
- •Информатика и математическое моделирование функциональных систем
- •Isbn 5-94826-033-X
- •Введение
- •Програмирование задач на языке basic
- •Программирование линейных вычислительных процессов
- •1.2. Справочный материал.
- •1.5. Вопросы для самопроверки
- •Программирование разветвляющихся алгоритмов
- •2.3. Пример:
- •20 Input “a b “ ; a , b input “a b “ ; a , b
- •2.4. Задание к лабораторной работе.
- •Определённые циклы
- •3.4 Задания к лабораторной работе.
- •Input “X, m%, h% “ ; X , m% , h%
- •4.4. Задания к лабораторной работе.
- •Input “X m h “ ; X , m% , h
- •Программирование итерационных вычислительных процессов
- •10 Input "Введите значения X,r,k,e" ; X,r,k,e
- •6.5. Вопросы для самопроверки
- •7.5. Вопросы для самопроверки
- •160 Next I
- •160 Next j
- •150 Next j
- •9.5. Вопросы для самопроверки
- •40 Read X( I ) : next I
- •45 Data 1, 2.1, -3, -4.1, 1.7, 1.8, 1.9, 14.2, -5, -4.3, 11.2, 10.8
- •140 Return
- •90 Read X( I ) : next I
- •100 Data 1, 2.1, -3, -4.1, 1.7, 1.8, 1.9, 14.2, -5, -4.3, 11.2, 10.8
- •10.5. Вопросы для самопроверки
- •11.5. Вопросы для самопроверки
- •Литература к главе 1
- •2. Программирование задач в системе math cad
- •РешЕние систем линейных алгебраических уравнений методом обратной матрицы
- •2.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение нелинейного уравнения графическим методом
- •3.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение НелинейноГо уравнениЯ МетодОм простых итераций
- •3.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение нелинейного уравнения методом касательных
- •4.3. Пример.
- •4.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение систем Нелинейных уравнений графическим методом
- •6.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение систем Нелинейных уравнений методом пРостых итерацй
- •6.3. Пример.
- •6.5. Вопросы для самопроверки
- •Численное интегрирование: метод прямоугольников и трапеций, формула симсона
- •7.5. Вопросы для самопроверки.
- •Численное решение обыкновеНноГо дифференциального уравнениЯ МетодОм эЙлера и рунге-кутта
- •8.5. Вопросы для самопроверки
- •Численное решение систем обыкновеНнЫх дифференциальных уравнениЙ МетодОм эЙлера
- •3. Математическое моделирование на пэвм
- •3.1. Системы сосредоточенными массами
- •3.1.1. Математическое моделирование теплообмена для тел сосредоточенных масс с окружающей средой
- •3.1.2. Собственные колебания
- •Лабораторная работа № 3.1 исследование автономной линейной системы уравнений
- •Лабораторная работа №3.2. Исследование автономной нелинейной системы уравнений
- •Лабораторная работа №3.3. Решение жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений (оду)
- •3.1.3. Математическая модель стабильности позвоночника
- •Результаты численных расчетов
- •3.2. Системы с распределенными параметрами
- •3.2.1. Математическое моделирование процесса переноса частиц
- •3.2.2. Математическое моделирование процесса прерванного посола рыбы
- •Отметим, что критерий устойчивости счета методом прогонки к ошибкам округления выполнен так как
- •Как следует из рекуррентных соотношений (3.2.32), для начала расчета необходимо иметь значения e1 и w1, которые определяются с помощью левого граничного условия (3.2.23)
- •3.2.3. Моделирование процесса переноса частиц на основе гиперболической системы уравнений
- •3.2.4. Математическое моделирование нестационарного двумерного процесса переноса частиц (теплопереноса)
- •Система разностных уравнений (3.96) дополнялась начальными и граничными условиями (3.91 и 3.92 – 3.95) и решалась методом обыкновенной прогонки попеременно в двух направлениях.
- •3.3. Повышение порядка точности аппроксимации дифференциальных уравнений
- •3.3.1. Повышение порядка точности аппроксимации обыкновенных дифференциальных уравнений
- •3.3.2. Повышение порядка точности аппроксимации дифференциальных уравнений гиперболического типа
- •3.4. Интерполяция функций
- •3.4.1. Линейная интерполяция
- •3.4.2 Квадратичная интерполяция
- •3.4.3. Интерполяционная формула Лагранжа
- •3.4.4. Сплайны
- •3.4.5.Алгоритм решения обратных задач по заданным показателям качества
- •Литература к главе 3
- •Информатика и математическое моделирование функциональных систем
3.1.2. Собственные колебания
Собственными колебаниями называются движения, совершаемые колебательной системой, которая после кратковременного внешнего возмущения представлена самой себе. При этом происходят периодические переходы одного вида энергии в другой. Если сумма энергий в процессе колебаний сохраняется, то колебания будут незатухающие и система называется консервативной, если энергия уменьшается, то система - неконсервативная. Кроме того, можно разделить системы на линейные и нелинейные.
Типичными консервативными колебательными системами являются масса, колеблющаяся на пружине, RC электрический колебательный контур, резонатор Гельмгольца, крутильные осцилляторы, гравитационный маятник и т. п. Такие системы описываются линейными или обыкновенными нелинейными дифференциальными уравнениями второго порядка. При этом задаются начальные условия, т.е. для них решается задача Коши. В большинстве случаев уравнение имеет вид:
,
(3.1.10)
где х и t – координата положения и время движения тела [III, 9, 12].
При наличии сопротивления или потерь энергии консервативность нарушается. Это описывается введением в уравнение первой производной искомой функции и уравнение в общем случае приобретает вид:
.
(1.1.11)
Для упрощения решения таких уравнений и удобства интерпретации и исследования полученных данных дифференциальное уравнение второго порядка приводят к системе двух дифференциальных уравнений первого порядка:
(3.1.12)
В уравнениях такого рода независимая переменная не входит явно в уравнения (или систему) и такую систему называют автономной. [III, 14-15].
1. Автономные линейные системы.
В общем случае их можно записать в виде:
(3.1.13)
Для таких систем характерно наличие точки покоя. При этом характер точки покоя (ее устойчивость, асимптотическую устойчивость, неустойчивость) определяется по значениям собственных чисел матрицы А коэффициентов правой части системы. Предполагается, что определитель матрицы А не равен нулю, т.е. матрица невырожденная. Собственные числа находятся из характеристического уравнения:
или
.
(3.1.14)
Возможны случаи:
А) Корни действительны и различны. При этом:
1)
оба корня
,
отрицательны
– точка покоя устойчива и называется
устойчивым узлом;
2) оба корня , положительны - точка покоя называется неустойчивым узлом;
3) оба корня , действительные числа разных знаков – точка покоя неустойчива и называется седлом;
4)
-
точка покоя специального вида, называемая
диакритический узел. Если а)
- точка покоя устойчива;
б)
-
точка покоя неустойчива;
5)
если
и
,
то существует прямая, проходящая через
начало координат, все точки которой –
точки покоя;
6)
все точки плоскости – точки покоя.
Б)
Корни характеристического уравнения
комплексны, т.е.
.Тогда:
1) если p > 0, то точка покоя – устойчивый фокус;
2) если p < 0, то точка покоя – неустойчивый фокус;
3)
если p
= 0, a
,
то решение является периодическим, а
точка покоя называется центром.
Если записать решение в параметрической форме, то на плоскости, которую называют фазовой, можно представить фазовые траектории решения системы. В трехмерном пространстве можно построить интегральные кривые. Фазовую траекторию задают уравнения:
(3.1.15)
а интегральную кривую -
(3.1.16)
Для нелинейных систем вводится понятие предельных циклов, которые бывают трех типов:
1) устойчивые;
2) неустойчивые;
3) полуустойчивые.
Если записать автономную систему в векторной форме:
,
(3.17)
то автономная система полностью определяется заданием векторного поля F(X).
По данной теме предполагается проведение двух лабораторных работ:
1) Исследование автономной линейной системы.
2) Исследование автономной нелинейной системы.
Физический смысл задач подбирается исходя из специализации студентов, после чего уравнения приводятся к стандартному математическому виду.
Решения такого рода задач удобно проводить, используя встроенные функции пакета MathCAD. Решить задачу Коши для таких систем можно с помощью функций:
rkfixed(y, x1, x2, n, D) – решение задачи на отрезке методом Рунге – Кутты с постоянным шагом;
Rkadapt(y, x1, x2, n, D) – решение задачи на отрезке методом Рунге – Кутты с автоматическим выбором шага;
Stiffbkadapt(y, x1, x2, n, D, J) – решение задачи на отрезке методом Булирша-Штера,
здесь; y – вектор начальных условий, x1, x2 – левый и правый концы рассматриваемого интервала; n – число участков разбиения интервала, D и J – вектор-функция и якобиан правой части исходной системы уравнений.