Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Мет выч методичка

.pdf
Скачиваний:
94
Добавлен:
21.05.2015
Размер:
1.2 Mб
Скачать

Выразим неизвестные из уравнений

 

1

 

a12x2 a13x3);

(117)

x1

=

 

(b1

a11

 

1

 

a21x1 a23x3);

(118)

x2

=

 

(b2

a22

 

1

 

a31x1 a32x2);

(119)

x3

=

 

(b3

a33

Далее зададим некоторое нулевой приближение для неизвестных (x(0)1 ; x(0)2 ; x(0)3 ). Подставляя в формулу для x1 находим x(1)1 (первое

приближение для x1). При вычислении x(1)2 вместо x(0)1 будем ис-

пользовать x(1)1 . В результате найдем x(1)2 . Далее находим x(1)3 . И далее повторяем вычисления. В общем случае k-ое приближение бу-

91

дет выражаться через k 1 приближение следующим образом

x(k)

=

 

1

(b

 

 

a

 

x(k 1)

 

a

 

x(k 1));

(120)

a11

1

12

13

1

 

 

 

2

 

 

 

3

x(k)

=

 

1

(b

 

 

a

 

x(k)

 

a

 

 

x(k 1));

(121)

a22

2

21

23

2

 

 

 

1

 

 

3

 

x3(k)

 

1

 

 

a31x1(k) a32x2(k));

(122)

=

 

(b3

a33

Итерационный процесс необходимо продолжать до тех пор, пока значения неизвестных в двух последовательных приближениях не станут близкими с заданной погрешностью.

92

6.5 Задачи на собственные значения

 

 

Рассмотрим квадратную матрицу n-го порядка:

 

0a11 a12 ::: a1n

1

(123)

A = B:a:21: : a: :22: :

:::: : :a:2:n:C

B

 

C

 

B

 

C

 

Ban1 an2

::: annC

 

B

 

C

 

@

 

A

 

Вектор

x = fx1; x2; :::; xng

называется собственным вектором матрицы A, соответствующим собственному значению , если он удовлетворяет системе уравнений:

Ax = x:

(124)

93

Характеристической матрицей С данной матрицы A называется матрица

0a11

a12

::: a1n

1

(125)

С = A E = B: : a: :21: : : :a:

22: : : : : : ::::: : : : :a:2:n: : :C

B

 

 

 

 

C

 

B

 

 

 

 

C

 

B

an1

an2

::: ann

 

C

 

B

 

 

 

C

 

@

 

 

 

 

A

 

где E – единичная матрица. В результате мы получаем, что систему (124) можно записать в виде

(A E)x = 0 или Cx = 0

(126)

Полученная система является однородной системой n линейных уравнений с n неизвестными. Ненулевые решения наша система имеет только в случае

det C = 0:

94

Определитель det C является многочленом n-й степени относитель-

но :

det C = c0 n + c1 n 1 + ::: + cn 1 + cn:

Этот многочлен называется характеристическим многочленом и его корни являются собственными значениями матрицы A.

95

7 Обыкновенные дифференциальные уравнения

ОДУ называются такие уравнения, которые содержат одну или несколько производных от искомой функции y = y(x):

F (x; y; y0; :::; y(n)) = 0

(127)

Наивысший порядок n входящей в уравнение производной называется порядком дифференциального уравнения. Уравнение первого

порядка

F (x; y; y0) = 0

второго порядка

F (x; y; y0; y00) = 0

Если из уравнения удается выразить старшую производную и при-

вести его к виду

y(n) = F (x; y; y0; :::; y(n 1)

то такая форма записи называется уравнением, разрешенным относительно старшей производной.

96

Линейным дифференциальным уравнением называется уравнение, линейное относительно искомой функции и ее производных.

Решением дифференциального уравнения называется всякая n раз дифференцируемая функция y = '(x), которая после подстановки в уравнение превращает его в тождество.

Общее решение уравнения n-го порядка содержит n произвольных постоянных C1; C2; ::: ; Cn:

y = '(x; C1; C2; :::; Cn)

(128)

Причем любое решение нашего уравнения можно представить в виде (128) при определенных значениях констант.

Для уравнения первого порядка общее решение зависит от одной произвольной постоянной:

y = '(x; C)

Если постоянной придать определенное значение C = C0, то получаем частное решение

y = '(x; C0):

97

Геометрическая интерпретация общего решения уравнения первого порядка состоит в том, что оно описывает бесконечное семейство интегральных кривых y = y(x; C) с параметром C, а частному решению соответствует одна кривая этого семейства, причем через каждую точку (x0; y0) проходит одна и только одна интегральная кривая.

Для уравнений высших порядков – через каждую точку (x0; y0) проходит не одна интегральная кривая, поэтому для выделения некоторого частного решения надо задать дополнительные условия по числу произвольных постоянных.

98

y(x0) = A

7.1 Приближенные методы решения ОДУ. Метод Эйлера

Наиболее универсальным методом решения ОДУ является метод конечных разностей. Он заключается в том, что область непрерывного изменения аргумента заменяется дискретным множеством точек – узлами, образующими разностную сетку. Искомая функция непрерывного аргумента заменяется функцией дискретного аргумента на данной сетке – сеточной функцией. Решение ОДУ сводится к отысканию значений сеточной функции в узлах сетки.

Например, дифференциальное уравнение (задача Коши)

dxdy = f(x; y);

вводя равномерную сетку с шагом h и приняв в качестве узлов сетки x0, x1 = x0 + h,..., можно свести к разностному, приближая производную в i-ом узле с помощью правых разностей

yi+1 yi

= fi; i = 0; 1; :::; y0 = A

h

 

99

Здесь fi = f(xi; yi). Таким образом мы определили разностную схему. Разностной схемой называется замкнутая система разностных уравнений вместе с дополнительными условиями – начальными или краевыми.

Выражая yi+1, получаем

yi+1 = yi + hfi = yi + hf(xi; yi);

i = 0; 1; :::

(129)

В результате приходим к методу Эйлера:

 

 

 

 

y1 = y0 + hf(x0; y0);

 

 

 

 

 

y2 = y1 + hf(x1; y1);

 

 

 

 

 

:::::::::::

 

 

 

 

 

 

 

yn = y

n 1

+ hf(x

n 1

; y

n 1

);

 

 

 

 

 

 

:::::::::::

Очевидно, что в данном случае искомая интегральная кривая приближается ломаной, наклон которой на элементарном участке [xi; xi+1] определяется наклоном интегральной кривой исходного уравнения,

100