Apresentei o seguinte prompt ao Perplexity AI:
Para resolver a equação diferencial dada, vamos seguir os passos abaixo:
## Passo 1: Escrever a Equação Diferencial
A equação diferencial é:
\[
(D^2 + 5D + 6)y(t) = (D + 1)x(t)
\]
com $x(t) = u(t)$, onde $u(t)$ é a função degrau unitário, e as condições iniciais são $y(0) = 0$ e $y'(0) = 0$.
## Passo 2: Substituir $x(t)$ na Equação
Substituindo $x(t) = u(t)$ na equação, temos:
\[
(D^2 + 5D + 6)y(t) = (D + 1)u(t)
\]
## Passo 3: Calcular a Derivada de $u(t)$
A derivada da função degrau unitário $u(t)$ é a função delta de Dirac $\delta(t)$, então:
\[
Du(t) = \delta(t)
\]
Portanto:
\[
(D + 1)u(t) = \delta(t) + u(t)
\]
## Passo 4: Resolver a Equação Homogênea
Primeiro, resolvemos a equação homogênea:
\[
(D^2 + 5D + 6)y(t) = 0
\]
A equação característica é:
\[
s^2 + 5s + 6 = 0
\]
Fatorando:
\[
(s + 2)(s + 3) = 0
\]
Portanto, as raízes são $s = -2$ e $s = -3$.
A solução geral da equação homogênea é:
\[
y_h(t) = c_1e^{-2t} + c_2e^{-3t}
\]
## Passo 5: Encontrar a Parte Particular
Para encontrar a parte particular $y_p(t)$, consideramos a forma da função do lado direito da equação:
\[
(D + 1)u(t) = \delta(t) + u(t)
\]
A parte particular pode ser encontrada considerando duas partes: uma para $\delta(t)$ e outra para $u(t)$.
### Parte Particular para $\delta(t)$
Para $\delta(t)$, a resposta é uma função impulso que, aplicada à equação, resulta em uma mudança instantânea na condição inicial. No entanto, para equações diferenciais lineares, geralmente não consideramos diretamente a resposta a $\delta(t)$ na forma de uma função particular, pois ela afeta as condições iniciais.
### Parte Particular para $u(t)$
Para $u(t)$, consideramos uma solução do tipo:
\[
y_p(t) = A + Bt
\]
Derivando:
\[
y_p'(t) = B
\]
\[
y_p''(t) = 0
\]
Substituindo na equação original:
\[
0 + 5B + 6A = 1
\]
\[
0 + B + A = 0
\]
Resolvendo o sistema de equações:
\[
5B + 6A = 1
\]
\[
B + A = 0
\]
Substituindo $A = -B$ na primeira equação:
\[
5B + 6(-B) = 1
\]
\[
- B = 1
\]
\[
B = -1
\]
\[
A = 1
\]
Portanto, a parte particular é:
\[
y_p(t) = 1 - t
\]
## Passo 6: Solução Geral
A solução geral da equação é a soma da solução homogênea e da solução particular:
\[
y(t) = c_1e^{-2t} + c_2e^{-3t} + 1 - t
\]
## Passo 7: Aplicar Condições Iniciais
Agora, aplicamos as condições iniciais $y(0) = 0$ e $y'(0) = 0$ para encontrar $c_1$ e $c_2$.
Para $y(0) = 0$:
\[
0 = c_1 + c_2 + 1
\]
Para $y'(0) = 0$, primeiro derivamos $y(t)$:
\[
y'(t) = -2c_1e^{-2t} - 3c_2e^{-3t} - 1
\]
Em $t = 0$:
\[
0 = -2c_1 - 3c_2 - 1
\]
## Passo 8: Resolver o Sistema de Equações para $c_1$ e $c_2$
Agora, resolvemos o sistema de equações:
\[
c_1 + c_2 = -1
\]
\[
-2c_1 - 3c_2 = 1
\]
Multiplicando a primeira equação por 2 e somando à segunda:
\[
2c_1 + 2c_2 = -2
\]
\[
-2c_1 - 3c_2 = 1
\]
Somando:
\[
-c_2 = -1
\]
\[
c_2 = 1
\]
Substituindo $c_2 = 1$ na primeira equação:
\[
c_1 + 1 = -1
\]
\[
c_1 = -2
\]
## Passo 9: Solução Final
Substituindo $c_1 = -2$ e $c_2 = 1$ na solução geral:
\[
y(t) = -2e^{-2t} + e^{-3t} + 1 - t
\]
Essa é a solução final da equação diferencial, considerando as condições iniciais fornecidas.
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Essa resposta está errada! A resposta correta (para $t \geq 0$) é:
\[
y(t) =\frac{1}{6} +\frac{1}{2}e^{-2t} - \frac{2}{3}e^{-3t}
\]
Obs: não acredite 'cegamente' nas respostas das IAs, elas podem errar ou alucinar.
Já obtive erros como resultado de uma outra IA pedindo por soluções muito mais simples em SQL. As pessoas não podem se render a IA sem ter noção de que é apenas uma ferramenta e ainda tem muito pra evoluir.
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