
- •Лекция №1
- •§ 1. Задача вычисления.
- •§ 2. Абсолютная и относительная погрешности
- •§ 3. Неустранимая погрешность значения функций для приближенных значений аргументов. Погрешности арифметических операций.
- •Лекция №2 Численные методы линейной алгебры
- •Формальное решение. Устойчивость.
- •Обусловленность матрицы. Погрешности.
- •Лекция №3
- •1. Схема единственного деления
- •3. Расчетные формулы
- •Лекция № 4 Метод Гаусса с выбором главного элемента (оптимальный метод).
- •Применения метода Гаусса к вычислению определителей и обратных матриц.
- •Лекция № 5 Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений.
- •Лекция № 6 Метод Зейделя (модификация метода итераций).
- •Тогда условие окончания итерационного процесса Зейделя будет иметь вид:
- •Лекция № 7 Методы решения нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений.
- •1. Метод деления отрезка пополам (метод бисекций или дихотомия).
- •Метод хорд (метод линейной интерполяции).
- •3. Метод Ньютона (метод касательных или метод линеаризации).
- •4. Метод итераций (задача о неподвижной точке).
- •Оценка погрешности приближений:
- •Лекция № 8
- •1. Метод итераций для системы двух уравнений.
- •2. Метод Ньютона для системы двух уравнений.
- •Лекция №9 Алгебраическая проблема собственных значений.
- •Лекция № 10 Приближение функций и их производных.
- •Постановка задачи приближения функций.
- •2. Оценка погрешности полиномиальной интерполяции.
- •Лекция № 11 Интерполяционный многочлен Ньютона с конечными разностями.
- •Лекция № 12 Метод наименьших квадратов и наилучшие среднеквадратические приближения.
- •О нормальной системе мнк при полиномиальной аппроксимации.
- •Лекция №13 Сплайн интерполяция
- •Лекция № 15
- •Метод Эйлера – разные подходы к построению.
- •Методы Рунге – Кутта.
- •Лекция № 16
- •Лекция № 17 Разностные схемы для уравнений параболического типа.
- •Лекция №18
- •Лекция № 19 Разностные схемы для уравнений эллиптического типа.
Методы Рунге – Кутта.
В процессе вычислений фиксированы некоторые числа:
0<j<i
q;
Последовательно получаем:
и
полагаем
Рассмотрим
вопрос о выборе параметров
Обозначим
- погрешность на шаге.
Если
f(x,y)-гладкая
функция своих аргументов, то
тоже гладкие функции параметраh.
Пусть
существуют производные
а
выбраны так что
Кроме
того, предположим, что существует
,
для которой
.
Согласно формуле Тейлора выполняется равенство:
,
где
0<<1
(15)
Величина
(h)-называется
погрешностью метода на шаге, а s-порядок
погрешности метода.
1. При q=1 имеем:
Равенство
выполняется для всех гладких функцийf(x,y)
только при
.
Этому
значению
соответствует метод Эйлера. Для
погрешности этого метода на шаге,
согласно (15) получаем выражение:
.
Таким образом, s=1. Это метод первого порядка точности.
2. Рассмотрим q=2:
где
.
Вычисляем
производные
,
находим:
Соотношение
,
если
,
если
Таким
образом,
при всех
,
если
3 уравнения, 4 параметра. Задавая один из них произвольно, получим различные методы Рунге-Кутта с погрешностью второго порядка малости по h.
Например:
,
,
,
что соответствует формулам (12) - метод
Эйлера пересчётом.
,
,
,
что соответствует формулам (14) - метод
Эйлера с полуцелым шагом.
Так
как
,
то нельзя построить формулы Рунге-Кутта
сq=3,
S=3;
3. Рассмотрим q=4, S=4.
(16)
Один
из точных методов,
S=4,
он
носит названиеметода
Рунге – Кутта.
Численное решение дифференциальных уравнений высших порядков.
Рассмотрим однородное дифференциальное уравнение порядка (r)
Задача Коши: требуется найти частное решение, удовлетворяющее (r) начальным условиям:
Одним из способов численного решения начальных задач для дифференциальных уравнений высших порядков является их сведение к соответствующим задачам для систем уравнений первого порядка.
Заменой переменных сводим задачу к системе (r) уравнений 1-го порядка.
Например:
начальные условия перепишутся в
виде
т.
д.
Методы Рунге-Кутта легко распространяются на системы дифференциальных уравнений 1-го порядка.
Например:
рассмотрим систему
Приближённые
решения
и
этой системы в точках
последовательно вычисляется по формулам:
метод
Эйлера
Метод Эйлера-Коши
Лекция № 16
Основные понятия теории разностных схем
Пусть на некотором отрезке D поставлена некоторая дифференциальная краевая задача.
,
(1)
L - заданный дифференциальный оператор, f - заданная правая часть.
Будем
предполагать, что решение u
задачи
(1) на отрезке
существует.
На
отрезке D
конечное число точек,
,
Заменяем
u(x)
à
таблицей
значений этого решения в
точках сетки
.
Предполагается,
что сетка
зависит от параметраh>0.
Например,
можно положить h=1/N
, где N
- некоторое натуральное число, и принять
за сетку
совокупность точек
.
Искомая
сеточная функция
в этом случае в точке сетки
принимает значения
,
которое будем обозначать
.
.
(2)
Назовем ее разностной краевой задачей (разностной схемой).
Определение 1.
Будем
говорить, что решение
разностной краевой задачи (2) при сгущении
сеткисходится
к решению u
дифференциальной
краевой задачи (1), если
.
Если, сверх того, выполнено неравенство
(3)
где С>0, k>o – некоторые постоянные, не зависящие от h, то будем говорить, что имеет место сходимость порядка hk или что разностная схема имеет k -й порядок точности.
В
этом определении
- проекция точного решения задачи (1) на
сетку (
-
сеточная функция, компоненты которой
есть значения точного решения в
узлах
сетки).
Предположим,
что разностная задача (2) имеет единственное
решение
.
Если
бы при подстановке в левую часть (2)
вместо
сеточной функции
(проекции точного решения на сетку)
равенство (2) оказалось бы в точности
выполненным, то ввиду единственности
решения имело бы место равенство
=
,
идеальное с точки зрения сходимости.
Это
означало бы, что решение
разностной задачи (2) совпадает с искомой
сеточной функцией
,
которую мы условились считать точным
решением.
Однако,
как правило, систему (2) не удается
выбрать так, чтобы
в точности ей удовлетворяла.
При подстановке в уравнение (2) возникает некоторая невязка:
Если
эта невязка
стремится к нулю при
,
так что
удовлетворяет уравнению (2) все точнее,
то будем говорить:
Определение 2.
Будем говорить, что разностная схема (2) аппроксимирует исходную дифференциальную задачу (1) на решении u, если
Если, сверх того, имеет место неравенство
(4)
где С>0, k>o – некоторые постоянные, не зависящие от h, то будем говорить, что имеет место аппроксимация порядка hk или порядка к относительно величины h.
В
случае аппроксимации можно считать,
что уравнение (3) которому удовлетворяет
,
получается из уравнения (2) путем
прибавления к правой части некоторой
малой (при маломh)
добавки
.
Следовательно,
если решение
задачи (2)устойчиво
относительно возмущения правой
,
т.е. мало изменяется при малом изменении
правой части, то решение
задачи (2) и решение
задачи (3) отличаются мало, так что изаппроксимации
при
следуетсходимость
,
при
Определение 3.
Будем называть разностную схему (2) устойчивой, если существуют такие постоянные h0 и d0, что при любом h<h0 и любой сеточной функции eрÎFh, такой, что
разностная
задача
,
полученная из (2) добавление к правой части возмущения eh имеет место и имеет только одно решение zh, причем справедлива оценка
, (5)
где С1 – некоторая постоянная, не зависящая от h.
Последнее неравенство означает, что малое возмущение eh правой части разностной схемы (2) вызывает равномерно относительно h малое возмущение (zh-uh) решения uh .
Определение 4.
Будем
называть разностную схему (2) с линейным
оператором
Lh
устойчивой,
если при любой правой части fhÎFh
уравнение
имеет единственное решениеuhÎUh,
причем
(6)
где С – некоторая постоянная, не зависящая от h.
Можно показать, в случае линейности разностного оператора Lh определения устойчивости 3 и 4 равносильны.
Теорема 1 (теорема Лакса о сходимости).
Пусть разностная схема (2) аппроксимирует задачу (1) на решении u с порядком hk и устойчива.
Тогда
решение разностной задачи
сходится к решению дифференциальной
задачи
,
причем имеет место оценка
,
где С – некоторая постоянная, не зависящая от h.
Эта теорема позволяет свести вопрос о важнейшей с практической точки зрения проблеме исследования сходимости к вопросу исследования аппроксимации и устойчивости.
Доказательство:
Положим
и
.
Тогда определение устойчивости (5)
примет
вид, (привлекая условие (4))