Файл: Вычислит.матем_пособие.pdf

Добавлен: 06.02.2019

Просмотров: 4543

Скачиваний: 4

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

 

71 

u

u

A

dt

d

(6.25) 

 

где  А-квадратная  матрица  m*m.  Если  матрица  А  имеет  большой  разброс 
собственных  чисел,  то  возникают  проблемы  с  разномасштабностью 
описываемых системой процессов. 

Допустим,  что  матрица  А  постоянна  (т.е.  не  зависит  от  t).  Тогда 

система (6.21) будет называться жесткой, если:  

1)  вещественные  части  собственных  чисел 

0

k

для  всех  k,  где 

к=1,…,m; 

2)  число 

|

Re

|

min

|

Re

|

max

k

k

S

  велико  (десятки  и  сотни),  и  число  S 

называется числом жесткости системы. 

Если же матрица А зависит от t, то и собственные числа зависят от t  и 

k

 зависят от t

Решение жесткой системы (6.25) содержит как быстроубывающие, так 

и медленно убывающие составляющие. 

 
6.3.2 Некоторые сведения о других методах решения жестких систем 
 
Разностные  методы  (6.22)  для  решения  жестких  систем  на  практике 

используются  в  виде  методов  Гира  (неявный  разностный  метод)  и  метода 
матричной экспоненты(метод Ракитского). 

 
6.3.2.1 Методы Гира 
 
Это  частный  случай  методов  (6.22),  когда  коэффициент 

1

0

b

0

1

m

b

,...,

b

.  Запишем  числовые  коэффициенты,  которые  определяются  из  

условия  p-го  порядка  точности  аппроксимации    системы  разностными 
методами 

  

m

k

k

a

a

1

0

m

k

k

a

k

1

1

m

k

k

l

a

k

1

,

0

 

 

(6.26) 

 

где l=2,...,p

Решив  систему  линейных  уравнений  (6.26)  с  учетом  предыдущих 

условий, получаем все нужные коэффициенты. 

Трехшаговый  метод  Гира  (частный  случай  методов  (6.22)  с  учетом 

условий (6.26)) имеет вид 

 


background image

 

72 

 

)

 

y

 

,

 

t

 

(

 

f

 

y

 

y

 

y

 

y

 

n 

n 

n 

n 

n 

n 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

1

 

2

 

3

 

3

 

6

 

11

 

(6.27) 

   
При m=4, получаем четырехшаговый метод Гира 
 

)

,y

f(t

τ

y

y

y

y

y

n

n

n

n

n

n

n

12

3

16

36

48

25

4

3

2

1

.  (6.28) 

 
Запишем систему (6.26) в виде 
 

0

....

2

........

..........

..........

..........

0

....

2

1

....

2

2

1

2

2

2

1

2

1

a

m

a

a

a

m

a

a

a

m

a

a

m

m

m

m

m

(6.29) 

 

Решив (6.29) для каждого случая можем найти коэффициенты 

k

к=1,2,…,т

 
6.3.2.2  Метод  Ракитского(матричной  экспоненты)    решения  систем 

ОДУ 

 

u

u

A

dt

d

(6.30) 

 

где:  

)

,...,

(

1

n

u

u

u

0

)

0

(

u

u

А-матрица размерности n*n

Допустим, что матрица А - постоянная, т.е. ее элементы не зависят от 

времени.  Система  (6.30)–однородная,  с  постоянными  коэффициентами. 
Запишем аналитическое решение (6.30) 

 

0

u

At

e

u

(6.31) 

 

где 

At

e

-матричная экспонента и  

 

!

)

(

...

!

2

)

(

2

n

t

A

t

A

t

A

E

e

n

At

+…. 

(6.32) 

 
Пусть  необходимо  (6.30)  проинтегрировать  при  значениях  t= ,  2 , 

3 ,…. 

Если точно знать матрицу 

A

e

, то точное решение в указанных точках 

можно получить по формуле (6.31), т.е. решение можно записать 

 


background image

 

73 

;

|

;

|

2

0

x

A

t

A

t

u

e

u

u

e

u

 

……………..… 

 
Таким образом, задача сводится к тому, чтобы достаточно точно знать 

матрицу 

A

e

.  На  практике  поступают  следующим  образом:  при  больших    

рядом Тейлора нельзя воспользоваться в связи с его бесконечностью, т.е. для 
удовлетворительной  точности  пришлось  бы  взять  много  членов  ряда,  что 
трудно. Поэтому поступают так: отрезок [0, ] разбивают на к-частей, чтобы 
длина  h= /к  удовлетворяла  условию  ||A*h||<0.1.    Тогда  запишем  по  схеме 
Горнера 

)))

h

A

(E

h

A

(E

h

A

h(E

A

E

e

h

A

4

3

2

Каждый столбец матрицы

e

h

A

-  w j  вычисляют по формуле 

 

w

)

e

(

w

j

k

h

A

j

0

 

где 

w

j

0

- вектор столбец, в i-ой строке которого 1, а в остальных - нули. 

 

Если эта матрица найдена, то решение находится по (6.31). 

Для  исследования разностных методов при решении жестких систем 

рассматривают модельное уравнение 

 

u

u

dt

d

(6.33) 

 

где  -произвольное комплексное число. 

Для  того,  чтобы  уравнение  (6.33)  моделировало  исходную  систему 

(6.30)  его  нужно  рассматривать  при  таких  значениях  ,  которые  являются 
собственными числами матрицы А. Многошаговые разностные методы (6.31) 
имеют вид 

 

m

k

k

n

k

k

y

)

b

μ

(a

0

(6.34) 

 

где: n=m, m+1…; 

 . 

Если  решение  уравнения  (6.34)  искать  в  виде 

q

y

n

n

,    то  для 

нахождения числа q получим характеристическое уравнение вида 

 


background image

 

74 

m

k

k

m

k

k

q

)

b

μ

(a

0

0 . 

 

Для  устойчивости  метода  достаточно  выполнения  условия  корней 

1

|

q

|

k

.  В  случае  жестких  систем  используются  более  узкие  определения 

устойчивости. 

Предварительные  сведения.  Областью  устойчивости  разностных 

методов  называется  множество  всех  точек  комплексной  плоскости 

для которых разностный метод применительно к уравнению (6.33) устойчив. 

Определение  1.  Разностный  метод  называется  А-устойчивым,  если    

область  его  устойчивости  содержит  левую  полуплоскость  комплексной 
полуплоскости, т.е. Re <0. 

Замечание.  Решение  модельного  уравнения  (6.33)  асимптотически 

устойчиво  при  значениях  Re <0,  поэтому  сущность  А-устойчивого  метода 
заключается в том, что А-устойчивый разностный метод является абсолютно 
устойчивым,  если  устойчиво  решение  исходного  дифференциального 
уравнения. 

Так  как  класс  А-устойчивых  методов  узок,  то  пользуются  А( )-

устойчивым методом. 

Определение  2.  Разностный  метод  (6.31)  называется  А( )-

устойчивым,  если  область  его  устойчивости  содержит  угол  меньший  ,  т.е. 
|arg(- )|< ,  где 

.Исходя  из  этого  определяется,  что  при 

 

А(

) устойчивость совпадает с определением А-устойчивого метода. 

 

 

6.4  Краевые  задачи  для  обыкновенных    дифференциальных  

уравнений 

 
Постановка краевой задачи. Рассматриваем дифференциальное 

уравнение порядка n(2) 

 

)

,...,

,

,

(

)

1

(

)

(

n

n

y

y

y

x

f

y

(6.35) 

 

где: 

)

(

0

0

)

(

k

k

y

x

y

;  к=0,1,…,(n-1). 

Если сделаем замену переменных вида  
 

,

)

(

);

,...,

,

(

..

..........

..........

..........

;

;

)

(

0

0

1

1

1

2

1

1

k

k

n

n

y

x

y

y

y

x

f

y

y

y

y

y

 

(6.36) 


background image

 

75 

 

то  задача  (6.35)  сводится  к  задаче  Коши  для  нормальной  системы    ОДУ 
порядка n

Типовые 

примеры 

краевых 

задач. 

Рассмотрим 

теперь 

дифференциальное уравнение 

 

0

)

,...,

,

,

(

)

(n

y

y

y

x

F

. 

(6.37) 

 

Для  уравнения  (6.37)  краевая  задача  формулируется  следующим 

образом:  найти  решение  y=y(x),  удовлетворяющее  уравнению  (6.37),  для 
которой  значения  ее  производных  в  заданной  системе  точек 

i

x

x

 

удовлетворяют  n  независимым  краевым  условиям,  в  общем  виде 
нелинейным. Эти краевые условия связывают значения искомой функции y и 
ее производных до (n-1) порядка на границах заданного отрезка. 

 

 
1. Рассмотрим уравнение 

второго порядка 

)

,

,

(

y

y

x

f

y

Необходимо найти решение 
уравнения, удовлетворяющее 
заданным краевым условиям: 
y(a)=A, y(b)=B, т.е. необходимо 
найти интегральную кривую, 
проходящую через две заданные 
точки (рисунок 7). 

 
 
 

2. Рассмотрим уравнение 

)

,

,

(

y

y

x

f

y

 с краевыми условиями 

1

)

(

A

a

y

1

)

(

B

b

y

Из  графика  на  рисунке  8 

видно, что tg( )=A

,  tg( )=B

1

Здесь 

интегральная 

кривая пересекает прямые x=a и 
x=b  под  заданными  углами    и 

 соответственно. 

3.  Смешанная  краевая 

задача. Рассмотрим то же самое 
уравнение 

)

,

,

(

y

y

x

f

y

 

с 

краевыми  условими  y(a)=A

1

 

y’(b)=B

Геометрическую 

иллюстрацию 

этих 

краевых 

 

Рисунок 7 – Краевые условия для 

случая 1 

 

Рисунок 8 – Краевые условия для случая 2