
- •Введение
- •1. Особенности системы mathcad
- •2. Приближенное интегрирование функций
- •3. Приближенные методы решения дифференциальных уравнений
- •Решение дифференциальных уравнений в Mathcad
- •4. Определение параметров эмпирической формулы (регрессионный анализ)
- •Метод выбранных точек
- •Метод средних
- •Метод наименьших квадратов
- •Регрессионный анализ в Mathcad
- •Линейная регрессия
- •Параболическая регрессия
- •Многомерная параболическая регрессия
- •Линейная комбинация функций
- •Приспособление произвольных функций к данным
- •5.Решение систем линейных уравнений
- •6. Возможности программирования в mathcad
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Приложение
- •Содержание
3. Приближенные методы решения дифференциальных уравнений
Задача Коши для дифференциального уравнения n-го порядка
,
заключается
в отыскании функции
удовлетворяющей этому уравнению и
начальным условиям:
где
-
заданные числа.
Найти общее решение задачи Коши удается в редких случаях, поэтому чаще всего приходится решать задачу Коши приближенно. Приближенные методы в зависимости от формы, в которой они представляют решение, можно разделить на две группы.
1) Аналитические методы, дающие приближенное решение дифференциального уравнения в виде аналитического выражения.
2) Численные методы, дающие приближенное решение в виде таблицы.
В дальнейшем изложении предполагается, что для рассматриваемых уравнений выполнены условия существования и единственности решения.
К наиболее часто используемым численным методам решения дифференциальных уравнений относятся методы Эйлера и Рунге-Кутта, имеющие, в свою очередь, несколько модификаций.
Метод Эйлера относится к численным методам, дающим решение в виде таблицы приближенных значений искомой функции y(x).
Пусть дано дифференциальное уравнение
(1)
с
начальным условием
. (2)
Выбрав
достаточно малый шаг h, рассмотрим
систему равноотстоящих точек
В
методе Эйлера приближенные значения
вычисляются последовательно по формулам
.
При
этом искомая интегральная кривая
,
проходящая через точку
,
заменяется ломаной
с вершинами
;
каждое звено
этой ломаной, называемой ломаной
Эйлера,
имеет
направление, совпадающее с направлением
той интегральной кривой уравнения (1),
которая проходит через точку
Если
правая часть уравнения (1) в некотором
прямоугольнике
удовлетворяет условиям
(3)
то имеет место следующая оценка погрешности:
где
значение точного решения уравнения при
а
приближенное значение, полученное на
n-м
шаге.
Формула
(3) имеет лишь теоретическое применение.
На практике иногда оказывается более
удобным двойной
просчет:
расчет
повторяют с шагом
и погрешность более точного значения
(при шаге
)
оценивают приближенно так:
.
Блок-схема алгоритма решения
дифференциального уравнения методом
Эйлера приведена на рис.
5.
Метод Эйлера легко распространяется на системы дифференциальных уравнений и на дифференциальные уравнения высших порядков. Последние должны быть предварительно приведены к системе дифференциальных уравнений первого порядка.
Рассмотрим систему двух уравнений первого порядка
с
начальными условиями
Рис. 5.
Приближенные
значения
и
вычисляются последовательно по формулам
Существует несколько модификаций метода Эйлера.
Первый улучшенный метод Эйлера для решения задачи (1), (2) состоит в том, что сначала вычисляют промежуточные значения, а затем полагают
Второй улучшенный метод – метод Эйлера–Коши заключается в том, что сначала определяют "грубое приближение"
затем
вычисляют
и приближенно полагают
Оценка
погрешности в точке
может быть получена с помощью двойного
просчета: расчет повторяют с шагом
и погрешность более точного значения
(при шаге
)
оценивают приближенно так:
где
-
точное решение дифференциального
уравнения.
Метод Эйлера-Коши решения задачи (1), (2) можно ещё более уточнить, применяя итерационную обработку каждого значения y1 (метод Эйлера с последующей итерационной обработкой). Исходя из грубого приближения
рассмотрим итерационный процесс
Итерации
продолжаем до тех пор, пока в двух
последовательных приближениях
не совпадут соответствующие десятичные
знаки. После этого полагаем
Как правило, при достаточно малом h итерации быстро сходятся. Если после трёх–четырёх итераций не произошло совпадения нужного числа десятичных знаков, то следует уменьшить шаг расчета h.
Блок-схемы модифицированных методов Эйлера легко получить самостоятельно, по аналогии с рис. 5.
При
решении методом
Рунге-Кутта
дифференциального уравнения (1) с
начальными условиями (2) через
обозначают приближенное значение
искомого решения в точке x1
и вычисление приближенного значения
в следующей точке
производится по формулам
где
Схема метода Рунге-Кутта приведена в таблице 1.
Таблица 1.
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
Порядок заполнения таблицы (выполнения вычислений по методу Рунге-Кутта):
1. Выбираются x и y .
2.
Вычисляются
.
Определяются
3.
Определяются
4.
Вычисляются
и
.
5.
Принимаются
6.
Вычисляются
7.
Определяются
8.
Вычисляются
и
.
9.
Суммируются
,
делим на 6 и получаем таким образом
10.
Вычисляются
Затем
все вычисления продолжаются в том же
порядке, принимая за начальную точку
.
Заметим, что шаг расчета можно менять при переходе от одной точки к другой. Для контроля правильности выбора шага h рекомендуется вычислять дробь
.
Величина
не должна превышать нескольких сотых.
В противном случае шаг h следует уменьшить.
Метод
Рунге-Кутта имеет порядок точности
на всем отрезке
.
Оценка погрешности метода очень
затруднительна. Грубую оценку погрешности
можно получить с помощью двойного
просчета по формуле
,
где
значение точного решения уравнения в
точке
а
приближенные значения, полученные с
шагом
и
.
При
реализации на ЭВМ метода
Рунге-Кутта на ЭВМ с автоматическим
выбором
шага
обычно в каждой точке
делают двойной просчет - сначала с шагом
h, затем с шагом
.Если
полученные при этом значения
различаются в пределах допустимой
точности, то шаг
для следующей точки
удваивают, в противном случае берут
половинный шаг.
Блок-схему решения обыкновенного дифференциального уравнения методом Рунге-кутта с автоматическим выбором шага можно получить самостоятельно.