常微分方程的数值解.ppt
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1、常微分方程的数值解法,电子科技大学,常微分方程的数值解,引言简单的数值方法Runge-Kutta方法一阶常微分方程组和高阶方程,在高等数学中我们见过以下常微分方程:,6.1 引言,(1),(2)式称为初值问题,(3)式称为边值问题。,在实际应用中还经常需要求解常微分方程组:,本章主要研究问题(1)的数值解法,对(2)(4)只作简单介绍。,(其中L为Lipschitz常数)则初值问题(1)存在唯一的连续解。,考虑一阶常微分方程初值问题,其中,y=y(x)是未知函数,y(x0)=y0 是初值条件,而f(x,y)是给定的二元函数.,由常微分方程理论知,若f(x)在xa,b连续且 f 满足对 y 的L
2、ipschitz条件:,常微分方程的数值解法有单步法和多步法之分:单步法:在计算yn1 时只用到前一点yn 的值;多步法:计算yn1 时不仅利用yn,还要利用yn-1,yn-2,.一般k步法要用到 yn,yn-1,yn-2,.,yn-k+1。,求问题(1)的数值解,就是要寻找解函数在一系列离散节点x1 x2 xn xn+1 上的近似值y1,y 2,yn。,为了计算方便,可取xn=x0+nh,(n=0,1,2,),h称为步长。,6.2 简单的数值方法,一、欧拉(Euler)方法,在x=x0 处,用差商代替导数:,由,得,同理,在x=xn 处,用差商代替导数:,由,得,若记,则上式可记为,此即为求
3、解初值问题的Euler方法,又称显式Euler方法。,Euler方法的几何意义:,(Euler折线法),例:用Euler方法求解常微分方程初值问题,并将数值解和该问题的解析解比较。,解:Euler方法的具体格式:,xn y(xn)yn yn-y(xn)0.00000.20.19230.20000.00770.40.34480.38400.03920.60.44120.51700.07580.80.48780.58240.09461.00.50000.59240.09241.20.49180.57050.07871.40.47300.53540.0624,取h=0.2,xn=nh,(n=0,1,
4、2,15),f(x,y)=y/x 2y2 计算中取f(0,0)=1.计算结果如下:,xn y(xn)yn yn-y(xn)1.60.44940.49720.04781.80.42450.46050.03592.00.40000.42680.02682.20.37670.39660.01992.40.35500.36980.01472.60.33510.34590.01082.80.31670.32460.00793.00.30000.30570.0057,由表中数据可以看到,微分方程初值问题的数值解和解析解的误差一般在小数点后第二位或第三位小数上,这说明Euler方法的精度是比较差的。,:数值
5、解:准确解,h=0.2;y(1)=0.2;x=h:h:3;for n=1:14 xn=x(n);yn=y(n);y(n+1)=yn+h*(yn/xn-2*yn*yn);endx0=0:h:3;y0=x0./(1+x0.2);plot(x0,y0,x,y,x,y,o),若直接对y=f(x,y)在xn,xn+1积分,,利用数值积分中的左矩形公式:,此即为Euler公式。,设y(xn)=yn,则得,若用右矩形公式:,得,上式称后退的Euler方法,又称隐式Euler方法。,可用迭代法求解:,初值:,迭代:,k=0,1,因,故当hL1时,迭代法收敛。,二、梯形方法,由,利用梯形求积公式:,得,上式称梯
6、形方法,是一种隐式方法。,用迭代法求解:,初值:,迭代:,k=0,1,因,故当hL/21时,迭代法收敛。,由以上分析可以看出,隐式方法的计算比显式方法复杂,需要用迭代法求解非线性方程才能得出计算结果。,可采用将显式Euler格式与梯形格式结合使用的方法来避免求解非线性方程。,记,再用梯形格式计算:,预测,校正,上面两式统称预测校正法,又称改进的Euler方法。,三、单步法的局部截断误差和精度,单步法的一般形式为:(与f 有关),显式单步法形式为:,整体截断误差:从x0开始,考虑每一步产生的误差,直到xn,则有误差,称为数值方法在节点xn处的整体截断误差。,但en不易分析和计算,故只考虑从xn到
7、xn+1的局部情况。,定义:设y(x)是初值问题(1)的精确解,则称,为显式单步法在节点xn+1处的局部截断误差。,若存在最大整数p使局部截断误差满足,则称显式单步法具有p阶精度或称p阶方法。,注:将Tn+1表达式各项在xn处作Taylor展开,可得具体表达式。,Euler方法的局部截断误差:,故Tn+1=O(h2),p=1,,(设yn=y(xn)),其中,称局部截断误差主项。,即Euler方法具1阶精度。,(设yn=y(xn)),故Tn+1=O(h3),p=2,,梯形方法的局部截断误差:,局部截断误差主项为:,梯形方法具2阶精度。,6.3 RungeKutta方法,一、Runge-Kutta
8、方法的基本思想,由Taylor展式,Tn+1=O(hp+1),若提高p,可提高精度。,但因,高阶导数计算复杂,故可从另外角度考虑。,分析Euler公式及改进的Euler公式:,局部截断误差:O(h2),局部截断误差:O(h3),可用f(x,y)在某些点处值的线性组合得yn+1,增加计算f(x,y)的次数可提高阶数。,设法计算f(x,y)在某些点上的函数值,然后对这些函数值作线性组合,构造近似计算公式,再把近似公式和解的泰勒展开式相比较,使前面的若干项吻合,从而获得达到一定精度的数值计算公式。,Runge-Kutta方法的基本思想:,设,ci,i,ij 为待定常数。,上面第一个式子的右端在(xn
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