81常微分方程定解问题数值解得概念82初值问题的Euler方法局部截断误差
81常微分方程定解问题数值解得概念82初值问题的Euler方法局部截断误差
这种误差称为局部截断误差.
比较下面两个公式:
显示Euler公式
y (a ) y0 yk 1 yk hf ( xk , yk ), k 0,1,
隐式梯形公式
y (a ) y0 h yk 1 yk f ( xk , yk ) f ( xk 1 , yk 1 ) , 2 k 0,1, , n 1
误差分析
y (a ) y0 欧拉公式 yk 1 yk hf ( xk , yk ), k 0,1, , n 1 假设 yk 已知且是准确的,即 yk y ( xk ), 用 y ( xk 1 ) 表示 xk 1 这一点的解函数 y ( x ) 准确值; 计算yk 1步的截断误差为 y ( xk 1 ) yk 1 O(h 2 )
y (a ) y0 yk 1 yk hf ( xk , yk ), k 0,1,
,n 1
以上三种方法推导出同一个数值求解公式:
y (a ) y0 yk 1 yk hf ( xk , yk ), k 0,1,
这个数值公式称为欧拉(Euler)公式
-----------(3)
(1),(2)式称为初值问题,(3)式称为边值问题
另外,在实际应用中还经常需要求解常微分方程组:
f 1 ( x , y1 , y2 ) y1 f 2 ( x , y1 , y2 ) y2 y1 ( x0 ) y10 y2 ( x0 ) y20
一般的, 单步法可以写称统一的增量形式
y j 1 y j h ( x j , y j , y j 1, h)
---------(*)
定义1(b). 设 y( x ) 为初值问题的精确解, 则
河北理工大学数值计算方法试题库-填空题
⎧ 4 x1 − x 2 + x3 = 5 ⎪ ⎨− 18 x1 + 3x 2 − x3 = −15 ⎪x + x + x = 6 2 3 ⎩ 1
3
,
1 (3 + 2 2 ) 3
,
99 − 70 2 计算,得到的结果最好的算式为
。
69、由序列 {1, x , L , x , L} 正交化得到的 Chebyshev 多项式的权函数为 为 。 。 四种。
n
,区间
70.《计算方法》主要讲述的五部分内容为 71. 根据误差引起的因素,误差一般可以分为
f ( 0 ) = 0, f ( 0, 2 ) = 4, f ( 0, 2,3) = 5, f ( 0, 2,3,5) = 1, f ( 0, 2,3,5, 6 ) = 0
那么由这些数据构造的牛顿插值多项式的最高次幂的系数是 5.解初值问题 ⎨
⎧ ⎪ y ′ = f ( x, y ) ( x ∈ [ a, b]) 的龙格-库塔法就是求出公式 ⎪ ⎩ y ( x0 ) = y0
, 可 构造出 它 的一 个收 敛 的迭 代格 式
53. 解方程 f ( x ) = 0 的 Newton 迭代公式为 阶局部收敛的。 54. 解三角线性方程组的方法是____ ___ 过程。 55.矩阵 A 的谱半径定义为 ρ ( A) =
,Newton 迭代法对于单根是
,它与矩阵范数的关系是
。
56. 线性方程组 Ax = b 中令 A=D+L+U,其中 D 是 A 的对角部分构成的矩阵,L 和 U 分别 是 A 的(负)严格下(上)三角矩阵,则 Jacobi 迭代法的迭代矩阵是 57. f(x)的差分形式的 Newton 插值多项式: 。
常微分方程初值问题的解法及应用
常微分方程初值问题的解法及应用常微分方程是数学中非常重要的一部分,它涉及了许多领域的模型建立和问题求解。
本文将介绍常微分方程初值问题的解法及其应用。
一、常微分方程初值问题的定义常微分方程初值问题是指给定一个常微分方程,以及它在某一点上的初始条件,求解该方程的解曲线。
通常,一个常微分方程初值问题可以表示为:y'(x) = f(x,y), y(x0) = y0,其中,y(x)是未知函数,f(x,y)是已知函数,y(x0) = y0是初始条件。
二、常微分方程初值问题的解法常微分方程初值问题的解法有多种,下面我们将介绍几种常用的方法。
1.欧拉法欧拉法是最简单的一种求解常微分方程初值问题的方法。
该方法基于初始条件,通过不断迭代计算得到近似解曲线。
具体步骤如下:步骤1:设定步长h,确定求解区间[x0, xn],计算步数n。
步骤2:初始化,即确定初始点(x0, y0)。
步骤3:根据方程dy/dx = f(x,y)和初始点(x0, y0),计算斜率k = f(x0, y0)。
步骤4:根据已知的斜率和步长h,计算下一个点的坐标(xi+1,yi+1)。
步骤5:重复步骤3和步骤4,直到达到步数n。
步骤6:得到近似解曲线。
2.改进的欧拉法(改进欧拉法)改进的欧拉法是对欧拉法的改进,其求解精度比欧拉法更高。
具体步骤如下:步骤1:设定步长h,确定求解区间[x0, xn],计算步数n。
步骤2:初始化,即确定初始点(x0, y0)。
步骤3:根据方程dy/dx = f(x,y)和初始点(x0, y0),计算斜率k1 =f(x0, y0)。
步骤4:根据已知的斜率k1和步长h/2,计算中间点的坐标(x0+h/2, y0+k1*h/2)。
步骤5:根据方程dy/dx = f(x,y)和中间点的坐标(x0+h/2, y0+k1*h/2),计算斜率k2= f(x0+h/2, y0+k1*h/2)。
步骤6:根据已知的斜率k2和步长h,计算下一个点的坐标(xi+1,yi+1)。
Euler法与修正的Euler法局部截断误差Range-Kutta公式
h xn x0 0 n
16
定义 若一种数值方法对于固定的 xn ,x当0 nh h 时0 有 yn ,其y(中xn ) 是原问y题(x的) 确解,则称该方法 是收敛的.
定理 假设单步法具有p阶精度,且增量函数 (x, y关, h于) y 满足利普希茨条件
(x, y, h) (x, y, h) L y y ,
k1=f(xn,yn), k2=f(xn+0.5h, yn+0.5hk1) k3=f(xn+0.5h, yn+0.5hk2), k4=f(xn+h, yn+hk3)
12
例4
dy
y xy2 ,
0
x2
dx y(0) 1
1 y( x) x 1 2e x
数值实验:几种不同求数值解公式的误差比较
11
Range-Kutta公式
三阶Range-Kutta公式一般形式
yn+1= yn+ h[k1+4k2+k3]/6 k1=f(xn,yn), k2=f(xn+0.5h, yn+0.5hk1) k3=f(xn+h, yn – hk1+2hk2)
四阶Range-Kutta公式一般形式
yn+1= yn+ h[k1+2k2+2k3+k4]/6
常微分方程数值解
Euler法与修正的Euler法 局部截断误差 Range-Kutta公式
1
Euler法与修正的Euler法
一阶常微分方程初值问题:
dy dx
f (x, y), x
x0
其中, y = y(x) 是未知函数, y( x0 ) y0
浅谈常微分方程初值问题数值解法
浅谈常微分方程初值问题数值解法在自然科学、工程技术、甚至社会科学的一些领域中,常常会遇见一阶常微分方程的求解问题:()上述问题,寻求解的具体表达式十分困难,仅对一些特殊形式的才有可能找到解的解析表达式,在大多情况下,初值问题的解不能用初等函数表示出来即使可写出解的解析表达式,但因为这些表达式过于复杂,要计算它在某些点上的函数值也异常困难。
在实际问题中,经常需要的恰是解在某些点上的函数值,因此研究初值问题的数值解法十分必要。
1 常微分方程初值问题的数值解法常微分方程的近似解法大体可分成三大类:一类是图解法和器械法;第二类是解的近似法;第三类是数值解法,即通过离散化的方法直接求出函数在某些点上的近似值,此数值解仅为精确解的近似解。
其基本原理为:一阶常微分方程的初值问题的解是上变量的连续函数,因此求上述问题的数值解,就是在区间上的若干离散点上用离散化的方法将初值问题化成离散变量的相应问题,从而相应问题的解可作为初值问题理论解的近似值。
由常微分方程的理论可知,只要在区域内连续,且关于满足林普希兹条件,则方程的解存在且唯一。
初值问题的数值解法通常采取“步进法”,而“步进法”又可分为“单步法”和“多步法”两类。
(1)单步法。
所谓“单步法”是指在计算时,只用到前一步的有关信息。
其一般形式为:,主要包括下面三种方法:Euler方法,改进的Euler公式-梯形公式和Runge-Kutta法。
(2)线性多步法。
单步法没有用到前几步计算得到的信息,因此为了提高精度,需重新计算多个点处的函数数值,如RK方法,故计算量较大。
线性多步法的基本思想是充分利用前面的已知信息来构造精度高且计算量小的算法来计算。
多步法常用方法是线性多步法,求解公式为:构造的常用方法是Taylor展开和数值积分方法。
常用的线性多步公式有:四阶Adams显式公式:四阶Adams隐式公式:四阶Milne显式公式:三阶Hamming公式:(隐式公式)预测校正系统和预测校正修正法:一般地,同阶的隐式法比显式法精确,而且数值稳定性好,但隐式公式中的求解较难,需要用到迭代法,这就增加了计算量。
数值分析复习题及答案
数值分析复习题及答案数值分析复习题及答案 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】数值分析复习题⼀、选择题1. 和分别作为π的近似数具有()和()位有效数字.A .4和3B .3和2C .3和4D .4和42. 已知求积公式()()211211()(2)636f x dx f Af f ≈++?,则A =()A . 16B .13C .12D .233. 通过点()()0011,,,x y x y 的拉格朗⽇插值基函数()()01,l x l x 满⾜()A .()00l x =0,()110l x = B .()00l x =0,()111l x =l x = D .()00l x =1,()111l x =4. 设求⽅程()0f x =的根的⽜顿法收敛,则它具有()敛速。
A .超线性B .平⽅C .线性D .三次5. ⽤列主元消元法解线性⽅程组1231231 220223332x x x x x x x x ++=??++=??--=?作第⼀次消元后得到的第3个⽅程().A .232x x -+= B .232 1.5 3.5x x -+= C .2323x x -+=D .230.5 1.5x x -=-⼆、填空1. 设2.3149541...x *=,取5位有效数字,则所得的近似值x= .2.设⼀阶差商()()()21122114,3=---,()()()322332615,422f x f x f x x x x --===-- 则⼆阶差商()123,,______f x x x =3. 设(2,3,1)TX =--, 则2||||X = ,=∞||||X 。
4.求⽅程2 1.250x x --= 的近似根,⽤迭代公式 1.25x x =+,取初始值 01x =,那么1______x =。
5.解初始值问题 00'(,)()y f x y y x y =??=?近似解的梯形公式是 1______k y +≈。
《数值计算》试题库填空题
数值计算试题库----填空题(每小题3分)第一章1、数x *=2.1972246···的六位有效数字的近似数的绝对误差限是。
2、取 3.142x =作为 3.141592654x =┅的近似值,则x 有位有效数字.3、已知96112168.≈有五位有效数字,则方程01262=+-x x 的具有五位有效数字的较小根为。
4、3*x 的相对误差约是*x 的相对误差的_____ 倍5、为了提高数值计算精度, 当正数x 充分大时, 应将)1ln(2--x x 改写为_______.6、. 已知数 e=2.718281828...,取近似值 x=2.7182,那麽x 具有的有效数字是___位。
7、设 3149541.2*=x ,取5位有效数字,则所得的近似值=x _____.8、数值计算方法中需要考虑的误差为。
9、计算4.12,)12(6≈-=取f ,利用算式6)12(1+,3)223(-,3)223(1+,27099-计算,得到的结果最好的算式为。
10、sin1有2位有效数字的近似值840.的相对误差限是第二章11、已知函数()f x 的函数值()()()()()0,2,3,5,6f f f f f ,以及均差如下()()()()()00,0,24,0,2,35,0,2,3,51,0,2,3,5,60f f f f f =====那么由这些数据构造的牛顿插值多项式的最高次幂的系数是12、满足()a a f x x =,()b b f x x =,()c c f x x =的拉格朗日插值余项为。
13、二阶均差f (x 0,x 1, x 2) = _________________________________. 14、设1)(3-+=x x x f ,则差商[]3 ,2 ,1 ,0f =__________.15、通过四个互异节点的插值多项式p (x ),只要满足_______,则p (x )是不超过二次的多项式。
计算方法-常微分方程初值问题数值解法-Euler公式-龙格-库塔法市公开课获奖课件省名师示范课获奖课
这么就取得了P1点旳坐标: (x1, y1) 。将y1作为y(x1)旳 近似值(想象(x1, y1) 在积分曲线y=y(x)上)
过点P1(x1,y1),作积分曲线y=y(x)旳切线交直线x=x2于
P2点。注意切线 P1P2 旳斜率(近似)为 y(x1 ) f(x1 , y1 )
第9章 常微分方程初值问题数值解法
§9.1 引言
➢ 包括自变量、未知函数及未知函数旳导数旳方程称 为微分方程。
➢ 自变量个数只有一种旳微分方程称为常微分方 程。
微分方程中出现旳未知函数最高阶导数旳阶数 称为微分方程旳阶数。
假如未知函数y及其各阶导数
y, y, … , y(n)
都是一次旳,则称其为线性旳,不然称为非线性旳。
xi1 xi1 f[xi , y(xi )]
代入上式,并用yi近似替代式中y(xi)即可得到 两步欧拉公式
yi1 yi1 2hf(xi , yi ) ( 9.7 )
【注】欧拉措施和梯形措施,都是单步法,其特点是 在计算yi+1时只用到前一步旳信息yi; 而两步欧拉公式 (9.7)中除了yi外,还用到更前一步旳 信息yi-1,即调用了前两步旳信息。
当 x xi1 时,得
yi1 yi f(xi , yi )(xi1 xi )
这么,从x0逐一算出 x1 , x2 , … xn
相应旳数值解
y1 , y 2 , … yn
就取得了一系列旳点: P1, P1,…,Pn。 从图形上看,就取得了一条近似于曲线y=y(x)
旳折线 P1P2P3 … Pn 。
xi x0 ih, i 1,2, … , n
数值解法需要把连续性旳问题加以离散化,从 而求出离散节点旳数值解。
微分方程定解问题的基本概念
微分方程定解问题的基本概念微分方程是数学中的一个重要分支,它用来描述物理、经济、生物等学科中的现象和问题。
微分方程定解问题则是微分方程研究的重点,它对于解决实际问题具有非常重要的作用。
一、微分方程的基本概念微分方程是描述变量之间的变化关系的方程,其形式通常为:y′ = f(x, y)其中y′ 表示 y 对 x 的导数,f(x, y) 表示 x 和 y 的函数关系。
微分方程的解是一组函数,它满足微分方程和附加条件(称为初值条件或边界条件)。
二、定解问题的基本概念定解问题是指在微分方程中确定初始条件或边界条件,求得微分方程的解。
定解问题可以分为初值问题和边值问题。
初值问题是在一个点(通常为 x0)给出一个函数值(通常为y(x0))和其导数值(通常为y′(x0)),求解函数在另一点的取值。
初值问题通常用初值问题解法求解。
边值问题是在一段区间内给出一个函数值和其导数值,求解函数在该区间的取值。
边值问题通常用曲线拟合法或数值法求解。
三、常见的定解问题常见的定解问题包括:1.一阶常微分方程的初值问题。
例如:y′ = f(x, y), y(x0) = y02.一阶常微分方程的边值问题。
例如:y′ = f(x, y), y(a) = ya, y(b) = yb3.二阶常微分方程的初值问题。
例如:y′′ = f(x, y, y′), y(x0) = y0, y′(x0) = y0′4.二阶常微分方程的边值问题。
例如:y′′ = f(x, y, y′), y(a) = ya, y(b) = yb四、定解问题的应用定解问题在物理、工程、金融等领域中有广泛的应用。
例如:1.物理学中的定解问题:在自然界中的各种物理现象中,微分方程定解问题经常被用于对各种现象和性质的研究和分析。
2.工程学中的定解问题:设计和分析各种工程系统时,微分方程定解问题经常被用于模型的建立和计算。
3.金融领域中的定解问题:在金融领域中,微分方程定解问题被用来分析各种金融产品的产生和变化,预测市场走势等。
《计算方法》复习资料
二单项选择题1. 已知近似值1x ,2x ,则()12,x x ()=A. ()()2112x x x x + B 。
()()12x x +C. ()()1122x x x x + D 。
()()12x x2. 已知求积公式()()211211()(2)636f x dx f Af f ≈++⎰,则A =( ) A . 16 B 。
13 C 。
12 D. 233. 已知2112A ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,则化为A 为对角阵的平面旋转变换角θ=( ) A .6π B 。
4π C 。
3π D. 2π 4. 设求方程()0f x =的根的切线法收敛,则它具有( )敛速。
A . 线性 B. 超越性 C 。
平方 D 。
三次5。
改进欧拉法的局部截断误差为( )A . ()5O h B. ()4O h C. ()3O h D 。
()2O h填空题1。
π的近似值3.1428是准确到 近似值。
2. 满足()a a f x x =,()b b f x x =,()c c f x x =的拉格朗日插值余项为 。
3。
用列主元法解方程组时,已知第2列主元为()142a 则()142a = 。
4.乘幂法师求实方阵 的一种迭代方法。
5. 欧拉法的绝对稳定实区间为 。
计算题1. 用已知函数表求抛物插值多项式,并求1()2f 的近似值。
2. 用紧凑格式解方程组123410114130141x x x -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥--=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦3. 已知方程组123210113110121x x x ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(1) 证明高斯-塞德尔法收敛;(2) 写出高斯-塞德尔法迭代公式; (3) 取初始值()()00,0,0TX=,求出()1X 。
4. 用4n =复化辛卜公式计算积分1011dx x +⎰,并估计误差。
5. 用一般迭代法求方程[]0,0.5内的根。
#07_常微分方程初值问题的数值解法#
第九章常微分方程初值问题的数值解法第一部分内容提要一、数值解的一般概念常微分方程初值问题00'()(,)()y x f x y y x y =⎧⎨=⎩的数值解是指通过一定的近似方法得出准确解()y y x =在一列离散点012,,,,,n x x x x 上的近似值012,,,,,n y y y y 。
数值解的特征是步进式,即()y x 在1n x +点的近似值1n y +是由1,,n n x x -等若干点处的近似值1,,n n y y -的信息给出的递推公式。
若1n y +依赖于前面k 步的值11,,,n n n k y y y --+,则称为k 步法;1k =称为单步法。
利用()y x 在11,,,n n n k x x x --+的精确解11(),(),,()n n n k y x y x y x --+借助某种算法计算出1n y +,则称11()n n y x y ++-为该方法的局部截断误差。
如果一个算法的局部截断误差是1()p O h +,则称该方法是p 阶的;而利用数值解11,,,n n n k y y y --+得到的1n y +与微分方程的精确解之差11()n n y x y ++-称为整体截断误差,即是该数值方法的误差。
对于固定的0x x >,取0x x h n-=,用某种算法得到n y ,如有lim ()n h y x y →-=0,则称该方法是收敛的。
注意,因x 是固定的,随着0h →,数值解的步数n →∞。
二、在实际计算时因为舍入误差不可避免,实际得到数值解是n y ,稳定性即研究n n y y -是否随着计算步骤n 的增加而增加。
通常所提的稳定性是通过模型方程(0)y y λλ'=<来讨论的。
若当某一步n y 有舍入误差时,在以后的计算中误差不会逐步扩大,则称这种稳定性为绝对稳定性。
三、简单单步法及其收敛性、稳定性Euler 法1(,)n n n n y y hf x y +=+的局部截断误差为2()O h ,整体截断误差为()O h ,即一阶收敛。
应用数值分析(第四版)课后习题答案第10章
第十章习题解答1、 用Euler 方法及改进的Euler 方法求解初值问题'[0,1](0)2y x y x y ⎧=-∈⎨=⎩ 取0.1h =,并将计算结果与精确值相比较。
解:(,)f x y x y =-,由Euler 公式及改进的Euler 方法,代入0.1h =,有11Euler 0.90.1Euler 0.9050.0950.005n n nn n n y y x y y x ++=+=++方法改进的方法,依次计算结果如下01234567891000.10.20.30.40.50.60.70.80.9 1.02 1.8000 1.6300 1.4870 1.3683 1.2715 1.1944 1.1350 1.0915 1.0623 1.04612 1.8150 1.6571 1.5237 1.4124 1.3212 1.2482 1.1916 1.1499 1.12n n n n x y y ====17 1.1056 2 1.8145 1.6562 1.5225 1.4110 1.3196 1.2464 1.1898 1.1480 1.1197 1.1036y n y 为Euler 方法的结果,n y 为改进的Euler 方法的结果,y 为精确解。
2、 用梯形公式求解初值问题'0(0)1y y x y ⎧=-≥⎨=⎩证明其近似解为()nn a h y a h-=+。
证明:采用梯形公式得近似解为112(1)(1),222n n n n h h hy y y y h++-+=-=+,因此可得21202222()()()2222n nn n n h h h h y y y y h hh h------=====++++。
证毕。
3、试用Euler 公式计算积分2xt edt ⎰在点x=0.5, 1, 1.5, 2的近似值。
解:2(,)2xf x y xe =由Euler 公式得212*0.5nx n n n y y x e +=+,计算可得0123400.51 1.5200.6420 2.0011 6.745034.0441n n n x y === 4、 定初值问题'000sin ()y y x x y x y ⎧=≥⎪⎨=⎪⎩试用Taylor 展开法导出一个三阶的显式公式。
(整理)计算机数值方法试题
数值计算方法试题一、填空(共20分,每题2分)1、设,取5位有效数字,则所得的近似值x=_____.2、设一阶差商,则二阶差商3、数值微分中,已知等距节点的函数值则由三点的求导公式,有4、求方程的近似根,用迭代公式,取初始值,那么5、解初始值问题近似解的梯形公式是6、,则A的谱半径=,A的=7、设,则=和=8、若线性代数方程组AX=b 的系数矩阵A为严格对角占优阵,则雅可比迭代和高斯-塞德尔迭代都_____9、解常微分方程初值问题的欧拉(Euler)方法的局部截断误差为_____10、设,当时,必有分解式,其中L为下三角阵,当其对角线元素足条件时,这种分解是唯一的。
二、计算题(共60 分,每题15分)1、设在上的三次Hermite插值多项式H(x)使满足(1)试求H(x)以升幂形式给出。
(2)写出余项的表达式2、已知的满足,试问如何利用构造一个收敛的简单迭代函数,使0,1…收敛?3、试确定常数A,B,C和,使得数值积分公式有尽可能高的代数精度。
试问所得的数值积分公式代数精度是多少?它是否为Gauss型的?4、推导常微分方程的初值问题的数值解公式:三、证明题1、设(1)写出解的Newton迭代格式(2)证明此迭代格式是线性收敛的2、设R=I-CA,如果,证明:(1)A、C都是非奇异的矩阵(2)参考答案:一、填空题1、2.31502、3、4、1.55、6、7、8、收敛9、O(h)10、二、计算题1、1、(1)(2)2、由,可得因故故,k=0,1,…收敛。
3、 ,该数值求积公式具有5次代数精确度,它是Gauss 型的4、 数值积分方法构造该数值解公式:对方程 在区间上积分,得,记步长为h,对积分用Simpson 求积公式得所以得数值解公式:三、证明题1、证明:(1)因,故,由Newton迭代公式:n=0,1,…得,n=0,1,…(2)因迭代函数,而,又,则故此迭代格式是线性收敛的。
2、证明:(1)因,所以I–R非奇异,因I–R=CA,所以C,A都是非奇异矩阵(2)故则有(2.1)因CA=I–R,所以C=(I–R)A-1,即A-1=(I–R)-1C又RA-1=A-1–C,故由(这里用到了教材98页引理的结论)移项得(2.2)结合(2.1)、(2.2)两式,得模拟试题一、填空题(每空2分,共20分)1、解非线性方程f(x)=0的牛顿迭代法具有_______收敛2、迭代过程(k=1,2,…)收敛的充要条件是___3、已知数 e=2.718281828...,取近似值 x=2.7182,那麽x具有的有效数字是___4、高斯--塞尔德迭代法解线性方程组的迭代格式中求______________5、通过四个互异节点的插值多项式p(x),只要满足_______,则p(x)是不超过二次的多项式6、对于n+1个节点的插值求积公式至少具有___次代数精度.7、插值型求积公式的求积系数之和___8、 ,为使A可分解为A=LL T, 其中L为对角线元素为正的下三角形,a的取值范围_9、若则矩阵A的谱半径(A)=___10、解常微分方程初值问题的梯形格式是___阶方法二、计算题(每小题15分,共60分)1、用列主元消去法解线性方程组2、已知y=f(x)的数据如下x 0 2 3f(x) 1 3 2求二次插值多项式及f(2.5)3、用牛顿法导出计算的公式,并计算,要求迭代误差不超过。
第8章 常微分方程数值解法 本章主要内容: 1.欧拉法
第8章 常微分方程数值解法本章主要内容:1.欧拉法、改进欧拉法. 2.龙格-库塔法。
3.单步法的收敛性与稳定性。
重点、难点一、微分方程的数值解法在工程技术或自然科学中,我们会遇到的许多微分方程的问题,而我们只能对其中具有较简单形式的微分方程才能够求出它们的精确解。
对于大量的微分方程问题我们需要考虑求它们的满足一定精度要求的近似解的方法,称为微分方程的数值解法。
本章我们主要讨论常微分方程初值问题⎪⎩⎪⎨⎧==00)(),(yx y y x f dx dy的数值解法。
数值解法的基本思想是:在常微分方程初值问题解的存在区间[a,b]内,取n+1个节点a=x 0<x 1<…<x N =b (其中差h n = x n –x n-1称为步长,一般取h 为常数,即等步长),在这些节点上把常微分方程的初值问题离散化为差分方程的相应问题,再求出这些点的上的差分方程值作为相应的微分方程的近似值(满足精度要求)。
二、欧拉法与改进欧拉法欧拉法与改进欧拉法是用数值积分方法对微分方程进行离散化的一种方法。
将常微分方程),(y x f y ='变为()*+=⎰++11))(,()()(n xn x n n dtt y t f x y x y1.欧拉法(欧拉折线法)欧拉法是求解常微分方程初值问题的一种最简单的数值解法。
欧拉法的基本思想:用左矩阵公式计算(*)式右端积分,则得欧拉法的计算公式为:Nab h N n y x hf y y n n n n -=-=+=+)1,...,1,0(),(1 欧拉法局部截断误差11121)(2++++≤≤''=n n n n n x x y h R ξξ或简记为O (h 2)。
我们在计算时应注意欧拉法是一阶方法,计算误差较大。
欧拉法的几何意义:过点A 0(x 0,y 0),A 1(x 1,y 1),…,A n (x n ,y n ),斜率分别为f (x 0,y 0),f (x 1,y 1),…,f (x n ,y n )所连接的一条折线,所以欧拉法亦称为欧拉折线法。
工具Taylor展开欧拉法的局部截断误差
§1 Euler’s Method
y Pn+1 Pn y(x)
xn
xn+1
x
见上图, 显然,这种近似也有一定误差,
如何估计这种误差y(xn+1) yn+1 ? 方法同上,基于Taylor展开估计局部截断误差。 但是注意,隐式公式中右边含有f(xn+1 , yn +1 ) , 由于yn +1不准确,所以不能直接用 y' (xn+1)代替f(xn+1 , yn +1 )
显然,这种近似有一定误差, 而且步长越大,误差越大, 如何估计这种误差y(xn+1) yn+1 ?
定义 在假设 yn = y(xn),即第 n 步计算是精确的前提下,考 虑公式或方法本身带来的误差: Rn = y(xn+1) yn+1 , 称为局部 截断误差 /* local truncation error */。
yn1 yn h f ( xn , yn )
n 0, 1,...
--------Euler’s Method
几何意义
几何直观是帮助我们寻 找解决一个问题的思路 的好办法哦 亦称为欧拉折线法
/* Euler’s polygonal arc method*/
§1 Euler’s Method
method or backward Euler method*/
§1 Euler’s Method
xn+1点向后差商近似导数
y ( xn 1 ) y ( xn ) y( xn 1 ) h y ( xn 1 ) y ( xn ) hy( xn 1 )
y ( xn ) yn y ( xn 1 ) yn 1 yn h f ( xn 1 , yn 1 )
北航数值分析常微分方程数值解法-Euler
其中L>0为Lipschitz常数,则初值问题的解y(t)存在 且唯一。
注1:此时的Lipschitz常数L不必小于1,这一点与前 面章节中讲过的压缩映射的条件有所不同。
注2:当不满足Lipschitz条件时,初值问题未必存在
唯一解。
6
数值分析
例:
对任意的 使得
, 对变量 y 应用微分中值定理,存在
(1) (2)
将(1)和(2)两式做算术平均,就得梯形公式,或称 改进的Euler法
梯形公式也是隐式公式。
以后三种公式都是由 去计算 法。
,故它们为单步
18
数值分析
例: 解:
19
数值分析
20
数值分析
整体截断误差
对于不同的方法,计算值 与准确解
的误差
各不相同。所以讨论方法的截断误差是有必要的。
称
22
数值分析
局部截断误差
分析和估计整体截断误差是复杂的。为此,假设
处的 没有误差,即
,考虑从 到
这一步的误差,则有如下的局部误差的概念。
定义:设 是初值问题的解,则称
为单步法 差。
局部误差与整体误差的关系?
的局部截断误
23
数值分析
局部误差与整体误差的关系
定理7.1:设增量函数
在区域
内对变量y满足Lipschitz条件
数值分析
第七章 常微分方程初值问题的数值解法
第二十三讲
欧拉方法
2
数值分析
概述
在自然科学与工程技术的许多领域中, 经常会遇到常微分方程定解问题. 本章主要 以一阶常微分方程为主, 介绍常微分方程初 值问题的差分方法和相关理论.
3
第2讲(欧拉法续、局部截断误差相容性等)
h LTE y( xi 1 ) y( xi ) [ y( xi ) f ( xi h, y( xi ) h y( xi ))] 2 h y( xi 1 ) y( xi ) [ y( xi ) f ( xi , y( xi )) 2 f ( xi , y( xi )) f ( xi , y( xi )) 1 2 f ( xi , y( xi )) 2 h h y( xi ) h 2 x y 2 x
2 y' y t 2e t , 1 t 2, y(1) 0. t 取步长 h = 0.1,并把计算结果与精确解比较.
解: 先用用欧拉方法预估:
2 2 ti yi 1 yi h f (t i , yi ) 其中, f (t i , yi ) yi t i e ti 再用梯形方法校正: h yi 1 yi [ f ( t i , yi ) f ( t i 1 , yi 1 )] 2
1 yi h [ f ( xi , yi ) f ( xi 1 , yi 1 )] 2
0) yi( yi h f ( xi , yi ), i 0, 1, 2 n 1, 1 h ( k 1) (k ) y y [ f ( x , y ) f ( x , y i 1 i i i i 1 i 1 )], k 0, 1, 2 2
yi 1 yi h f ( xi 1 , yi 1 )
LTE y( xi 1 ) y( xi ) h f ( xi 1 , y( xi 1 )) y( xi 1 ) y( xi ) h y( xi 1 )
h2 h3 h y( xi ) y( xi ) y( ) 2 6 h2 h y( xi ) h y( xi ) y( ) 2 h2 y( xi ) O ( h3 ) O( h2 ) 2
常微分方程的欧拉方法
yn1 yn hf ( xn,yn ),n 0, 1 , yn1 yn hf ( xn1,yn1 ),n 0,。 1 ,
从
x0 处的初值 y0 开始,按(8.1.2)可逐步计算以后各点上的值。称 (8.1.2)式为显式Euler。由于(8.1.3)式的右端隐含有待求函数值 yn 1 ,
y Euler公式为n1 yn h(5xn1 3 yn1 )。显然,它是 yn 1 的非线性方程,可以选择
非线性方程求根的迭代求解 yn 1 。以梯形公式为例,可用显式Euler公式提 供 y ( 0)
n 1
迭代初值
,用公式
第八章常微分方程数值解法
表8-1
xn
0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
1 2x 。
表
8-2
0.4 1.3434 1.3416 0.5 1.4164 1.4142 0.6 1.4860 1.4832 0.7 1.5525 1.5492 0.8 1.6153 1.6165
xn
0.1 1.0959 1.0954
0.2 1.1841 1.1832
0.3 1.2662 1.2649
yn1 0.1xn 0.9 yn 0.1 。
同理,用隐式Euler方法有
1 yn 1 (0.1xn 1 yn 0.1)。 1.1
第八章常微分方程数值解法 用梯形公式有
yn 1
1 (0.1xn 0.95 yn 0.105 )。 1.05
三种方法及准确解 到,在
yn 1 yn hf xn,yn , yn 1 yn h f xn,yn f xn1,yn1 ,n 0,。 1, 2
称该公式为改进的Euler公式。它显然等价于显式公式为
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f '(x0 )
f (x0 h) h
f (x0 )
由Taylor展开
f (x0 h)
h2 f (x0 ) hf '(x0 ) 2!
f ''( ), x0
x0 h
因此,有误差
R(x)
f
'(x0 )
f
( x0
h) h
f
(x0 )
h 2!
f
''( )
O(h)
向后差商
f '(x0 )
f1(x, y1 , y2 ) f2(x, y1 , y2 )
y1(x0 ) y10 y2(x0 ) y20
-----------(4)
本课程主要研究问题(1)的数值解法,对(2)~(4)只作简单介绍
我们首先介绍初值问题(1)的解存在的条件
定理1.如果连续函数f ( x, y)满足Lipschitz条件,即 正数L, 使得x [a, b],均有
若在点 xk 处的导数用差商来近似代替, 如向前差商
y(xk )
y( xk1) h
y( xk )
则微分方程初值问题化为
y( xk1)
h
y( xk )
f
(xk , y(xk )),
y(a) y0
k 0,1,L , n 1
将近似号改等号,精确解y(xk )改为近似解序列 yk 满足,
y(a) y0 yk1 yk
从(1)的表达式
y f (x, y)
y(a)
y0
a xb
-----------(1)
可以看出,求它的数值解的关键在于
y( x)数值计算问题
或者它的等价的积分方程
y(x) y0
x
f (t, y(t))dt
a
中
积分
x
f (t, y(t))dt
的数值计算问题
a
求解微分方程的数值方法
数值微分
数值积分
xk
xk
y(a) y0
y( xk1)
y ( xk
)
tk1 f ( x, y( x))dx,
tk
k 0,1,L ,n 1
用 yk 和 yk1 近似 y( xk ) 和 y( xk1), 右边用数值积分公式, 如用矩形数值积分公式可得,
y(a) y0
yk
1
yk
hf
(xk ,
Hale Waihona Puke yk ),k 0,1,L , n 1
第八章 常微分方程数值解
§ 8.1 引言(基本求解公式)
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
在高等数学中我们见过以下常微分方程:
y f (x, y) a x b
y(a)
y0
-----------(1)
xk
)
h2 2!
y(k ),
k [ xk , xk1]
略去 h2得, y(xk1) y(xk ) hy(xk ) y(xk ) hf (xk , yk )
将近似号改等号,则得到数值解序列 yk 计算公式:
y(a) y0 yk1 yk
hf
(
xk
,
yk
),
k 0,1,L , n 1
2. 化导数为差商的求解方法思路:
| f ( x, y1) f ( x, y2 ) | L | y1 y2 | 则初值问题(1)的解存在且唯一.
对于问题(1),要求它的数值解 就是求未知函数 y(x)在区间[a,b]上的一系列离散点 (节点)
a x0 x1 x2 xn b 上函数值 y(xk )的近似值 yk (k 1,2, , n) 而yk (k 1,2, , n)就是问题(1)的数值解
f (x0 ) f (x0 h) h
误差:
R(x)
f '(x0 )
f
(x0 ) f (x0 h
h)
h 2!
f
''( ) O(h)
中心差商
f '(x0 )
f (x0 h) f (x0 h) 2h
R(x) h2 [ f 12
'''(1)
f
'''(2 )]
h2 6
f
'''( ) O(h2)
以上三种方法推导出同一个数值求解公式:
y(a) y0
yk 1
yk
hf
( xk
,
yk
),
k 0,1,L , n 1
这个数值公式称为欧拉(Euler)公式
而数值积分问题我们已经学习过, 下考虑数值微分方法
微积分中,关于导数的定义如下:
f '(x) lim f (x h) f (x)
h0
h
lim f (x) f (x h)
h0
h
lim f (x h) f (x h)
h0
2h
自然而又简单的方法就是,取极限的近似值,即差商!
向前差商
即
xk a kh,
k 0,1,L , n,
其中步长 h b a n
推导初值问题的数值方法的途径: Taylor展开, 利用差商离散导数, 利用数值积分方法
求初值问题数值解的方法是步进法, 即从已知的初值 y0 出发, 通过一定的计算求 y1, 然后由 y1 或 y0 和 y1 求出 y2, 依次计算到 yn ,即, 在计算出 yi (i k ) 后计算 yk1, 这时
常微分方程数值解的基本思想
基本问题:对于微分方程
y f (x, y), a x b
y(a)
y0
要在区间 [a,b] 上的若干离散点 a x0 x1 L xn b
处计算解函数 y(x) 的近似值 y0, y1,L , yn
实际应用中通常取求解区间 [a, b]的等分点作为离散点,
y f (x, y, y) a x b
y(a)
y0
,
y(a)
-----------(2)
y f (x, y, y) a x b
y(a)
y0
,
y(b)
yn
-----------(3)
(1),(2)式称为初值问题,(3)式称为边值问题
另外,在实际应用中还经常需要求解常微分方程组:
y1 y2
hf
(
xk
,
yk
),
k 0,1,L , n 1
3. 数值积分的求解方法思路:
如果将微分方程 y f (x, y) 化成 dy f (x, y)dx,
然后在各小区间 [xk , xk1] 上对其两边进行积分,
即
dy xk1 xk1 f ( x, y)dx, k 0,1,L , n 1
单步法: 只利用 yk 来计算 yk1;
多步法: 计算 yk1 时不仅要利用 yk ,还要用到已算出的 若干个 yk j ( j 1, 2,L ,l 1), 并称为 l 步方法.
1. 泰勒展开的求解方法思路:
可将 y(xk h) y(xk1) 按泰勒级数展开为
y( xk1)
y(
xk
)
hy(