时滞微分方程

同常微分方程(ODE)类似, 可以通过分析线性时滞微分方程的特征方程[1]来分析和研究解的性质.

具有离散时滞的线性时滞微分方程

d

d

t

x

(

t

)

=

A

0

x

(

t

)

+

A

1

x

(

t

τ

1

)

+

+

A

m

x

(

t

τ

m

)

{\displaystyle {\frac {d}{dt}}x(t)=A_{0}x(t)+A_{1}x(t-\tau _{1})+\ldots +A_{m}x(t-\tau _{m})}

的特征方程是

d

e

t

(

λ

I

+

A

0

+

A

1

e

τ

1

λ

+

+

A

m

e

τ

m

λ

)

=

0

{\displaystyle det(-\lambda I+A_{0}+A_{1}e^{-\tau _{1}\lambda }+\ldots +A_{m}e^{-\tau _{m}\lambda })=0}

.

特征方程的根 λ 被称为特征根或特征值, 解集通常被称为谱. 与常微分方程不同, 时滞微分方程的特征方程含有指数, 具有无限个特征值, 使得谱分析变得很困难, 但是谱对于 DDE 的分析仍然具有一些很好的性质. 例如, 虽然具有无限个特征值, 但是只有有限个特征值位于复平面的右侧.

特征方程是一个非线性特征问题, 有许多计算谱的数值方法[2]. 少数的特殊情况可以显式地求解特征方程. 例如, 时滞微分方程

d

d

t

x

(

t

)

=

x

(

t

1

)

.

{\displaystyle {\frac {d}{dt}}x(t)=-x(t-1).}

的特征方程是

λ

e

λ

=

0.

{\displaystyle -\lambda -e^{-\lambda }=0.\,}

这个方程对于变量 λ 有无穷多个复数解. 复解可表示为

λ

=

W

K

(

1

)

{\displaystyle \lambda =W_{K}(-1)}

,

其中

W

K

{\displaystyle W_{K}}

是朗伯W函数的第 K 个分支.