Метод конечных разностей для решения дифференциальных уравнений 2 порядка

для обыкновенных дифференциальных уравнений.

Примером краевой задачи является двухточечная краевая задача для обыкновенного дифференциального уравнения второго порядка:

с граничными условиями, заданными на концах отрезка [a; b]:

Следует найти такое решение у(х) на этом отрезке, которое принимает на концах отрезка значения у₀, у₁. Если функция линейна по аргументам , то задача поиска этой функции – линейная краевая задача, в противном случае – нелинейная..

Кроме граничных условий, задаваемых на концах отрезка и называемых граничными условиями первого рода, используются еще условия на производные от решения на концах — граничные условия второго рода:

или линейная комбинация решений и производных – граничные условия третьего рода:

где – такие числа, что

Возможно на разных концах отрезка использовать условия различных типов.

Наиболее распространены два приближенных метода решения краевой задачи:

— метод стрельбы (пристрелки);

Используя конечно-разностный метод, рассмотрим двухточечную краевую задачу для линейного дифференциального уравнения второго порядка на отрезке [а; b].

Введем разностную сетку на отрезке [а; b]:

Решение задачи будем искать в виде сеточной функции:

предполагая, что решение существует и единственно.

Введем разностную аппроксимацию производных следующим образом:

Подставляя эти аппроксимации производных в исходное уравнение, получим систему уравнений для нахождения y_k:

Приводя подобные члены и учитывая, что при задании граничных условий первого рода два неизвестных уже фактически определены, получим систему линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей коэффициентов:

Для этой системы уравнений при достаточно малых шагах сетки h и q(x_k)

Пример. Решить краевую задачу:

с шагом 0,2.

Во всех внутренних узлах отрезка [0; 1] после замены производных их разностными аналогами получим:

На левой границе y₀ = 1, на правой границе аппроксимируем производную односторонней разностью 1-го порядка:

С помощью группировки слагаемых, приведения подобных членов и подстановки значений x_k, а также с учётом у₀ = 1,получим систему линейных алгебраических уравнений:

.

В результате решения системы методом Крамера в Excel, получим:

Решением краевой задачи является табличная функция:

Расчетная часть

3.1. Найти действительные корни уравнения методами простых итераций и касательных (Ньютона) с точностью до 0,00001.

Решение: Для нахождения корня уравнения предварительно отделим корень уравнения графическим методом, записав уравнение в виде:

Построим в осях ХОУ графики функций:

:

Линии графиков пересекаются в единственной точке с абсциссой х₀, лежащей в интервале [0,5; 0,6], т.е.

Значение функции на концах интервала:

Т.к. знаки различны, то уравнение имеет единственный корень в интервале [0,5; 0,6].

3.1.1. Уточнение корня методом простых итераций.

Приведём исходное уравнение к виду:

Т.к. первая производная заданной функции в этом интервале положительна и численно первая производная на этом участке близка к 1,5, то константу С выбираем из интервала:

Т.о. итерационная функция приобретает вид:

Делаем первую итерацию:

Делаем вторую итерацию:

Делаем третью итерацию:

Делаем четвёртую итерацию:

Делаем пятую итерацию:

Делаем шестую итерацию:

Делаем седьмую итерацию:

Делаем восьмую итерацию:

Делаем девятую итерацию:

Продолжая далее, получаем:

На 19-ой итерации изменение шестого знака после запятой, позволяет утверждать, что пятый знак – после запятой – 5. Т.о. значение корня с заданной точностью:

3.1.2. Уточнение корня методом касательных (метод Ньютона):

Т.к. уравнение то же, то интервал, содержащий искомый корень, оставляем тот же [0,5; 0,6], т.е. а = 0,5; b = 0,6.

Находим первую и вторую производную функции :

Очевидно необходимые условия выполняются, т.к.:

, т.е. сохраняют знак на отрезке .

Выполняем первое приближение (х₀ = 0,5):

Выполняем второе приближение (х₁ = 0,571429):

Выполняем третье приближение (х₂ = 0,576128:

Выполняем четвёртое приближение (х₃ = 0,576146):

В пределах заданной точности f(x₂) оказался равен нулю, т.е. требуемая точность достигнута за 4 шага. Значение корня с заданной точностью:

3.2. Вычислить приближенное значение интеграла , используя формулы:

а) трапеций (n = 10); б) Симпсона (n = 10); в) Гаусса (n = 5).

Решение: Ограничимся в расчётах 4 знаками после запятой. Для приближённого вычисления определённого интеграла методом трапеций используется формула:

Разобьём интервал (–1; 9) на n = 10 отрезков (h =1) и вычислим значения подынтегрального выражения для начала и конца каждого отрезка.

№	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
х	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
	2,4495	2,6458	3,7417	5,7446	8,3666	11,4455	14,8997	18,6815	22,7596	27,1109	31,7175

Тогда по формуле трапеций, имеем:

Используя формулу Симпсона (формулу параболических трапеций) в виде:

получим:

Применяя к исходному интегралу квадратурную формулу Гаусса, имеем:

где

Для n = 5, коэффициенты t_i, представляющие нули полинома Лежандра и коэффициента А_i (эти значения табулированы в справочных таблицах) составляют:

i	1	2	3	4	5
ti	–0,9061	–0,5385	0	0,5385	0,9061
A1	0,2369	0,4786	0,5689	0,4786	0,2369
хi	0,4695	2,3075	5	7,6925	9,5305
	2,4705	4,2763	11,4455	21,4756	29,5239

3.3. Построить интерполяционные многочлены Лагранжа и Ньютона по следующим табличным данным:

	2,9	4,4	6,3	9,7
	2,84	4,53	6,04	5,50

Проверить совпадение значений интерполирующего многочлена с табличными значениями функции в узлах интерполяции.

Решение: Интерполяционный полином Лагранжа для четырёх узлов интерполяции записывается в виде:

Подставим численные значения из заданной таблицы:

Для составления интерполяционного полинома в форме Ньютона, вычислим разности первого порядка для заданной таблицы по формуле:

Вычислим разности второго порядка по формуле:

Вычислим разность третьего порядка по формуле:

Тогда интерполяционный полином Ньютона L_n(x) приобретает следующую форму:

Расчёты показывают, что оба интерполяционных полинома практически одинаковы, т.е. интерполяция ряда точек полиномом третьей степени осуществляется единственным образом.

По заданным узлам интерполяции х_i значения полинома по этому уравнению составляют:

Расчётные значения практически совпадают с заданными значениями f(x).

По полученному уравнению построена кривая, проходящая через узлы интерполяции.

3.4. Найти оценки параметров линейной и квадратичной моделей функциональной зависимости величин у и х по результатам наблюдений , приведенным в таблице:

	0,4	2,4	3,4	4,4	5,4
	2,14	2,14	2,24	2,34	2,34

Построить чертеж: на плоскости нанести экспериментальные точки , построить графики полученных эмпирических функций .

Решение: Коэффициенты «a₀ и а₁» линейной модели найдём, выполнив необходимые вычисления. Расчеты сведем в таблицу:

Номер наблюдения	1	2	3	4	5	Сумма
х	0,4	2,4	3,4	4,4	5,4	16
у	2,14	2,14	2,24	2,34	2,34	11,2
х 2	0,16	5,76	11,56	19,36	29,16	66
х∙y	0,856	5,136	7,616	10,296	12,636	36,54
	2,108	2,202	2,249	2,297	2,344	11,200
	0,0011	0,0039	0,0001	0,0019	0,0000	0,0069

Т.о. линейная зависимость у = а₀ + а₁х имеет вид: у = 2,08865 + 0,0473х.

По этой зависимости определены выровненные значения и остаточная сумма квадратов отклонений, которые записаны в нижних строках таблицы.

Коэффициенты а₀, а₁, а₂ квадратичной зависимости найдём, также выполнив необходимые расчёты в таблице:

Номер наблюдения	1	2	3	4	5	S
х	0,4	2,4	3,4	4,4	5,4	16
у	2,14	2,14	2,24	2,34	2,34	11,2
х 2	0,16	5,76	11,56	19,36	29,16	66
х 3	0,064	13,824	39,304	85,184	157,464	295,84
х 4	0,0256	33,1776	133,634	374,81	850,306	1391,95
у·х	0,856	5,136	7,616	10,296	12,636	36,54
у·х 2	0,3424	12,3264	25,8944	45,3024	68,2344	152,1
	2,128	2,182	2,230	2,292	2,368	11,200
	0,0001	0,0018	0,0001	0,0023	0,0008	0,0051

Составим систему уравнений:

Решение этой системы методом Крамера даёт:

Т.о. квадратичная зависимость у = а₀ + а₁х + а₂х 2 имеет вид:

у = 2,12433 + 0,00729·х + 0,006996·х 2 .

В нижней строке таблицы по полученному уравнению тоже рассчитаны значения по заданным значениям Х и остаточная сумма квадратов отклонений, которые записаны в нижних строках таблицы.

Эмпирическая ломаная, а также линии линейной и квадратичной модели построены на рисунке.

Результаты и выводы.

1. Т.о. интерполяционный полином Лагранжа и Ньютона, построенный по 4 заданным узлам интерполяции имеет вид:

Значения функции, вычисленные по этому полиному третьей степени, точно совпадают с заданными значениями в узлах интерполяции.

Полученное уравнение позволяет найти приближённые значения функции в любых промежуточных точках от х₁ = 2,9 до х₄ = 9,7.

2. Применение метода минимальных квадратов (МНК) к аппроксимации пяти экспериментальных точек линейной зависимостью вида у = а₀ + а₁х, т.е. прямой линией и квадратичной зависимостью вида , т.е. параболой дало следующие выражения:

– линейная зависимость реализована уравнением: у = 2,0887 + 0,0473х

– квадратичная зависимость реализована уравнением: у = 2,1243 + 0,0073·х + 0,007·х 2 .

Судя по остаточной сумме квадратов отклонений, квадратичная зависимость несколько лучше аппроксимирует экспериментальные данные, т.к. для неё остаточная сумма квадратов отклонений меньше, чем для линейной функции.

Список использованной литературы

1. Самарский А.А. Гулин А.В. Численные методы. М. МГУ. 1989 год.

2. Н. С. Бахвалов; Н.П. Жидков; Г.М. Кобельков. Численные методы. М 2003 год;

3. В.А. Буслов, С.Л.Яковлев. Численные методы и исследование функций. СПГУ. Курс лекций. СПБ 2001 г

4. Г.А. Зуева. Метод наименьших квадратов и его применение. Электронное учебное пособие. Иваново, 2009

Видео:ЛОДУ 2 порядка c постоянными коэффициентамиСкачать

Метод конечных разностей для решения дифференциальных уравнений 2 порядка

9.21. Метод конечных разностей (МКР)

Этот метод численного решения краевых задач для дифференциальных уравнений называют также методом сеток . Суть метода состоит в следующем. На рассчитываемую область наносится сетка с узлами. Все производные, входящие в дифференциальные уравнения и граничные условия, приближенно заменяются соответствующими разностными отношениями (по формулам численного дифференцирования) и, таким образом, выражаются через неизвестные узловые значения искомой функции. В результате приходим к системе линейных алгебраических уравнений относительно значений функций в узлах сетки. Решение этой системы с последующей интерполяцией в промежутках между узлами позволяет в конечном счете получить приближенное решение рассматриваемой задачи.

Большим преимуществом этого метода является слабая зависимость от граничных условий задачи, геометрии конструкций и характера исходного напряженного состояния. Недостатком является высокий порядок систем алгебраических уравнений. Для МКР также характерны затруднения при учете смешанных граничных условий, рассмотрении многосвязных областей и стыковок областей, описываемых различными дифференциальными уравнениями.

Первые работы по применению МКР к задачам линейной теории упругости были выполнены Г. Маркусом в начале XX столетия. Широкий круг задач был решен Н. П. Абовским, П.М. Варваком, М.А. Колтуновым, М.С. Корнишиным и др. В дальнейшем этот метод применялся для решения плоских задач теории упругости, изгиба пластин, оболочек и т. д.

Изложим основные положения МКР на примере одномерной задачи. Пусть, например, υ ( x ) есть уравнение изогнутой оси балки (рис. 9.86). Точное значение производной в точке С будет равно

Обозначим через конечное приращение аргумента – шаг сетки (разностные отношения будут намного проще, если для всей рассчитываемой области). Как видно из рис . 9.86, чем меньше шаг , тем хорда AB будет ближе к касательной, а угол наклона AB будет приближаться к углу наклона касательной. Пусть i , k , l , s , t – узлы сетки, а υ_i , υ_k , υ_l , υ_s , υ_t – узловые значения функции υ ( x ). Тогда приближенное выражение для производной в точке i , лежащей посредине интервала [ k , l ], запишется следующим образом:

. (9.243)

Приближенное выражение для производной посредине интервала [ i , l ] можно записать так:

, (9.244)

а посредине интервала [ k , i ]:

(9.245)

Видео:Самый короткий тест на интеллект Задача Массачусетского профессораСкачать

Методы конечных разностей

Достоинство этих методов состоит в том, что они сводят решение краевой задачи для дифференциального уравнения к решению системы алгебраических уравнений относительно значений искомой функции на заданном множестве точек. Это достигается заменой производных, входящих в дифференциальное уравнение, их конечно-разностными аппроксимациями.

Рассмотрим сущность такого метода решения для дифференциального уравнения второго порядка (1.41) при заданных граничных условиях (1.42). Разобьем отрезок [0,1] на n равных частей точками xi= ih(i= 0,1. , n). Решение краевой задачи (1.41), (1.42) сведем к вычислению значений сеточной функции yi в узловых точках xi. Для этого напишем уравнение (1.42) для внутренних узлов:

(1.49)

Заменим производные, входящие в эти соотношения, их конечно-разностными аппроксимациями:

(1.50)

Подставляя эти выражения в (1.49), получаем систему разностных уравнений:

(1.51)

являющуюся системой n-1 алгебраических уравнений относительно значений сеточной функции Входящие в данную систему y0 (при i = 1) и уп (при i = п — 1) берут из граничных условий (1.42):

На практике часто граничные условия задают в более общем виде (1.38):

(1.52)

В этом случае граничные условия также должны представляться в разностном виде путем аппроксимации производных Y‘(0) и Y‘(1) с помощью конечно-разностных соотношений. Если использовать односторонние разности (соответствующий шаблон показан на рис. 1.7, а),при которых производные аппроксимируются с первым порядком точности, то разностные граничные условия примут вид

(1.53)

Из этих соотношений легко находятся значения y0, yn.

Однако, как правило, предпочтительнее аппроксимировать производные, входящие в (1.52), со вторым порядком точности с помощью центральных разностей:

Рис. 1.7. Аппроксимация граничных условий

В данные выражения входят значения сеточной функции и yn+1 в так называемых фиктивных узлах х=1-hи х =1+h, лежащих вне рассматриваемого отрезка (рис. 1.7, б). В этих узлах значения искомой функции также должны быть найдены. Следовательно, количество неизвестных значений сеточной функции увеличивается на два. Для замыкания системы привлекают еще два разностных уравнения (1.51) при i = 0, i = п.

Аппроксимировать граничные условия со вторым порядком можно и иначе (см. рис. 1.7, в). В этом случае используют аппроксимации:

Таким образом, решение краевой задачи для дифференциального уравнения сведено к решению системы алгебраических уравнений вида (1.51). Эта система является линейной или нелинейной в зависимости от того, линейно или нелинейно дифференциальное уравнение (1.41). Методы решения таких систем рассмотрены ранее.

Рассмотрим подробнее один частный случай, который представляет интерес с точки зрения практических приложений и позволяет проследить процесс построения разностной схемы. Решим краевую задачу для линейного дифференциального уравнения второго порядка

(1.54)

с граничными условиями вида

Разобьем отрезок [0,1] на части с постоянным шагом h с помощью узлов . Аппроксимируем вторую производную Y²конечно-разностным соотношением (1.50). При этом значения искомой функции в узлах Y(xi) приближенно заменяем соответствующими значениями сеточной функции yi. Записывая уравнение (1.54) в каждом узле с использованием указанных аппроксимаций, получаем

Обозначим рi, fiсоответственно величины . После несложных преобразований приведем последнее равенство к виду

(1.56)

Получилась система n—1 линейных уравнений, число которых совпадает с числом неизвестных значений сеточной функции в узлах. Ее значения на концах отрезка определены граничными условиями (1.55):

Решив систему уравнений (1.56) с учетом условий (1.57), найдем значения сеточной функции, которые приближенно равны значениям искомой функции. Покажем, что такое решение существует и сходится к точному решению при h→ 0.

Для доказательства существования решения рассмотрим систему линейных уравнений (1.56). Ее матрица является трехдиагональной; на главной диагонали находятся элементы . Поскольку р(х) > 0, то pi > 0, и диагональные элементы матрицы преобладают над остальными, так как в каждой строке модули этих элементов больше суммы модулей двух остальных элементов, каждый из которых равен единице. При выполнении этого условия решение системы линейных уравнений существует и единственно.

Что касается сходимости решения, то здесь имеет место следующее утверждение.

Утверждение. Если функции р(х) и f(x) дважды непрерывно дифференцируемы, то при h→0 разностное решение равномерно сходится к точному со скоростью O(h2).

Это — достаточное условие сходимости метода конечных разностей для краевой задачи (1.54), (1.55).

Система линейных алгебраических уравнений (1.56) с трехдиагональной матрицей может быть решена методом прогонки. При этом условие р(х) > 0 гарантирует выполнение условия устойчивости прогонки.

Этот метод на практике используется также и при р(х) Будет полезно почитать по теме:

📹 Видео

Метод ЭйлераСкачать

Операционное исчисление. Решить неоднородное дифференциальное уравнение 2 порядкаСкачать

6-2. Метод сетокСкачать

19. Метод вариации произвольных постоянных. Линейные неоднородные диф уравнения 2-го порядкаСкачать

Линейное неоднородное дифференциальное уравнение второго порядка с постоянными коэффициентамиСкачать

13. Операционное исчисление. Решить неоднородное ДУ 2 порядкаСкачать

Частное решение дифференциального уравнения. 11 класс.Скачать

Сеточные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных.Скачать

14. Дифференциальные уравнения второго порядка, допускающие понижение порядкаСкачать

2. Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными. Часть 1.Скачать

Задача Коши ➜ Частное решение линейного однородного дифференциального уравненияСкачать

13. Как решить дифференциальное уравнение первого порядка?Скачать

Математика без Ху!ни. Линейное неоднородное уравнение 1 порядка. Метод вариации постоянной.Скачать

Дифференциальные уравнения, 8 урок, Линейные дифференциальные уравнения с const коэф-ами 2 порядкаСкачать