Лабораторная работа 1
Численные методы решения
обыкновенных дифференциальных уравнений (4 часа)
При решении многих физических и геометрических задач приходится искать неизвестную функцию по данному соотношению между неизвестной функцией, ее производными и независимыми переменными. Такое соотношение называется дифференциальным уравнением , а отыскание функции, удовлетворяющей дифференциальному уравнению, называется решением дифференциального уравнения.
Обыкновенным дифференциальным уравнением называется равенство
, (1)в котором
- независимая переменная, изменяющаяся в некотором отрезке , а
- неизвестная функция y
(
x
)
и ее первые n
производные.
называется порядком уравнения
.
Задача заключается в нахождении функции y, удовлетворяющей равенству (1). Более того, не оговаривая это отдельно, будем предполагать, что искомое решение обладает той или иной степенью гладкости, необходимой для построения и «законного» применения того или иного метода.
Различают два типа обыкновенных дифференциальных уравнений
Уравнения без начальных условий
Уравнения с начальными условиями.
Уравнения без начальных условий - это уравнение вида (1).
Уравнение с начальными условиями - это уравнение вида (1), в котором требуется найти такую функцию
, которая при некотором удовлетворяет следующим условиям: ,т.е. в точке
функция и ее первые производных принимают наперед заданные значения.Задачи Коши
При изучении способов решения дифференциальных уравнений приближенными методами основной задачей считается задача Коши.
Рассмотрим наиболее популярный метод решения задачи Коши – метод Рунге-Кутта. Этот метод позволяет строить формулы расчета приближенного решения практически любого порядка точности.
Выведем формулы метода Рунге-Кутта второго порядка точности. Для этого решение представим куском ряда Тейлора, отбрасывая члены с порядком выше второго. Тогда приближенное значение искомой функции в точке x 1 можно записать в виде:
(2)Вторую производную y "( x 0 ) можно выразить через производную функции f ( x , y ) , однако в методе Рунге-Кутта вместо производной используют разность
соответственно подбирая значения параметров
Тогда (2) можно переписать в виде:
y 1 = y 0 + h [ β f ( x 0 , y 0 ) + α f ( x 0 + γh , y 0 + δh )], (3)
где α , β , γ и δ – некоторые параметры.
Рассматривая правую часть (3) как функцию аргумента h , разложим ее по степеням h :
y 1 = y 0 +( α + β ) h f ( x 0 , y 0 ) + αh 2 [ γ f x ( x 0 , y 0 ) + δ f y ( x 0 , y 0 )],
и выберем параметры α , β , γ и δ так, чтобы это разложение было близко к (2). Отсюда следует, что
α + β =1, αγ =0,5, α δ =0,5 f ( x 0 , y 0 ).
С помощью этих уравнений выразим β , γ и δ через параметры α , получим
y 1 = y 0 + h [(1 - α ) f ( x 0 , y 0 ) + α f ( x 0 +, y 0 + f ( x 0 , y 0 )], (4)
0 < α ≤ 1.
Теперь, если вместо (x 0 , y 0 ) в (4) подставить (x 1 , y 1 ), получим формулу для вычисления y 2 – приближенного значения искомой функции в точке x 2 .
В общем случае метод Рунге-Кутта применяется на произвольном разбиении отрезка [ x 0 , X ] на n частей, т.е. с переменным шагом
x 0 , x 1 , …,x n ; h i = x i+1 – x i , x n = X. (5)
Параметры α выбирают равными 1 или 0,5. Запишем окончательно расчетные формулы метода Рунге-Кутта второго порядка с переменным шагом для α =1:
y i+1 =y i +h i f(x i + , y i + f(x i , y i)), (6.1)
i = 0, 1,…, n -1.
и α =0,5:
y i+1 =y i + , (6.2)
i = 0, 1,…, n -1.
Наиболее употребляемые формулы метода Рунге-Кутта – формулы четвертого порядка точности:
y i+1 =y i + (k 1 + 2k 2 + 2k 3 + k 4),
k 1 =f(x i , y i), k 2 = f(x i + , y i + k 1), (7)
k 3 = f(x i + , y i + k 2), k 4 = f(x i +h, y i +hk 3).
Для метода Рунге-Кутта применимо правило Рунге для оценки погрешности. Пусть y ( x ; h ) – приближенное значение решения в точке x , полученное по формулам (6.1), (6.2) или (7) с шагом h , а p – порядок точности соответствующей формулы. Тогда погрешность R ( h ) значения y ( x ; h ) можно оценить, используя приближенное значение y ( x ; 2 h ) решения в точке x , полученное с шагом 2 h :
(8)
где p =2 для формул (6.1) и (6.2) и p =4 для (7).
Для решения дифференциальных уравнений необходимо знать значение зависимой переменной и ее производных при некоторых значениях независимой переменной. Если дополнительные условия задаются при одном значении неизвестной, т.е. независимой переменной., то такая задача называется задачей Коши. Если начальные условия задаются при двух или более значениях независимой переменной, то задача называется краевой. При решении дифференциальных уравнений различных видов, функция, значения которой требуется определить вычисляется в виде таблицы.
Задача Коши – одношаговые: методы Эйлера, методы Рунге- Кутта; – многошаговые: метод Майна, Метод Адамса. Кроевая задача – метод сведения кроевой задачи к задаче Коши; –метод конечных разностей.
При решении задачи Коши должны быть заданы дифр. ур. порядка n или система дифр. ур. первого порядка из n уравнений и n дополнительных условий для ее решения. Дополнительные условия должны быть заданы при одном и том же значении независимой переменной. При решении кроевой задачи должны быть заданы ур. n-ого порядка или система из n уравнений и n дополнительных условий при двух или более значениях независимой переменной. При решении задачи Коши искомая функция определяется дискретно в виде таблицы с некоторым заданным шагом . При определении каждого очередного значения можно использовать информацию об одной предыдущей точке. В этом случае методы называют одношаговым, либо можно использовать информацию о нескольких предыдущих точках – многошаговые методы.
Задано: g(x,y)y+h(x,y)=0, y=-h(x,y)/g(x,y)= f(x,y), x 0 , y(x 0)=y 0 . Известно: f(x,y), x 0 , y 0 . Определить дискретное решение: x i , y i , i=0,1,…,n. Метод Эйлера основан на разложении функции в ряд Тейлора окрестности точки x 0 . Окрестность описывается шагом h. y(x 0 +h)y(x 0)+hy(x 0)+…+ (1). В методе Эйлера учитываются только два слагаемых ряда Тейлора. Введем обозначения. Формула Эйлера примет вид: y i+1 =y i +y i , y i =hy(x i)=hf(x i ,y i), y i+1 =y i +hf(x i ,y i) (2), i=0,1,2…, x i+1 =x i +h
Формула (2) является формулой простого метода Эйлера.
Для получения численного решения используется ф-ла касательной, проходящей через урав. касательной: y=y(x 0)+y(x 0)(x-x 0), x=x 1 ,
y 1 =y(x 0)+f(x 0 ,y 0) (x-x 0), т.к.
x-x 0 =h, то y 1 =y 0 +hf(x 0 ,y 0), f(x 0 ,y 0)=tg £.
Задано: y=f(x,y), y(x 0)=y 0 . Известно: f(x,y), x 0 , y 0 . Определить: зависимость y от x в виде табличной дискретной функции: x i , y i , i=0,1,…,n.
1) вычислим тангенс угла наклона в начальной точке
tg £=y(x n ,y n)=f(x n ,y n)
2) Вычислим значение y n+1 на
конце шага по формуле Эйлера
y n+1 =y n +f(x n ,y n) 3) Вычислим тангенс угла наклона
касательной в n+1 точке: tg £=y(x n+1 , y n+1)=f(x n+1 , y n+1) 4) Вычислим среднее арифметическое углов
наклона: tg £=½. 5) Используя тангенс угла наклона пересчитаем значение функции в n+1 точке: y n+1 =y n +htg £= y n +½h=y n +½h – формула модифицированного метода Эйлера. Можно показать, что полученная ф-ла соответствует разложению ф-ии в ряд Тейлора, включая слагаемы (до h 2). Модифицированный метод Эйлнра в отличии от простого является методом вторго порядка точности, т.к. погрешность пропорциональна h 2 .
Численное решение дифференциальных уравнений
Многие задачи науки и техники сводятся к решению обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). ОДУ называются такие уравнения, которые содержат одну или несколько производных от искомой функции. В общем виде ОДУ можно записать следующим образом:
Где x – независимая переменная, - i-ая производная от искомой функции. n - порядок уравнения. Общее решение ОДУ n–го порядка содержит n произвольных постоянных , т.е. общее решение имеет вид .
Для выделения единственного решения необходимо задать n дополнительных условий. В зависимости от способа задания дополнительных условий существуют два различных типа задач: задача Коши и краевая задача. Если дополнительные условия задаются в одной точке, то такая задача называется задачей Коши. Дополнительные условия в задаче Коши называются начальными условиями. Если же дополнительные условия задаются в более чем одной точке, т.е. при различных значениях независимой переменной, то такая задача называется краевой. Сами дополнительные условия называются краевыми или граничными.
Ясно, что при n=1 можно говорить только о задачи Коши.
Примеры постановки задачи Коши :
Примеры краевых задач :
Решить такие задачи аналитически удается лишь для некоторых специальных типов уравнений.
Численные методы решения задачи Коши для ОДУ первого порядка
Постановка задачи . Найти решение ОДУ первого порядка
На отрезке при условии
При нахождении приближенного решения будем считать, что вычисления проводятся с расчетным шагом , расчетными узлами служат точки промежутка [x 0 , x n ].
Целью является построение таблицы
|
x i |
x n |
|||
|
y i |
y n |
т.е. ищутся приближенные значения y в узлах сетки.
Интегрируя уравнение на отрезке , получим
Вполне естественным (но не единственным) путем получения численного решения является замена в нем интеграла какой–либо квадратурной формулой численного интегрирования. Если воспользоваться простейшей формулой левых прямоугольников первого порядка
,
то получим явную формулу Эйлера :
Порядок расчетов:
Зная , находим , затем т.д.
Геометрическая интерпретация метода Эйлера :
Пользуясь тем, что в точке x 0 известно решение y (x 0) = y 0 и значение его производной , можно записать уравнение касательной к графику искомой функции в точке :. При достаточно малом шаге h ордината этой касательной, полученная подстановкой в правую часть значения , должна мало отличаться от ординаты y (x 1) решенияy (x ) задачи Коши. Следовательно, точка пересечения касательной с прямой x = x 1 может быть приближенно принята за новую начальную точку. Через эту точку снова проведем прямую , которая приближенно отражает поведение касательной к в точке . Подставляя сюда (т.е. пересечение с прямой x = x 2), получим приближенное значение y (x ) в точке x 2: и т.д. В итоге для i –й точки получим формулу Эйлера.
Явный метод Эйлера имеет первый порядок точности или аппроксимации.
Если
использовать формулу правых
прямоугольников: 
,
то придем к методу
Этот метод называют неявным методом Эйлера , поскольку для вычисления неизвестного значения по известному значению требуется решать уравнение, в общем случае нелинейное.
Неявный метод Эйлера имеет первый порядок точности или аппроксимации.
В данном методе вычисление состоит из двух этапов:
Данная схема называется еще методом предиктор – корректор (предсказывающее – исправляющее). На первом этапе приближенное значение предсказывается с невысокой точностью (h), а на втором этапе это предсказание исправляется, так что результирующее значение имеет второй порядок точности.
Методы Рунге – Кутта: идея построения явных методов Рунге–Кутты p –го порядка заключается в получении приближений к значениям y (x i +1) по формуле вида
…………………………………………….
Здесь a n , b nj , p n , – некоторые фиксированные числа (параметры).
При построения методов Рунге–Кутты параметры функции (a n , b nj , p n ) подбирают таким образом, чтобы получить нужный порядок аппроксимации.
Схема Рунге – Кутта четвертого порядка точности :
Пример . Решить задачу Коши:
Рассмотреть три метода: явный метод Эйлера, модифицированный метод Эйлера, метод Рунге – Кутта.
Точное решение:
Расчетные формулы по явному методу Эйлера для данного примера:
Расчетные формулы модифицированного метода Эйлера:
Расчетные формулы метода Рунге – Кутта:
y1 – метод Эйлера, y2 – модифицированный метод Эйлера, y3 – метод Рунге Кутта.
Видно, что самым точным является метод Рунге – Кутта.
Численные методы решения систем ОДУ первого порядка
Рассмотренные методы могут быть использованы также для решения систем дифференциальных уравнений первого порядка.
Покажем это для случая системы двух уравнений первого порядка:
Явный метод Эйлера:
Модифицированный метод Эйлера:
Схема Рунге – Кутта четвертого порядка точности:
К решению систем уравнений ОДУ сводятся также задачи Коши для уравнений высших порядков. Например, рассмотрим задачу Коши для уравнения второго порядка
Введем вторую неизвестную функцию . Тогда задача Коши заменяется следующей:
Т.е. в терминах предыдущей задачи: .
Пример. Найти решение задачи Коши :
На отрезке .
Точное решение:
Действительно:
Решим задачу явным методом Эйлера, модифицированным методом Эйлера и Рунге – Кутта с шагом h=0.2.
Введем функцию .
Тогда получим следующую задачу Коши для системы двух ОДУ первого порядка:
Явный метод Эйлера:
Модифицированный метод Эйлера:
Метод Рунге – Кутта:
Схема Эйлера:
Модифицированный метод Эйлера:
Схема Рунге - Кутта:
Max(y-y теор)=4*10 -5
Метод конечных разностей решения краевых задач для ОДУ
Постановка задачи : найти решение линейного дифференциального уравнения
удовлетворяющего краевым условиям:. (2)
Теорема. Пусть . Тогда существует единственное решение поставленной задачи.
К данной задаче сводится, например, задача об определении прогибов балки, которая на концах опирается шарнирно.
Основные этапы метода конечных разностей:
1) область непрерывного изменения аргумента () заменяется дискретным множеством точек, называемых узлами: .
2) Искомая функция непрерывного аргумента x, приближенно заменяется функцией дискретного аргумента на заданной сетке, т.е. . Функция называется сеточной.
3) Исходное дифференциальное уравнение заменяется разностным уравнением относительно сеточной функции. Такая замена называется разностной аппроксимацией.
Таким образом, решение дифференциального уравнения сводится к отысканию значений сеточной функции в узлах сетки, которые находятся из решения алгебраических уравнений.
Аппроксимация производных.
Для аппроксимации (замены) первой производной можно воспользоваться формулами:
-
правая разностная производная,
-
левая разностная производная,
Центральная разностная производная.
т.е., возможно множество способов аппроксимации производной.
Все эти
определения следуют из понятия производной
как предела: 
.
Опираясь на разностную аппроксимацию первой производной можно построить разностную аппроксимацию второй производной:
Аналогично можно получить аппроксимации производных более высокого порядка.
Определение. Погрешностью аппроксимации n- ой производной называется разность: .
Для определения порядка аппроксимации используется разложение в ряд Тейлора.
Рассмотрим правую разностную аппроксимацию первой производной:
Т.е. правая разностная производная имеет первый по h порядок аппроксимации.
Аналогично и для левой разностной производной.
Центральная разностная производная имеет второй порядок аппроксимации .
Аппроксимация второй производной по формуле (3) также имеет второй порядок аппроксимации.
Для того чтобы аппроксимировать дифференциальное уравнение необходимо в нем заменить все производные их аппроксимациями. Рассмотрим задачу (1), (2) и заменим в(1) производные:
В результате получим:
(4)
Порядок аппроксимации исходной задачи равен 2, т.к. вторая и первая производные заменены с порядком 2, а остальные – точно.
Итак, вместо дифференциальных уравнений (1), (2) получена система линейных уравнений для определения в узлах сетки.
Схему можно представить в виде:
т.е., получили систему линейных уравнений с матрицей:
Данная матрица является трехдиагональной, т.е. все элементы, которые расположены не на главной диагонали и двух прилегающих к ней диагоналях равны нулю.
Решая полученную систему уравнений, мы получим решение исходной задачи.
Рассматриваем только решение задачи Коши. Система дифференциальных уравнений или одно уравнение должны быть преобразованы к виду
где
,
–n
-мерные
векторы; y
–
неизвестная вектор-функция; x
– независимый аргумент,
.
В частности, еслиn
= 1,
то система превращается в одно
дифференциальное уравнение. Начальные
условия задаются следующим образом:
,
где
.
Если
в окрестности точки
непрерывна и имеет непрерывные частные
производные поy
,
то теорема существования и единственности
гарантирует, что существует и при том
только одна непрерывная вектор-функция
,
определенная внекоторой
окрестности точки
,
удовлетворяющая уравнению (7) и условию
.
Обратим
внимание на то, что окрестность точки
,
где определено решение, может быть
весьма малой. При подходе к границе этой
окрестности решение может уходить в
бесконечность, колебаться, с неограниченно
увеличивающейся частотой, в общем, вести
себя настолько плохо, что оно не может
быть продолжено за границу окрестности.
Соответственно, такое решение не может
быть отслежено численными методами на
большем отрезке, если таковой задан в
условии задачи.
Решением задачи Коши на [a ; b ] является функция. В численных методах функция заменяется таблицей (табл. 1) .
Таблица 1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Здесь
,
.
Расстояние между соседними узлами
таблицы, как правило, берется постоянным:
,
.
Бывают таблицы и с переменным шагом. Шаг таблицы определяется требованиями инженерной задачи и не связан с точностью нахождения решения.
Еслиy – вектор, то таблица значений решения примет вид табл. 2.
Таблица2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В системе MATHCAD вместо таблицы используется матрица, причем она является транспонированной по отношению к указанной таблице.
Решить
задачу Коши с точностью ε
означает получить в указанной таблице
значения
(числа или векторы),
,
такие, что
,
где
– точное решение. Возможен вариант,
когда решение на отрезок, заданный в
задаче, не продолжается. Тогда нужно
ответить, что на всем отрезке задача не
может быть решена, и нужно получить
решение на отрезке, где оно существует,
сделав этот отрезок по возможности
больше.
Следует
помнить, что точное решение
нам не известно (иначе зачем применять
численный метод?). Оценка
должна быть обоснована из каких-то
других соображений. Как правило,
стопроцентной гарантии, что оценка
выполняется, получить не удается. Поэтому
используются алгоритмы оценки величины
,
которые оказываются эффективными в
большинстве инженерных задач.
Общий
принцип решения задачи Коши следующий.
Отрезок [a
;
b
]
разбивается на ряд отрезков узлами
интегрирования
.
Число узловk
не обязано совпадать с числом узлов m
итоговой таблицы значений решений
(табл.1,2). Как правило, k
> m
.
Для простоты расстояние между узлами
будем считать постоянным,
;h
называется шагом интегрирования. Затем,
по определенным алгоритмам, зная значения
приi
< s
, вычисляем значение
.
Чем меньше шагh
,
тем меньше значение
будет отличаться от значения точного
решения
.
Шагh
в этом разбиении уже определяется не
по требованиям инженерной задачи, а по
требуемой точности решения задачи Коши.
Кроме того, он должен выбираться так,
чтобы на одном шаге табл. 1, 2 укладывалось
целое число шагов h
.
В этом случае значения y
,
полученные в результате счета с шагом
h
в точках
,
используются соответственно в табл. 1
или 2.
Простейшим алгоритмом решения задачи Коши для уравнения (7) является метод Эйлера. Формула расчета такова:
(8)
Посмотрим,
как оценивается точность находимого
решения. Предположим, что
– точное решение задачи Коши, а также,
что
,
хотя это почти всегда не так. Тогда,
где константаC
зависит от функции
в окрестности точки
.
Таким образом, на одном шаге интегрирования
(нахождения решения) мы получаем ошибку
порядка
.
Так как шагов приходится сделать
,
то естественно ожидать, что суммарная
ошибка в последней точке
будет порядка
,
т.е. порядкаh
.
Поэтому метод Эйлера называют методом
первого порядка, т.е. ошибка имеет порядок
первой степени шага h
.
В действительности же на одном шаге
интегрирования можно обосновать
следующую оценку. Пусть
– точное решение задачи Коши с начальным
условием
.
Ясно, что
не совпадает с искомым точным решением
исходной задачи Коши уравнения (7). Однако
при малыхh
и «хорошей» функции
эти два точных решения будут отличаться
мало. Формула остаточного члена формулы
Тейлора гарантирует, что
,
это и дает ошибку шага интегрирования.
Итоговая ошибка складывается не только
из ошибок на каждом шаге интегрирования,
но и из отклонений искомого точного
решения
от точных решений
,
,
причем эти отклонения могут становиться
очень большими. Однако итоговая оценка
ошибки в методе Эйлера при «хорошей»
функции
все равно имеет вид
,
.
При
применении метода Эйлера счет идет
следующим образом. По заданной точности
ε
определяем ориентировочно шаг
.
Определяем число шагов
и снова ориентировочно выбираем шаг
.
Затем опять корректируем его в сторону
уменьшения, чтобы на каждом шаге табл.
1 или 2 укладывалось целое число шагов
интегрирования. Получаем шагh
.
По формуле (8), зная
и
,
находим.
По найденному значению
и
находими так далее.
Полученный
результат может не иметь желаемой
точности, и, как правило, не будет ее
иметь. Поэтому уменьшаем шаг в два раза
и снова применяем метод Эйлера. Сравниваем
результаты первого применения метода
и второго в одинаковых
точках
.
Если все расхождения меньше заданной
точности, то можно считать последний
результат счета ответом к задаче. Если
нет, то шаг снова уменьшаем вдвое и еще
раз применяем метод Эйлера. Теперь
сравниваем результаты последнего и
предпоследнего применения метода и
т.д.
Метод
Эйлера применяется сравнительно редко
из-за того, что для достижения заданной
точности ε
требуется выполнить большое число
шагов, имеющее порядок
.
Однако если
имеет разрывы или разрывные производные,
то методы более высоких порядков будут
давать такую же ошибку, как и метод
Эйлера. То есть потребуется такой же
объем вычислений, как и в методе Эйлера.
Из методов более высоких порядков чаще других используется метод Рунге – Кутты четвертого порядка. В нем вычисления ведутся по формулам
Этот
метод при наличии непрерывных четвертых
производных у функции
дает ошибку на одном шаге порядка
,
т.е. в обозначениях, введенных выше,
.
В целом на отрезке интегрирования при
условии, что точное решение определено
на этом отрезке, ошибка интегрирования
будет иметь порядок
.
Выбор
шага интегрирования происходит так же,
как было описано в методе Эйлера, за
исключением того, что первоначально
ориентировочное значение шага выбирается
из соотношения
,
т.е.
.
В
большей части программ, применяемых
для решения дифференциальных уравнений,
используется автоматический выбор
шага. Суть его такова. Пусть уже вычислено
значение
.
Вычисляется значение
с шагомh
,
выбранном при вычислении
.
Затем выполняются два шага интегрирования
с шагом
,
т.е. добавляется лишний узел
в середине между узлами
и
.
Вычисляются два значения
и
в узлах
и
.
Вычисляется величина
,
гдеp
– порядок метода. Если δ
меньше точности, заданной пользователем,
то полагают
.
Если нет, то выбирают новый шагh
равным
и повторяют проверку точности. Если же
при первой проверкеδ
много меньше заданной точности, то
делается попытка увеличить шаг. Для
этого вычисляется
в узле
с шагомh
из узла
и вычисляется
с шагом 2h
из узла
.
Вычисляется величина
.
Если
меньше заданной точности, то шаг 2h
считается приемлемым. В этом случае
назначают новый шаг
,
,
.
Если
больше
точности, то шаг оставляют прежним.
Нужно
учесть, что программы с автоматическим
выбором шага интегрирования добиваются
достижения заданной точности лишь при
выполнении одного шага. Это происходит
за счет точности аппроксимации решения,
проходящего через точку
,
т.е. аппроксимации решения
.
Такие программы не учитывают, насколько
решение
отличается от искомого решения
.
Поэтому нет гарантии, что на всем отрезке
интегрирования заданная точность будет
достигнута.
Описанные
методы Эйлера и Рунге – Кутты относятся
к группе одношаговых методов. Это
означает, что для вычисления
в точке
достаточно знать значение
в узле
.
Естественно ожидать, что если используется
больше информации о решении, учитываются
несколько предыдущих его значений
,
и т.д., то новое значение
можно будет найти точнее. Такая стратегия
используется в многошаговых методах.
Для их описания введем обозначение
.
Представителями многошаговых методов служат методы Адамса – Башфорта:
Метод
k
-го
порядка дает локальную погрешность
порядка
или глобальную – порядка
.
Указанные
методы относятся к группе экстраполяционных,
т.е. новое значение явно выражается
через предыдущие. Другой тип –
интерполяционные методы. В них на каждом
шаге приходится решать нелинейное
уравнение относительно нового значения
.
В качестве примера возьмем методы Адамса
–Моултона:
Для
применения этих методов в начале счета
нужно знать несколько значений
(их число зависит от порядка метода).
Эти значения нужно получить другими
методами, например методом Рунге –
Кутты с маленьким шагом (для повышения
точности). Интерполяционные методы во
многих случаях оказываются более
устойчивыми и позволяют делать бόльшие
шаги, чем экстраполяционные.
Чтобы
не решать в интерполяционных методах
нелинейное уравнение на каждом шаге,
применяют предиктор-корректорные методы
Адамса. Суть заключается в том, что
сначала применяется на шаге экстраполяционный
метод и полученное значение
подставляется в правую часть
интерполяционного метода. Например, в
методе второго порядка
При решении научных и инженерно-технических задач часто бывает необходимо математически описать какую-либо динамическую систему. Лучше всего это делать в виде дифференциальных уравнений (ДУ ) или системы дифференциальных уравнений. Наиболее часто они такая задача возникает при решении проблем, связанных с моделированием кинетики химических реакций и различных явлений переноса (тепла, массы, импульса) – теплообмена, перемешивания, сушки, адсорбции, при описании движения макро- и микрочастиц.
В ряде случаев дифференциальное уравнение можно преобразовать к виду, в котором старшая производная выражена в явном виде. Такая форма записи называется уравнением, разрешенным относительно старшей производной (при этом в правой части уравнения старшая производная отсутствует):
Решением обыкновенного дифференциального уравнения называется такая функция y(x), которая при любых х удовлетворяет этому уравнению в определенном конечном или бесконечном интервале. Процесс решения дифференциального уравнения называют интегрированием дифференциального уравнения.
Исторически первым и наиболее простым способом численного решения задачи Коши дляОДУ первого порядка является метод Эйлера. В его основе лежит аппроксимация производной отношением конечных приращений зависимой (y) и независимой (x) переменных между узлами равномерной сетки:
где y i+1 это искомое значение функции в точке x i+1 .
Точность метода Эйлера можно повысить, если воспользоваться для аппроксимации интеграла более точной формулой интегрирования –формулой трапеций .
Данная формула оказывается неявной относительно y i+1 (это значение есть и в левой и в правой части выражения), то есть является уравнением относительно y i+1 , решать которое можно, например, численно, применяя какой-либо итерационный метод (в таком виде его можно рассматривать как итерационную формула метода простой итерации).
Состав курсовой работы: Курсовая работа состоит из трех частей. В первой части краткое описание методов. Во второй части постановка и решение задачи. В третьей части – программная реализация на языке ЭВМ
Цель курсовой работы: изучить два метода решения дифференциальных уравнений-метод Эйлера-Коши и усовершенствованный методЭйлера.
Численное дифференцирование
Дифференциальным называется уравнение, содержащее один или несколько производных. В зависимости от количества не зависимых переменных, дифференциальные уравнения делятся на две категории.
Обыкновенные дифференциальные уравнения (ОДУ)
Дифференциальные уравнения в частных производных.
Обыкновенными дифференциальными уравнениями называются такие уравнения, которые содержат одну или несколько производных от искомой функции . Их можно записать виде
независимая переменная
Наивысший порядок , входящий в уравнение (1) называется порядком дифференциального уравнения.
Простейшим (линейным) ОДУ является уравнение (1) порядка разрешенное относительно производной
Решением дифференциального уравнения (1) называется всякая функция,которая после ее подстановки в уравнение обращает его в тождество.
Основная задача, связанная с линейной ОДУ известно как задача Каши:
Найти решение уравнения (2) в виде функции удовлетворяющий начальному условию (3)
Геометрически это означает, что требуется найти интегральную кривую, проходящую через точку ) при выполнение равенства (2).
Численный с точки зрения задачи Каши означает: требуется построить таблицу значений функции удовлетворяющий уравнение (2) и начальное условие (3) на отрезке с некоторым шагом . Обычно считается, что то есть начальное условие задано в левом конце отрезка.
Простейшим из численных методов решения дифференциального уравнения является метод Эйлера. В его основе лежит идея графического построения решения дифференциального уравнения, однако этот метод дает одновременно и способ нахождения искомой функции в численной форме или таблицы.
Пусть дано уравнение (2) с начальным условием тоесть поставлена задача Каши. Решим вначале следующую задачу. Найти простейшим способом приближенное значение решения в некоторой точке где -достаточно малый шаг. Уравнение (2) совместно с начальным условием (3) задают направление касательной искомой интегральной кривой в точке с координатами
Уравнение касательной имеет вид
Двигаясь вдоль этой касательной, получим приближенное значение решения в точке :
Располагая приближенным решением в точке можно повторить описанную ранее процедуру: построить прямую проходящую через эту точку с угловым коэффициентом , и по ней найти приближенное значение решения в точке
. Заметим, что эта прямая не является касательной к реальной интегральной кривой, поскольку точка нам не доступна, однако если достаточно мало то получаемые приближенные будут близки к точным значениям решения.
Продолжая эту идею, построим систему равно отстоящих точек
Получение таблицы значений искомой функции
по методу Эйлера заключается в циклическом применение формулы
Рисунок 1. Графическая интерпретация метода Эйлера
Методы численного интегрирования дифференциальных уравнений, в которых решения получаются от одного узла к другому, называются пошаговыми. Метод Эйлера самый простой представитель пошаговых методов. Особенностью любого пошагового метода является то, что начиная со второго шага исходное значение в формуле (5) само является приближенным, то есть погрешность на каждом следующем шаге систематически возрастает. Наиболее используемым методом оценки точности пошаговых методов приближенного численного решения ОДУ является способ двойного прохождения заданного отрезка с шагом и с шагом
1.1 Усовершенствованный метод Эйлера
Основная идея этого метода: вычисляемое по формуле (5) очередное значение будет точнее, если значение производной, то есть угловой коэффициент прямой замещающей интегральную кривую на отрезке будет вычисляться не по левому краю (то есть в точке ), а по центру отрезка . Но так как значение производной между точками не вычисляется, то перейдем к сдвоенным участкам центром, в которых является точка , при этом уравнение прямой получает вид:
А формула (5) получает вид
Формула (7) применена только для , следовательно, значения по ней получить нельзя, поэтому находят по методу Эйлера, при этом для получения более точного результата поступают так: с начало по формуле (5) находят значение
(8)
В точке а затем находится по формуле (7) с шагом
(9)
После
того как
найдено дальнейшие вычисления при
производится по формуле (7)
