追赶法
微分方程数值解追赶法
微分方程数值解追赶法追赶法，也称为三对角矩阵算法，是一种用于求解线性微分方程的数值方法。
这种方法主要基于矩阵分解和迭代的思想，能够有效地解决微分方程的数值求解问题。
在微分方程的数值解法中，追赶法通常用于求解形如 (y' = f(x, y)) 的常微分方程。
其基本思想是将微分方程转化为差分方程，然后通过迭代的方式逐步逼近微分方程的解。
具体来说，追赶法的步骤如下：矩阵分解：首先，将微分方程 (y' = f(x, y)) 转化为差分方程的形式。
然后，将差分方程中的系数矩阵进行分解，将其分解为一个下三角矩阵 (L)、一个对角矩阵 (D) 和一个上三角矩阵 (U)。
这样，差分方程可以转化为(D^{-1}Lx = D^{-1}b) 的形式。
迭代求解：接下来，使用迭代法求解 (D^{-1}Lx = D^{-1}b)。
通常，可以选择Gauss-Seidel迭代法或者SOR（Successive Over-Relaxation）迭代法等。
在每次迭代中，先求解下三角矩阵 (L) 的部分，然后求解对角矩阵(D) 的部分，最后求解上三角矩阵 (U) 的部分。
通过不断迭代，逐步逼近差分方程的解。
收敛性判断：在迭代求解的过程中，需要判断迭代的解是否收敛。
通常，可以通过比较相邻两次迭代的解的差值来判断是否收敛。
当差值小于某个预设的阈值时，认为迭代收敛。
解的输出：当迭代收敛后，可以得到微分方程的数值解。
此时，可以将解输出到控制台或者保存到文件中。
追赶法的优点在于其算法简单、易于实现，并且对于大规模的微分方程求解问题具有较高的计算效率和精度。
然而，追赶法也存在一些局限性，例如对于某些特殊类型的微分方程可能不适用，需要进行特殊处理。
2-4 追赶法(Thomas算法)
§ 2-4 追赶法(Thomas算法)
一、对角占优矩阵
若矩阵 A (aij )nn 满足
n
|aii | |aij | j1 ji
则称A为严格对角占优矩阵.
i 1,2, ,n
若矩阵 A (aij )nn 满足
得
xi yi qi xi1
i n 1, ,2,1
作业：
P50 习题11
n
|aii | |aij | j1 ji
则称A为弱对角占优矩阵.
i 1,2, ,n
有一类方程组, 形式为:
Ax f
其中
b1 a2
A
c1 b2
c2
an 1
bn 1 an
cn 1 bn
x
x1 x2
xn
f
f1 f2
fn
A称为三对角线矩阵,并且满足
(1) |b1||c1| 0
(2) |bi||ai||ci| , ai ci 0 i 2, ,n 1 (3) |bn||an| 0
A称为对角占优的三对角线矩阵. 显然, A非奇异,即det A 0
因此A的任意k阶顺序主子式非零 ,即det Ak 0
二、解三对角线性方程组的追赶法
定理1：满足引理1条件的三对角方阵A有如下形式的 唯一的克劳特分解。
p1 2 p2
1 q1
1 q2
A
a3
=PQ
pn1
an
pn
1 qn1
1
其中
qpi1
b1 ci
pi
i 1,2, , n 1
一维水动力模型追赶法
一维水动力模型追赶法一维水动力模型追赶法研究一、一维水动力模型及其在水资源管理中的应用一维水动力模型是一种用于模拟水流运动的数学模型，它在一维空间中描述水流速度、水位、水质等参数的变化。
这种模型广泛应用于水资源管理、水文学、环境科学等领域。
通过一维水动力模型，我们可以预测在不同条件下的水流情况，从而更好地管理水资源，优化调度，减少污染，提高水资源的可持续利用。
二、追赶法原理及其在一维水动力模型中的应用追赶法是一种数值求解偏微分方程的算法，尤其适用于一维问题的求解。
在一维水动力模型中，追赶法能够有效地解决方程中的非线性问题，并且在处理边界条件和初始条件时具有很大的灵活性。
追赶法的核心思想是将偏微分方程转化为差分方程，通过迭代的方式逐步逼近真实解。
在每一步迭代中，算法会根据已知的信息，逐步求解出未知的状态变量。
具体操作过程如下：首先，将一维空间离散化，将连续的问题转化为离散的问题。
然后，将偏微分方程转化为差分方程，通过迭代的方式逐步求解。
在每一步迭代中，根据已知的信息，逐步求解出未知的状态变量。
最后，通过边界条件和初始条件对模型进行约束，得到最终的解。
三、模型应用实例下面以某河流的径流变化规律为例，介绍一维水动力模型的应用。
首先，我们需要收集该河流的历史数据，包括水位、流量、降雨量等信息。
然后，将这些数据输入到一维水动力模型中，通过追赶法进行求解。
在求解过程中，我们需要设置合适的边界条件和初始条件，以保证模型的准确性和可靠性。
通过对历史数据的模拟和预测，我们可以得到该河流的径流变化规律。
根据这些规律，我们可以更好地管理水资源，优化调度，提高水资源的可持续利用。
此外，一维水动力模型还可以应用于城市供水调度、防洪减灾等领域。
四、模型参数估计与验证在应用一维水动力模型时，我们需要估计和验证模型的参数。
这些参数包括水流速度、水容量、扩散系数等。
我们可以通过历史数据来估计这些参数，并使用当前数据进行验证。
在估计和验证过程中，我们需要考虑数据的准确性和可靠性，并采用合适的统计方法对参数进行优化和调整。
线性方程组的几种求解方法
线性方程组的几种求解方法1.高斯消元法高斯消元法是求解线性方程组的一种常用方法。
该方法的基本思想是通过对方程组进行一系列简化操作，使得方程组的解易于求得。
首先将方程组表示为增广矩阵，然后通过一系列的行变换将增广矩阵化为行简化阶梯形，最后通过回代求解出方程组的解。
2.列主元高斯消元法列主元高斯消元法是在高斯消元法的基础上进行改进的方法。
在该方法中，每次选取主元时不再仅仅选择当前列的第一个非零元素，而是从当前列中选取绝对值最大的元素作为主元。
通过选取列主元，可以避免数值稳定性问题，提高计算精度。
3.LU分解法LU分解法是一种将线性方程组的系数矩阵分解为一个下三角矩阵L 和一个上三角矩阵U的方法。
首先进行列主元高斯消元法得到行阶梯形矩阵，然后对行阶梯形矩阵进行进一步的操作，得到L和U。
最后通过回代求解出方程组的解。
4.追赶法（三角分解法）追赶法也称为三角分解法，适用于系数矩阵是对角占优的三对角矩阵的线性方程组。
追赶法是一种直接求解法，将系数矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U，然后通过简单的代数运算即可求得方程组的解。
5.雅可比迭代法雅可比迭代法是一种迭代法，适用于对称正定矩阵的线性方程组。
该方法的基本思想是通过不断迭代求解出方程组的解。
首先将方程组表示为x=Bx+f的形式，然后通过迭代计算不断逼近x的解。
6.高斯-赛德尔迭代法高斯-赛德尔迭代法是雅可比迭代法的改进方法。
该方法在每一次迭代时，使用已经更新的解来计算新的解。
相比于雅可比迭代法，高斯-赛德尔迭代法的收敛速度更快。
7.松弛因子迭代法松弛因子迭代法是一种对高斯-赛德尔迭代法的改进方法。
该方法在每一次迭代时，通过引入松弛因子来调节新解与旧解之间的关系。
可以通过选择合适的松弛因子来加快迭代速度。
以上是一些常用的线性方程组求解方法，不同的方法适用于不同类型的线性方程组。
在实际应用中，根据问题的特点和要求选择合适的求解方法可以提高计算的效率和精度。
(完整版)2.6追赶法
第16讲 追赶法、误差分析在实际应用问题中，经常会遇到解三对角线方程组。
例如：用三次样条函数的插值问题中得到的三转弯及三弯矩方程组，当时说可用追赶法来求解。
还有用差分法解二阶线性常微分方程边值问题，若用三点插值格式也得到解三对角线方程组，本节介绍该类方程组中的特例及该种方程组的解法：追赶法。
优点：1.计算量小。
2.方法简单，存贮量小。
3.数值稳定的（对舍入误差来说）。
1 追赶法三对角线方程组的一般表示方法：可见，对A 的分解只需求i i u l ,且按n n n l u l u l u l −→−−→−−→−−→−−→−−→−−→−--112211.....的递推过程进行，形象地称为“追”的过程⎩⎨⎧=-==-),....2(/)(/1111n i l y a f y l f y i i i i⎩⎨⎧-=-==+)1,2,.....1(1n i x u y x y x i i i inn 形象地称回代求解过程为“赶”的过程追赶法的计算量为5n-4次乘除法，可用4个 一 维数组存放{}{}{}{}i i i i f c b a ,,,。
共占用4n-2个单元，在计算过程中{}{}{}i i i y u l ,,依次覆盖掉{}{}{}i i i f c b ,,最后，{}i x 覆盖掉{}i y ，所以，追赶法具有计算量小，占用内存单元少的特点。
2、误差分析⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-n n l u u u U 121....111⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n nl a l a l a l L ....33221)1,...,3,2,1(-=n i ⎪⎩⎪⎨⎧+===+++11111i i i i ii i lu a b u l c l b ⎪⎩⎪⎨⎧-===+++ii i i ii i u a b l l c u b l 11111/)1,...,3,2,1(-=n i病态方程组与条件数一个线性方程组Ax=b 是由它的系数矩阵A 和它的右端项b 所确定，在实际问题中，由于各种原因，A 或b 往往有误差，从而使得解也产生误差。
追赶法(Thomas算法)
二、解三对角线性方程组的追赶法 定理1：满足引理1条件的三对角方阵A有如下形式的 唯一的克劳特分解。
p1 a2 A= pn
p2 a3 pn 1 an
1 q1 1 q2 =PQ 1 qn 1 1
其中
p1 = b1 (i = 1,2,, n 1) qi = ci pi p = b a q (i = 2,3,, n ) i i i 1 i
解三对角线方程组Ax = f可化为求解两个三角形 方程组
Py = f
Qx = y
(1) 解 Py = f
p1 a2 ( P, f ) = p2 a3 pn 1 an f1 f2 f3 pn f n
得
{
y1 = f1 / p1
yi = ( f i ai yi 1 ) / piຫໍສະໝຸດ (i = 2,3,, n )
( 2) 解 Qx = y
1 q1 1 q2 1 qn 1 1
x1 y1 x2 = y2 x y n n
得
xn = y n
xi = yi qi xi +1
i = n 1 , , 2 ,1
作业： P50 习题11
§2-4
追赶法(Thomas算法 算法) 追赶法 算法
一、对角占优矩阵
若矩阵A = ( aij )n× n 满足
|aii |> ∑|aij |
j =1 j ≠i ≠i
n
i = 1 , 2 , , n
则称A为严格对角占优矩阵.
若矩阵A = ( aij )n× n 满足
|aii | ∑|aij | ≥
j =1 j ≠i
n
i = 1 , 2 , , n
则称A为弱对角占优矩阵.
追赶法的数学理论
1、 追赶法的数学理论设系数矩阵为三对角矩阵则方程组Ax=f称为三对角方程组。
设矩阵A非奇异，A有Crout分解A=LU，其中L为下三角矩阵，U为单位上三角矩阵，记可先依次求出L，U中的元素后，令Ux=y，先求解下三角方程组Ly=f 得出y，再求解上三角方程组Ux=y。
事实上，求解三对角方程组的2追赶法将矩阵三角分解的计算与求解两个三角方程组的计算放在一起，使算法吏为紧凑。
其计算公式为：二、追赶法的算法和流程图算法:1) u(1)=r(1)/a(1),v(1)=c(1)/a(1).2)dui k=2,3,…n-1,zuo yi xia cao zuo:(1)u(k)=(r(k)-u(k-1)*b(k))/(a(k)-v(k-1)*b(k)).(2)v(k)=c(k)/(a(k)-v(k-1)*b(k)).3)u(n)=r(n)-u(n-1)*b(n))/(a(n)-v(n-1)*b(n)).4)x(n)=u(n).5)dui k=n-1,…,2,1,ji suan x(k)=u(k)-v(k)*x(k+1).三、追赶法的Matlab实现functionx=chase (a,b,c,f)chasen=length(b);ifn-1==length(a)fori=n-1:-1:1a(i+1)=a(i);endend%将a设置为n维向量c(1)=c(1)/b(1);f(1)=f(1)/b(1);fori=2:n-1b(i)=b(i)-a(i)*c(i-1);c(i)=c(i)/b(i);f(i)=(f(i)-a(i)*f(i-1))/b(i);endf(n)=(f(n)-a(n)*f(n-1))/(b(n)-a(n)*c(n-1)); fori=n-1:-1:1f(i)=f(i)-c(i)*f(i+1);endx=f;四、追赶法的算例实现clear all;a=[-4,-4,-4,-4];b=[1,1,1];c=[1,1,1];r=[1,1,1,1]; n=length(a);b=[0,b];u(1)=r(1)/a(1);v(1)=c(1)/a(1);for k=2:n-1u(k)=(r(k)-u(k-1)*b(k))/(a(k)-v(k-1)*b(k)); v(k)=c(k)/(a(k)-v(k-1)*b(k));endu(n)=(r(n)-u(n-1)*b(n))/(a(n)-v(n-1)*b(n)); x(n)=u(n);for k=n-1:-1:1x(k)=u(k)-v(k)*x(k+1);endfprintf('Èý¶Ô½Ç·½³Ì×éµÄ½âΪ\n') for k=1:nfprintf('x(%1d)=%10.8f\n',k,x(k)) end>> li10_24fun三对角方程组的解为x(1)=-0.36363636x(2)=-0.45454545x(3)=-0.45454545x(4)=-0.36363636>>。
matlab追赶法解101阶三对角方程组
在探讨MATLAB追赶法解101阶三对角方程组之前，我们首先需要了解什么是追赶法和什么是三对角方程组。
追赶法又称托马斯算法，是一种用于求解带状矩阵（即只有主对角线和两条相邻的对角线上有非零元素的矩阵）的线性方程组的方法。
而三对角矩阵就是只有主对角线和两条相邻的对角线上有非零元素的矩阵。
在实际应用中，求解带状矩阵的线性方程组是非常常见的，特别是在数值计算和科学工程领域。
现在，让我们深入探讨MATLAB追赶法解101阶三对角方程组的方法和具体步骤。
一、MATLAB追赶法解101阶三对角方程组1. 概念介绍101阶三对角方程组是一个非常大的线性方程组，通常使用传统的高斯消元法来求解会耗费大量的时间和计算资源。
而MATLAB追赶法通过利用三对角矩阵的特殊性质，可以有效地简化计算过程，并且节省大量的内存和计算资源。
2. 追赶法步骤（1）将原方程组化为追赶法所需的形式；（2）利用追赶法求解三对角线性方程组。
二、追赶法求解101阶三对角方程组的实现过程1. 将原方程组化为追赶法所需的形式对于101阶三对角方程组，我们首先需要将其化为追赶法所需的形式。
这个过程涉及到选取合适的追赶元和追赶子以及对原方程组的变形，将其化为追赶法能够直接处理的形式。
2. 利用追赶法求解线性方程组一旦将原方程组化为追赶法所需的形式，我们就可以利用追赶法对其进行求解。
追赶法的核心是通过追赶子的迭代计算，逐步求得线性方程组的解。
在MATLAB中，可以使用内置的追赶法求解函数，也可以编写自定义的追赶法算法来实现对101阶三对角方程组的求解。
三、个人观点和理解在实际工程和科学计算中，追赶法是一种非常有效的求解带状矩阵线性方程组的方法。
对于大规模的三对角方程组，特别是高阶的情况，传统的直接求解方法往往会遇到内存和计算资源的限制，而追赶法能够通过精巧的迭代计算，在保证解的精度的显著提高计算效率。
在MATLAB中，通过调用内置的追赶法函数，可以快速地求解大规模的三对角方程组，极大地方便了工程实践中的数值计算工作。
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追赶法（续）
定理：设三对角方程组系数矩阵满足下列条件： b1 c1 0 bi ai ci b a 0 n n 则它可分解为 1 u1 c1 l 1 u c 2 2 2 A LU l3 1 cn 1 ln 1 un 其中ci (i 1, 2, , n 1)为已给出的，且分解是唯一的
追赶法
在数值计算中，如三次样条插值或用差分方法解常微分方 程边值问题，常常会遇到求解以下形式的方程组 b1 c1 x1 d1 a b c x d 2 2 2 2 2 a b c i i i xi di 简记 Ax d . an 1 bn 1 cn 1 xn 1 d n 1 x d a b n n n n 此系数矩阵的非零元素集中分布在主对角线及其相邻两次对角线 上，称为三对角矩阵。方程组称为三对角方程组。
2
ai ci 0(i 2,3, , n 1)
追赶法的计算公式
u1 b1 A LU 分解公式： li ai / ui 1 (i 2,3, , m) u b c l i i i 1 i y1 d1 解Ly d 得： yk d k lk yk 1 (k 2,3, , n) xn yn / un 再解Ux y得: xk ( yk ck xk 1 ) / uk (k n 1, n 2, ,1) 追赶法的基本思想与Gause消去法及三角分解法相同,只 是由于系数中出现了大量的零,可使计算公式简化,减少了计 算量。可证,当系数矩阵为严格对角占优时,此方法具有良好的 数值稳定性。解过程就是将系数矩阵
分解两个简单的二对角矩阵，从而归结为求解两 个简单方程组的过程。
A
上述定理也表明，追赶法的原理和高斯消去
法相同，但考虑到方程组的特点，计算时会把大 量零元素撇开，从而大大节省计算量。
4
追赶法例题
例 用追赶法解下面三对角方程组
3 1 0 0 x1 10 1 4 1 0 x 11 2 0 1 6 1 x3 30 0 0 2 8 x4 48
5