LLM大模型中的基础数学工具——微分方程

Q39: 解耦线性 ODE \frac{dy}{dt} = A y 的矩阵指数解 y(t) = e^{A t} y_0

解耦线性 ODE 的矩阵指数解是啥?

想象有一组紧密关联的 “动态变化规则”,用数学表达就是线性常微分方程 \frac{dy}{dt} = A y(A 是矩阵,y 是向量)。解耦,就是把这组复杂的规则拆分成一个个独立的简单规则。而矩阵指数解 y(t) = e^{A t} y_0,就像是给这组规则拍了一张 “动态快照”,能直接看出每个时刻 t 系统的状态。它是标量方程 {y}' = a y 的解 y(t) = e^{a t} y_0 的 “矩阵升级版”。

推导过程

矩阵指数 e^{A t}可以展开成一个无限的泰勒级数:e^{A t} = I + A t + \frac{(A t)^2}{2!} + \frac{(A t)^3}{3!} + \dots 如果对矩阵 A 进行特征值分解(就像把一个复杂的拼图拆成小块),即 A = P \Lambda P^{-1}\Lambda 是由 A 的特征值 \lambda_i 组成的对角矩阵),那么 

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