- •1.1. Основные этапы решения задач с помощью эвм
- •1.2. Погрешности результатов численного решения задач
- •1.3. Основные требования к алгоритмам и программному обеспечению
- •2.1. Метод дихотомии (деления отрезка пополам)
- •2.2. Метод хорд
- •2.3. Метод простой итерации
- •2.4. Метод Ньютона
- •2.5. Модификации метода Ньютона
- •3.1. Основные понятия вычислительной линейной алгебры
- •3.2. Некоторые точные методы решения слау
- •3.3. Итерационные методы решения слау
- •3.4. Вычисление собственных значений матрицы
- •4.1. Постановка задачи интерполяции
- •4.2. Полиномиальная интерполяция. Формула Лагранжа
- •4.3. Разделенные разности и интерполяционная формула Ньютона
- •4.4. Кусочно-полиномиальная интерполяция
- •4.4. Программы решения задач интерполяции с помощью Matlab
- •5.1. Численное дифференцирование
- •5.2. Погрешности методов численного дифференцирования
- •5.3. Численное интегрирование. Простейшие методы
- •5.4. Метод Ньютона-Котеса и его модификация
- •5.5. Методы Монте-Карло
- •6.1. Решение пере- и недоопределенных слау
- •6.2. Примеры решение переопределенной слау методом наименьших квадратов Пусть
- •6.3. Метод наименьших квадратов для регрессионного анализа
- •Задание к главе 6
- •7.1. Методы решения задачи Коши
- •7.2. Методы Рунге-Кутта решения задачи Коши
- •7.3. Решение краевой задачи для оду
- •Задания к главе 7
- •8.1. Решения дифференциальных уравнений первого порядка
- •8.2. Решения дифференциальных уравнений параболического типа
- •8.3. Решение дифференциальных уравнений эллиптического типа
- •8.4. Решение дифференциальных уравнений гиперболического типа
8.1. Решения дифференциальных уравнений первого порядка
Существует много задач о распространении частиц в веществе, например, определение теплопроводности в газах, обусловленное диффузией атомов и электронов. Такие уравнения приводят к уравнению переноса, простейшее из которых приводит к линейному дифференциальному уравнению
, (8.3)
где
– скорость переноса. Для полной
определенности решения зададим начальные
и граничные условия
(8.4)
Построим разностную схему решения этого уравнения, которую называют схемой бегущего счета. Введем прямоугольную сетку, образованную пересечением прямых линий:
,
.
Точку
будем называть узлом, а множество узлов
с одним и тем же значением индекса
-слоем
(
-тым
слоем). Положим
– это значение функции
в узле
.
Проведем аппроксимацию производных в
уравнении (8.3), при этом будем полагать,
что
,
а
,
получим следующие численные схемы
(8.5)
где наилучшим приближением правой части (8.3) будет
. (8.6)
Будем называть шаблоном разностной схемы множество узлов, входящих в соответствующую формулу. Шаблоны этих схем представлены на рисунке 8.1.
(i,j+1) (i-1,j+1) — (i,j+1) (i-1,j+1) — (i,j+1)
| | |
(i-1,j) — (i,j) (i-1,j) (i,j)
a) б) в)
Рисунок 8.1. Шаблоны схем расчета
Формально
первая из схем (8.5) является явной, а
остальные две – неявными, фактически
же они ведут себя как явные. Действительно,
во всех этих задачах значение на следующем
слое явно выражается через значения на
предыдущем. Решение на нулевом слое
определяется из начальных условий
,
на первом слое значения
известны в силу граничного условия,
далее вычисляем все значения на первом
слое
.
Затем, зная решение на первом слое, точно
так же вычисляем его на втором слое и
т.д.
Отметим, что явная схема пригодна для расчета на полу- или бесконечной прямой, неявные схемы бегущего счета к такой задаче неприменимы. Однако на практике задача для уравнения переноса в неограниченной области почти не встречается.
Исследуем
устойчивость разностной схемы, используя
принцип
максимума.
Пусть
и
– решения одной и той же разностной
схемы, отвечающие разным начальным
условиям. Разностная схема называется
устойчивой (равномерно устойчивой),
если выполняется условие
, (8.7)
где
,
а
не зависит от
и
,
при этом норма определяется как максимум
модуля. Справедливо следующее утверждение.
Если при всех
выполняется условие
, (8.8)
где
,
а
,
то соответствующая разностная схема
равномерно устойчива.
Условие
(8.8) означает, что если на некотором слое
имеется ошибка
,
то при переходе на следующий слой норма
возрастет не более чем в
раз. Для перехода от
к
надо сделать число шагов по времени,
определяемое равенством
.
При этом ошибка возрастет не более чем
в
раз. Отсюда следует, что
, (8.9)
где
,
то есть выполняется (8.7).
Из
соотношения (8.8) видно, что если константа
велика, то, хотя схема формально устойчива,
фактически ошибка может сильно возрастать
в ходе расчетов, т.е. схема является
слабо устойчивой. Очевидно, чем больше
промежуток времени
,
на котором ищется решение, тем меньше
величина
обеспечивает устойчивость расчета. При
больших
схема будет устойчивой лишь при
.
Поэтому при проверке выполнения
достаточного условия устойчивости
обычно полагают
.
Внесем
для однородного уравнения явной схемы
на слое j
ошибку в вычисления
,
тогда ошибка
на слое (j+1)
будет определяться из уравнения
. (8.10)
Откуда
(8.11)
и получаем критерий равномерной устойчивости схемы
. (8.12)
Это
так называемое условие Куранта. Так как
схема является устойчивой не при всех
значениях
,
то она является условно устойчивой.
Аналогичные рассуждения для обеих
неявных схем приводят к выводу о том,
что они устойчивы при любых соотношениях
,
таким образом, эти схемы являются
безусловно устойчивыми.
