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1계 선형 미분방정식의 적분인자법 📂상미분방정식

1계 선형 미분방정식의 적분인자법

정리1

1계 선형 미분방정식 dydx+p(x)y=q(x)\dfrac{dy}{dx}+p(x)y=q(x)의 해는 다음과 같이 주어진다.

y(x)=1ep(x)dx[ep(x)dxq(x)dx+C]=ep(x)dxep(x)dxq(x)dx+ep(x)dxC \begin{align*} y(x)&=\dfrac{1}{e^{\int p(x) dx}} \left[ \int e^{\int p(x) dx} q(x) dx +C \right] \\ &=e^{-\int p(x) dx}\int e^{\int p(x) dx} q(x) dx + e^{-\int p(x) dx}C \end{align*}

설명

y+p(x)y=q(x)y^\prime+p(x)y=q(x) 꼴의 미분 방정식을 1계 선형 미분방정식이라고 한다. 여기서 q(x)=0q(x)=0이면 바로 변수분리가 가능하고 분리 가능한 미분방정식의 풀이대로 해를 구하면 된다. 하지만 q(x)0q(x) \ne 0인 경우엔 바로 변수분리가 되지 않는다. 분리 가능한 미분방정식을 설명할 때 변수분리가 안되면 가능하게 만들어줘서 풀어준다고 했다. 그 방법중 하나가 바로 적분인자법method of integrating fator이다.

증명

우선 주어진 미분방정식을 살펴보자

dydx+p(x)y=q(x) \dfrac{dy}{dx}+p(x)y=q(x)

이 상태로는 변수분리를 할 수 없으니 우리의 목적은 이 방정식을 분리가능하게 만들어 주는 것이다. 우선 양 변에 λ(x)\lambda (x)를 곱해주자.

λ(x)dydx+λ(x)p(x)y=λ(x)q(x) \lambda (x) \dfrac{dy}{dx} + \lambda (x) p(x) y = \lambda (x) q(x)

이 때 곱해준 λ(x)\lambda (x)가 다음의 조건

ddx(λ(x)y)=λ(x)dydx+λ(x)p(x)y \dfrac{d}{dx} \left( \lambda (x) y \right) = \lambda (x) \dfrac{dy}{dx} + \lambda (x) p(x) y

를 만족하는 함수라고 하자. 그러면 주어진 미분 방정식이 ddx(λ(x)y)=λ(x)q(x)\dfrac{d}{dx} \left( \lambda (x) y \right)=\lambda (x) q(x)로 표현되어 분리 가능한 꼴로 바뀌게 된다. 그대로 양 변에 적분을 취해주면 다음과 같다.

ddx(λ(x)y)=λ(x)q(x)dx    λ(x)y=λ(x)q(x)dx+C    y=1λ(x)[λ(x)q(x)dx+C]=1λ(x)λ(x)q(x)dx+Cλ(x) \begin{align*} && \int \dfrac{d}{dx} \left(\lambda (x) y \right) &= \int \lambda (x) q(x) dx \\ \implies && \lambda (x) y&=\int \lambda (x) q(x) dx +C \\ \implies && y&=\dfrac{1}{\lambda (x)} \left[ \int \lambda (x) q(x) dx +C \right] \\ && &=\dfrac{1}{\lambda (x)} \int \lambda (x) q(x) dx + \dfrac{C}{\lambda (x)} \end{align*}

주어진 미분 방정식에 λ(x)\lambda (x)를 곱하여 xx에 대한 yy의 일반식을 구해냈다. 여기서 적분상수 CC가 포함된 항을 주의해야한다. 예를 들어 부정적분에서 여러 적분 상수가 나오면 전부 퉁쳐서 흔히 C1+C2=C3C_{1}+C_2=C_{3}와 같이 새로운 하나의 적분상수로 나타낸다. 하지만 λ(x)1C\lambda (x) ^{-1}C에서 λ(x)\lambda (x)는 상수가 아니므로 항 전체를 다시 새로운 상수C1C_{1}으로 나타내면 안된다.

이제 남은 문제는 이렇게 미분방정식을 풀게 해주는 λ(x)\lambda (x)의 정체가 무엇이냐 하는 것이다. λ(x)\lambda (x)의 조건으로부터 다음을 얻는다.

ddx(λ(x)y)=dλ(x)dxy+λ(x)dydx=λ(x)dydx+λ(x)p(x)y \dfrac{d}{dx} \left( \lambda (x) y \right) = \dfrac{d \lambda (x)}{dx}y + \lambda (x) \dfrac{dy}{dx}=\lambda (x) \dfrac{dy}{dx} + \lambda (x) p(x) y

따라서

dλ(x)dx=λ(x)p(x)    1λ(x)dλ(x)=p(x)dx    lnλ(x)=p(x)dx+C1    λ(x)=Cep(x)dx \begin{align*} && \dfrac{d \lambda (x)}{dx}&=\lambda (x) p(x) \\ \implies && \dfrac{1}{\lambda (x) } d \lambda (x)&=p(x) dx \\ \implies && \ln \lambda (x) &=\int p(x) dx +C_{1} \\ \implies &&\lambda (x) &= Ce^{\int p(x) dx} \end{align*}

이 때 적분상수 C1C_{1}은 어차피 소거돼서 λ(x)=ep(x)dx\lambda (x) = e^{\int p(x) dx}라고 써도 무관하다. 맨 처음에 λ(x)\lambda (x)를 양 변에 곱해준걸 생각해보면 적분상수가 바로 약분됨을 쉽게 알 수있다. 이렇게 구한 λ(x)\lambda (x)를 위에서 구한 y(x)y(x)에 대입하면

y(x)=1ep(x)dx[ep(x)dxq(x)dx+C]=ep(x)dxep(x)dxq(x)dx+ep(x)dxC \begin{align*} y(x)&=\dfrac{1}{e^{\int p(x) dx}} \left[ \int e^{\int p(x) dx} q(x) dx +C \right] \\ &=e^{-\int p(x) dx}\int e^{\int p(x) dx} q(x) dx + e^{-\int p(x) dx}C \end{align*}


언뜻 보기에 이 방법으로 모든 1계 상미분방정식의 해를 구할 수 있을 것 같지만, 해에 등장하는 부정적분을 계산할 수 없으면 불가능하다. 즉 p(x)dx\displaystyle \int p(x) dxep(x)dxq(x)dx\int e^{\int p(x) dx} q(x) dx 가 존재할 때만 해를 구할 수 있다.


  1. William E. Boyce, Boyce’s Elementary Differential Equations and Boundary Value Problems (11th Edition, 2017), p24-31 ↩︎