- •Часть 1 Числовые методы
- •Раздел 1
- •Тема 1.1 Точность вычислительного эксперимента на эвм.
- •§ 1.1.1 Приближенные числа
- •§ 1.1.2. Погрешность приближенных чисел.
- •§ 1.1.3. Погрешность математических операций над приближенными числами.
- •§ 1.1.4 Характеристики методов вычислений.
- •Раздел 1
- •Тема 2. Исчисление конечных разностей. Разностные уравнения.
- •§ 1.2.1 Табличное представление функций. Система обозначений. Операторы.
- •§ 1.2.2. Разностные операторы. Таблицы конечных разностей.
- •§ 1.2.3. Разностные уравнения
- •Раздел 2
- •Тема 2.1. Прикладные задачи интерполяции и аппроксимации и их алгоритмизация. Методы и алгоритмы решения линейных алгебраических уравнений
- •§ 2.1.1. Основные понятия теории приближения функций.
- •§ 2.1.2. Интерполяция многочленами с неравномерными и кратными узлами.
- •Можно и не вычислять коэффициенты Pn(X), а записать интерполяционную формулу, в виде уравнения прямой, проходящей через две координаты точки на плоскости, координаты которых известны.
- •§ 2.1.3. Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов.
- •Раскроем знак суммы относительно неизвестных a0 и a1
- •§ 2.1.4 Методы и алгоритмы решения системы линейных алгебраических уравнений.
- •Раздел 2. Методы и алгоритмы многочленного и немногочленного приближения
- •Тема 2.2.Прикладные задачи численного дифференцирования и интегрирования.
- •§ 2.2.1 Методы численного дифференцирования
- •§ 2.2.2.Методы численного интегрирования
- •Метод трапеций
- •Метод Симпсона
- •Раздел 2
- •Тема 2.3 Системы линейных дифференциальных уравнений и их решение на эвм
- •§ 2.3.1 Основные понятия и определения
- •§ 2.3.2 Алгоритмы решения задачи Коши
- •§ 2.3.3 Алгоритм решения краевой задачи оду.
- •Раздел 2
- •Тема 2.4 Дифференциальные уравнения в частных производных и их численное решение на эвм.
- •§ 2.4.1. Классификация дифференциальных уравнений в частных производных
- •§ 2.4.2 Метод сеток и алгоритмы его реализации
- •§ 2.4.3 Алгоритмы решения параболического уравнения
- •Раздел 3 Численное определение нулей и экстремумов функций
- •Тема 3.1. Методы и алгоритмы нахождение нулей функций
- •§ 3.1.1. Численное решение рациональных и трансцендентных уравнений
- •Пример 1
- •Метод простых итераций
- •Пример 3
- •§ 3.1.2. Нахождение действительных и комплексных корней многочленов
- •§ 3.2.1. Основные понятия и определения
- •Пример 1
- •§ 3.2.2 Методы решения задач оптимизации
- •§ 3.2.3. Задача поиска одномерного, локального безусловного оптимума.
- •§ 3.2.4 Задачи многомерной оптимизации
Тема 2.4 Дифференциальные уравнения в частных производных и их численное решение на эвм.
§ 2.4.1. Классификация дифференциальных уравнений в частных производных
В практике инженера по автоматизации для решения некоторых задач теплообмена в технологических объектах управления приходится использовать дифференциальные уравнения в частных производных (ДУЧП).
Чаще всего используют ДУЧП, которое описывает изменение состояния системы в пространстве одной координаты и по времени в виде общего уравнения:
,
(1)
где Q – параметр (температура, давление или другая физическая величина)
ДУЧП классифицируют по трем признакам: математический вид уравнения, физический смысл и автор, впервые исследовавший уравнение, которые представлены в таблице 1.
Таблица 1
|
Математический вид уравнения Гиперболическое Параболическое Эллиптическое Первого порядка
|
Физический смысл Волновое Теплопроводности (диффузии) Напряжение в веществе (прочности) Переноса субстанции (вещества) |
Автор Даламбер Фурье (Пуассон) Лапласа |
Математическую основу уравнения определяет соотношение коэффициентов.
Если a = b = c = f = 0 ; d 0 , e 0 , то получаем уравнение первого порядка в частных производных.
-
уравнение
переноса (2)
Если D = b - ac > 0 , то вид уравнения – гиперболический (нестационарная задача)
(3)
При D = 0 , параболическое уравнение
,
где а > 0 (4)
и если D > 0, то эллиптическое уравнение (стационарная задача)
,
(5)
где в качестве второй переменной здесь является пространственная координата y, а производная по времени равна нулю.
Точное решение ДУЧП удается получить лишь для немногих частных случаев. В настоящее время для решения ДУЧП с помощью ЭВМ наиболее широкое распространение получил численный метод сеток. Его идея принадлежит Эйлеру.
§ 2.4.2 Метод сеток и алгоритмы его реализации
Сущность метода сеток состоит в аппроксимации искомой непрерывной функции совокупностью приближенных значений, рассчитанных в некоторых точках области - узлах. Совокупность узлов, соединенных определенным образом, образуют сетку. Сетка по сути дела является дискретной моделью области определения искомой функции. Дифференциальное уравнение заменяется конечно-разностным уравнением, при этом производные искомой функции в выбранных узлах заменяются разностями.
Применение метода сеток позволяет заменить дифференциальное уравнение системой нелинейных алгебраических уравнений для функции дискретных аргументов (сеточной функции), определенных в узлах сетки.
Начальные и краевые условия заменяются разностными начальными и краевыми условиями для сеточной функции. Полученная система решается, и таким образом определяются значения искомой функции в узлах сетки, т.е. численное решение задачи.
В общем случае алгоритм метода сеток состоит из трех этапов.
Построение сетки в заданной области (дискретизация задачи).
Аппроксимация ДУЧП разностным уравнением и получение системы алгебраических уравнений относительно узловых значений.
Решение полученной системы уравнений.
Существует два принципиально отличных метода сеток для численного решения ДУЧП: метод конечных элементов (МКЭ) и метод конечных разностей (МКР).
Первый чаще используется при исследовании моделей, описывающих прочностные свойства систем. Рассмотрим подробнее метод конечных разностей
Реализацию МКР начинают с построения сетки в заданной области. Для одномерной области отрезок L разбивается на N частей. Расстояние между двумя соседними узлами называется шагом сетки hi = xi - xi-1 при i = 1,2,3,...,N.
Для регулярной сетки - hi шаг - величина постоянная.
Для двухмерной функции используют различные области изменения функции. На плоскости часто применяют квадратные, прямоугольные, треугольные, шестиугольные сетки для представления области изменения функции. Для прямоугольной сетки, образованной системой прямых, xi= x0 + ih, и yj = y0 + jl, (i, j = 0, 1, 2, …). Постоянные положительные числа h, l называют шагом сетки по оси OX и OY соответственно. Если вместо координаты y используют время, то шаг обозначают - . Узлы сетки, попавшие внутрь прямоугольника, называют внутренними (G). Точки пересечения прямых, образующих сетку, с границей области называют граничными узлами (Г). Узлы сетки нумеруются через индексы (x) - i; (y) - j. Вместо y часто используют координату времени t для нестационарных задач. Для трёхмерной области при нумерации узлов сетки используют индексы i, j, k.
Обозначим значение искомой функции Q(x,y) в узле (xi ,yj) через Qi,j . В каждом внутреннем узле сетки заменим частные производные функции их конечными разностями, используя формулы численного дифференцирования.
(6)
В граничных точках применяются менее точные разности.
(7)
Вторые частные производные в каждом внутреннем узле заменяются разностями.
(8)
Множество узлов, значения сеточной функции в которых входят в выражение разностного уравнения в точке (i , j), называют шаблоном. Совокупность разностного уравнения и разностных краевых условий называется разностной схемой краевой задачи.
Любая схема должна удовлетворять условиям сходимости, точности и устойчивости, строгое доказательство которых проводится в учебниках по математике.
Сходимость заключается в том, что при стремлении шага сетки к нулю, погрешность приближённого решения краевой задачи также стремится к нулю, т.е. значение сеточной функции приближается к точным значениям исходной непрерывной функции в узлах сетки.
