Численное решение дифференциальных уравнений методом адамса

Видео:Численное решение задачи Коши методом ЭйлераСкачать

Задача Коши. Метод Адамса

Обращаем Ваше внимание, что в соответствии с Федеральным законом N 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» в организациях, осуществляющих образовательную деятельность, организовывается обучение и воспитание обучающихся с ОВЗ как совместно с другими обучающимися, так и в отдельных классах или группах.

«Актуальность создания школьных служб примирения/медиации в образовательных организациях»

Свидетельство и скидка на обучение каждому участнику

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования ‹‹Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет

Кафедра кристаллографии и экспериментальной физики

ПО УЧЕБНОЙ ПРАКТИКЕ

студент 2 курса

г. Нижний Новгород

1.1 Задача Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка

1.2 Методы решения задачи Коши

1.3 Метод Адамса

2. Практическая часть

1.1 ЗАДАЧА КОШИ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОГО УРАВНЕНИЯ 1-ОГО ПОРЯДКА

Пусть дано обыкновенное дифференциальное уравнение первого порядка вида yfx,y, (1)

где f(x,y)непрерывная функция двух переменных и дифференцируемая по у. Решением данного уравнения называется функция y=(x) , непрерывно дифференцируемая на некотором конечном или бесконечном множестве и обращающая на нём данное уравнение в тождество (x)f(x,(x)).

Общее решение записывается в виде функции y (x,Cₒ) с произвольной числовой постоянной C .

Частное решение y(x,Cₒ) получается из общего решения при конкретном значении числового параметра CCₒ . Для выделения частного решения обычно ставится условие, которому должно удовлетворять это решение: у=yₒ при х=xₒ , которое называется начальным условием, а точка (хₒ,уₒ)– начальной точкой.

Задача Коши состоит в следующем: найти решение уравнения yfx,y в виде функции у(х), удовлетворяющей начальному условию: у(хₒ)=уₒ .

Геометрически это означает, что требуется найти интегральную кривую проходящую через заданную точку Мₒ(хₒ,уₒ) при выполнения равенства yfx,y.

1.2 МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КОШИ

Наиболее мощными и универсальными методами решения обыкновенных дифференциальных уравнений являются численные методы, позволяющие получать решения тогда, когда традиционные, классические, методы не помогают.

Среди численных методов решения обыкновенных дифференциальных уравнений одним из важнейших является метод конечных разностей.

Метод конечных разностей основывается:

1) на замене непрерывной области определения решения D дискретным множеством точек, называемым сеткой ω _h ;

2) на замене непрерывных функций дискретными (сеточными), определенными на введенной сетке изменения аргумента;

3) на замене производных, входящих в уравнение, конечными разностями. В результате вместо дифференциального уравнения получается конечно-разностное уравнение, определенное в узлах разностной сетки. Решение его сводится к отысканию значений сеточной функции в узлах сетки.

Методы численного решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений разделяют на два класса:

1) одноступенчатые методы, использующие данные о решении только в одной точке;

2) многоступенчатые, или многошаговые, методы, не требующие много повторных вычислений функций f(x,у), использующие данные о решении в нескольких точках, что вынуждает применять одношаговые методы для запуска метода и при изменении шага интегрирования. Это методы прогноза-коррекции, Адамса и другие.

1.3 МЕТОД АДАМСА

Метод Адамса относится к методам, в которых вычисление вычисление искомой функции в точке х _{i +1} зависит от значения этой функции в предыдущих точках, например, x _{i — k} , x _{i — k +1} . x _{i -1} , x _i . Такие методы называются многошаговыми.

Для вычисления у _{i +1} нужно проинтегрировать обе части уравнения уꞌ= f ( x , y ) от x _i до x _{i +1} :

Воспользуемся для разложения 2-ой интерполяционной формулой Ньютона, где q _i = => x = hq _i + x _i => dx = hdq . Подставим получившиеся преобразования в (2) и преобразуем:

∆ 2 yꞌ _{i -2} +∆ 3 yꞌ _{i -3} — интерполяционный полином Ньютона

Формула y _{i +1} = y _i + (3) называется расчётной формулой интерполяционного метода Адамса.

2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Данную задачу мы решали с помощью метода Адамса через Рунге-Кутта.

рис.1. Первый блок программы

На рисунке 1 представлено начало программы. Первым делом мы задали функцию yꞌ = f ( x , y ).

n =100 — количество точек;

х= и y = — списки, состоящие из нулевых элементов. Задаём их именно так, чтобы не было накопления старых значений.

spic =<> — матрица из нулевых элементов х,у.

рис.2. Блок программы для расчёта х _i

Рисунок 2: цикл For для расчёта i -ого элемента х, начиная с 1-ого и заканчивая n -ым ( n соответствует количеству точек).

AppendTo [ x , t ] — добавляет элемент t в конец списка х (список х модифицируется).

рис.3. Расчёт коэффициентов с помощью метода Рунге-Кутта

Метод Рунге-Кутта является одним из способов решения задачи Коши обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Адамса является сочетанием методов Эйлера и Рунге-Кутта.

Нахожу приближенные значения задачи Коши для с помощью метода Рунге-Кутта (коэффициента k ₁ , k ₂ , k ₃ , k ₄ ).

Цикл For начинается с первого, а заканчивается четвёртым элементом, так как мне нужно посчитать четыре коэффициента. Получила многочлен t . Так же добавляю полученный элемент t в конец списка у — за эту операцию отвечает функция AppendTo [ y , t ].

Сравнивая методы Рунге-Кутты четвертого порядка точности и метод Адамса при k=3так же четвертого порядка точности, видно, что на каждом шаге метод Адамса требует вычисления одного значения функции f(x,y), а метод Рунге-Кутты- четырех вычислений значений функции. Но, метод Рунге-Кутты не требует знания нескольких начальных значений и позволяет менять шаг следования точек в любой момент вычисления.

рис.4. Метод Адамса

Сам метод Адамса начинается с четвёртого элемента, а заканчивается n -ым ( n соответствует числу точек (последним)).

Следующим этапом программируем формулу (3) (п.1.3 ‹‹МЕТОД АДАМСА››).

Модифицируем список — добавляем посчитанные значения в конец списка у.

Делаем список t , состоящий из двух элементов х и у ( x [[ i ]], y [[ i ]])

Объединяем нулевой список с полученным.

рис.6. Проверка с помощью встроенной функции

Выполним проверку заданного уравнения с помощью встроенной функции DSolve (функция, которая применяется для решения обыкновенных дифференциальных уравнений, имеющих аналитические решения)

рис.7. Построение графиков

1. График состоящий из точек полученного списка из элементов x [[ i ]], y [[ i ]]. Сделаем эти точки розового цвета ( RGB С olor и номер цвета)

2. График проверки решения обыкновенных дифференциальных уравнений

3.Объединение двух графиков (1,2).

Для того, чтобы вывести результат решения дифференциального уравнения у’= f ( x ,у), нужно зажать клавиши Enter + Shift .

рис.8. График решения методом Адамса

На рисунке 8 изображен график решения уравнения f ( x ,у)= x +у (данная функция изображена на рис.1) методом Адамса.

рис.9. График проверки обыкновенных дифференциальных уравнений

На рисунке 9 изображен график решения дифференциального уравнения с помощью встроенной функции.

рис.10. Объединение двух графиков (8,9)

Объединяем график проверки решения дифференциального уравнения и график решения уравнения методом Адамса.

Видео:08 Методы АдамсаСкачать

Курсовая работа: Решение систем дифференциальных уравнений при помощи неявной схемы Адамса 3-го порядка

Кафедра вычислительной математики и программирования

Пояснительная записка к курсовому проекту

«Решение систем дифференциальных уравнений при

помощи неявной схемы Адамса 3-го порядка»

1. Постановка задачи

2. Описание математических методов решения

3. Описание используемого метода

4. Описание блок-схемы

5. Описание программы

6. Анализ результатов

Бурное развитие в последнее десятилетие информационных технологий и компьютерной техники способствует возникновению всё более сложных математических задач, для решения которых без применения численных методов требуется значительное время. Очень часто перед специалистом возникают задачи, не требующие абсолютно точного решения; как правило, требуется найти приближенное решение с заданной погрешностью. Наряду с совершенствованием компьютерной техники происходит процесс совершенствования и численных методов программирования, позволяющих за минимальный отрезок времени получить решение поставленной задачи с заданной степенью точности.

Одной из таких задач является решение систем дифференциальных уравнений. Обыкновенными дифференциальными уравнениями можно описать поведение материальных точек в силовом поле, законы химической кинетики, уравнения электрических цепей и т. д. Ряд физических задач может быть сведён к решению дифференциальных уравнений или системы дифференциальных уравнений. Задача решения системы дифференциальных уравнений имеет важное прикладное значение при решении научных и технических проблем. Кроме того, она является вспомогательной задачей при реализации многих алгоритмов вычислительной математики, математической физики, обработки результатов экспериментальных исследований. Поэтому для инженеров крайне важно грамотно находить решение этой задачи.

1. Постановка задачи

Необходимо решить с заданной степенью точности задачу Коши для системы дифференциальных уравнений на заданном интервале [a,b]. Добиться погрешности на втором конце не более 0,0001. Результат получить в виде таблицы значений приближенного и точного решений в точках заданного интервала. Построить графики полученных решений и сравнить их с точным решением.

– система дифференциальных уравнений вида:

– интервал, на котором ищется решение: [a,b]

– погрешность, с которой ищется решение: е

– формулировка задачи Коши в начальной точке заданного интервала: u(a)=u, v(a)=v

– количество узлов сетки, для которой формируется таблица значений приближенного и точного решений системы: nx

– шаг вывода на экран значений искомых функций в узлах заданной сетки: np

– таблица значений приближенного и точного решений в узлах заданной сетки;

– графики полученных и точных решений.

2. Описание математических методов решения задачи

Конкретная прикладная задача может привести к дифференциальному уравнению любого порядка или к системе таких уравнений. Произвольную систему дифференциальных уравнений любого порядка можно привести к некоторой эквивалентной системе дифференциальных уравнений первого порядка. Среди таких систем выделяют класс систем, разрешённых относительно производной неизвестных функций:

(2.1)

Дифференциальное уравнение или система дифференциальных уравнений имеет бесконечное множество решений. Единственные решения выделяют с помощью дополнительных условий, которым должны удовлетворять искомые решения. В зависимости от вида таких условий рассматривают три типа задач, для которых доказано существование и единственность решений.

Первый тип – это задачи Коши, или задачи с начальными условиями. Для таких задач кроме исходного уравнения в некоторой точке a должны быть заданы начальные условия, т.е. значения функции u1(a),…, um(a):

u1(a)=,…, um(a)= (2.2)

Ко второму типу задач относятся так называемые граничные, или краевые задачи, в которых дополнительные условия задаются в виде функциональных соотношений между искомыми решениями. Количество условий должно совпадать с порядком n уравнения или системы. Если решение задачи определяется в интервале xÎ[a,b], то такие условия могут быть заданы как на границах, так и внутри интервала.

Третий тип задач для систем дифференциальных уравнений – это задачи на собственные значения. Такие задачи отличаются тем, что кроме искомых функций u1(x),…, um(x) в уравнения входят дополнительно n неизвестных параметров l₁ , l₂ , . l_n , которые называются собственными значениями. Для единственности решения на интервале [a,b] необходимо задать n + m граничных условий.

Рассмотрим подробнее задачу Коши. Воспользуемся компактной записью задачи (2.1), (2.2) в векторной форме:

(2.3)

Требуется найти на интервале [a,b].

Задачу Коши удобнее всего решать методом сеток. Метод сеток состоит в следующем :

1) Выбираем в области интегрирования упорядоченную систему точек a=x1

#pragma resource «*.dfm»

char *opz(char *); // ф-ия преобразования в обратную польскую запись;

double fpr(char *str,double u, double v,double x); // обратныйходпольской

int p=1,s=1,j=1,o=0; // записи;

__fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner)

void __fastcall TForm1::N5Click(TObject *Sender)

void __fastcall TForm1::Button3Click(TObject *Sender)

void __fastcall TForm1::N7Click(TObject *Sender)

void __fastcall TForm1::N2Click(TObject *Sender) // очисткаформы

Видео:Численные методы. Метод Адамса.Скачать

ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ. Пример. Решить экстраполяционным методом Адамса уравнение:

Пример. Решить экстраполяционным методом Адамса уравнение:

(33)

с начальным условием y(1) = 2.70 на интервале [1; 2.25], принимая h = 0.25 . В качестве разгонных точек x₀, x₁, x₂, x₃ и соответствующих решений y₀, y₁, y₂, y₃ для реализации метода Адамса взять значения, полученные методом Эйлера в точках: x₁, x₂, x₃. Все вычисления вести с тремя верными в узком смысле знаками.

Решение. Вычислительная схема экстраполяционного метода Адамса определяется выражением:

(10)

Поскольку на основе разгонных данных для функции f (x_i, y_i) можно вычислить только конечные разности до третьего порядка включительно: Df_i; D 2 f_i; D 3 f_i, то для решения данной задачи формула (10) перепишется в виде:

Далее в соответствии с условием задачи по методу Эйлера на интервале
[1; 1.75] с шагом h = 0.25 необходимо найти приближённые значения решения y₁, y₂, y₃ данного уравнения. Для этого используется численная схема, определяемая уравнением:

, i = 0, 1, …, n

Очевидно, что для получения необходимых разгонных данных метода Адамса: y₁ » y(1.25); y₂ » y(1.5); y₃ » y(1.75) по методу Эйлера необходимо реализовать трёхшаговый вычислительный процесс.

Шаг 1:

В результате находим:

Шаг 2:

В результате находим:

Шаг 3:

В результате находим:

Таким образом, в качестве разгонных значений для метода Адамса имеем следующие приближённые значения решения:

Далее в соответствии с требованиями метода Адамса на основе полученных расходных данных вычислим приближённые значения функции:

f (x_i, y_i) = i = 0, 1, 2, 3;

Далее для реализации метода Адамса на основе имеющихся данных составим для функции f (x_i, y_i) таблицу конечных разностей:

Теперь по формуле при h = 0.25 и i = 3

получим:

и подставляя из таблицы 2 соответствующие значения функции f (x₃, y₃) = f₃ = — 1.19 и её конечных разностей: Df₂ = 0.15; D 2 f₁ = 0.07; D 3 f₀ = — 0.08; (которые в таблице 2 подчёркнуты) окончательно получим:

Далее на основе полученного приближённого значения y₄ = 1.39; вычисляем значение f (x₄, y₄) = f(2.00; 1.39) = f₄ = — 1.04; и конечные разности Df₃ = 0.15; D 2 f₂ = 0.00;
D 3 f₁ = — 0.07; (которые в таблице 2 обведены рамкой) окончательно получим при i = 4:

;

Этот вычислительный пошаговый процесс можно продолжать и далее…

Отметим, что для получения более точных результатов разгонные значения для метода Адамса целесообразно было бы получить более точным методом, например, методом Рунге-Кутта четвёртого порядка. Здесь мы использовали метод Эйлера исключительно из-за его просты.

§5. Метод Милначетвёртого порядка.

Ещё одним методом прогноза и коррекции, используемым на практике, является метод Милна, в рамках которого имеется две формулы – первая и вторая формулы Милна, которые используются соответственно для предсказания и уточнения (коррекции) искомого решения y(x) задачи Коши.

5.1 Первая формула Милна – формула предсказания.

Снова строим численный методы решения начальной задачи.

(34)

P₃(x _i—3 + qh) = f _i—3+ qD f _i—3 + + . (35)

При подстановке в выражение (34) полинома (35), зависящего от переменной , в интеграле формулы (34) необходимо сделать замену переменной:
x ® x _i—3 + qh; в соответствии с которой:

.

Поэтому в результате выражение (34) перепишется в следующем виде:

Отсюда, выразив конечные разности через значения функции f (x, y):

;

,

получим первую явную формулу (предсказания) Милна четвёртого порядка:

, (36)

которая, очевидно, является экстраполяционной, поскольку делает предсказание решения y (x_i+1) на основе интерполяционного полинома, построенного по узлам
x_i–3, x _i–2, x_i–1, x_i. Далее в лекции, полученные по формуле предсказания (36) приближённые значения y_i для искомого решения y(x _i), будем обозначать как .

Оценка шаговой погрешности первой формулы Милна.

Главный член локальной погрешности формулы (36) можно найти при интегрировании первого из неучтённых в (35) слагаемого интерполяционного полинома Ньютона:

Считая значения четвёртых разностей примерно одинаковым в используемой области таблицы конечных разностей функции f_i, опустим индекс у функции f в записи ; в результате получим следующее приближённое представление решения в точке x _i+1 на основе первой формулы Милна:

(37)

5.2 Вторая формула Милна – формула уточнения.

и применим к интегралу простейшую формулу Симпсона:

, где x_iÎ(x_i-1, x_i+1).

В результате получим:

(38)

Отбрасывая в формуле (38) слагаемое , характеризующее ошибку квадратурной формулы Симпсона и заменяя значения решения y(x _i—1) и y(x _i) известными приближёнными значениями y _i—1 и y _i, а стоящее в правой части (38) в качестве аргумента функции f(x _i+1, y(x _i+1)) значение y(x_i+1) значением , полученным по первой (явной) формуле Милна (36), приходим ко второй интерполяционной (и неявной) формуле Милна – формуле уточнения.

(39)

Оценка шаговой погрешности второй формулы Милна.

Для вывода приближённой оценки шаговой погрешности метода Милна воспользуемся приближённым равенством, связывающим производные и конечные разности , где так же, как и в (37), — условная запись практически постоянных четвёртых разностей. Иногда в качестве величины в формуле берут максимальную четвёртую разность из четвёртых конечных разностей в используемой части таблицы конечных разностей.

Исходя из точного равенства (38), локальную погрешность получаемого с помощью формулы (39) приближённого значения y_i+1 можно приближённо охарактеризовать величиной . Поэтому, сравнивая выражения (38) и (39), можем написать:

или (40)

Далее приравнивая правые части выражений (37) и (40):

» и

получим:

(41)

Следовательно, сравнивая выражения (40) и (41), окончательно получаем:

(42)

Таким образом, при численном интегрировании начальной задачи (1), (2) методом Милна четвёртого порядка, определяемым формулами (36), (39), на каждом i — м шаге следует вычислять величину

(43)

и сравнивать её модуль с величиной e > 0 допустимой шаговой погрешности. Если
½d_i+1½ _i+1) — y М _i+1 = (y М _i+1 — y Б _i+1). (33)

для предиктор-корректорного метода Адамса четвёртого порядка

(28)

это характеризует метод Милна как несколько более точный при одинаковых вычислительных затратах.

§6. Сведение задачи Коши для систем дифференциальных уравнений первого порядка к задаче Коши для ОДУ первого порядка с использованием векторных обозначений.

Пусть имеется система дифференциальных уравнений первого порядка, разрешённых относительно производных. Задача Коши для такой системы дифференциальных уравнений формулируется в следующем виде:

(45)

Введём следующие векторныеобозначения:

(46)

Используя введённые векторные обозначения (46) задача Коши (44), (45) для системы дифференциальных уравнений первого порядка (44) может быть переписана в виде:

, (47)

который имеет точно такую же форму, как и рассматриваемая выше задача Коши:

К полученному векторному дифференциальному уравнению (47) применимы все численные методы, изучавшиеся в рамках данной темы, поскольку все рассмотренные методы имеют линейную структуру (т.е. если реализацию какого-либо из рассмотренных методов решения задач Коши представить как действие соответствующего линейного оператора).

При таком подходе скалярными величинами в формулах, определяющих методы, являются только независимая переменная x и расчётный шаг h; всем остальным величинам соответствуют введённые выше векторные величины размерности n.

Следует лишь учесть, что в этом случае при контроле пошаговой или глобальной точности методов вместо модуля нужно использовать норму вектора (например, норму — максимум).

Заключение (план — аннотация лекции №24).

В лекции 24 рассмотрены приближённые методы решения задачи Коши, основанные на интегрировании ДУ и последующей замене подынтегральной функции интерполирующим полиномом соответствующего порядка, данные методы известные в литературе под общим названием многошаговых методов Адамса.

Дан вывод формул экстраполяционного метода Адамса, рассмотрен подход к оценке его точности. Приведён интерполяционный метод Адамса, рассмотрены его частные случаи. Рассмотрены предиктор-корректорные методы Адамса, дан метод осуществления пошагового контроля погрешности вычислений при их применении.

Ещё одним методом прогноза и коррекции, рассмотренным в лекции, является метод Милна, в рамках которого получены две формулы – первая и вторая формулы Милна, которые используются соответственно для предсказания и уточнения (коррекции) искомого решения y(x) задачи Коши. Обсуждается роль первой и второй формулы Милна в процессе формирования решения задачи Коши для ОДУ. Дана оценка шаговой (локальной) погрешности метода Милна.

Сформулирована задача Коши для системы ОДУ первого порядка и дифференциального уравнения второго порядка. Дана схема сведение задачи Коши для систем дифференциальных уравнений первого порядка к виду задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения первого порядка.

Приведены примеры решения типовых задач.

1. В.М. Вержбицкий. Основы численных методов. – М.: Высшая школа, 2002. – 840 стр.

2. Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Численные методы: Учебное пособие / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. – М.: МЭСИ М., 2003. – 102 стр.

3. Приклонский В.И. Численные методы. Лекционный курс, читаемый в МГУ. Адрес в Интернете ttp://afrodita.phys.msu.ru/download/priklonsky/lections/

Вопросы по теме

«Методы решения начальных задач для обыкновенных дифференциальных уравнений».

1. Основные определения и постановка задачи Коши для ОДУ: Определение ОДУ; уравнение, разрешённое относительно производной; начальная задача; начальные условия; геометрическая интерпретация задачи Коши; Классификация приближенных методов. Теорема об эквивалентности задачи Коши соответствующему интегральному уравнению. Метод последовательных приближений Пикара, его основные свойства.

2. Метод Эйлера. Общая характеристика метода Эйлера в классе численных методов решения задачи Коши. Геометрическая интерпретация метода Эйлера — метод ломаных. Квадратурный подход к выводу метода Эйлера. Модификации метода Эйлера (неявный или обратный метод Эйлера, метод трапеций, Метод Хьюна). Исправленный метод Эйлера, его достоинства и недостатки.

3. Методы решения задачи Коши с помощью формулы Тейлора.Исправленный метод Эйлера, его достоинства и недостатки. Методы Рунге-Куттакак способ модификации исправленного метода Эйлера.Вывод формул семейства методов Рунге-Кутта первого и второго порядка. Геометрическая интерпретация метода Рунге-Кутта второго порядка. Формулы для семейства методов Рунге-Кутта четвёртого порядка. Рекомендации по использованию методов Рунге-Кутта. Свойства сходимости и точности методов Рунге-Кутта.

4. Многошаговые методы Адамса.Экстраполяционный метод Адамса, подходы к оценке его точности. Интерполяционный метод Адамса и его частные случаи. Предиктор-корректорные методы Адамса, осуществление пошагового контроля погрешности вычислений при их применении.

5. Метод Милна. Первая и вторая формула Милна, их роль в процессе формирования решения задачи Коши для ОДУ. Оценка шаговой (локальной) погрешности метода Милна.

6. Разностные аппроксимации задачи Коши. Разностный способ решения задачи Коши. Разностные схемы на основе аппроксимации первой производной. Понятие устойчивости вычислительного процесса и сходимости разностной схемы. Локальные и глобальные ошибки вычислительных процессов решения начальных задач для ОДУ. Связь локальной и глобальной ошибки. Оценка глобальной ошибки численной схемы решения задачи Коши для ОДУ на основе метода Эйлера.

7. Задача Коши для системы ОДУ первого порядка и дифференциальных уравнений высших порядков. Сведение задачи Коши для систем дифференциальных уравнений первого порядка к виду задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения первого порядка. Сведение дифференциальных уравнений высших порядков к соответствующим задачам Коши для систем дифференциальных уравнений первого порядка.

Дата добавления: 2015-09-14 ; просмотров: 10248 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

🎦 Видео

7.4 Многошаговые методыСкачать

Методы Адамса. Метод Эйлера. Симметричная схема. Разностная схема. Численные методы. Лекция №10Скачать

Лекция 6. Вложенные методы Рунге-Кутты и методы Адамса. 26.03.2020Скачать

Метод ЭйлераСкачать

МЗЭ 2022 Численное решение дифференциальных уравнений. Неявный метод Эйлера. Ложкин С.А.Скачать

5 Численное решение дифференциальных уравнений Part 1Скачать

3_05. Многошаговые алгоритмы решения ОДУСкачать

Решение системы дифференциальных уравнений методом ЭйлераСкачать

Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Часть 1Скачать

Линейное дифференциальное уравнение Коши-ЭйлераСкачать

6.4 Явные методы Рунге-КуттыСкачать

Численное решение дифференциальных уравнений (задачи Коши)Скачать

Численные методы. Лекция 12: Методы АдамсаСкачать

Дифференциальные уравнения. Задача Коши. Метод Эйлера.Скачать