- •РАЗДЕЛ I. МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ
- •1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ.
- •1.1. Постановка задачи
- •1.2. Методы нахождения минимума функции одной переменной
- •Метод деления отрезка пополам
- •Метод золотого сечения
- •Метод последовательного перебора
- •Метод квадратичной параболы
- •Метод кубической параболы
- •1.3. Рельеф функции
- •1.4. Представление функции в окрестности минимума
- •1.5. Классификация методов оптимизации
- •2.МЕТОДЫ НУЛЕВОГО ПОРЯДКА
- •2.1. Описание общего алгоритма методов покоординатного спуска.
- •2.2 Метод ГАУССА-ЗЕЙДЕЛЯ
- •2.3. Метод ПАУЭЛЛА
- •2.4. Метод ДСК
- •2.5. Метод РОЗЕНБРОКА
- •2.6. Метод покоординатного последовательного перебора
- •2.7. Метод ХУКА-ДЖИВСА
- •2.8. Метод НЕЛДЕРА-МИДА
- •3. МЕТОДЫ ПЕРВОГО ПОРЯДКА И МЕТОДЫ С ПЕРЕМЕННОЙ МЕТРИКОЙ
- •3.1. Метод спуска по градиенту
- •3.3. Метод Давидона-Флетчера-Пауэлла
- •3.4. Метод проективного градиента
- •3.5. Метод Мак-Кормика 1
- •3.6. Метод Мак-Кормика 2
- •3.7. Метод Гольдфарба
- •3.8. Метод Гринстадта
- •4. МЕТОДЫ УСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИИ N ПЕРЕМЕННЫХ.
- •4.1. Метод штрафных функций
- •РАЗДЕЛ II. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ УРАВНЕНИЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ
- •1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ
- •1.1. Как исследуются физические явления и решаются задачи
- •1.2. Как оценивается погрешность вычислений?
- •1.3. Откуда возникают погрешности расчетов?
- •1.4. Итерационные методы решения задач
- •2. КЛАССИФИКИЦИЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ
- •2.1. Определение дифференциальных уравнений
- •2.2. Постановка задач для обыкновенных ДУ
- •2.4. Как получают дифференциальные уравнения
- •2.5. Подобие физических явлений, безразмерные переменные
- •3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДА СЕТОК
- •3.1. Теоретические основы метода сеток
- •3.2 Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- •4. РЕШЕНИЕ КРАЕВОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ 2-ГО ПОРЯДКА МЕТОДОМ ПРОГОНКИ
- •5. РЕШЕНИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ В ЧАСТНЫХ ПРОИЗВОДНЫХ
- •5.1. Одномерное нестационарное уравнение теплопроводности
- •5.2. Задача Дирихле для двухмерного уравнения Пуассона
4. РЕШЕНИЕ КРАЕВОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ 2-ГО ПОРЯДКА МЕТОДОМ ПРОГОНКИ
Как отмечалось выше множество практически важных задач приводятся к краевой задаче для системы ОДУ второго порядка. При этом граничные условия на концах отрезка интегрирования задают связь между значением и производной функции для каждого такого уравнения.
Для решения таких систем обычно используют или метод прогонки, аналогичный описанному выше для задачи, или метод пристрелки. При реализации последнего система ОДУ второго порядка преобразуется к системе четного числа уравнений первого порядка вида со специфическими граничными условиями: каждое условие задает связь между значениями uk и uk+1 на границах.
Такую систему назовем парной системой дифференциальных уравнений.
В соответствии с методом пристрелки краевую задачу приводят к решению ряда задач Коши, для чего дополняют недостающие начальные условия при x=0 пристрелочными параметрами и подбирают их таким образом, чтобы после решения задачи выполнились все заданные условия на другом конце интервала.
Существует, однако, класс таких систем, для которых, с одной стороны, метод обычной прогонки неустойчив, а с другой стороны, задача Коши некорректна. Такие системы возникают, например, при расчете нерегулярных волноводов. Ниже приведен устойчивый алгоритм матричной прогонки для таких систем парных уравнений.
Запишем систему парных дифференциальных уравнений в виде |
|||
dur |
r |
r |
|
dx = G(x)u |
+ f (x) , |
(4.1) |
|
ur ={u1,...,u2M }={A1, B1, A2 , B2 ,..., Am , Bm ,..., AM , BM }; f ={f 1, f 2 ,..., |
f 2M −1, f 2M }. |
||
Здесь, например, Ak – значение функции в соответствующем ДУ второго порядка, а Bk – значение ее производной.
Зададим граничные условия к (4.1) в виде
αm0 u2m−1 |
(0) + βm0u2m (0) =γm0 ; |
(4.2) |
||
αmLu2m−1 |
(b) + βmLu2m (b) =γmL |
; m =1... M . |
||
|
||||
Как видно, эти условия задают связь между Ak и Bk. Для расчетов выберем равномерную сетку
ωh ={(i −1)h, h = b / n, i =1... n1, n1 = n +1}
и трехточечную конечно-разностную неявную схему Адамса третьего порядка
точности: r |
r |
|
|
|
r |
|
|
|
|
r |
|
|
|
r |
|
|
u |
−u |
5 |
r |
|
8 |
r |
1 |
r |
|
|||||||
i+1 |
i = |
|
|
(Gu |
+ f )i+1 |
+ |
|
|
(Gu |
+ f )i − |
|
|
(Gu |
+ f )i−1 . |
(4.3) |
|
12 |
12 |
12 |
||||||||||||||
h |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
Заметим, что эта схема приводит к блочной трехдиагональной матрице с преобладающим диагональным элементом. После приведения подобных членов в
47
(4.3) получим систему линейных алгебраических уравнений (если не считать, |
||||||||||||||||||||||
что fr |
может зависеть от ur): |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
h |
|
r |
|
|
|
8h |
|
r |
|
|
|
5h |
|
r |
r |
|
|
|||
|
|
|
G |
u |
− |
|
E + |
|
G |
|
u |
+ |
|
E − |
|
G |
|
u |
= d |
i |
i = 2… n; |
(4.4) |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
12 |
i−1 i−1 |
|
|
12 |
i |
i |
|
|
12 |
i+1 |
i+1 |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
dri = 12h (5 fri+1 +8 fri − fri−1 ),
здесь E −единичная диагональная матрица.
Систему (3.4) следует дополнить одним недостающим конечно-
разностным уравнением второго порядка (4.20): |
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
ur2 −ur1 |
= |
G1 ur1 + f1 +G2ur2 + f2 |
|
|
(4.5) |
|||||||
|
|
|
|
|
h |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|||
и двумя граничными условиями (4.2): |
|
|
|
|
|
|||||||||||
α0 |
u |
2m−1 |
+ β0 |
u |
2m =γ 0 ; |
αL |
u |
2m−1 |
+ βL |
u |
2m =γ L. |
|||||
m 1 |
|
m 1 |
m |
m n1 |
m n1 |
m |
||||||||||
Структура матрицы конечно-разностной схемы (4.4), (4.5) представлена на рис.3.1. Здесь размер ячеек 2Мх2М, кроме первой и последней строк, в которых ячейки имеют размер Мх2М. Матрица получается ленточной.
Для решения системы уравнений с такой матрицей разработан эффективный метод прогонки на основе модификации метода Гаусса.
α0 β0 |
0 |
|
|
|
|
0 |
|
0 |
• |
0 |
0 |
|
|
0 |
|
|
0 |
|
|
||||||
−E − |
h |
G |
E − |
|
h |
G |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
0 |
|
0 |
|
0 |
0 |
|
|
0 |
|
|
0 |
|
|
|||||||||
2 |
|
1 |
|
2 |
|
2 |
|
• |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
h |
G1 |
|
−E − |
|
8h |
G2 |
E − |
5h G |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
12 |
|
12 |
0 |
• |
0 |
0 |
|
|
0 |
|
|
0 |
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
12 3 |
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
• |
|
• |
|
|
• |
• |
• |
• |
|
|
• |
|
• |
|
• |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
h |
G |
−E − |
8h |
G |
E − |
5h |
G |
|
0 |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
0 |
|
0 |
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
• |
12 |
n−1 |
|
12 n |
|
12 n1 |
|||||||||
0 |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
0 |
• |
0 |
0 |
|
|
0 |
|
|
αL βL |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 4.1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
48
