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1 第九章常微分方程数值解法 Euler 方法 Ruge-Kutta 法 3 单步法的绝对稳定性 4 线性多步法 5 一阶方程组与高阶方程的初值问题 --

2 常微分方程数值解法 必要性在工程和科学技术的实际问题中, 常需要求解微分方程 只有简单的和典型的微分方程可以求出解析解, 而在实际问题中的微分方程往往无法求出解析解 y xy 如微分方程初值问题 y(0 0, 其解析解 ( 精确解 为 : x t y( x e e dt 但 y( y(.5 等值却无法直接计算 0 x --

3 . 什么叫微分方程数值解 就是求微分方程解函数 y( x 在区间 [ a, b] 上的一系列离散点 xk : a x x x x 0 上函数值 yx ( (,, k 的近似值 yk k, 称 y k 为问题的数值解. 哪些微分方程的数值解? y f ( x, y a x b 一阶方程初值问题 y( a y0 y f ( x, y, y a x b 高阶方程初值问题 y( a y0, y( a y 0 y f ( x, y, y y ( x y y f ( x, y, y y ( x y 0 0 b 方程组初值问题. P86 定理 微分方程 " 解析解 " 存在的条件 -3-

4 欧拉方法 一问题 已知初值问题 y f ( x, y a x y( a y0 b b a,, N 求其解函数 y y( x 在等距节点 x a ( 0,, N 上的近似值 yk? -4-

5 二方法. Euler 方法 显式公式 y f ( x, y a x b y( a y0 将初值问题的解函数 y y( x 在 x点 Tarloy展开, 有 : y( y( x y( x y( x ( x x ( x x 而 y f ( x, y, 所以 y( x f ( x, y( x, 代入上式 : x : y( y( x y( x f ( x, y( x( x x ( x x 令 x y( y( x y( x f ( x, y( x( x x ( x x y( y( x f ( x, y( x, 其中 ( x, x y(, 得 yx ( 的近似值 y 满足 : 截去 T y y f ( x, y Euler公式 -5-

6 例 用 Euler公式求解初值问题 x y y 0 x y y(0 ( 0. 解 由题意知 : x f ( x, y y, x0 a 0, 0, b, y0 y 根据 Euler公式 : y y x f ( x, y y ( y ( 0,,,9 y 代入数据 : y y y x 0 0 ( 0 y0 y y y x ( y 0 0.( (..98. 依次类推... 注方程的精确解 : y x -6-

7 例 ( 续 x y y 0 x y y(0 (

8 Euler 方法的几何意义 y x y 0 y x y y y x... x... 0 x x... y x y x y x -8-

9 . 后退的 Euler方法 将 y y( x 在 x 点 Tarly o 展开 : ( ( ( ( y y x y x ( ( y x x x x x y( y( x f ( x, y( x ( x x ( x x 令 x x : 即 : y( y( x y( x f ( x, y( x( x x ( x x y( yx ( f ( x, y( x, 其中 ( x, x y( x y( x f ( x, y( x y( 截去 T, y( x 隐式公式 得的近似值 y 满足 : y y f ( x, y 后退 Euler y( 公式 -9-

10 3. 梯形公式隐式公式 注意 y( x y( x f ( x, y( x y( x y( x f ( x, y( x y ( y( y ( y( 到 : T 和 T 的 " 符号 " 相反 所以, 两式相加并截去 " T + T " 得 : 4. 改进的 Euler公式 y y f ( x, y f ( x, y 梯形公式为隐式公式, 求解时往往需要求解非线性方程, 实际计算 中通常由 Euler公式对进行 " 预测 ", 利用梯形公式进行 " 校正 " y 梯形公式 y y f ( x, y y y [ f ( x, y f( x, y] 改进的 Euler公式 -0-

11 例 求解初值问题 x y y 0 x y y(0 ( 0. 解 f ( x, y y x y Euler 公式 y y x f ( x, y y ( y y 改进 Euler公式 x f ( x, y y y y y f ( x, y y K f (, x y y y K y y ( K K K x y x K y K --

12 三局部截断误差和方法的阶数局部截断误差将方程精确解 y( x 代入数值求解公式左右两端, 左右两端之差 T 方法的精度 若 = yx ( y 为方法的局部截断误差 p T O( p p, 则称此方法具有阶精度或称方法是阶的 Euler 公式的局部截断误差与精度 --

13 . Euler 公式 : y y f ( x, y yx ( : 解函数 yx ( 在 x 点处的精确值 ; y : 假设第 步没有误差的条件下, 代入 数值公式后得到的 yx ( 的近似值 T y( x y yx ( y( x y( x y( x( x x ( x x y( x y( x y( x y( x O ( y ( x f ( x, y( x y ( x y( x y ( x y( x y( x 局部截断误差首项为 : 方法具有 " 一阶 " 精度 O ( -3-

14 . 后退的 Euler 公式 : y y f ( x, y T y( x y yx ( y ( x f ( x, y( x y( x y( x y( x( x x ( x x y( x y( x y( x y( x y( x y( x y( x y( x O ( 局部截断误差首项为 : 方法具有 " 一阶 " 精度 y( x O ( y ( x y( x -4-

15 3. 梯形公式 : y y f ( x, y f ( x, y T yx ( y yx ( y( x f ( x, y( x f( x, y( x yx ( y( x y( x y( x y( x y ( x y( x y ( x y( x 3 3 3! y( x y ( x y ( x y ( x O ( 局部截断误差首项为 : 方法具有 " 二阶 " 精度 y( x y ( x 3 O 3 ( -5-

16 y y f ( x, y [ (, (, ] 4. 改进的 Euler 公式 : y y f x y f x y f ( x, y f ( x, y( x y ( x y x y x y x o f f 其中 y f ( x, y, y y x y T yx ( y 3 y x ( ( ( ( y( x y ( x 3 y( x y( x 6 y( x y x y x y x y x o ( [ ( ( ( ( ] ( 方法具有 " 二阶 " 精度 3 O ( -6-

17 练习 求差分格式 y ( y y (4 y y 3 y 4 的局部截断误差首项及方法的阶 求 " 预测 - 校正 " 系统 : y y f ( x, y y y f ( x, y 的局部截断误差首项及方法的阶, 并由此求解初值问题 : y x y,0 x 0.3 ( 0. y( 答案 :. y ( x O (, 阶方法 ; 8 y x O. ( (, 阶方法 y(0. y., y(0. y.64, y(0.3 y

18 龙格 - 库塔公式 对于初值问题 y f ( x, y a x b y( a y0 对其精确解 y y( x 在 [ x, x ] 上利用微分中值定理, 得 y( x y( x y( ( x x 其中 ( x, x 即 : y( x y( x y( y( 可以看作 y( x 在 [ x, x ] 上的平均斜率 下面给出平均斜率 y( 的几种近似表达式 K K y( -8-

19 . 以 y( x 在 x处的斜率作为平均斜率的近似 : 取 y( y( x f ( x, y( x f ( x, y K K 得 y y f ( x, y Euler方法. 以 y( x 在 x 处的斜率作为平均斜率的近似 : K 取 y( y( x f ( x, y( x f ( x, y K y y f ( x, y 得 -- 后退的 Euler 方法 -9-

20 3. 以 y( x 在 x和 x 处近似斜率的平均值作为平均斜率的近似 取 y( y( x y( x f ( x, y( x f ( x, y( x f ( x, y f ( x, y 得 y y f ( x, y f ( x, y 4. 改进的 Euler公式 -- 梯形公式 y y f ( x, y y y f ( x, y f ( x, y 记 k f ( x, y, k f ( x, y k 取 y( k k, 得 y y k k K K K -0-

21 5. 推广 m级 Ruge- Kutta公式 在 [ x, x ] 内取 m个点近似斜率的加权平均近似代替平均斜率 y(, 即 k f ( x, y k f ( x a, y bk k3 f x a3, y ( b3k b3k... km f x am, y ( bmk bm, mkm 令 : y y ( ck ck cmkm 将其在 x 点 Taylor展开, 为使方法的阶数高, 令展开式前面尽可能多的 项的系数为零, 从中解出 a, b, c i ij i --

22 二. 二阶 R-K公式 k f ( x, y k f ( x a, y bk y y ( ck ck 下面确定系数 a, b, c, c, 使其精度尽可能高 考虑局部截断误差 : T y( x y 设 y y( x, 将 k, k 在 x 点 Taylor展开 : k f ( x, y( x y( x k f ( x a, y( x b y( x y y( x ( c k c k f x y x a f b y x f o 3 (, ( x ( y ( y( x ( c c y( x c a f c b y x f o 3 x ( y ( --

23 y x y x y x y x O 3 ( ( ( ( ( y( x y ( c c y ( x 令 得 故 b 3 y( x ca( f x y( x f y O( a ( ( c c y( x 0 b y x c a f y x f ( ( x ( y 0 a ( c c 0 b y x c a f y x f ( ( x ( y a c c b f x y ( x f y y ( x a ca / b a c c 综上可得 : ca b / a -3-

24 (. c c, a b 时 k f ( x, y k f ( x, y k y y k k / k f ( x, y k f ( x a, y bk y y ( ck ck 改进的 Euler公式 c c ca b / a (. 取 c 0, c, a b 时, k f ( x, y k f ( x, y k y y k -- 变形的 Euler公式 -4-

25 三. 三阶 R-K公式 K f ( x, y K f ( x, y K K f ( x, y ( K K 3 y y ( K 4 K K3 6-5-

26 四. 四阶 R-K公式 K f ( x, y K f ( x, y K K3 f ( x, y K K f ( x, y K 4 3 y y ( K K K3 K4 6 注 : 可以证明 m 级显式 R-K 公式的精度为 : m, m,, 3,4 P m, m 5,6,7 m, m 8 大于 4 阶的公式较少使用. -6-

27 5 收敛性和稳定性 收敛性 设 x x 是求解区间中任一点, y 是用某种数值方法求得的在 x处的 0 x x 近似解步长如果则称该数值方法是收敛的 稳定性 0 (. lim y y( x. 若某种数值方法在 y 上有误差, 由此引起以后各节点上近似解 y ( m m 误差均不超过, 则称该方法是数值稳定的. 绝对稳定性若某种数值方法对 y y ( 0 是稳定的, 则称该方法是绝对稳定的 ; 绝对稳定性区间使数值方法绝对稳定的所有 " z " 的集合 3 模型方程 y y ( 0-7-

28 4 举例 Euler 公式 y y f ( x, y 应用于模型方程 y y( f( x, y, 可得 : y y y ( y 设 y 有误差, 则由此引起的 y 有误差 满足 : y ( ( y ( 为使 Euler 公式绝对稳定, 则 令 z, 则有 z z 0 Euler 公式的绝对稳定区间为 : z (, 0 步长 满足 : 0-8-

29 后退的 Euler公式 y y f ( x, y 应用于模型方程 y y( f( x, y, 可得 : y y y 设 y 有误差, 则由此引起的 y 有误差 满足 : y y ( y 即 : ( 为使 Euler 公式绝对稳定, 则 令 z, 则有 z z 0 后退 Euler 公式的绝对稳定区间为 : z (,0-9-

30 对于一般方程 : y f ( x, y 以 Euler公式为例 y y f ( x, y 设 y 有误差, 则由此引起的 y 有误差 满足 : y ( y f ( x, y [ f ( x, y f ( x, y ] f ( x, y f ( y y f 可见 : 相当于模型方程中的 y -30-

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