- •Оптимизация. Критерии оптимальности; целевая функция. Классификация. Модели оптимизационных задач. Примеры.
- •Решение краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений и систем. Основные положения.
- •Метод стрельбы. Схемы дихотомии и секущих.
- •Метод стрельбы для линейной краевой задачи.
- •Метод конечных разностей, или метод сеток.
- •Полуаналитические методы решения краевой задачи. Метод коллокации.
- •Полуаналитические методы решения краевой задачи. Метод Галеркина.
- •Разностные схемы для уравнений в частных производных. Основные понятия.
- •Сходимость, аппроксимация и устойчивость разностных схем
- •Разностные схемы для уравнений параболического типа. Решение задачи Коши.
- •Устойчивость двухслойных разностных схем для уравнений параболического типа
- •Построение разностной аппроксимации для уравнения Пуассона.
- •Различные краевые задачи и аппроксимация граничных условий.
- •Построение разностной схемы в случае задачи Дирихле для уравнения Пуассона.
- •Метод матричной прогонки. Итерационный метод решения разностной схемы для задачи Дирихле.
- •Итерационный метод решения разностной схемы для задачи Дирихле
- •Разностные схемы для уравнений гиперболического типа. Решение задачи Коши Разностные схемы для уравнений гиперболического типа
- •Решение задачи Коши
- •Разностные схемы для уравнений гиперболического типа. Решение смешанной задачи.
- •Общие понятия метода конечных элементов.
- •Дискретизация области и нумерация узлов.
- •Линейные интерполяционные полиномы.
- •Одномерный симплекс-элемент.
- •Двумерный симплекс-элемент.
- •Местная система координат.
- •Двумерные l-координаты.
- •Объединение элементов в ансамбль.
- •Вывод уравнений для элементов с помощью метода Галеркина.
- •Пример расчета одномерного температурного поля в однородном стержне.
Полуаналитические методы решения краевой задачи. Метод коллокации.
Пусть необходимо определить функцию , удовлетворяющую линейному дифференциальному уравнению
(2.50)
и линейными краевыми условиями
,
(2.51)
причем
Выберем некоторую совокупность линейно независимых функций
(2.52)
которую назовем системой базисных функций.
Пусть функция
удовлетворяет неоднородным краевым
условиям
(2.53)
а остальные функции удовлетворяют соответствующим однородным краевым условиям:
.
(2.54)
Если краевые
условия (2.51) однородны (A=B=0),
то можно положить
и рассматривать лишь систему функций
.
Будем искать приближенное решение краевой задачи (2.50), (2.51) в виде линейной комбинации базисных функций
.
(2.55)
Тогда функция y удовлетворяет краевым условиям (2.51). В самом деле, в силу линейности краевых условий имеем
и
аналогично
Составим функцию
.
Подставляя сюда вместо y
выражение (2.55), будем иметь
.(2.56)
Если при некотором выборе коэффициентов ci выполнено равенство
при
то
функция y
является точным решением краевой задачи
(2.50), (2.51). Однако подобрать так удачно
функции
и коэффициенты ci
в общем случае не удается. Поэтому
ограничиваются тем, что требуют, чтобы
функция
обращалась в нуль в заданной системе
точек
из интервала [a,
b],
которые называются точками коллокации.
Сама функция R
называется
невязкой
уравнения (2.50). Очевидно, что в точках
коллокации дифференциальное уравнение
(2.50) будет удовлетворено точно, и
невязка в этих точках равна нулю.
Итак, метод коллокации приводит к системе линейных уравнений
.
(2.57)
Из системы (2.57) в
случае ее совместности можно определить
коэффициенты
,
после чего приближенное решение краевой
задачи дается формулой (2.55).
Полуаналитические методы решения краевой задачи. Метод Галеркина.
Пусть дано дифференциальное уравнение с линейными краевыми условиями
,
(2.62)
(2.63)
Будем искать приближенное решение этой краевой задачи в виде суммы
(2.64)
где
– некоторая непрерывная функция,
удовлетворяющая неоднородным
краевым условиям (2.63), а
– какая-то система линейно независимых
функций, удовлетворяющих однородным
краевым условиям
(2.65)
и,
кроме того функции
при
образуют в классе функций c2[a, b],
удовлетворяющих условиям (2.65), полную
систему.
Заметим, что свойство полноты понимается следующим образом.
Обозначим через
G
класс функций y(x),
принадлежащих c2[a,
b]
(то есть
дважды непрерывно дифференцируемых на
[a,
b])
и удовлетворяющих граничным условиям
(2.65). Говорят, что система функций
полна в классе G,
если для любого
и любой функции
можно указать такое n
и такие
параметры
,
что имеет место неравенство
где
Это означает, что
для любой допустимой функции
найдется такая функция
,
которая на [a,
b]
будет сколь
угодно точно приближать функцию y(x)
вместе с ее производными
и
.
Возвращаясь теперь
к задаче (2.62), (2.63), видим, что если бы мы
нашли такую функцию y(x),
удовлетворяющую условиям (2.63), и чтобы
было ортогонально
при любых
,
то это означало бы, что
,
и задача
(2.62), (2.63) была бы решена. Если же
ортогональность есть только при
,
то в разложении
по системе
входят
и более
старшие коэффициенты, то есть
Метод Галеркина
состоит в том, что решение задачи (2.62),
(2.63) ищется в виде (2.64), причем требуют
ортогональности
к функциям
полной системы
для
,
то есть
(2.68)
где
Это дает алгебраическую систему уравнений для определения коэффициентов ak. Найдя из нее коэффициенты, получим приближенное решение. В методе Галеркина функция должна удовлетворять краевым условиям (2.63). Поэтому можно выбрать в виде
,
и
коэффициенты
найти как решение системы уравнений
Таким же образом отыскиваются функции . Выберем, например, полную систему в виде многочленов последовательных степеней:
.
Коэффициенты
найдем из однородных
краевых условий (2.65)
(2.65а)
при
всех
.
Так, для
и условия (2.65а)
принимают вид:
В этой системе из
двух уравнений три неизвестных:
и
.
Одну из них можно выбрать произвольно,
положив, например,
.
Аналогично отыскивают коэффициенты
для
.
Для простых условий
вида
то есть
функции
можно вычислять по правилу
Или
Отметим, что при
нелинейном краевом условии вида,
например,
линейная
комбинация (2.64) с произвольными
коэффициентами ak
уже не будет
удовлетворять этому краевому условию.
Поэтому метод Галеркина применим только
к задачам с линейными краевыми условиями,
хотя допустим и нелинейный оператор L.
