差分方程模型的稳定性分析分析解析

差分方程模型的稳定性分析分析解析
差分方程模型的稳定性分析分析解析

分类号 学号密题 目

(中、英文)

作者姓名 指导教师 学科门类 提交论文日期专业名称 成绩评定 数学与应用数学 理 学

咸阳师范学院2016届本科毕业设计(论文)

摘要

微分方程是研究数学的一个重要分支,是本科期间我们必须掌握的基本知识,而本文我们研究的是一个递推关系式,也称差分方程。它是一种离散化的微分方程,是利用描述客观事物的数量关系的一种重要的数学思想来建立模型的。而利用差分方程建立模型解决问题的方法在生活中随处可见,比如在自由竞争市场经济中的蛛网模型是利用差分方程分析经济何时趋于稳定,又如金融问题中的养老保险也是利用差分方程来分析保险品种的实际投资价值。而差分方程模型是描述客观世界中随离散时间变量演化规律的有力建模工具。本文首先给出差分方程的定义以及求解过程并给出判断差分方程稳定性的判断方法,随后以同一环境下的羊群和草群的相互作用为模型分析其种群的数量变化过程,进而研究线性差分方程的稳定性,最后用一个实际模型来更好的说明差分方程的稳定性对解决实际问题有非常大的帮助。

关键字:差分方程;差分方程模型;平衡点;稳定性

差分方程模型的稳定性分析

Abstract

Difference equation is also called recursive equation, it is to describe the relationship between the number of objective things of a kind of important mathematical model. And the use of the differential equation model of the solution can be found everywhere in life. Such as cobweb model in the free market economy is to use the difference equation analysis when the economic stability, and as the financial problem of pension insurance breed difference equation is used to analysis the actual investment value. This paper gives the judge the stability of difference equation to judge method, then in the same group of sheep and grass under the environment of interaction analysis for the model a process, the number of the population change, in turn, study the stability of the linear difference equation. In the end, one practical model to better explain the stability of difference equation.

Key words:Difference equation;Difference equation model ; Balance point; Stability

咸阳师范学院2016届本科毕业设计(论文)

目录

摘要 (1)

Abstract ............................................................................................................................................ II 目录 ................................................................................................................................................ I II 引言 .. (1)

1、差分方程的定义及其分类 (1)

(1)差分算子: (1)

2. 差分方程的求解与稳定性判断方法: (2)

(1)差分方程的求解: (2)

(2).差分方程的平衡解稳定性判断方法: (4)

3. 差分方程模型的应用: (4)

3.1模型:种群模型 (4)

3.11模型的引入与假设 (4)

3.12线性差分方程模型的建立与求解 (5)

3.13生态模型的平衡点及稳定性分析: (7)

总结 (10)

参考文献 (11)

附录 (12)

谢辞 (13)

差分方程模型的稳定性分析

咸阳师范学院2016届本科毕业设计(论文)

引言

随着科学技术的不断发展,将数学思想融入实际生活解决社会问题变得非常

普遍。所以利用差分方程建立模型也显得至关重要。在经济、社会、生态、医疗、

网络、遗传学得某些数据都是按时、日、周、星期、月份、年等汇总和统计的,

这时将时间离散化后建立差分方程模型更为方便,从而解决社会问题趋于稳定的

状态,它是描述客观世界中随离散变量演变规律的一种重要的建立模型的方法,

在现实生活中有很多问题都是借助差分方程模型来刻画并求解的,利用数学的思

路与想法来研究实际问题,从而确保某个体系稳定运作的条件,进一步再结合其

他条件分析,为客观体系的安全稳定运作提供理论上的保障,因此差分方程模型

的稳定性分析是我们数学中研究的一个重要课题。

本文以同一空间下的羊群和草群的相互作用为模型分析这两物种的数量

变化过程,进而研究线性差分方程的平衡点及其稳定性;最后根据差分方程的平

衡点及其稳定性分析的相关理论解决实际问题。我相信差分方程的稳定性相关理

论将在未来更为应用普遍。

1、差分方程的定义及其分类

(1)差分算子:

定义1:设()f x 是定义在R 上的函数,则()(1)()f x f x f x ?=+-称()f x 在x 的差

分,?称为差分算子,()(1)Ef x f x =+称()f x 在x 的位移,E 称为位移算子;用

I 表示恒等算子,即()()If x f x =,这些算子都是线性算子,都是针对函数所定义

的映射。

(2)差分方程:

定义2:含有未知函数及未知函数差分的等式,我们称为差分方程,它的一般表

达形式为:

(,(),(),......())0n

g k x k x k x k ??=

由(1)与(2)的关系,可以将阶数为n 的差分方程写为

(,(),(1)......(f k x k x k x k n ++= 或者(,(),().......())0n f k x k Ex k E x k =

差分方程模型的稳定性分析

我们称f 不显含k 时的方程为自治差分方程。形如(1)(())x k f x k +=表示一阶差

分方程;(1)((),(1)......())x k f x k x k x k n +=++表示n 阶差分方程。

(2)差分方程的分类:

差分方程可以分为两大类:其一为线性差分方程,它是指当

(,(),(1)......())f k x k x k x k n ++是(),(1).....()x k x k x k n ++的线性函数时,称

(,(),(1)......())0f k x k x k x k n ++=为线性差分方程;也就是说

(),(1).....()x k x k x k n ++的次数都为1,其二为非线性差分方程,它是指当

(,(),(1)......())f k x k x k x k n ++是(),(1).....()x k x k x k n ++的非线性函数时,称

(,(),(1)......())0f k x k x k x k n ++=为非线性差分方程。显而易见,非线性差分方程

求解比线性差分方程求解复杂,因此它的解的性态也比较难分析,本文我们只研

究线性差分方程解的性态。

2.差分方程的求解与稳定性判断方法:

(1)差分方程的求解:

使得差分方程称为恒等式的序列称为差分方程的解。

满足方程及初始条件的序列称为初始值问题的解,形如()),()1(k x k f k x =+,

()00x x =称为自治差分方程的初始问题;当f 含有k 时,()()(),,1k x k f k x =+

()00x x =称为非自治差分方程的初始值问题。

那么,现在知道差分方程的解的定义,问题是如何求出一个差分方程的解呢?

这里我们给出普遍的解法----迭代法

定义3:连续用变量的原值推算出新值的一种递推过程称为迭代法。

下面介绍一个具体的迭代过程:

类比常系数一阶微分方程的解法,我们可以容易求得常系数一阶差分方程的通解

为:()()p k c x p x

+-=1 式中c 为任何常数。现在将()00p p =代入通解中可得p p c -=0,所以满足初始条件()00p p =的特解为()()

()p k p p x p x +--=10。 于是我们可得:

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()()()l p k p +--=011;

()()()()()()()l l k p k l p k p +----=+--=10111122

2; ()()()()()()()()l l k k p k l p k p +---+--=+--=110112132

33; ……

()()()()011p k x p x x --=+()()()()()()l l k l k l k x x x x +--++--+------11 (11112211)

=()()[???--k l p k x 01k

l + 现在我们利用该方法来求解以下方程的初始值问题:

例1:()()k x k x 31=+ ()8.00=x

解:其解序列的前几个为:

()8.00=x ;

()()512.0013==x x ;

()()1342.0123==x x ;

()()0024.0233==x x ;

这个初始值问题解的一般形式是()k

k x 38.0=。 那么此差分方程也满足其他初始条件的解,显然()0=k x 和()1=k x 都是此差分方

程的解。

如果其方程满足初始值()00x x =,那么它的解的一般形式为()k

x k x 30=。这里注意此差分方程的解当∞→k 时的极限:当()10>x 时,有()∞=∞

→k x n lim 。 例2 ()()21k k x k x =-+ ()10=x

解:将其转化为()()21k k x k x +=+

其解序列的前几个利用迭代法可得:

()11=x ;

差分方程模型的稳定性分析

()21122=+=x ;

()62232=+=x ;

()153642=+=x ;

(2).差分方程的平衡解稳定性判断方法:

定义4:若有*x ,使*x =*()f x ,则*x 为差分方程(1)(())x k f x k +=的平衡点,

(,)x k x 是差分方程(1)(())x k f x k +=满足0(0)x x =的解,如果对任意给定的正数ε,有

δ>0,使得当*0x x δ-<时,*0(,)x k x x ε-<对所有的k N ∈都成立,则称差分方

程(1)(())x k f x k +=的平衡解*x 是稳定的,否则,称为不稳定的。

我们也可以定理1.31(参考文献[4]32页)分析差分方程平衡解的稳定性。其

定理为;设()f x 有连续的三阶导数,*x 为差分方程(1)(())x t f x t +=的平衡解,则

'*()1f x <时,*x 是渐进稳定的,

'*()f x >1时,*x 是不稳定的;当'*()f x =1,''*()f x ≠0时,*x 是不稳定的,当

'*()f x =1,''*()f x =0,'''*()f x >0时,*x 是不稳定的,当'*()f x =1,''*()f x =0,

'''*()f x <0时,*x 是稳定的;当'*()f x =1-,2'''*

''*2()(())3

f x f x --<0时,*x 是稳定的,当2'''*''*2()(())3f x f x -->0,*x 是不稳定的。 对于阶数为n 的线性差分方程平衡点的稳定性条件是它的特征解,也就是n

次代数方程的解(1,2,3......)i i n λ=均有1i λ<。

3.差分方程模型的应用:

3.1模型:种群模型

3.11模型的引入与假设

在某个生态环境中,羊以草为食。研究将羊群放入草场后羊和草两种群在同

一环境下的种群数量变化。草的生长遵循Logistic 规律(当草群数量太大时,种

群会发生生存竞争,草群的增长率受到环境最大容纳量等因素的影响,从而导致

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增长率的降低)每年固有增长率为0.7,最大密度为2800(密度单位),在草最

茂盛时每只羊每年可吃掉1.2(密度单位)的草。若没有草,羊群的年死亡率高

达0.8,然而草的存在可使羊的死亡得以补偿,在草最茂盛的时候补偿率为1.1.

在这种情况下,羊群和草群的种群数量将如何变化,羊会把草吃完从而导致羊的

数量也减少还是两种群的数量趋于稳定呢?这里我们以200只羊放入密度为1000

和密度为2800的草场两种情况分析。通常,以建立模型的用途为出发点,我们

将连续对象离散化更为方便,从而我们采用差分方程建立模型来描述羊和草两物

种的数量变化过程。

模型假设:

1.草场上除了羊群以外,没有其他以草为食的生物;

2.草独立生存且遵从logistic 规律;

3.没有草的情况下羊一定会死;

4.假设每只羊每年的食草能力是草场密度的线性函数;

5.假设草对羊的补偿率也是草场密度的线性函数。

3.12线性差分方程模型的建立与求解

分析:假设第k 年草的密度为k x ,羊的数量为k y ,第1k +年草的密度为1k x +,

羊的数量为1k y +。记草的固有增长率为r ,草的最大密度为N ,羊独立生存时的

年死亡率为d ,草最茂盛时羊的吃草能力为b ,草对鹿的年补偿作用为a 。

建立差分方程模型:

①草的增长差分模型为

1(1)k k k k x x x r x N

+-=- (草独立生存时满足logistic 增长规律) 但实际上羊对草增长有影响,草的数量会减少,则方程变为

1(1)k k k k k k x bx y x x r x N N

+-=-- (0,1,2.....k =) (1) ②羊的增长差分模型为

1k k k y y dy +-=- (羊独立生存时)

但实际上草的存在可以补偿羊的死亡率,则方程变为

1()k k k k ax y y d y N

+-=-+ (0,1,2.....k =) (2)

差分方程模型的稳定性分析

此外,记初始状态草场的密度为0x ,初始状态羊的数量为0y ,各个参数值为

0.7r = 2800N = 0.8d = 1.1a = 1.2b =

利用MATLAB 软件分析计算该差分方程模型:

具体算法见附录

将密度为1000和密度为2800的草场上分别放200只羊时的两种情况如下(如图

1):

由图中可以看到,蓝色曲线代表草场密度的初始值为1000时,两种群变化情况;

而红色曲线则代表草场密度的初始值为2800时,两种群的变化情况。经过仔细

查看两种情况下曲线的变化规律,我们可以发现在大约25-50年时间后,两物种

的数量将趋于平衡状态。

使用MATLAB 软件可以计算出当,()k k k x y →∞=(1900,550),意味着两种群数量的

平衡点为(1900,550)。

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3.13生态模型的平衡点及稳定性分析:

联立方程(1)(2)消去k y 得11(1)k k k k k rx by x r x N dN a N

++=-

-+-++对k 递推不难得到

当k →∞时0k x x →时,得到平衡点的稳定条件是

如果条件改变,结果也会不同。即当n 趋于无穷时,方程组的解会有不同情形。

那么现在我们以改变羊的数量初值,改变草场的最大密度N ,改变羊群独立生存

时的死亡率。改变这三个条件来研究这个生态模型两种群的稳定状态。

改变羊的数量初值有如下情况(草场初值取2000,羊群初值分别取

10,100,500,2000):

由图2可以看到,从理论上看最终羊群与草群两种群数量的平衡值不受羊初

始的数量影响。

然而,我们观察到,y0=2000的那条曲线(紫色曲线),在5-10区间内降

到了最低点,但这显而易见是不可能的,是不符合羊的繁殖客观现象的,因为羊

的种群可以持续繁殖的最低数量是存在一定限制。当种群数量不大于这个值时,

在实际情况下,羊的种群就要灭绝。

差分方程模型的稳定性分析

②改变草场的最大密度有如下情况:

如图4所示,如果草场密度的最大值N发生变化,则最终两种群数量的平衡点也会发生相应的变化。结论:如果N值增加,那么平衡点两种群的数量就增加;N值减少,相应的平衡点两种群的数量就减少。

③改变羊群独立生存时的死亡率:

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在研究中,使得羊群单独生存的死亡率发生变化则得到如图4和5两幅图,经过观察我们发现有:羊群和草群两种群数量达到平衡点的时间相对较短,这时

差分方程模型的稳定性分析

羊单独生存的死亡率反而增加;羊群和草群两种群数量达到平衡点的时间相对较长,这时羊单独生存的死亡率反而降低。

总结

此次论文首先从差分方程的定义出发将差分方程笼统的分为两大类,接着利用迭代法给出实例求解差分方程的解,从而研究差分方程平衡点稳定性的判断方法。而本文的重点是围绕同一环境下的羊群和草群的数量变化为实际模型进而展开讨论差分方程模型平衡点的稳定性。

在完成此论文设计的过程中,我们论文思路比较清晰,结构严谨,不足之处还在于求解模型的过程中不能熟练掌握MATLAB,不会绘出两种群数量变化图像。经过完成此次论文后我发现我对差分方程由原来的不了解到现在有了深入的研究,我发现研究差分方程模型的稳定性这篇论文可以从不同的角度出发,比如就生活中的某个问题提出假设,建立新的模型,如果是非线性差分方程的模型是最好的,但是这比较复杂,我目前还没有能力更好的完成,我相信在老师的指导和帮助下和以后的继续深造中对这方面有更好的理解与把握,对这方面的知识有更深入的研究。我相信差分方程模型的应用在未来现实生活中有更广泛的实践,所以我觉的每一研究数学知识的人在以后的学习生涯中都必须掌握此模型。

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参考文献

[1]姜启源等.数学模型[M].北京:高等教育出版社,1993.

[2]张功盛,康光清.差分方程在数学建模中几个应用实例[J].江西电力职业技术学院学报. 2009(01).

[3]陈泰伦,蔺小林.差分方程的理论研究与应用[J]. 西北轻工业学院学报. 1996(04) .

[4]周义仓等.差分方程及其应用[M].北京:科学出版社,2014.

[5]扬启帆等.数学建模[M]. 北京:高等教育出版社,2005.

[6]何正风主编.MATLAB在数学方面的应用[M]. 北京:清华大学出版社,2012.

[7]杨清霞.浅谈差分方程的应用[M].北京:中央民族大学预科部,2006.

[8]扬启帆,方道元.数学建模[M].杭州:浙江大学出版社,1998.

[9]扬启帆,边馥萍.数学建模[M].杭州:浙江大学出版社,1990.

[10]叶其孝.大学生数学建模竞赛辅导教材[M]. 长沙:湖南教育出版社,1997.

[11]张顺燕.数学的源与流[M].北京:高等教育出版社,2000.

差分方程模型的稳定性分析

附录

%定义函数diwuti,实现diwuti-Logistic综合模型的计算,计算结果返回种群量

function B =disiti(x0,y0 ,r,N,a,b,d,n) % 描述diwuti-Logistic 综合模型的函数

x(1)= 0x; % 草场密度赋初值

y(1) = 0y; % 羊群数量赋初值

for k = 1 : n;

x(k+1) = x(k) + r*(1-x(k)/N)*x(k) - a*x(k)*y(k)/N;

y(k+1) = y(k) + (-d + b*x(k)/N)*y(k);

end

B = [x;y];

clear all

C1 =disiti (1000,200,0.7,2800,1.1,1.2,0.8,50);

C2 = disiti(2800,200,0.7,2800,1.1,1.2,0.8,50);

k = 0 : 50;

plot(k,C1(1,:),'b',k,C1(2,:),'b',k,C2(1,:),'r',k,C2(2,:),'r')

axis([0 50 0 2800]);

x label('时间/年')

y label('种群量/草场:单位密度,羊:头')

title('图1.草和羊两种群数量变化对比曲线')

x=1000')

gtext('

x=2800')

gtext('

gtext('草场密度')

gtext('羊群数量')

咸阳师范学院2016届本科毕业设计(论文)

谢辞

四年的大学时光即将画上句号,在这匆匆四年里我成长了不少也收获了许多,感谢咸阳师范学院带给我许多美好的青春回忆。在毕业论文完成之际,我将致谢辞发于此,为的是向在这四年的成长经历中给予过我帮助的老师、朋友,以及家人,表示诚挚的谢意。

在完成此次毕业论文的过程中,我要感谢我的论文指导老师王振华老师,因为一开始刚刚拿到我的论文题目,真的是毫无头绪,也不知道什么是差分方程,研究它有何意义,在王老师的帮助下才慢慢对这方面的知识有了深入理解。王老师是一位非常敬业而且非常有耐心的老师,他每周末会给我们组的学生辅导论文的相关知识。同时王老师也是一位关心学生的老师,由于辅导的时侯正是我备考考研复试的时间,王老师会另找时间给我辅导。

再次感谢王老师在百忙之中抽出时间给我指导,谢谢你给了我更大信心及动力来完成这次论文设计,也谢谢你让我知道如何做一名优秀的教师。

一维热传导方程的差分格式

《微分方程数值解》 课程论文 学生姓名1:许慧卿学号:20144329 学生姓名2:向裕学号:20144327学生姓名3:邱文林学号:20144349学生姓名4:高俊学号:20144305学生姓名5:赵禹恒学号:20144359学生姓名6:刘志刚学号: 20144346 学院:理学院 专业:14级信息与计算科学 指导教师:陈红斌 2017年6 月25日

《偏微分方程数值解》课程论文 《一维热传导方程的差分格式》论文 一、《微分方程数值解》课程论文的格式 1)引言:介绍研究问题的意义和现状 2)格式:给出数值格式 3)截断误差:给出数值格式的截断误差 4)数值例子:按所给数值格式给出数值例子 5)参考文献:论文所涉及的文献和教材 二、《微分方程数值解》课程论文的评分标准 1)文献综述:10分; 2)课题研究方案可行性:10分; 3)数值格式:20分; 4)数值格式的算法、流程图:10分; 5)数值格式的程序:10分; 6)论文撰写的条理性和完整性:10分; 7)论文工作量的大小及课题的难度:10分; 8)课程设计态度:10分; 9)独立性和创新性:10分。 评阅人: - 2 -

一维热传导方程的差分格式 1 引言 考虑如下一维非齐次热传导方程Dirichlet 初边值问题 22(,),u u a f x t t x ??=+?? ,c x d << 0,t T <≤ (1.1) (,0)(),u x x ?= ,c x d ≤≤ (1.2) (,)(),u c t t α= (,)(),u d t t β= 0t T <≤ (1.3) 的有限差分方法, 其中a 为正常数,(,),(),(), ()f x t x t t ?αβ为已知常数, ()(0),c ?α= ()(0).d ?β= 称(1.2)为初值条件, (1.3)为边值条件. 本文将给出(1.1) (1.3)的向前Euler 格式, 向后Euler 格式和Crank Nicolson -格式, 并给出其截断误差和数值例子. 经对比发现, Crank Nicolson -格式误差最小, 向前 Euler 格式次之, 向后Euler 格式误差最大. 2 差分格式的建立 2.1 向前Euler 格式 将区间[,]c d 作M 等分, 将[]0,T 作N 等分, 并记 ()/h d c M =-, /T N τ=, j x c jh =+,0j M ≤≤, k t k τ=,0k N ≤≤. 分别称h 和τ为空间步长和时间步长.用 两组平行直线 j x x =, 0j M ≤≤, k t t =, 0k N ≤≤ 将Ω分割成矩形网格.记{} |0h j x j M Ω=≤≤, {}|0k t k N τΩ=≤≤, h h ττΩ=Ω?Ω. 称() ,j k x t 为结点[1] . 定义h τΩ上的网格函数 {}|0,0k j U j M k N Ω=≤≤≤≤, 其中() ,k j j k U u x t =. 在结点() ,j k x t 处考虑方程(1.1),有

一维热传导方程

一维热传导方程 一. 问题介绍 考虑一维热传导方程: (1) ,0),(22T t x f x u a t u ≤<+??=?? 其中a 是正常数,)(x f 是给定的连续函数。按照定解条件的不同给法,可将方程(1)的定解问题分为两类: 第一类、初值问题(也称Cauthy 问题):求具有所需次数偏微商的函数),(t x u ,满足方程(1)(∞<<∞-x )和初始条件: (2) ),()0,(x x u ?= ∞<<∞-x 第二类、初边值问题(也称混合问题):求具有所需次数偏微商的函数),(t x u ,满足方程(1)(l x <<0)和初始条件: (3) ),()0,(x x u ?= l x <<0 及边值条件 (4) .0),(),0(==t l u t u T t ≤≤0 假定)(x ?在相应区域光滑,并且在l x ,0=满足相容条件,使上述问题有唯一充分光滑的解。 二. 区域剖分 考虑边值问题(1),(4)的差分逼近。去空间步长N l h /=和时间步长M T /=τ,其中N,M 都是正整数。用两族平行直线: 将矩形域}0;0{T t l x G ≤≤≤≤=分割成矩形网格,网格节点为),(k j t x 。以h G 表示网格内点集合,即位于开矩形G 的网点集合;h G 表示所有位于闭矩形G 的网点集合;h Γ=h G --h G 是网格界点集合。 三. 离散格式 第k+1层值通过第k 层值明显表示出来,无需求解线性代数方程组,这样的格式称为显格式。 第k+1层值不能通过第k 层值明显表示出来,而由线性代数方程组确定,这样的格式称为隐格式。 1. 向前差分格式 (5) ,221 11j k j k j k j k j k j f h u u u a u u ++-=--++τ

热传导方程向后差分格式的MATLAB程序

向后差分格式MATLAB编程: c lear;clc; format short e a=input('请输入系数a的值'); l=input('请输入长度l的值'); M=input('请输入将区间[0,1]等分的个数M '); ot=input('请输入时间增量ot的值'); n=input('请输入运行次数n的值'); ox=1/M; x0=zeros(M+1,1) for ii=1:M x0(ii+1)=ii*ox; end u=sin(pi*x0/l); r=a*ot/(ox)^2; for ii=1:n %数据的输入 B=zeros(M-1,1); A=zeros(M-2,1); C=zeros(M-2,1); S=zeros(M-1,1); for ii=1:M-2 B(ii)=1+2*r;A(ii)=-r;C(ii)=-r; S(ii)=u(ii+1,1); end B(M-1,1)=1+2*r;S(M-1,1)=u(M,1);u(1,2)=0;u(M+1,2)=0; S(1,1)=S(1,1)+r*u(1,2);S(M-1,1)=S(M-1,1)+r*u(M+1,2); %追赶法 S(1)=S(1)/B(1);T=B(1);k=2; while k~=M B(k-1)=C(k-1)/T; T=B(k)-A(k-1)*B(k-1); S(k)=(S(k)-A(k-1)*S(k-1))/T; k=k+1 end k=1; while k~=M-1 S(M-1-k)=S(M-1-k)-B(M-1-k)*S(M-k); k=k+1; end u(2:M,2)=S; u(:,1)=u(:,2); end %计算精确解 for x=0:M

笔记:线性常差分方程基本知识

本材料是关于线性常差分方程基本知识的笔记,参考了两个文献: 1、《差分方程》【日】福田武雄著穆鸿基译上海科学技术出版社1962年9月第一版 2、《常差分方程》王联、王慕秋著新疆大学出版社1991年2月第一版

目录 第一节差分 第二节和分 第三节对步长及定义域的约定 第四节阶乘多项式与差分 第五节Bernoulli多项式与差分 第六节几个公式,例题 第七节n阶线性常差分方程的解的结构 第八节 Lagrange变易常数法 第九节解n阶常系数齐次线性方程的特征根方法 第十节常系数对称型线性方程的解 第十一节几种特殊常系数非齐次线性方程的解法

第一节 差分 定义1.1:设函数()x f 的定义域是D ,R D ?,R x ∈?,0≠?x ,D x ∈?有D x x ∈?+,定义算子?为 ()()()x f x x f x f -?+=? 称x ?是x 的变化步长,()x f ?是()x f 在x 处的步长为x ?的一阶差分、阶差、有限差;D x ∈,函数()x f ?称为D 上的差分函数,简称差分;算子?是步长为x ?的差分算子。定义为 ()()x x f x f ?+=E 称()x f E 是()x f 在x 处的步长为x ?的一阶位移;称函数()x f E 是D 上的位移函数,简称位移;算子E 是步长为x ?的位移算子。定义算子I 为 ()()x f x f =I 称算子I 为恒等算子。称函数 ()x x f ??是D 上的差商函数,简称差商。 约定算子?与算子E 的步长相等。 注1.1: 大写希腊字母?、E 、I 的小写形式是δ、ε、ι,其英文单词形式是delta /`delt ?/ 、epsilon /ep`sail ?n/ 、 iota /ai`?ut ?/ 。 若D x ∈?,有D x x ∈?+,则N n ∈?,有D x n x ∈?+。 定理1.1:算子?、E 、I 有以下关系: ①()()()()()x f x f x f x f I -E =I -E =?,即I -E =?。 ②()()()()()x f x f x f x f I +?=I +?=E ,即I +?=E 。 ③()()()()x f x f E ?=?E ,即?E =E?。 定理1.2:算子?、E 是线性算子。对R b a ∈,,函数()x f 与()x g ,有以下等式 ()()()()()x g b x f a x bg x af ?+?=+? ()()()()()x g b x f a x bg x af E +E =+E 定义1.2:设N n ∈,作递推定义 ()()()x f x f x f =I =?0,()()() x f x f n n ??=?+1

(完整版)差分方程模型(讲义)

差分方程模型 一. 引言 数学模型按照离散的方法和连续的方法,可以分为离散模型和连续模型。 1. 确定性连续模型 1) 微分法建模(静态优化模型),如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。 2) 微分方程建模(动态模型),如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。 3) 稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型),如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。 4) 变分法建模(动态优化模型),如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。 2. 确定性离散模型 1) 逻辑方法建模,如效益的合理分配模型、价格的指数模型。 2) 层次分析法建模,如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。 3)图的方法建模,如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。 4)差分方程建模,如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。 随着科学技术的发展,人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题,差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。 在一般情况下,动态连续模型用微分方程方法建立,与此相适应,当时间变量离散化以后,可以用差分方程建立动态离散模型。有些实际问题既可以建立连续模型,又可建立离散模型,究竟采用那种模型应视建模的目的而定。例如,人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic模型),又可建立人口差分方程模型。这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。

二. 差分方程简介 在实际中,许多问题所研究的变量都是离散的形式,所建立的数学模型也是离散的,譬如,像政治、经济和社会等领域中的实际问题。有些时候,即使所建立的数学模型是连续形式,例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。但是,往往都需要用计算机求数值解。这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化,从而将连续型模型转化为离散型模型。因此,最后都归结为求解离散形式的差分方程解的问题。关于差分方程理论和求解方法在数学建模和解决实际问题的过程中起着重要作用。 1. 差分方程的定义 给定一个数列{}n x , 把数列中的前1+n 项i x ),,2,1,0(n i Λ=关联起来得到的方程,则称这个方程为差分方程。 2. 常系数线性齐次差分方程 常系数线性齐次差分方程的一般形式为 02211=++++---k n k n n n x a x a x a x Λ, (1) 或者表示为 0),,,,(1=++k n n n x x x n F Λ (1’) 其中k 为差分方程的阶数,其中k a a a ,,,21Λ为差分方程的系数,且0≠k a )(n k ≤。 对应的代数方程 02211=++++--k k k k a a a Λλλλ (2) 称为差分方程(1)的对应的特征方程。(2)式中的k 个根k λλλ,,,21Λ称为(1)式的特征根。 2.1 差分方程的解 常系数线性齐次差分方程的解主要是由相应的特征根的不同情况有不同的形式。下面分别就特征根为单根、重根和复根的情况给出方程解的形式。 2.1.1 特征根为单根(互不相同的根) 设差分方程(1)有k 个单特征根(互不相同的根)k λλλ,,,21Λ,则

差分方程模型的稳定性分析分析解析

分类号 学号密题 目 (中、英文) 作者姓名 指导教师 学科门类 提交论文日期专业名称 成绩评定 数学与应用数学 理 学

咸阳师范学院2016届本科毕业设计(论文) 摘要 微分方程是研究数学的一个重要分支,是本科期间我们必须掌握的基本知识,而本文我们研究的是一个递推关系式,也称差分方程。它是一种离散化的微分方程,是利用描述客观事物的数量关系的一种重要的数学思想来建立模型的。而利用差分方程建立模型解决问题的方法在生活中随处可见,比如在自由竞争市场经济中的蛛网模型是利用差分方程分析经济何时趋于稳定,又如金融问题中的养老保险也是利用差分方程来分析保险品种的实际投资价值。而差分方程模型是描述客观世界中随离散时间变量演化规律的有力建模工具。本文首先给出差分方程的定义以及求解过程并给出判断差分方程稳定性的判断方法,随后以同一环境下的羊群和草群的相互作用为模型分析其种群的数量变化过程,进而研究线性差分方程的稳定性,最后用一个实际模型来更好的说明差分方程的稳定性对解决实际问题有非常大的帮助。 关键字:差分方程;差分方程模型;平衡点;稳定性

差分方程模型的稳定性分析 Abstract Difference equation is also called recursive equation, it is to describe the relationship between the number of objective things of a kind of important mathematical model. And the use of the differential equation model of the solution can be found everywhere in life. Such as cobweb model in the free market economy is to use the difference equation analysis when the economic stability, and as the financial problem of pension insurance breed difference equation is used to analysis the actual investment value. This paper gives the judge the stability of difference equation to judge method, then in the same group of sheep and grass under the environment of interaction analysis for the model a process, the number of the population change, in turn, study the stability of the linear difference equation. In the end, one practical model to better explain the stability of difference equation. Key words:Difference equation;Difference equation model ; Balance point; Stability

一维热传导方程

一维热传导方程 一. 问题介绍 考虑一维热传导方程: (1) ,0),(22 T t x f x u a t u ≤<+??=?? 其中a 是正常数,)(x f 是给定的连续函数。按照定解条件的不同给法,可将方程(1)的定解问题分为两类: 第一类、初值问题(也称Cauthy 问题):求具有所需次数偏微商的函数),(t x u ,满足方 程(1)(∞<<∞-x )和初始条件: (2) ),()0,(x x u ?= ∞<<∞-x 第二类、初边值问题(也称混合问题):求具有所需次数偏微商的函数),(t x u ,满足方 程(1)(l x <<0)和初始条件: (3) ),()0,(x x u ?= l x <<0 及边值条件 (4) .0),(),0(==t l u t u T t ≤≤0 假定)(x ?在相应区域光滑,并且在l x ,0=满足相容条件,使上述问题有唯一充分光滑 的解。 二. 区域剖分 考虑边值问题(1),(4)的差分逼近。去空间步长N l h /=和时间步长M T /=τ,其中N,M 都是正整数。用两族平行直线: ),,1,0(N j jh x x j === ),,1,0(M k k t t k ===τ 将矩形域}0;0{T t l x G ≤≤≤≤=分割成矩形网格,网格节点为),(k j t x 。以h G 表示网格内点集合,即位于开矩形G 的网点集合;h G 表示所有位于闭矩形G 的网点集合; h Γ=h G --h G 是网格界点集合。 三. 离散格式 第k+1层值通过第k 层值明显表示出来,无需求解线性代数方程组,这样的格式称为

第七章差分方程模型概论

第7章 差分方程模型 7.1 市场经济中的蛛网模型 7.3 差分形式的阻滞增长模型 7.4 按年龄分组的种群增长 §7.1 市场经济中的蛛网模型 例1 蛛网模型问题 [问题的提出] 蛛网模型现象 供大于求 -> 价格下降 -> 减少产量 ↑ 数量与价格在振荡 ↓ 增加产量 <- 价格上涨 <- 供不应求 提出的问题 1.描述商品数量与价格的变化规律 2.商品数量与价格的振荡在什么条件下趋向稳定 3.当不稳定时政府能采 取什么干预手段使之稳定 [模型分析与假设] 蛛网模型 设 k x ~第k 时段商品数量; k y ~第k 时段商品价格 消费者的需求关系 → 需求函数 ) (k k x f y = → 减函数 生产者的供应关系 → 供应函数 ) (1k k y h x =+ → 增函数 ↓ ) (1+=k k x g y f 与 g 的交点P0(x0,y0) ~ 平衡点 一旦xk=x0,则yk=y0 xk+1,xk+2,…=x0, yk+1,yk+2, …=y0 y x0 y0

方程模型 在P0点附近用直线近似曲线 ) (k k x f y =→ ) 0()(00>--=-ααx x y y k k ) (1k k y h x =+→ ) 0()(001>-=-+ββy y x x k k )(001x x x x k k --=-+αβ )()(0101x x x x k k --=-+αβ 1<αβ )/1(βα< → 0x x k → P0稳定 g f K K < 1>αβ )/1(βα> → ∞→k x P0不稳定 g f K K > 方程模型与蛛网模型的一致 f K =α g K =β/1 [模型的求解] 考察α ,β 的含义 xk~第k 时段商品数量;yk~第k 时段商品价格 ) (00x x y y k k --=-α α~ 商品数量减少1单位, 价格上涨幅度 ) (001y y x x k k -=-+β β~ 价格上涨1单位, (下时段)供应的增量 α~ 消费者对需求的敏感程度 α小, 有利于经济稳定 β~ 生产者对价格的敏感程度 β小, 有利于经济稳定 → 1<αβ 经济稳定 经济不稳定时政府的干预办法 1. 使α尽量小,如α=0 → 需求曲线变为水平 → 以行政手段控制价格不变 2. 使β尽量小,如β =0 → 供应曲线变为竖直 → 靠经济实力控制数量不变 x y 0 y0 g f x y 0 x0 g f

第二章计算流体力学的基本知识

第二章计算流体力学的基本知识 流体流动现象大量存在于自然界及多种工程领域中,所有这些工程都受质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本物理定律的支配。这章将首先介绍流体动力学的发展和流体力学中几个重要守恒定律及其数学表达式,最后介绍几种常用的商业软件。 2.1计算流体力学简介 2.1.1计算流体力学的发展 流体力学的基本方程组非常复杂,在考虑粘性作用时更是如此,如果不靠计算机,就只能对比较简单的情形或简化后的欧拉方程或N-S方程进行计算。20 世纪30~40 年代,对于复杂而又特别重要的流体力学问题,曾组织过人力用几个月甚至几年的时间做数值计算,比如圆锥做超声速飞行时周围的无粘流场就从1943 年一直算到1947 年。 数学的发展,计算机的不断进步,以及流体力学各种计算方法的发明,使许多原来无法用理论分析求解的复杂流体力学问题有了求得数值解的可能性,这又促进了流体力学计算方法的发展,并形成了"计算流体力学" 。 从20 世纪60 年代起,在飞行器和其他涉及流体运动的课题中,经常采用电子计算机做数值模拟,这可以和物理实验相辅相成。数值模拟和实验模拟相互配合,使科学技术的研究和工程设计的速度加快,并节省开支。数值计算方法最近发展很快,其重要性与日俱增。 自然界存在着大量复杂的流动现象,随着人类认识的深入,人们开始利用流动规律来改造自然界。最典型的例子是人类利用空气对运动中的机翼产生升力的机理发明了飞机。航空技术的发展强烈推动了流体力学的迅速发展。 流体运动的规律由一组控制方程描述。计算机没有发明前,流体力学家们在对方程经过大量简化后能够得到一些线形问题解读解。但实际的流动问题大都是复杂的强非线形问题,无法求得精确的解读解。计算机的出现以及计算技术的迅速发展使人们直接求解控制方程组的梦想逐步得到实现,从而催生了计算流体力

热传导方程向前差分格式的MATLAB程序

向前差分格式MATLAB编程: c lear;clc; format short e a=input('请输入系数a的值'); l=input('请输入长度l的值'); M=input('请输入将区间[0,1]等分的个数M '); ot=input('请输入时间增量ot的值'); n=input('请输入运行次数n的值'); ox=1/M; x0=zeros(M+1,1) for ii=1:M x0(ii+1)=ii*ox; end u=sin(pi*x0/l); r=a*ot/(ox)^2; for ii=1:n %数据的输入 B=zeros(M-1,1); A=zeros(M-2,1); C=zeros(M-2,1); S=zeros(M-1,1); for ii=1:M-2 B(ii)=1+2*r;A(ii)=-r;C(ii)=-r; S(ii)=u(ii+1,1); end B(M-1,1)=1+2*r;S(M-1,1)=u(M,1);u(1,2)=0;u(M+1,2)=0; S(1,1)=S(1,1)+r*u(1,2);S(M-1,1)=S(M-1,1)+r*u(M+1,2); %追赶法 S(1)=S(1)/B(1);T=B(1);k=2; while k~=M B(k-1)=C(k-1)/T; T=B(k)-A(k-1)*B(k-1); S(k)=(S(k)-A(k-1)*S(k-1))/T; k=k+1 end k=1; while k~=M-1 S(M-1-k)=S(M-1-k)-B(M-1-k)*S(M-k); k=k+1; end D=(1-2*r)*eye(M-1); temp=r*linspace(1,1,M-2); D=D+diag(temp,1)+diag(temp,-1); S=D*S

第七章 差分方程模型

第七章 差分方程模型 教学目的:通过经济学中蛛网模型的实例讨论,介绍一类动态离散模型------差分方程模型的 建模方法. 教学要求:1 让学生学会运用差分思想建立数学模型的基本方法,进一步熟悉数学建模的基 本过程. 2使学生掌握运用解析方法或数学软件求解差分方程模型. 3帮助学生运用差分方程的平衡点及其稳定性有关理论来分析实际问题. 教学重点:1蛛网模型的图形描述,并通过建立差分方程模型对其进行理论解释. 2运用差分思想建立数学模型和求出模型解析表达式或数值解. 教学难点:1差分方程在稳定点附近有关稳定条件的实际意义. 2差分方程在稳定点附近有关稳定条件的推广. 离散状态转移模型涉及的范围很广,可以用到各种不同的数学工具.下面我们对差分方程作一简单的介绍. §7.1 差分方程 1.1 差分方程简介 规定t 只取非负整数.记t y 为变量y 在t 点的取值,则称t t t y y y -=?+1为t y 的一阶向前差分,简称差分,称t t t t t t t y y y y y y y +-=?-?=??=?+++1212 2)(为t y 的二阶差分.类似地, 可以定义t y 的n 阶差分t n y ?. 由t y t 、及t y 的差分给出的方程称为t y 的差分方程,其中含t y 的最高阶差分的阶数称为该差分方程的阶.差分方程也可以写成不显含差分的形式.例如,二阶差分方程 02=+?+?t t t y y y 也可改写成012=+-++t t t y y y . 满足一差分方程的序列t y 称为差分方程的解.类似于微分方程情况,若解中含有的独立常数的个数等于差分方程的阶数时,称此解为该差分方程的通解.若解中不含任意常数,则称此 解为满足某些初值条件的特解. 称如下形式的差分方程 )(110t b y a y a y a t n t n t n =+++-++ (1) 为n 阶常系数线性差分方程,其中n a a a ,,,10 是常数,00≠a .其对应的齐次方程为 0110=+++-++t n t n t n y a y a y a (2) 容易证明,若序列) 1(t y 与) 2(t y 均为(2)的解,则) 2(2) 1(1t t t y c y c y +=也是方程(2)的解,其 中21,c c 为任意常数.若)1(t y 是方程(2)的解,) 2(t y 是方程(1)的解,则)2()1(t t t y y y +=也是

差分方程模型的理论和方法

差分方程模型的理论和方法 第一节 差分 一、 基本概念 1、差分算子 设数列{}n x ,定义差分算子n n n x x x -=??+1:为n x 在n 处的向 前差分。 而1--=?n n n x x x 为n x 在n 处的向后差分。 以后我们都是指向前差分。 可见n x ?是n 的函数。从而可以进一步定义n x ?的差分: n n x x 2)(?=?? 称之为在n 处的二阶差分,它反映的是的增量的增量。 类似可定义在n 处的k 阶差分为: ))((1n k n k x x -??=? 2、差分算子 、不变算子、平移算子 记n n n n x Ix x Ex ==+,1,称E 为平移算子,I 为不变算子 。 则有:n n n n x I E Ix Ex x )(-=-=? I E -=?∴ 由上述关系可得: i n k i i k i k n i k i i k i k n k n k x C x E C x I E x +=-=-∑∑-=-=-=?00)1()1()( (1) 这表明n x 在n 处的k 阶差分由n x 在k n n n ++....1,,处的取值所线性决定。 反之, 由 n n n x x x -=?+1 得 n n n x x x ?+=+1: n n n n x x x x +-=?++1222,得:n n n n x x x x 2122?++-=++, 这个关系表明:第n+2项可以用前两项以及相邻三项增量的增量来表现和计算。即一个数列的任意一项都可以用其前面的k 项和包括这项在内的k+1 项增量的增量的增量……..第k 层增量所构成。 …….. ,)1(1 0k n i n k i i k i k n k x x C x ++-=-+-=?∑得: n k i n k i i k i k k n x x C x ?+--=+-=-+∑1 0)1( (2)

差分方程模型习题+答案

1. 一老人60岁时将养老金10万元存入基金会,月利率0.4%, 他每月取1000元作为生活费,建立差分方程计算他每岁末尚有多少钱?多少岁时将基金用完?如果想用到80岁,问60岁时应存入多少钱? 分析:(1) 假设k 个月后尚有k A 元,每月取款b 元,月利率为 r ,根据题意,可每月取款,根据题意,建立如下的差分方程: 1k k A aA b +=-,其中a = 1 + r (1) 每岁末尚有多少钱,即用差分方程给出k A 的值。 (2) 多少岁时将基金用完,何时0k A =由(1)可得: 01k k k a A A a b r -=- 若0n A =,01 n n A ra b a = - (3) 若想用到 80 岁,即 n =(80-60)*12=240 时,2400A =,240 0240 1 A ra b a =- 利用 MA TLAB 编程序分析计算该差分方程模型,源程序如下: clear all close all clc x0=100000;n=150;b=1000;r=0.004; k=(0:n)'; y1=dai(x0,n,r,b); round([k,y1']) function x=dai(x0,n,r,b) a=1+r; x=x0; for k=1:n x(k+1)=a*x(k)-b; end (2)用MA TLAB 计算: A0=250000*(1.004^240-1)/1.004^240

思考与深入: (2) 结论:128个月即70岁8个月时将基金用完 (3) A0 = 1.5409e+005 结论:若想用到80岁,60岁时应存入15.409万元。 2. 某人从银行贷款购房,若他今年初贷款10万元,月利率0.5%,他每月还1000元。建立差分方程计算他每年末欠银行多少钱,多少时间才能还清?如果要10年还清,每月需还多少? 分析:记第k个月末他欠银行的钱为x(k),月利率为r,且a=1+r,b为每月还的钱。则第k+1个月末欠银行的钱为 x(k+1)=a*x(k)+b,a=1+r,b=-1000,k=0,1,2… 在r=0.005 及x0=100000 代入,用MA TLAB 计算得结果。 编写M 文件如下: function x=exf11(x0,n,r,b) a=1+r; x=x0; for k=1:n x(k+1)=a*x(k)+b; end MA TLAB计算并作图: k=(1:140)'; y=exf11(100000,140,0.0005,-1000); 所以如果每月还1000元,则需要11年7个月还清。 如果要10年即n=120 还清,则模型为: r*x0*(1+r)^n/[1-(1+r)^n b=-r*x0*(1+r)^n/[1-(1+r)^n] 用MA TLAB 计算如下: >> x0=100000; >> r=0.005; >> n=120; >> b=-r*x0*(1+r)^n/[1-(1+r)^n] b= 1.1102e+003 所以如果要10年还清,则每年返还1110.2元。 3. 在某种环境下猫头鹰的主要食物是田鼠,设田鼠的年平均增长率为1r,猫头鹰的存在引起的田鼠增长率的减少与猫头鹰的数量成正比,比例系数为1a;猫头鹰的年平均减少率为

差分方程模型

差分方程模型 数学建模讲座 一、关于差分方程模型简单的例子 1. 血流中地高辛的衰减 地高辛用于心脏病。考虑地高辛在血流中的衰减问题以开出能使地高辛保持在可接受(安全而有效)的水平上的剂量处方。假定开了每日0.1毫克的剂量处方,且知道在每个剂量周期(每日)末还剩留一半地高辛,则可建立模型如下: 设某病人第n 天后血流中地高辛剩余量为n a , 则 1.05.01+=+n n a a (一阶非齐次线性差分方程) n n n n a a a a 5.01?=?=?+ 2. 养老金问题 对现有存款付给利息且允许每月有固定数额的提款, 直到提尽为止。月利息为1℅,月提款额为1000元,则可建模型如下: 设第n 月的存款额为n a ,则 100001.11?=+n n a a (一阶非齐次线性差分方程)

3. 兔子问题(Fibonacci 数) 设第一月初有雌雄各一的一对小兔,假定两月后长成成兔,同时(即第三个月)开始,每月初产雌雄各一的一对小兔, 新增小兔也按此规律繁殖,设第n 月末共有n F 对兔子,则建模如下: ==+=??12 12 1F F F F F n n n (二阶线性差分方程初值问题) 342 3214 3 21221 1 F F F F F F F F F F ≠+=+ 注意上月新生的小兔不产兔 (因第n 月末的兔子包括两部分, 一部分上月留下的为1?n F , 另一部分为当月新生的,而新生的小兔数=前月末的兔数) 4.车出租问题 A , B 两地均为旅游城市,游客可在一个城市租车而在另一个城市还车。 A , B 两汽车公司需考虑置放足够的车辆满足用车需要,以便估算成本。分析历史记录数据得出: n x : 第n 天营业结束时A 公司的车辆数 n y :第n 天营业结束时B 公司的车辆数 则 +=+=++n n n n n n y x y y x x 7.04.03.06.01 1 (一阶线性差分方程组) (问题模型可进一步推广)

第七章线性差分方程模型的辨识

第七章线性差分方程模型的辨识 根据对过程的初步分析,可以是先提出一个结构已定的参数模型来描述过程的动态特性,而模型中有一些参数需要通过辨识来加以确定,像这样的辨识问题称为参数估计问题,最小二乘法是很常用的估计方法。 线性差分方程模型的最小二乘估计 首先讨论一种较简单的情况,即无噪声或噪声较小的情况,这样可以应用一般最小二乘估计模型参数,但是对于噪声较大的情况,采用一般最小二乘法估计通常是有偏差的,需要应用更加复杂的算法,如广义最小二乘法。 辨识问题的提法 设被辨识的动态系统,可用如下n阶常系数线性差分方程描述: y(k) + a^y(Jc—1) + ?? - a n y(k— n) = bju(k) + biu(k— 1) ---------- 卜b n u(k— n) 系统方程也写成如下算子形式: A(q_1)y(k) = B(q_1)u(k), 其中, = 14- fliQ-1 + a2q~2+ …+ 如厂",B(q_1) = 14- bq_1 + ①厂?H ------------- F bq~n, 辨识问题的提法,已知: (1)由方程描述的系统都是稳定的。 (2)系统的阶是n阶。 (3)输入输出观测数据{u (k) },{y(k)}(k“,2,...,N+n), 要求根据上述己知条件来估计差分方程的参数: a】, b](i = 1,2, ???N + n), 参数最小二乘估计的慕本思根是,选择 b x(i = 1,2, ...N + n), 使得系统方程尽可能好的与观测数据拟合,考虑到模型误差测最误差,模型方程改为: A(q")y(k) = B(q_1)u(k) + e(k), 其中,e(約称为模型残差,乂称方程误差。 现在的问题就是决定A(q"), B(g")的系数,是e2最小 最小二乘估计 将下式 A(q_1)y(k) = B(q_1)u(k) + e(k\ 改成以下形式

差分方程的基本知识(3)

差分方程模型的理论和方法 1、差分方程:差分方程反映的是关于离散变量的取值与变化规律。通过建立一个或几个离散变量取值所满足的平衡关系,从而建立差分方程。 差分方程就是针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量,根据实际背景的规律、性质、平衡关系,建立离散变量所满足的平衡关系等式,从而建立差分方程。通过求出和分析方程的解,或者分析得到方程解的特别性质(平衡性、稳定性、渐近性、振动性、周期性等),从而把握这个离散变量的变化过程的规律,进一步再结合其他分析,得到原问题的解。 2、应用:差分方程模型有着广泛的应用。实际上,连续变量可以用离散变量来近似和逼近,从而微分方程模型就可以近似于某个差分方程模型。差分方程模型有着非常广泛的实际背景。在经济金融保险领域、生物种群的数量结构规律分析、疾病和病虫害的控制与防治、遗传规律的研究等许许多多的方面都有着非常重要的作用。可以这样讲,只要牵涉到关于变量的规律、性质,就可以适当地用差分方程模型来表现与分析求解。 3、差分方程建模:在实际建立差分方程模型时,往往要将变化过程进行划分,划分成若干时段,根据要解决问题的目标,对每个时段引入相应的变量或向量,然后通过适当假设,根据事物系统的实际变化规律和数量相互关系,建立每两个相邻时段或几个相邻时段或者相隔某几个时段的量之间的变化规律和运算关系(即用相应设定的变量进行四则运算或基本初等函数运算或取最运算等)等式(可以多个并且应当充分全面反映所有可能的关系),从而建立起差分方程。或者对事物系统进行划分,划分成若干子系统,在每个子系统中引入恰当的变量或向量,然后分析建立起子过程间的这种量的关系等式,从而建立起差分方程。在这里,过程时段或子系统的划分方式是非常非常重要的,应当结合已有的信息和分析条件,从多种可选方式中挑选易于分析、针对性强的划分,同时,对划分后的时段或子过程,引入哪些变量或向量都是至关重要的,要仔细分析、选择,尽量扩大对过程或系统的数量感知范围,包括对已有的、已知的若干量进行结合运算、取最运算等处理方式,目的是建立起简洁、深刻、易于求解分析的差分方程。在后面我们所举的实际例子中,这方面的内容应当重点体会。

有限差分和Matlabpde求解一维稳态传热问题.(优选)

有限差分和pde 函数求解一维定态热传导方程 分别用有限差分方法和pde 函数求解一维定态热传导方程,初始条件和边界条件,热扩散系数α=0.00001, 22 T T t x α??=?? (1) 求解过程: 1. 用Tylaor 展开法推导出FTCS 格式的差分方程 首先对T 进行泰勒展开得到如下两式子: 2 3 1231 2 3 ... 232! 3! 2 3 ... 232!3!n n n n n j j j j j n n n n n j j j j j t t T T t x x T T x T T T t t t T T T x x x ++??=+?+ + +??=+?+ + +????????? ? ? ?????? ???? ????????? ? ? ?????? ?? ?? 上述两个方程变换得: ()11223 23...23n n n n n n n j j j j j j j T T T T T t T t T o t t t t t t ++--???? ???????= --=+? ? ? ???????????? (2) 223 123...23n n n n n j j j j j T T T x T x T x x x x --???? ???????= -- ? ? ??????????? ()1232422 342222...3!4!n n n n n n j j j j j j T T T T x T x T x x x x x x +-?? ????????????=--- ? ? ? ??????????????? ()()2112 22 22-n n n j j j T T T T o x x x +--+???=+? ????? (3) 将上述式子(2)(3)代入(1)得:

差分方程模型的理论和方法

第九章 差分方程模型的理论和方法 引言 1、差分方程: 差分方程反映的是关于离散变量的取值与变化规律。通过建立一个或几个离散变量取值所满足的平衡关系,从而建立差分方程。 差分方程就是针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量,根据实际背景的规律、性质、平衡关系,建立离散变量所满足的平衡关系等式,从而建立差分方程。通过求出和分析方程的解,或者分析得到方程解的 特别性质(平衡性、稳定性、渐近性、振动性、周期性等),从而把握这个离散变量的变化过程的规律,进一步再结合其他分析,得到原问题的解。 2、应用:差分方程模型有着广泛的应用。实际上,连续变量可以用离散变量来近似和逼近,从而微分方程模型就可以近似于某个差分方程模型。差分方程模型有着非常广泛的实际背景。在经济金融保险领域、生物种群的数量结构规律分析、疾病和病虫害的控制与防治、遗传规律的研究等许许多多的方面都有着非常重要的作用。可以这样讲,只要牵涉到关于变量的规律、性质,就可以适当地用差分方程模型来表现与分析求解。 3、差分方程建模: 在实际建立差分方程模型时,往往要将变化过程进行划分,划分成若干时段,根据要解决问题的目标,对每个时段引入相应的变量或向量,然后通过适当假设,根据事物系统的实际变化规律和数量相互关系,建立每两个相邻时段或几个相邻时段或者相隔某几个时段的量之间的变化规律和运算关系(即用相应设定的变量进行四则运算或基本初等函数运算或取最运算等)等式(可以多个并且应当充分全面反映所有可能的关系),从而 建立起差分方程。或者对事物系统进行划分,划分成若干子系统,在每个子系统中引入恰当的变量或向量,然后分析建立起子过程间的这种量的关系等式,从而建立起差分方程。在这里,过程时段或子系统的划分方式是非常非常重要的,应当结合已有的信息和分析条件,从多种可选方式中挑选易于分析、针对性强的划分,同时,对划分后的时段或子过程,引入哪些变量或向量都是至关重要的,要仔细分析、选择,尽量扩大对过程或系统的数量感知范围,包括对已有的、已知的若干量进行结合运算、取最运算等处理方式,目的是建立起简洁、深刻、易于求解分析的差分方程。在后面我们所举的实际例子中,这方面的内容应当重点体会。 差分方程模型作为一种重要的数学模型,对它的应用也应当遵从一般的数学建模的理论与方法原则。同时注意与其它数学模型方法结合起来使用,因为一方面建立差分方程模型所用的数量、等式关系的建立都需要其他的数学分析方式来进行;另一方面,由差分方程获得的结果有可以进一步进行优化分析、满意度分析、分类分析、相关分析等等。 第一节 差分方程的基本知识 一、 基本概念 1、 差分算子 设数列{}n x ,定义差分算子n n n x x x -=??+1:为n x 在n 处的向前差分。 而1--=?n n n x x x 为n x 在n 处的向后差分。 以后我们都是指向前差分。 可见n x ?是n 的函数。从而可以进一步定义n x ?的差分: n n x x 2)(?=?? 称之为在n 处的二阶差分,它反映的是的增量的增量。 类似可定义在n 处的k 阶差分为:

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