开题报告-浅谈常微分方程的数值解法及其应用

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常微分方程数值解实验报告

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常微分方程数值解实验报告学院:数学与信息科学专业:信息与计算科学姓名:郑思义学号:201216524课程:常微分方程数值解实验一:常微分方程的数值解法1、分别用Euler 法、改进的Euler 法(预报校正格式)和S —K 法求解初值问题。

(h=0.1)并与真解作比较。

⎩⎨⎧=++-=10(1y')y x y 1.1实验代码:%欧拉法function [x,y]=naeuler(dyfun,xspan,y0,h)%dyfun 是常微分方程,xspan 是x 的取值范围,y0是初值,h 是步长 x=xspan(1):h:xspan(2); y(1)=y0;for n=1:length(x)-1y(n+1)=y(n)+h*feval(dyfun,x(n),y(n)); end%改进的欧拉法function [x,m,y]=naeuler2(dyfun,xspan,y0,h)%dyfun 是常微分方程,xspan 是x 的取值范围,y0是初值,h 是步长。

%返回值x 为x 取值,m 为预报解,y 为校正解 x=xspan(1):h:xspan(2); y(1)=y0;m=zeros(length(x)-1,1); for n=1:length(x)-1 k1=feval(dyfun,x(n),y(n)); y(n+1)=y(n)+h*k1; m(n)=y(n+1);k2=feval(dyfun,x(n+1),y(n+1)); y(n+1)=y(n)+h*(k1+k2)/2; end%四阶S —K 法function [x,y]=rk(dyfun,xspan,y0,h)%dyfun 是常微分方程,xspan 是x 的取值范围,y0是初值,h 是步长。

x=xspan(1):h:xspan(2); y(1)=y0;for n=1:length(x)-1 k1=feval(dyfun,x(n),y(n));k2=feval(dyfun,x(n)+h/2,y(n)+(h*k1)/2); k3=feval(dyfun,x(n)+h/2,y(n)+(h*k2)/2); k4=feval(dyfun,x(n)+h,y(n)+h*k3);y(n+1)=y(n)+(h/6)*(k1+2*k2+2*k3+k4);end%主程序x=[0:0.1:1];y=exp(-x)+x;dyfun=inline('-y+x+1');[x1,y1]=naeuler(dyfun,[0,1],1,0.1);[x2,m,y2]=naeuler2(dyfun,[0,1],1,0.1);[x3,y3]=rk(dyfun,[0,1],1,0.1);plot(x,y,'r',x1,y1,'+',x2,y2,'*',x3,y3,'o');xlabel('x');ylabel('y');legend('y为真解','y1为欧拉解','y2为改进欧拉解','y3为S—K解','Location','NorthWest');1.2实验结果:x 真解y 欧拉解y1 预报值m 校正值y2 S—K解y30.0 1.0000 1.0000 1.0000 1.00000.1 1.0048 1.0000 1.0000 1.0050 1.00480.2 1.0187 1.0100 1.0145 1.0190 1.01870.3 1.0408 1.0290 1.0371 1.0412 1.04080.4 1.0703 1.0561 1.0671 1.0708 1.07030.5 1.1065 1.0905 1.1037 1.1071 1.10650.6 1.1488 1.1314 1.1464 1.1494 1.14880.7 1.1966 1.1783 1.1945 1.1972 1.19660.8 1.2493 1.2305 1.2475 1.2500 1.24930.9 1.3066 1.2874 1.3050 1.3072 1.30661.0 1.3679 1.3487 1.3665 1.3685 1.36792、选取一种理论上收敛但是不稳定的算法对问题1进行计算,并与真解作比较。

常微分方程数值解法及其应用的开题报告

常微分方程数值解法及其应用的开题报告

常微分方程数值解法及其应用的开题报告开题报告题目:常微分方程数值解法及其应用一、研究背景及意义常微分方程(ODE)在各种自然科学和工程学科中都有着广泛应用,例如力学、物理学、化学、经济学、生物学等。

由于许多ODE无法精确求解,因此需要求解数值解。

数值解法的研究是计算数学的一个重要方向,它是许多实际问题求解的基础。

在实际应用中,我们经常遇到大型ODE系统的数值求解。

因此,如何设计高效的数值方法来求解ODE是非常重要的研究方向。

另外,ODE数值解法和应用也成为了计算数学、计算机科学、物理学等领域交叉、融合的重要部分。

二、研究现状及问题随着计算机技术的飞速发展,ODE数值解法也在不断更新和发展。

常用的ODE数值解法主要有欧拉法、龙格-库塔法、多步法等。

这些方法具有一定的理论基础和实用价值,但仍存在不足之处。

一些ODE模型的求解仍然是一项具有挑战性的任务,例如具有强非线性和奇点特性的方程。

此外,针对大型ODE系统求解的算法和并行计算方法也需要进一步研究和优化。

三、研究内容和方法本文将从ODE数值解法和应用的角度来进行研究,主要包括以下内容:1. ODE数值解法:对欧拉法、龙格-库塔法、多步法等常见数值方法进行深入研究和比较,并探讨其稳定性、精度和复杂度等方面的特点。

2. 非线性ODE求解:对具有非线性特点的ODE进行求解,探讨如何利用牛顿法、拟牛顿法等优化算法加速求解过程;3. 大型ODE系统求解:探讨如何利用稀疏矩阵技术和并行计算技术加速大型ODE系统的求解;4. 应用实例:在物理、生物领域等应用实例中,探讨ODE数值解法的应用和实现过程。

本文所采用的研究方法包括理论分析、数值实验和仿真模拟等。

四、预期成果和贡献1. 系统阐述ODE数值解法,为不同应用领域提供可供选择的计算方法和应用实例。

2. 针对具有强非线性和奇点特性的方程,提出了利用数值优化算法求解ODE的方法,实现更高效稳定的求解。

3. 探讨稀疏矩阵技术和并行计算技术在大型ODE系统求解中的应用,实现更快速、高效的求解。

常微分方程数值解实验报告

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常微分方程数值解实验报告实验报告:常微分方程数值解1.引言常微分方程(Ordinary Differential Equations, ODEs)是数学领域中一个重要的研究对象,涉及到许多自然科学和工程技术领域的问题。

解常微分方程的数值方法是一种求解差分方程的方法,通过计算机找到方程的近似解,对于模拟和预测连续过程非常有用。

本实验旨在通过数值解法,验证和应用常微分方程的解,并比较不同数值方法的精度和效率。

2.实验目的2.1理解常微分方程的基本概念和数值解法;2.2掌握将常微分方程转化为数值求解问题的基本方法;2.3运用数值解法求解常微分方程;2.4比较不同数值解法的精度和效率。

3.实验内容3.1 欧拉方法(Euler Method)给定一个一阶常微分方程dy/dx=f(x,y),通过将其离散为差分形式,欧拉方法可以通过以下递推公式来求解:y_{n+1}=y_n+h*f(x_n,y_n)其中,h为步长,x_n和y_n为当前的x和y值。

3.2 改进的欧拉方法(Improved Euler Method)改进的欧拉方法使用欧拉方法的斜率的平均值来估计每一步中的斜率。

具体公式如下:k1=f(x_n,y_n)k2=f(x_n+h,y_n+h*k1)y_{n+1}=y_n+h*((k1+k2)/2)3.3 二阶龙格-库塔法(Second-order Runge-Kutta Method)二阶龙格-库塔法通过计算每个步骤中的两个斜率来估计每个步长中的斜率。

具体公式如下:k1=f(x_n,y_n)k2=f(x_n+h/2,y_n+(h/2)*k1)y_{n+1}=y_n+h*k24.实验步骤4.1选取常微分方程,并将其转化为数值求解问题的形式;4.2根据给定的初始条件和步长,使用欧拉方法、改进的欧拉方法和二阶龙格-库塔法求解该方程;4.3比较三种方法的数值解与理论解的差异,并分析其精度和效率;4.4尝试不同的步长,观察相应的数值解的变化。

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。

常微分方程的数值解法及其应用研究

常微分方程的数值解法及其应用研究

常微分方程的数值解法及其应用研究引言:常微分方程是数学中的重要分支,广泛应用于自然科学、工程技术和社会经济等领域。

常微分方程的解析解往往难以获得,因此数值解法的研究成为解决实际问题的有效手段。

本文将介绍常微分方程的数值解法以及其在各个领域的应用。

一、常微分方程的数值解法1. 欧拉方法欧拉方法是最基本的数值解法之一,通过将微分方程中的函数进行逐步的线性近似,得到方程的递推关系,并根据该关系逼近解析解。

欧拉方法具有简单、易于实现的优点,但在稳定性和精度方面存在一定的局限性。

2. 改进的欧拉方法改进的欧拉方法通过使用中点梯形公式,对欧拉方法的误差进行修正,提高了数值解的准确性。

改进的欧拉方法在简单性和准确性方面取得了一定的平衡。

3. 4阶龙格-库塔法4阶龙格-库塔法是一类常用的数值解法,通过计算多个近似解,并按照一定的权重进行加权平均,得到更高精度的数值解。

4阶龙格-库塔法具有高精度和较好的稳定性,被广泛应用于各个领域。

4. 多步法多步法是一类基于历史步长的数值解法,利用之前计算的步长来估计下一个步长的近似值。

常见的多步法包括亚当斯方法和预报校正方法等。

多步法在一定程度上提高了数值解的稳定性和准确性。

5. 常微分方程的辛方法辛方法是一类特殊的数值解法,能够保持微分方程的守恒性质。

辛方法在长时间积分和保持能量守恒方面具有优势,被广泛应用于天体力学和分子动力学等领域。

二、常微分方程数值解法的应用1. 物理科学中的应用常微分方程的数值解法在物理学中有广泛的应用,如天体力学中的行星轨道计算、量子力学中的薛定谔方程求解等。

数值解法处理了复杂的物理现象,为物理学研究提供了可行的途径。

2. 工程技术中的应用常微分方程的数值解法在工程技术中被广泛应用,如电路分析、结构力学、流体力学等。

通过数值解法,可以模拟和分析复杂的工程问题,提供设计和优化方案。

3. 经济学中的应用经济学中的许多问题可以转化为常微分方程的形式,如经济增长模型、市场供需关系等。

常微分方程的数值解算法

常微分方程的数值解算法

常微分方程的数值解算法常微分方程的数值解算法是一种对常微分方程进行数值计算的方法,这可以帮助我们更好地理解和研究自然现象和工程问题。

在本文中,我们将介绍一些常用的数值解算法,探讨它们的优缺点和适用范围。

常微分方程(ODE)是描述自然现象和工程问题的重要数学工具。

然而,对于许多ODE解析解是无法求出的,因此我们需要通过数值方法对其进行求解。

常微分方程可以写作:y' = f(t, y)其中,y是函数,f是给定的函数,表示y随t的变化率。

这个方程可以写成初始值问题(IVP)的形式:y'(t) = f(t,y(t)),y(t0) = y0其中,y(t0)=y0是方程的初始条件。

解决IVP问题的典型方法是数值方法。

欧拉方法欧拉方法是最简单的一阶数值方法。

在欧拉方法中,我们从初始条件开始,并在t = t0到t = tn的时间内,用以下公式逐步递推求解:y n+1 = y n + hf (t n, y n)其中,f(t n,y n)是点(t n,y n)处的导数, h = tn - tn-1是时间间隔。

欧拉方法的优点是简单易懂,容易实现。

然而,它的缺点是在整个时间段上的精度不一致。

程度取决于使用的时间间隔。

改进的欧拉方法如果我们使用欧拉方法中每个时间段的中间点而不是起始点来估计下一个时间点,精度就会有所提高。

这个方法叫做改进的欧拉方法(或Heun方法)。

公式为:y n+1 = y n + h½[f(t n, y n)+f(tn+1, yn + h f (tn, yn))]这是一个二阶方法,精度比欧拉方法高,但计算量也大一些。

对于易受噪声干扰的问题,改进的欧拉方法是个很好的选择。

Runge-Kutta方法Runge-Kutta方法是ODE计算的最常用的二阶和高阶数值方法之一。

这个方法对定义域内的每个点都计算一个导数。

显式四阶Runge-Kutta方法(RK4)是最常用的Runge-Kutta方法之一,并已得到大量实践的验证。

高阶线性常微分方程的解法和应用【开题报告】

开题报告数学与应用数学高阶线性常微分方程的解法和应用一、综述本课题国内外研究动态, 说明选题的依据和意义常微分方程是微分方程中的其中一种, 它是在17世纪伴随着微积分而发展起来的一门具有重要应用价值的学科, 是研究连续量变化规律的重要工具, 也是众多实际问题与数学之间联系的重要桥梁. 17世纪就有人提出了弹性问题, 这类问题导致悬链线方程、振动弦的方程等等. 从19世纪下半叶开始, 随着微积分学的公理化与严密化, 微分方程逐渐从微积分中独立并分离开来, 形成了逐渐自己系统而严密的理论体系, 发展成为常微分和偏微分方程两大现代数学分支. 事实上, 求()y f x '=的原函数问题便是一个最简单的常微分方程. 提及常微分方程, 常常会让人不由得想起牛顿. 在历史上, 牛顿正是通过求解常微分方程证实了地球绕太阳运动的轨道是椭圆, 他还解决了二体问题: 在太阳引力作用下, 一个单一的行星的运动. 他把两个物体都理想化质点, 得到3个未知函数的3个二阶方程组, 经简单计算证明, 可化为平面问题, 即两个未知函数的两个二阶微分方程组. 用现在叫做 “首次积分” 的办法, 完全解决了它的求解问题. 天文学家通过常微分方程的计算, 预见了海王星的存在. 随着工业化的进展, 常微分方程在航海、航空工业生产以及自然科学的研究中发挥了重要的作用. 在当今高新技术迅猛发展的时代, 常微分方程更加广泛地渗透到了诸如电信、化工、航天、生物、医药、经济、信息、军事、控制、管理乃至社会科学等各个领域, 显示着它的蓬勃生机和活力.计算机和计算技术的发展, 使微分方程的求解冲破了经典方法的局限, 迈向数值计算和图像模拟, 这为微分方程的应用提供了更为广阔的天地和有效的手段, 也使得建立数学模型显得格外重要.在当代, 甚至许多社会科学的问题亦导致微分方程, 如人口发展模型、交通流模型……因而微分方程的研究是与人类社会密切相关的.我这次的论文方向主要涉及的是微分方程中的高阶线性常微分方程的求解方法和它在实际中的应用问题. 因为常微分与经典的动力学是孪生兄弟, 一直是物理学家赖以对动态世界进行定量描述, 破解造物主在宇宙万物中设置的密码的一种主要手段, 它同时也是应用科学家和工程学家进行精确设计和计算所不可或缺的工具. 因此, 对常微分方程的研究是具有实际意义的.一般地, 我们将未知函数x 及其各阶导数 ,dx dtL , n n d x dt 均为一次的n 阶微分方程称为n 阶线性微分方程. 它的一般形式是 1111()()()(),n n n n n n d x d x dx a t a t a t x t dt dt dtϕ---++++=L (1) 式中()(1,2,,)i a t i n =L 及()t ϕ都是区间a t b <<上的连续函数.如果()0t ϕ≡, 则方程(1)变为 1111()()()0,n n n n n n d x d x dx a t a t a t x dt dt dt---++++=L (2) 我们称(2)为n 阶线性齐次微分方程, 简称齐线性方程. 而与此相应, 称(1)为n 阶线性非齐次微分方程, 简称非齐线性方程, 并且通常把方程(2)叫做对应于方程(1)的齐线性方程.若2n ≥, 称(1)或(2)为高阶线性常微分方程.到目前为止, 人们已经对高阶线性的常微分方程得出了许多求解方法, 对它的实际应用也做了大量的研究. 本文主要讨论了高阶线性常微分方程的相关解法和应用. 文章首先给出了高阶线性常微分方程的有关概念及解的存在惟一性. 在此基础上, 探讨了各种不同类型的高阶常微分方程的解法的问题. 讨论的主要类型有: 某些特殊类型的高阶线性常微分方程、常系数高阶线性常微分方程、变系数高阶线性常微分方程. 在解决这些类型的高阶线性常微分方程时, 还没找到普遍的、通用的具体解法, 这样, 文章针对具体问题进行了具体的分析. 另外, 我还介绍了一些新的解法: 运用高阶线性微分方程与一阶微分方程组的关系求解、参数的方法、升阶的方法和计算机求解法. 文章的最后一部分介绍了高阶线性常微分方程的应用.微分方程的求解是微分方程学习中最基础的, 是深入学习微分方程的一条必经之路.二、研究的基本内容, 拟解决的主要问题研究的基本内容: 高阶线性常微分方程的解法和应用拟解决的主要问题:1. 分析高阶线性常微分方程的一般概念和及解的存在惟一性.2. 讲解高阶线性常微分方程的分类和对应的求解方法.3. 总结高阶线性常微分方程的实际应用.三、研究步骤、方法及措施研究步骤:1. 查阅相关资料, 做好笔记;2. 仔细阅读研究文献资料;3. 翻译英文资料;4. 撰写文献综述;5. 撰写论文初稿;6. 上交并反复修改论文;7. 论文定稿.方法、措施: 通过到图书馆、上网等查阅收集大量资料, 参考相关内容. 在老师指导下, 与同组同学研究讨论, 用文献综合的方法来解决问题.四、参考文献[1]王高雄, 周之铭, 朱思铭等. 常微分方程(第3版) [M]. 北京: 高等教育出版社, 2006.[2]楼红卫, 林伟. 常微分方程[M]. 上海: 复旦大学出版社, 2005.[3]肖箭, 盛立人, 宋国强. 常微分方程简明教程[M]. 北京: 科学出版社, 2008.[4]国振喜. 工程微分方程解法与实例[M]. 北京: 机械工业出版社, 2004.[5]化存才. 常微分方程解法与建模应用选讲[M]. 北京:科学出版社, 2009.[6]孙肖丽, 杨艳萍. 常微分方程的思想与方法[M]. 济南: 山东大学出版社, 1993.[7]庄万. 常微分方程习题解[M]. 济南: 山东科学技术出版社, 2003.[8]石瑞青. 常微分方程全程导学及习题全解[M]. 北京: 中国时代经济出版社, 2007.[9]Z. R. Liu, R. Q. Wang, Z. J. Jing. Peaked Wave Solution of Camassa-holm equation [J].Chaos and Fractais, 2004(19): 77-92.[10]J. B. Li, H. H. Dai. On the study of Singular Nonlinear Traveling Wave Equations [M].Dynamical System Approach. Beijing: Science Press, 2007.。

最新常微分方程数值解法及其应用

常微分方程数值解法及其应用常微分方程数值解法及其应用——浙江师范大学数理信息工程学院【摘要】:本文对常微分方程初值问题现有的数值解法进行了综述研究。

主要讨论了几种常用的数值解法:即欧拉法,改进欧拉法,龙格库塔方法,阿达姆斯外插公式与内插公式等。

文章最后结合常见数值解法,对较为典型的微分方程模型进行数值求解,探讨了上述数值算法在实际建模问题中的应用。

【关键词】:常微分方程;数值解法;模型引言在工程技术问题中,经常需要求解常微分方程的初值问题«Skip Record If...»(1)而关于常微分方程各种各样的解析方法,只能求解一些特殊类型的方程。

在大多数情况下,对初值问题(1),只能用数值法求解。

数值解法的基本思想是求初值问题(1)的解«Skip Record If...»在一系列等距节点:«Skip Record If...»处的近似值:«Skip Record If...»。

其中相邻两个节点间的距离«Skip Record If...»称为步长,即节点«Skip Record If...»。

一、单步法单步法是指这类方法在计算«Skip Record If...»时,只用到前一步的值«Skip Record If...»,然后逐步往下计算。

这个算法的代表是龙格——库塔算法,简称R-K方法。

四阶显示Runge—Kutta方法是求解普通常微分方程初值问题数值解法中的重要方法,而隐式Runge—Kutta公式是求解刚性常微分方程初值问题的重要方法。

(一)Euler方法由微分由微分方程的基本概念可知,初值问题(1)的解是在«Skip Record If...»平面上的一条过点«Skip Record If...»的积分曲线«Skip Record If...»,在该曲线上任一点«Skip Record If...»处的切线斜率等于函数«Skip Record If...»的值。

《常微分方程的数值解法》论文

《常微分方程的数值解法》论文《常微分方程的数值解法》常微分方程(ODE)是研究物理过程的重要工具,其伴随着极大的应用价值。

当一个物理系统被简化为一个常微分方程,它就可以用于描述物理学中的各种现象。

但是,大多数现实系统的常微分方程未能得到解析解,因此,数值解法就变得非常重要。

本文将研究并比较几种常见的常微分方程数值解法,诸如Euler法、奇异点法、Runge-Kutta法、前向差分法等,以便更好地提供协助解决常微分方程。

首先,Euler法是常用的数值解法之一,它主要用于解决常微分方程模型。

其核心思想是将微分方程通过采用不断变化的步长对状态量求近似值,并通过预测下一步的值来求解微分方程,从而达到求解常微分方程的目的,且操作简单、容易理解。

但是,由于其步长的不动性,往往使得其精度较低,因此,当遇到复杂环境时,Euler法的表现就有些不尽如人意。

此外,另一种常见的数值解法是奇异点法。

此法将一个微分方程情况分解成多个分段函数,每一段函数都可以精确求解,从而可以求解复杂的微分方程。

它的特点是分段的每一部分的精度和复杂度都较低,而且运行效率也较快,但是,奇异点法的精度需要在段间合理设定,然后再进行微调,以保证数值模拟的准确性。

其次,Runge-Kutta法是一种常用的数值解法,它可以有效地求解一些常微分方程,其原理是利用积分函数插值,然后利用积分函数求近似值,最后根据边界条件求取解析结果。

Runge-Kutta法的步长可以随着计算过程的进行而逐步变化,这样可以使得误差得到有效控制,而且可以有效地控制误差,保证算法精度,但是由于其计算效率较低,因此在求解复杂的常微分方程时,Runge-Kutta法的表现并不尽人意。

最后,前向差分法是一种求解常微分方程的数值解法,它利用求取未知函数的一阶导数和二阶导数的值,然后通过求解一次和二次中点差分的方式,从而得到数值解。

它的有点是能够得到较高的精确度,且即使步长变化时也可以控制误差,但前向差分法要求在微分方程中必须有高阶导数,这就要求微分方程是复杂的,除此之外,除了必须计算高次导数外,它的计算量也比较大。

常微分方程的数值解法与实际应用研究

常微分方程的数值解法与实际应用研究引言:常微分方程是数学中一种重要的数学工具,广泛应用于物理、经济、生物等领域的实际问题的数学建模。

在解析求解常微分方程存在困难或不可行的情况下,数值解法提供了一种有效的求解方法,并被广泛应用于实际问题的研究中。

本文将介绍常微分方程的数值解法以及一些实际应用的研究案例。

一、常微分方程的数值解法:1. 欧拉法:欧拉法是一种基础的数值解法,通过将微分方程离散化,近似得到方程的数值解。

欧拉法的基本思想是根据微分方程的导数信息进行近似计算,通过逐步迭代来逼近真实解。

但是欧拉法存在截断误差较大、收敛性较慢等问题。

2. 改进的欧拉法(改进欧拉法推导过程略):为了解决欧拉法的问题,改进的欧拉法引入了更多的导数信息,改善了截断误差,并提高了算法的收敛速度。

改进欧拉法是一种相对简单而可靠的数值解法。

3. 四阶龙格-库塔法:四阶龙格-库塔法是常微分方程数值解法中最常用和最经典的一种方法。

通过多次迭代,四阶龙格-库塔法可以获得非常精确的数值解,具有较高的精度和稳定性。

二、常微分方程数值解法的实际应用研究:1. 建筑物的结构动力学分析:建筑物的结构动力学分析需要求解一些动力学常微分方程,例如考虑结构的振动和应力响应。

利用数值解法可以更好地模拟建筑物的振动情况,并对其结构进行安全性评估。

2. 生态系统模型分析:生态系统模型通常包含一系列描述物种数量和相互作用的微分方程。

数值解法可以提供对生态系统不同时间点上物种数量和相互作用的变化情况的模拟和预测。

这对于环境保护、物种保护以及生态系统可持续发展方面具有重要意义。

3. 电路模拟与分析:电路模拟与分析通常涉及电路中的电容、电感和电阻等元件,这些元件可以通过常微分方程进行建模。

数值解法可以提供电路中电压、电流等关键参数的模拟和分析,对电路设计和故障诊断具有重要帮助。

4. 化学反应动力学研究:化学反应动力学研究需要求解涉及反应速率、物质浓度等的微分方程。

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毕业论文开题报告信息与计算科学浅谈常微分方程的数值解法及其应用一、选题的背景、意义1、选题的背景微分方程差不多是和微积分同时先后产生的,苏格兰数学家耐普尔创立对数的时候,就讨论过微分方程的近似解.牛顿在建立微积分的同时,对简单的微分方程用级数来求解.后来瑞士数学家雅各布•贝努利、欧拉、法国数学家克雷洛、达朗贝尔、拉格朗日等人又不断地研究和丰富了微分方程的理论.微分方程的形成及发展与力学、天文学、物理学、生物学,以及其他科学技术的发展密切相关.在数学学科内部的许多分支中,微分方程是常用的重要工具之一,微分方程进一步发展的需要,有推动着其它数学分支的发展;相反,常微分方程每一步进展都离不开其他数学分支的支援.数学的其他分支的新发展,如复变函数、李群、组合拓扑学等,都对微分方程的发展产生了深刻的影响.当前计算机的发展更是为微分方程的应用及理论研究提供了非常有力的工具.时至今日,可以说微分方程在所有自然科学领域和众多社会科学领域都有着广泛的应用,如自动控制、各种电子学装置的设计、弹道的计算、飞机和导弹飞行的稳定性的研究、化学反应过程稳定性的研究等.只要能够列出相应的微分方程,有了解方程的方法,利用它就可以精确地表述事物变化所遵循的基本规律.从微积分理论形成以来,人们一直用微分方程来描述、解释或预见各种自然现象,不断的取得了显著的成效.2、选题的意义微分方程的理论逐步完善的时候,利用它就可以精确地表述事物变化所遵循的基本规律,只要列出相应的微分方程,有了解方程的方法.微分方程也就成了最有生命力的数学分支.总之,力学、天文学、几何学等领域的许多问题都导致微分方程.在当代,甚至许多社会科学的问题亦导致微分方程,如人口发展模型、交通流模型等.因而微分方程的研究是与人类社会密切相关的. [1]“常微分方程”是理学院数学系所有专业学生的重要专业基础课之一,也是工科、经济等专业必学内容之一.其重要性在于它是各种精确自然科学、社会科学中表述基本定律和各种问题的根本工具之一,换句话说,只要根据实际背景,列出了相应的微分方程,并且能(数值地或定性地)求出这种方程的解,人们就可以预见到,在已知条件下这种或那种“运动”过程将怎样进行,或者为了实现人们所希望的某种“运动”应该怎样设计必要的装置和条件等等.例如,我们要设计人造卫星轨道,首先,根据力学原理,建立卫星运动的微分方程,列出初始条件,然后求出解,即卫星运行轨道.随着物理科学所研究的现象在广度和深度两方面的扩展,偏微分方程的应用范围更广泛. [2]从数学自身的角度看,偏微分方程的求解促使数学在函数论、变分法、级数展开、常微分方程、代数、微分几何等各方面进行发展.从这个角度说,偏微分方程变成了数学的中心. [3]总之,微分方程从它诞生起即日益成为人类认识并进而改造自然、社会的有力工具,成为数学科学联系实际的主要途径之一.文章就常微分进行展开,对其数值解法进行简单的阐述. 二、研究的基本内容与拟解决的主要问题2.1微分方程概念介绍2.1.1 微分方程概况由一元函数得到的方程.即:称含有自变量,未知函数及其导数的关系式22(,,,,...,)0n n dy d y d y F x y dx dx dx=. (1) 为常微分方程.其中出现的最高阶导数的阶数,叫做常微分方程的阶.例如 dy dx=x ,dy y dx= ,是一阶常微分方程. 22sin 0d g dt p θθ+=是二阶常微分方程.设)(x y ϕ=定义于 区间J 上,有直到n 阶的导数,将它代入(1),使(1)变成关于x 的恒等式,即()()(,(),,...,)0,n n d x d x F x x x J dx dxϕϕϕ=∈. 就称y =()x ϕ为(1)的一个定义于J 上的解,并称J 为该解的定义区间. [4]如果一个微分方程中出现多元函数的偏导数,或者说如果未知函数和几个变量有关,而且方程中出现未知函数对几个变量的导数,那么这种微分方程就是偏微分方程.2.2 微分方程产生的历史背景微分方程差不多是和微积分同时先后产生的,苏格兰数学家耐普尔创立对数的时候,就讨论过微分方程的近似解.牛顿在建立微积分的同时,对简单的微分方程用级数来求解。

后来瑞士数学家雅各布•贝努利、欧拉、法国数学家克雷洛、达朗贝尔、拉格朗日等人又不断地研究和丰富了微分方程的理论。

微分方程的形成与发展是和力学、天文学、物理学,以及其他科学技术的发展密切相关的.数学的其他分支的新发展,如复变函数、李群、组合拓扑学等,都对微分方程的发展产生了深刻的影响,当前计算机的发展更是为常微分方程的应用及理论研究提供了非常有力的工具. [5]牛顿研究天体力学和机械力学的时候,利用了微分方程这个工具,从理论上得到了行星运动规律.后来,法国天文学家勒维烈和英国天文学家亚当斯使用微分方程各自计算出那时尚未发现的海王星的位置.这些都使数学家更加深信微分方程在认识自然、改造自然方面的巨大力量.微分方程的理论逐步完善的时候,利用它就可以精确地表述事物变化所遵循的基本规律,只要列出相应的微分方程,有了解方程的方法.微分方程也就成了最有生命力的数学分支.总之,力学、天文学、几何学等领域的许多问题都导致微分方程.在当代,甚至许多社会科学的问题亦导致微分方程,如人口发展模型、交通流模型等.因而微分方程的研究是与人类社会密切相关的. [6]2.3 微分方程发展现状及其基本功能在数学学科内部的许多分支中,微分方程是常用的重要工具之一,微分方程进一步发展的需要,有推动着其它数学分支的发展;相反,微分方程每一步进展都离不开其他数学分支的支援.数学的其他分支的新发展,如复变函数、李群、组合拓扑学等,都对微分方程的发展产生了深刻的影响.当前计算机的发展更是为微分方程的应用及理论研究提供了非常有力的工具.时至今日,可以说微分方程在所有自然科学领域和众多社会科学领域都有着广泛的应用,如自动控制、各种电子学装置的设计、弹道的计算、飞机和导弹飞行的稳定性的研究、化学反应过程稳定性的研究等.只要能够列出相应的微分方程,有了解方程的方法,利用它就可以精确地表述事物变化所遵循的基本规律.从微积分理论形成以来,人们一直用微分方程来描述、解释或预见各种自然现象,不断的取得了显著的成效.[7] 2.4常微分方程的数值求解方法2.4.1 Euler 法Euler 法是最简单的数值方法,[,]a b 为求解良态初值问题'(,)y f t y =,0()y a y =的区间。

实际上,下面的过程不是要找到满足该初值问题的可微函数,而是要生成点集{(,)}k k t y ,并且将这些点作为近似解,即()k k y t y ≈。

如何构造“近似满足微方程”的“点集”呢?首先为这些点选择横坐标,为方便起见,将区间[,]a b 划分为M 个等距子区间,并选择网络点k t a kh =+, k=0,1,……,M 其中b a h M-=(1) 值h 称为步长。

然后近似解'(,)y f t y = 在0[,]M t t 上, 00()y t y = (2) 设()y t ,'()y t 和''()y t 连续,;;利用泰勒定理将()y t 在0t t =处展开,对每个值t ,存在一个0t 和t 之间的值1c ,使得 ''2'10000()()()()()()2y c t t y t y t y t t t -=+-+ (3) 将'00()(,())y t f t y t =和10h t t =-代人等式(3),得到1()y t 的表示:''211000()()()(,())2y c h y t y t hf t y t =++ (4) 如果步长 h 足够小,则可以忽略 2 次项(包含2h 的项),得到1000(,)y y hf t y =+ (5) 这就是欧拉近似。

重复该过程,就能得到近似解曲线()y y t =的一个点序列。

欧拉方法的一般步骤是 1k k t t h +=+ , 1(,)k k k k y y hf t y +=+ 其中 k = 0,1,……,M-1[8](6)2.4.2 泰勒级数法泰勒级数法有着广泛的应用,并且是比较求解初值问题的各种不同数值方法的标准,它可设计为任意指定的精度。

下面首先将泰勒定理用新的公式表示,使之适合于求解微分方程。

定理9.5(泰勒定理)设1()N y t C+∈ 0[,]t b ,且()y t 在不动点0[,]k t t t b =∈处有N 次泰勒级数展开:1()()(,())()N k k N k k y t h y t hT t y t O h ++=++ (1) 其中,()11()(,())!j Nj k N k k j y t T t y t h j -==∑ (2)()1()(,())j j y t f t y t -=表示函数f 关t 的(1j -)次全导数。

求导公式可以递归地计算: ''''(3)''''22(4)''2'''''''''3232()()()2()2()33()33()(33)(2)t y t y tt yt y yy tt yt yy y t y ttt ytt yyt ty y yy yyy ttt ytt yyt yyy y tt yt yy y t fy t f f y f f fy t f f y f y f y f f f f f f f f f y f f y f y f y f y f y y f y f f f f f f f f f f f f f ==+=+=+++=++++=++++++=++++++23()()()t y yt yy y t y f f f f f f f f f f +++++ (3)并且一般有()(1)()(,())N N yt P f t y t -= (4) 其中P 为导数算子()P f t y ∂∂=+∂∂ 区间0[,]M t t 上的初值问题'()(,)y t f t y =的近似数值解可由各子区间1[,]k k t t +上的公式(1)来推导。

N 次泰勒方法的一般步骤为323211...2!3!!N N k k d h d h d h y y d h N +=+++++ (5) 其中在各步0,1,......,1k M =-有()(),1,2,......,j j k d y t j N ==。

N 次泰勒方法的最终全局误差是1()N O h +阶的,因此可选择所需大小的N ,使得误差足够小。

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