第4章常微分方程数值解法PPT课件

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常微分方程的数值解法

常微分方程的数值解法

常微分方程的数值解法在自然科学的许多领域中,都会遇到常微分方程的求解问题。

然而,我们知道,只有少数十分简单的微分方程能够用初等方法求得它们的解,多数情形只能利用近似方法求解。

在常微分方程课中已经讲过的级数解法,逐步逼近法等就是近似解法。

这些方法可以给出解的近似表达式,通常称为近似解析方法。

还有一类近似方法称为数值方法,它可以给出解在一些离散点上的近似值。

利用计算机解微分方程主要使用数值方法。

我们考虑一阶常微分方程初值问题⎪⎩⎪⎨⎧==00)(),(yx y y x f dx dy在区间[a, b]上的解,其中f (x, y )为x, y 的已知函数,y 0为给定的初始值,将上述问题的精确解记为y (x )。

数值方法的基本思想是:在解的存在区间上取n + 1个节点b x x x x a n =<<<<= 210这里差i i i x x h -=+1,i = 0,1, …, n 称为由x i 到x i +1的步长。

这些h i 可以不相等,但一般取成相等的,这时na b h -=。

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y n 作为y (x n )的近似值。

这样求得的y n 就是上述初值问题在节点x n 上的数值解。

一般说来,不同的离散化导致不同的方法。

§1 欧拉法与改进欧拉法 1.欧拉法1.对常微分方程初始问题(9.2))((9.1) ),(00⎪⎩⎪⎨⎧==y x y y x f dx dy用数值方法求解时,我们总是认为(9.1)、(9.2)的解存在且唯一。

欧拉法是解初值问题的最简单的数值方法。

从(9.2)式由于y (x 0) = y 0已给定,因而可以算出),()('000y x f x y =设x 1 = h 充分小,则近似地有:),()(')()(00001y x f x y hx y x y =≈-(9.3)记 ,n ,,i x y y i i 10 )(== 从而我们可以取),(0001y x hf y y ==作为y (x 1)的近似值。

常微分方程的数值解

常微分方程的数值解

f ( x, y1 ) f ( x, y2 ) L y1 y2
(其中 L 为 Lipschitz 常数)则初值问题( 1 )存 在唯一的连续解。
求问题(1)的数值解,就是要寻找解函数在一 系列离散节点x1 < x2 <……< xn < xn+1 上的近似 值y1, y 2,…,yn 。 为了计算方便,可取 xn=x0+nh,(n=0,1,2,…), h称为步长。
(1),(2)式称为初值问题,(3)式称为边值问题。 在实际应用中还经常需要求解常微分方程组:
f1 ( x, y1 , y2 ) y1 ( x0 ) y10 y1 (4) f 2 ( x, y1 , y2 ) y2 ( x0 ) y20 y2
本章主要研究问题(1)的数值解法,对(2)~(4)只 作简单介绍。
得 yn1 yn hf ( xn1 , yn1 )
上式称后退的Euler方法,又称隐式Euler方法。 可用迭代法求解
二、梯形方法 由
y( xn1 ) y( xn )
xn1 xn
f ( x, y( x))dx
利用梯形求积公式: x h x f ( x, y( x))dx 2 f ( xn , y( xn )) f ( xn1 , y( xn1 ))
常微分方程的数言 简单的数值方法 Runge-Kutta方法 一阶常微分方程组和高阶方程
引言
在高等数学中我们见过以下常微分方程:
y f ( x, y, y) a x b y f ( x, y ) a x b (2) (1) (1) y ( x ) y , y ( x ) y 0 0 0 0 y ( x0 ) y0 y f ( x, y, y) a x b (3) y(a) y0 , y(b) yn

常微分方程初值问题数值解法

常微分方程初值问题数值解法
根据微分方程的性质和初始条件,常 微分方程初值问题可以分为多种类型, 如一阶、高阶、线性、非线性等。
数值解法的必要性
实际应用需求
许多实际问题需要求解常微分方程初值问题,如物理、 化学、生物、工程等领域。
解析解的局限性
对于复杂问题,解析解难以求得或不存在,因此需要 采用数值方法近似求解。
数值解法的优势
未来发展的方向与挑战
高精度算法
研究和发展更高精度的算法,以提高数值解的准确性和稳定性。
并行计算
利用并行计算技术,提高计算效率,处理大规模问题。
自适应方法
研究自适应算法,根据问题特性自动调整计算精度和步长。
计算机技术的发展对数值解法的影响
1 2
硬件升级
计算机硬件的升级为数值解法提供了更强大的计 算能力。
它首先使用预估方法(如欧拉方法)得到一个 初步解,然后使用校正方法(如龙格-库塔方法) 对初步解进行修正,以提高精度。
预估校正方法的优点是精度较高,且计算量相 对较小,适用于各种复杂问题。
步长与误差控制
01
在离散化过程中,步长是一个重要的参数,它决定 了离散化的精度和计算量。
02
误差控制是数值逼近的一个重要环节,它通过设定 误差阈值来控制计算的精度和稳定性。
能够给出近似解的近似值,方便快捷,适用范围广。
数值解法的历史与发展
早期发展
早在17世纪,科学家就开始尝 试用数值方法求解常微分方程。
重要进展
随着计算机技术的发展,数值 解法在20世纪取得了重要进展, 如欧拉法、龙格-库塔法等。
当前研究热点
目前,常微分方程初值问题的 数值解法仍有许多研究热点和 挑战,如高精度算法、并行计
软件优化
软件技术的发展为数值解法提供了更多的优化手 段和工具。

常微分方程数值解法5262115页PPT文档

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x 1 ( t ) 表示时刻 t 食饵的密度,x 2 ( t ) 表示捕食者的密度;
r 表示食饵独立生存时的增长率;
d 表示捕食者独立生存时的死亡率;
a 表示捕食者的存在对食饵增长的影响系数,反映捕
食者对食饵的捕获能力;
b 表示食饵的存在对捕食者增长的促进系数,反映食
饵对捕食者的喂养能力
150 100
令 y 1 y ,y 2 y ',y 3 y '', ,y n y ( n 1 )
可以将以上高阶微分方程化为如下一阶常微分方程组
y1 ' y2 y2 ' y3 yn ' an(x)y1
a1(x)yn f (x)
例:P120,1(a),Bessel方程
常微分方程的数值解
一般地,凡表示未知函数,未知函数的导 数与自变量之间的关系的方程叫做微分方 程.未知函数是一元函数的,叫常微分方 程;未知函数是多元函数的,叫做偏微分方 程.

y ' x y'x2y2 y''y'xy
Matlab实现 [t,x]=ode45(f,ts,x0,options,p1,p2,......)
50 0 0
30 20 10
0 0
10
20
50
30
20
10

0
30
0
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8
6
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0
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高阶常微分方程的解法
高阶常微分方程
y ( n ) a 1 ( x ) y ( n 1 ) a ( n 1 ) ( x ) y ' a n ( x ) y f( x )

常微分方程 PPT课件

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分曲线和积分曲线族的概念,只不过此时积分曲线所在的空间维数不同,我们将
在第4章详细讨论.
最后,我们要指出,本书中按习惯用
代替
而 分别代表
本节要点: 1.常微分程的定义,方程的阶,隐式方程,显式方程,线性方程,非线性方程. 2.常微分方程解的定义,通解,特解,通积分,特积分. 3.初值问题及初值问题解的求法. 4.解的几何意义,积分曲线.
所以它们都是一阶齐次方程.因此,一阶齐次微分方程可以 写为
(1.27)
1.3.1 齐次方程的解法 方程(1.27)的特点是它的右端是一个以为
变元的函数,经过如下的变量变换,它能化 为变量可分离方程.
令 则有 代入方程(1.27)得
(1.28)

方程(1.28)是一个 变量可分离方程,当 时,分离 变量并积分,得到它的通积分 (1.29)
常微分方程课件
第一章 初等积方法 第二章 基本定理 第三章 线性微分方程 第四章 线性微分方程组 第五章 定性与稳定性概念 第六章 一阶偏微方程初步
第1讲 微分方程与解 微分方程
什么是微分方程?它是怎样产生的?这是首先要回答的问题.
300多年前,由牛顿(Newton,1642-1727)和莱布尼兹 (Leibniz,1646-1716)所创立的微积分学,是人类科学史上划
(1.13)
显然,方程(1.4)是一阶线性方程;方程(1.5)是一阶非线性方程;方程 (1.6)是二阶线性方程;方程(1.7)是二阶非线性方程.
通解与特解
微分方程的解就是满足方程的函数,可定义如下.
定义1.1 设函数 在区间I上连续,且有直
到n阶的导数.如果把
代入方程(1.11),得到在
区间I上关于x的恒等式,

实验4 常微分方程的数值解法

实验4 常微分方程的数值解法

[内容] 1. 欧拉格式(或改进的欧拉格式),编写 相应的程序并能正确运行。 2. 经典四:先描述清楚问题。
实验4 常微分方程的数值解法 [要求]
1.程序的调试要耐心、细致;
2.语句应尽可能加注注释; 3.本次实验的各个程序(M文件)打包成压缩文件 (格式:学号姓名.RAR,如:200910119李娟.RAR), 按时提交。
实验4 常微分方程的数值解法
[目的]
1.常微分方程差分算法的计算机实现;
2.进一步理解欧拉格式、改进的欧拉格式(预报—
校正系统)、龙格—库塔格式等算法,会运用这些方
法解决初步的常微分方程的求解问题; 3.进一步熟悉MATLAB数学软件的使用,锻炼程序 调试、排错的能力。
实验4 常微分方程的数值解法

常微分方程数值解法

常微分方程数值解法

欧拉方法
总结词
欧拉方法是常微分方程数值解法中最基础的方法之一,其基本思想是通过离散化时间点上的函数值来 逼近微分方程的解。
详细描述
欧拉方法基于微分方程的局部线性化,通过在时间点上逐步逼近微分方程的解,得到一系列离散点上 的近似值。该方法简单易行,但精度较低,适用于求解初值问题。
龙格-库塔方法
总结词
影响
数值解法的稳定性对计算结果的精度和可靠 性有重要影响。
判断方法
通过分析数值解法的迭代公式或离散化方法, 判断其是否具有稳定性和收敛性。
数值解法的收敛性
定义
数值解法的收敛性是指随着迭代次数的增加, 数值解逐渐接近于真实解的性质。
影响
数值解法的收敛性决定了计算结果的精度和 计算效率。
分类
根据收敛速度的快慢,可以分为线性收敛和 超线性收敛等。
判断方法
通过分析数值解法的迭代公式或离散化方法, 判断其是否具有收敛性。
误差分析
定义
误差分析是指对数值解法计算过程中 产生的误差进行定量分析和估计的过 程。
分类
误差可以分为舍入误差、截断误差和 初始误差等。
影响
误差分析对于提高计算精度和改进数 值解法具有重要意义。
分析方法
通过建立误差传递公式或误差估计公 式,对误差进行定量分析和估计。
生物学
生态学、生物种群动态和流行病传播 等问题可以通过常微分方程进行建模
和求解。
化学工程
化学反应动力学、化学工程流程模拟 等领域的问题可以通过常微分方程进 行描述和求解。
经济学
经济系统动态、金融市场模拟和预测 等问题可以通过常微分方程进行建模 和求解。
02 常微分方程的基本概念
常微分方程的定义

常微分方程的数值解及其它问题PPT课件

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2020/10/13
3
• 数值积分
• quad('fname',a,b,tol,trace) Simpson法求数值积 分。
• quad8('fname',a,b,tol,trace) Newton-Cotes法求 数值积分。
• fname是被积函数文件名。
• b,a分别是积分上下限。
• 用tol来控制积分精度。可缺省。缺省时默认 tol=0.001。
b
1
( b a )n
a f ( x ) d ( b x a ) 0 f ( a ( b a ) u ) d u ni 1 f ( a ( b a ) u i)
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13
例 如 对 于 上 面 的 离 散 函 数 , 我 们 有 a=1 , b=1.5。于是我们可键入:
• 用trace来控制是否用显示积分过程。可缺省。 缺省时默认trace=0,不显示过程。
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4
例如:求
e3 x2
0
dx。
第一步:在编辑器中建立被积函数的M文
件。取名为fname。即在编辑器中输入:
functiห้องสมุดไป่ตู้n y=fname(x)
y=exp(-x^2);
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例如有函数
x i 1 . 0 0 0 0 1 . 1 0 0 0 1 . 2 0 0 0 1 . 3 0 0 0 1 . 4 0 0 0 1 . 5 0 0 0 y i 1 . 8 4 1 5 2 . 1 9 0 3 2 . 5 5 8 4 2 . 9 4 2 6 3 . 3 3 9 6 3 . 7 4 6 2
常微分方程的数值解及其它问 题的数值解
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f(xn,yn)
y y0 n 1 y(y x n 0 )h f(xn,yn) n0,1,2,
根据 y0 可以一步步计算出函数 y y(x) 在 x1, x2, x3 x4, …上的近似值 y1, y2, y3, y4 , …
常微分方程数值解是一组离散的函数值数据,它的 精确表达式很难求解得到,但可以进行插值计算后 用插值函数逼近 y(x)
四 常微分方程数值解法
1
整体概述
概述一
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概述二
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概述三
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2
常微分方程数值解法
引言(常微分方程数值解法概述) 显式欧拉法、隐式欧拉法、二步欧拉法 局部截断误差与精度 改进的欧拉方法 龙格-库塔方法 收敛性与稳定性简述 一阶常微分方程组与高阶常微分方程
即积分区间为:[xn1, xn1],则:
xn1 xn1
ydxy(xn1)y(xn1)
xn1 xn1
f[x,y(x)]dx
(xn1xn1)f[xn,y(xn)] 中矩形公式
2hf[xn,y(xn)]
以 y(x) 在 xn 1, xn 上的近似值代替精确值可得:
yy0n1 y(yxn01)2hf(xn,yn)
3
引言
一阶常微分方程初值问题:
y f (x, y)
y
(
x0
)
y0
定理:若 f (x, y) 在某闭区域 R :
微分方程 初始条件
| x x 0 | a ,| y y 0 | b ( a 0 , b 0 )
上连续,且在 R 域内满足李普希兹 (Lipschitz) 条件, 即存在正数 L,使得对于 R 域内的任意பைடு நூலகம்值 y1, y2,下 列不等式成立:
➢ y(xn):待求函数 y(x) 在 xn 处的精确函数值 ➢ yn :待求函数 y(x) 在 xn 处的近似函数值
6
y ( x n ) l h i m 0 y ( x n h h ) y ( x n ) y ( x n 1 ) h y ( x n )
代入初值问题表达式可得:
yn1yn h
需要前两步 的 计 算 结11 果
梯形公式欧拉法
在数值积分法中,如果用梯形公式近似计算 f (x, y)
在区间 [xn, xn+1] 上的积分,即:
x x n n 1f[x,y(x)]d x(x n 1x n)f[x n,y(x n)] 2 f[x n 1,y(x n 1)]
h
2f[x n,y(x n)]f[x n 1,y(x n 1)]
梯形公式欧拉法: y n 1 y n h 2 [ ( y n x n 1 ) ( y n 1 x n 1 1 ) ]
[ 1 ( h 2 ) ] y n 1 [ 1 ( h 2 ) ] y n ( h 2 ) ( x n x n 1 2 )
y n 1 y n h ( y n 1 x n 1 1 )
( 1 h ) y n 1 y n h ( x n 1 1 ) y n h ( x n h 1 ) y n 1 ( 1 1 h ) [ y n h ( x n h 1 ) ] ( y n 0 .1 x n 0 .1 1 )1 .1
|f ( x , y 1 ) f ( x , y 2 ) | L |y 2 y 1 | 则上述初值问题的连续可微的解 y(x) 存在并且唯一。4
引言(续)
实际生产与科研中,除少数简单情况能获得初值问题 的初等解(用初等函数表示的解)外,绝大多数情况 下是求不出初等解的。 有些初值问题即便有初等解,也往往由于形式过于复 杂而不便处理。 实用的方法是在计算机上进行数值求解:即不直接求 y(x) 的显式解,而是在解所存在的区间上,求得一系 列点 xn (n 0, 1, 2, …) 上解的近似值。
7
欧拉方法(续)
方法二 数值积分法
将微分方程 y f (x, y) 在区间 [xn, xn+1] 上积分:
xn1 xn
ydxy(xn1)y(xn)
xn1 xn
f[x,y(x)]dx
(xn1xn)f[xn,y(xn)]
hf[xn,y(xn)]
同样以近似值 yn 代替精确值 y(xn) 可得:
(x n 1x n )f[x n 1 ,y (x n 1 )] h f[x n 1 ,y (x n 1 )]
这样便得到了隐式欧拉法: yn1 ynhf(xn1,yn1) y0 y(x0)
含有未知 的函数值
隐式欧拉法没有显式欧拉法方便
10
二步欧拉法
在数值积分法推导中,积分区间宽度选为两步步长,
yy0n1 y(yxn0) hf(xn,yn)
8
欧拉方法的几何意义
y P0
P5 P1 P2 P3 P4
P6 y y(x)
0 x0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
x
9
隐式欧拉法
在数值积分法推导中,积分的近似值取为积分区间宽 度与右端点处的函数值乘积,即:
x x n n 1y d xy (x n 1 )y (x n )x x n n 1f[x ,y (x )]d x
用近似值代替精确值可得梯形公式欧拉法: h
y n 1 y n 2 [f(x n ,y n ) f(x n 1 ,y n 1 )]
上式右端出现了未知项,可见梯形法是隐式欧拉法
的一种;实际上,梯形公式欧拉法是显式欧拉法与
隐式欧拉法的算术平均。
12

用显式欧拉法、隐式欧拉法、梯形法求解初值问题:
y y x 1
5
欧拉(Euler)方法
方法一 化导数为差商的方法 y ( x n ) l h i m 0 y ( x n h h ) y ( x n ) y ( x n 1 ) h y ( x n )
由于在逐步求解的过程中,y(xn) 的准确值无法求解 出来,因此用其近似值代替。 为避免混淆,以下学习简记:
y(0)
1
取 h 0.1,计算到 x 0.5,并与精确解进行比较
解:由已知条件可得:h 0.1,x0 0, y0 1, f (x, y) y x 1
显式欧拉法:
yn1 yn h(yn xn 1)
(1h)yn hxn h
0.9yn 0.1xn 0.1
13
例:(续)
隐式欧拉法: 化简得:
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