常微分方程差分解法、入门、多解法
常微分方程与差分方程
数值解法的改进
高精度算法
随着计算机技术的发展，人们开发出了许多高精度、高效率的数值解法，如谱方法、有限元方法等。
自适应算法
自适应算法可以根据问题的复杂性和解的特性自动调整计算精度和计算量，提高了数值解法的可靠性和效率。
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常微分方程的解法
总结词
求解常微分方程的方法有多种，如分离变量法、积分 因子法、参数变易法等。
详细描述
求解常微分方程的方法有多种，其中分离变量法和积 分因子法是比较常用的方法。分离变量法是将方程中 的变量分离出来，转化为多个简单的微分方程，然后 分别求解。积分因子法是通过引入一个因子，将原方 程转化为易于求解的形式。此外，参数变易法也是求 解常微分方程的一种常用方法，它通过将参数引入到 原方程中，使得原方程转化为易于求解的形式。
VS
详细描述
根据形式和性质的不同，常微分方程可以 分为多种类型。常见的一阶常微分方程是 形式为dy/dx = f(x, y)的方程，其中f(x, y)是一个关于x和y的函数。二阶常微分方 程是形式为y'' = f(x, y')的方程，其中y'表 示y对x的导数。此外，根据是否含有线性 项和非线性项，常微分方程还可以分为线 性常微分方程和非线性常微分方程。
02 差分方程的基本概念
差分方程的定义
差分方程是描述离散变量之间关系的 数学模型，通常表示为离散时间点的 函数值的差分关系式。
它与微分方程类似，但时间变量是离 散的，而不是连续的。
差分方程的分类Leabharlann 01一阶差分方程只包含一个差分的方程，如 (y(n+1) - y(n) = f(n))。
常微分方程差分方程解法归纳
‘P(x)dxC (x) =Q(x)e ，，再对其两边积分得fP(x) dxC(x)二.Q(x)e dx C ，于是将其回代入常微分方程解法归纳1. 一阶微分方程部分①可分离变量方程(分离变量法) 如果一阶微分方程 d^ = f (x, y)中的二元函数 f (x, y)可表示为f (x, y)二g(x)h(y) dx 的形式，我们称 3 =g(x)h(y)为可分离变量的方程。
dx 对于这类方程的求解我们首先将其分离变量为 -dy g(x)dx 的形式，再对此式两边积 h(y)分得到 型 g(x)dx C 从而解出 3二g(x)h(y)的解，其中C 为任意常数。
' h(y) ' dx 具体例子可参考书本 P10 — P11的例题。
②一阶线性齐次、非齐次方程(常数变易法) 如果一阶微分方程史=f (x, y)中的二元函数f (x, y)可表示为 dx f(x, y) =Q(x) - P(x)y 的形式，我们称由此形成的微分方程 dy P(x)y =Q(x)为一阶线 dx性微分方程，特别地，当 Q(x) =0时我们称其为一阶线性齐次微分方程，否则为一阶线性 非齐次微分方程。
对于这类方程的解法，我们首先考虑一阶线性齐次微分方程裂P(x)厂0,这是可 —P(x)dx分离变量的方程，两边积分即可得到 y 二Ce • ，其中 C 为任意常数。
这也是一阶线性 非齐次微分方程的特殊情况，两者的解存在着对应关系，设 C(x)来替换C ,于是一阶线性 非齐次微分方程存在着形如 y=C(x)e - …P(x)dx …P(x)dx得至U C (x)e —P(x)C(x)e-P(x)dx dy 的解。
将其代入 P(x)y 二Q(x)我们就可 dx…P(x)dxP(x)C(x)e • 二Q(x)这其实也就是 —'P(x)dx y = C(x)e 即得一阶线性微分方程鱼，P(x)y =Q(x)的通解 dx-P(x)dxy =e .Q(x)eP(x)dxdx + CI 。
常微分方程的差分的方法
对于二阶常微分方程 $y'' = f(t, y, y')$，可以采用隐式差分法或显式差 分法进行求解。
VS
隐式差分法需要解方程组，计算量大， 但精度高；显式差分法精度低但计算 量小。
复杂微分方程组的求解实例
对于多个一阶或二阶常微分方程组成的复杂微分方程组，可以采用耦合差分法或龙格-库塔法进行求 解。
差分方法的基本概念和原理
基本概念
差分方法的基本概念是将时间或空间离散化，将连续的微分方程转化为离散的差 分方程。在时间离散化中，我们使用向前、向后或中心差分近似微分项；在空间 离散化中，我们使用有限差分近似微分项。
原理
差分方法的原理是将连续的微分方程转化为离散的差分方程，然后通过迭代或递 推的方式求解该差分方程。在每一步迭代或递推中，我们使用已知的函数值和差 分近似来计算新的函数值，直到达到所需的精度或收敛条件。
耦合差分法是将多个微分方程转化为耦合的差分方程组进行求解；龙格-库塔法是一种迭代算法，通过 已知的$y_n$和$y'_n$来求解$y_{n+1}$。
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改进的龙格-库塔方法
引入预估校正步骤
为了提高数值解的精度和稳定性，可以在龙 格-库塔方法中引入预估校正步骤。通过预 估和校正两个步骤的结合，可以减小数值误 差并提高方法的收敛速度。
考虑非线性项的处理
在求解二阶常微分方程时，非线性项的处理 对于数值解的精度和稳定性具有重要影响。 通过改进非线性项的处理方式，可以进一步 提高改进的龙格-库塔方法的性能。
有限差分法
有限差分法的原理
有限差分法是一种基于离散化的数值方法， 通过将微分方程转化为差分方程来求解。该 方法的关键在于选择合适的差分格式和离散 化方案，以保证数值解的精度和稳定性。
常微分方程的差分方法
(i 0,1,2,...n,1) (2.9)
21
不管是显式欧拉格式〔2.2〕，还是隐式欧拉格式 〔2.6〕，它们都是单步格式或称为一步格式。因 为它们在计算yi+1时只用到前一步所得结果yi一个 信息；而格式〔2.8〕那么除了yi外，还需用到更 前一步所得信息yi-1，即需调用前两步的信息，因 此〔2.8〕称为两步欧拉格式，或称为中点欧拉格 式。
y(3)(i)
y(xi1)2hf(xi,y(xi))
(i 0,1,2,...n,1)
20
y(x)y ,(x)和 y(x)分别用其近似值代入，则得
i1
i
i1
yi1 yi1 2hf(xi,yi) (2.8) (i0,1,2,...n,1)
显然，其局部截断误差为
h3 R
y ( (3) )
i3
i
O(h3)
第章常微分方程的差 分方法
1
§1 引 言 在工程和科学技术的实际问题中，常需要解常微分方程。但常微分方程组中往往只有少数较简单和典型
的常微分方程〔例如线性常系数常微分方程等〕可求出其解析解。对于变系数常微分方程的解析求解就比 较困难，而一般的非线性常微分方程就更不用说了。在大多数情况下，常微分方程只能用近似法求解。这 种近似解法可分为两大类：一类是近似解析法，如级数解法、逐次逼近法等；另一类那么是数值解法，它 给出方程在一些离散点上的近似解。
在具体求解微分方程时，需要具备某种定解条件，微分方程和定解条件合在一起组成定解问题。定解 条
2
件有两种：一种是给出积分曲线在初始点的状态，称为 初始条件，相应的定解问题称为初值问题 ；另一种是 给出积分曲线首尾两端的状态，称为边界条件 ，相应 的定解问题那么称为边值问题。
常微分方程的解法总结总结
常微分方程的解法总结前言常微分方程（Ordinary Differential Equation，ODE）是研究一阶或高阶导数与未知函数之间关系的数学方程。
在物理学、工程学和计算机科学等领域，常微分方程扮演着重要的角色。
解决常微分方程是这些领域中许多问题的关键。
本文将总结常用的常微分方程解法方法，帮助读者加深对常微分方程的理解并提供解决问题的思路。
一、可分离变量法可分离变量法是一种常见且简单的求解常微分方程的方法。
它适用于形如dy/dx = f(x)g(y)的一阶常微分方程。
解题思路：1.将方程写成dy/g(y) = f(x)dx的形式，将变量进行分离。
2.两边同时积分得到∫(1/g(y))dy = ∫f(x)dx。
3.求出积分后的表达式，并整理得到解 y 的表达式。
使用这种方法解决常微分方程的步骤相对简单，但要注意确认分母不为零以及选取合适的积分常数。
二、特殊方程类型的求解除了可分离变量法，常微分方程还存在一些特殊的方程类型，它们可以通过特定的方法进行解决。
1. 齐次方程齐次方程是指形如dy/dx = F(y/x)的方程。
其中，F(t) 是一个只有一个变量的函数。
解题思路：1.令 v = y/x，即 y = vx。
将方程转化为dy/dx = F(v)。
2.对于dv/dx = F(v)/x这个方程，可以使用分离变量法进行求解。
3.求出 v(x) 后，将其代入 y = vx 得到完整的解。
2. 齐次线性方程齐次线性方程是指形如dy/dx + P(x)y = 0的方程。
解题思路：1.使用积分因子法求解，将方程乘以一个积分因子，使得左边变成一个可积的形式。
2.求积分因子的方法是根据公式μ = e^(∫P(x)dx)，其中 P(x) 是已知的函数。
3.通过乘积的方式求解完整的方程。
3. 一阶线性常微分方程一阶线性常微分方程是指形如dy/dx + P(x)y = Q(x)的方程。
解题思路：1.使用积分因子法，将方程乘以一个积分因子，使得左边变成一个可积的形式。
Chapter3_常微分方程的差分方法(2)
常微分方程的差分方法第 3 章 2 2015/3/31 3 5 4 3 2 主要内容Euler 方法Runge –Kutta 方法Adams 方法收敛性与稳定性方程组与高阶方程的情形 3 1 边值问题*63 2015/3/31 问题提出许多实际问题的数学模型是微分方程或微分方程的定解问题，如物体运动、电路震荡、化学反应及生物群体的变化等。
有一个或多个导数及其函数的方程式称为微分方程，在工程中常遇到求解微分方程的问题。
⎩⎨⎧自变量）偏微分方程（一个以上量）常微分方程（一个自变微分方程本章重点研究一阶常微分方程的初值问题的数值解 )()( ),(:x y y y x y b xa y x f dx dy =⎪⎩⎪⎨⎧=≤≤=解函数）（其一般形式为10很多微分方程的解不能用初等函数来表示，有时即使能够用解析式表示其解，但计算量太大而不实用（表达式过于复杂）。
需要用数值方法来求解，一般只要求得到若干个点上的近似值或者解的简单的近似表达式（精度要求满足即可）。
⎩⎨⎧计算数值法：适合于计算机法如级数解法、逐次逼近近似解析法求近似解求精确解一般极困难，...:§7.1 引言两类求定解问题 ▪定解指已知因变量和/或其导数在某些点上是已知的（约束条件）▪实际中求解常微分方程的所谓定解问题有两类:初值问题和边值问题1. 边值问题约束条件为已知，在自变量的任一非初值上，已知函数值和/或其导数值，如常常可以将边值问题转化为初值问题求解。
yb y a y y y x f y 求解⎩⎨⎧=='=''βα)(,)(),,(2. 初值问题.)()(/),(/)(),(，以满足上述两式求解：初值上已知函数值，如约束条件为在自变量的x y y x y x x y x fdx dy y x y y x f y ⎩⎨⎧==⇒⎩⎨⎧=='00000).(),,,,()()( n n n n N n x y y N n y x y bx x x x x a x y ≈==<<<<<<=即的近似值处的值在一系列离散节点法，即寻求问题的解所谓初值问题的数值解 10210初值问题数值解的提法8.,, , 21001=+=-=+n nh x x h h x x h n n n n n ，取为常数通常将步长称为步长。
常微分方程差分法
i.常微分方程初值问题差分法i.1 常微分方程差分法考虑常微分方程初值问题：求函数()u t 满足(,), 0du f t u t T dt=<≤ （i.1a ） 0(0)u u = (i.1b)其中(,)f t u 是定义在区域G : 0t T ≤≤, u <∞上的连续函数，0u 和T 是给定的常数。
我们假设(,)f t u 对u 满足Lipschitz 条件，即存在常数L 使得121212(,)(,), [0,]; ,(,)f t u f t u L u u t T u u -≤-∀∈∈-∞∞ （i.2） 这一条件保证了（i.1）的解是适定的，即存在、唯一，并且连续依赖于初值0u 。
常微分方程初值问题（i.1）的精确解是从给定初始点00(,)t u 出发的一条连续曲线，通常情况下不可能用简单的解析表达式给出，只能求近似解。
差分法是常微分方程初值问题的主要数值解法，其目的是求得若干个离散点来逼近这条解曲线。
本章讨论常微分方程最常用的近似数值解法—差分方法。
构造差分法有两个基本途径。
一个是简单地用离散点上的差商近似替代微商。
另一个是先对微分方程积分得到积分方程，再利用离散点作数值积分。
先来看最简单的Euler 方法。
为此，首先将求解区域[0,]T 离散化为若干个离散点n t hn =：0110N N t t t t T -=<<<<= （i.3） 其中0h >称为步长。
在微积分课程中我们熟知，微商（即导数）是差商的极限。
反过来，差商就是微商的近似。
在0t t =处，在（i.1a ）中用向前差商10()()u t u t h-代替微商du dt ，便得10000()()(,())u t u t hf t u t ε=++ 如果忽略误差项0ε，再换个记号，用i u 代替()i u t 便得到1000(,)u u hf t u -=一般地，我们有1Euler (,), 0,1,,1n n n n u u hf t u n N +=+=-方法： （i.4） 从(i.1b) 给出的初始值0u 出发，由上式可以依次算出1,,N t t 上的差分解1,,N u u 。
常微分方程的常见解法
曲线（称为积分曲线），且 fx,x就是该曲线上
的点 x,x处的切线斜率，特别在 x0, y0切线斜率 就是 f x0,y0 尽管我们不一定能求出方程 1.3.1 的 解，但我们知道它的解曲线在区域D中任意点 x, y
的切线斜率是 f x, y。 如果我们在区域D内每一点 x, y 处，都画上一个
可化为齐次方程的方程
形如
dyf(a xb yc) dx a1b1yc1
的方程可化为齐次方程.
其中 a,b,c,a1,b1,c1都是常数.
1. 当 cc10时, 此方程就是齐次方程.
2. 当 c2c120 时, 并且
ab
(1)
a1
0 b1
此时二元方程组 axbyc0 a1xb1yc0
有惟一解 x,y.
例，且融化过程中它始终为球体，该雪球在
开始时的半径为6cm ，经过2小时后，其半径缩
小为3cm。求雪球的体积随时间变化的关系。
解:设t时刻雪球的体积为 V ( t ) ，表面积为 S ( t ) ，
由题得
dV(t) kS(t)
dt
12 2
球体与表面积的关系为 S(t)(4)333V3
12
引入新常数r (4)333k 再利用题中的条件得
或
x
y
F (x ,y )x 0M (s ,y ) d s y 0N (x 0 ,s ) d
s
例：验证方程
( y c o s x 2 x e y ) d x ( s i n x x 2 e y 2 ) d y 0
是全微分方程，并求它的通解。 解：由于 M (x ,y ) y c o sx 2 x e yN (x ,y ) s in x x 2 e y 2
第三章 常微分方程的差分方法
Euler法的求解过程是:从初始点 P0(即点(x0,y0))出发,作积分曲线 y=y(x)在P0点上切线 P0 P (其斜率 1 为 y( x0 ) f ( x0 , y0 ) ),与x=x1直线
x0
x1
xi
xi+1
自 动 化 工 程 学 院
School of Automation Engineering
第 三 章
P1 P1 P0
常微分方程的差分方法
Pi+1 Pn Pi Pi+1 Pi y=y(x) Pn
x0
x1
xi
xi+1
xn
由此获得了P2的坐标。重复以上过程,就可获得一系列的 点:P1,P1,…,Pn。对已求得点 Pn ( xn , y n ) 以 y ( xn ) = f ( xn , yn )为斜率作直线 当 x xn1 时,得 取 y( xn ) y n
第 三 章
常微分方程的差分方法
第三章 常微分方程的差分方法
引言
包含自变量、未知函数及未知函数的导数或微分的方
程称为微分方程。在微分方程中, 自变量的个数只有一个, 称为常微分方程。自变量的个数为两个或两个以上的微分 方程叫偏微分方程。微分方程中出现的未知函数最高阶导 数的阶数称为微分方程的阶数。如果未知函数y及其各阶导 数
对于初值问题
散化，建立求数值解的递推公式。递推公式通常有两类，一 类是计算yi+1时只用到xi+1, xi 和yi，即前一步的值，因此有了 初值以后就可以逐步往下计算，此类方法称为单步法；其代 表是龙格—库塔法。另一类是计算yi+1时，除用到xi+1,xi和yi以 外，还要用到 xi p , yi p ( p 1,2,, k ) ，即前面k步的值，此类 方法称为多步法；其代表是亚当斯法。
计算方法常微分方程的差分方法
01
扰动值满足原来的差分方程，如果原差分方程的解是不增长的，即有
03
从而需要
02
这时就能保证Euler方法的稳定性。
04
Euler格式条件稳定
隐式Euler格式是恒稳定(无条件稳定)的
隐式Euler方法
由于λ<0，从而有 与 恒成立。
1
则：
2
而
3
显然：
4
校正后的误差
从而有：
事后估计式
令pn和cn分别代表第n步的预报值和校正值， 和
可作为pn+1和cn+1的改进值。在cn+1未确定前，可用pn-cn来代替pn+1-cn+1进行计算。
改进后的公式
Exercises 习题3的第13题。
设xn-x0=nh≤T(T为常数)，则
从而
显然，如果初值准确，则有h→0,en → 0.
1
Euler格式收敛。
2
04
03
01
02
稳定性
每一步的计算并不严格准确，存在计算误差的传播问题——扰动。
若
则称为稳定的。
Euler格式和隐式Euler格式
稳定性问题的讨论
Euler格式 设在节点值yn上有一扰动值εn，它的传播使节点值yn+1上产生大小为εn+1的扰动值。假设Euler方法的计算过程不再引入新的误差，则扰动值满足：
改进的思路：
01
先用欧拉方法求得一个初步的近似值，记为 (预报值)，代替右侧的yn+1直接计算，得到校正值yn+1。
02
改进的Euler公式
03
或如下平均化形式
例题
精度分析
数学复习常微分方程的解法
数学复习常微分方程的解法数学复习：常微分方程的解法一、引言在数学中，微分方程是描述自然界中许多物理现象的重要工具之一。
常微分方程是一类只涉及一个自变量的微分方程，求解常微分方程是数学学习中的重要内容。
本文将介绍几种常见的常微分方程的解法。
二、一阶常微分方程的解法1. 可分离变量法如果常微分方程可以化为dy/dx=f(x)g(y)的形式，那么可以通过分离变量法求解。
具体的步骤如下：- 将f(x)g(y)的形式转换为dy/g(y)=f(x)dx。
- 两边同时积分，得到∫1/g(y)dy=∫f(x)dx。
- 对两边分别求积分，得到F(y)=∫1/g(y)dy和F(x)=∫f(x)dx，其中F(x)和F(y)分别为积分常数。
- 最后将F(y)=F(x)+C整理为y的显式表达式。
2. 齐次方程法对于形如dy/dx=f(y/x)的齐次方程，可以通过以下步骤求解：- 令u=y/x，即y=ux。
- 将dy/dx=f(y/x)化为dy/du=xf(u)。
- 通过分离变量法求解上述方程，得到∫1/f(u)du=∫xdx。
- 对两边求积分，再整理为u(x)的显式表达式，即u(x)=∫1/f(u)du+C。
- 最后将u=y/x代回，得到y(x)=xu(x)。
3. 线性方程法对于形如dy/dx+p(x)y=q(x)的一阶线性常微分方程，可以通过以下步骤求解：- 将方程改写为dy/dx+p(x)y=q(x)的形式。
- 通过积分因子mu(x)=exp(∫p(x)dx)将方程转化为(mu(x)y)'=mu(x)q(x)。
- 对等式两边同时求积分，得到mu(x)y=∫mu(x)q(x)dx。
- 将上式整理为y的显式表达式。
三、高阶常微分方程的解法对于高于一阶的常微分方程，通常需要进行一定的变换或者使用递推方法进行求解。
以下介绍一些常见的高阶常微分方程的解法。
1. 特征方程法对于形如yⁿ+a₁y⁽ⁿ⁻¹⁾+...+a⁽²⁾y''+a₁y'+a₀y=0的n阶常微分方程，可以通过解特征方程来获得通解。
数值分析9-常微分方程的差分方法
常微分方程的定解问题
考虑一阶常微分方程的初值问题
dy f ( x, y) dx y ( a ) y0 x [a , b ]
只要 f (x, y) 在[a, b] R1 上连续，且关于 y 满足 Lipschitz 条
件，即存在与 x, y 无关的常数 L 使 | f ( x, y1 ) f ( x, y2 ) | L | y1 y2 |
对任意定义在 [a, b] 上的 y1(x) 和 y2(x) 都成立，则上述问题 存在唯一解。
差分方法
要计算出解函数 y(x) 在一系列节点 a = x0< x1<…< xn= b 处的近似值 yi y( xi ) (i 1, ... , n) 节点间距 hi xi 1 xi (i 0, ... , n 1) 为步长，通常采用等距节点， 即取 hi = h (常数)。 在这些节点上采用离散化方法，（通常用数值积分、微分、 泰勒展开等）将上述初值问题化成关于离散变量的相应问题。 把这个相应问题的解yn作为y(xn)的近似值。这样求得的yn就是 上述初值问题在节点xn上的数值解。一般说来，不同的离散化
Step 3: 将 yi+1 与 y( xi+1 ) 在 xi 点的泰勒展开作比较
yi 1 yi (1 2 )h y( xi ) 2 ph2 y( xi ) O(h3 )
h2 y( xi 1 ) y( xi ) hy( xi ) y( xi ) O( h3 ) 2
改进的欧拉格式
考察改进的欧拉法，可以将其改写为：
y i 1 K1 K2
1 1 y i h K 1 K 2 2 2 f ( xi , yi ) f ( xi h, yi hK 1 )
算法大全第15章_常微分方程的解法
-1-第十五章 常微分方程的解法建立微分方程只是解决问题的第一步，通常需要求出方程的解来说明实际现象，并加以检验。
如果能得到解析形式的解固然是便于分析和应用的，但是我们知道，只有线性常系数微分方程，并且自由项是某些特殊类型的函数时，才可以肯定得到这样的解，而绝大多数变系数方程、非线性方程都是所谓“解不出来”的，即使看起来非常简单的方程如22dyy x dx=+，于是对于用微分方程解决实际问题来说，数值解法就是一个十分重要的手段。
§1 常微分方程的离散化下面主要讨论一阶常微分方程的初值问题，其一般形式是(,)()dyf x y a x bdxy a y ⎧=≤≤⎪⎨⎪=⎩ (1) 在下面的讨论中，我们总假定函数(,)f x y 连续，且关于y 满足李普希兹(Lipschitz)条件，即存在常数L ，使得|(,)(,)|||f x y f x y L y y -≤-这样，由常微分方程理论知，初值问题(1)的解必定存在唯一。
所谓数值解法，就是求问题（1）的解 y (x )在若干点012N a x x x x b =<<<<=处的近似值(1,2,,)n y n N =的方法，(1,2,,)n y n N = 称为问题（1）的数值解，1n n n h x x +-=称为由n x 到1n x +的步长。
今后如无特别说明，我们总取步长为常量h 。
建立数值解法，首先要将微分方程离散化，一般采用以下几种方法： （i ）用差商近似导数 若用向前差商()()1n n y x y x h+-代替()n y x '代入（1）中的微分方程，则得()()()()1,(0,1,)n n n n y x y x f x y x n h+-≈=化简得()()()()1,n n n n y x y x hf x y x +≈+如果用()n y x 的近似值n y 代入上式右端，所得结果作为()1n y x +的近似值，记为1n y +， 则有()1,(0,1,)n n n n y y hf x y n +=+=(2)这样，问题（1）的近似解可通过求解下述问题()10,(0,1,)()n n n n y y hf x y n y y a +⎧=+=⎨=⎩ (3) 得到，按式（3）由初值0y 可逐次算出1y ,2y ,…。
常微分方程和差分方程
详细描述
差分方法将微分方程转化为离散化的差分方 程，然后通过迭代求解这些差分方程来逼近 微分方程的解。该方法适用于大规模问题，
且具有较高的计Leabharlann 效率和精度。05 常微分方程与差分方程的 并行计算
并行计算的基本概念
并行计算
指在同一时间段内处理多个任务或计算多个 数据的方法，以提高计算效率和速度。
并行计算模型
总结词
龙格-库塔方法是一种迭代方法，通过构造一系列近似解来逼近微分方程的精确解。
详细描述
龙格-库塔方法采用了一种更加稳定和精确的方法来逼近微分方程的解，它通过在每个时间步长内应用 一系列线性插值来改进近似解。该方法对于刚性和非刚性微分方程都适用，且具有较高的精度和稳定 性。
差分方法
总结词
差分方法是基于离散化时间或空间的数值方 法，通过将微分方程转化为差分方程来求解 。
常见的并行计算模型包括分布式计算、多线程计算 、GPU加速计算等。
并行计算的优势
通过并行计算，可以显著提高大规模计算任 务的执行效率和速度，减少计算时间。
并行计算在常微分方程中的应用
并行求解常微分方程
01
利用并行计算技术，可以将常微分方程的求解过程分解为多个
子任务，并同时处理这些子任务，从而加快求解速度。
初值问题与解的存在唯一性
初值问题
给定函数在某点的初始值，求解该函数在初始点附近的性质。
解的存在唯一性
对于适当的初值问题，存在唯一的解满足给定的条件。
一阶常微分方程
定义
只含有一个导数的一阶常微分方程。
求解方法
通过积分、代入法、分离变量法等求解。
高阶常微分方程
定义
包含未知函数的高阶导数的常微分方 程。
2023年常微分方程与差分方程解法归纳
常微分方程解法归纳1.一阶微分方程部分①可分离变量方程（分离变量法）假如一阶微分方程中旳二元函数可表达为),(y x f dxdy =),(y x f 旳形式，我们称为可分离变量旳方程。
)()(),(y h x g y x f =)()(y h x g dx dy =对于此类方程旳求解我们首先将其分离变量为旳形dx x g y h dy )()(=式，再对此式两边积分得到从而解出C dx x g y h dy +=⎰⎰)()()()(y h x g dx dy =旳解，其中C 为任意常数。
详细例子可参照书本P10—P11旳例题。
②一阶线性齐次、非齐次方程（常数变易法）假如一阶微分方程中旳二元函数可表达为),(y x f dxdy =),(y x f 旳形式，我们称由此形成旳微分方程y x P x Q y x f )()(),(-=为一阶线性微分方程，尤其地，当时我们称其)()(x Q y x P dxdy =+0)(≡x Q 为一阶线性齐次微分方程，否则为一阶线性非齐次微分方程。
对于此类方程旳解法，我们首先考虑一阶线性齐次微分方程，这是可分离变量旳方程，两边积分即可得到0)(=+y x P dxdy ，其中C 为任意常数。
这也是一阶线性非齐次微分方程旳⎰=-dx x P Ce y )(特殊状况，两者旳解存在着对应关系，设来替代C ，于是一阶线)(x C 性非齐次微分方程存在着形如旳解。
将其代入⎰=-dx x P e x C y )()(我们就可得到)()(x Q y x P dx dy =+这其实也就是)()()()()()()()()(x Q e x C x P e x C x P e x C dx x P dx x P dx x P =⎰+⎰-⎰'---，再对其两边积分得，于是将其⎰='dx x P e x Q x C )()()(C dx e x Q x C dx x P +⎰=⎰)()()(回代入即得一阶线性微分方程旳通解⎰=-dx x P e x C y )()()()(x Q y x P dx dy =+。
第3章 常微分方程的差分方法-1
y xn 1 y xn h f xn , y xn y ( x0 ) y0
y xn 1 y xn h f xn 1 , y xn 1
f ' ( x)
f ( x x ) f ( x ) x
y ( x0 ) y0 f ( x ) f ( x x ) y xn 1 y xn 1 2h f xn , y xn f ' ( x) y ( x0 ) y0
2015年4月9日9时19分
计算方法---- 常微分方程的差分方法
3.2
第三章 1．教学内容：
常微分方程的差分方法
Euler方法：Euler公式，单步显式公式极其局部截断误 差；后退Euler公式，单步隐式公式极其局部截断误差；梯 形公式，预测校正公式与改进Euler公式。
2．重点难点：
Euler公式，预测校正公式与改进Euler公式
欧拉（Euler）方法
Euler方法是求解初值问题的最简单方法 ，精度差。然而对理论分析很有用。RungeKutta法是对Euler法的改进
2015年4月9日分方法
3.15
3.1
1、欧拉格式
欧拉方法
y ' f x, y y x0 y0
f ' ( x) x
f ( x)
第一步：离散化 第二步：处理导数项
2015年4月9日9时19分
f ' ( x)
f ( x ) f ( x x ) x
f ' ( x)
计算方法---- 常微分方程的差分方法
f ( x x ) f ( x x ) 3.12 2x
2015年4月9日9时19分
常微分方程的解法介绍
常微分方程的解法介绍常微分方程是描述自变量和未知函数及其导数之间关系的方程。
在数学和工程领域中，常微分方程是一种非常重要的数学工具，广泛应用于描述自然现象和工程问题。
解常微分方程是求解这些方程的未知函数的过程，下面将介绍几种常见的解法。
一、分离变量法分离变量法是解常微分方程最基本的方法之一。
对于形如dy/dx=f(x)g(y)的一阶微分方程，可以通过将变量分离来求解。
具体步骤如下：1. 将方程写成dy/g(y)=f(x)dx的形式；2. 对两边同时积分，得到∫(1/g(y))dy=∫f(x)dx；3. 分别对y和x积分，得到方程的通解。
例如，对于方程dy/dx=x/y，可以将方程改写为ydy=xdx，然后对两边同时积分，得到y^2=2x+C，其中C为积分常数，即为方程的通解。
二、齐次方程法对于形如dy/dx=F(y/x)的一阶齐次微分方程，可以通过引入新的变量u=y/x来将其转化为分离变量的形式。
具体步骤如下：1. 令u=y/x，即y=ux，然后对x求导得到dy/dx=u+x(du/dx)；2. 将dy/dx和u代入原方程，化简得到F(u)=u+x(du/dx)；3. 通过变量分离法解出u的表达式，再将u=y/x代入，即可得到原方程的通解。
三、一阶线性微分方程法一阶线性微分方程的一般形式为dy/dx+p(x)y=q(x)，其中p(x)和q(x)为已知函数。
解一阶线性微分方程的方法是利用积分因子来将其转化为恰当微分方程。
具体步骤如下：1. 将方程写成dy/dx+p(x)y=q(x)的形式；2. 求出积分因子μ(x)=exp(∫p(x)dx)；3. 用积分因子乘以方程两边，化为恰当微分方程的形式；4. 求解恰当微分方程，得到原方程的通解。
四、常数变易法对于形如dy/dx+p(x)y=q(x)的一阶线性微分方程，如果p(x)和q(x)为常数，可以利用常数变易法来求解。
具体步骤如下：1. 令y=u(x)v(x)，其中u(x)和v(x)为待定函数；2. 将y=u(x)v(x)代入原方程，化简得到关于u(x)和v(x)的两个方程；3. 解出u(x)和v(x)，再将其代入y=u(x)v(x)，即可得到原方程的通解。
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毕业论文题目抛物型方程的差分解法学院数学科学学院专业信息与计算科学班级计算0802学生王丹丹学号20080901045指导教师王宣欣二〇一二年五月二十五日摘要偏微分方程的数值解法在数值分析中占有重要的地位，很多科学技术问题的数值计算包括了偏微分方程的数值解问题【1】。
近三十多年来，数值解法的理论和方法都有了很大的发展，而且在各个科学技术的领域中应用也愈来愈广泛。
本文的研究主要集中在依赖于时间的问题，借助于简单的常系数扩散方程，介绍抛物型方程的差分解法。
本文以基本概念和基本方法为主，同时结合算例实现算法。
第一部分介绍偏微分方程及差分解法的基本概念，引入本文的研究对象——常系数扩散方程：22,,0 u ua x R tt x∂∂=∈>∂∂第二部分介绍上述方程的几种差分格式及每种格式的相容性、收敛性与稳定性。
第三部分通过算例检验每种差分格式的可行性。
关键词：偏微分方程；抛物型；差分格式；收敛性；稳定性；算例ABSTRACTThe numerical solution of partial differential equation holds an important role in numerical analysis .Many problems of compution in the field of science and techology include the numerical solution of partial differential equation. For more than 30 years, the theory and method of the numerical computation made a great development and its applications in various fields of science and technology are more and more widely. This paper focuses on the problems based on time. I will use object-constant diffusion equation to introduces the finite difference method of parabolic equation. This paper mainly focus on the basic concept ,basic method and simple numerical example.The first part of this paper introduces partial differential equations and basic concepts of finite difference method.I will introduce the object-constant diffusion equation for thefirst time.22,,0 u ua x R tt x∂∂=∈>∂∂The second part of this paper introduces several difference schemes of the above equation and their compatibility ,convergence and stability.The third part tests the accuracy of each scheme.Key words:partial differential equation；parabolic；difference scheme；convergence；stability；application目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)1前言 (1)2基本概念和定理 (2)2.1抛物型方程的基本概念 (2)2.1.1偏微分方程的定义 (2)2.1.2抛物型方程的定义 (2)2.1.3初边值条件的定义 (3)2.2 差分方法的基本思想 (3)2.3网格剖分 (4)2.4截断误差的基本概念 (5)2.5相容性的基本概念 (7)2.6收敛性的基本概念 (7)2.7稳定性的基本概念 (8)2.7.1判断稳定性的直接法 (8)2.7.2判断稳定性的Fourier方法 (9)3常系数扩散方程的差分格式及其相容性、收敛性和稳定性分析 (12)3.1向前差分格式 (12)3.2向后差分格式 (13)3.3 Crank-Nicolson格式 (14)3.4 Richardson格式 (16)4差分解法的应用 (18)结论 (25)参考文献..................................................... .................. .. (26)致谢 (27)附录 (28)1前言微积分方程这门学科产生于十八世纪，欧拉在他的著作中最早提出了弦振动的二阶方程，随后不久，法国数学家达朗贝尔也在他的著作《论动力学》中提出了特殊的偏微分方程[2]。
偏微分方程得到迅速发展是在十九世纪，那时候，数学物理问题的研究繁荣起来了，许多数学家都对数学物理问题的解决做出了贡献。
对于偏微分方程的求解，虽然具有明确表达式的解析解是很好的结果，但是能求出解析解的情况却十分有限，即使是最简单的双变量二阶线性常系数偏微分方程，也往往难以得到解析解。
这是因为方程的解除了取决于方程本身的复杂度外，还要考虑到边界条件的复杂性[3]。
很复杂的二阶偏微分方程，也许因为边界条件的简单性存在很简单的解析解，但是如果边界条件稍微复杂，就算是二阶常微分方程也没有解析解。
从目前的研究现状来看，偏微分方程数值解的理论和方法都日趋成熟，很多学术论文都在力求寻找更为精确且性质良好的求解方法。
而且在实际问题中常会遇到多个自变量，非线性的方程或方程组；它们还可能是混合型的偏微分方程（如机翼的跨声速绕流），其解包含着各种间断（如激波间断、按触间断等）[4]。
非线性问题的差分法求解是十分困难的。
抛物型方程的数值解法目前有傅里叶算法(SSPE)、有限差分法(FDM)、有限元法(FEM)等，每种方法都有自己的适用范围，虽然SSPE 的效率高，但本文将选择使用更容易处理阻抗边界条件的FDM。
由于FDM对网格间距要求足够小，计算效率很依赖计算机硬件速度，21 世纪前，大多是FDM的理论推导和误差分析，直到2007 年国际上才出现公开发表的使用FDM求解抛物型方程的实验并得出简单模型的计算结果。
随着电子计算机的发展，在解决各种非线性问题中，FDM法得到了很快的发展，并且出现了许多新的思想和方法，如守恒差分格式，时间相关法、分步法等。
本文将从基本概念和基本方法入手，通过简单的常系数扩散方程，介绍抛物型方程的差分解法及其简单的实际应用，起到初步介绍偏微分方程数值解法的目的，希望有助于初学者了解相关基本知识，培养进一步学习的兴趣。
2基本概念和定理2.1抛物型方程的基本概念2.1.1偏微分方程的定义偏微分方程在科学研究和工程技术中常常会出现，比如核反应和核爆炸过程的数学模型、飞行器设计过程中的空气动力学问题等等。
定义2.1 含有未知函数12(,,,)n u x x x t …,的偏导数的方程称为偏微分方程。
如果方程中对于未知函数和它的所有偏导数都是线性的，这样的方程称为线性偏微分方程，否则称它为非线性偏微分方程。
方程中出现的偏导数的最高阶是方程的阶。
下面举出几个典型的偏微分方程：（1）Laplace 方程[5]222222120nu u u x x x ∂∂∂++=∂∂∂…+ 其中()u u x =，该方程称为调和方程。
在力学、电学常常遇到的势函数满足这个方程。
（2）对流扩散方程222222()u u u u u u a b F k x y t x y t∂∂∂∂∂∂++=+++∂∂∂∂∂∂ 其中(,,)u u x y t =表示流场中某种物质的浓度，(,)a b 是流速。
（3）波动方程22222222212()(,)nu u u u a F x t t x x x ∂∂∂∂=+++∂∂∂∂…+ 其中()u u x =，而(,)F x t 给定。
在一些声学、光学和力学的波动问题中常常出现这类方程。
2.1.2抛物型方程的定义定义2.2 设12(,,)n u u x x x =…,，其中n x 可以是时间变量t ，二阶拟线性方程指2,11nn ij i i j i i j i u u a b cu f x x x ==∂∂++=∂∂∂∑∑，其中ij a ，b ，c 和f 可以与12,,n x x x …,有关，也可以与u 和iu x ∂∂有关。
定义2.3 对于二阶拟线性方程2,11nn ij i i j i i j i u u a b cu f x x x ==∂∂++=∂∂∂∑∑，设矩阵[]ij A a =是一个n n ⨯的矩阵，如果A 的特征值至少有一个为零，则该方程称为抛物型方程。
考虑常系数扩散方程 22,,0u u a x R t t x ∂∂=∈>∂∂ （2.1）其中u 是扩散过程中某种物质的浓度，a 是扩散系数。
显然它是二阶线性方程，其中11122122,0a a a a a ====，它的矩阵为000a A ⎛⎫= ⎪⎝⎭，A 的特征值为121,0a λλ==，所以方程（2.1）是一个抛物型方程。
在下文中我们将以该方程为基本模型讨论适用于抛物型方程定解问题的几种差分格式。
2.1.3初边值条件的定义定义2.4 对于偏微分方程我们都是在一些特定条件下求方程的解，这样的条件称为定解条件。
如果在nR 的某个区域Ω内求解方程，在Ω的边界∂Ω上给出u 的条件称为边界条件。
在超平面0t t =给出的条件称为初始条件。
给出了方程和定解条件，就构成了一个定解问题。
按照定解条件的不同给法，可将方程（2.1）的定解问题分为两类。
第一类，初值问题：空间变量x 的变化范围是x -∞<<∞。
求具有所需次数偏微分的函数(,)u x y ，满足（2.1）和初始条件(,0)(),u x x x ϕ=-∞<<∞第二类，初边值问题：空间变量x 的变化范围是a x b <<。
求具有所需次数偏微分的函数(,)u x y ，满足（2.1）和初始条件(,0)(),u x g x x =-∞<<∞及边界条件12(,)(),(,)()u a t t u b t t ϕϕ==2.2 差分方法的基本思想差分方法又称为有限差分方法或网格法，是求偏微分方程定解问题的数值解中应用最广泛的方法之一。