Stell dir vor, du stehst an einem Punkt in der -Ebene, und an jedem Ort sagt dir jemand: „hier weiterlaufen mit dieser Steigung“. Welche Kurve zeichnest du?
Genau das ist die Idee einer DGL 1. Ordnung. Bisher war die unabhängige Variable die Zeit mit Newton-Punkten (, ). Ab jetzt nehmen wir die Variable und schreiben Ableitungen als , gesuchte Funktion . Nur ein Wechsel der Buchstaben, kein neues Konzept.
Die DGL kommt in der Standardform daher. Das ist die explizite Form, die wir aus Kap. VII.1 §1.3 schon kennen: nach der höchsten Ableitung aufgelöst. Die rechte Seite ist eine vorgegebene Funktion von zwei Variablen, definiert auf einem Gebiet . An jedem Punkt liefert eine Zahl, nämlich die Steigung, mit der die Lösung dort weitergehen soll.
Was sagt die DGL geometrisch?
An jedem Punkt der Ebene gibt eine Steigung vor. Eine Lösungskurve folgt diesen Vorgaben Schritt für Schritt: an Stelle steht die Tangente der Kurve fest, sobald wir wissen, wo wir sind. Bild: ein „Wegweiser-Feld“ in der Ebene. Eine Lösung ist eine Bahn, die immer dem lokalen Wegweiser folgt.
Diese Sicht ist die Grundlage aller numerischen DGL-Verfahren. Starte bei , mach einen kleinen Schritt entlang der Tangente , lande am nächsten Punkt, wiederhole. Das einfachste Verfahren dieser Art ist die Euler-Methode.
Für uns ist wichtig: das Wegweiser-Bild ist nicht nur Anschauung, sondern die ehrliche Geometrie hinter der DGL.
Wie zeichnest du die DGL auf Papier, bevor du sie löst?
Der Trick ist das Richtungsfeld. Wähle ein Gitter aus Punkten in und zeichne an jedem Gitterpunkt einen kleinen Strich mit Steigung . Damit entsteht ein „Strömungsbild“ in der Ebene, in dem die Lösungen sichtbar werden, ohne dass wir eine einzige Formel gelöst hätten.
Klassisches Beispiel: hat keine Lösung in geschlossener Form (keine elementare Funktion). Das Richtungsfeld lässt sich trotzdem problemlos zeichnen: die Steigungen sind überall nicht-negativ und wachsen quadratisch mit dem Abstand vom Ursprung. Man sieht sofort, dass Lösungen vom Ursprung wegstreben.
Wie zeichnest du das Richtungsfeld effizient, ohne hundert Striche einzeln zu malen?
Der Trick heisst Isokline. Eine Isokline zum Wert ist die Menge aller Punkte, an denen das Richtungsfeld die Steigung hat. Konstruktions-Reihenfolge: zeichne erst die Isoklinen zu wenigen Werten (das sind oft Kurven, manchmal Geraden), und trage anschliessend auf jeder Isokline Striche mit der entsprechenden Steigung ein. Viel schneller und übersichtlicher als ein dichtes Punktgitter.
Beispiel zum Mitrechnen. Für ist die Isokline zum Wert die Gleichung , für also ein Kreis um den Ursprung mit Radius .
Auf dem Einheitskreis hat das Richtungsfeld überall Steigung , auf dem Kreis mit Radius überall Steigung , und so weiter. Mit wenigen Kreisen ist das ganze Feld erfasst.
Wie schliesst du aus einem fertigen Richtungsfeld auf den Verlauf der Lösungskurven?
Lege einen Anfangspunkt fest, folge dem lokalen Strich für ein kleines Stück; das landet dich an einem neuen Punkt; folge dort dem nächsten Strich; und so weiter. Auf Papier reicht eine Approximation aus den eingezeichneten Strichen; numerisch leistet das die Euler-Methode. So entsteht aus lokalen Vorgaben Stück für Stück eine globale Lösungskurve.
Drei qualitative Beobachtungen, die du direkt aus dem Richtungsfeld abliest, ohne zu rechnen.
Erstens: wo Striche horizontal sind (), hat die Lösung eine waagrechte Tangente, typisch ein Extremum oder Wendepunkt.
Zweitens: wo Striche vertikal werden (), bricht die Funktionsdarstellung zusammen, denn eine Funktion darf keine vertikale Tangente haben.
Drittens: das asymptotische Verhalten () liest man am Verhalten von auf grossen Skalen ab.
Wie wird aus der DGL ein konkretes Problem, das wir tatsächlich lösen können?
Wir kennen den Begriff schon aus VII.1 §3.4 und VII.2 §3.2: das Anfangswertproblem (kurz AWP) besteht aus der DGL plus einer Anfangsbedingung . Geometrisch bedeutet das: lege im Richtungsfeld einen Anfangspunkt fest und folge den Wegweisern in beide Richtungen; die resultierende Kurve ist die Lösung des AWP.
Eine Anfangsbedingung reicht für eine DGL 1. Ordnung. Das ist die Faustregel „Ordnung braucht Bedingungen“ aus VII.1 §3.3. In Abschnitt 3.2 fragen wir, ob diese Lösung immer existiert und ob sie eindeutig ist.
Wann ist garantiert, dass das AWP genau eine Lösung hat?
Die Antwort liefert der Existenz- und Eindeutigkeitssatz, meist Satz von Picard-Lindelöf genannt. Anschaulich verlangt er zwei Dinge: ist stetig in , und die partielle Ableitung (nach , mit konstant) existiert und ist stetig in .
Sind beide erfüllt, gibt es zu jedem Punkt im Inneren von genau eine Lösung des AWP, definiert in einem Intervall um .
Was folgt daraus geometrisch? Lösungskurven kreuzen sich in den glatten Bereichen nicht. Geometrische Begründung: an einem Schnittpunkt zweier Lösungen müsste die Steigung dort doppelt definiert sein, was die Definition verletzt. Jeder Punkt liegt also auf genau einer Lösungskurve.
Anwendungs-Beispiel zur Verifikation: (das Modell aus VII.1 und VII.2). Hier ist , überall stetig, und konstant, also auch stetig. Beide Voraussetzungen erfüllt, AWP eindeutig lösbar, Lösung wie gehabt .
Den Beweis führen wir nicht. In der Literatur wird „ stetig“ oft durch die schwächere Lipschitz-Bedingung ersetzt: es gibt ein mit . Sie ist allgemeiner, liefert dieselbe Garantie; in der Praxis genügt es, zu prüfen.
Was geht schief, wenn die Voraussetzungen des Existenzsatzes nicht erfüllt sind?
Klassisches Gegenbeispiel: , also . Diese Funktion ist überall stetig, die erste Voraussetzung ist erfüllt.
Die zweite verlangt stetig. Aber existiert in nicht (Pol), ist also auf der ganzen -Achse unstetig. Die zweite Voraussetzung ist verletzt, und dort versagt tatsächlich die Eindeutigkeit.
Konkret: jede Funktion mit beliebigem löst die DGL. Probe: , passt. Auch die Nulllösung löst (denn ).
Durch jeden Punkt der -Achse verlaufen also unendlich viele Lösungskurven: die Nulllösung, jede Verschiebung , und durch Aneinandersetzen sogar überabzählbar viele weitere. Eindeutigkeit ist auf der ganzen -Achse verloren.
Folgerung für die Praxis: bei DGLs mit Wurzel- oder Bruch-Termen in muss man die kritischen Stellen (typisch bei Wurzeln oder Pole) gesondert untersuchen. Solche Stellen heissen singuläre Punkte der DGL; sie erlauben spezielle Lösungs-Phänomene wie Enveloppen und singuläre Lösungen, die in VII.7 systematisch behandelt werden.
Stell dir ein Vektorfeld in der -Ebene vor: an jedem Punkt ein kleiner Pfeil mit Richtung und Länge. Wo sind die Bahnen, die diesem Feld folgen?
Aus Kap. VI.1 kennen wir das ebene Vektorfeld , das jedem Punkt einen Vektor zuordnet. Die Feldlinien sind Kurven in der Ebene, die in jedem Punkt tangential zum Feld verlaufen. In Kap. VI.1 wurden sie geometrisch eingeführt; hier wollen wir sie analytisch über eine DGL beschreiben. Genau diese Brücke schliesst eine offene Frage aus Kap. VI.
Achtung, Notations-Konflikt: ist hier ein 2D-Vektor mit Komponenten . In Kap. VII.2 §4.2 war die skalare Geschwindigkeit eines fallenden Körpers. Gleiches Symbol, anderes Objekt. Hier meint immer das Vektorfeld, markiert durch den Pfeil.
Wie wird aus dem Vektorfeld die DGL für die Feldlinien?
Wir stellen die Feldlinie durch als Graph einer Funktion dar, also . An jedem Punkt muss die Tangente der Feldlinie parallel zum Vektorfeld sein. Die Tangente des Graphen hat Richtung . Aus der Parallelitäts-Forderung folgt . Das ist eine DGL 1. Ordnung in der Standardform , mit .
Voraussetzung für die Darstellung als Funktionsgraph: . Sonst wird der Quotient unendlich, was einer vertikalen Tangente entspricht; die Funktionsdarstellung bricht dort zusammen, und man muss lokal die Rollen von und tauschen.
Wann gilt die Eindeutigkeit? Genau wenn als rechte Seite der DGL die Voraussetzungen aus Abschnitt 3.2 erfüllt. Ist stetig und nach stetig partiell differenzierbar an , dann verläuft durch diesen Punkt genau eine Feldlinie.
Beispiel zum Mitrechnen: gibt die Feldlinien-DGL . Mit multiplizieren ergibt , und die linke Seite ist . Integrieren: , also , eine Hyperbel-Schar.
Mit AWP wird daraus , aufgelöst . Das Vorzeichen folgt aus dem von ; für die volle Feldlinie durch die -Achse setzt man beide Zweige zusammen.
Hinweis zum Info-Verlust: die DGL liefert nur die geometrische Form der Feldlinie. Geschwindigkeit und Durchlaufsinn gehen verloren. Wer beides braucht, bleibt beim Parameter-System .
Wir hatten Feldlinien schon in Kap. VI.1. Was ist hier neu?
In Kap. VI.1 wurden Feldlinien rein geometrisch eingeführt: Kurven, die in jedem Punkt tangential zum Vektorfeld verlaufen. Damit war die Geometrie klar, aber die Analytik blieb offen. In Kap. VII.3 schliessen wir die Lücke: dieselben Feldlinien lassen sich als Lösungen einer DGL 1. Ordnung beschreiben, nämlich .
Was bringt diese zweite Sicht? Zwei Vorteile, die sich gegenseitig ergänzen.
Erstens: alle Lösungsmethoden für DGLs werden auf Feldlinien anwendbar, etwa Separation aus Kap. VII.4 oder Variation der Konstanten aus Kap. VII.5.
Zweitens: alle physikalischen Anwendungen, in denen Feldlinien interessant sind (Stromlinien einer Fluid-Strömung, Feldlinien eines - oder -Feldes), liefern automatisch DGLs, die mit dem Werkzeugkasten aus Kap. VII analysierbar werden.
Konkret: das Beispiel aus Abschnitt 4.2 ( führt auf die Hyperbel-Schar const) hatten wir in Kap. VI.1 nur qualitativ als Strömungsbild. Jetzt haben wir die Hyperbel-Gleichungen explizit in der Hand und können konkrete Bahnen ausrechnen.
Was bedeutet die „allgemeine Lösung“ einer DGL 1. Ordnung geometrisch?
Aus dem Existenzsatz (Abschnitt 3.2) wissen wir: durch jeden Punkt im Inneren von geht genau eine Lösungskurve. Fixiere und lass über alle reellen Zahlen laufen; dann durchläuft die Familie alle Lösungen.
Diese Familie heisst die allgemeine Lösung, geometrisch eine einparametrige Kurvenschar mit Parameter . Wegen der Eindeutigkeit kreuzen sich ihre Kurven nicht.
Eine Kurvenschar heisst regulär, wenn durch jeden Punkt genau eine Kurve verläuft (keine Kreuzungen). Unter den Voraussetzungen des Existenzsatzes ist die Lösungsschar einer DGL immer regulär: DGL plus Picard-Lindelöf erzeugt eine reguläre Schar.
Wir kennen die Schar. Wie kommen wir an die DGL?
Das ist die umgekehrte Richtung. Gegeben eine einparametrige Schar in impliziter Form . Das Verfahren läuft in zwei Etappen.
Erstens implizit nach ableiten: das liefert , eine zweite Gleichung mit und .
Zweitens den Parameter aus beiden Gleichungen eliminieren. Übrig bleibt , die DGL der Schar.
Warum funktioniert das? Anschauliche Idee: eine einparametrige Schar ist eine 1-Parameter-Familie von Kurven. Eine DGL 1. Ordnung beschreibt genau 1-Parameter-Lösungs-Familien (die Konstante kommt aus dem AWP). Beide Konzepte passen natürlicherweise zusammen, und das Verfahren oben ist nur die formale Umsetzung dieses Match.
Praktischer Tipp: oft (etwa wenn die Schar-Gleichung nach auflösbar ist) reicht das einfachere Vorgehen, aus der Schar-Gleichung in die abgeleitete Gleichung einzusetzen. Manchmal verschwindet schon beim Ableiten von selbst (wenn die Schar in symmetrisch ist), und die Elimination ist gar nicht nötig.
Konkret: welche DGL gehört zu welcher Schar?
Drei Standardbeispiele, jedes mit dem 2-Schritt-Verfahren aus Abschnitt 5.2.
Geradenschar durch Ursprung , Parameter (Steigung). Ableiten nach ergibt . Aus der Schar-Gleichung folgt . Einsetzen liefert , und das ist die DGL der Schar, gültig für (auf der -Achse hat die Schar keine Funktionsdarstellung).
Konzentrische Kreisschar , Parameter (Radius). Ableiten nach ergibt . Bemerke: taucht in der abgeleiteten Gleichung gar nicht auf, die Elimination entfällt also. Auflösen nach liefert , gültig für (auf der -Achse hat die Schar vertikale Tangenten, wie zu erwarten).
Kreise tangential an die -Achse im Ursprung haben Mittelpunkt und Radius , also , ausmultipliziert .
Ableiten nach : . Mit einsetzen und vereinfachen ergibt , die DGL der Schar.
Plausibilitäts-Check: nimm eine konkrete Kurve der Schar, etwa den Kreis , und prüfe, ob die gewonnene DGL erfüllt ist. So fängst du Algebra-Fehler in der Elimination ab.
Übungsaufgaben zu Richtungsfeld, Existenzsatz und Kurvenscharen folgen in einer Phase-2-Runde.
Die Aufgaben für dieses Kapitel werden in einer zukünftigen Version ergänzt.