第七章 数值计算方法 常微分方程的数值解法 张晓平 November 21, 2013 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

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1 第七章 数值计算方法 常微分方程的数值解法 张晓平 November 21, 2013 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

2 目录 简介 欧拉方法 7.1 欧拉公式 欧拉预估 - 校正方法 欧拉方法的误差估计 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 二阶龙格 - 库塔方法 高阶龙格 - 库塔公式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

3 1 7.0 简介 欧拉方法 7.1 欧拉公式 欧拉预估 - 校正方法 欧拉方法的误差估计 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 二阶龙格 - 库塔方法 高阶龙格 - 库塔公式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

4 1 常微分方程的求解问题在实践中经常遇到, 但我们只知道一些特殊类型的常微分方程的解析解 2 在科学与工程问题中遇到的常微分方程往往很复杂, 许多情况下不可能求出解的表达式 3 很多实际问题中, 并不需要方程解的表达式, 而仅仅需要获得解在若干点上的近似值即可 因此, 研究常微分方程的数值解法就很有必要 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

5 问题 本章讨论一阶常微分方程初值问题 dy = f (x, y) dx y(x 0 ) = y 0 x x 0 (1) 的数值解法 理论上, f (x, y) 对于 y 满足 Lipschitz 条件 : 则以上初值问题存在惟一解 f (x, y 1 ) f (x, y 2 ) L y 1 y 2, 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

6 问题 本章讨论一阶常微分方程初值问题 dy = f (x, y) dx y(x 0 ) = y 0 x x 0 (1) 的数值解法 理论上, f (x, y) 对于 y 满足 Lipschitz 条件 : 则以上初值问题存在惟一解 f (x, y 1 ) f (x, y 2 ) L y 1 y 2, 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

7 所谓数值解法, 就是寻找 y(x) 在一系列离散节点 a x 0 < x 1 < < x n < b 上的近似值 y 0, y 1,, y n,, 其相邻两个节点的距离 h n = x n+1 x n 称为步长, 我们总假定节点等距, 即 h n h, 此时 此时节点 x n 对应的函数值为 x n = x 0 + nh, n = 0, 1, 2, y(x n ) = y(x 0 + nh), n = 0, 1, 2, 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

8 1 7.0 简介 欧拉方法 7.1 欧拉公式 欧拉预估 - 校正方法 欧拉方法的误差估计 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 二阶龙格 - 库塔方法 高阶龙格 - 库塔公式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

9 1 7.0 简介 欧拉方法 7.1 欧拉公式 欧拉预估 - 校正方法 欧拉方法的误差估计 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

10 7.1 欧拉方法 7.1 欧拉公式 在方程 (1) 中, 用向前差商代替导数, 即 有 y (x n ) y(x n+1) y(x n ) h y(x n+1 ) y(x n ) + h f (x n, y(x n )), 再用 y n 近似代替 y(x n ), 便导出显式欧拉公式 y n+1 = y n + h f (x n, y n ), y 0 = y(x 0 ) n = 0, 1, 2,, (2) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

11 7.1 欧拉方法 7.1 欧拉公式 在方程 (1) 中, 用向后差商代替导数, 即 y (x n+1 ) y(x n+1) y(x n ) h 便可导出隐式欧拉公式 y n+1 = y n + h f (x n+1, y n+1 ), y 0 = y(x 0 ) n = 0, 1, 2,, (3) 这类隐式格式的计算远比显式格式困难! 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

12 7.1 欧拉方法 7.1 欧拉公式 在方程 (1) 中, 用向后差商代替导数, 即 y (x n+1 ) y(x n+1) y(x n ) h 便可导出隐式欧拉公式 y n+1 = y n + h f (x n+1, y n+1 ), y 0 = y(x 0 ) n = 0, 1, 2,, (3) 这类隐式格式的计算远比显式格式困难! 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

13 7.1 欧拉方法 7.1 欧拉公式 在方程 (1) 中, 用中心差商代替导数, 即 便可导出两点欧拉公式 y (x n ) y(x n+1) y(x n 1 ) 2h y n+1 = y n 1 + 2h f (x n, y n ), n = 0, 1, 2,, (4) 在计算 y n+1 时, 需利用前两步的信息 y n, y n 1 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

14 7.1 欧拉方法 7.1 欧拉公式 在方程 (1) 中, 用中心差商代替导数, 即 便可导出两点欧拉公式 y (x n ) y(x n+1) y(x n 1 ) 2h y n+1 = y n 1 + 2h f (x n, y n ), n = 0, 1, 2,, (4) 在计算 y n+1 时, 需利用前两步的信息 y n, y n 1 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

15 1 7.0 简介 欧拉方法 7.1 欧拉公式 欧拉预估 - 校正方法 欧拉方法的误差估计 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

16 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 对方程 y = f (x, y) 的两端从 x n 到 x n+1 积分, 得 y(x n+1 ) = y(x n ) + xn+1 x n f (x, y(x)) dx. 利用梯形公式计算积分得 y(x n+1 ) y(x n ) + h 2 [ f (x n, y(x n )) + f (x n+1, y(x n+1 ))] 再用 y n 代替 y(x n ) 的近似值, 便可导出梯形公式 y n+1 = y n + h 2 [ f (x n, y n ) + f (x n+1, y n+1 )], n = 0, 1,. 梯形公式可视为显示欧拉公式与隐式欧拉公式的算术平均, 它仍为隐式, 不便于直接计算 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

17 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 对方程 y = f (x, y) 的两端从 x n 到 x n+1 积分, 得 y(x n+1 ) = y(x n ) + xn+1 x n f (x, y(x)) dx. 利用梯形公式计算积分得 y(x n+1 ) y(x n ) + h 2 [ f (x n, y(x n )) + f (x n+1, y(x n+1 ))] 再用 y n 代替 y(x n ) 的近似值, 便可导出梯形公式 y n+1 = y n + h 2 [ f (x n, y n ) + f (x n+1, y n+1 )], n = 0, 1,. 梯形公式可视为显示欧拉公式与隐式欧拉公式的算术平均, 它仍为隐式, 不便于直接计算 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

18 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 实际计算中, 可将欧拉公式与梯形公式相结合, 先由显示欧拉求得一个初步的近似值, 记为 ȳ n+1, 称之为预报值 ; 再将该值代入梯形公式算得 y n+1, 这一步称为校正 流程如下 预估 ȳ n+1 = y n + h f (x n, y n ), 校正 y n+1 = y n + h n = 0, 1, 2, (5) 2 [ f (x n, y n ) + f (x n+1, ȳ n+1 ) 该公式称为欧拉预估 - 校正公式或改进的欧拉公式, 它是一种显示公式, 是对隐式梯形公式的改进, 可以直接计算 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

19 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 为便于上机编程, 可将上述步骤改为 y p = y n + h f (x n, y n ), y c = y n + h f (x n+1, y p ), y n+1 = 1 2 (y p + y c ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

20 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 例 利用欧拉公式和预估 - 校正公式求初值问题 y = y 2x y y(0) = 1 在 [0, 1] 上的数值解 ( 取 h = 0.1), 并与精确解 y = 2x + 1 进行比较 解 欧拉公式 ( y n+1 = y n + h y n 2x ) n y 0 = 1, h = 0.1 y n n = 0, 1, 2,, 9 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

21 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 解 预估 - 校正公式 ( ȳ n+1 = y n + h y n 2x ) n y n y n+1 = y n + h ( y n 2x n + ȳ n+1 2x ) n+1 2 y n y n+1 y 0 = 1, h = 0.1 n = 0, 1, 2,, 9 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

22 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 Table: 计算结果 x n 欧拉公式 y n 预估 - 校正公式 y n 精确解 y(x n ) = 2x n 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

23 7.1 欧拉方法 欧拉预估 - 校正方法 y 欧拉公式 精确解预估 - 校正公式 图 : 计算结果 x 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

24 1 7.0 简介 欧拉方法 7.1 欧拉公式 欧拉预估 - 校正方法 欧拉方法的误差估计 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

25 定义 设 y n 为精确解, 即 y n = y(x n ), 在此前提下, 用某种数值方法计算 y n+1 的误差 R n = y(x n+1 ) y n+1 称为该数值方法计算 y n+1 的局部截断误差 定义 若某一数值方法的局部截断误差为 R n = O(h p+1 ),p 为正整数, 则称这种数值方法为 p 阶方法, 或者说该方法有 p 阶精度 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

26 定义 设 y n 为精确解, 即 y n = y(x n ), 在此前提下, 用某种数值方法计算 y n+1 的误差 R n = y(x n+1 ) y n+1 称为该数值方法计算 y n+1 的局部截断误差 定义 若某一数值方法的局部截断误差为 R n = O(h p+1 ),p 为正整数, 则称这种数值方法为 p 阶方法, 或者说该方法有 p 阶精度 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

27 定理 显式欧拉方法的局部截断误差为 O(h 2 ), 它为一阶方法 证明. 由泰勒公式 y(x n+1 ) = y(x n + h) = y(x n ) + hy (x n ) + h2 2! y (x n ) + h3 3! y (x n ) + 对于显式欧拉公式, y n+1 = y n + h f (x n, y n ) = y(x n ) + h f (x n, y n ) = y(x n ) + hy (x n ) 则其局部截断误差为 y(x n+1 ) y n+1 = h2 2! y (x n ) + = O(h 2 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

28 定理 显式欧拉方法的局部截断误差为 O(h 2 ), 它为一阶方法 证明. 由泰勒公式 y(x n+1 ) = y(x n + h) = y(x n ) + hy (x n ) + h2 2! y (x n ) + h3 3! y (x n ) + 对于显式欧拉公式, y n+1 = y n + h f (x n, y n ) = y(x n ) + h f (x n, y n ) = y(x n ) + hy (x n ) 则其局部截断误差为 y(x n+1 ) y n+1 = h2 2! y (x n ) + = O(h 2 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

29 定理 显式欧拉方法的局部截断误差为 O(h 2 ), 它为一阶方法 证明. 由泰勒公式 y(x n+1 ) = y(x n + h) = y(x n ) + hy (x n ) + h2 2! y (x n ) + h3 3! y (x n ) + 对于显式欧拉公式, y n+1 = y n + h f (x n, y n ) = y(x n ) + h f (x n, y n ) = y(x n ) + hy (x n ) 则其局部截断误差为 y(x n+1 ) y n+1 = h2 2! y (x n ) + = O(h 2 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

30 定理 显式欧拉方法的局部截断误差为 O(h 2 ), 它为一阶方法 证明. 由泰勒公式 y(x n+1 ) = y(x n + h) = y(x n ) + hy (x n ) + h2 2! y (x n ) + h3 3! y (x n ) + 对于显式欧拉公式, y n+1 = y n + h f (x n, y n ) = y(x n ) + h f (x n, y n ) = y(x n ) + hy (x n ) 则其局部截断误差为 y(x n+1 ) y n+1 = h2 2! y (x n ) + = O(h 2 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

31 定理 梯形公式为二阶方法 证明. 由梯形求积公式的误差知 R T ( f ) h3 12 max y (x) 其局部截断误差为 O(h 3 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

32 定理 梯形公式为二阶方法 证明. 由梯形求积公式的误差知 R T ( f ) h3 12 max y (x) 其局部截断误差为 O(h 3 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

33 定理 预估 - 校正公式为二阶方法 证明. 预估 - 校正公式可改写为 在 y n = y(x n ) 的前提下, y n+1 = y n (k 1 + k 2 ), k 1 = h f (x n, y n ), k 2 = h f (x n + h, y n + k 1 ). k 1 = h f (x n, y n ) = hy (x n ), k 2 = h f (x n + h, y(x n ) + k 1 ) = h [ f (x n, y(x n )) + h f x (x n, y(x n )) + k 1 f y (x n, y(x n )) + O(h 2 ) ] = h f (x n, y(x n )) + h [ 2 f x (x n, y(x n )) + f (x n, y(x n )) f y (x n, y(x n )) + O(h) ] = hy (x n ) + h 2 y (x n ) + O(h 3 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

34 定理 预估 - 校正公式为二阶方法 证明. 预估 - 校正公式可改写为 在 y n = y(x n ) 的前提下, y n+1 = y n (k 1 + k 2 ), k 1 = h f (x n, y n ), k 2 = h f (x n + h, y n + k 1 ). k 1 = h f (x n, y n ) = hy (x n ), k 2 = h f (x n + h, y(x n ) + k 1 ) = h [ f (x n, y(x n )) + h f x (x n, y(x n )) + k 1 f y (x n, y(x n )) + O(h 2 ) ] = h f (x n, y(x n )) + h [ 2 f x (x n, y(x n )) + f (x n, y(x n )) f y (x n, y(x n )) + O(h) ] = hy (x n ) + h 2 y (x n ) + O(h 3 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

35 定理 预估 - 校正公式为二阶方法 证明. 预估 - 校正公式可改写为 在 y n = y(x n ) 的前提下, y n+1 = y n (k 1 + k 2 ), k 1 = h f (x n, y n ), k 2 = h f (x n + h, y n + k 1 ). k 1 = h f (x n, y n ) = hy (x n ), k 2 = h f (x n + h, y(x n ) + k 1 ) = h [ f (x n, y(x n )) + h f x (x n, y(x n )) + k 1 f y (x n, y(x n )) + O(h 2 ) ] = h f (x n, y(x n )) + h [ 2 f x (x n, y(x n )) + f (x n, y(x n )) f y (x n, y(x n )) + O(h) ] = hy (x n ) + h 2 y (x n ) + O(h 3 ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

36 证明. 将 k 1, k 2 代入原方程得, y n+1 = y n + hy (x n ) h2 y (x n ) + O(h 3 ) 与泰勒公式比较, 其截断误差为 y(x n+1 ) y n+1 = h3 3! y (x n ) + 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

37 1 7.0 简介 欧拉方法 7.1 欧拉公式 欧拉预估 - 校正方法 欧拉方法的误差估计 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 二阶龙格 - 库塔方法 高阶龙格 - 库塔公式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

38 1 7.0 简介 欧拉方法 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 二阶龙格 - 库塔方法 高阶龙格 - 库塔公式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

39 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 考察差商 由方程 得 y(x n+1 ) y(x n ), 由微分中值定理, 存在 ξ, 使得 h y(x n+1 ) y(x n ) h = y (ξ), ξ (x n, x n+1 ). y = f (x, y(x)) y(x n+1 ) = y(x n ) + h f (ξ, y(ξ)), 称 k = f (ξ, y(ξ)) 为 [x n, x n+1 ] 的平均斜率 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

40 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 只要对平均斜率提供一种近似算法, 便相应导出一种计算格式 1 显式欧拉公式以 k 1 = (x n, y n ) 作为 k 的近似 2 欧拉预估 - 校正公式以 x n 与 x n+1 两个点的斜率值 k 1 和 k 2 取算术平均作为 k 的近似 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

41 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 只要对平均斜率提供一种近似算法, 便相应导出一种计算格式 1 显式欧拉公式以 k 1 = (x n, y n ) 作为 k 的近似 2 欧拉预估 - 校正公式以 x n 与 x n+1 两个点的斜率值 k 1 和 k 2 取算术平均作为 k 的近似 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

42 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 只要对平均斜率提供一种近似算法, 便相应导出一种计算格式 1 显式欧拉公式以 k 1 = (x n, y n ) 作为 k 的近似 2 欧拉预估 - 校正公式以 x n 与 x n+1 两个点的斜率值 k 1 和 k 2 取算术平均作为 k 的近似 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

43 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 龙格 - 库塔方法的基本思想 设法在 [x n, x n+1 ] 内多预报几个点的斜率值, 然后将它们加权平均作为 k 的近似, 则有可能构造出更高精度的计算格式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

44 1 7.0 简介 欧拉方法 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 二阶龙格 - 库塔方法 高阶龙格 - 库塔公式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

45 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 二阶龙格 - 库塔方法 推广欧拉预估 - 校正方法, 考察 [x n, x n+1 ] 内任一点 x n+p = x n + ph, 0 < p 1 用 x n 与 x n+p 两个点的斜率值 k 1 和 k 2 加权平均得到平均斜率 k 即令 y n+1 = y n + h[(1 λ)k 1 + λk 2 ], λ 待定 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

46 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 二阶龙格 - 库塔方法 类似于欧拉预估 - 校正, 取 k 1 = f (x n, y n ), y n+p = y n + phk 1, k 2 = f (x n+p, y n+p ) 便得如下格式 y n+1 = y n + h[(1 λ)k 1 + λk 2 ], k 1 = f (x n, y n ), k 2 = f (x n + ph, y n + phk 1 ) 希望适当选取 λ, p, 使上述格式具有更高精度 (6) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

47 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 二阶龙格 - 库塔方法 类似于欧拉预估 - 校正, 取 k 1 = f (x n, y n ), y n+p = y n + phk 1, k 2 = f (x n+p, y n+p ) 便得如下格式 y n+1 = y n + h[(1 λ)k 1 + λk 2 ], k 1 = f (x n, y n ), k 2 = f (x n + ph, y n + phk 1 ) 希望适当选取 λ, p, 使上述格式具有更高精度 (6) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

48 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 二阶龙格 - 库塔方法 设 y n = y(x n ), 分别将 k 1 和 k 2 泰勒展开, k 1 = f (x n, y n ) = hy (x n ), k 2 = f (x n + h, y(x n ) + phk 1 ) = f (x n, y(x n )) + ph f x (x n, y(x n )) + phk 1 f y (x n, y(x n )) + O(h 2 ) = f (x n, y(x n )) + ph [ f x (x n, y(x n )) + f (x n, y(x n )) f y (x n, y(x n )) + O(h) ] = y (x n ) + phy (x n ) + O(h 2 ) 代入计算格式 (6) 得 与泰勒公式 y n+1 = y(x n ) + hy (x n ) + λph 2 y (x n ) + O(h 3 ) y(x n+1 ) = y(x n ) + hy (x n ) + h2 2! y (x n ) + O(h 3 ) 要使计算格式具有二阶精度, 须使 λp = 1 2 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

49 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 二阶龙格 - 库塔方法 把满足 λp = 1 2 的公式 (6) 统称为二阶龙格 - 库塔公式 1 当 p = 1, λ = 1 2 时,(6) 就是欧拉预估 - 校正公式 2 当 p = 1 2, λ = 1 时,(6) 形式为 y n+1 = y n + hk 2, k 1 = f (x n, y n ), k 2 = f (x n+ 1 2, y n + h 2 k 1). 该公式可看作是用中点斜率值 k 2 作为平均斜率 k 的近似, 它也可称为中点公式, 具有二阶精度 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

50 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 二阶龙格 - 库塔方法 把满足 λp = 1 2 的公式 (6) 统称为二阶龙格 - 库塔公式 1 当 p = 1, λ = 1 2 时,(6) 就是欧拉预估 - 校正公式 2 当 p = 1 2, λ = 1 时,(6) 形式为 y n+1 = y n + hk 2, k 1 = f (x n, y n ), k 2 = f (x n+ 1 2, y n + h 2 k 1). 该公式可看作是用中点斜率值 k 2 作为平均斜率 k 的近似, 它也可称为中点公式, 具有二阶精度 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

51 1 7.0 简介 欧拉方法 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 龙格 - 库塔方法的基本思想 二阶龙格 - 库塔方法 高阶龙格 - 库塔公式 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

52 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 高阶龙格 - 库塔公式 常用的三阶龙格 - 库塔公式为 y n+1 = y n + h 6 (k 1 + 4k 2 + k 3 ), k 1 = f (x n, y n ), ( k 2 = f x n + h 2, y n + h ) 2 k 1, k 3 = f (x n + h, y n + h( k 1 + 2k 2 )) (7) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

53 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 高阶龙格 - 库塔公式 经典的四阶龙格 - 库塔公式为 y n+1 = y n + h 6 (k 1 + 2k 2 + 2k 3 + k 4 ), k 1 = f (x n, y n ), ( k 2 = f x n + h 2, y n + h ) 2 k 1, ( k 3 = f x n + h 2, y n + h ) 2 k 2, k 4 = f (x n + h, y n + hk 3 ) (8) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

54 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 高阶龙格 - 库塔公式 例 用经典四阶龙格 - 库塔公式求解初值问题 y = y 2x y, y(0) = 1 在 [0, 1] 上的数值解 ( 取 h = 0.2) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

55 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 高阶龙格 - 库塔公式 解 k 1 = y n 2x n y n, k 2 = y n + 0.1k 1 2(x n + 0.1) y n + 0.1k 1, k 3 = y n + 0.1k 2 2(x n + 0.1) y n + 0.1k 2, k 4 = y n + 0.2k 3 2(x n + 0.2) y n + 0.2k 3, y n+1 = y n (k 1 + 2k 2 + 2k 3 + k 4 ), 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

56 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 高阶龙格 - 库塔公式 Table: 计算结果 x n y n y(x n ) 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

57 7.2 龙格 - 库塔 (Runge-Kutta) 方法 高阶龙格 - 库塔公式 y x 图 : 计算结果 张晓平 () 数值计算方法 November 21, / 42

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