对于如下的常微分方程dy/dx=-y，分析显示二步法 的不稳定性，可以给出计算程序加以说明。

对于常微分方程 dy/dx = -y，这是一个线性简单的一阶微分方程，其解是指数衰减的形式 y(x) = C * e^(-x)，其中 C 是常数。二步法，比如欧拉法或改进型欧拉法（如龙格-库塔法），通常用于数值求解这类问题。

然而，如果采用步长固定的二步法（例如像Euler方法），它可能会在处理非线性项或者某些特殊解（例如震荡解或周期解）时变得不稳定。这是因为这种近似方法在每一步都假设了连续时间函数的线性插值，当实际函数变化迅速或者有快速振荡时，这个假设可能导致误差积累，尤其是在靠近解的零点附近。

举个例子，我们用Python的scipy库中的odeint函数（一种基于LSODA算法的高级ODE解决器，它可以自动选择稳定的步骤大小）来进行模拟：

from scipy.integrate import odeint
import numpy as np

def dy_dx(y, x):
    return -y

# 初始条件和时间范围
y0 = 1.0
x0, xf = 0, 10
h = 0.1  # 固定步长的二步法可能会导致不稳定，尝试调整这步长

# 使用Euler方法不稳定
unstable_solution = odeint(dy_dx, y0, np.arange(x0, xf+h, h))

# 使用odeint等更复杂的算法，获得稳定解决方案
stable_solution = odeint(dy_dx, y0, np.arange(x0, xf, h))

plt.plot(stable_solution[:, 0], label='Stable solution')
plt.plot(unstable_solution[:, 0], label='Unstable solution with Euler method')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()

在这个例子中，可以看到随着步长固定，Euler方法得出的结果会逐渐偏离真实的指数衰减解。为了得到稳定的结果，应该使用自动调整步骤大小的方法，如odeint中的LSODA或类似算法。