- •ПЕРЕЧЕНЬ МАТЕРИАЛОВ
- •ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •1 ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЛОГИКИ
- •1.1 Логика высказываний
- •1.1.1 Понятие логического высказывания
- •1.1.2 Логические операции
- •1.1.3 Пропозиционные формулы
- •1.1.4 Тавтологии
- •1.1.5 Равносильные формулы
- •1.2 Булевы функции
- •1.2.1 Понятие булевой функции. Число булевых функций от n переменных
- •1.2.2 Элементарные булевы функции. Представление булевых функций пропозиционными формулами
- •1.2.3 Двойственные функции. Принцип двойственности
- •1.2.4 Совершенные конъюнктивные нормальные формы (СКНФ)
- •1.2.5 Полиномы Жегалкина
- •1.3 Полнота и замкнутость
- •1.3.1 Полные системы функций и замкнутые классы
- •1.3.2 Основные замкнутые классы
- •1.3.3 Теоремы о функциональной полноте
- •1.3.4 Базисы пространства булевых функций
- •1.4 Минимизация булевых функций
- •1.4.1 Постановка задачи
- •1.4.2 Метод Квайна-Макклоски
- •1.4.3 Карты Карно
- •1.5 Реализация булевых функций
- •1.5.1 Контактные схемы
- •1.5.2 Схемы из функциональных элементов
- •1.6 Предикаты
- •1.6.1 Основные понятия и определения
- •1.6.2 Операции над предикатами
- •1.6.3 Равносильные формулы логики предикатов
- •1.6.4 Приведенная форма и предваренная нормальная форма предиката
- •2 ОСНОВЫ ТЕОРИИ МНОЖЕСТВ
- •2.1 Множества и операции над ними
- •2.1.1 Основные понятия
- •2.1.2 Способы задания множеств
- •2.1.3 Операции над множествами
- •2.1.4 Свойства операций над множествами. Алгебра множеств
- •2.1.5 Декартово произведение множеств
- •2.2 Отображения множеств
- •2.2.1 Основные понятия
- •2.2.2 Произведение (композиция) отображений
- •2.2.3 Обратные отображения
- •2.3 Отношения
- •2.3.1 Основные понятия и способы задания отношений
- •2.3.2 Операции над бинарными отношениями и их свойства
- •2.4 Отношения экивалентности
- •2.4.1 Классы эквивалентности
- •2.4.2 Отношения частичного порядка
- •2.5 Комбинаторика
- •2.5.1 Размещения
- •2.5.2 Перестановки
- •2.5.3 Сочетания
- •2.5.4 Сочетания с повторениями
- •2.5.5 Бином Ньютона. Понятие о производящей функции
- •2.5.6 Числа Стирлинга
- •2.5.7 Число Белла
- •2.6 Мощности множеств
- •2.6.1 Мощность конечного множества
- •2.6.2 Мощности бесконечных множеств. Счетные множества
- •2.6.3 Несчетные множества. Мощность континуума
- •2.6.4 Кардинальные числа. Гипотеза континуума
- •3 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ
- •3.1 Основные определения и типы графов
- •3.1.1 Основные понятия
- •3.1.2 Основные типы графов
- •3.1.3 Обобщения понятия графа
- •3.1.4 Изоморфные графы
- •3.1.5 Количество различных графов порядка n
- •3.2 Основные числовые характеристики и матрицы графа
- •3.2.1 Степени вершин графа
- •3.2.2 Матрица смежности
- •3.2.3 Матрица Кирхгофа
- •3.2.4 Матрица инцидентности
- •3.3 Подграфы и операции на графах
- •3.3.1 Подграфы
- •3.3.2 Операции над графами
- •3.4 Связные графы и расстояние в графах
- •3.4.1 Маршруты в графах. Связные графы
- •3.4.2 Компоненты связности. Связность графа и его дополнения
- •3.4.3 Расстояния на графах
- •3.4.4 Метод поиска в ширину
- •3.4.5 Выяснение вопросов связности, достижимости и расстояний на графе по матрице смежности
- •3.5 Деревья и остовы
- •3.5.1 Критерии дерева
- •3.5.3 Типы вершин дерева, радиус и центры
- •3.5.4 Остовы графа, циклический ранг и ранг разрезов
- •3.5.5 Задача о минимальном остове
- •3.5.6 Разрезы графа. Фундаментальная система циклов и фундаментальная система разрезов
- •3.5.7 Линейное пространство графа
- •3.6 Эйлеровы и гамильтоновы графы
- •3.6.1 Эйлеровы графы
- •3.6.2 Гамильтоновы графы
- •3.7 Планарные графы
- •3.7.1 Вложимость графов в трехмерное пространство
- •3.7.2 Планарные графы. Формула Эйлера
- •3.7.3 Следствия из формулы Эйлера
- •3.7.4 Гомеоморфные графы. Критерий планарности
- •3.8 Раскраски графов
- •3.8.1 Хроматическое число графа
- •3.8.2 Хроматическое число 2-дольного графа. Критерий 2-дольности
- •3.8.3 Некоторые оценки хроматического числа
- •3.8.4 Раскраски планарных графов
- •3.8.5 Реберная раскраска графа
- •3.9 Паросочетания
- •3.9.1 Паросочетания
- •3.9.2 Теорема Холла о свадьбах
- •3.10 Сети
- •3.10.1 Основные понятия
- •3.10.2 Потоки в сетях
- •3.10.3 Сетевое планирование
- •ПРОДОЛЖЕНИЕ ОГЛАВЛЕНИЯ
- •4 ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ
- •4.1 Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
- •4.2 Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений. Плохая обусловленность и анализ ошибок. Влияние погрешностей округления
- •4.3 Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод простых итераций и метод Зейделя
- •4.3.1 Основные понятия
- •4.3.2 Метод простой итерации. Описание метода
- •4.3.3 Некоторые сведения о векторах и матрицах
- •4.3.4 Условия и скорость сходимости метода простой итерации
- •4.3.5 Приведение системы (1) к виду (2)
- •4.4 Интерполирование алгебраическими многочленами. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •4.4.1 Постановка задачи
- •4.4.2 Интерполяционная формула Лагранжа. Представление и оценка остатка
- •4.4.3 Практическое применение интерполяции
- •4.5 Конечные разности. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •4.5.1 Конечные разности
- •4.5.2 Интерполяционный многочлен Ньютона
- •4.5.3 Линейная интерполяция
- •4.6 Многочлены Чебышева на отрезке [-1, 1]. Интерполирование сплайнами
- •4.7 Численное интегрирование
- •4.7.1 Формулы прямоугольников
- •4.7.2. Формула трапеций
- •4.7.3. Формула Симпсона (метод параболических трапеций)
- •4.7.4 Квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
- •4.8 Численное решение нелинейных уравнений
- •4.8.1. Отделение корней
- •4.8.2 Метод деления отрезка пополам
- •4.8.3 Метод простой итерации (метод последовательных приближений)
- •4.8.4. Метод Ньютона (метод касательных)
- •4.8.5 Метод секущих
- •4.8.6 Метод хорд
- •4.9 Итерационные методы решения систем нелинейных уравнений
- •4.9.1 Метод простой итерации
- •4.9.2 Метод простой итерации для системы двух уравнений
- •4.9.3 Метод Ньютона
- •4.9.4 Метод Ньютона для системы двух уравнений
- •4.10 Численные методы решения задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения
- •4.10.1 Метод Эйлера
- •4.10.2 Методы Рунге–Кутта
- •4.11 Постановка задачи линейного программирования. Геометрическая интерпретация и графическое решение задачи линейного программирования
- •4.11.1 Предмет математического программирования
- •4.11.2 Основная задача линейного программирования
- •4.11.3 Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •4.11.4 Графический метод решения задач линейного программирования
- •4.12 Симплексный метод решения задачи линейного программирования. Двойственность в линейном программировании
- •4.12.1 Свойства решений задачи линейного программирования (ЗЛП)
- •4.12.2 Общая идея симплексного метода
- •4.12.3 Построение начального опорного плана
- •4.12.4 Признак оптимальности опорного плана. Симплексные таблицы
- •4.12.5 Переход к нехудшему опорному плану. Симплексные преобразования
- •4.13 Разностные методы
- •4.13.1 Основные понятия
- •4.13.2 Сетки и сеточные функции
- •4.13. 3 Аппроксимация простейших дифференциальных операторов
- •4.13.4 Разностная задача
- •4.13.5 Устойчивость
- •4.13.6 Связь аппроксимации и устойчивости со сходимостью
- •4.13.7 Явные и неявные разностные схемы
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •Лабораторная работа 5. Задача коммивояжера
- •ПРОДОЛЖЕНИЕ ОГЛАВЛЕНИЯ
- •2.1. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.2. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод простых итераций и метод Зейделя
- •2.2.1. Метод простых итераций
- •2.2.2 Метод Зейделя
- •2.3. Интерполирование алгебраическими многочленами. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3.1. Постановка задачи
- •2.3.2 Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3.3 Практическое применение интерполирования. Оценка погрешности интерполяционного многочлена Лагранжа
- •2.4 Конечные разности. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •2.4.1 Конечные разности
- •2.4.2 Первая интерполяционная формула Ньютона (для интерполирования вперед)
- •2.4.3 Вторая интерполяционная формула Ньютона (для интерполирования назад)
- •2.5 Интерполирование сплайнами
- •2.6 Численное интегрирование
- •2.6.1 Метод средних прямоугольников
- •2.6.2 Формула трапеций
- •2.6.3 Формула Симпсона (метод параболических трапеций)
- •2.7 Численное решение нелинейных уравнений. Отделение корней. Метод половинного деления. Метод простой итерации
- •2.7.1 Отделение корней
- •2.7.2 Метод половинного деления
- •2.7.3 Метод простой итерации (метод последовательных приближений)
- •2.7.4 Практический критерий сходимости (когда надо прекращать итерации)
- •2.8 Итерационные методы решения нелинейных уравнений. Метод Ньютона. Метод секущих. Метод хорд
- •2.8.1 Метод Ньютона (метод касательных)
- •2.8.2 Метод секущих
- •2.8.3 Метод хорд
- •2.9 Итерационные методы решения систем нелинейных уравнений
- •2.9.1 Метод простой итерации для системы двух уравнений
- •2.9.2 Метод Ньютона для системы двух уравнений
- •2.10.1 Метод Эйлера
- •2.10.2 Метод Рунге-Кутта
- •2.11 Графическая интерпретация и графическое решение задачи линейного программирования
- •2.11.1 Основная задача линейного программирования
- •2.11.2 Графическая интерпретация задачи линейного программирования
- •2.11.3 Графическое решение задачи линейного программирования
- •2.12 Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •2.13 Метод сеток для уравнения параболического типа
- •2.13.1 Общие сведения
- •2.13.2 Постановка задачи
- •2.13.3 Разностные схемы
- •2.13.4 Оценки погрешностей
- •2.14 Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •1 Операции над множествами. Алгебра множеств. Декартово произведение множеств
- •2 Отображения множеств. Бинарные отношения на множествах
- •3 Комбинаторика и мощности множеств
- •6 Расстояния в графах
- •7 Деревья и остовы
- •8 Эйлеровы графы. Критерий эйлеровости. Планарные графы. Формула Эйлера
- •9 Раскраски графов. Хроматическое число графа
- •10 Сети и потоки в сетях
- •Тесты по разделу «ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ»
- •ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ
- •1 Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2 Интерполирование алгебраическими многочленами
- •3 Численное интегрирование
- •4 Численные методы решения нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений
- •5 Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка
- •6 Линейное программирование
- •7 Численное решение уравнений с частными производными
- •Тесты по разделу «ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ»
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
- •СПИСОК ВОПРОСОВ К ЗАЧЕТУ ПО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКЕ
- •СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
34-59.
α |
|
|
k |
|
|
|
|
0,6 |
0,7 |
0,8 |
0,9 |
|
1,0 |
|
|
|
|
|
|||||
1,0 |
0,27241 |
0,33256 |
0,38791 |
0,43933 |
|
0,48748 |
|
0,05822 |
0,08271 |
0,10778 |
0,13289 |
|
0,15772 |
|
|
|
|
|
|||||
1,1 |
0,26301 |
0,3225059 |
0,37727 |
0,42824 |
|
0,47606 |
|
0,13345 |
0,1533088 |
0,17435 |
0,19588 |
|
0,21752 |
|
|
|
|
|
|||||
1,2 |
0,24614 |
0,30636 |
0,36161 |
0,41291 |
|
0,46100 |
|
0,20804 |
0,22311 |
0,24007 |
0,25806 |
|
0,27655 |
|
|
|
|
|
|||||
1,3 |
0,22065 |
0,28346 |
0,34043 |
0,39298 |
|
0,44203 |
|
0,28401 |
0,29357 |
0,30607 |
0,32030 |
|
0,33552 |
|
|
|
|
|
|||||
1,4 |
0,18348 |
0,25202 |
0,31258 |
0,36764 |
|
0,41856 |
|
0,36450 |
0,36669 |
0,37377 |
0,38367 |
|
0,39527 |
|
|
|
|
|
|||||
|
2.10 Численные методы решения задачи Коши |
|
|
||||
|
для обыкновенного дифференциального уравнения |
|
|
||||
Численные методы решения задачи Коши |
|
|
|
|
|||
y′ = f (x, y) , |
|
|
|
|
(1) |
||
y(x0 ) = y0 |
|
|
|
|
(2) |
||
позволяют найти решение в виде таблицы: в точках x1, x2 ,..., xn ,..., называемых узлами сетки
нужно найти приближения |
y1, y2 ,..., yn ,..., |
для значений точного решения |
∆yk ≈ y(xn+1) − y(xn ) . Везде в дальнейшем через yn |
обозначается приближенное решение за- |
|
дачи (1) – (2) в узле xn . На практике, как правило, решение |
y(x) нужно найти на каком-то |
конечном отрезке [x0 , x0 + H ]. |
|
2.10.1 Метод Эйлера |
|
Приближенные значения yn ≈ y(xn ) вычисляются последовательно по формулам |
|
yn+1 = yn + hf (xn , yn ) , |
(3) |
где h = xn+1 − xn – шаг сетки. При этом искомая интегральная кривая y(x) , проходящая через точку (x0 , y0 ) , заменяется ломаной в точках (xn , yn ) . Каждое звено ломаной имеет направление, совпадающее с направлением интегральной кривой, которая проходит через точку (xn , yn ) . Поэтому метод Эйлера часто называют методом ломаных.
Для оценки погрешности метода на практике пользуются двойным пересчетом: расчет
на отрезке [x , x 1] повторяют с шагом h / 2 и погрешность более точного решения y* 1
n n+ n+
(при шаге h / 2 ) оценивают по формуле
| y* 1 − y(x 1) |≈| y* 1 − y 1 | .
n+ n+ n+ n+
69
Пример. Применяя метод Эйлера, составить на отрезке [0, 1] таблицу значений реше-
ния уравнений y/ = y − |
|
2x |
с начальным условием y(0) =1, выбрав шаг h = 0,2 . |
|
|
|||||||||||||||||
|
y |
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение. Здесь |
|
f (x, y) = y − |
|
2x |
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
2xn |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
По формуле (3) |
|
|
|
|
|
|
|
|
0 +0,2n , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
yn+1 = yn +0,2 yn − |
yn |
|
, xn = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
y0 (0) =1, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
0 |
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y1(0,2) |
=1+0,2 1 |
− |
|
|
=1,2 |
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 0,2 |
=1,3733, |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 0,4 |
|
=1,5316 , |
||||||
y2 (0,4) =1,2 +0,2 1,2 − |
|
|
|
y3 (0,6) =1,3733 + |
0,2 1,3733 − |
|
|
|
||||||||||||||
1,2 |
|
1,3733 |
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
2 0,6 |
|
=1,6812 , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
y4 (0,8) =1,5316 +0,2 1,5316 |
− |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
1,5316 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
2 0,8 |
|
|
1,8271. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
y5 (1,0) =1,6812 +0,2 1,6812 |
− |
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
1,6812 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Для сравнения полученного результата найдем точное решение исходного уравнения. Это уравнение Бернулли, его решение будем искать в виде y = uv .
|
′ |
|
|
′ |
|
|
|
2x |
′ |
|
|
′ |
|
|
|
|
2x |
|
′ |
|
|
dv |
|
dv |
|
|
|||
|
−uv |
−uv = − uv |
|
|
−v) = − uv |
, v |
−v = 0 , |
dx = v , v |
= dx , |
|
|
||||||||||||||||||
u v |
|
, u v −u(v |
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
∫ |
dv |
= ∫dx , ln | v |= x , v = e |
x |
, |
du |
e |
x |
= − |
|
2x |
, udu = −2xe |
−2x |
dx , |
∫udu = −∫2xe |
−2x |
dx , |
|||||||||||||
v |
|
|
dx |
|
uex |
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
u2 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
, u = e−2x (2x +1) + 2C , |
|
|
|||||||||||||
|
2 |
= e−2x x + |
2 |
+C , u2 = e−2x (2x +1) + 2C |
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
y = ex 
e−2x (2x +1) + 2C , 1 = 
1+ 2C , 1 =1+ 2C , C = 0 , y = 
2x +1 .
Составим таблицу:
i |
xn |
yn |
Точное решение y = |
2x +1 |
|
0 |
0 |
1,0000 |
1,0000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
0,2 |
1,2000 |
1,1832 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
0,4 |
1,3733 |
1,3416 |
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
0,6 |
1,5316 |
1,4832 |
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
0,8 |
1,6812 |
1,6124 |
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
1,0 |
1,8271 |
1,7320 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Из таблицы видно, что абсолютная погрешность составляет 0,0951, т.е. относительная погрешность составляет 5,2%.
70
2.10.2 Метод Рунге-Кутта
Одним из самых распространенных методов решения задачи (1) – (2) является метод Рунге-Кутта четвертого порядка точности. Данный метод описывается следующими шестью соотношениями:
∆yn+1 = yn + ∆yn ,
∆yn = |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
6 |
(K1(n) + 2K2(n) + 2K3(n) + K4(n) ) , |
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
где |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
K (n) |
= hf (x , y |
n |
), |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
1 |
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
(n) |
|
|
|
|
|
|
|
h |
|
|
|
|
K (n) |
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
, |
yn + |
|
1 |
|
|
|
|
|
|||
K2 |
= hf xn + |
2 |
|
2 |
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
K (n) |
|
|
|
|
|
|
+ |
h |
, |
y |
|
+ |
K (n) |
|
|
|
|
||||
= hf x |
n |
|
|
n |
|
2 |
|
, |
|
|
|
||||||||||
3 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
K4(n) = hf (xn + h, yn + K3(n) ). |
|
|
|
|
|||||||||||||||||
Все вычисления удобно располагать в таблице: |
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
y |
|
|
K = hf (x, y) |
∆y |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
x0 |
|
|
|
|
|
|
|
y0 |
|
|
K1(0) |
K1(0) |
|||
|
|
|
|
|
x0 |
+ h |
|
|
|
|
y0 |
+ K1(0) |
|
K2(0) |
2K2(0) |
||||||
|
0 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|||
|
|
|
|
x0 |
+ h |
|
|
|
|
y0 |
+ |
K2(0) |
|
K3(0) |
2K3(0) |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
x0 +h |
|
|
|
|
y0+K3(0) |
|
K4(0) |
K4(0) |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∆y0 |
|
1 |
|
|
|
|
x1 |
|
|
|
|
|
|
|
y1 |
|
|
|
|
|||
Порядком (или степенью) точности метода Рунге-Кутта называют такое число s, для которого погрешность приближенного равенства ∆yn ≈ y(xn+1) − y(xn ) будет величиной по-
рядка hs+1 . Для нашего метода погрешность будет величиной порядка h5 .
Порядок заполнения таблицы
1)Записываем в первой строке таблицы данные значения x0 , y0 .
2)Вычисляем f (x0 , y0 ) , умножаем на h и заносим в таблицу в качестве K1(0) .
3) Записываем во второй строке таблицы |
x0 |
+ |
h |
, y0 + |
K (0) |
2 |
1 . |
||||
|
|
|
|
2 |
71
4) |
Вычисляем |
|
|
+ |
h |
, |
y |
|
+ |
K (0) |
, умножаем на h и заносим в таблицу в качестве |
|||||
f x |
0 |
|
0 |
1 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
2 |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
5) |
Записываем в третьей строке таблицы x0 + |
h |
, |
y0 + |
K (0) |
|||||||||||
2 |
2 . |
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
6) |
Вычисляем |
|
|
+ |
h |
, |
y |
|
+ |
K (0) |
, умножаем на h и заносим в таблицу в качестве |
|||||
f x |
0 |
|
0 |
2 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
2 |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
K2(0) .
K3(0) .
7)Записываем в четвертой строке таблицы x0 + h, y0 + K3(0) .
8)Вычисляем f (x0 + h, y0 + K3(0) ), умножаем на h и заносим в таблицу в качестве K4(0) .
9)В столбец ∆y записываем числа K1(0) , 2 K2(0) , 2 K3(0) , K4(0) .
10) Суммируем числа, стоящие в столбце ∆y , делим на 6 и заносим в таблицу в к ачестве
∆y0 .
11) Вычисляем y1 = y0 + ∆y0 . Затем все вычисления продолжают в том же порядке, принимая за начальную точку (x1, y1) .
Заметим, что шаг сетки можно менять при переходе от одной точки к другой. Для контроля правильности выбора шага h вычисляют дробь
K (n) − K (n)
θ = 2 3 .
K1(n) − K2(n)
Величина θ не должна превышать нескольких сотых, в противном случае шаг следует уменьшить. Оценка погрешности метода очень затруднительна. Грубую оценку погрешности можно получить с помощью двойного пересчета по формуле
|
| yn* − y(xn ) |≈ |
| y* − y |
|
| |
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
n |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
где y(xn ) |
– значение точного решения уравнения (1) в точке xn , а |
yn* , yn – приближенные |
|||||||||||||
значения, полученные с шагом h / 2 и h. |
|
|
|
2 |
|
|
|||||||||
|
Пример. Методом Рунге-Кутта найти решение уравнения |
y′ = |
y + x с начальным |
||||||||||||
|
|
x |
|||||||||||||
условием y(1) = 0 на отрезке [1; 1,5], приняв шаг h = 0,1. |
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
Решение. Решение и результаты вычислений приведены в таблице. |
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i |
xn |
|
yn |
|
|
f (xn , yn ) |
K = hf (xn , yn ) |
|
|
|
|
∆yn |
|
|
|
0 |
1 |
|
0 |
|
|
1 |
0,1 |
|
|
0,1 |
|
|||
|
|
1,05 |
|
0,05 |
|
|
|
1,145238 |
0,114524 |
|
|
0,229048 |
|
||
|
|
1,05 |
|
0,057262 |
|
1,159071 |
0,115907 |
|
|
0,231814 |
|
||||
|
|
1,1 |
|
0,115907 |
|
1,310740 |
0,131074 |
|
|
0,131074 |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,115323 |
|
||
72
1 |
1,1 |
0,115323 |
1,309678 |
0,130968 |
0,130968 |
|
1,15 |
0,180807 |
1,464447 |
0,146445 |
0,292889 |
|
1,15 |
0,188546 |
1,477905 |
0,147791 |
0,295581 |
|
1,20 |
0,263114 |
1,638523 |
0,163852 |
0,163852 |
|
|
|
|
|
0,147215 |
2 |
1,2 |
0,262538 |
1,637563 |
0,163756 |
0,163756 |
|
1,25 |
0,344416 |
1,801066 |
0,180107 |
0,360213 |
|
1,25 |
0,352591 |
1,814146 |
0,181415 |
0,362829 |
|
1,3 |
0,443953 |
1,983005 |
0,198301 |
0,198301 |
|
|
|
|
|
0,180805 |
3 |
1,3 |
0,443388 |
1,982135 |
0,198214 |
0,198214 |
|
1,35 |
0,524495 |
2,153696 |
0,215370 |
0,430739 |
|
1,35 |
0,551073 |
2,166404 |
0,216640 |
0,443281 |
|
1,4 |
0,660028 |
2,342897 |
0,234290 |
0,234290 |
|
|
|
|
|
0,216087 |
4 |
1,4 |
0,659475 |
2,342107 |
0,234211 |
0,234211 |
|
1,45 |
0,776580 |
2,521146 |
0,252115 |
0,504229 |
|
1,45 |
0,785532 |
2,533493 |
0,253349 |
0,506700 |
|
1,50 |
0,912824 |
2,717099 |
0,271710 |
0,271711 |
|
|
|
|
|
0,252808 |
5 |
1,5 |
0,912283 |
|
|
|
Задания
Применяя метод Эйлера, численно решить данные дифференциальные уравнения с данными начальными условиями на отрезке [a,b] с шагом h = 0,1 при указанных значениях параметров.
1.y′ = 12 xy , y(0) =1, a = 0 , b =1.
2.y′ = x2 + y2 , y(0) = 0 , a = 0 , b =1.
3.y′ =1+ xy2 , y(0) = 0 , a = 0 , b =1.
4.y′ = x y+1 − y2 , y(0) =1, a = 0 , b =1.
5 – 16. y |
′ |
= αy |
2 |
|
β |
, y(1) =1, a =1, b = 2 . |
|
+ x2 |
|||||
|
|
|||||
а) [варианты 5 – 12], α = −1, β = 0,05 +0,05k , k = 0, 1, 2,...,7 , б) [варианты 13 – 16], α = −0,5 , β = 0,1+0,1k , k = 0, 1, 2, 3 , 17 – 30. y′ = xα2 − xy −βy2 , y(1) = γ , a = (1) , b = 2 .
Значения параметров α,β, γ даны в таблице
73
Номер варианта |
α |
β |
γ |
17 |
0,2 |
0,8 |
0,5 |
18 |
0,25 |
2,0 |
0,5 |
19 |
0,25 |
1,0 |
0,5 |
20 |
0,4 |
0,4 |
1,0 |
21 |
0,5 |
2,0 |
0,5 |
22 |
0,8 |
0,2 |
2,0 |
23 |
0,9 |
0,4 |
1,5 |
24 |
1,0 |
1,0 |
1,0 |
25 |
1,0 |
1,0 |
2,0 |
26 |
1,0 |
2,0 |
2,0 |
27 |
1,0 |
0,25 |
2,0 |
28 |
1,0 |
0,5 |
2,0 |
29 |
1,0 |
4,0 |
0,5 |
30 |
1,6 |
0,4 |
2,0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Ответы |
|
|
|
|
|
|
||||
1. |
y1 =1, |
y2 =1,005000 , |
y3 =1,010025 , |
y4 =1,025175 , |
y5 =1,045679, y6 =1,071821, |
|||||||||||||
y7 =1,103976 , |
y8 =1,142615 , y9 =1,188320, |
y10 =1,241794 . |
|
|
|
|
|
|
||||||||||
2. |
y1 = 0 , |
y2 = 0,001, |
y3 = 0,005, |
|
y4 = 0,014002 , |
y5 = 0,030022 , |
y6 = 0,055112 , |
|||||||||||
y7 = 0,091416 , y8 = 0,141252 , y9 = 0,207247 , y10 = 0,292542 . |
|
|
|
|
|
|||||||||||||
3. |
y1 = 0,1, y2 = 0,2001, y3 = 0,3009 , |
y4 = 0,40272 , |
y5 = 0,5092 , |
y6 = 0,62217 , |
||||||||||||||
y7 = 0,74539 , |
y8 = 0,88428 , y9 =1,04684 , y10 =1,24547 . |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
4. |
y1 =1, |
y2 = 0,99091, |
y3 = 0,97530 , |
y4 = 0,95520 , y5 = 0,93219 , |
y6 = 0,90754 , |
|||||||||||||
y7 = 0,88188, |
y8 = 0,85598 , y9 = 0,83026 , y10 = 0,80502 . |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Номер |
|
|
β |
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
||
|
варианта |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
0,1 |
|
0,3 |
|
|
0,5 |
|
0,7 |
|
0,9 |
1,0 |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
5 |
|
|
0,05 |
0,9050 |
|
0,7622 |
|
|
0,6596 |
|
0,5820 |
|
0,5210 |
0,4952 |
|
|
|
|
6 |
|
|
0,10 |
0,9100 |
|
0,7726 |
|
|
0,6722 |
|
0,5955 |
|
0,5348 |
0,5090 |
|
|
|
|
7 |
|
|
0,15 |
0,9150 |
|
0,7829 |
|
|
0,6848 |
|
0,6089 |
|
0,5483 |
0,5224 |
|
|
|
|
8 |
|
|
0,20 |
0,9200 |
|
0,7932 |
|
|
0,6972 |
|
0,6221 |
|
0,5616 |
0,5356 |
|
|
|
|
9 |
|
|
0,25 |
0,9250 |
|
0,8035 |
|
|
0,7097 |
|
0,6352 |
|
0,5748 |
0,5487 |
|
|
|
|
10 |
|
|
0,30 |
0,9300 |
|
0,8137 |
|
|
0,7220 |
|
0,6482 |
|
0,5878 |
0,5616 |
|
|
|
|
11 |
|
|
0,35 |
0,9350 |
|
0,8240 |
|
|
0,7344 |
|
0,6612 |
|
0,6008 |
0,5744 |
|
|
|
|
12 |
|
|
0,40 |
0,9400 |
|
0,8342 |
|
|
0,7483 |
|
0,6753 |
|
0,6144 |
0,5877 |
|
|
|
|
13 |
|
|
0,1 |
0,9600 |
|
0,8866 |
|
|
0,8219 |
|
0,7651 |
|
0,7151 |
0,6923 |
|
|
|
|
14 |
|
|
0,2 |
0,9700 |
|
0,9093 |
|
|
0,8513 |
|
0,7979 |
|
0,7457 |
0,7234 |
|
|
|
|
15 |
|
|
0,3 |
0,9800 |
|
0,9319 |
|
|
0,8805 |
|
0,8300 |
|
0,7827 |
0,7604 |
|
|
|
|
16 |
|
|
0,4 |
0,9900 |
|
0,9544 |
|
|
0,9094 |
|
0,8622 |
|
0,8161 |
0,7939 |
|
|
74
Номер варианта |
|
|
x |
|
|
|
0,2 |
0,4 |
0,6 |
0,8 |
1,0 |
||
|
||||||
17 |
0,4094 |
0,3474 |
0,3022 |
0,2675 |
0,2401 |
|
18 |
0,3709 |
0,2974 |
0,2496 |
0,2157 |
0,1901 |
|
19 |
0,4096 |
0,3479 |
0,3028 |
0,2684 |
0,2410 |
|
20 |
0,8189 |
0,6950 |
0,6045 |
0,5352 |
0,4806 |
|
21 |
0,4100 |
0,3491 |
0,3046 |
0,2705 |
0,2434 |
|
22 |
1,6377 |
1,3897 |
1,2086 |
1,0702 |
0,9609 |
|
23 |
1,2288 |
1,0452 |
0,9116 |
0,8087 |
0,7266 |
|
24 |
0,8198 |
0,6981 |
0,6092 |
0,5412 |
0,4871 |
|
25 |
1,2212 |
0,9108 |
0,7377 |
0,6254 |
0,5640 |
|
26 |
1,0948 |
0,8482 |
0,7012 |
0,5988 |
0,5273 |
|
27 |
1,6380 |
1,3908 |
1,2104 |
1,0727 |
0,9640 |
|
28 |
1,4836 |
1,1901 |
0,9984 |
0,8627 |
0,7609 |
|
29 |
0,4109 |
0,3514 |
0,3144 |
0,2768 |
0,2482 |
|
30 |
1,6390 |
1,3942 |
1,2155 |
1,0789 |
0,9705 |
2. Методом Рунге-Кутта четвертого порядка точности найти решение на отрезке [a,b] следующих дифференциальных уравнений при заданных начальных условиях с указанным шагом h.
1.y′ = −1+xyx2 , y(0) = 2 , h = 0,05 , a = 0 , b = 0,3.
2.y′ = y +(1+ x)y2 , y(0) =1, h = 0,1, a = 0 , b = 0,5 .
3. |
y′ |
= |
y + |
x2 |
+ y2 |
|
, y(1) = 0 , h = 0,1, a =1, b =1,5. |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
4. |
y |
′ |
|
|
|
y |
|
2 |
ln x , |
y(1) = −2 , h = 0,1, a =1, b =1,5. |
|||||||
= − x + y |
|
||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||
|
|
′ |
|
|
2 |
|
|
y |
|
|
|
1 |
|
|
|
||
5. |
y |
= y |
|
|
+ x |
+ x2 , |
y(1) = 0 , h = 0,1, a =1, b =1,5. |
||||||||||
|
|
|
|||||||||||||||
6.y′ = y − x , y(0) =1,5, h = 0,2 , a = 0 , b = 2 .
7.y′ = xy − y2 , y(1) =1, h = 0,2 , a =1, b = 2 .
8.–43. |
y′ = |
α |
, y(0) = 0 , h = 0,1, a = 0 , b = 0,3; |
x2 + y2 +β |
α =1,0 + 0,4k , k = 0,1,...,5 , β =1,0 +0,4n , n = 0,1,...,5 .
Ответы
1.2; 1,997504; 1,990074; 1,977872; 1,961161; 1,940285; 1,915652.
2.1; 1,242486; 1,616212; 2,268508; 3,699313; 9,386956.
3.0; 0,105; 0,22; 0,345; 0,48; 0,625.
4.–2; –1,801814; –1,613047; –1,439382; –1,283287; –1,145080.
75
