歐拉法

用微小的直線段逐步構建解曲線

歐拉法透過邁小步來近似微分方程 dy/dx = f(x, y) 的解。在每個點,導數告訴你斜率——沿那個方向畫一小段直線,然後從新點重複。

我們從經典例子開始:dy/dx = y,起點為 (0, 1)。精確解是 y = eˣ,但歐拉法只用加法和乘法就能構建近似解——不需要執行微積分運算。

步長越小,近似越接近真實曲線。試著問 AI 「用 h = 0.5 走5步」「比較 h = 1 和 h = 0.1」。

歐拉法如何運作?
從已知點 (x₀, y₀) 開始。導數 dy/dx = f(x, y) 給出該點的斜率。邁一步:x₁ = x₀ + h,y₁ = y₀ + h·f(x₀, y₀)。從 (x₁, y₁) 重複。每一步都是沿斜率方向的微小直線段。
什麼是步長 h?
步長 h 控制每次迭代的前進距離。較小的 h 精度更高(線段更緊密跟隨曲線)但需要更多步驟。較大的 h 速度更快但精度較低——直線段會抄捷徑。
為什麼歐拉法不能給出精確答案?
每一步都假設斜率在整個區間內是常數,但斜率實際上是連續變化的。這在每一步都會引入誤差,且誤差會累積。就像導航時每100公尺和每10公尺檢查一次方向的區別。
這在哪裡應用?
當微分方程無法精確求解時(大多數實際問題都無法精確求解),歐拉法等數值方法就至關重要了。天氣預報、火箭軌跡、族群模型和電路模擬都用到了這個思想的變體。
What can it graph?
It can plot explicit, implicit, and parametric functions, add points and geometry, and animate sliders on the same graph.
Can I use voice or a photo?
Yes. You can talk to the tutor, upload a worksheet or handwritten problem, and let the graph update from that input.
Will it explain the steps?
Yes. The AI explains what it is drawing and why, so you see the answer on the graph instead of getting only a final number.