- •Оглавление
- •Предисловие
- •Лекция 1. Понятие погрешности решения систем алгебраических уравнений
- •1.1. Точные и приближенные числа, источники погрешностей, классификация погрешностей
- •Источники погрешностей
- •1.2. Абсолютные и относительные погрешности
- •1.3. Понятие о системе линейных уравнений
- •2.1. Формулы Крамера для решения системы линейных уравнений
- •2.2. Решение системы линейных уравнений методом последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
- •Пусть дана система
- •1.4. Матричные уравнения
- •Лекция 2. Точные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •Обозначим
- •Лекция 3. Приближенные методы решения слау
- •3.1. Понятие предела для векторов и матриц Пусть дана последовательность векторов
- •Аналогично, если имеется последовательность квадратных матриц
- •3.2. Метод простой итерации Пусть дана система линейных уравнений:
- •В матричном виде:
- •Условия сходимости итерационного процесса
- •3.4. Оценка погрешности приближенного процесса методом итерации
- •Лекция 4. Метод зейделя
- •4.1. Условия сходимости процесса Зейделя
- •Пусть дана линейная система
- •4.2. Оценка погрешности процесса Зейделя
- •4.3. Приведение системы линейных уравнений к виду, удобному для итераций
- •Лекция 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •5.1. Итерационные методы решения нелинейных уравнений а). Метод простой итерации.
- •Число итераций при использовании этого метода
- •Если корень нас не устраивает, то мы находим
- •Г). Метод Ньютона.
- •5.2. Метод Рыбакова
- •5.3. Метод наискорейшего спуска
- •Лекция 6. Интерполирование и экстраполирование
- •6.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Перепишем этот многочлен в другой форме
- •Окончательно получаем
- •Лекция 7. Конечные разности
- •Рассмотрим некоторые свойства конечных разностей
- •7.1. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •7.2. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •7.3. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Лекция 8. Линейное интерполирование
- •8.1. Интерполирование по Эйткину
- •8.2. Интерполяция и приближение сплайном
- •Приближение линейными сплайнами
- •Лекция 9. Численное интегрирование функций
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Формула прямоугольников
- •Лекция 10. Численные методы решения задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •10.1. Задача Коши. Общие замечания. Постановка задачи
- •10.2. Метод Эйлера
- •10.4. Метод Рунге-Кутта
- •Лекция 11. Разностный метод решения уравнений математической физики (метод сеток)
- •11.1. Метод сеток для уравнения параболического типа
- •Лекция 12. Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •12.2. Метод сеток для уравнений Пуассона и Лапласа
- •Образцы выполнения контрольных работ Контрольная работа № 5
- •Контрольная работа № 6
- •Решение уравнения методом Эйлера
- •Решение уравнения модифицированным методом Эйлера
- •Решение уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитическое решение заданного уравнения
- •Сравнение точного решения и приближенных решений исходного дифференциального уравнения
- •Контрольная работа №7
- •Контрольная работа №8
- •Решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитические решения заданного уравнения
- •Примеры заданий для самостоятельной работы Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Задание 4
- •Задание 5
- •Варианты задания
- •Задание 6
- •Варианты задания
- •Задание 7
- •Варианты задания
- •Задание 8
- •Варианты задания
- •Задача для самостоятельного решения
- •Вопросы для самостоятельной подготовки
- •Библиографический список
11.1. Метод сеток для уравнения параболического типа
Для задачи о распространении тепла в ограниченном стержне с теплоизолированной боковой поверхностью
Ut = a2·Uxx+g(x, t); 0 ≤ x ≤ l; t ≥ 0; (11.1)
(НУ) U(x,0) = f(x) (11.2)
(ГУ) U(0,t) = ф1(t); U(l,t) = ф2(t) (11.3)
Решение ищем в области, представляющей собой полуполосу на плоскости (x,у) (рис. 11.1). Примем для простоты, что a2 = 1 (этого всегда можно добиться, сделав замену переменных t1 = a2·t ).
Построим в области t ≥ 0, 0 ≤ x ≤ l прямоугольную сетку линиями x = xl и t = tj , где xl = l ∙h (l=0, 1, 2, 3,….,n), tj = J ∙ τ (J = 0, 1, 2, 3,…), а h – шаг сетки по координате x, τ – шаг сетки по времени.
Рис.11.1
Станем рассматривать вместе непрерывной функции U(x, t) так называемую сеточную функцию Ul.,J = U(xl ,tJ), значения которой определены лишь в узлах сетки, т. е. точках (xl, tJ). В каждом внутреннем узле приближенно заменим производные Uxx , Ut соответствующими разностными отношениями.
(11.4)
Обозначим g (xl,tJ ) = gl,.J, f(xl) = fl , ф1(t,J) = ф1,J , ф2(t,J) = ф2,J , где l = 0, 1, 2, 3,…. , n; j = 0, 1, 2,… .
Заменяя в уравнениях (11.1) - (11.3) функции U(x, t), g(x, t), f(x), ф1(t), ф2(t) сеточными функциями Ul,J, gl,J, ф1,J, ф2,J и производные конечно-разностными отношениями (11.4), получаем систему конечно-разностных уравнений:
(11.5)
(НУ) Ut,,o = fl
(ГУ) Uo,J = ф1,J , Un,J = ф2,J ,
где t = 1,2,……, n; j = 0,1,….; ơ = τ/h2 – число Куранта.
Говорят, что уравнения (11.5)–(11.7) аппроксимируют. дифференциальное уравнение (11.1) с условиями (11.2) – (11.3). Таким образом, дифференциальное уравнение сводим к системе линейных алгебраических уравнений.
Если U (x, t) – точное решение краевой задачи, а Ul,J – точное решение конечно-разностных уравнений, то погрешность метода – это разность
εl,J = ׀Ul,J -U( l·h, j τ)׀ .
Возникают два вопроса:
Как ведет себя εl,J при J → ∞ и фиксированных h и τ ?
Как ведет себя εl,J, когда ячейки сетки измельчаются, т.е. h, τ → О при фиксированном J · τ.
Основная задача приближенных вычислений - указать способ, посредством которого погрешность можно сделать сколь угодно малой, так чтобы в пределе она стремилась к нулю. Как доказано, погрешность зависит от отношения скоростей, с которыми h и τ → 0.
Уравнения (11.5) - (11.7) связывают узловые точки по схеме, изображенной на рис.11.2 (явная схема).
Рис. 11.2
Зная значения сеточной функции Ul,J, на временном слое j, можно вычислить ее значения во внутренних точках на следующем временном слое j+1.
Из начальных условий (11.5) известны значения сеточной функции Ul,,j на временном слое j = 0, значения этой функции в граничных точках (0, j) и (n, j) известны из граничных условий (11.5). Так значения суточной функции Ul, ,J на временном слое j = 0 находятся из следующей системы уравнений
U0,1=ф1,l
U1,1=(1–2·ơ)·J1+ ơ·(J2+J0)+ τ·g1,0 ,
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Ul,1=(1–2·ơ)·Jl+ ơ ·(Jl+1+Jl-1)+ τ·gl,0 ,
Un,1= ф2,l , где t=1, 2,……,n–1 .
Соотношение между шагами по х и t-ơ выбирается из условия обеспечения наибольшей точности. Доказано, что явная схема устойчива при ơ ≤ 0,5.
Наиболее простой вид уравнения (11.5) принимают при ơ = 0,5
,
(11.8)
а
при ơ
=
=
(
+
)+
. (11.9)
Если производную Ut в уравнении (11.1) заменить соотношением
то получим неявную систему уравнений
(1+2·ơ)·Ul,J – ơ ·(Ul+1,J+ Ul-1,J)– Ul,J-1+ τ·gl,J = 0 , (11.10)
связывающих узловые точки выбираем по схеме по схеме, изображенной на рис.11.3.
Рис.11.3
Непосредственный пересчет на новом временном слое теперь невозможен. Для решения разностных уравнений (11.10) используют специальные методы, например, метод прогонки, при этом объем вычислений возрастает примерно в пять-шесть paз no сравнению с явной схемой. Достоинство неявной схемы в ее абсолютной устойчивости. Она устойчива при любом значении числа Куранта (неявные схемы принято использовать при числе Куранта ơ ≥ 3).
