- •Численные методы
- •Сиговцев Генадий Сергеевич, заведующий кафедрой имо
- •Метод Гаусса решениясистем линейных алгебраических уравнений
- •Задача Коши для оду
- •Краевыезадачи для оду
- •Разностныесхемы для краевой задачи с оду 2-го порядка
- •1. Введение
- •1.1. Роль численных методов
- •1.2. Источники и классификация погрешностей
- •1.2.1. Погрешности данных, метода и вычислений
- •1.3. Абсолютная и относительная погрешности вычисления
- •Методы решенияалгебраических уравнений
- •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
- •1.1. Методы решения алгебраических уравнений
- •Метод Гаусса решениясистем линейных алгебраических уравнений
- •2.2. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.2. Использование интерполяционного многочлена для вычисления производной.
- •Итерационныеметоды. Общая схема
- •2.3. Итерационные методы. Общая схема
- •Вариантыитерационных методов
- •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
- •1.3. Итерационные методы решения систем уравнений
- •2.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Алгебраическаяпроблема собственных значений
- •2.6. Алгебраическая проблема собственных значений
- •2.6.1. Степенной метод
- •2.6.2. Метод вращений
- •Задачаинтерполяции. Многочлен Лагранжа.
- •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
- •Минимизацияостаточного члена
- •3.2. Минимизация остаточного члена
- •3.2.1. Постановка задачи
- •3.2.2. Многочлены Чебышева
- •3.2.3. Минимизация оценки остаточного члена
- •Интерполяционнаяформула Ньютона с разделенными разностями
- •3.3. Интерполяционная формула Ньютона с разделенными разностями
- •Численноедифференцирование
- •3.4. Численное дифференцирование.
- •3.4.1. Использование интерполяционных многочленов с разделенными разностями.
- •3.4.3. Оценка погрешности по методу Рунге..
- •3.4.4. Уточнение приближенного решения.
- •Сплайн-интерполяция
- •3.5. Сплайн - интерполяция
- •3.5.1. Линейный интерполяционный сплайн
- •3.5.2. Кубический интерполяционный сплайн
- •3.5.3. Метод прогонки.
- •Метод наименьших квадратов
- •3.6. Метод наименьших квадратов
- •3.6.1. Подбор эмпирических формул
- •3.6.2. Среднеквадратичные приближения.
- •2.4. Метод наименьших квадратов
- •Квадратурныеформулы
- •3.7. Квадратурные формулы.
- •3.7.1. Формула прямоугольников.
- •3.7.2. Формула трапеций.
- •3.7.3.Формула Симпсона (парабол).
- •3.7.4. Оценка погрешности численного интегрирования.
- •2.5. Квадратурные формулы
- •4.2. Одношаговые методы численного решения
- •4.2.1. Классификация численных методов для задачи Коши
- •МетодЭйлера
- •4.3. Метод Эйлера
- •4.3.1. Разностная схема
- •4.3.2. Погрешность аппроксимации
- •4.3.3. Сходимость
- •Неявный метод Эйлера.
- •Метод Рунге-Кутты второго порядка точности.
- •Явный двухшаговый метод Адамса.
- •Неявный двухшаговый метод Адамса.
- •Методы Рунге-Кутты
- •4.5. Методы Рунге-Кутты второго порядка точности
- •4.5.1. Канонический вид явных одношаговых методов
- •4.5.2. Построение семейства схем второго порядка точности.
- •Метод Рунге-Кутты второго порядка точности.
- •Многошаговые схемы. МетодАдамса
- •4.7. Многошаговые схемы. Метод Адамса
- •4.7.1. Сценарий построения разностных схем
- •Явныесхемы Адамса
- •4.8. Явные схемы Адамса
- •4.8.1. Построение двухшаговой и трехшаговой схем
- •4.8.2. Погрешность аппроксимации
- •4.8.3. Устойчивость на модельной задаче
- •Явный двухшаговый метод Адамса.
- •Явный двухшаговый метод Адамса.
- •4.7. Многошаговые схемы. Метод Адамса
- •4.7.1. Сценарий построения разностных схем
МетодЭйлера
4.3. Метод Эйлера
4.3.1. Разностная схема
Метод Эйлера - простейший одношаговый
метод. Его можно выводить из разных
соображений. Например, пусть
-
скалярная непрерывно дифференцируемая
функция, т.е. в каждой точке
существует
производная
.
Тогда при малых
![]()
,
и выражение
может
использоваться в качестве разностной
аппроксимации для первой производной.
Рассмотрим задачу Коши для одного
скалярного уравнения
,![]()
на отрезке
и
в узлах сетки заменим производную ее
разностной аппроксимацией. В результате
получим систему уравнений для нахождения
сеточной функции:
,
,![]()
Эта система уравнений называется
разностной схемой Эйлера. Для нахождения
имеем
явную формулу
![]()
Аналогично можно получить неявную схему Эйлера
,![]()
если с самого начала использовать в
качестве разностной аппроксимации для
производной выражение
.
4.3.2. Погрешность аппроксимации
Если в разностную схему подставить
точное решение
исходной
задачи, то возникнет невязка (точное
решение не удовлетворяет разностной
схеме). Эта невязка называетсяпогрешностью
аппроксимации разностной схемы:
,
где
.
С учетом того, что
,
можно получить для
следующее
выражение:

Если ввести теперь норму погрешности
аппроксимации
,то
она также будет иметь первый порядок
малости относительно
:
.
В связи с этим говорят, что явная схема
Эйлера имеет первый порядок аппроксимации.
То же верно и для неявной схемы Эйлера. Действительно, для нее
,
поэтому
.
4.3.3. Сходимость
Пусть
-
погрешность приближенного решения в
узлах сетки, т.е.
.
Тогда
,
,
кроме того,
,
.
Следовательно, можно получить соотношение
,
или
,
где
при
.
В итоге получим
,
или
.
Таким образом, если выполнены условия
и
,
(1)
то
,
,
и, пользуясь тем, что
,
получим неравенство
.
Итак, можно сделать вывод, что при
выполнении условий (1)
при
,
т.е. метод Эйлера сходится к точному
решению с первым порядком относительно
шага сетки (имеет первый порядок
точности).
В случае неявной схемы Эйлера для погрешности решения получим формулу

т.е.
.
Если поставить условие
,
то будет справедливо соотношение
,
тогда
.
Отсюда, как уже было показано, следует, что
при
.
Пример решения задачи Коши
Численное решение задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений.
Пример. Решить задачу Коши:
,
![]()
на отрезке
![]()
с
шагом
с
помощью различных методов. Известно
точное решение задачи Коши:
.
Начальные данные в пакете MathCAD вводятся для всех методов одинаково:

Простейший метод
Эйлера первого порядка точности. Введем
равномерную сетку
и
воспользуемся разностной схемой
![]()

Результаты представлены в виде графиков:




Неявный метод Эйлера.
Мы можем воспользоваться другой разностной схемой, также имеющей первый порядок точности:
.
В таком случае для
определения
на
каждом шаге приходится решать нелинейное
уравнение. Для этого можно использовать
встроенную функцию
пакета
MathCAD. В качестве начального приближения
для
предлагается
взять начальное значение
.





Метод Рунге-Кутты второго порядка точности.
Согласно этому методу, для решения задачи Коши используется семейство разностных схем вида
.
Все эти схемы при
любом параметре
имеют
порядок аппроксимации
.
В частности, при
численное
решение исходной задачи Коши принимает
вид:





