
- •Содержание
- •Глава 1. Приближенные методы решения обыкновенных дифферен-циальных уравнений……………………………………………………………5
- •Глава 2. Приближенные методы решения дифференциальных уравне-
- •Глава 3. Приближенные методы решения интегральных уравне-
- •Глава 4. Статистическая обработка данных………………………………40
- •Примерный тематический план проведения лабораторных работ
- •Глава 1. Приближенные методы решения обыкновенных дифферен-циальных уравнений
- •1.1. Справочные материалы по приближенным методам решения обыкновенных дифференциальных равнений
- •1.1.1. Постановка задачи Коши
- •1.1.2. Метод последовательных приближений
- •1.1.3. Метод Эйлера
- •1.1.6.Многошаговые методы. Метод Адамса. Методы прогноза–коррекции
- •1.1.7. Постановка краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения
- •1.1.8. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений методом конечных разностей
- •1.1.8. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений методом прогонки
- •1.2. Лабораторная работа № 1. Приближенное решение обыкновен-ных дифференциальных уравнений методом последовательных прибли-жеий.
- •1.3. Лабораторная работа № 2. Приближенное решение обыкно-
- •1.4. Лабораторная работа № 3. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Адамса. Методы прогноза-коррекции.
- •1.5. Лабораторная работа № 4 Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений методом конечных разностей.
- •1.6. Лабораторная работа № 5. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений методом прогонки
- •Глава 2 Приближенные методы решения дифференциальных уравнений с частными производными
- •2.1. Справочный материал по приближенным методам решения дифференциальных уравнений с частными производными
- •2.1.1. Постановка задачи Дирихле. Приближенное решение уравнения Лапласа.
- •2.1.2. Итерационный метод решения системы конечно-разностных уравнений (процесс усреднения Либмана)
- •2.2. Лабораторная работа № 6. Метод сеток для задачи Дирихле.
- •2.3. Лабораторная работа № 7. Итерационный метод решения системы конечно-разностных уравнений (процесс усреднения Либмана)
- •Глава 2. Приближенные методы решения интегральных уравнений
- •3.1. Справочный материал по приближенным методам решения интегральных уравнений
- •3.2. Лабораторная работа № 8. Решение уравнения Фредгольма второго рода методом конечных сумм
- •Глава 4. Статистическая обработка данных
- •4.1. Справочный материал по статистической обработке данных
- •4.2. Лабораторная работа № 9. Методы обработки статистических
- •Список литературы
1.1.2. Метод последовательных приближений
Рассмотрим задачу
Коши для дифференциального уравнения
первого порядка
с начальным условием
.
Метод последовательных
приближений состоит в том, что решение
,
получают как предел последовательности
функций
,
которые находятся по рекурсивной формуле
.
(1.4)
Если правая часть
в некотором замкнутом прямоугольнике
,
содержащем множество точек
,
для которых выполняются условия
удовлетворяет условию Липшица по
:
,
то независимо от
выбора начальной функции последовательные
приближения
сходятся на некотором отрезке
к точному решению задачи Коши.
Если
непрерывна в области
,
то оценка погрешности приближенного
решения
на отрезке
дается неравенством:
,
(1.5)
где
,
а число
определяется из условия:
.
Пример 1.1. Найти три последовательных приближения решения уравнения:
с начальным условием
Оценить погрешность третьего приближения
на отрезке
.
Решение. Учитывая начальное условие, заменим уравнение интегральным
.
В качестве начального
приближения возьмем
.
Первое приближение находим по формуле
(1.4):
.
Аналогично получаем второе и третье приближения:
,
Оценим погрешность
последнего приближения по формуле
(1.5). Так как функция
,
то она определена и непрерывна во всей
плоскости
и в качестве
и
можно взять любые числа. Возьмем для
определенности
.
При таких ограничениях получаем:
,
.
Таким образом, на отрезке [0; 0.4] получаем
,
и, следовательно:
.
Замечание: Оценка
погрешности по формуле (1.5) часто
оказывается завышенной. Практически,
применяя метод последовательных
приближений, вычисления продолжают до
такого
при котором значения
совпадают в пределах допустимой
точности.
Пример 1.2. Дана система
с начальными
условиями
Методом последовательных приближений
найти решение этой системы на отрезке
[0; 0,3] с точностью до
.
Решение: Записываем систему в интегральной форме:
|
|
используя
начальные значения, из системы находим
,
.
В качестве начальных приближений
выберем:
|
|
При выборе начальных
приближений используем первые два члена
разложения функций
в
окрестности точки
Вычислим следующие
приближения
и
:
,
.
Аналогично получаем:
,
.
Оценим разности
и
на отрезке [0; 0.3]:
,
Эти разности
находятся в пределах заданной точности,
причем члены, содержащие
,
малы на отрезке [0; 0,3]. Следовательно, с
заданной точностью можно положить
,
.
1.1.3. Метод Эйлера
Рассмотрим
дифференциальное уравнение
с начальным условием
.
Выбрав достаточно
малый шаг
,
построим систему равноотстоящих узлов
,
(
).
Приближенные
значения
по
методу Эйлера вычисляются последовательно
по формулам:
(
)
При оценке погрешности обычно используется двойной пересчет.
Если
– вычисленное значение
с шагом
,
а
– соответствующее узловое значение,
полученное с шагомh,
то для ориентировочной оценки погрешности
последнего значения можно использовать
формулу:
Пример 1.3. Применяя метод Эйлера, составить на отрезке [0,1] таблицу значений решения уравнения:
с начальным условием
,
выбрав шаг
.
Решение дифференциального уравнения приведено в таблице 1.1.
Таблица 1.1
Приближенное решение уравнения примера 1.3 методом Эйлера
№ шага |
|
|
|
Точное решение |
0 |
0 |
1,0000 |
0,2000 |
1,0000 |
1 |
0,2 |
1,2000 |
0,1733 |
1,1832 |
2 |
0,4 |
1,3733 |
0,1561 |
1,3416 |
3 |
0,6 |
1,5294 |
0,1492 |
1,4832 |
4 |
0,8 |
1,6786 |
0,1451 |
1,6124 |
5 |
1,0 |
1,8237 |
|
1,7320 |
Рассмотрим пример вычисления :
.
Для остальных
значений
вычисления
проводятся аналогично.
1.1.4. Метод Эйлера–Коши
Метод Эйлера–Коши является модификацией метода Эйлера. Вычисления табличных значений решения и оценка погрешности проводятся по следующим формулам.
,
,
,
где
– точное
значение решения в узле
,
,
–
приближенные значения решения в узле
с шагом
– соответственно.
Таблица 1.2
Приближенное решение уравнения примера 1.3 методом Эйлера–Коши
№ шага |
|
|
|
Точное решение |
0 |
0 |
1,0000 |
0,1867 |
1,0000 |
1 |
0,2 |
1,1867 |
0,1617 |
1,1832 |
2 |
0,4 |
1,3484 |
0,1454 |
1,3416 |
3 |
0,6 |
1,4938 |
0,1341 |
1,4832 |
4 |
0,8 |
1,6272 |
0,1263 |
1,6124 |
5 |
1,0 |
1,7542 |
|
1,7320 |
Рассмотрим применение метода Эйлера–Коши для примера 1.3, решенного выше методом Эйлера.
Покажем пример
вычисления
:
,
.
Остальные значения проводятся аналогично. Результаты счета приведены в таблице 1.2.
1.1.5. Метод Рунге–Кутта четвертого порядка
Рассмотрим метод Рунге–Кутта четвёртого порядка для нахождения численного решения уравнения (1.1) с начальным условием (1.2).
Пусть
является начальным условием (при
),
либо получено как результат предыдущего
шага. Для получения следующего значения
вначале вычисляются числа:
,
(1.6)
где h– шаг интегрирования.
Затем вычисляют:
.
Новое значение функции вычисляется по формуле:
.
(1.7)
Метод Рунге–Кутта четвертого порядка является методом повышенной точности. На практике для контроля точности этого метода используется двойной счет пересчет.
Если
–
вычисленное значение
с
шагом
,
а
–
соответствующее узловое значение,
полученное с шагомh,
то для приближенной оценки погрешности
значения
можно использовать формулу:
.
Пример 1.4. Решить методом Рунге–Кутта уравнение на отрезке [0, 1] с шагом h = 0,2:
.
Результаты вычислений оформим в виде таблицы 1.3.
Таблица 1.3
Результаты приближенного решения примера 1.4 методом Рунге–Кутта
четвертого порядка
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
0,0 |
1,0000 |
0,2000 |
0,1980 |
0,2000 |
0,1916 |
0,1972 |
1 |
0,2 |
1,1972 |
0,1916 |
0,1810 |
0,4000 |
0,1653 |
0,1799 |
2 |
0,4 |
1,3771 |
0,1653 |
0,1460 |
0,6000 |
0,1218 |
0,1448 |
3 |
0,6 |
1,5219 |
0,1217 |
0,0950 |
0,8000 |
0,0646 |
0,0941 |
4 |
0,8 |
1,6160 |
0,0646 |
0,0330 |
1,0000 |
0,0000 |
0,0326 |
5 |
1,0 |
1,6486 |
|
|
|
|
|
Покажем пример
вычисления табличного значения
.
Для вычисления
надо вычислить
:
Остальные значения
вычисляются аналогично.