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

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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

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

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

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

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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

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

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当 x x1 时,得 y1 y0 f(x0 , y0 )(x1 x0 )
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。
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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

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

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,

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(
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