Решение СЛОДУ определяется с помощью переходной матрицы
для вектора начальных условий
следующим выражением:
.
Пусть требуется получить решение СЛОДУ в узлах равномерной сетки

с известным шагом h. Для этого рассмотрим решения в двух последовательных узлах сетки, например:


Продолжая вычисления указанным способом, получим общее выражение для решения СЛОДУ на узлах равномерной сетки:

Таким образом, решение СЛОДУ задается рекуррентным разностным уравнением с постоянной (для фиксированного шага сетки) матрицей системы
.
Для вычисления матрицы
можно воспользоваться тем, что матричный ряд

сходится абсолютно для любого h, в связи с чем величину
можно вычислять путем непосредственного суммирования ряда из N членов

где
.
Решение системы линейных неоднородных дифференциальных уравнений
Как было выведено ранее, математическая модель линейной динамической системы представляет собой задачу Коши для СЛНДУ:

.
где вектор-функция
известна для любого момента времени. Найдем решение СЛНДУ. Для этого произведем замену переменных
,
где
– решение СЛНДУ,
‚
– переходная матрица для СЛОДУ

Продифференцировав величину

по переменной t с учетом того, что
в силу СЛНДУ, получим:

При переходе к последнему равенству воспользовались равенством
,
которое следует из представления
в виде ряда.
Интегрируя выражение

на интервале
получим:

Подставив в него
и
получим

Окончательно решение СЛНДУ будет иметь вид:

Формула для решения СЛНДУ носит название формулы Коши.
Численное решение СЛНДУ
Воспользуемся формулой Коши для построения алгоритма численного решения СЛНДУ, то есть решений
, вычисленных в узлах равномерной сетки

Вычислим !!!!!!!!!
в соответствии с формулой Коши:
.
Считая величину h малой, можно пренебречь изменением входного сигнала на интервале
, то есть считать

тогда

Интеграл вычислим путем замены переменных

откуда


тогда

Обозначив величины
,
получим выражение для решения в первом узле сетки:
.
Вычислив
по указанной методике, получим

Аналогично для i-го узла сетки решение определяется следующей дискретной системой:

Матрицы
и
вычисляют разложением
в матричный ряд, тогда

Отсюда

В MATLAB реализована команда вычисления матриц дискретной системы
и
по матрицам А, В исходной системы:
[ad,bd]=c2d(a,b,h);
где a, b – матрицы исходной системы, h – величина шага по времени, ad и bd – матрицы дискретной системы.
Преобразование линейных моделей
Переход От СЛДУ к ЛДУ n-го порядка
Описание линейной динамической системы в виде СЛДУ -


называют описанием в форме пространства состояний, т. к. . x – вектор состояния или фазовый вектор.
Описание в форме пространства состояний связано с описанием в форме “вход—выход”, т.е. с математическим описанием, непосредственно связывающим выход
и его производные со входом
и его производными:

где
, – квадратные матрицы строения
, а
– матрицы строения
.
Если ввести оператор дифференцирования
, уравнение преобразуется к виду

т.е. может быть записано в операторной форме

где
- матричные полиномы от оператора p (коэффициенты этих полиномов — матрицы).
Если ввести
– обратную матрицу, то формально можно записать

где
– передаточная функция динамической системы. При этом
– условная запись, под которой понимают, строго говоря, выражение
,
т.е. дифференциальное уравнение !!!!!!-го порядка.
Если
и
– скалярные выход и вход, то
– скалярные полиномs, поэтому

где
,
и является дробно-рациональной функцией.
Найдем выражение для матричных полиномов
через матрицы системы A, B, C, D.
Уравнение состояния имеет вид

Уравнение выходов имеет вид

Найдем выражение для r-й производной выхода
, где r – произвольное число. Делать это будем путем последовательного дифференцирования уравнений выхода.


Для
имеем:

Матрицу
можно выразить через
. По теореме Гамильтона-Кэли матрица А является корнем своего характеристического полинома. Если
– характеристический полином матрицы А, то при
.

где I –- единичная матрица, 0 – нулевая матрица строения
.
Следовательно, первое слагаемое в выражении для можно записать как

и выражение для
примет вид:

Из выражения для
получаем:

Подставим его в предыдущее выражение. Получим запись следующего вида:

Ее преобразуем к виду

а затем

В последнем выражении подразумевается
(в характеристическом полиноме это коэффициент при
. В правой части этого выражения присутствуют следующие слагаемые:



т.е. правая часть имеет вид

где

Таким образом
. Учитывая, что !!!!!!!
,
, получаем

что эквивалентно записи
,
где
– характеристический полином. Последняя запись эквивалентна передаточной функции (ПФ)
, рассмотренной выше.
В общем случае, когда вход u и выход y являются не скалярными, а векторными, мы имеем дело с матричной ПФ от u к y. В этом случае вместо полинома
получается матрица
,
где
- полином. При этом
.
Связь между
и
определяет соотношение

где 
Ее элементы - это
представляющие собой ПФ от i-го входа к j-му выходу. Таким образом, знаменатель всех ПФ один и тот же и равен
– характеристическому полиному матрицы А. Матричную ПФ можно получить и при помощи преобразования Лапласа для системы


Применив преобразование Лапласа L к вектор-функциям
,
,
:

получим

или

или

а также

Отсюда

где
– это матричная ПФ вида

Здесь
– полиномы относительно s, они совпадают с полиномами
.
Поэтому в области изображений

Полиномы
можно вычислять приведенным ранее способом.