- •Введение
- •Глава 1. Погрешность результата численного решения задачи
- •1.1. Источники и классификация погрешностей
- •1.2. Абсолютная и относительная погрешности. Формы записи данных.
- •1.3. Вычислительная погрешность
- •Глава 2. Решение нелинейных уравнений
- •2.1. Отделение корней уравнения
- •2.1.1. Аналитический метод отделения корней
- •2.1.2. Графический метод отделения корней
- •2.2. Уточнение приближенных корней
- •2.2.1. Метод половинного деления
- •2.2.2 Метод хорд
- •2.2.3. Метод Ньютона – метод касательных
- •2.2.4. Модифицированный метод Ньютона
- •2.2.5. Метод секущих
- •2.2.6. Метод итераций
- •Глава 3. Решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.1. Метод итераций
- •3.1.1. Оценка погрешности приближений процесса итераций
- •3.1.2. Приведение линейной системы к виду, удобному для итерации:
- •3.2. Метод Зейделя
- •3.3. Метод релаксаций
- •Глава 4. Решение систем нелинейных уравнений
- •4.1. Метод Ньютона для систем нелинейных уравнений
- •4.2. Распространение метода Ньютона на системы из n уравнений с n неизвестными
- •4.3. Метод итераций для систем нелинейных уравнений
- •4.4. Распространение метода итераций на системы из n уравнений с n неизвестными
- •Глава 5. Интерполяция
- •5.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2. Конечные разности
- •5.3. Интерполяционная формула Ньютона №1
- •5.4. Интерполяционная формула Ньютона №2
- •5.5. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •5.5.1. Вычисление лагранжевых коэффициентов
- •5.5.2. Схема Эйткина
- •5.5.3. Остаточный член формулы Лагранжа
- •5.6. Обратное интерполирование
- •5.6.1 Итерационные методы для обратного интерполирования
- •Глава 6. Аппроксимация функций с помощью сплайнов
- •6.1. Кубические сплайны
- •Глава 7. Методы обработки экспериментальных данных
- •7.1 Построение эмпирической формулы.
- •7.2. Метод выбранных точек (метод натянутой нити)
- •7.3 Метод средних
- •7.4. Метод наименьших квадратов
- •7.5. Метод выравнивания
- •7.6. Метод наименьших квадратов для полиномов
- •Глава 8. Численное интегрирование
- •8.1. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •8.1. Формула трапеций и ее остаточный член
- •8.2. Общая формула трапеций и ее остаточный член
- •8 .3 Формула Симпсона и ее остаточный член
- •8.4. Общая формула Симпсона и ее остаточный член
- •8.5. Формулы Ньютона-Котеса высших порядков
- •8.6. Квадратурная формула Чебышева
- •8.7. Квадратурная формула Гаусса
- •Глава 9. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •9.1. Аналитические методы
- •9.1.1. Метод последовательного дифференцирования
- •9.1.2. Метод последовательных приближений.
- •9.1.3 Метод неопределенных коэффициентов.
- •9.2. Численные методы
- •9.2.1. Метод Эйлера
- •9.2.2. Модифицированные методы Эйлера Первый улучшенный метод Эйлера
- •Второй улучшенный метод Эйлера
- •Третий улучшенный метод Эйлера
- •9.2.3. Метод Рунге-Кутта для уравнений первого порядка
- •Список литературы
9.2.3. Метод Рунге-Кутта для уравнений первого порядка
Рассмотрим задачу Коши для дифференциального уравнения.
с начальным условием .
Обозначим через приближенное значение искомого решения в точке . По методу Рунге-Кутта вычисление приближенного значения в следующей точке производится по формулам
где
Для записи вычислений используется таблица Правило 4-го порядка точности.
Таблица 9.1.
Шаблон для вычисления решения уравнения (9.6) по методу Рунге-Кутта.
0 |
||||
|
|
|
|
|
1 |
|
|
Пример 9.6. Используя метод Рунге–Кутта составить таблицу приближенных значений интеграла дифференциального уравнения удовлетворяющего начальным условиям y(0)=0.2 на отрезке [0;0.5] с шагом h=0.1. Все вычисления будем вести с четырьмя десятичными знаками, расположим их в таблице.
Таблица 9.2.
Решение примера методом Рунге-Кутта.
-
0
0
0,05
0,05
0,1
0,2
0,206
0,2069
0,2138
0,012
0,0137
0,0138
0,0157
0,012
0,0274
0,0276
0,0157
0,0138
1
0,1
0,15
0,15
0,2
0,2138
0,2217
0,2227
0,2317
0,0157
0,0177
0,0179
0,0201
0,0157
0,0354
0,0358
0,0201
0,0178
2
0,2
0,25
0,25
0,3
0,2317
0,2417
0,2429
0,2544
0,0201
0,0225
0,0227
0,0254
0,0201
0,0250
0,0454
0,0254
0,0227
3
0,3
0,35
0,35
0,4
0,2544
0,267
0,2685
0,2829
0,0254
0,0284
0,0286
0,032
0,0254
0,0568
0,0572
0,032
0,0286
4
0,4
0,45
0,45
0,5
0,2829
0,2989
0,3008
0,3190
0,032
0,0358
0,0361
0,0405
0,032
0,0716
0,0722
0,0405
0,0360
0,5
0,3189
При решении задачи Коши для системы дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта
применим формулы
Для контроля правильности выбора шага h рекомендуется вычислять дробь . Величина не должна превышать нескольких сотых. В противном случае шаг следует уменьшить.
Для определения точности пользуются двойным пересчетом.
,
где - точное решение уравнения (9.6) в точке , а yn и приближенные значения, полученные при расчете с шагом h и с шагом , соответственно. Если yn и мало различимы, то шаг выбран оптимально.
Для решения обыкновенных дифференциальных уравнений и систем в Mathcad предназначено несколько стандартных функций. В частности, для реализации метода Рунге-Кутта четвертого порядка существует функция rkfixed(y,a,b,n,D).
Параметры этой функции:
y-вектор начальных значений,
а,b- начало и конец промежутка интегрирования,
n-число интервалов, на которое делится промежуток интегрирования,
D-вектор правых частей системы обыкновенных дифференциальных уравнений.
Рис 9.2 Решение примера 9.5 в Mathcad
Пример 9.6. Решим систему обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка с начальными условиями y(0)=2 , z(0)=-1
с помощью этой же стандартной функции на отрезке [0;0.5] с шагом h=0.1
Рис 9.3. Решение примера 9.6 в Mathcad
Первый столбец таблицы это значения переменной x, второй столбец таблицы значения у, а третий столбец значения z в точках от ноля до 0,5 с шагом 0,1.
Пример 9.7. Решить задачу Коши для о.д.у. y"+3y'-xy-x3=5 y(0)=1 y'(0)=2 на отрезке [0;0.5] с шагом h=0.1
Решение уравнения более высокого порядка находится сведением уравнения к системе уравнений первого порядка и применением стандартной функции маткада rkfixed.
После замены переменных получаем систему
С начальными условиями y0(0)=1 y1(0)=2
Решение уравнения- второй столбец таблицы.
Рис 9.4. Решение примера 9.7 в Mathcad