高等数学 7.6高阶线性微分方程
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- 一、线性微分方程的解的结构
- *二、常数变易法
方程
d 2 y d x 2 + P ( x ) d y d x + Q ( x ) = f ( x ) (1) \cfrac{\mathrm{d}^2 y}{\mathrm{d}x^2} + P(x) \cfrac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x} + Q(x) = f(x) \tag{1} dx2d2y+P(x)dxdy+Q(x)=f(x)(1)
叫做二阶线性微分方程。当方程右端 f ( x ) ≡ 0 f(x) \equiv 0 f(x)≡0 时,方程叫做齐次的;当 f ( x ) ≢ 0 f(x) \not\equiv 0 f(x)≡0 时,方程叫做非齐次的。
一、线性微分方程的解的结构
先讨论二阶齐次线性方程
y ′ ′ + P ( x ) y ′ + Q ( x ) y = 0 (2) y'' + P(x) y' + Q(x) y = 0 \tag{2} y′′+P(x)y′+Q(x)y=0(2)
定理1 如果函数 y 1 ( x ) y_1(x) y1(x) 与 y 2 ( x ) y_2(x) y2(x) 是方程 ( 2 ) (2) (2) 的两个解,那么
y = C 1 y 1 ( x ) + C 2 y 2 ( x ) (3) y = C_1 y_1(x) + C_2 y_2(x) \tag{3} y=C1y1(x)+C2y2(x)(3)
也是 ( 2 ) (2) (2) 的解,其中 C 1 , C 2 C_1, C_2 C1,C2 是任意常数。
设 y 1 ( x ) , y 2 ( x ) , ⋯ , y n ( x ) y_1(x), y_2(x), \cdots, y_n(x) y1(x),y2(x),⋯,yn(x) 为定义在区间 I I I 上的 n n n 个函数,如果存在 n n n 个不全为零的常数 k 1 , k 2 , ⋯ , k n k_1, k_2, \cdots, k_n k1,k2,⋯,kn,使得当 x ∈ I x \in I x∈I 时恒有等式
k 1 y 1 + k 2 y 2 + ⋯ + k n y n ≡ 0 k_1y_1 + k_2y_2 + \cdots + k_ny_n \equiv 0 k1y1+k2y2+⋯+knyn≡0
成立,那么称这 n n n 个函数在区间 I I I 上线性相关;否则称线性无关。
对于两个函数的情形,它们线性相关与否,只要看它们的比是否为常数:如果比为常数,那么它们是线性相关的;否则就线性无关。
定理2 如果 y 1 ( x ) y_1(x) y1(x) 与 y 2 ( x ) y_2(x) y2(x) 是方程 ( 2 ) (2) (2) 的两个线性无关的特解,那么
y = C 1 y 1 ( x ) + C 2 y 2 ( x ) ( C 1 , C 2 是任意常数 ) y = C_1 y_1(x) + C_2 y_2(x) \quad (C_1, C_2 是任意常数) y=C1y1(x)+C2y2(x)(C1,C2是任意常数)
就是方程 ( 2 ) (2) (2) 的通解。
定理2推广到 n n n 阶齐次线性方程,得到如下推论
推论 如果 y 1 ( x ) , y 2 ( x ) , ⋯ , y n ( x ) y_1(x), y_2(x), \cdots, y_n(x) y1(x),y2(x),⋯,yn(x) 是 n n n 阶齐次线性方程
y ( n ) + a 1 ( x ) y ( n − 1 ) + ⋯ + a n − 1 ( x ) y ′ + a n ( x ) y = 0 y^{(n)} + a_1(x) y^{(n - 1)} + \cdots + a_{n - 1}(x) y' + a_n(x) y = 0 y(n)+a1(x)y(n−1)+⋯+an−1(x)y′+an(x)y=0
的 n n n 个线性无关的解,那么此方程的通解为
y = C 1 y 1 ( x ) + C 2 y 2 ( x ) + ⋯ + C n y n ( x ) , y = C_1 y_1(x) + C_2 y_2(x) + \cdots + C_n y_n(x) , y=C1y1(x)+C2y2(x)+⋯+Cnyn(x),
其中 C 1 , C 2 , ⋯ , C n C_1, C_2, \cdots, C_n C1,C2,⋯,Cn 为任意常数。
定理3 设 y ∗ ( x ) y^*(x) y∗(x) 是二阶非齐次线性方程
y ′ ′ + P ( x ) y ′ + Q ( x ) y = f ( x ) (4) y'' + P(x)y' + Q(x)y = f(x) \tag{4} y′′+P(x)y′+Q(x)y=f(x)(4)
的一个特解, Y ( x ) Y(x) Y(x) 是与 ( 4 ) (4) (4) 对应的齐次方程 ( 2 ) (2) (2) 的通解,则
y = Y ( x ) + y ∗ ( x ) (5) y = Y(x) + y^*(x) \tag{5} y=Y(x)+y∗(x)(5)
是二阶非齐次线性微分方程 ( 4 ) (4) (4) 的通解。
定理4 设非齐次线性方程 ( 4 ) (4) (4) 的右端 f ( x ) f(x) f(x) 是两个函数之和,即
y ′ ′ + P ( x ) y ′ + Q ( x ) y = f 1 ( x ) + f 2 ( x ) , y'' + P(x)y' + Q(x)y = f_1(x) + f_2(x) , y′′+P(x)y′+Q(x)y=f1(x)+f2(x),
而 y 1 ∗ ( x ) y_1^* (x) y1∗(x) 与 y 2 ∗ y_2^* y2∗ 分别是方程
y ′ ′ + P ( x ) y ′ + Q ( x ) y = f 1 ( x ) y'' + P(x)y' + Q(x)y = f_1(x) y′′+P(x)y′+Q(x)y=f1(x)
与
y ′ ′ + P ( x ) y ′ + Q ( x ) y = f 2 ( x ) y'' + P(x)y' + Q(x)y = f_2(x) y′′+P(x)y′+Q(x)y=f2(x)
的特解,则 y 1 ∗ ( x ) + y 2 ∗ ( x ) y_1^* (x) + y_2^* (x) y1∗(x)+y2∗(x) 就是原方程得特解。
这一定理通常称为线性微分方程的解的叠加原理。
定理3和定理4也可推广到 n n n 阶非齐次线性方程。
*二、常数变易法
常数变易法也适用于解高阶线性微分方程。
如果已知齐次方程 ( 2 ) (2) (2) 的通解为
Y ( x ) = C 1 y 1 ( x ) + C 2 y 2 ( x ) Y(x) = C_1 y_1(x) + C_2 y_2(x) Y(x)=C1y1(x)+C2y2(x)
那么,可以用如下的常数变易法去求非齐次方程 ( 4 ) (4) (4) 的通解,令
y = y 1 ( x ) v 1 + y 2 ( x ) v 2 (6) y = y_1(x) v_1 + y_2(x) v_2 \tag{6} y=y1(x)v1+y2(x)v2(6)
要确定未知函数 v 1 ( x ) v_1(x) v1(x) 及 v 2 ( x ) v_2(x) v2(x) 使 ( 6 ) (6) (6) 式所表示的函数满足非齐次方程 ( 4 ) (4) (4)。为此,对 ( 6 ) (6) (6) 求导,得
y ′ = y 1 v 1 ′ + y 2 v 2 ′ + y 1 ′ v 1 + y 2 ′ v 2 . y' = y_1 v_1' + y_2 v_2' + y_1' v_1 + y_2' v_2 . y′=y1v1′+y2v2′+y1′v1+y2′v2.
由于两个未知函数 v 1 , v 2 v_1, v_2 v1,v2 只需使 ( 6 ) (6) (6) 所表示的函数满足一个关系式 ( 4 ) (4) (4) 。所以可规定它们再满足一个关系式。从 y ′ y' y′ 的上述表示式可看出,为了使 y ′ ′ y'' y′′ 的表示式中不含 v 1 ′ ′ v_1'' v1′′ 和 v 2 ′ ′ v_2'' v2′′,可设
y 1 v 1 ′ + y 2 v 2 ′ = 0 (7) y_1 v_1' + y_2 v_2' = 0 \tag{7} y1v1′+y2v2′=0(7)
从而
y ′ = y 1 ′ v 1 + y 2 ′ v 2 y' = y_1' v_1 + y_2' v_2 y′=y1′v1+y2′v2
再求导,得
y ′ ′ = y 1 ′ v 1 ′ + y 2 ′ v 2 ′ + y 1 ′ ′ v 1 + y 2 ′ ′ v 2 y'' = y_1' v_1' + y_2' v_2' +y_1'' v_1 + y_2'' v_2 y′′=y1′v1′+y2′v2′+y1′′v1+y2′′v2
把 y , y ′ , y ′ ′ y, y', y'' y,y′,y′′ 代入方程 ( 4 ) (4) (4) ,得
y 1 ′ v 1 ′ + y 2 ′ v 2 ′ + y 1 ′ ′ v 1 + y 2 ′ ′ v 2 + P ( y 1 ′ v 1 + y 2 ′ v 2 ) + Q ( y 1 v 1 , y 2 v 2 ) = f y_1' v_1' + y_2' v_2' +y_1'' v_1 + y_2'' v_2 + P(y_1' v_1 + y_2' v_2) + Q(y_1 v_1, y_2 v_2) = f y1′v1′+y2′v2′+y1′′v1+y2′′v2+P(y1′v1+y2′v2)+Q(y1v1,y2v2)=f
整理,得
y 1 ′ v 1 ′ + y 2 ′ v 2 ′ + ( y 1 ′ ′ + P y 1 ′ + Q y 1 ) v 1 + ( y 2 ′ ′ + P y 2 ′ + Q y 2 ) v 2 = f y_1' v_1' + y_2' v_2' + (y_1'' + Py_1' + Qy_1) v_1 + (y_2'' + Py_2' + Qy_2)v_2 = f y1′v1′+y2′v2′+(y1′′+Py1′+Qy1)v1+(y2′′+Py2′+Qy2)v2=f
注意到 y 1 y_1 y1 及 y 2 y_2 y2 是齐次方程 ( 2 ) (2) (2) 的解,故上式即为
y 1 ′ v 1 ′ + y 2 ′ v 2 ′ = f (8) y_1' v_1' + y_2' v_2' = f \tag{8} y1′v1′+y2′v2′=f(8)
联立方程 ( 7 ) (7) (7) 与 ( 8 ) (8) (8) ,在系数行列式
W = ∣ y 1 y 2 y 1 ′ y 2 ′ ∣ = y 1 y 2 ′ − y 1 ′ y 2 ≠ 0 W = \begin{vmatrix} y_1 & y_2 \\ y_1' & y_2' \end{vmatrix} = y_1 y_2' - y_1' y_2 \neq 0 W= y1y1′y2y2′ =y1y2′−y1′y2=0
时,可解得
v 1 ′ = − y 2 f W , v 2 ′ = y 1 f W . v_1' = - \cfrac{y_2 f}{W}, \quad v_2' = \cfrac{y_1 f}{W} . v1′=−Wy2f,v2′=Wy1f.
对上两式积分(假定 f ( x ) f(x) f(x) 连续),得
v 1 = C 1 + ∫ ( − y 2 f W ) d x , v 2 = C 2 + ∫ y 1 f W d x . v_1 = C_1 + \int \left( - \cfrac{y_2 f}{W} \right) \mathrm{d}x, \quad v_2 = C_2 + \int \cfrac{y_1 f}{W} \mathrm{d}x . v1=C1+∫(−Wy2f)dx,v2=C2+∫Wy1fdx.
于是得非齐次方程 ( 1 ) (1) (1) 的通解为
y = C 1 y 1 + C 2 y 2 − y 1 ∫ y 2 f W d x + y 2 ∫ y 1 f W d x . y = C_1 y_1 + C_2 y_2 - y_1 \int \cfrac{y_2 f}{W} \mathrm{d}x + y_2 \int \cfrac{y_1 f}{W} \mathrm{d}x . y=C1y1+C2y2−y1∫Wy2fdx+y2∫Wy1fdx.
例1 已知齐次方程 ( x − 1 ) y ′ ′ − x y ′ + y = 0 (x - 1)y'' - xy' + y = 0 (x−1)y′′−xy′+y=0 的通解为 Y ( x ) = C 1 x + C 2 e x Y(x) = C_1 x + C_2 \mathrm{e}^x Y(x)=C1x+C2ex,求非齐次方程 ( x − 1 ) y ′ ′ − x y ′ + y = ( x − 1 ) 2 (x - 1)y'' - xy' + y = (x - 1)^2 (x−1)y′′−xy′+y=(x−1)2 的通解。
解:把所给方程写成标准形式
y ′ ′ − x x − 1 y ′ + 1 x − 1 = x − 1 y'' - \cfrac{x}{x - 1} y' + \cfrac{1}{x - 1} = x - 1 y′′−x−1xy′+x−11=x−1
令 y = x v 1 + e x v 2 y = xv_1 + \mathrm{e}^x v_2 y=xv1+exv2,按照
{ y 1 v 1 ′ + y 2 v 2 ′ = 0 y 1 ′ v 1 ′ + y 2 ′ v 2 ′ = f \begin{cases} y_1 v_1' + y_2 v_2' = 0 \\ y_1' v_1' + y_2' v_2' = f \end{cases} {y1v1′+y2v2′=0y1′v1′+y2′v2′=f
有
{ x v 1 ′ + e x v 2 ′ = 0 v 1 ′ + e x v 2 ′ = x − 1 \begin{cases} xv_1' + \mathrm{e}^x v_2' = 0 \\ v_1' + \mathrm{e}^x v_2' = x - 1 \end{cases} {xv1′+exv2′=0v1′+exv2′=x−1
解得
v 1 ′ = − 1 , v 2 ′ = x e − x . v_1' = -1, \quad v_2' = x \mathrm{e}^{-x} . v1′=−1,v2′=xe−x.
积分,得
v 1 = C 1 − x , v 2 = C 2 − ( x + 1 ) e − x . v_1 = C_1 - x, \quad v_2 = C_2 - (x + 1)\mathrm{e}^{-x} . v1=C1−x,v2=C2−(x+1)e−x.
于是所求非齐次方程的通解为
y = C 1 x + C 2 e x − ( x 2 + x + 1 ) . y = C_1 x + C_2 \mathrm{e}^x - (x^2 + x + 1). y=C1x+C2ex−(x2+x+1).
如果只知齐次方程 ( 2 ) (2) (2) 的一个不恒为零的解 y 1 ( x ) y_1 (x) y1(x) ,那么,利用变换 y = u y 1 ( x ) y = u y_1 (x) y=uy1(x),可把非齐次方程 ( 1 ) (1) (1) 化为一阶线性方程。
事实上,把
y = y 1 u , y ′ = y 1 u ′ + y 1 ′ u , y ′ ′ = y 1 u ′ ′ + 2 y 1 ′ u ′ + y 1 ′ ′ u y = y_1 u, y' = y_1 u' + y_1' u, y'' = y_1 u'' + 2 y_1' u' + y_1'' u y=y1u,y′=y1u′+y1′u,y′′=y1u′′+2y1′u′+y1′′u
代入方程 ( 1 ) (1) (1),得
y 1 u ′ ′ + 2 y 1 ′ u ′ + y 1 ′ ′ u + P ( y 1 u ′ + y 1 ′ u ) + Q y 1 u = f , y_1 u'' + 2 y_1' u' + y_1'' u + P(y_1 u' + y_1' u) + Qy_1 u = f, y1u′′+2y1′u′+y1′′u+P(y1u′+y1′u)+Qy1u=f,
即
y 1 u ′ ′ + ( 2 y 1 ′ + P y 1 ) u ′ + ( y 1 ′ ′ + P y 1 ′ + Q y 1 ) u = f , y_1 u'' + (2y_1' + Py_1)u' + (y_1'' + Py_1' + Qy_1)u = f, y1u′′+(2y1′+Py1)u′+(y1′′+Py1′+Qy1)u=f,
由于 y 1 ′ ′ + P y 1 ′ + Q y 1 ≡ 0 y_1'' + Py_1' + Qy_1 \equiv 0 y1′′+Py1′+Qy1≡0,故上式为
y 1 u ′ ′ + ( 2 y 1 ′ + P y 1 ) u ′ = f . y_1u'' + (2y_1' + Py_1) u' = f. y1u′′+(2y1′+Py1)u′=f.
令 u ′ = z u' = z u′=z ,上式即化为一阶线性方程
y 1 z ′ + ( 2 y 1 ′ + P y 1 ) z = f . (9) y_1 z' + (2y_1' + Py_1) z = f. \tag{9} y1z′+(2y1′+Py1)z=f.(9)
把方程 ( 4 ) (4) (4) 化为方程 ( 9 ) (9) (9) 以后,按一阶线性方程的解法,设求得方程 ( 9 ) (9) (9) 的通解为
z = C 2 Z ( x ) + z ∗ ( x ) z = C_2 Z(x) + z^* (x) z=C2Z(x)+z∗(x)
积分得
u = C 1 + C 2 U ( x ) + u ∗ ( x ) ( 其中 U ′ ( x ) = Z ( x ) , u ∗ ′ ( x ) = z ∗ ( x ) ) , u = C_1 + C_2 U(x) + u^* (x) \quad (其中 U'(x) = Z(x), u^{*'}(x) = z^* (x)) , u=C1+C2U(x)+u∗(x)(其中U′(x)=Z(x),u∗′(x)=z∗(x)),
上式两端同乘 y 1 ( x ) y_1(x) y1(x),便得方程 ( 4 ) (4) (4) 的通解
y = C 1 y 1 ( x ) + C 2 U ( x ) y 1 ( x ) + u ∗ ( x ) y 1 ( x ) y = C_1 y_1(x) + C_2 U(x) y_1 (x) + u^* (x) y_1 (x) y=C1y1(x)+C2U(x)y1(x)+u∗(x)y1(x)
上述方法也适用于求齐次方程 ( 2 ) (2) (2) 的通解。
例2 已知 y 1 ( x ) = e x y_1 (x) = \mathrm{e}^x y1(x)=ex 是齐次方程 y ′ ′ − 2 y ′ + y = 0 y'' - 2y' + y = 0 y′′−2y′+y=0 的解,求非齐次方程 y ′ ′ − 2 y ′ + y = 1 x e x y'' - 2y' + y = \cfrac{1}{x} \mathrm{e}^x y′′−2y′+y=x1ex .
解:令 y = e x u y = \mathrm{e}^x u y=exu,则 y ′ = e x ( u ′ + u ) , y ′ ′ = e x ( u ′ ′ + 2 u ′ + u ) y' = \mathrm{e}^x (u' + u), y'' = \mathrm{e}^x (u'' + 2u' + u) y′=ex(u′+u),y′′=ex(u′′+2u′+u) ,代入非齐次方程,得
e x ( u ′ ′ + 2 u ′ + u ) − 2 e x ( u ′ + u ) + e x u = 1 x e x , \mathrm{e}^x (u'' + 2u' + u) - 2 \mathrm{e}^x (u' + u) + \mathrm{e}^x u = \cfrac{1}{x} \mathrm{e}^x , ex(u′′+2u′+u)−2ex(u′+u)+exu=x1ex,
即
e x u = 1 x e x , u ′ ′ = 1 x . \mathrm{e}^x u = \cfrac{1}{x} \mathrm{e}^x, \quad u'' = \cfrac{1}{x} . exu=x1ex,u′′=x1.
只要直接积分,便得
u ′ = C + ln ∣ x ∣ , u' = C + \ln |x| , u′=C+ln∣x∣,
再积分得
u = C 1 + C x + x ln ∣ x ∣ − x , u = C_1 + Cx + x \ln |x| - x , u=C1+Cx+xln∣x∣−x,
即
u = C 1 + C 2 x + x ln ∣ x ∣ ( C 2 = C − 1 ) . u = C_1 + C_2 x + x \ln |x| \quad (C_2 = C - 1). u=C1+C2x+xln∣x∣(C2=C−1).
于是所求通解为
y = C 1 e x + C 2 x e x + x e x ln ∣ x ∣ . y = C_1 \mathrm{e}^x + C_2 x \mathrm{e}^x + x \mathrm{e}^x \ln |x| . y=C1ex+C2xex+xexln∣x∣.
原文链接:高等数学 7.6高阶线性微分方程
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PHP(Hypertext Preprocessor,超文本预处理器)是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言,主要用于网页开发,同时也可以进行命令行脚本编写。以下是PHP编程的基础知识: 1. PHP文件结构 PHP文件通常以 .php 为扩…...
TwinCAT3下位机配置EAP通讯传递与接收变量
添加EAP设备 DEVICE中右键选择添加新项,添加EAP(EtherCAT Automation Protocal)选择Network Variables类型,如下图。 设置网络适配器来激活EAP,在Adapter中选择search,选择网络适配器后确定,…...
近似推断 - 期望最大化(EM)篇
前言 近似推断是统计学和机器学习中一个至关重要的领域,尤其在处理复杂模型和不完全数据时显得尤为重要。期望最大化( Expectation Maximization \text{Expectation Maximization} Expectation Maximization,简称 EM \text{EM} EM࿰…...
arp欺骗及其实验
ARP欺骗(ARP Spoofing)是一种网络攻击技术,攻击者通过伪造ARP(地址解析协议)消息,将其MAC地址与目标IP地址关联,从而实现对网络流量的截获、篡改或重定向。以下是ARP欺骗的详细信息:…...
HDU The Boss on Mars(容斥原理)
题目大意: ACM 有 n 名员工,现在是他们从老板那里拿薪水的时候了。所有员工都从 1 到 n 编号。原因不明,如果员工的工作编号是 k,他今年可以获得 k^4 Mars 美元。所以为 ACM 工作的员工非常富有。 因为员工人数太多,…...
FastAPI 教程:从入门到实践
FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,支持 Python 3.6。它基于标准 Python 类型提示,易于学习且功能强大。以下是一个完整的 FastAPI 入门教程,涵盖从环境搭建到创建并运行一个简单的…...
JVM垃圾回收机制全解析
Java虚拟机(JVM)中的垃圾收集器(Garbage Collector,简称GC)是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象,从而释放内存空间,避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...
在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南
在Ubuntu系统中,有时需要在系统启动时自动执行某些命令,特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能,可以使用多种方法,包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法,并提供…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用
1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...
Python Ovito统计金刚石结构数量
大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...
三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数
前置 单峰函数有唯一的最大值,最大值左侧的数值严格单调递增,最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值,最小值左侧的数值严格单调递减,最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...
LabVIEW双光子成像系统技术
双光子成像技术的核心特性 双光子成像通过双低能量光子协同激发机制,展现出显著的技术优势: 深层组织穿透能力:适用于活体组织深度成像 高分辨率观测性能:满足微观结构的精细研究需求 低光毒性特点:减少对样本的损伤…...
HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧
上周三,HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成,这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋,但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称,这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...
API网关Kong的鉴权与限流:高并发场景下的核心实践
🔥「炎码工坊」技术弹药已装填! 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 引言 在微服务架构中,API网关承担着流量调度、安全防护和协议转换的核心职责。作为云原生时代的代表性网关,Kong凭借其插件化架构…...
麒麟系统使用-进行.NET开发
文章目录 前言一、搭建dotnet环境1.获取相关资源2.配置dotnet 二、使用dotnet三、其他说明总结 前言 麒麟系统的内核是基于linux的,如果需要进行.NET开发,则需要安装特定的应用。由于NET Framework 是仅适用于 Windows 版本的 .NET,所以要进…...
