
- •[Home|Кафедра|ПетрГу] Роль численныхметодов
- •Источники и классификацияпогрешностей
- •Погрешности арифметическихопераций
- •Методы решения алгебраических уравнений
- •Метод Гаусса решениясистем линейных алгебраических уравнений
- •Задача Коши для оду
- •МетодЭйлера
- •Методы Рунге-Кутты
- •1.2. Источники и классификация погрешностей
- •1.2.1. Погрешности данных, метода и вычислений
- •1.3. Абсолютная и относительная погрешности вычисления
- •2. Численные методы алгебры
- •2.1. Методы решения алгебраических уравнений
- •2.1.1. Метод деления отрезка пополам
- •2.1.2. Метод хорд
- •2.1.3. Метод Ньютона
- •2.2. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.4. Варианты итерационных методов
- •2.4.1. Метод простых итераций
- •2.4.2. Метод Якоби
- •2.4.3. Метод Зейделя
- •2.4.4. Метод релаксации
- •2.5. Оценка погрешности и мера обусловленности
- •2.4. Варианты итерационных методов
- •2.4.1. Метод простых итераций
- •2.4.2. Метод Якоби
- •2.4.3. Метод Зейделя
- •2.4.4. Метод релаксации
- •2.5. Оценка погрешности и мера обусловленности
- •2.6.1. Степенной метод
- •2.6.2. Метод вращений
- •3. Численные методы математического анализа
- •3.1. Задача интерполяции. Многочлен Лагранжа
- •3.1.1. Постановка задачи
- •3.1.2. Построение интерполяционного многочлена Лагранжа
- •3.1.3. Остаточный член
- •3.2.1. Постановка задачи
- •3.2.2. Многочлены Чебышева
- •3.2.3. Минимизация оценки остаточного члена
- •3.4.1. Использование интерполяционных многочленов с разделенными разностями.
- •3.4.3. Оценка погрешности по методу Рунге..
- •3.4.4. Уточнение приближенного решения.
- •3.5.1. Линейный интерполяционный сплайн
- •3.5.2. Кубический интерполяционный сплайн
- •3.5.3. Метод прогонки.
- •3.6. Метод наименьших квадратов
- •3.6.1. Подбор эмпирических формул
- •3.6.2. Среднеквадратичные приближения.
- •3.7.1. Формула прямоугольников.
- •3.7.2. Формула трапеций.
- •3.7.3.Формула Симпсона (парабол).
- •3.7.4. Оценка погрешности численного интегрирования.
- •4.2.1. Классификация численных методов для задачи Коши
- •4.4.1. Устойчивость задачи Коши по начальным данным
- •4.4.2. Устойчивость схемы Эйлера на модельной задаче
- •4.6. Сходимость методов Рунге - Кутта второго порядка
- •4.6.1. Исследование сходимости семейства разностных схем на модельной задаче
- •4.7.1. Сценарий построения разностных схем
- •4.8.1. Построение двухшаговой и трехшаговой схем
- •4.8.2. Погрешность аппроксимации
- •4.8.3. Устойчивость на модельной задаче
- •4.9.1. Построение неявных схем
- •4.9.2. Двухшаговая схема: погрешность аппроксимации и устойчивость на модельной задаче
- •4.9.3. Нахождение решения неявной разностной схемы
- •4.9.4. Схема "предиктор - корректор". Сравнение методов
- •4.10.1. Граничные условия
- •4.10.2. Метод стрельбы для краевой задачи с оду 2-го порядка
- •4.12. Общая задача.
- •4.12.1. Построение трехточечной разностной схемы 2-го порядка аппроксимации.
- •4.12.2. Сходимость разностной схемы.
- •4.12.3. Краевые условия 2-го и 3-го рода.
- •4.12.1. Построение трехточечной разностной схемы 2-го порядка аппроксимации.
- •4.12.2. Сходимость разностной схемы.
- •4.12.3. Краевые условия 2-го и 3-го рода.
- •1.1. Методы решения алгебраических уравнений
- •1.2. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
- •1.3. Итерационные методы решения систем уравнений
- •2.5.2. Формула Симпсона
4.12.3. Краевые условия 2-го и 3-го рода.
Рассмотрим теперь уравнение (28) с краевыми условиями 2-го или 3-го рода (30):
Будем решать эту задачу с помощью трехточечной разностной схемы (31) с условиями на коэффициенты (34). При этих условиях, как было показано, схема имеет второй порядок аппроксимации. В таком случае возникает вопрос: как аппроксимировать краевые условия ? Если пользоваться для этого односторонними разностными производными, как в методе Эйлера, то краевые условия запишутся в виде
,
однако, как хорошо известно (см. п. 4.3.2), такие формулы будут иметь погрешность аппроксимации первого порядка. Чтобы краевые условия не снижали порядок аппроксции разностной схемы (31), необходимо воспользоваться односторонними разностными аппроксимациями производных, имеющими второй порядок по . Например, для этих целей подходит разностная производная
,
где,
как обычно,
.
Действительно, по формулам Тейлора
,
,
поэтому
.
При использовании подобных формул разностные аппроксимации краевых условий принимают вид
В такой ситуации для разрешения трехточечной схемы (31) также может быть использован метод прогонки, рассмотренный в п. 4.12.2. Действительно, уравнение
на левом краю интервала составляет с краевым условием систему
,
из
которой можно исключить
,
при этом система преобразуется в
уравнение
с
некоторыми вполне определенными
коэффициентами
.
Действуя аналогично п. 4.12.2, можно записать
разностную схему в виде уравнений
,
(40)
где коэффициенты считаются по рекуррентным формулам (39), исходя из значений . На правом конце отрезка получаем систему
,
из
которой можно найти
,
а следом - и все остальные
(по
рекуррентным формулам (40)).
[О комплексе|Теория|Практикум|Справочник по MathCAD'у|Об авторах]
[Home|Кафедра|ПетрГУ] 4.12. Общая задача.
4.12.1. Построение трехточечной разностной схемы 2-го порядка аппроксимации.
Рассмотрим линейное дифференциальное уравнение второго порядка в самосопряженной форме
(28)
на интервале с краевыми условиями первого рода:
(29)
Если , , то такая краевая задача описывает стационарное распределение тепла в стержне ( - температура в точке , - коэффициент теплопроводности). Задача имеет единственное решение, если - кусочно-непрерывные функции. Возможны также другие типы краевых условий:
(30)
При эти условия называются краевыми условиями второго рода, при - условиями третьего рода.
Введем на отрезке равномерную сетку
и запишем трехточечную разностную схему для краевой задачи (28)-(29) в прогоночном виде
, , (31)
где коэффициенты зависят от значений функций в узлах сетки, а также от шага .
Перепишем разностную схему (31) в виде
, , (32)
где . Схема называется однородной, если ее коэффициенты во всех узлах сетки для любого линейного дифференциального уравнения вычисляются по одним и тем же правилам. Для однородной схемы удобна система безиндексных обозначений:
(33)
Здесь .
Найдем погрешность аппроксимации схемы (33):
Пользуясь теперь разложением
получаем:
,
Тогда погрешность аппроксимации предстанет в виде:
Таким образом, схема (33) будет иметь второй порядок аппроксимации, если будут выполнены условия:
,
,
Например, эти условия выполняются при
(34)
где . Действительно,
,
поэтому
, .