Wann lässt sich eine DGL so zerlegen, dass die rechte Seite ganz in einen -Teil und einen -Teil zerfällt?
Aus VII.3 §1.1 kennen wir die Standardform mit beliebiger rechter Seite. So allgemein gibt es kein universelles Lösungsverfahren; wir brauchen Spezialfälle mit vereinfachender Struktur von . Der erste und wichtigste ist die separierbare (oder trennbare) DGL.
Die Vorlesung definiert es so: seien und Funktionen je einer Variablen, und sei . Dann heisst die DGL 1. Ordnung separierbar. Der -Teil steht im Zähler, der -Teil im Nenner. Geometrisch heisst das: die Steigungsvorschrift koppelt die beiden Variablen nicht beliebig, sondern trennt sie sauber. Genau diese Trennung erlaubt nachher das namensgebende Verfahren von §2.
Notations-Konvention: steht ab jetzt immer für den -abhängigen Teil (Zähler), für den -abhängigen (Nenner). Beide sind reelle Funktionen einer Variablen, und , jeweils stetig auf ihrem Definitionsbereich.
Die Quotienten-Form und die Produkt-Form meinen dasselbe; man rechnet die eine in die andere um, indem man setzt. Viele Lehrbücher schreiben gleich das Produkt. Wir folgen der Quotienten-Form der Vorlesung; beim konkreten Rechnen multipliziert man mit und erhält , den direkten Einstieg ins Trennungs-Verfahren von §2.
Wie siehst du einer beliebigen DGL 1. Ordnung an, ob sie separierbar ist?
Der Algorithmus dazu hat genau einen Schritt: versuche, die rechte Seite so zu schreiben, dass und getrennt sind, also als (oder gleichwertig als Produkt ). Wenn das geht, ist die DGL separierbar; wenn nicht, nicht. Klingt trivial, ist aber in der Praxis oft die einzige Frage, die zwischen einer Klausuraufgabe in fünf Minuten und einer in einer Stunde steht.
Drei Mini-Tests fürs Auge.
Erstens: steht die DGL schon mit getrennten Variablen da, etwa oder ? Dann fertig.
Zweitens: lässt sich die rechte Seite durch Ausklammern in diese Form bringen? Etwa , separierbar mit und (also in der Quotienten-Form).
Drittens: stehen und untrennbar in einer Funktion, etwa oder ? Dann nicht separierbar.
Beispiele zum Mitprüfen. (a) ist separierbar: , . (b) ist separierbar: , , gültig für . (c) ist nicht separierbar; die Summe lässt sich nicht in getrennte Variablen umrechnen. (d) aus VII.3 §2.1 ist nicht separierbar, wie schon dort qualitativ besprochen.
Wenn der Test scheitert, ist die DGL nicht hoffnungslos. Sie braucht nur ein anderes Verfahren: Substitution (§4), lineare-DGL-Theorie (Kap. VII.5), exakte DGL (Kap. VII.6) oder, im Notfall, numerische Methoden. „Nicht separierbar“ ist ein Etikett, keine Sackgasse.
Wie machen wir aus den zwei Faktoren auf einer Seite zwei Integrale?
Der Trick heisst Trennung der Variablen. Wir starten mit der Vorlesungs-Form und schreiben als Leibniz-Quotient , also . Jetzt multiplizieren wir formal mit und mit : . Auf der linken Seite stehen nur noch - und -Symbole, auf der rechten nur - und -Symbole. Die Variablen sind getrennt; daher der Name. Das ist exakt der Vorlesungs-Schritt .
Achtung: die Trennung sieht aus wie ein Umstellen beim Bruch. Streng genommen sind und aber keine Zahlen, sondern Differential-Symbole; sauber begründet wird der Schritt erst durch die Substitutionsregel der Integration. Das holen wir in §2.2 nach. Bis dahin rechnen wir formal.
Voraussetzung fürs Trennen: man darf nicht durch null teilen. In der gleichwertigen Produkt-Schreibweise mit ist das die Bedingung . Genau wo verschwindet, verstecken sich die singulären Lösungen (§2.4).
Welche Form hat die Lösung, nachdem beide Seiten integriert sind?
Wir integrieren beide Seiten der getrennten Form: links über , rechts über . Es entsteht eine Gleichung zwischen zwei Stammfunktionen plus einer freien Konstanten . Diese Konstante ist exakt der Scharparameter aus VII.3 §5.1; sie parametrisiert die einparametrige Lösungsschar der DGL.
Bezeichnen wir mit irgendeine Stammfunktion der linken Seite und mit irgendeine Stammfunktion der rechten Seite, dann lautet die implizite allgemeine Lösung . Diese Form gibt uns noch nicht explizit; sie liefert nur einen Zusammenhang. Auflösen nach ist ein separater Schritt und manchmal gar nicht möglich.
Warum nur eine Konstante? Weil sich zu umschreiben lässt, und die Differenz ist selbst wieder eine freie Konstante .
Saubere Begründung (Vorlesungs-Weg). Schreibe als und integriere beide Seiten nach : .
Links substituieren wir , und erhalten . Das ist dieselbe Gleichung wie nach der formalen Trennung, und damit ist sie gerechtfertigt.
Wie wird aus der impliziten Lösung eine konkrete Funktion ?
Aus VII.3 §3.1 wissen wir: ein Anfangswertproblem (AWP) gibt eine Anfangsbedingung vor und legt damit die Scharkonstante eindeutig fest. Bei der separierbaren DGL ist die Mechanik dafür besonders sauber: wir integrieren von bis statt unbestimmt. Aus der getrennten Form wird die Integralgleichung mit Anfangswert.
Die Konstante ist dann automatisch absorbiert; auf jeder Seite stehen definite Integrale, die bei beide null sind. Auflösen nach (sofern möglich) liefert die spezielle Lösung des AWP.
Beispiel zum Mitrechnen: mit AWP . Trennen: (gültig für ). Definit integrieren von bis gibt .
Wegen bleibt nahe positiv, der Betrag fällt weg: . Probe: , passt; , passt.
Beim definiten Integrieren entfällt die separate Bestimmung von , direkter Weg vom AWP zur Antwort. Alternativ rechnet man erst die allgemeine Lösung aus und passt am Ende an; beide Wege sind äquivalent, der definite ist meist schneller.
Was passiert an Stellen, wo der -abhängige Faktor der rechten Seite verschwindet und wir gar nicht trennen dürfen?
In der Produkt-Schreibweise (mit ) verlangt das Trennen . Wenn aber für ein bestimmtes , dann ist die konstante Funktion ebenfalls eine Lösung der DGL. Verifikation per Direkteinsetzen: auf beiden Seiten, denn ist konstant, und . Die DGL ist erfüllt für jedes .
Solche Lösungen heissen singuläre Lösungen oder stationäre Lösungen. Sie tauchen in der Trennungs-Rechnung nicht von selbst auf, weil wir sie beim Teilen durch herausgefiltert haben. Wer sie vergisst, übersieht eine ganze Familie von Lösungen.
Praxisreflex: bei jeder separierbaren DGL erst die Nullstellen des -Faktors bestimmen, bevor man trennt. Jede Nullstelle liefert eine Lösung .
Lohnt sich zu prüfen, ob dort die Eindeutigkeit aus VII.3 §3.2 verletzt ist ( ist an einer solchen Stelle oft unstetig). Ist sie verletzt, können Lösungskurven die singuläre Lösung berühren oder verlassen, wie bei der Verzweigung aus VII.3 §3.3.
Beispiel: . Trennen liefert (für ), also und mit .
Daneben ist eine singuläre Lösung. Sie passt hier sogar in die Schar, wenn man zulässt: die volle Lösungsmenge ist mit beliebigem .
Wie passt ein Wachstum gegen eine Sättigungsgrenze in eine DGL?
Das ungestörte Wachstum aus VII.2 §1.1 () hat einen unrealistischen Zug: die Population wächst unbeschränkt. In der Realität gibt es immer eine Obergrenze. Bakterien in einer Petrischale verbrauchen ihre Nährstoffe; Tiere in einem Habitat konkurrieren um Wasser, Futter, Raum; Käufer in einem Markt sättigen sich. All das führt dazu, dass die effektive Wachstumsrate mit zunehmender Population abnimmt, statt konstant bei zu bleiben.
Das einfachste Modell dafür ist das logistische Wachstum: die Rate ist nicht mehr konstant , sondern , mit der Sättigungskapazität (auch Tragfähigkeit).
Für ist die effektive Rate (volles Wachstum), bei halb so gross, bei null, bei negativ (Population schrumpft Richtung ). Genau das passt zur Bakterien-Petrischale.
Die zugehörige DGL ist die logistische DGL: , gestartet bei . Die unabhängige Variable nennen wir hier wieder (Zeit), passend zur biologischen Anwendung; mathematisch wäre genauso korrekt. Die Konstanten (intrinsische Wachstumsrate) und (Sättigungskapazität) sind Parameter des Modells.
Notations-Achtung: die Wachstumsrate heisst hier , nicht wie in VII.2. Beide sind 1/Zeit-Konstanten für die anfängliche Rate; steht nur, um es mit dem logistischen Parameter zusammenzuführen. Manche Texte schreiben statt .
Welche Schritte braucht die Separation, wenn die rechte Seite quadratisch in ist?
Die logistische DGL ist separierbar mit und dem -Faktor (in Quotienten-Schreibweise ). Trennen: , gültig für und (das sind die zwei Nullstellen von , die wir später als singuläre Lösungen in §3.3 wieder treffen).
Die linke Seite ist eine rationale Funktion in und lässt sich per Partialbruchzerlegung auf zwei einfache Logarithmen zurückführen. Ansatz: mit zu bestimmenden Konstanten . Multiplizieren mit liefert . Einsetzen : , also . Einsetzen : , also . Damit ist .
Damit integriert die linke Seite zu (das Minus kommt von ), die rechte zu .
Zusammen: , also mit einer freien Konstante .
AWP einarbeiten: bei ist , also . Einsetzen und nach auflösen liefert die geschlossene Lösung der logistischen DGL. Die Auflösung ist Algebra (Hauptnenner, Umstellen, Bruch glätten); das Endresultat ist die Sigmoid-Form mit Asymptote bei .
Die Formel zeigt drei Eigenschaften, die zur Modell-Intention passen. Bei liefert sie . Für geht der Exponentialterm und damit . Für kleine ist die Form in einer frühen Phase fast exponentiell, also , wie das ungestörte Wachstum aus VII.2.
Wohin strebt die Population langfristig?
Die Antwort lesen wir direkt aus der Lösungsformel ab: für geht , der Nenner wird zu , und . Die Sättigungskapazität ist also die langfristige asymptotische Grösse der Population, egal mit welchem Startwert man begonnen hat. Geometrisch ist eine horizontale Asymptote der Lösungskurve.
Zwei stationäre Lösungen aus den Nullstellen des -Faktors , schon aus §2.4 bekannt. Erstens (Probe: ): die leere Petrischale, ohne Bakterien wächst nichts.
Zweitens (Probe: ): die voll besetzte Petrischale, genau auf der Kapazität.
Stabilitätsanalyse, qualitativ. Die Nulllösung ist instabil: jede kleine Störung nach oben treibt das System ins Wachstum und Richtung .
Die Kapazitätslösung ist asymptotisch stabil: knapp unter wächst zurück hoch, wird durch das negative Vorzeichen von zurückgezogen. Die Asymptote ist also ein dynamischer Attraktor. Systematisch in Kap. VII.13.
Wendepunkt der Sigmoid-Kurve: aus folgt nach kurzer Rechnung . Das heisst: das Wachstum erreicht seinen Höchstwert genau dort, wo die Population die halbe Kapazität ausschöpft. Vor beschleunigt die Population (zweite Ableitung positiv); nach verlangsamt sie sich (zweite Ableitung negativ). Diese Form (S-Kurve) ist die mathematische Signatur des logistischen Modells.
Was tun, wenn die DGL nicht direkt separierbar aussieht?
Die Antwort heisst Substitution: ersetze die Funktion durch eine geeignete Funktion einer neuen Hilfsvariable . Wenn die Substitution gut gewählt ist, verwandelt sich die ursprüngliche, nicht-separierbare DGL für in eine separierbare DGL für . Dann lösen wir die neue DGL mit dem Verfahren aus §2 und rechnen am Schluss zurück.
Allgemeines Schema: schreibe mit einer geschickt gewählten Funktion . Die Hilfsvariable ist die neue gesuchte Funktion. Die Ableitung folgt aus der Kettenregel: . Einsetzen in die ursprüngliche DGL liefert eine DGL für , die je nach Wahl von separierbar wird (oder nicht).
Wie wählt man ? Es gibt kein Rezept, nur Erfahrung und Mustererkennung. In der Praxis reichen aber wenige Standard-Substitutionen, die für bestimmte DGL-Formen fast immer greifen (§4.2 und 4.3). Wer diese Muster erkennt, löst die meisten nicht-direkt-separierbaren Klausur-DGLs in Minuten.
Welche Substitution macht eine DGL der Form automatisch separierbar?
Solche DGLs heissen homogen (nicht zu verwechseln mit „rechte Seite null“ aus der linearen Theorie in Kap. VII.5). Definierende Eigenschaft: hängt von und nur über den Quotienten ab.
Beispiele: , , .
Die universelle Substitution für diesen Fall: , also . Die Ableitung folgt aus der Produktregel: . Einsetzen in liefert , also , oder . Diese DGL für ist separierbar (mit und ), und genau das war der Plan.
Beispiel zum Mitrechnen 1: (Geradenschar durch den Ursprung, vgl. VII.3 §5.3). Hier ist , also . Substitution: . Folglich , also const, also und . Wie erwartet: die Lösungen sind die Geraden durch den Ursprung, parametrisiert durch die Steigung .
Beispiel 2: , also . Substitution: , also , trivial separierbar mit .
Rücksubstitution . Probe: , passt.
Notations-Achtung: ist hier eine Funktion einer Variablen , also . In VII.3 war zweistellig. Gleicher Buchstabe, andere Stelligkeit, lass dich nicht verwirren.
Welche weiteren Substitutionen helfen, und welche davon zeigt die Vorlesung?
Die Vorlesung führt genau zwei Substitutions-Muster vor: die homogene Substitution aus §4.2 und die lineare Kombination im Argument (gleich als Erstes, Vorlesungs-Beispiel mit ). Die beiden danach, Bernoulli und die konstante Verschiebung, gehen über den Vorlesungs-Stoff hinaus. Wir führen sie als nützliche Ergänzung auf, weil sie in Aufgabensammlungen vorkommen; sie sind aber nicht der in der Vorlesung gezeigte Weg. Bei jedem Muster erkennt man die DGL an der Form der rechten Seite; die zugehörige Substitution macht die DGL für die Hilfsvariable separierbar (bei Bernoulli zunächst linear).
Erstens, lineare Kombination im Argument (Vorlesung): hat die DGL die Form (mit ), ist der Schlüssel. Das verallgemeinert das Vorlesungs-Beispiel mit .
Ableiten: , also . Einsetzen gibt , eine reine Funktion von (autonom), also separierbar mit .
Zweitens, Bernoulli-DGL (Ergänzung, nicht Vorlesungsweg): mit . Wegen nicht direkt linear; die Substitution macht sie linear. Dieses Muster zeigt die Vorlesung nicht; es hilft aber bei Aufgaben dieses Typs.
Ableiten gibt ; multipliziert man die DGL mit , entsteht , linear in . Gelöst wird das mit der Methode aus Kap. VII.5.
Drittens, separierbar plus konstante Verschiebung (Ergänzung, nicht Vorlesungsweg): manchmal steht die DGL nicht direkt mit getrennten Variablen da, wird es aber nach einer einfachen linearen Verschiebung (vertikale Verschiebung des Funktionsgraphen). Beispiel: ist in dieser Form nicht offensichtlich separierbar, wird aber mit zu , klar separierbar. Auch dieses Muster ist eine Ergänzung über die Vorlesung hinaus.
Damit hast du vier Substitutions-Muster im Werkzeugkasten: die zwei aus der Vorlesung (homogen und lineare Kombination) und zwei Ergänzungen (Bernoulli und Verschiebung). Wer die beiden Vorlesungs-Muster sicher erkennt, klassifiziert die meisten Substitutions-Aufgaben in wenigen Sekunden; die beiden Ergänzungen erweitern das Repertoire für seltenere Formen.
| DGL-Form | Substitution | Resultierende DGL |
|---|---|---|
| (homogen) | , separierbar | |
| , autonom |
| DGL-Form | Substitution | Resultierende DGL |
|---|---|---|
| (Bernoulli) | , linear | |
| (verschoben) | , separierbar |
Übungsaufgaben zu separabler Trennung, Partialbruch in der logistischen DGL und Substitutions-Mustern folgen in einer Phase-2-Runde.
Die Aufgaben für dieses Kapitel werden in einer zukünftigen Version ergänzt.