小白往往听到微分方程就觉得害怕，其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂，而且很容易写出高水平的数模论文。
本文介绍微分方程模型的建模与求解，通过常微分方程、常微分方程组、高阶常微分方程 3个案例手把手教你搞定微分方程。
通过二阶 RLC 电路问题，学习微分方程模型的建模、求解和讨论。
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1. 微分方程 1.1 基本概念
微分方程是描述系统的状态随时间和空间演化的数学工具。物理中许多涉及变力的运动学、动力学问题，如空气的阻力为速度函数的落体运动等问题，很多可以用微分方程求解。微分方程在化学、工程学、经济学和人口统计等领域也有广泛应用。
具体来说，微分方程是指含有未知函数及其导数的关系式。
微分方程按自变量个数分为：只有一个自变量的常微分方程（Ordinary Differential Equations）和包含两个或两个以上独立变量的偏微分方程（Partial Differential Equations）。
微分方程按阶数分为：一阶、二阶、高阶，微分方程的阶数取决于方程中最高次导数的阶数。
微分方程还可以分为：（非）齐次，常（变）系数，（非）线性，初值问题/边界问题...
以上内容看看就算了，看多了就吓跑了。
1.2 微分方程的数学建模
微分方程的数学建模其实并不复杂，基本过程就是分析题目属于哪一类问题、可以选择什么微分方程模型，然后如何使用现有的微分方程模型建模。
在数学、力学、物理、化学等各个学科领域的课程中，针对该学科的各种问题都会建立适当的数学模型。在中学课程中，各学科的数学模型主要是线性或非线性方程，而在大学物理和各专业的课程中，越来越多地出现用微分方程描述的数学模型。
数学建模中的微分方程问题，通常还是这些专业课程中相对简单的模型，专业课程的教材在介绍一个模型时，往往都做了非常详细的讲解。只要搞清楚问题的类型、选择好数学模型，建模和求解并不是很难，而且在撰写论文时对问题背景、使用范围、假设条件、求解过程有大量现成的内容可以复制参考。
小白之所以害怕，一是看到微分方程就心里发怵，二是缺乏专业背景，不知道从哪里查资料、不能判断问题的类型、不知道选择什么模型、不善于从题目内容得出模型参数，也不知道如何编程求解。所以，老师说，一看这就是××问题，显然就可以用××模型。小白说，我们还是换 B题吧。
本系列将会从简单的微分方程模型入手，重点介绍微分方程数值解法的编程实现，并通过分析问题、建立模型的案例帮助小白树立信心和动力。
希望你在学习本系列之后，会发现微分方程模型是数学建模中最容易的题型：模型找教材，建模找例题，求解有例程，讨论有套路，论文够档次。
1.3 微分方程的数值解法
在学习专业课程时，经常会推导和求解微分方程的解析解，小白对微分方程模型的恐惧就是从高等数学“微分方程”开始，经过专业课的不断强化而形成的。实际上，只有很少的微分方程可以解析求解，大多数的微分方程只能采用数值方法进行求解。
微分方程的数值求解是先把时间和空间离散化，然后将微分化为差分，建立递推关系，然后反复进行迭代计算，得到任意时间和空间的值。
如果你还是觉得头晕目眩，我们可以说的更简单一些。建模就是把专业课教材上的公式抄下来，求解就是把公式的参数输入到 Python 函数中。
我们先说求解。求解常微分方程的基本方法，有欧拉法、龙格库塔法等，可以详见各种教材，撰写数模竞赛论文时还是可以抄几段的。本文沿用“编程方案”的概念，不涉及这些算法的具体内容，只探讨如何使用 Python 的工具包、库函数，零基础求解微分方程模型。
我们的选择是 Python 常用工具包三剑客：Scipy、Numpy 和 Matplotlib：
Scipy 是 Python 算法库和数学工具包，包括最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解等模块。有人介绍 Scipy 就是 Python 语言的 Matlab，所以大部分数学建模问题都可以用它搞定。
Numpy 提供了高维数组的实现与计算的功能，如线性代数运算、傅里叶变换及随机数生成，另外还提供了与 C/C++ 等语言的集成工具。
Matplotlib 是可视化工具包，可以方便地绘制各种数据可视化图表，如折线图、散点图、直方图、条形图、箱形图、饼图、三维图，等等。