ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.12.2021

Просмотров: 2259

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

 

146

Таблица

 

точного

 

решения

 

U1

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10.182

10.343

10.469

10.549

10.576

10.549

10.469

10.343

10.182

10

10

10.357

10.674

10.92

11.076

11.129

11.076

10.92

10.674

10.357

10

10

10.518

10.977

11.334

11.56

11.637

11.56

11.334

10.977

10.518

10

10

10.655

11.236

11.687

11.972

12.069

11.972

11.687

11.236

10.655

10

10

10.758

11.429

11.95

12.279

12.391

12.279

11.95

11.429

10.758

10

10

10.812

11.529

12.085

12.435

12.554

12.435

12.085

11.529

10.812

10

10

10.796

11.498

12.04

12.38

12.495

12.38

12.04

11.498

10.796

10

10

10.685

11.285

11.746

12.034

12.133

12.034

11.746

11.285

10.685

10

10

10.438

10.819

11.109

11.29

11.351

11.29

11.109

10.819

10.438

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10





 

 

График

 

точного

 

решения

 

 

min U1

(

)

10

          max U1

(

)

12.554

 

 

Скопируйте

 

таблицу

 

и

 

график

 

точного

 

решения

 

в

 

файл

 

отчета

.

 

 

Получение

 

приближенного

 

решения

 

 

Введите

 

n1= n 

– 

порядок

 

пробного

 

решения

 

U

n

=V(0,0,x,y)+

 

+

1

1

1

,

1

n

m

m

k

n

k

C

V(k,m,x,y) 

n1

3



 

1. 

Введите

 

пробные

 

функции

 

V1 k m

x

y

(

)

x

k

a

x

(

)

y

m

b

y

(

)



 

Нормируем

 

их

Для

 

этого

 

вычислим

 

нормировочные

 

коэффициенты

 

i

1

n1





 

j

1

n1





 

VV

i

1

j

1

0

a

y

0

b

x

V1 i j

x

y

(

)

(

)

2

d

d



 

Получили

 

нормированные

 

пробные

 

функции

 


background image

 

147

V k m

x

y

(

)

if k

m

0

V1 k m

x

y

(

)

VV

k

1

m

1

d



 

Введите

 

поверочные

 

функции

  (

для

 

примера

 

в

 

качестве

 

поверочных

 

возьмем

 

пробные

W k m

x

y

(

)

V k m

x

y

(

)



 

Введем

 

оператор

соответствующий

 

левой

 

части

 

уравнения

 

L1 k m

x

y

V

(

)

K1 x y

(

)

2

x

V k m

x

y

(

)

d

d

2

K2 x y

(

)

2

y

V k m

x

y

(

)

d

d

2

K3 x y

(

)

x

V k m

x

y

(

)

d
d



 

L k m

x

y

V

(

)

L1 k m

x

y

V

(

)

K4 x y

(

)

y

V k m

x

y

(

)

d
d

K5 x y

(

)

V k m

x

y

(

)



 

Найдем

 

коэффициенты

 

системы

 

уравнений

 AC=B 

для

 

определения

 

коэффициентов

 

пробных

 

решений

 C

k

 

i

1

n1





        j

1

n1





 

B

i

1

n1 j

1

(

)

0

a

y

0

b

x

f x y

(

)

L

0 0

x

y

V

(

)

(

)

W i j

x

y

(

)

d

d



 

i1

1 n1





         j1

1 n1





          i2

1 n1





            j2

1 n1





 

A

i1

1

n1 j1

1

(

)

i2

1

n1 j2

1

(

)

0

a

y

0

b

x

L i2 j2

x

y

V

(

)

W i1 j1

x

y

(

)

d

d



 

Решая

 

систему

 

уравнений

 AC=B 

матричным

 

методом

получим

 

вектор

 

коэффициентов

 C

k

 

C

A

1

B



 

C

T

2.115416 0.932257

0.601769

0.415005 0.720142

0.464849

1.036596 2.124301

10

12

1.11211

10

12

 

Скопируйте

 

в

 

файл

 

отчета

 

этот

 

вектор

Подставив

 

коэффициенты

  C

k

наберите

 

в

 

файле

 

отчета

 

получившееся

 

пробное

 

решение

.  

Следовательно

пробное

 

решение

 U(x,y) 

для

 

3

1

n

 

имеет

 

вид

 

U x y

(

)

V

0 0

x

y

(

)

1

n1

k

1

n1

m

C

k

1

n1 m

1

(

)

V k m

x

y

(

)



 

Составим

 

таблицу

 U2 

получившегося

 

пробного

 

решения

разбив

 

область

 D 

на

 

100 

частей

 

i

0 10





 

j

0 10





 

U2

i j

U a

i

10

b

j

10







 

Сравним

 

точное

 

и

 

приближенное

 (

при

  n1

3

решения

для

 

этого

 

найдем

 

разность

 

матриц

 

этих

 

решений

 U1 

и

 U2 

 
 
 


background image

 

148

Таблица

 

сравнения

 

точного

 

и

 

приближенного

 

решения

 

U12

U1 U2



0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4.016

10

3

6.288

10

3

7.791

10

3

8.744

10

3

9.081

10

3

8.744

10

3

7.791

10

3

6.288

10

3

4.016

10

3

0

0

1.675 10

4

1.113 10

3

1.523 10

3

1.455 10

3

1.358 10

3

1.455 10

3

1.523 10

3

1.113 10

3

1.675 10

4

0

0

4.297 10

3

8.224 10

3

0.01

0.011

0.011

0.011

0.01

8.224 10

3

4.297 10

3

0

0

4.353 10

3

8.424 10

3

0.01

0.01

9.795 10

3

0.01

0.01

8.424 10

3

4.353 10

3

0

0

5.58 10

4

2.367 10

3

2.101 10

3

6.529 10

4

1.116

10

4

6.529 10

4

2.101 10

3

2.367 10

3

5.58 10

4

0

0

4.141

10

3

4.824

10

3

6.996

10

3

9.833

10

3

0.011

9.833

10

3

6.996

10

3

4.824

10

3

4.141

10

3

0

0

6.265

10

3

7.533

10

3

0.01

0.014

0.015

0.014

0.01

7.533

10

3

6.265

10

3

0

0

2.663

10

3

1.154

10

3

2.334

10

3

4.992

10

3

6.298

10

3

4.992

10

3

2.334

10

3

1.154

10

3

2.663

10

3

0

0

4.161 10

3

9.02 10

3

0.01

8.991 10

3

8.289 10

3

8.991 10

3

0.01

9.02 10

3

4.161 10

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

















 

Максимальное

 

значение

 |U12

ij

 | 

равно

 

11

max max U12

(

)

min U12

(

)

(

)



             

11

0.015

 

 

Найдем

 

предыдущее

 

пробное

 

решение

  

i

1

n1

1





 

j

1

n1

1





 

B1

i

1

n1

1

(

)

j

1

(

)

0

a

y

0

b

x

f x y

(

)

L

0 0

x

y

V

(

)

(

)

W i j

x

y

(

)

d

d



 

i1

1 n1

1





 

j1

1 n1

1





 

i2

1 n1

1





 

j2

1 n1

1





 

A1

i1

1

n1

1

(

)

j1

1

(

)

i2

1

n1

1

(

)

j2

1

(

)

0

a

y

0

b

x

L i2 j2

x

y

V

(

)

W i1 j1

x

y

(

)

d

d



 

Решая

 

систему

 

уравнений

 A1*C1=B1 

матричным

 

методом

получим

 

вектор

 

коэффициентов

 C1

k

 

C1

A1

1

B1



 

C1

T

1.848825

4.985595

10

15

2.30589 5.134781 10

15

 

Получим

 

матрицу

 

предыдущего

 (

для

 

2

1

n

пробного

 

решения

разбив

 

область

 

на

 100 

частей

  

UP x y

(

)

if n1

1

V

0 0

x

y

(

)

1

n1

1

k

1

n1

1

m

C1

k

1

n1

1

(

)

m

1

(

)

V k m

x

y

(

)

V

0 0

x

y

(

)



 

i

0 10





 

j

0 10





 

U3

i j

UP a

i

10

b

j

10







 

Построим

 

таблицу

 

сравнения

 

полученных

 

решений

 

для

 n1

3

 

и

 

2

1

n

 


background image

 

149

U23

U2

U3



0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0.009

0.036

0.065

0.087

0.095

0.087

0.065

0.036

0.009

0

0

0.016

0.01

0.049

0.08

0.092

0.08

0.049

0.01

0.016

0

0

0.054

0.04

0

0.036

0.051

0.036

0

0.04

0.054

0

0

0.087

0.083

0.043

0.004

0.012

0.004

0.043

0.083

0.087

0

0

0.103

0.103

0.06

0.017

1.03 10

13

0.017

0.06

0.103

0.103

0

0

0.099

0.093

0.044

0.004

0.023

0.004

0.044

0.093

0.099

0

0

0.076

0.057

0

0.05

0.07

0.05

0

0.057

0.076

0

0

0.042

0.01

0.048

0.096

0.114

0.096

0.048

0.01

0.042

0

0

0.009

0.022

0.065

0.099

0.112

0.099

0.065

0.022

0.009

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

 

Максимальное

 

значение

 |U23

ij

 | 

равно

 

21

max max U23

(

)

min U23

(

)

(

)



         

21

0.11439

 

 

Найдем

 

невязку

 

полученного

 

пробного

 

решения

 

R x y

(

)

1

n1

k

1

n1

m

C

k

1

n1 m

1

(

)

L k m

x

y

V

(

)

L

0 0

x

y

V

(

)

f x y

(

)



 

Получим

 

таблицу

 

невязки

 

пробного

 

решения

разбив

 

область

 D 

на

 100 

частей

 

i

0 10





         j

0 10





 

U4

i j

R a

i

10

b

j

10







 

Таблица

 

невязки

 

U4

0

0.221

0.376

0.478

0.535

0.554

0.535

0.478

0.376

0.221

0

0.04

0.096

0.14

0.17

0.189

0.195

0.189

0.17

0.14

0.096

0.04

0.044

5.561 10

4

0.019

0.024

0.024

0.023

0.024

0.024

0.019

5.561 10

4

0.044

0.048

0.05

0.095

0.109

0.111

0.11

0.111

0.109

0.095

0.05

0.048

0.072

0.049

0.094

0.101

0.094

0.09

0.094

0.101

0.094

0.049

0.072

0.121

6.201 10

3

0.04

0.029

9.108 10

3

4.53

10

14

9.108 10

3

0.029

0.04

6.201 10

3

0.121

0.189

0.055

0.032

0.06

0.094

0.108

0.094

0.06

0.032

0.055

0.189

0.253

0.097

0.073

0.109

0.152

0.169

0.152

0.109

0.073

0.097

0.253

0.278

0.068

0.019

0.046

0.086

0.103

0.086

0.046

0.019

0.068

0.278

0.215

0.096

0.207

0.217

0.195

0.183

0.195

0.217

0.207

0.096

0.215

0

0.476

0.699

0.779

0.796

0.796

0.796

0.779

0.699

0.476

0

 

Максимальное

 

значение

 |U4

ij 

равно

 

31

max max U4

(

)

min U4

(

)

(

)



             

31

0.79611

 

 

2. 

Введите

 

пробные

 

функции

 (

для

 

примера

 

в

 

качестве

 

пробных

 

функций

 

возьмем

 

функции

 

пункта

 1, 

а

 

поверочными

 

функциями

 

возьмем

 

многочлены

 

Лежандра

): 


background image

 

150

V1 k m

x

y

(

)

x

k

a

x

(

)

y

m

b

y

(

)



 

Нормируем

 

их

Для

 

этого

 

вычислим

 

нормировочные

 

коэффициенты

 

i

1

n1





 

j

1

n1





 

VV

i

1

j

1

0

a

y

0

b

x

V1 i j

x

y

(

)

(

)

2

d

d



 

Получили

 

нормированные

 

пробные

 

функции

 

V k m

x

y

(

)

if k

m

0

V1 k m

x

y

(

)

VV

k

1

m

1

d



 

Введите

 

поверочные

 

функции

P k t

(

)

if k

0

1

2

k

k

k

t

t

2

1

k

d

d

k

1











 

k

1

n1





 

m

1

n1





 

W k m

x

y

(

)

P k

1

2

a

x

a

2









0

a

x

P k

1

2

a

x

a

2













2

d

P m

1

2

b

y

b

2









0

b

y

P m

1

2

b

y

b

2













2

d



 

Найдем

 

коэффициенты

 

системы

 

уравнений

 AC=B 

для

 

определения

 

коэффициентов

 

пробных

 

решений

 C

k

 

i

1

n1





 

j

1

n1





 

B

i

1

n1 j

1

(

)

0

a

y

0

b

x

f x y

(

)

L

0 0

x

y

V

(

)

(

)

W i j

x

y

(

)

d

d



 

i1

1 n1





 

j1

1 n1





 

i2

1 n1





 

j2

1 n1





 

A

i1

1

n1 j1

1

(

)

i2

1

n1 j2

1

(

)

0

a

y

0

b

x

L i2 j2

x

y

V

(

)

W i1 j1

x

y

(

)

d

d



 

Решая

 

систему

 

уравнений

 AC=B 

матричным

 

методом

получим

 

вектор

 

коэффициентов

 C

k

 

C

A

1

B



 

C

T

2.012859 0.919679

0.59365

0.465166 0.797172

0.514572

1.074989

3.138911

10

13

1.875523 10

13