
- •Содержание
- •Метод Гаусса решениясистем линейных алгебраических уравнений
- •Задача Коши для оду
- •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
- •2.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
4.2.1. Классификация численных методов для задачи Коши
Рассмотрим
разбиение отрезка
на
интервалов
точками
,
так, что
.
Такое разбиение называют сеткой, точки
-
узлами сетки. Если
-
постоянное число (шаг сетки), не зависящее
от
,
то сетка называется равномерной.
Численные методы позволяют находить
приближенные значения для точного
решения задачи Коши в узлах сетки:
.
В качестве приближенного решения в
таком случае выступает совокупность
векторов
(таблица),
которую называют сеточной функцией.
Большинство численных методов можно записать в следующем общем виде:
где
-
некоторая известная функция, зависящая
от вида уравнения, выбранной сетки и
метода решения. При
и
методы
называютсяодношаговыми, при
или
-многошаговыми. При
численные
методы носят название явных, при
-неявных, при
-
методы с забеганием вперед. Таким
образом, одношаговые методы имеют вид:
4.4. Устойчивость
4.4.1. Устойчивость задачи Коши по начальным данным
Рассмотрим вопрос об устойчивости задачи Коши
,
по
начальным данным. Пусть
-
решение задачи Коши с начальным условием
.
Тогда
для функции
можно
написать дифференциальное уравнение
,
,
где
,
.
Решая дифференциальное уравнение, получаем
,
следовательно, если наложить условие
,
(т.е.
),
то можно сделать вывод
т.е.
решение задачи устойчиво по начальным
данным ( погрешность не возрастает ).
Если же
,
то получаем неравенство
т.е. решение исходной задачи неустойчиво по начальным данным.
Решение задачи (2) ведет себя аналогично решению линейного дифференциального уравнения
,
,
,
,
(3)
которое
можно рассматривать как модельное при
исследовании устойчивости. Решение
этого уравнения имеет вид
,
его модуль не возрастает при
,
т.е.
,
и решение устойчиво.
4.4.2. Устойчивость схемы Эйлера на модельной задаче
Для разностных схем, используемых в приближенном решении дифференциальных уравнений, естественно требовать выполнения аналогичного свойства устойчивости:
.
Оказывается, что свойство устойчивости разностных схем связано с их сходимостью. Например, исследуем устойчивость явной схемы Эйлера на примере решения модельного уравнения (3):
,
отсюда
,
т.е.
,
если
,
т.е. для устойчивости достаточно выполнения условий
и
.
Таким
образом, явная схема Эйлера условно
устойчива, поскольку накладывается
условие на шаг. Действительно, легко
убедиться в том, что при большом шаге
схема становится неустойчивой при
.
Пусть, например,
,
тогда
,
т.е. схема неустойчива.
Иначе обстоит дело с неявной схемой Эйлера. Рассмотрим ту же модельную
задачу:
,
следовательно,
,
и
схема устойчива при
для
любого шага
,
поскольку
.
[О комплексе|Теория|Практикум|Справочник по MathCAD'у|Об авторах]
[Home|Кафедра|ПетрГУ]
4.6. Сходимость методов Рунге - Кутта второго порядка
4.6.1. Исследование сходимости семейства разностных схем на модельной задаче
Рассмотрим вопрос о сходимости схем семейства (9) в применении к модельной задаче Коши
,
,
.
Разностная схема (9) принимает вид
,
отсюда можно заключить, что
,
где
,
.
Выведем теперь рекуррентную формулу для погрешности разностной схемы
.
Поскольку
,
появляется возможность записать рекуррентную формулу в виде
,
(11)
где
слагаемое
удовлетворяет
соотношению
.
Разложим
в последней формуле функции
и
в
ряд Тейлора в окрестности
,
тогда
,
но
и
,
поэтому
или
.
Нетрудно
убедиться в том, что
для
любых
и
,
и
при
условии
,
т.е.
.
Тогда из формулы (11) следует, что
,
т.е. схемы Рунге - Кутта второго порядка сходятся и имеют второй порядок точности (для модельной задачи).
[О комплексе|Теория|Практикум|Справочник по MathCAD'у|Об авторах]
[Home|Кафедра|ПетрГУ] 4.7. Многошаговые схемы. Метод Адамса