Sistema de ecuaciones diferenciales

Un sistema de ecuaciones diferenciales es un conjunto de varias ecuaciones diferenciales con varias funciones incógnitas y un conjunto de condiciones de contorno. Una solución del mismo es un conjunto de funciones diferenciables que satisfacen todas y cada una de las ecuaciones del sistema. Según el tipo de ecuaciones diferenciales puede tenerse un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias o un sistema de ecuaciones en derivadas parciales.

En un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias de cualquier orden, puede ser reducido a un sistema equivalente de primer orden, si se introducen nuevas variables y ecuaciones. Por esa razón en este artículo sólo se consideran sistemas de ecuaciones de primer orden. Un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden escrito en forma explícita es un sistema de ecuaciones de la forma:

${displaystyle {egin{cases}{cfrac {dx_{1}}{dt}}=F_{1}(x_{1},x_{2},ldots ,x_{n};t)\{cfrac {dx_{2}}{dt}}=F_{2}(x_{1},x_{2},ldots ,x_{n};t)\ldots \{cfrac {dx_{n}}{dt}}=F_{n}(x_{1},x_{2},ldots ,x_{n};t)end{cases}}}$

Dado un sistema de ecuaciones diferenciales de orden n con m ecuaciones:

${displaystyle F_{i}left(x_{j},{frac {dx_{j}}{dt}},ldots ,{frac {d^{n}x_{j}}{dt^{n}}};t ight)=0qquad {mbox{con}} i,jin {1,2,ldots ,m}}$

Existe un sistema equivalente de primer orden con a lo sumo (n+1) x m ecuaciones. Para ver esto consideremos un sistema en que intervienen m funciones incógnitas x_i y sus n derivadas, e introduzcamos un nuevo conjunto de variables y_i,k definidos de la siguiente manera:

${displaystyle y_{i,k}(t):={frac {d^{k}x_{i}(t)}{dt^{k}}}}$

El sistema de primer orden equivalente en las variables y_i,k resulta ser:

${displaystyle {egin{cases}y_{i,k+1}={cfrac {dy_{i,k}}{dt}}&kin {0,2,ldots ,n-1}\F_{i}left(y_{j,0},y_{j,1},ldots ,y_{j,n};t ight)=0&i,jin {1,2,ldots ,m}end{cases}}}$

Como ejemplo de reducción de un sistema de ecuaciones diferenciales podemos considerar las ecuaciones de movimiento de la mecánica newtoniana de una partícula que es un sistema de segundo orden con tres ecuaciones:

${displaystyle {egin{cases}m{cfrac {d^{2}x}{dt^{2}}}=F_{x}left(x,y,z;{cfrac {dx}{dt}},{cfrac {dy}{dt}},{cfrac {dz}{dt}};t ight)\m{cfrac {d^{2}y}{dt^{2}}}=F_{y}left(x,y,z;{cfrac {dx}{dt}},{cfrac {dy}{dt}},{cfrac {dz}{dt}};t ight)\m{cfrac {d^{2}z}{dt^{2}}}=F_{z}left(x,y,z;{cfrac {dx}{dt}},{cfrac {dy}{dt}},{cfrac {dz}{dt}};t ight)end{cases}}}$

Si se introducen tres funciones incógnita nuevas que representan la velocidad, el sistema anterior se puede reducir a un sistema de primer orden y seis ecuaciones:

${displaystyle {egin{cases}{cfrac {dx}{dt}}=v_{x}(t),&m{cfrac {dv_{x}}{dt}}=F_{x}left(x,y,z;v_{x},v_{y},v_{z};t ight)\{cfrac {dy}{dt}}=v_{y}(t),&m{cfrac {dv_{y}}{dt}}=F_{y}left(x,y,z;v_{x},v_{y},v_{z};t ight)\{cfrac {dz}{dt}}=v_{z}(t),&m{cfrac {dv_{z}}{dt}}=F_{z}left(x,y,z;v_{x},v_{y},v_{z};t ight)end{cases}}}$

Un sistema lineal de ecuaciones diferenciales con coeficientes constantes es un sistema de la forma:

${displaystyle {egin{cases}{dot {mathbf {X} }}(t)={egin{Bmatrix}{dot {X}}_{1}(t)\ldots \{dot {X}}_{n}(t)end{Bmatrix}}={egin{bmatrix}a_{11}&cdots &a_{1n}\vdots &ddots &vdots \a_{n1}&cdots &a_{nn}end{bmatrix}}{egin{Bmatrix}X_{1}(t)\ldots \X_{n}(t)end{Bmatrix}}+{egin{Bmatrix}f_{1}(t)\ldots \f_{n}(t)end{Bmatrix}}=mathbf {A} mathbf {X} (t)+mathbf {f} (t)\mathbf {X} (t_{0})=mathbf {X} _{0}end{cases}}}$

Donde ${displaystyle mathbf {X} (t)}$ representa el vector de funciones incógnita. La solución de este sistema viene dada por la exponenciación de la matriz de coeficientes:

${displaystyle mathbf {X} (t)=e^{mathbf {A} (t-t_{0})}mathbf {X} _{0}+int _{t_{0}}^{t}e^{mathbf {A} (t-s)}mathbf {f} (s) ds}$

Como ejemplo podemos considerar el siguiente sistema homogéneo:

${displaystyle {dot {mathbf {X} }}(t)={egin{Bmatrix}{dot {X}}_{1}\{dot {X}}_{2}end{Bmatrix}}={egin{bmatrix}3&-4\4&3end{bmatrix}}{egin{Bmatrix}X_{1}\X_{2}end{Bmatrix}}qquad mathbf {X} (0)={egin{Bmatrix}1\1end{Bmatrix}}}$

Los valores propios de la matriz son ${displaystyle 3pm 4i}$ y por tanto la exponenciación de la matriz da lugar a funciones trigonométricas al tener parte imaginaria no nula, de hecho, la solución calculada a partir de la exponenciación resulta:

${displaystyle X_{1}(t)=e^{3t}(cos 4t-sin 4t)qquad X_{2}(t)=e^{3t}(cos 4t+sin 4t)}$

Un sistema de ecuaciones diferenciales general tiene la forma:^[1]​

(*)${displaystyle {dot {mathbf {X} }}(t)=mathbf {A} (t)mathbf {X} (t)+mathbf {f} (t),qquad mathbf {X} (t_{0})=mathbf {X} _{0}, t_{0}in [t_{1},t_{2}]}$

Donde:

El teorema de Peano-Ricardi establece mediante una demostración constructiva la existencia y unicidad de la solución de un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias de la forma (*) en las que tanto la matriz ${displaystyle mathbf {A} (t)}$ como la función ${displaystyle mathbf {f} (t)}$ sean continuas en un intervalo compacto ${displaystyle [t_{0},t_{0}+T],}$. El teorema procede por inducción construyendo una serie de funciones vectoriales que converge hacia la solución única del problema:

(**)${displaystyle mathbf {X} _{k+1}(t):=mathbf {X} _{0}+int _{t_{0}}^{t}[mathbf {A} (s)mathbf {X} _{k}(s)+mathbf {f} (s)] ds,qquad mathbf {X} _{0}(t):=mathbf {X} _{0}}$

Probando que la anterior sucesión es una sucesión de Cauchy y dado que el espacio de funciones vectoriales continuas es completo se sigue existe un único límite de dicha solución. Se puede probar que dicho límite es precisamente la solución buscada.

Aunque el teorema prueba la existencia y unicidad, el método constructivo puede no resultar un método práctico para encontrar una buena aproximación a la solución y mucho menos la solución analítica.