- •Оглавление
- •Введение
- •1. Программирование задач на языке basic
- •Программирование линейных вычислительных процессов
- •1.1.2. Справочный материал.
- •1.1.5. Вопросы для самопроверки
- •1.2.3. Пример:
- •20 Input “a b “ ; a , b input “a b “ ; a , b
- •1.2.4. Задание к лабораторной работе.
- •Определённые циклы
- •1.3.4. Задания к лабораторной работе.
- •Определённые циклы. Суммирование членов функционального ряда
- •Input “X, m%, h% “ ; X , m% , h%
- •1.4.4. Задания к лабораторной работе.
- •Файлы прямого и последовательного доступа
- •Input “X m h “ ; X , m% , h
- •Программирование итерационных вычислительных процессов
- •10 Input "Введите значения X,r,k,e" ; X,r,k,e
- •1.6.5. Вопросы для самопроверки
- •1.7.5. Вопросы для самопроверки
- •Формирование и обработка одномерных массивов
- •1.8.5. Вопросы для самопроверки
- •Формирование двумерных массивов и выполнение операций с матричными элементами
- •160 Next I
- •160 Next j
- •150 Next j
- •1.9.5. Вопросы для самопроверки
- •Программирование сложных программ с использованием подпрограмм
- •40 Read X( I ) : next I
- •45 Data 1, 2.1, -3, -4.1, 1.7, 1.8, 1.9, 14.2, -5, -4.3, 11.2, 10.8
- •140 Return
- •90 Read X( I ) : next I
- •100 Data 1, 2.1, -3, -4.1, 1.7, 1.8, 1.9, 14.2, -5, -4.3, 11.2, 10.8
- •1.10.5. Вопросы для самопроверки
- •Программирование цепочек текстовых переменных
- •1.11.5. Вопросы для самопроверки
- •Литература к главе 1
- •2.1.5. Вопросы для самопроверки
- •Решение нелинейного уравнения графическим методом
- •2.2.5. Вопросы для самопроверки
- •Решение НелинейноГо уравнениЯ МетодОм простых итераций
- •2.3.5. Вопросы для самопроверки
- •Решение нелинейного уравнения методом касательных
- •2.4.3. Пример.
- •2.4.5. Вопросы для самопроверки
- •Решение систем Нелинейных уравнений графическим методом
- •2.5.5. Вопросы для самопроверки
- •Решение систем Нелинейных уравнений методом пРостых итераЦиЙ
- •2.6.3. Пример.
- •2.6.5. Вопросы для самопроверки
- •Численное интегрирование:метод прямоугольников и трапеций, формула симпсона
- •2.7.5. Вопросы для самопроверки
- •Численное решение обыкновеНноГо дифференциального уравнениЯ МетодОм эЙлера и рунге-кутта
- •2.8.5. Вопросы для самопроверки
- •Численное решение систем обыкновеНнЫх дифференциальных уравнениЙ МетодОм эЙлера
- •3. Математическое моделирование на пэвм
- •3.1. Системы тел сосредоточенными массами
- •3.1.1. Математическое моделирование теплообмена для тел сосредоточенных масс с окружающей средой
- •3.1.2. Собственные колебания
- •Лабораторная работа № 3.1 исследование автономной линейной системы уравнений
- •Лабораторная работа № 3.2 исследование автономной нелинейной системы уравнений
- •Лабораторная работа № 3.3 решение жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений (оду)
- •3.1.3. Математическая модель стабильности позвоночника
- •Результаты численных расчетов
- •3.2. Системы с распределенными параметрами
- •3.2.1. Математическое моделирование процесса переноса частиц
- •3.2.2. Математическое моделирование процесса прерванного посола рыбы
- •Отметим, что критерий устойчивости счета методом прогонки к ошибкам округления выполнен, так как
- •Как следует из рекуррентных соотношений (3.2.32), для начала расчета необходимо иметь значения e1 и w1, которые определяются с помощью левого граничного условия (3.2.23)
- •3.2.3. Моделирование процесса переноса частиц на основе гиперболической системы уравнений
- •3.2.4. Математическое моделирование нестационарного двумерного процесса переноса частиц (теплопереноса)
- •Система разностных уравнений (3.2.45) дополнялась начальными и граничными условиями (3.2.40 – 3.2.44) и решалась методом обыкновенной прогонки попеременно в двух направлениях.
- •3.3. Повышение порядка точности аппроксимации дифференциальных уравнений
- •3.3.1. Повышение порядка точности аппроксимации обыкновенных дифференциальных уравнений
- •3.3.2. Повышение порядка точности аппроксимации дифференциальных уравнений гиперболического типа
- •3.4. Интерполяция функций
- •3.4.1. Линейная интерполяция
- •3.4.2. Квадратичная интерполяция
- •3.4.3. Интерполяционная формула Лагранжа
- •3.4.4. Сплайны
- •3.4.5. Алгоритм решения обратных задач по заданным показателям качества
- •Литература к главе 3
3.3.2. Повышение порядка точности аппроксимации дифференциальных уравнений гиперболического типа
Теперь применим приведенную выше методику повышения порядка точности аппроксимации обыкновенных дифференциальных уравнений к простейшему гиперболическому уравнению. Для случая скорости V0 = const уравнение непрерывности для частиц имеет вид:
; N(x, 0) = 1027; N(0, t) = 1.2 1027. (3.3.6)
Алгоритм численного решения уравнения (3.3.6) на разностной сетке заключается в следующем. На первом полушаге τ / 2 алгоритм будем строить на основе схем бегущего счета (см. рис. 3.24, шаблоны выделены жирными линиями).
Гиперболическое уравнение (3.3.6) аппроксимируем следующей системой разностных уравнений:
или , (3.3.7)
где χ = ; i = 1, 2, …, n; j = 0, 1, …k-1.
t t
tk j = k tk j = k
j+1 Nij+1 j+1 Nij+1
X=L1
j Nij j Nij
j=0 j=0
0 i-1 i i+1 n х 0 i-1 i i+1 n х
Рис. 3.24. Разностные сетки, используемые на первом и втором полушаге τ / 2 для численного интегрирования гиперболического уравнения (3.3.6)
Гиперболическое уравнение (3.3.6) аппроксимируем следующей системой разностных уравнений:
или , (3.3.8)
где χ = ; i = 1, 2, …, n; j = 0, 1, …k-1.
На втором полушаге τ / 2 для гиперболического уравнения (3.3.6), как и в случае с обыкновенным дифференциальным уравнением, построим разностную схему, аппроксимирующую исходное уравнение со вторым порядком точности
(рис. 3.24):
или , (3.3.9)
где χ = ; i = 1, 2, …, n; j = 0, 1, …k-1, [III, 10-11].
Результаты численных расчетов функции N(х, t) представлены на рис. 3.25, где сплошной кривой отмечено решение дифференциального уравнения (3.3.6), полученное на основе разностных схем, имеющих второй порядок точности, а пунктирной - первый порядок точности.
Текст программы алгоритма решения гиперболического дифференциального уравнения (3.3.6), написанной на блочно-структурном языке системы MATH CAD и числовые данные, приведены ниже.
На рис. 3.25 представлены результаты численного решения гиперболического уравнения (3.3.6) со вторым порядком точности - сплошная линия и с первым – пунктирная кривая. Максимальное расхождение значений функции N(t) при временном шаге τ = 120 с, полученных на основе двух разностных схем, составляет порядка десятой доли процентов (рис. 3.26) и, соответственно, при таких шагах τ могут использоваться разностные схемы, имеющие первый порядок точности.
Рис. 3.26. Пространственное и временное распределение функции N(х, t)
для τ=120 с
Теперь рассмотрим эти же распределения функции N(х, t) только для шага интегрирования, равного τ =120 с.
Рис. 3.27. Пространственное и временное распределение функции N(х,t)
для τ=1200 с
При увеличении временного шага до значения τ=1200 с погрешность вычисления решения гиперболического уравнения (3.3.6) по разностным схемам первого и второго порядков точности не превышает 5%, что также оправдывает применения разностных схем первого порядка точности.
Задание. Задать начальные значения функции N(0,x) и V0 из табл. 3.10 и определить максимальный шаг интегрирования τ, при котором относительная погрешность вычисления функции N(х, t), полученная на основе разностных схем, имеющих первой и второй порядки точности, не превышает 5%.
Таблица 3.10
Номер после-дней цифры зачетной книжки |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
N(0,x)10-26м-3 |
26 |
25 |
24 |
23 |
22 |
21 |
20 |
19 |
18 |
17 |
V0, м/с |
±0,001 |
±0,003 |
±0,005 |
±0,008 |
±0,01 |
±0,02 |
±0,03 |
±0,04 |
±0,05 |
±0,06 |