודנט יגיע לשדירה ויתפוס את המרצה.
*אם <math>b=c</math> האינטגרציה שלנו שגוייה, וכאשר נחשב אותה נכון שוב נקבל שאיפה לאינסוף (באופן טבעי)

===הפיכת משוואה לפרידה===
*נביט במשוואה <math>y'=(x+y)^2</math> שאינה משוואה פרידה.
*נדגים עכשיו טריק שיהפוך את המשוואה לפרידה.
*נגדיר את הפונקציה <math>z=x+y</math>.
*מתקיים כי <math>z'=1+y'</math> וביחד המשוואה המקורית מקבלת את הצורה <math>z'-1=z^2</math>.
*זוהי משוואה פרידה <math>\frac{1}{1+z^2}dz=dx</math>.
*נפעיל אינטגרל על שני הצדדים ונקבל כי <math>\arctan(z)=x+C</math>
*ולכן <math>z=\tan(x+C)</math>
*ולכן <math>x+y=\tan(x+C)</math>
*<math>y=\tan(x+C)-x</math>

*שימו לב לדוגמא, כאן לא התייחסנו למקרה הקצה בו <math>x+C</math> מחוץ לתחום <math>(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})</math>.
*שיטה אחת לוודא שהפתרון שלנו אכן נכון היא להציב את התוצאה שקיבלנו ישירות במשוואה.
*על מנת לדעת אם לא פספסנו פתרונות אחרים, נעזר בהמשך במשפט הקיום והיחידות.
*אבל כאמור - אנחנו לא נתייחס באופן כזה לכל מקרה קצה בהמשך הקורס.

==הרצאה 2 מד"ר הומוגנית, מד"ר לינאריות מסדר ראשון ומשוואת ברנולי==
===מד"ר הומוגנית===

*מד"ר הומוגנית (בניגוד למד"ר לינארית הומוגנית שנראה בהמשך) היא משוואה מהצורה <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
*נפתור מד"ר הומוגנית באמצעות ההצבה <math>z=\frac{y}{x}</math> באופן הבא:
**ראשית נסמן <math>y'=g(\frac{y}{x})</math>.
**כעת נגזור את שני צידי המשוואה <math>zx=y</math>, ונקבל כי <math>z'x+z=y'</math>.
**לכן לאחר החלפת המשתנה קיבלנו משוואה '''פרידה''' <math>z'x+z=g(z)</math>.
**נפריד את המשתנים <math>\frac{1}{g(z)-z}dz=\frac{1}{x}dx</math>.
**ולכן <math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\ln|x|+C</math>.
**נמצא את <math>z</math> ונציב בחזרה <math>y=zx</math>.

*פונקציה <math>f(x,y)</math> נקראת הומוגנית מסדר k אם לכל <math>\lambda\neq 0</math> מתקיים כי <math>f(\lambda x,\lambda y)=\lambda^k f(x,y)</math>.
*לדוגמא <math>f(x,y)=\frac{x^2+xy}{x+y}</math> הומוגנית מסדר 1.

*טענה: פונקציה <math>f(x,y)</math> היא מהצורה <math>g(\frac{y}{x})</math> לכל <math>x\neq 0</math> אם"ם היא הומוגנית מסדר <math>0</math> לכל <math>x\neq 0</math>.
*הוכחה:
**אם <math>f(x,y)=g(\frac{y}{x})</math> אזי לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים <math>f(\lambda x,\lambda y)=g(\frac{\lambda y}{\lambda x})=g(\frac{y}{x})=\lambda^0 f(x,y)</math>.
**אם <math>f(\lambda x,\lambda y)=f(x,y)</math>, נציב <math>\lambda=\frac{1}{x}</math> ונקבל כי <math>f(x,y)=f(1,\frac{y}{x})=g(\frac{y}{x})</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'=\frac{x^2+y^2}{xy}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\frac{1+(\frac{y}{x})^2}{\frac{y}{x}}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\frac{1+z^2}{z}-z}dz=\int z dz=\frac{z^2}{2} </math>
**<math>\frac{z^2}{2}=ln|x|+C</math>
**<math>z=\pm\sqrt{ln(x^2)+C}</math>
**ולבסוף <math>y=\pm x\sqrt{ln(x^2)+C}</math>

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>xdy-\left(x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y\right)dx=0</math>
**<math>y'=\frac{x\cdot\cos^2(\frac{y}{x})+y}{x}</math>
**<math>g(\frac{y}{x})=f(1,\frac{y}{x})=\cos^2(\frac{y}{x})+\frac{y}{x}</math>
**<math>\int \frac{1}{g(z)-z}dz=\int \frac{1}{\cos^2(z)}dz=\tan(z)</math>
**<math>\tan(z)=\ln|x|+c</math>
**<math>z=\arctan(ln|x|+C)</math>
**<math>y=x\cdot \arctan(ln|x|+C)</math>

===מד"ר לינארית מסדר ראשון===
*הגדרה: משוואה מסדר ראשון נקראת לינארית אם היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math>.
*מד"ר לינארית הומוגנית (בניגוד למד"ר הומוגנית שראינו לעיל) היא מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y=0</math>.
*נחשב נוסחא לפתרון מד"ר לינארית כללית ע"י מציאת פתרון למשוואה לינארית הומוגנית ובאמצעות שיטת וריאצית המקדמים.

*נשים לב כי המשוואה הלינארית ההומוגנית <math>y'+p(x)\cdot y=0</math> היא '''פרידה'''.
*נפריד את המשתנים ונקבל <math>\frac{1}{y}dy=-p(x)dx</math>.
*נבצע אינטגרציה ונקבל כי <math>ln|y|=-\int p(x)dx +C</math>.
*ולכן <math>y=C\cdot e^{-\int p(x)dx}</math>

*כעת נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על מנת לפתור את המד"ר הלא הומוגנית.
*נציב במקום המקדם הקבוע <math>C</math> פונקציה <math>C(x)</math>, וננחש שזה פתרון של המד"ר.
*כיוון שאנו מנחשים שזה פתרון של המד"ר, נציב אותו בתוך המשוואה ונמצא (בתקווה) פונקציה <math>C(x)</math> כך שהמשוואה תתקיים.

*כלומר, נציב <math>y=C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}</math> במשוואה <math>y'+p(x)y=q(x)</math>.
*נקבל <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}-p(x)\cdot C(x)\cdot e^{-\int p(x)dx} + p(x)\cdot C(x) \cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>
*משוואה זו מתקיימת אם"ם <math>C'(x)\cdot e^{-\int p(x)dx}=q(x)</math>.
*כלומר <math>C'(x)=q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}</math>.
*לכן נבחר <math>C(x)=\int \left[q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right]dx+C</math>

*סה"כ הפתרון הכללי למד"ר הלינארית <math>y'+p(x)\cdot y=q(x)</math> הוא:
<math>e^{-\int p(x)dx}\cdot\left(C+\int\left(q(x)\cdot e^{\int p(x)dx}\right)dx\right)</math>

*דוגמא - המשוואה החביבה עלינו <math>y'=ry</math>:
**ראשית, נשים לב כי <math>p(x)=-r</math> ו<math>q(x)=0</math>.
**כלומר זו מד"ר לינארית הומוגנית, והפתרון הכללי הוא <math>y=C\cdot e^{-\int (-r)dx}=C\cdot e^{rx}</math>

====נפילה חופשית כולל התנגדות אוויר====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נמצא בנפילה חופשית, מצד אחד הוא מושפע מכוח הכבידה שנחשב קבוע <math>m\cdot g</math> ומצד שני מכוח התנגדות האוויר.
*במהירויות גבוהות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה בריבוע <math>b\cdot v^2</math>, ובמהירויות נמוכות נניח שהוא פרופורציונלי למהירות הנפילה <math>bv</math>.

=====במהירות גבוהה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v^2</math>.
*כלומר <math>v'=g-\frac{b}{m}v^2</math>
*נבצע הפרדת משתנים <math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=dt</math>
*נבצע פירוק לשברים חלקיים:
*<math>\frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}=\frac{1}{(\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)(\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v)}=\frac{1}{2\sqrt{g}}\left(\frac{1}{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}+\frac{1}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right)</math>
*ולכן <math>\int \frac{1}{g-\frac{b}{m}v^2}dv=\frac{\sqrt{m}}{2\sqrt{g\cdot b}}\ln\left|\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}\right|</math>
*מצד שני <math>\int dt=t+c</math>
*לכן <math>\frac{\sqrt{g}+\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}{\sqrt{g}-\sqrt{\frac{b}{m}}\cdot v}=Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}</math>
*נסדר קצת <math>v=\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}\cdot \left(1-\frac{2}{1+Ce^{\left(2\sqrt{\frac{g\cdot b}{m}}t\right)}}\right)</math>
*נשים לב שכאשר <math>t\to\infty</math> אנו מתכנסים ל[https://en.wikipedia.org/wiki/Terminal_velocity מהירות הסופית] <math>\sqrt{\frac{g\cdot m}{b}}</math>.
*אם זו הייתה המהירות ההתחלתית היינו מקבלים פונקצית מהירות קבועה.

=====במהירות נמוכה=====
*לפי החוק השני של ניוטון <math>m\cdot a = gm -b\cdot v</math>.
*כלומר קיבלנו את המד"ר הלינארית <math>v'+\frac{b}{m}v=g</math>.
*ולכן הפתרון הוא <math>v=e^{-\frac{b}{m}t}\cdot\left(\int ge^{\frac{b}{m}t}dt+C\right)=\frac{g\cdot m}{b}+Ce^{-\frac{b}{m}t}</math>.
*וכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות שואפת למהירות הסופית <math>\frac{g\cdot m}{b}</math>.

===משוואת ברנולי===

*משוואת ברנולי היא משוואה מהצורה <math>y'+p(x)\cdot y = q(x)\cdot y^n</math> עבור <math>n\neq 0,1</math>.
*נפתור את המשוואה על ידי הצבה שתהפוך אותה למשוואה לינארית, אותה כבר למדנו לפתור.
*נניח כי <math>y\neq 0</math>, ונחלק ב<math>y^n</math>.
*נקבל את המשוואה <math>\frac{y'}{y^n}+p(x)\cdot y^{1-n}=q(x)</math>.
*נציב <math>z=y^{1-n}</math>.
*נגזור <math>z'=(1-n)\frac{y'}{y^n}</math>.
*נקבל משוואה לינארית <math>\frac{z'}{1-n}+p(x)\cdot z = q(x)</math>.
*נפתור עבור <math>z</math> ונציב חזרה לקבל <math>y=z^{\frac{1}{1-n}}</math>.

*דוגמא - נפתור את המשוואה <math>y'-2xy=2x^3y^2</math>.
**נציב <math>z=\frac{1}{y}</math>.
**נקבל <math>-z'-2xz=2x^3</math> ולכן <math>z'+2xz=-2x^3</math>.
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(\int \left(-2x^3e^{x^2}\right)dx+C\right)</math>
**לכן <math>z=e^{-x^2}\cdot\left(e^{x^2}(1-x^2)+C\right)</math>
**לכן <math>z=1-x^2+Ce^{-x^2}</math>
**ולבסוף <math>y=\frac{1}{1-x^2+Ce^{-x^2}}</math>

*דוגמא - גוף בתנועה עם כוח גרר לא לינארי ביחס למהירות
**נתון גוף הנע חצי באוויר וחצי בתוך נוזל כלשהו. נניח כי החיכוך עם הנוזל פרופורציונלי למהירות, והחיכוך עם האוויר פרופורציונלי למהירות בריבוע.
**<math>F=-bv-dv^2</math> ולכן <math>v'=-bv-dv^2</math> (לצורך הפשטות הכנסנו את המסה לתוך הקבועים).
**זוהי משוואת ברנולי, נציב <math>z=\frac{1}{v}</math>.
**לכן <math>z'-bz=d</math>
**נפתור את המשוואה הדיפרנציאלית:
***<math>z=e^{bt}\cdot (\frac{d}{-b}e^{-bt}+C)=Ce^{bt}-\frac{d}{b}</math>
**ולכן <math>v=\frac{1}{Ce^{bt}-\frac{d}{b}}</math>
**כמובן שכאשר <math>t\to\infty</math> המהירות מתכנסת מהר מאד לאפס.

*דוגמא - [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function#Applications המשוואה הלוגיסטית]
**קצב הגדילה של אוכלוסיה פרופורציונלית לגודל האוכלוסיה כפול כמות המשאבים הפנויים.
**המשאבים קטנים באופן פרופורציונלי לגודל האוכלוסיה.
**<math>y'=a\cdot y\cdot (1-by)</math>

==הרצאה 3 משוואות מדוייקות ומשפט הקיום והיחידות==

===הקדמה - פונקציות בשני משתנים===

*נגזרות חלקיות
**דוגמא עבור <math>f(x,y)=x^2+xy</math> מתקיים <math>f_x=\frac{\partial f}{\partial x}=2x+y</math> ו<math>f_y=\frac{\partial f}{\partial y}=x</math>
*עבור פונקציות דיפרנציאביליות (כמו הפונקציות האלמנטריות), מתקיים כי <math>f_{xy}=f_{yx}</math> (כלומר סדר הנגזרות לא משנה).
*כלל השרשרת: אם <math>g(t)=f(x(t),y(t))</math> אזי <math>g'(t)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot x'(t)+\frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'(t)</math>
*בפרט, עבור <math>g(x)=f(x,y(x))</math> מתקיים <math>g'(x)=\frac{\partial f}{\partial x}\cdot 1 + \frac{\partial f}{\partial y}\cdot y'</math>

===מד"ר מדוייקת===

*מד"ר מסדר ראשון נקראת מדוייקת אם היא מהצורה <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math>, עבור <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית.
*פתרון המד"ר ניתן בצורה סתומה על ידי המשוואה <math>U(x,y)=C</math>, כאשר C קבוע כלשהו.
*תהי מד"ר מהצורה <math>Pdx+Qdy=0</math> כאשר <math>P,Q</math> בעלות נגזרות רציפות. אזי המד"ר מדוייקת אם"ם <math>P_y=Q_x</math>

*הוכחה לפתרון המד"ר המדויקת:
**נגזור את הפונקציה <math>g(x)=U(x,y(x))</math> לפי המשתנה <math>x</math> באמצעות כלל השרשרת ונקבל כי <math>g'(x)=U_x(x,y)+U_y(x,y)y'</math>
**לפי הנתון <math>U_x(x,y)dx+U_y(x,y)dy=0</math> נובע כי <math>g'(x)=0</math> ולכן <math>g(x)=U(x,y)=C</math> פונקציה קבועה.

*הוכחה לתנאי השקול למד"ר מדויקת:
**כיוון ראשון, נניח <math>Pdx+Qdy=0</math> מדוייקת.
***לכן קיימת <math>U(x,y)</math> דיפרנציאבילית כך ש <math>P=U_x,Q=U_y</math>.
***לכן <math>P_y=U_{xy}=U_{yx}=Q_x</math>.
**כיוון שני, נניח כי <math>P_y=Q_x</math>.
***אנו מחפשים <math>U(x,y)</math> עבורה <math>P=U_x</math>.
***נעשה אינטגרציה לפי <math>x</math> ונקבל כי <math>U(x,y)=\int P(x,y)dx + c(y)</math>.
***לכן ברור כי <math>U_x=P</math>, השאלה היא אם ניתן לבחור <math>c(y)</math> עבורו <math>U_y=Q</math>.
***כלומר אנו רוצים <math>c'(y)=Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx</math>
***משוואה זו תהיה פתירה, אם הצד הימני הוא פונקציה שאינה תלוייה בx.
***אכן <math>\frac{\partial}{\partial x}\left(Q-\frac{\partial}{\partial y}\int P(x,y)dx\right)=Q_x-P_y=0</math>.

*דוגמא: מצאו משוואה המתארת את הפתרון למד"ר הבאה באופן סתום <math>(2x+6y)dx+(6x+3y^2)dy=0</math>.
**ראשית נוודא שמדובר במשוואה מדוייקת: <math>P_y=Q_x=6</math>.
**נבצע אינטגרציה <math>U=\int Pdx +c(y)= x^2+6xy +c(y)</math>.
**נגזור לפי y ונקבל כי <math>Q=U_y=6x+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=Q-6x=3y^2</math>.
**לכן <math>c(y)=y^3</math> וסה"כ <math>U(x,y)=x^2+6xy+y^3</math>.
**לכן הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>x^2+6xy+y^3=C</math>.

====גורם אינטגרציה====

*לעיתים המד"ר אינה מדוייקת, אך ניתן לכפול אותה בפונקציה (שנקרא לה '''גורם אינטגרציה''') וכך נהפוך אותה למדוייקת.
*באופן כללי אנו לא יודעים למצוא את גורם האינטגרציה, אבל נביט במקרה בו קיים גורם אינטגרציה שתלוי בx בלבד.

*תהי מד"ר <math>Pdx+Qdy=0</math>, ונניח שקיים לה גורם אינטגרציה <math>\mu(x)</math> התלוי בx בלבד.
*כלומר <math>\mu\cdot Pdx+\mu\cdot Qdy=0</math> מדוייקת.
*לכן <math>(\mu\cdot P)_y=(\mu\cdot Q)_x</math>.
*כלומר <math>\mu\cdot P_y=\mu'\cdot Q+\mu\cdot Q_x</math>.
*לכן <math>\frac{\mu'}{\mu}=\frac{P_y-Q_x}{Q}</math>.
*ניתן לפתור משוואה זו אם הצד הימני תלוי בx בלבד, כיוון שהצד השמאלי תלוי בx בלבד.
*במקרה זה, פתרון יהיה <math>\mu(x)=e^{\int\left(\frac{P_y-Q_x}{Q}\right)dx}</math>

*דוגמא - המשוואה <math>y'=ry</math>.
**המשוואה הינה <math>-rydx+dy=0</math>.
**<math>P_y=-r\neq 0=Q_x</math>
**מתקיים כי <math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=-r</math> תלוי בx בלבד.
**לכן יש גורם אינטגרציה <math>\mu(x,y)=e^{-rx}</math>
**נכפול את המשוואה בגורם האינטגרציה.
**<math>-re^{-rx}ydx+e^{-rx}dy=0</math>.
**כעת <math>P_y=-re^{-rx}=Q_x</math>.
**<math>U(x,y)=\int Pdx +c(y) = e^{-rx}y+c(y)</math>
**<math>Q=U_y=e^{-rx}+c'(y)</math>.
**לכן <math>c'(y)=0</math> ואפשר לבחור <math>c(y)=0</math>.
**סה"כ <math>U(x,y)=e^{-rx}y=C</math>.
**(כך פתרנו למעשה את משוואה זו בשיעור הראשון.)

*דוגמא - המשוואה <math>(1-x^2y)dx+x^2(y-x)dy=0</math>.
**<math>\frac{P_y-Q_x}{Q}=\frac{-x^2-(2xy-3x^2)}{x^2(y-x)}=\frac{2x(x-y)}{x^2(y-x)}=-\frac{2}{x}</math>
**<math>\mu(x)=e^{-2ln(x)}=\frac{1}{x^2}</math>.
**אכן המשוואה <math>(\frac{1}{x^2}-y)dx+(y-x)dy=0</math> מדוייקת.
***נבדוק: <math>P_y=-1=Q_x</math>.
**נפתור את המד"ר:
***<math>U(x,y)=\int Pdx+c(y)=-\frac{1}{x}-yx+c(y)</math>.
***<math>Q=U_y=-x+c'(y)</math>.
***<math>c'(y)=y-x+x=y</math>.
***<math>c(y)=\frac{y^2}{2}</math>.
***סה"כ הפתרון למד"ר נתון באופן סתום ע"י <math>U(x,y)=-\frac{1}{x}-yx+\frac{y^2}{2}=C</math>.
***אפשר באמצעות השלמה לריבוע לבודד את y.

===משפט הקיום והיחידות===
====בעיית קושי====
*מציאת פתרון למד"ר <math>y'=f(x,y)</math> המקיימת <math>y(x_0)=y_0</math>

====שיטת פיקרד====
*נראה את שיטת פיקרד, באמצעותה נוכיח את משפט הקיום והיחידות.
*נגדיר <math>\varphi_0=y_0</math>, ולכל <math>n</math> נגדיר <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
*מאוחר יותר נוכיח כי סדרת הפונקציות מתכנסת לפתרון של המד"ר.

*דוגמא - נביט במשוואה (המאד מקורית) <math>y'=-ry</math>.
**<math>\varphi_0=y_0</math>
**<math>\varphi_1=y_0+\int_{x_0}^x(-ry_0)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))</math>
**<math>\varphi_2=y_0+\int_{x_0}^x\left(-r)\cdot(y_0-r\cdot y_0(t-x_0)\right)dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}</math>
**<math>\varphi_3=y_0+\int_{x_0}^x\varphi_2dt=y_0+y_0(-r(x-x_0))+y_0\frac{(-r(x-x_0))^2}{2}+y_0\frac{(-r(x-x_0))^3}{3!}</math>
**נמשיך כך, ונקבל סדרת פונקציות המתכנסת ל<math>\varphi_n(x)\to y(x)=y_0e^{-r(x-x_0)}</math>
**אם נתון תנאי ההתחלה <math>y(0)=C</math> נקבל בדיוק את הפתרון <math>y=Ce^{-rx}</math>.

===ניסוח משפט הקיום והיחידות===
*תהי <math>f(x,y)</math> רציפה ובעלת נגזרת <math>f_y</math> רציפה במלבן הסגור <math>|x-x_0|\leq a, |y-y_0|\leq b</math>.
*נביט בבעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math>, עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=y_0</math>
*נבחר <math>M</math> חסם כך ש <math>|f(x,y)|<M</math> במלבן הנתון, ונסמן <math>a'=\min\{a,\frac{b}{M}\}</math>.
*אזי '''קיים''' פתרון '''יחיד''' <math>y(x)</math> לבעיית הקושי בתחום <math>|x-x_0|\leq a'</math>.

*הערות:
*שימו לב שהמשפט מבטיח פתרון בתחום מצומצם.
**אכן ראינו מד"ר שהייתה מוגדרת ורציפה בכל הממשיים, אך לא היה פתרון שמוגדר בכל הממשיים (<math>y'=(x+y)^2</math>).
**לכל נקודה יש פתרון מסביבה, גם אם אין פתרון שמוגדר בכל מקום.
*שימו לב שאם מצאנו פתרון בצורה כלשהי, אנחנו יודעים שהוא יחיד בזכות המשפט (לפחות בסביבה מסויימת).
*מצד שני, אם הפתרון הכללי שמצאנו לא מקיים את תנאי ההתחלה, סימן שאנחנו צריכים לחפש פתרון שפספסנו.

==הרצאה 4 הוכחת משפט הקיום והיחידות==
===המשוואה האינטגרלית===
*בעיית הקושי <math>y'=f(x,y)</math> עם <math>y(x_0)=y_0</math> שקולה למשוואה <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון אחד - נניח כי המשוואה הדיפרנציאלית ותנאי ההתחלה נתונים.
***אזי <math>\int_{x_0}^x y'(t)dt=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***לכן <math>y(x)-y(x_0)=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
***ולפי תנאי ההתחלה נקבל כי <math>y(x)-y_0=\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**בכיוון שני, נניח כי המשוואה האינטגרלית נתונה.
***נגזור את שני הצדדים ונקבל את המשוואה הדיפרנציאלית (נגזרת של פונקצית שטח של פונקציה רציפה).
***נציב במשוואה האינטגרלית את <math>x_0</math> ונקבל <math>y(x_0)=y_0+\int_{x_0}^{x_0}f(t,y(t))dt=y_0</math>.

===הוכחה===
*נוכיח שסדרת הפונקציות בשיטת פיקרד מתכנסת לפתרון יחיד לבעיית הקושי.
*הערה: נוכיח עבור <math>x\geq x_0</math> ההוכחות עבור <math>x<x_0</math> דומות.

*ראשית, נוכיח שסדרת הפונקציות נשארת בתחום המלבן <math>|x-x_0|\leq a',|y-y_0|\leq b</math> שנמצא בתוך המלבן המקורי ולכן מותר להשתמש בתכונות של <math>f</math>.
**הפונקציה הראשונה <math>\varphi_0=y_0</math> כמובן בתוך המלבן.
**כעת יהי n עבורו הטענה נכונה, אזי <math>\varphi_{n+1}=y_0+\int_{x_0}^xf(t,\varphi_n(t))dt</math>.
***שימו לב כי האינטגרל הוא בתחום <math>[x_0,x]</math> שנמצא בתחום התחום <math>[x_0,x_0+a']</math>.
**לכן <math>|\varphi_{n+1}-y_0|\leq \int_{x_0}^x|f(t,\varphi_n(t)|dt\leq M(x-x_0)\leq Ma'\leq b</math>.

*כעת, נשים לב לתכונה הבאה:
**כיוון ש<math>f_y</math> רציפה במלבן סגור היא חסומה נניח ע"י K.
**לפי משפט לגראנז' נקבל כי <math>|f(x,y_1)-f(x,y_2)|\leq K|y_1-y_2|</math>

*כעת נוכיח שסדרת הפונקציות מתכנסת (במ"ש):
**ראשית, נשים לב כי <math>\varphi_n-y_0=\varphi_n-\varphi_0=\varphi_n-\varphi_{n-1}+\varphi_{n-1}-\varphi_{n-2}+...+\varphi_1-\varphi_0</math>.
**לכן עלינו להוכיח כי הטור <math>\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)</math> מתכנס כאשר <math>n\to\infty</math>.
**ראשית, <math>|\varphi_1-\varphi_0|=|y_0+\int_{x_0}^xf(t,y_0)dt-y_0|\leq M(x-x_0)</math>
**כעת <math>|\varphi_2-\varphi_1|\leq\int_{x_0}^x|f(t,\varphi_1)-f(t,\varphi_0)|dt\leq \int_{x_0}^xK|\varphi_1-\varphi_0|dt\leq KM\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>
**<math>|\varphi_3-\varphi_2|\leq \int_{x_0}^{x}K|\varphi_2-\varphi_1|dt=K^2M\frac{(x-x_0)^3}{3!}</math>
**נמשיך כך ונקבל כי <math>
\left|\sum_{i=1}^n\left(\varphi_i-\varphi_{i-1}\right)\right|\leq
\sum_{i=1}^n\left|\varphi_i-\varphi_{i-1}\right|\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(x-x_0)^n}{n!}\leq
\sum_{i=1}^nK^{n-1}M\frac{(a')^n}{n!}
</math>
**זה טור מתכנס לפי מבחן המנה, ולפי מבחן הM של קושי, הטור המקורי מתכנס במידה שווה.
**הערה: כיוון ש<math>\left|f(x,\varphi_n(x))-f(x,\varphi_{n-1}(x))\right|\leq K|\varphi_n(x)-\varphi_{n-1}(x)|</math> אזי גם הסדרה <math>f(x,\varphi_n(x))</math> מתכנסת במ"ש באופן דומה.

*נוכיח שפונקצית הגבול <math>\varphi_n\to y</math> היא פתרון של בעיית הקושי.
**נשאיף את שני צידי נוסחאת הנסיגה לאינסוף <math>\varphi_n=y_0+\int_{x_0}^{x}f(t,\varphi_{n-1}(t))dt</math>.
**נקבל כי <math>y(x)=y_0+\int_{x_0}^xf(t,y(t))dt</math>.
**הערה: האינטגרל של הסדרה שואף לאינטגרל של פונקצית הגבול בזכות ההתכנסות במ"ש.

*טענת עזר - תהי <math>g</math> חסומה כך שלכל <math>x\geq x_0</math> בקטע <math>|x-x_0|\leq a</math> מתקיים כי <math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g(t)|dt</math> אזי <math>g=0</math> לכל <math>x\geq x_0</math> בקטע.
**<math>|g|\leq M</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq KM(x-x_0)</math>.
**<math>|g|\leq K\int_{x_0}^x|g|dt\leq \int_{x_0}^x KM(t-x_0)dt=K^2M\frac{(x-x_0)^2}{2}</math>.
**נמשיך כך ונקבל שלכל n מתקיים כי <math>|g|\leq K^nM\frac{(x-x_0)^n}{n!}</math>.
**לכן <math>|g|\leq K^n M\frac{a^n}{n!}\to 0</math>.
**לכן <math>g=0</math>.

*יהיו שני פתרונות <math>y_1,y_2</math> לבעיית הקושי, נוכיח כי <math>y_1=y_2</math>:
**<math>|y_2-y_1|=\left|\int_{x_0}^x(f(t,y_1)-f(t,y_2))dt\right|\leq \int_{x_0}^x|f(t,y_1)-f(t,y_2)|dt\leq K\int_{x_0}^x|y_2-y_1|dt</math>.
**לכן לפי טענת העזר, <math>y_1=y_2</math>.

==הרצאה 5 מד"ר מסדר גבוה (ובפרט סדר שני), מד"ר לינארית מסדר גבוה==
*נחקור כעת משוואות מהצורה <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>

*דוגמא:
**נביט במסה המחוברת לקפיץ עם קבוע k, על משטח ללא חיכוך.
**נסמן את המרחק של המסה מהמצב הרפוי של הקפיץ בX.
**הכוח הפועל על המסה הוא <math>-kX</math>.
**לכן לפי החוק השני של ניוטון <math>mX''=-kX</math>.

*דוגמא:
**נביט בסירה במים המחוברת בקפיץ למזח.
**מלבד הכוח שהקפיץ מפעיל, המים מתנגדים לסירה באופן פרופורציוני למהירות שלה.
**<math>mX''=-kX-dX'</math>
**היחס בין קבוע הקפיץ לקבוע התנגדות המים ישפיע על התנועה - האם הסירה תתקדם בכיוון אחד, או תעשה תנועה מחזורית (בכל מקרה היא תאט).

*דוגמא:
**מסה מחוברת לקפיץ עם חיכוך

*דוגמא:
**מסה תלוייה על קפיץ במאונך עם או בלי התנגדות אוויר ועם השפעת כוח המשיכה (לא הומוגני)

===הורדת סדר המשוואה===
====מד"ר מסדר גבוה ללא y====
*אם y אינו מופיע במשוואה פשוט נחליף משתנה <math>u=y'</math>.

*דוגמא:
**משוואת נפילה חופשית ללא התנגדות אוויר היא מסדר שני <math>mX''=C</math>.
**נביט בפונקצית המהירות <math>V=X'</math> ונקבל את המשוואה <math>mV'=C</math> מסדר ראשון.

====הורדת סדר למד"ר מסדר שני ללא x====
*תהי מד"ר מהצורה <math>y''=f(y',y)</math>.
*ראשית נחפש פונקציה <math>p</math> המקיימת את המד"ר מסדר ראשון <math>p'(t)p(t)=f(p(t),t)</math>
**נהוג לרשום את שם המשתנה כאן y ולא t, אך אני לא עושה את זה כעת על מנת למנוע בלבול מיותר.
*כעת נחפש פונקציה y המקיימת את המד"ר עבור p שמצאנו <math>y'=p(y)</math>
*פונקציה כזו תקיים כי <math>y''=p'(y)y'=p'(y)p(y)=f(p(y),y)=f(y',y)</math>
*כלומר היא מהווה פתרון למד"ר.

=====דוגמא - משוואות הקפיץ=====
**נחזור לדוגמא של מסה המחוברת לקפיץ, ולצורך הנוחות נחליף את פונקצית המיקום X בפונקציה y (המשתנה ישאר t).
**נניח כי המסה היא חלק מקבוע הקפיץ ונביט במשוואה <math>y''=-ky</math>.
**אנחנו רוצים למצוא p פונקציה של y המקיימת את המשוואה <math>pp'=-ky</math>.
***זו משוואה פרידה <math>pdp=-kydy</math> ולכן <math>\frac{p^2}{2}=-\frac{ky^2}{2}+C</math>.
***לכן <math>p(y)=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
**לכן קיבלנו את המד"ר הפרידה <math>y'=\pm\sqrt{C-ky^2}</math>.
***<math>\int \frac{dy}{\sqrt{C-ky^2}}=\pm \int dt</math>.
***<math>\frac{1}{\sqrt{k}}\arcsin\left(\sqrt{\frac{k}{c}}y\right)=\pm t+D</math>.
***<math>\sqrt{\frac{c}{k}}\cdot sin\left(\pm\sqrt{k}t+D\right)</math>.
***שימו לב שהביטוי <math>\sqrt{\frac{c}{k}}</math> מייצג קבוע חיובי כלשהו.
***שימו לב שעבור בחירה מתאימה של הפאזה D גם cos הוא פתרון.
**שימו לב שישנם שני קבועים בפתרון. זה הגיוני, כי אנו צריכים שני תנאי התחלה - מיקום המסה, והמהירות שלה.

=====דוגמא - מהירות מילוט=====
*גוף בעל מסה <math>m</math> נזרק מכדור הארץ כלפי מעלה במהירות <math>v_0</math>, נסמן את מרחק הגוף ממרכז כדור הארץ ב<math>r</math>.
**מצאו את פונקצית מהירות הגוף ביחס לגובה שלו <math>v(r)</math>.
**מהי מהירות המילוט של הגוף?

*נסמן את מסת כדור הארץ ב<math>m_e</math>, את רדיוס כדור הארץ ב<math>R_e</math>, את קבוע הכבידה האוניברסאלי ב<math>G</math> ואת תאוצת הנפילה בכדור הארץ ב<math>g</math>
**ראשית נשים לב כי כוח המשיכה של כדור הארץ המופעל על מסה <math>m</math> הוא בקירוב <math>mg=\frac{Gm_e m}{R_e^2}</math> כלומר <math>g=\frac{Gm_e}{R_e^2}</math> ולכן <math>gR_e^2 = Gm_e</math>
**המשוואה המתארת את תנועת הגוף היא:
***<math>mr''=-\frac{Gm_e m}{r^2}</math> כלומר <math>r''=-\frac{Gm_e}{r^2}=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
**זו משוואה מסדר שני שחסר בה המשתנה <math>t</math>
**נחפש <math>p</math> עבורה <math>p(r)=r'</math> ולכן <math>pp'=r''</math>
***<math>pp'=-\frac{gR_e^2}{r^2}</math>
***נעשה אינטגרציה למד"ר הפרידה שקיבלנו ונקבל
***<math>\frac{p^2}{2}=\frac{gR_e^2}{r}+C</math>
***לכן <math>p(r)=\pm\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*כיוון שהמהירות ההתחלתית היא חיובית נקבל כי
**<math>r'=\sqrt{C+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>
*על מנת למצוא את הקבוע, נציב את תנאי ההתחלה:
**הגובה הראשוני הוא <math>r=R_e</math> ובו המהירות היא <math>v_0</math>
**<math>v_0=\sqrt{C+2gR_e}</math>
**<math>C=v_0^2-2gR_e</math>
*הערה: ניתן לפתור את המד"ר הזו על מנת למצוא את הגובה כפונקציה של הזמן, אך לא התבקשנו לעשות כן.

*סה"כ נקבל כי <math>v(r)=\sqrt{v_0^2-2gR_e+\frac{2gR_e^2}{r}}</math>

*מהירות המילוט היא המהירות ההתחלתית הנמוכה ביותר המבטיחה כי הגוף לא יגיע למהירות אפס.
*לכן מהירות המילוט מקיימת כי <math>v_0^2 = 2gR_e</math> ולכן <math>v_0 =\sqrt{2gR_e}</math>
*לכל מהירות נמוכה יותר הביטוי בתוך השורש מתחיל מ<math>v_0</math> ושואף למספר שלילי, ולכן יגיע לאפס.
**הערה: אם המהירות לא שואפת לאפס, המרחק שואף לאינסוף.

===מד"ר לינארית===
*מד"ר לינארית היא מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*אם <math>f(x)\equiv 0</math> אזי המד"ר נקראת הומוגנית.
*בעיית הקושי למד"ר הלינארית היא המשוואה יחד עם תנאי ההתחלה <math>y(x_0)=b_0,y'(x_0)=b_1,...,y^{(n-1)}(x_0)=b_{n-1}</math>
*משפט קיום ויחידות: אם <math>a_i(x),f(x)</math> רציפות בקטע <math>I</math> ויהי <math>x_0\in I</math>, אזי קיים פתרון יחיד בקטע <math>I</math> לבעיית הקושי.

====מד"ר לינארית הומוגנית====
*אוסף הפתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית הוא תת מרחב וקטורי.
**פונקצית האפס מקיימת את המשוואה.
**אם <math>y_1,y_2</math> פתרונות, ו<math>c\in\mathbb{R}</math> קבוע אזי קל לראות על ידי הצבה ישירה שגם <math>y_1+cy_2</math> הוא פתרון.

*תזכורת: <math>y_1,...,y_n</math> נקראת תלויות לינארית אם קיימים קבועים לא כולם אפס כך ש <math>c_1y_1+...+c_ny_n\equiv 0</math> (הצירוף הוא פונקצית האפס).

*הגדרה: הוורונסיקאן <math>W(x)</math> של הפונקציות <math>y_1,...,y_n</math> הוא הדטרמיננטה <math>\left|\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\right|</math>

*אם <math>y_1,...,y_n</math> ת"ל אזי <math>W(x)\equiv 0</math>.
**נתון כי <math>c_1y_1+...+c_ny_n=0</math>
**נגזור <math>c_1y_1'+...+c_ny_n'=0</math>
**נמשיך ולגזור ונקבל שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>c_1y_1^{(k)}+...+c_ny_n^{(n-1)}=0</math>.
**לכן <math>\begin{pmatrix}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n \\
y_1' & y_2' & \cdots & y_n' \\
\vdots & \vdots & &\vdots\\
y_1^{(n-1)} & y_2^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}

\end{pmatrix}\begin{pmatrix}c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{pmatrix}=0</math>
**כיוון שלמטריצה יש פתרון לא טריוואלי (ללא תלות בx) היא אינה הפיכה והדטרמיננטה שלה היא אפס.

*אם <math>W(x_0)=0</math> עבור <math>x_0\in I</math> כלשהו עבור <math>y_1,...,y_n</math> '''פתרונות של מד"ר לינארית הומוגנית''', אזי הפתרונות ת"ל ו<math>W(x)\equiv 0</math>.
**כיוון ש<math>W(x_0)=0</math> קיים פתרון לא טריוויאלי למערכת כך שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>
c_1y_1^{(k)}(x_0)+...+c_ny_n^{(k)}(x_0)=0</math>.
**נביט בפונקציה <math>g(x)=c_1y_1(x)+...+c_ny_n(x)</math>, לפי לינאריות גם <math>g(x)</math> פתרון של המד"ר.
**כיוון שלכל <math>0\leq k\leq n-1</math> מתקיים כי <math>g^{(k)}(x_0)=0</math> ולפי יחידות הפתרון, נובע כי <math>g(x)\equiv 0</math> (הרי פונקצית האפס היא פתרון שמקיים את אותם תנאיי ההתחלה).

*הערה: ייתכנו פונקציות בת"ל שהוורונסיקאן שלהן מתאפס, אם הן לא פתרונות לאותו מד"ר לינארית. למשל <math>x^2,x|x|</math>.

*דוגמא:
**נביט בוורונסקיאן של <math>e^{\lambda_1x},...,e^{\lambda_nx}</math>.
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}
e^{\lambda_1x} & \cdots & e^{\lambda_nx} \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}e^{\lambda_1x} & \cdots & \lambda_n^{n-1}e^{\lambda_nx}
\end{pmatrix}\right|=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\left|\begin{pmatrix}
1 & \cdots & 1 \\
\vdots & & \vdots \\
\lambda_1^{n-1}& \cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**זו מטריצת ונדרמונד ולכן <math>W(x)=e^{(\lambda_1+...+\lambda_n)x}\prod_{i<j}(\lambda_j-\lambda_i)</math>
**לכן הפונקציות בת"ל אם ורק אם כל הקבועים שונים זה מזה <math>\lambda_i\neq\lambda_j</math>

*הוכחה לחישוב הדטרמיננטה של מטריצת ונדרמונד:
:<math>
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_1 & \lambda_2 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_1^{n-2}&\lambda_2^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_1^{n-1}& \lambda_2^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|=
</math>
:נבצע את פעולות השורה<math>R_n-\lambda_1 R_{n-1}\\R_{n-1}-\lambda_1 R_{n-2}\\\vdots\\R_2-\lambda_1 R_1</math>
:<math>=\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \\
0&\lambda_2-\lambda_1&\cdots&\lambda_n-\lambda_1\\
\vdots & && \vdots \\
0&\lambda_2^{n-3}(\lambda_2-\lambda_1)&\cdots&\lambda_n^{n-3}(\lambda_n-\lambda_1)\\
0&\lambda_2^{n-2}(\lambda_2-\lambda_1)& \cdots & \lambda_n^{n-2}(\lambda_n-\lambda_1)
\end{pmatrix}\right|=
(\lambda_2-\lambda_1)\cdots(\lambda_n-\lambda_1)\cdot
\left|\begin{pmatrix}
1 & 1 &\cdots & 1 \\
\lambda_2 & \lambda_3 &\cdots & \lambda_n\\
\vdots & && \vdots \\
\lambda_2^{n-2}&\lambda_3^{n-2}&\cdots&\lambda_n^{n-2}\\
\lambda_2^{n-1}& \lambda_3^{n-1}&\cdots & \lambda_n^{n-1}
\end{pmatrix}\right|
</math>
:כאשר המעבר הוא חישוב דטרמיננטה לפי העמודה הראשונה
:ומכאן סיימנו באינדוקציה

*מרחב הפתרונות של המד"ר הלינארית ההומוגנית הוא ממימד n.
**לכל <math>0\leq k\leq n-1</math> נגדיר את <math>y_k</math> להיות הפתרון המקיים את תנאי ההתחלה <math>y_k^{(k)}(x_0)=1</math> ואם <math>j\neq k</math> אז <math>y_k^{(j)}(x_0)=0</math>.
**נוכיח שn פתרונות אלה מהווים בסיס.
***<math>W(x_0)=|I|=1</math> ולכן הפתרונות בת"ל.
***עבור תנאי ההתחלה <math>y^{(k)}(x_0)=b_k</math> פתרון המקיים תנאיי התחלה אלו הוא <math>b_0y_0+...+b_{n-1}y_{n-1}</math>, ולכן הקבוצה פורשת.

*דוגמא: משוואת המסה על קפיץ <math>x''+kx=0</math>
**נביט בפתרונות <math>x_1=cos\left(\sqrt{k}t\right),x_2=sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>, הן אכן פותרות את המשוואה.
**נביט בוורונסקיאן <math>\left|\begin{pmatrix}
cos\left(\sqrt{k}t\right) & sin\left(\sqrt{k}t\right)\\
-\sqrt{k}sin\left(\sqrt{k}t\right) & \sqrt{k}cos\left(\sqrt{k}t\right)
\end{pmatrix}\right|=\sqrt{k}\neq 0</math>
**לכן אלו שני פתרונות בת"ל שפורשים את כל מרחב הפתרונות, ולכן הפתרון הכללי הוא מהצורה <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)</math>

====מד"ר לינארית לא הומוגנית====

*פתרון כללי למד"ר הלינארית שווה לפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית ועוד פתרון פרטי למד"ר הלא הומוגנית
**הוכחה זהה לטיעון לגבי מערכות משוואות לינאריות.

*דוגמא: <math>y''=-ky+g</math> מסה התלוייה על קפיץ אנכי, עם השפעת כוח המשיכה. גובה אפס הוא הנקודה בה הקפיץ רפוי, הכיוון החיובי הוא למטה.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y=a</math>.
**נציב ונקבל <math>y=\frac{g}{k}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{g}{k}</math>.

*דוגמא: <math>x''=-kx+sin(t)</math> מסה על קפיץ עם כוח חיצוני שתלוי בזמן.
**נמצא פתרון פרטי ע"י ניחוש מושכל.
**נחפש פתרון מהצורה <math>x=asin(t)</math>.
**<math>-asin(t)=-kasin(t)+sin(t)</math>.
**<math>a(k-1)sin(t)=sin(t)</math>.
**משוואה זו תתקיים עבור <math>a=\frac{1}{k-1}</math>.
*לכן פתרון כללי למד"ר הוא <math>x(t)=c_1\cdot cos\left(\sqrt{k}t\right) + c_2\cdot sin\left(\sqrt{k}t\right)+\frac{1}{k-1}sin(t)</math>.

==הרצאה 6 מד"ר לינארית עם מקדמים קבועים==

===פולינום אופייני===

*נביט במד"ר הלינארית ההומוגנית עם מקדמים קבועים <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> כאשר <math>a_i\in\mathbb{R}</math>.
*דוגמאות:
**משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**<math>y''-2y'+y=0</math>.

*ננחש פתרון למד"ר מהצורה <math>y=e^{\lambda x}</math>.
*נציב במד"ר ונקבל <math>\lambda^ne^{\lambda x}+a_{n-1}\lambda^{n-1}e^{\lambda x} +...+a_0e^{\lambda x}=0</math>.
*לכן <math>\lambda^n+a_{n-1}\lambda^{n-1}+...+a_0=0</math>.
*נגדיר את '''הפולינום האופייני''' של המד"ר להיות <math>p(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0</math>.
*לכל שורש של הפולינום האופייני, קיבלנו פתרון למד"ר.

*דוגמא: <math>y''=y</math>
**נעביר אגף ונמצא את הפולינום האופייני:
***<math>y''-y=0</math>
***<math>p(x)=x^2-1</math>
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם <math>\pm 1</math>.
**לכן שני פתרונות למד"ר הם <math>e^x,e^{-x}</math>.
**ראינו שהם בת"ל בעזרת הורונסקיאן ולכן הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1e^{x}+c_2e^{-x}</math>.

*מה קורה כאשר חסרים שורשים (מרוכבים)?
*מה קורה כאשר שורש חוזר על עצמו?
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''+ky=0</math> הוא <math>x^2+k</math>.
*הפולינום האופייני של המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> הוא <math>x^2-2x+1=(x-1)^2</math>.

*כאשר השורש הוא מרוכב, נעזר באנליזה מרוכבת:
**ראשית, אם <math>a+bi</math> שורש של פולינום ממשי גם הצמוד שלו הוא שורש של הפולינום.
**נזכר גם כי <math>e^{ibx}=\cos(bx)+i\sin(bx)</math>
**כעת, נניח שיש זוג שורשים מרוכבים <math>a\pm bi</math> לכן <math>e^{(a\pm bi)x}</math> הן פתרונות.
**לכן גם צירוף לינארי שלהם הוא פתרון:
***<math>\frac{1}{2}\left(e^{ax+ibx}+e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\cos(bx)</math>
***<math>\frac{-i}{2}\left(e^{ax+ibx}-e^{ax-ibx}\right)=e^{ax}\sin(bx)</math>
***עבור זוג השורשים המרוכבים הצמודים קיבלנו זוג פתרונות ממשיים בת"ל!

*דוגמא משוואת הקפיץ <math>y''+ky=0</math>.
**הפולינום האופייני הינו <math>x^2+k=0</math>.
**שורשי הפולינום האופייני הינם <math>\pm\sqrt{k}i</math>.
**הפתרונות למד"ר ההומוגנית הם <math>e^{0\cdot x}\cos\left(\sqrt{k}x\right),e^{0\cdot x}\sin\left(\sqrt{k}x\right)</math>.

*כעת נטפל במקרה בו שורש חוזר על עצמו:
**ראשית, נביט באופרטור הלינארי <math>D=\frac{d}{dx}</math> ששולח פונקציה לנגזרת שלה, ונסמן ב<math>I</math> את אופרטור הזהות.
**למשל המד"ר <math>y''-2y+y=0</math> ניתנת להצגה כ<math>\left(D^2-2D+I\right)y=0</math>.
**לכן <math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)y=0</math>.
**הפולינום האופייני של המד"ר הוא <math>(x-1)^2=0</math> ולכן <math>y=e^x</math> הוא פתרון.
**כעת, נראה כי גם <math>xe^x</math> הוא פתרון של המד"ר.
***<math>\left(D-I\right)\left(D-I\right)xe^x=\left(D-I\right)(e^x+xe^x-xe^x)=0</math>
**באופן דומה אפשר להוכיח שאם ריבוי השורש הוא <math>n</math> אזי לכל <math>0\leq k \leq n-1</math> הביטוי <math>x^ke^{\lambda x}</math> הוא פתרון.

===סיכום מציאת פתרון כללי למד"ר הומוגנית עם מקדמים קבועים===

*מוצאים את הפולינום האופייני, ואת כל השורשים שלו (כולל המרוכבים).
*לכל שורש ממשי <math>\lambda</math> מריבוי <math>n</math> מתאימים הפתרונות <math>e^{\lambda x},xe^{\lambda x},...,x^{n-1}e^{\lambda x}</math>.
*לכל שורש מרוכב <math>a+bi</math> מריבוי <math>n</math> (ידוע שגם הצמוד שלו שורש מאותו ריבוי) מתאימים הפתרונות <math>e^{ax}\cos(bx),e^{ax}\sin(bx),xe^{ax}\cos(bx),xe^{ax}\sin(bx),...,x^{n-1}e^{ax}\cos(bx),x^{n-1}e^{ax}\sin(bx)</math>
*סה"כ מצאנו למד"ר מסדר n בדיוק n פתרונות.
*הפתרונות הללו בת"ל ולכן הפתרון הכללי הוא צירוף לינארי שלהם.
**נוכיח שהפתרונות בת"ל (מעל המרוכבים).
**<math>P_1e^{\lambda_1 x}+...+P_ne^{\lambda_n x} \equiv 0</math>.
**נניח ש<math>|\lambda_i|\leq|\lambda_n|</math>, נחלק ב<math>e^{\lambda_n x}</math>.
**נציב <math>x=t\overline{\lambda_n}</math> ונשאיף את <math>t\to\infty</math>.
**נקבל כי הפולינום המקדם של האקספוננט הגדול ביותר חייב להיות אפס.
**לכן באינדוקציה כל הפולינומים חייבים להיות אפס, ולכן כל אחד מהקבועים חייב להיות אפס.
**כיוון שהפתרונות בת"ל מעל המרוכבים, אפשר ליצור איתם כל תנאי התחלה, ולקבל פונקציות ממשיות שפותרות אותו.

*דוגמא: מצאו את הפתרון הכללי של המד"ר <math>y^{(4)}-6y'''+14y''-16y'+8y=0</math>.
**ראשית, נמצא את הפולינום האופייני <math>p(x)=x^4-6x^3+14x^2-16x+8=0</math>.
**ננחש ש2 הוא שורש, נבצע חילוק, ננחש שוב את 2 כשורש ונקבל כי <math>p(x)=(x-2)^2(x^2-2x+2)</math>.
**לכן השורשים של הפולינום האופייני הם 2 מריבוי 2, ו<math>1\pm i</math> מריבוי 1.
**לכן הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{2x}+c_2xe^{2x}+c_3e^xsin(x)+c_4e^xcos(x)</math>.

*דוגמא: מצאו את הפתרון של המד"ר <math>y'''+3y''+3y'+y=0</math> המקיים <math>y(0)=0,y'(0)=1,y''(0)=0</math>.
**הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^3</math>.
**הפתרון הכללי הוא <math>y=c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+c_3x^2e^{-x}</math>.
**כעת נמצא את הקבועים:
***<math>y(0)=c_1=0</math>.
***<math>y'(0)=c_2=1</math>.
***<math>y''(0)=-2+2c_3=0</math> ולכן <math>c_3=1</math>.
**סה"כ הפתרון הוא <math>y=e^{-x}(x+x^2)</math>.

==הרצאה 7 מציאת פתרון פרטי למד"ר לינארית לא הומוגנית==

*כבר ראינו שעל מנת למצוא פתרון כללי למד"ר לינארית לא הומוגנית, עלינו למצוא פתרון כללי למד"ר ההומוגנית (למדנו כיצד בהרצאה קודמת), ופתרון פרטי כלשהו למד"ר הלא הומוגנית.
*נלמד כיצד למצוא פתרון פרטי.

===שיטת הניחוש עבור מד"ר עם מקדמים קבועים===
*תהי מד"ר מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_1y'+a_0y=f(x)</math>.

*אם <math>f(x)=P_m(x)</math> פולינום מדרגה m:
**<math>0</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני, ננחש <math>y_p=Q_m(x)</math> פולינום מדרגה m.
**אם <math>0</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^kQ_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}P_m(x)</math>:
**אם <math>a</math> '''אינו''' שורש של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}Q_m(x)</math>.
**אם <math>a</math> שורש של הפולינום האופייני מריבוי k ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}Q_m(x)</math>.

*אם <math>f(x)=e^{ax}sin(bx)P_m(x)</math> או <math>f(x)=e^{ax}cos(bx)P_m(x)</math>:
**אם <math>a\pm bi</math> '''אינם''' שורשים של הפולינום האופייני ננחש <math>y_p=e^{ax}sin(bx)Q_m(x) + e^{ax}cos(bx)R_m(x)</math> (כאשר <math>R_m(x),Q_m(x)</math> פולינומים מסדר m).
**אם <math>a\pm bi</math> שורשים של הפולינום האופייני מריבוי k כל אחד, ננחש <math>y_p=x^ke^{ax}sin(bx)Q_m(x) + x^ke^{ax}cos(bx)R_m(x)</math>.

*דוגמאות:
**עבור <math>y''+2y'+y=x^2</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=(x+1)^2</math> ננחש את הפתרון <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
**עבור <math>y''+2y'+y=e^{x}</math> כעת <math>1</math> אינו שורש של הפולינום האופייני, ולכן ננחש <math>y_p=ae^x</math>. (שימו לב שהפולינום הוא בעצם מדרגה 0.)
**עבור <math>y''+2y'+y=xe^{-x}</math> כעת <math>-1</math> הוא שורש מריבוי 2 ולכן ננחש את הפתרון <math>y_p=x^2e^{-x}(a+bx)</math>.
**עבור <math>y''+y=sin(x)</math> הפולינום האופייני הוא <math>p(x)=x^2+1</math> השורש <math>0+i</math> מופיע מריבוי 1 ולכן ננחש <math>y_p=axsin(x)+bxcos(x)</math>.

*לאחר הניחוש, נמצא את הקבועים ע"י הצבה. נחשב עבור הדוגמא הראשונה:
**המד"ר <math>y''+2y'+y=x^2</math>, הניחוש <math>y_p=ax^2+bx+c</math>.
***<math>y_p'=2ax+b</math>.
***<math>y_p''=2a</math>.
***נציב <math>2a+4ax+2b+ax^2+bx+c=x^2</math>.
***נבצע השוואת מקדמים:
****<math>a=1</math>.
****<math>4a+b=0</math>.
****<math>2a+2b+c=0</math>.
**לכן הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=x^2-4x+6</math>.
**סה"כ הפתרון הכללי הוא <math>c_1e^{-x}+c_2xe^{-x}+x^2-4x+6</math>.

===וריאצית מקדמים יחד עם שיטת קרמר למד"ר לינארית===

*תהי מד"ר לינארית (לאו דווקא עם מקדמים קבועים) מהצורה <math>y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+...+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)</math>.
*יהיו <math>y_1,...,y_n</math> פתרונות בת"ל למד"ר ההומוגנית.
*ננחש כי קיים פתרון פרטי מהצורה <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math>.

*טענה - עבור פונקציות <math>c_1(x),...,c_n(x)</math> המקיימות את מערכת המשוואות <math>\begin{cases}
c_1'y_1+...+c_n'y_n=0 \\
c_1'y_1'+...+c_n'y_n'=0 \\
\vdots \\
c_1'y_1^{(n-2)} +...+c_n'y_n^{(n-2)}=0\\
c_1'y_1^{(n-1)}+...+c_n'y_n^{(n-1)}=f(x)
\end{cases}</math> מתקיים כי <math>y_p=c_1(x)y_1+...+c_n(x)y_n</math> הוא פתרון פרטי של המד"ר.
**הוכחה:

**<math>y_p'=c_1'y_1+\cdots+c_n'y_n+c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'=c_1y_1'+\cdots+c_ny_n'</math>. (לפי המשוואה הראשונה.)
**באופן דומה <math>y_p''=c_1y_1''+\cdots+c_ny_n''</math>. (לפי המשוואה השנייה.)
**נמשיך כך עד שנקבל <math>y_p^{(n-1)} = c_1y_1^{(n-1)}+\cdots +c_ny_n^{(n-1)}</math>
**כעת נגזור ונקבל <math>y_p^{(n)}=f(x)+c_1y_1^{(n)}+\cdots+c_ny_n^{(n)}</math>, לפי המשוואה האחרונה.
**נציב במד"ר המקורית:
***<math>y_p^{(n)}+a_{n-1}(x)y_p^{(n-1)}+\cdots + a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)+c_1(y_1^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_1)+\cdots+c_n(y_n^{(n)}+\cdots+a_0(x)y_n)</math>
**כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> פתרונות למד"ר ההומוגנית הביטויים בסוגריים מתאפסים וסה"כ קיבלנו כי אכן <math>y_p'''+a_2(x)y_p''+a_1(x)y_p'+a_0(x)y_p=f(x)</math>.

*כלומר, על מנת למצוא פתרון פרטי, עלינו למצוא פתרון למערכת המשוואות הבאה:
*<math>
\begin{pmatrix}
y_1 & \cdots & y_n \\
\vdots & & \vdots \\
y_1^{(n-2)} & \cdots & y_n^{(n-2)}\\
y_1^{(n-1)} & \cdots & y_n^{(n-1)}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1' \\ \vdots \\ c_n'
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ \vdots \\ 0 \\ f(x)
\end{pmatrix}
</math>
*אבל דטרמיננטת מטריצת המקדמים היא בדיוק הוורונסקיאן!
*כיוון ש<math>y_1,...,y_n</math> בסיס למרחב הפתרונות, מטריצת המקדמים הפיכה לכל <math>x</math> ולכן קיים פתרון (יחיד) למערכת.
*כיצד נמצא את הפתרון? שיטת קרמר.
*לאחר שנמצא את הערכים של <math>c_k'(x)</math> נבצע אינטגרציה ונמצא סה"כ את הפתרון הפרטי.

*דוגמא - מצאו פתרון כללי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math>.
**פתרון כללי למד"ר ההומוגנית הוא <math>c_1cos(x)+c_2sin(x)</math>.
**כעת עלינו למצא פתרון פרטי <math>y_p=c_1(x)cos(x)+c_2(x)sin(x)</math>.
**עלינו למצוא פתרון למערכת <math>
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
c_1'(x) \\ c_2'(x)
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
0 \\ sin^2(x)
\end{pmatrix}
</math>
** לכן לפי שיטת קרמר
***<math>
c_1'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
0 & sin(x) \\
sin^2(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=-sin^3(x)
</math>
***<math>
c_2'(x)=\frac{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & 0 \\
-sin(x) & sin^2(x)
\end{pmatrix}
\right|
}
{
\left|
\begin{pmatrix}
cos(x) & sin(x) \\
-sin(x) & cos(x)
\end{pmatrix}
\right|
}=sin^2(x)cos(x)
</math>
***לכן <math>c_1(x)=\int (-sin^3(x))dx = \int (1-cos^2(x))(-sin(x))dx=\{t=cos(x)\}=\int (1-t^2)dt=t-\frac{t^3}{3}=cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3}</math>
***<math>c_2(x)=\int sin^2(x)cos(x)dx =\{t=sin(x)\}= \int t^2 dt = \frac{t^3}{3} = \frac{sin^3(x)}{3}</math>
**סה"כ הפתרון הפרטי הוא <math>y_p=(cos(x)-\frac{cos^3(x)}{3})cos(x) + \frac{sin^3(x)}{3}sin(x)</math>.

*דוגמא:
*שימו לב שיכלנו לפתור את השאלה הקודמת בדרך אחרת, קצרה יותר, עם טריק.
*מתקיים כי <math>sin^2(x)=\frac{1}{2} - \frac{1}{2}cos(2x)</math>.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_1}</math> למד"ר <math>y''+y=\frac{1}{2}</math> בשיטת הניחוש.
*נמצא פתרון פרטי <math>y_{p_2}</math> למד"ר <math>y''+y=-\frac{1}{2}cos(2x)</math> בשיטת הניחוש.
*לכן <math>y_p=y_{p_1}+y_{p_2}</math> הוא פתרון פרטי למד"ר <math>y''+y=sin^2(x)</math> מתוך לינאריות.

==הרצאה 8 פתרון מד"ר באמצעות טורי טיילור==
===שימוש בטורי טיילור===
*ננחש שהפתרון הוא טור חזקות, ואם אכן יש פתרון כזה, נמצא את המקדמים.
*גם אם לא נוכל למצוא נוסחא פשוטה לפונקציה, עדיין טור החזקות יכול לתת קירוב שלה.

*דוגמא: הזזת אינדקס של טור טיילור.
**הזיזו את האינדקס של הטור <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}</math> כך שהחזקה תהיה <math>k</math>.
**אנחנו רוצים להציב <math>k=n-2</math> ולכן <math>n=k+2</math>.
**כיוון ש<math>n</math> מתחיל מ4, נובע ש<math>k</math> יתחיל מ2.
**סה"כ נקבל כי <math>\sum_{n=4}^\infty na_{2n+1}x^{n-2}=\sum_{k=2}^\infty (k+2)a_{2k+5}x^k</math>.

*דוגמא מצאו את הפתרון הכללי למד"ר ההומוגנית <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*עבור <math>x\neq 0</math> מדובר במד"ר לינארית הומוגנית בעלת שני פתרונות בת"ל.

*ננחש כי קיים פתרון בצורת טור טיילור <math>y=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n</math>.
*שימו לב שאנו מניחים שהפונקציה מוגדרת באפס, ייתכן שנרצה לפתח טור טיילור סביב נקודות אחרות באופן כללי.

*נציב במשוואה ונקבל:
*<math>x\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2} -(x+2)\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}+2\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-1} -\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n} - \sum_{n=1}^\infty 2na_nx^{n-1}+\sum_{n=0}^\infty 2a_nx^n=0</math>
*<math>\sum_{k=1}^\infty (k+1)ka_{k+1}x^{k} -\sum_{k=1}^\infty ka_kx^{k} - \sum_{k=0}^\infty 2(k+1)a_{k+1}x^{k}+\sum_{k=0}^\infty 2a_kx^k=0</math>
*<math>-2a_1+2a_0+\sum_{k=1}^\infty \left((k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k\right)x^k=0</math>
*לכן:
**<math>a_0=a_1</math>
**לכל <math>k\geq 1</math> מתקיים <math>(k^2-k-2)a_{k+1}-(k-2)a_k=0</math>.
***עבור <math>k=2</math> מקבלים <math>0=0</math>.
***עבור <math>k\neq 2</math> נחלק ב<math>k-2</math> ונקבל <math>(k+1)a_{k+1}=a_k</math>.

*סה"כ המשוואות שקיבלנו הן
**<math>a_1=a_0</math>
**<math>a_2=\frac{1}{2}a_1</math>
**<math>a_4=\frac{1}{4}a_3</math>
**<math>a_5=\frac{1}{5}a_4</math>
**וכן הלאה.

*נשים לב כי באופן כללי <math>a_0,a_3</math> חופשיים.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=0</math> נקבל את הפתרון <math>y=\frac{1}{2}x^2+x+1</math>.
*עבור הבחירה <math>a_0=1,a_3=\frac{1}{3!}</math> נקבל את הפתרון <math>y=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n=e^x</math>.

*נבדוק שהפתרונות בת"ל:
**<math>W(x)=\left|\begin{pmatrix}e^x & \frac{1}{2}x^2+x+1\\ e^x & x+1\end{pmatrix}\right|=-\frac{e^xx^2}{2}</math>
**לכל <math>x\neq 0</math> הוורונסיקאן שונה מאפס ולכן הפתרונות בת"ל.
**שימו לב שהוורונסיקאן התאפס בנקודה אחת, אבל זה בסדר כי המד"ר היא לינארית עבור <math>x\neq 0</math>.
**אכן ב<math>x=0</math> משפט היחידות לא עובד, שני הפתרונות מקיימים <math>y(0)=1, y'(0)=1</math>.

*סה"כ הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>

====מציאת פתרון פרטי====
*דוגמא - מצאו את הפתרון הכללי למד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=x^3e^x</math>.
*ראשית נעביר את המד"ר לצורה סטנדרטית <math>y''-\frac{x+2}{x}y'+\frac{2}{x}y=x^2e^x</math>
*נשתמש בשיטת וריאצית המקדמים על הפתרון למד"ר ההומוגנית יחד עם כלל קרמר.
**נחפש פתרון מהצורה <math>y_p=c_1(x)e^x+c_2(x)\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)</math>.
**כעת <math>c_1'=\frac{\left|\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2}x^2+x+1 \\ x^2e^x & x+1\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=x^2+2x+2</math>
**לכן <math>c_1(x)=\frac{1}{3}x^3+x^2+2x</math>.
**כמו כן, <math>c_2'=\frac{\left|\begin{pmatrix} e^x & 0 \\ e^x & x^2e^x\end{pmatrix}\right|}{W(x)}=-2e^x</math>
**לכן <math>c_2(x)=-2e^x</math>.
*סה"כ הפתרון הפרטי הינו <math>y_p=\left(\frac{1}{3}x^3+x^2+2x\right)e^x-2e^x\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right) = e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>
*לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1e^x+c_2\left(\frac{1}{2}x^2+x+1\right)+e^x\left(\frac{1}{3}x^3-2\right)</math>

==הרצאה 9 מערכות מד"ר==

===מערכת מד"ר לינארית מסדר ראשון עם מקדמים קבועים===
*לעיתים יש לנו מד"ר העוסקות במספר פונקציות שונות.
*נניח שיש לנו סיר מים מתבשל על הגז.
*A היא מסת המים בסיר, וB היא מסת המים שהתאדו אל המכסה.
*נניח שקצב התאדות המים מהסיר אל המכסה הוא <math>\alpha\cdot A</math> וקצב התעבות המים מהמכסה בחזרה לסיר הוא <math>\beta\cdot B</math>.
*לכן <math>\begin{cases}A'=\beta B - \alpha A \\ B' = \alpha A - \beta B\end{cases}</math>
*נסמן את שתי הפונקציות ב<math>y_1,y_2</math> ונניח כי <math>\alpha =1, \beta=2</math>.
*נקבל את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כלומר <math>\begin{pmatrix}y_1'\\y_2'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}y_1\\y_2\end{pmatrix} </math>

*נראה כיצד לכסון המטריצה A יעזור לנו לפתור את המערכת.
*במקרה בו A אינה לכסינה לא נטפל, אך אפשר לפתור אותו באופן כללי.
*עבור ו"ע מתקיים כי <math>A\vec{v}=\lambda \vec{v}</math>.
*כיוון שהוקטור <math>\vec{v}</math> הוא וקטור קבועים, <math>\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)'=\lambda\vec{v}e^{\lambda x} = A\left(\vec{v}e^{\lambda x}\right)</math>.
*כלומר, <math>\vec{y}=\vec{v}e^{\lambda x}</math> הוא פתרון למערכת.

*בחזרה לדוגמא:
**הע"ע של <math>\begin{pmatrix}-1 & 2 \\ 1 &-2\end{pmatrix}</math> הם <math>0,-3</math>.
**הו"ע המתאימים הם <math>\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix},\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math>
**הפתרון הכללי הוא <math>\vec{y}=c_1\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}e^0+c_2\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}e^{-3x}</math>
**כלומר <math>y_1=2c_1+c_2e^{-3x}</math> ו<math>y_2=c_1-c_2e^{-3x}</math>

*שימו לב שככל שעובר הזמן היחס בין המים בסיר למים על המכסה שואף להיות קבוע.
*שימו לב ש<math>c_1=\frac{y_1(0)+y_2(0)}{3}</math>, זה הגיוני כיוון שמסת המים אינה משתנה בתהליך.

====שתי מסות על קפיץ - מערכת מד"ר מסדר שני====
*נביט בשתי מסות המחוברות לשני צידי קפיץ.
*נניח כי <math>y_1,y_2</math> מודדות את מיקום המסות ביחס לנקודת האפס שלהן, וצד ימין הוא הכיוון החיובי בשתיהן.
*נניח כי כאשר כל אחת מהמסות במקום אפס, אזי הקפיץ במנוחה.
*נניח כי המסות זהות בגודלן, ושוות אחד.
*לכן מתקבלת מערכת המד"ר <math>\begin{cases}y_1''=-k(y_1-y_2) \\ y_2''=-k(y_2-y_1)\end{cases}</math>
*נסמן <math>A=\begin{pmatrix}-k & k \\ k & -k\end{pmatrix}</math>, ולכן <math>\vec{y}''=A\vec{y}</math>.

*הע"ע של A הינם <math>0,-2k</math>.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>0</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=0</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=0</math>, ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=0=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**כלומר <math>\vec{y}=\vec{v}(c_1t+c_2)</math> הוא פתרון למערכת.
*עבור הו"ע <math>\vec{v}=\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}</math> המתאים לע"ע <math>-2k</math> מתקיים כי <math>A\vec{v}=-2k\vec{v}</math>.
**לכן אם נבחר <math>f(t)</math> כך ש<math>f''=-2kf</math> ונבחר <math>\vec{y}=\vec{v}f(t)</math> אזי נקבל <math>\vec{y}''=-2k\vec{v}f(t)=A\vec{v}f(t)=A\vec{y}</math>.
**לכן <math>\vec{y}=\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\vec{v}</math> הוא פתרון למשוואה.

*ביחד קיבלנו פתרון כללי <math>\vec{y}=(c_1t+c_2)\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}+\left(c_3cos\left(\sqrt{2k}t\right)+c_4sin\left(\sqrt{2k}t\right)\right)\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} </math>
*תנאי ההתחלה הם המיקומים והמהירויות של כל אחת מהמסות.

====קשר בין מד"ר מסדר גבוה למערכת מד"ר מסדר ראשון====
*נביט במד"ר <math>f(x,y,y',...,y^{(n)})=0</math>.
*נסמן <math>y_1=y,y_2=y',...,y_n=y^{(n-1)}</math>.
*לכן המד"ר שקולה למערכת מסדר ראשון <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ f(x,y_1,...,y_n,y_n')=0\end{cases}</math>.

*בפרט, המד"ר הלינארית <math>y^{(n)}+a_{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math> שקולה למערכת <math>\begin{cases}y_1'=y_2 \\ \vdots \\ y_{n-1}'=y_n \\ y_n'=-a_{n-1}y_{n}-...-a_0y_1\end{cases}</math>
*בכתיב מטריצות קיבלנו את המערכת <math>\vec{y}'=A\vec{y}</math> כאשר:
**<math>\vec{y}=\begin{pmatrix}y_1\\ \vdots \\ y_n\end{pmatrix}</math>
**<math>A=\begin{pmatrix}
& 1 \\
& & 1 \\
& & & \ddots \\
& & & & 1\\
-a_0 & -a_1 & -a_2 & \cdots & -a_{n-1}
\end{pmatrix}</math>
*הפולינום האופייני של <math>A</math> הוא:
**<math>p_A(x)=\left|\begin{pmatrix}
x & -1 \\
& x & -1 \\
& & \ddots & \ddots \\
& & & x& -1\\
a_0 & a_1 & \cdots & a_{n-2} & x+a_{n-1}
\end{pmatrix}\right|</math>
**ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>p_A(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_0</math>, בדיוק הפולינום האופייני של המד"ר המקורית, לא במפתיע.

==הרצאה 10 התמרת לפלס==
*התמרת לפלס היא העתקה לינארית בין מרחבי פונקציות.
*עבור הפונקציה <math>y(t)</math> המוגדרת בקטע <math>[0,\infty)</math> נגדיר את התמרת הלפלס <math>F(s)=\mathcal{L}(y)=\int_0^\infty e^{-st}f(t)dt</math>.
*שימו לב שנהוג לסמן את הפונקציה לפני ההתמרה עם המשתנים x או t, ולאחר ההתמרה נהוג להתמש במשתנה s.
*אם מתקיים כי <math>|y(t)|\leq Me^{at}</math> אזי ההתמרה מתכנסת לכל <math>s>a</math>.
**<math>\left|\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt\right|\leq \int_0^\infty\left|e^{-st}y(t)\right|dt\leq \int_0^\infty Me^{(a-s)t}dt=\left[M\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**הביטוי האחרון מתכנס לכל <math>s>a</math>.
*נניח כי כל הפונקציות שאנו עוסקים בהן חסומות על ידי אקספוננט באופן דומה.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>e^{at}</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(e^{at})=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}dt = \int_0^\infty e^{(a-s)t}dt = \left[\frac{e^{(a-s)t}}{a-s}\right]_0^\infty</math>
**לכל <math>s\geq a</math> האינטגרל הלא אמיתי מתכנס ונקבל כי <math>F(s)=\frac{1}{s-a}</math>
**במילים פשוטות התמרת לפלס של הפונקציה <math>e^{at}</math> הינה הפונקציה <math>\frac{1}{s-a}</math>.

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>sin(at)</math>.
**<math>F(s)=\mathcal{L}(sin(at)) = \int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}sin(at)\right]_0^\infty + \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt </math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים על האינטגרל החדש
**<math>\mathcal{L}(cos(at))=\int_0^\infty e^{-st}cos(at)dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}cos(at)\right]_0^\infty - \frac{a}{s}\int_0^\infty e^{-st}sin(at)dt = \frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)</math>
**ביחד נקבל כי
**<math>F(s) = \frac{a}{s} \left[\frac{1}{s} - \frac{a}{s}F(s)\right]</math>
**נבודד את <math>F(s)</math> ונקבל כי
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = F(s) = \frac{a}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>cos(at)</math>.
**במהלך הדוגמא הקודמת קיבלו את השיוויון
**<math>\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{a}{s} \mathcal{L}(cos(at))</math>.
**ולכן <math>\mathcal{L}(cos(at)) = \frac{s}{a}\mathcal{L}(sin(at)) = \frac{s}{a}\cdot\frac{a}{s^2+a^2}=\frac{s}{s^2+a^2}</math>

*דוגמא - נחשב את ההתמרה של הפונקציה <math>1</math>.
**<math>\mathcal{L}(1)=\int_0^\infty e^{-st}dt = \left[\frac{e^{-st}}{-s}\right]_0^\infty = \frac{1}{s}</math>

*בויקיפדיה ניתן למצוא [https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1#%D7%98%D7%91%D7%9C%D7%AA_%D7%94%D7%AA%D7%9E%D7%A8%D7%95%D7%AA_%D7%9C%D7%A4%D7%9C%D7%A1 טבלה של התמרות לפלס שימושיות].
*שימו לב לשימוש בפונקצית המדרגה <math>u(t)=\begin{cases}1 & t\geq 0\\ 0 & t<0\end{cases}</math> שמאפסת את כל החלק השלילי של ציר הx.
**הפונקציה <math>u(t-a)</math> מאפסת את ציר הx בקטע <math>(-\infty,a)</math>.

===תכונות התמרת לפלס===
*יחידות:
**אם <math>y_1,y_2</math> רציפות, ו<math>\mathcal{L}(y_1)=\mathcal{L}(y_2)</math> אזי <math>y_1=y_2</math>.
**[http://ctr.maths.lu.se/media/MATC12/2013ht2013/uniqueness.pdf הוכחה]
*לינאריות:
**<math>\mathcal{L}(y_1+ay_2) = \mathcal{L}(y_1)+a\mathcal{L}(y_2)</math>
*התמרת הנגזרת הראשונה:
**<math>\mathcal{L}(y')=s\mathcal{L}(y)-y(0)</math>
*התמרת נגזרת כללית:
**<math>\mathcal{L}(y^{(n)})=s^n\mathcal{L}(y)-s^{n-1}y(0)-s^{n-2}y'(0)-...-y^{(n-1)}(0)</math>
*הזזה של המשתנה s:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>F(s-a)=\mathcal{L}(e^{at}y)</math>
*הזזה של המשתנה t:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>e^{-as}F(s)=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math>
*תכונות נוספות:
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty')=-F(s)-sF'(s)</math>
**אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty'')=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)</math>

*נוכיח חלק מהתכונות לעיל כעת ובהרצאה הבאה.
*נוכיח עבור y החסומה ע"י אקספוננט כי <math>\mathcal{L}(y')=sF(s)-y(0)</math>
**<math>\mathcal{L}(y')=\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt</math>
**נבצע אינטגרציה בחלקים
**<math>\int_0^\infty e^{-st}y'(t)dt=\left[e^{-st}y(t)\right]_0^\infty+s\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt = -y(0)+sF(s)</math>

*כעת <math>\mathcal{L}(y'')=s\mathcal{L}(y')-y'(0) = s^2F(s)-sy(0)-y'(0)</math>.
*וכן הלאה, עבור נגזרות מסדר גבוה.

*דוגמא - נמצא פתרון למד"ר <math>y'=ry</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>0=\mathcal{L}(y'-ry)=sF(s)-y(0)-rF(s)</math>
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-r}</math>
**לכן <math>y=y(0)e^{rt}</math>

==הרצאה 11 - המשך התמרת לפלס==

*נוכיח כי <math>\mathcal{L}(e^{at}y(t)) = F(s-a)</math>
**<math>\mathcal{L}(e^{at}y(t))=\int_0^\infty e^{-st}e^{at}y(t)dt = \int_0^\infty e^{-(s-a)t}y(t)dt=F(s-a)</math>

*נפתור את המד"ר <math>y''-2y'+2y=0</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=1</math>.
*שימו לב שכבר למדנו איך לפתור מד"ר זו - למצוא פתרון כללי ולהציב תנאי ההתחלה.
*התמרת לפלס עשוייה לחסוך לנו קצת זמן.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)-2(sF(s)-y(0))+F(s)=0</math>
**<math>F(s)=\frac{1}{s^2-2s+2} = \frac{1}{(s-1)^2+1}</math>
*ידוע ש<math>G(s)=\frac{1}{s^2+1}</math> הינה ההתמרה של <math>sin(t)</math>.
*לכן <math>F(s)=G(s-1)</math> הינה ההתמרה של <math>e^tsin(t)</math>, וזהו פתרון המד"ר.

*נוכיח כי אם <math>F(s)=\mathcal{L}(y)</math> אזי <math>\mathcal{L}(ty)=-F'(s)</math>
*<math>F(s)=\int_0^\infty e^{-st}y(t)dt</math>.
*נגזור את שני הצדדים לפי <math>s</math> ונקבל כי
**<math>F'(s)=\frac{\partial}{\partial s} \int_0^\infty e^{-st}y(t)dt=\int_0^\infty -te^{-st}y(t)dt=-\mathcal{L}(ty)</math>
**את העובדה שגזרנו בתוך האינטגרל לא נצדיק כאן, היא נכונה עבור פונקציות שחסומות על ידי אקספוננט.

*לכן, <math>\mathcal{L}(ty') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y') = -\frac{\partial}{\partial s}(sF(s)-y(0)) = -F(s)-sF'(s)</math>
*כמו כן, <math>\mathcal{L}(ty'') = -\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(y'') = -\frac{\partial}{\partial s}(s^2F(s)-sy(0)-y'(0)) = -(2sF(s)+s^2F'(s)-y(0))</math>

*דוגמא - נחשב את <math>\mathcal{L}(t^n)</math>.
**ידוע כי <math>\mathcal{L}(1)=\frac{1}{s}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(1)= \frac{1}{s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^2)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t)= \frac{2}{s^3}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(t^3)=-\frac{\partial}{\partial s}\mathcal{L}(t^2)= \frac{3!}{s^4}</math>
**ובאופן כללי <math>\mathcal{L}(t^n)=\frac{n!}{s^{n+1}}</math>

===דוגמא===
*נפתור את המד"ר <math>xy''-(x+2)y'+2y=0</math>.
*נבצע התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(xy''-(x+2)y'+2y)=\mathcal{L}(xy'')-\mathcal{L}(xy')-2\mathcal{L}(y')+2\mathcal{L}(y)=</math>
**<math>=-2sF(s)-s^2F'(s)+y(0)+F(s)+sF'(s)-2sF(s)+2y(0)+2F(s)</math>
**לכן קבלנו את המשוואה <math>(s-s^2)F'(s)+(3-4s)F(s)=-3y(0)</math>

*קיבלנו מד"ר לינארית.
*לצורך הנוחות, נחליף זמנית את הסימון ונפתור את <math>y'+\frac{3-4x}{x-x^2}y=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**נסמן <math>P(x)=\frac{3-4x}{x-x^2}=\frac{3}{x}+\frac{1}{x-1}</math>, ו<math>Q(x)=\frac{-3y_0}{x-x^2}</math>
**לכן <math>e^{-\int P(x)}=\frac{1}{x^3(x-1)}</math>.
**כמו כן <math>\int Q(x)e^{\int P(x)} = \int \frac{-3y_0}{x-x^2}x^3(x-1) = \int 3y_0x^2=y_0x^3</math>
**סה"כ הפתרון למד"ר הלינארית הוא <math>y=\frac{1}{x^3(x-1)}\left(y_0x^3+C\right)=\frac{y_0}{x-1}+\frac{C}{x^3(x-1)}</math>

*נחזור לסימון התמרת הלפלס:
**<math>F(s)=\frac{y(0)}{s-1}+\frac{C}{s^3(s-1)}=\frac{y(0)+C}{s-1} - C\left(\frac{1}{s}+\frac{1}{s^2}+\frac{1}{s^3}\right)</math>

*נבצע התמרה הפוכה על מנת לקבל את הפתרון למשוואה המקורית:
**<math>y=\mathcal{L}^{-1}(F(s))=(y(0)+C)e^x - C(1+x+\frac{1}{2}x^2)</math>

===דוגמא===

*נמצא פתרון למד"ר <math>ty''+2y'+ty=0</math> המקיים <math>y(0)=1</math>.
**נבצע התמרת לפלס <math>-2sF(s)-s^2F'(s)+1+2sF(s)-2-F'(s)=0</math>.
**לכן <math>F'(s)=-\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>\mathcal{L}(ty)=\frac{1}{1+s^2}</math>
**לכן <math>ty=sin(t)</math>
**לכן <math>y=\frac{sin(t)}{t}</math>

*הערות:
**הפונקציה שקיבלנו רציפה אם נגדיר אותה ב0 להיות 1, ואכן מקיימת את תנאי ההתחלה.
**מצאנו רק פתרון אחד, כיוון שלפתרון השני <math>\frac{cos(t)}{t}</math> אין התמרת לפלס (האינטגרל לא מתכנס באיזור 0).

==הרצאה 12 - הדלתא של דירק==

===הדלתא של דירק===
*נתחיל ונאמר כי ישנן מספר גישות אל הדלתא של דירק, אנחנו נציג גישה אחת שרלוונטית אלינו.
*הדלתא של דירק '''אינה פונקציה''', אלא מייצגת תהליך.
*למרות האמור, אנחנו נתייחס לתוצאה הסופית של התהליך, כאילו היה מדובר בפונקציה ממש.

*מטרה עיקרית: 'פונקצית הדלתא' מקיימת את התכונה <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=f(0)</math> לכל פונקציה <math>f(x)</math> הרציפה ב<math>0</math>.
*כמו כן, <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x-a)dx=\{t=x-a\}=\int_{-\infty}^\infty f(t+a)\delta(t)dt=f(a)</math> לכל פונקציה הרציפה בa.

*בצורה מדוייקת יותר, נביט בסדרת הפונקציות <math>\delta_n(x)=\begin{cases}n & 0\leq x \leq \frac{1}{n}\\ 0 & x< 0 \vee x>\frac{1}{n}\end{cases}</math>
*כאשר <math>n\to\infty</math> לכל <math>x\neq 0</math> מתקיים כי <math>\delta_n(x)\to 0</math> ועבור <math>x=0</math> מקבלים כי <math>\delta_n(x)\to \infty</math>.
*לכל <math>n</math> מתקיים כי <math>\int_{-\infty}^\infty \delta_n(x)dx=1</math>.
*עקרונית הסדרה מייצגת פונקציות בעלות שטח אחד, ההולך ומתרכז בנקודה אפס.
*עבור <math>f(x)</math> הרציפה בסביבה של <math>0</math> מתקיים כי:
**<math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx=\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx</math>
**לפי משפט ערך הממוצע האינטגרלי <math>\int_0^{\frac{1}{n}}nf(x)dx=nf(c_n)\cdot \frac{1}{n}=f(c_n)\to f(0)</math>

*נגדיר את <math>\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta(x)dx=\lim_{n\to \infty}\int_{-\infty}^\infty f(x)\delta_n(x)dx</math>
*נשים לב כי לפי גישה זו <math>\int_{-\infty}^0f(x)\delta(x)dx=0</math> ו<math>\int_0^\infty f(x)\delta(x)dx =f(0)</math>.

*נחשב את התמרת הלפלס של הדלתא של דירק:
*לכל <math>a\geq 0</math> מתקיים <math>\mathcal{L}(\delta(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}\delta(t-a)dt=e^{-sa}</math>
*בפרט <math>\mathcal{L}(\delta(t))=1</math>

===תגובת הלם===

*נביט במערכת של מסה המחוברת לקפיץ, המתחילה במנוחה.
*נניח שברגע <math>t=a</math> מישהו נתן 'פליק' למסה.
*הדרך שלנו לבטא כוח נקודתי שכזה היא הדלתא של דירק, המכונה גם 'פונקצית הלם'.
*כלומר הכוח החיצוני על המערכת הוא <math>\delta(t-a)</math>, בנוסף לכוח המופעל על ידי הקפיץ.
*למעשה אנו מעוניינים בפתרון למד"ר <math>y''+ky=\delta(t-a)</math>
*באופן דומה להגדרת האינטגרל, ניתן לחשוב על הפתרון כגבול הפתרונות למערכות המקורבות <math>y''+ky=\delta_n(t-a)</math>.
*על מנת שיהיה פתרון למד"ר עלינו לבחור הפעם סדרה של פונקציות גזירות ב<math>[0,\infty)</math> כמו <math>\delta_n(x)=\begin{cases}ne^{-nx} & x\geq 0 \\ 0 & x<0\end{cases}</math>

*נוכיח כעת את הנוסחא <math>e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))=\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))</math> עבור <math>a>0</math>:
**<math>\mathcal{L}(u(t-a)y(t-a))=\int_0^\infty e^{-st}u(t-a)y(t-a)dt = \int_a^\infty e^{-st}y(t-a)dt=</math>
**נבצע את ההצבה <math>x=t-a</math> ונקבל:
**<math>=\int_0^\infty e^{-s(x+a)}y(x)dx =e^{-sa}\int_0^\infty e^{-sx}y(x)dx=e^{-sa}\mathcal{L}(y(t))</math>.

*נפתור את המערכת עם התמרת לפלס:
**<math>\mathcal{L}(y''+ky)=s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-sa}</math>.
**כיוון שהמערכת התחילה במנוחה, <math>y(0)=y'(0)=0</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-sa}}{s^2+k}</math>.
**ולכן <math>y=u(t-a)\frac{sin(\sqrt{k}(t-a))}{\sqrt{k}}</math>.
**(הרי <math>\mathcal{L}(sin(\sqrt{k}t))=\frac{\sqrt{k}}{s^2+k}</math>).

*אכן, עד רגע <math>t=a</math> המערכת במנוחה <math>y=0</math>.
*לאחר מכן, אנו מקבלים את הפתרון המקיים <math>y(a)=0,y'(a)=1</math>.
*כלומר ה'הלם' תפקד במקרה זה כמו תנאי התחלה על המהירות - זה בדיוק ה'פליק' שהכנו במסה.

*נפתור את המערכת <math>y''+ky=\delta(x-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})</math> עם תנאי ההתחלה <math>y(0)=0,y'(0)=-1</math>.
**נפעיל התמרת לפלס <math>s^2F(s)-sy(0)-y'(0)+kF(s)=e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}</math>
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}s}-1}{s^2+k}</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{1}{\sqrt{k}}\left(u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})sin(\sqrt{k}(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}}))-sin(\sqrt{k}t)\right)</math>
**לכן <math>y(t)=\frac{u(t-\frac{2\pi}{\sqrt{k}})-1}{\sqrt{k}}sin(\sqrt{k}t)</math>
**כלומר בזמן <math>t=\frac{2\pi}{\sqrt{k}}</math> ההלם עוצר את התנועה במערכת, והפתרון מתאפס.

*דוגמא - נפתור את המד"ר <math>y'''-y=\delta(t-1)</math> עבור תנאי ההתחלה <math>y(0)=y'(0)=y''(0)=0</math>.
**נבצע התמרת לפלס ונקבל כי <math>s^3F(s)-F(s)=e^{-s}</math>.
**לכן <math>F(s)=\frac{e^{-s}}{s^3-1}=e^{-s}\frac{1}{3}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>
**ראשית נמצא את ההתמרה ההפוכה <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)</math>:
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}\right)=e^t</math>
***<math>\frac{s+2}{s^2+s+1}=\frac{s+2}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}=\frac{s+\frac{1}{2}+\frac{3}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{s+\frac{1}{2}}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)=e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
***<math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{3}{2}\frac{1}{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}\right)
=\mathcal{L}^{-1}\left(
\sqrt{3}\frac{\frac{\sqrt{3}}{2}}
{\left(s+\frac{1}{2}\right)^2+\frac{3}{4}}
\right)
=\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)
</math>
***לכן <math>\mathcal{L}^{-1}\left(\frac{1}{s-1}-\frac{s+2}{s^2+s+1}\right)=e^t-e^{-\frac{t}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)-\sqrt{3}e^{-\frac{t}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}t\right)</math>
**ולכן סה"כ הפתרון למד"ר הינו <math>
y=\frac{u(t-1)}{3}\left[
e^{t-1}-e^{-\frac{t-1}{2}}cos\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)-
\sqrt{3}e^{-\frac{t-1}{2}}sin\left(\frac{\sqrt{3}}{2}(t-1)\right)
\right]</math>

==הרצאה 13 - משוואת אוילר==

*משוואת אוילר הומוגנית היא משוואה מהצורה:
**<math>a_nx^ny^{(n)}+a_{n-1}x^{n-1}y^{(n-1)}+...+a_0y=0</math>

*נסמן את פונקצית האקפוננט <math>\exp(t)=e^t</math>
*נפתור את המד"ר ל<math>x>0</math>
*נגדיר <math>u=y\circ \exp</math> כלומר <math>u(t)=y(e^t)</math>.
*נקבל כי
**<math>u'(t)=e^ty'(e^t)</math>
**<math>u''(t)=e^{2t}y''(e^t)+e^ty'(e^t) = e^{2t}y''(e^t)+u'(t)</math>
**<math>u'''(t)=e^{3t}y'''(e^t) + 2e^{2t}y''(e^t)+u''(t) = e^{3t}y'''(e^t)+2(u''(t)-u'(t))+u''(t)</math>
**באופן כללי ניתן להוכיח באינדוקציה כי <math>u^{(m)}(t)=e^{mt}y^{(m)}(e^t)+\sum_{k=1}^{m-1} b_ku^{(k)}(t)</math> עבור קבועים כלשהם.

*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר:
**<math>H=a_n x^n D^n +...+a_0 I</math>
**לכן <math>Hy\circ\exp (t)=a_n e^{nt}y^{(n)}(e^t)+...+a_0y(e^t)</math>
**לפי הפיתוח לעיל, זה שווה ל<math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> עבור קבועים כלשהם.
*נסמן את האופרטור המתאים למד"ר זו ב<math>K=c_nD^n+...+c_0I</math>
**סה"כ הוכחנו כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)</math>

*את הגרעין של <math>K</math> אנחנו יודעים למצוא כיוון שזו מד"ר לינארית הומוגנית עם מקדמים קבועים.
*אם <math>u</math> פתרון למד"ר המתאים ל<math>K</math> אז עבור <math>y=u\circ \ln</math> מתקיים כי <math>K(y\circ\exp)=0</math>
*לכן <math>Hy\circ \exp =0</math> ולכן <math>Hy=0</math> בחיוביים, שהרי זו התמונה של <math>\exp</math>.

*אבל איך נמצא את הפתרונות ל<math>Ku=0</math>? צריך למצוא את הפולינום האופייני.
*עבור <math>y=x^r</math> נקבל כי <math>Hy\circ\exp=K(y\circ\exp)=K(e^{rt})=c_nr^n e^{rt}+...+c_0 e^{rt}</math>
*אם נחלק ב<math>e^{rt}</math> נקבל את הפולינום האופייני של המד"ר <math>Ku=0</math>, זו נקראת '''המשוואה האינדנציאלית''' של משוואת האוילר המקורית.
*במילים פשוטות, על מנת לחשב את המשוואה האינדנציאלית:
**נציב <math>x^r</math> במשוואת האוילר
**נציב <math>x=e^t</math> ונחלק ב<math>e^{rt}</math> (או בעצם נחלק מראש ב<math>x^r</math> שזה שקול)

*השורשים של המשוואה האינדנציאלית נותנים לנו את הפתרונות לגרעין של <math>K</math>, נרכיב אותם על <math>ln(x)</math> ונקבל את הפתרונות למשוואת האוילר.

*סה"כ אם r שורש ממשי מריבוי k של המשוואה האינדנציאלית אזי:
**<math>u(t)=t^me^{rt}</math> פתרון של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math> לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**ולכן <math>y(x)=u(ln(x))=ln^m(x)x^r</math> פתרון של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
*אם <math>r=a\pm bi</math> זוג שורשים מרוכבים צמודים מריבוי k כל אחד אזי:
**<math>u(t)=t^me^{at}cos(bt),t^me^{at}sin(bt)</math> פתרונות של המד"ר <math>c_nu^{(n)}(t)+...+c_0u(t)=0</math>, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.
**לכן <math>y(x)=ln^m(x)x^acos(bln(x)),ln^m(x)x^asin(bln(x))</math> פתרונות של משוואת אוילר המקורית, לכל <math>0\leq m\leq k-1</math>.

*דוגמא:
**<math>x^3y'''-x^2y''+2xy'-2y=0</math>
**נציב <math>y=x^r</math> ונקבל את המשוואה האינדנציאלית <math>r(r-1)(r-2)-r(r-1)+2r-2=0</math>.
**לכן <math>r(r-1)(r-2)-(r-2)(r-1)=0</math>.
**כלומר <math>(r-2)(r-1)(r-1)=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1x^2+c_2x+x_3xln(x)</math>

*דוגמא:
**<math>xy''+y'+\frac{y}{x}=0</math>
**נעביר לצורה של משוואת אוילר <math>x^2y''+xy'+y=0</math>.
**המשוואה האינדנציאלית היא <math>r(r-1)+r+1=0</math>.
**כלומר <math>r^2+1=0</math>.
**לכן הפתרון הכללי הינו <math>y=c_1sin(ln(x))+c_2cos(ln(x))</math>

*דוגמא:
**מצאו פתרון כלשהו למד"ר <math>x^2y''-2xy'+2y=x^3e^x</math>
**ראשית נמצא את הפתרונות למד"ר ההומוגנית, שהיא משוואת אוילר.
**לאחר מכן נמצא פתרון פרטי באמצעות וריאצית המקדמים.