单步法的收敛与稳定ppt课件.ppt

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1、1,9.4 单步法的收敛性与稳定性,9.4.1 收敛性与相容性,数值解法的基本思想是,通过某种离散化手段将微分方程(1.1)转化为差分方程,如单步法(2.10),即,(4.1),它在 处的解为 ,而初值问题(1.1),(1.2)在 处的精确解为 ,记 称为整体截断误差.,收敛性就是讨论当 固定且 时 的问题.,2,定义3 若一种数值方法(如单步法(4.1)对于固定的 , 当 时有 ,其中 是(1.1),(1.2)的准确解,则称该方法是收敛的.,显然数值方法收敛是指 ,对单步法(4.1)有下述收敛性定理:,定理1 假设单步法(4.1)具有 阶精度,且增量函数 关于 满足利普希茨条件,(4.2),

2、又设初值 是准确的,即 ,则其整体截断误差,(4.3),3,证明 设以 表示取 用公式(4.1)求得的结果,即,(4.4),则 为局部截断误差,由于所给方法具有 阶精度,按定义2,存在定数 ,使,又由式(4.4)与(4.1),得,利用假设条件(4.2),有,4,从而有,即对整体截断误差 成立下列递推关系式,(4.5),反复递推,可得,(4.6),5,再注意到当 时,最终得下列估计式,(4.7),由此可以断定,如果初值是准确的,即 ,则(4.3)式成立.,依据这一定理,判断单步法(4.1)的收敛性,归结为验证增量函数 能否满足利普希茨条件(4.2).,对于欧拉方法,由于其增量函数 就是 ,故当

3、关于 满足利普希茨条件时它是收敛的.,6,再考察改进的欧拉方法,其增量函数由(3.2)式,给出,这时有,假设 关于 满足利普希茨条件,记利普希茨常数为 ,则由上式推得,设限定 为定数),上式表明 关于 的利普希茨,7,常数,因此改进的欧拉方法也是收敛的.,类似地,不难验证其他龙格-库塔方法的收敛性.,定理1表明 时单步法收敛,并且当 是初值问题(1.1),(1.2)的解,(4.1)具有 阶精度时,则有展开式,8,所以 的充要条件是 ,而 ,于是可给出如下定义:,定义4 若单步法(4.1)的增量函数 满足,则称单步法(4.1)与初值问题(1.1),(1.2)相容.,以上讨论表明 阶方法(4.1)

4、当 时与(1.1),(1.2)相容,反之相容方法至少是1阶的.,于是由定理1可知方法(4.1)收敛的充分必要条件是此方法是相容的.,9,9.4.2 绝对稳定性与绝对稳定域,定义5 若一种数值方法在节点值 上大小为 的扰动,于以后各节点值 上产生的偏差均不超过 ,则称该方法是稳定的.,以欧拉法为例考察计算稳定性.,例4 考察初值问题,其准确解 是一个按指数曲线衰减得很快的函数,如图9-3所示.,用欧拉法解方程 得,10,若取 ,则欧拉公式的具体形式为,计算结果列于表9-4的第2列.,可以看到,欧拉方法的解 (图9-3中用号标出)在准确值 的上下波动,计算过程明显地不稳定.,但若取 则计算过程稳定

5、.,图9-3,11,再考察后退的欧拉方法,取 时计算公式为,计算结果列于表9-4的第3列(图9-3中标以号),这时计算过程是稳定的.,12,例题表明稳定性不但与方法有关,也与步长 的大小有关,当然也与方程中的 有关.,为了只考察数值方法本身. 通常只检验将数值方法用于解模型方程的稳定性,模型方程为,(4.8),其中 为复数,对一般方程可以通过局部线性化化为这种形式,例如在 的邻域,可展开为,略去高阶项,再做变换即可得到 的形式.,对于 个方程的方程组,可线性化为 ,这里,13,为 的雅可比矩阵 .,若 有 个特征值 ,其中 可能是复数,所以,为了使模型方程结果能推广到方程组,方程(4.8)中

6、为复数.,为保证微分方程本身的稳定性,还应假定 .,先研究欧拉方法的稳定性.,模型方程 的欧拉公式为,(4.9),设在节点值 上有一扰动值 ,它的传播使节点值 产生大小为 的扰动值,假设用 按欧拉公,14,式得出 的计算过程不再有新的误差,则扰动值满足,可见扰动值满足原来的差分方程(4.9).,如果差分方程的解是不增长的,即有,则它就是稳定的.,显然,为要保证差分方程(4.9)的解是不增长的,只要选取 充分小,使,(4.10),在 的复平面上,这是以 为圆心,1为半径的单位圆域. 称为欧拉法的绝对稳定域,一般情形可由下面定义.,15,定义6 单步法(4.1)用于解模型方程(4.8),若得到的解

7、 ,满足 ,则称方法(4.1)是绝对稳定的.,在 的平面上,使 的变量围成的区域,称为绝对稳定域,它与实轴的交称为绝对稳定区间.,对欧拉法 ,其绝对稳定域已由(4.10),给出,绝对稳定区间为 .,在例5中 ,即 为绝对稳定区间.,例4中取 故它是不稳定的,当取 时它是稳定的.,16,对二阶R-K方法,解模型方程(4.1)可得到,故,绝对稳定域由 得到,于是可得绝对稳定区间为 ,即 .,类似可得三阶及四阶的R-K方法的 分别为,17,由 可得到相应的绝对稳定域.,当 为实数时则得绝对稳定区间. 分别为,三阶显式R-K方法: 即,四阶显式R-K方法: 即,从以上讨论可知显式的R-K方法的绝对稳定

8、域均为有限域,都对步长 有限制. 如果 不在所给的绝对稳定区间内,方法就不稳定.,例5 分别取 及 用经典的四阶R-K方法(3.13)计算.,18,解 本例 分别为 及 ,前者在绝对稳定区间内,后者则不在,用四阶R-K方法计算其误差见下表:,以上结果看到,如果步长 不满足绝对稳定条件,误差增长很快.,对隐式单步法,可以同样讨论方法的绝对稳定性,例如对后退欧拉法,用它解模型方程可得,19,故,由 可得绝对稳定域为 ,它是以 为圆心,1为半径的单位圆外部,故绝对稳定区间为 .,当 时,则 ,即对任何步长均为稳定的.,对隐式梯形法,它用于解模型方程(4.8)得,20,故,对 有 ,故绝对稳定域为 的

9、左半平面,绝对稳定区间为 ,即 时梯形法均是稳定的.,21,9.5 线性多步法,在逐步推进的求解过程中,计算 之前事实上已经求出了一系列的近似值 ,如果充分利用前面多步的信息来预测 ,则可以期望会获得较高的精度.,这就是构造所谓线性多步法的基本思想.,构造多步法的主要途径是基于数值积分方法和基于泰勒展开方法,前者可直接由方程(1.1)两端积分后利用插值求积公式得到.,本节主要介绍基于泰勒展开的构造方法.,22,9.5.1 线性多步法的一般公式,如果计算 时,除用 的值,还用到 的值,则称此方法为线性多步法.,一般的线性多步法公式可表示为,(5.1),其中 为 的近似, 为常数, 及 不全为零,

10、则称(5.1)为线性 步法.,计算时需先给出前面 个近似值 , 再由(5.1)逐次求出 .,23,如果 ,称(5.1)为显式 步法,这时 可直接由(5.1)算出;如果 ,则(5.1)称为隐式 步法,求解时与梯形法(2.7)相同,要用迭代法方可算出 .,(5.1)中系数 及 可根据方法的局部截断误差及阶确定,其定义为:,定义7 设 是初值问题(1.1),(1.2)的准确解,线性多步法(5.1)在 上的局部截断误差为,(5.2),若 ,则称方法(5.1)是 阶的, 则,24,称方法(5.1)与方程(1.1)是相容的.,由定义7,对 在 处做泰勒展开,由于,代入(5.2)得,(5.3),25,其中,

11、(5.4),若在公式(5.1)中选择系数 及 ,使它满足,26,由定义可知此时所构造的多步法是 阶的,且,(5.5),称右端第一项为局部截断误差主项, 称为误差常数.,根据相容性定义, , 即 ,由(5.4)得,(5.6),故方法(5.1)与微分方程(1.1)相容的充分必要条件是(5.6)成立.,27,当 时,若 ,则由(5.6)可求得,此时公式(5.1)为,即为欧拉法.,从(5.4)可求得 ,故方法为1阶精度,且局部截断误差为,这和第2节给出的定义及结果是一致的.,28,对 , 若 ,此时方法为隐式公式,为了确定系数 ,可由 解得,于是得到公式,即为梯形法.,由(5.4)可求得 , 故 ,所

12、以梯形法是二阶方法,其局部截断误差主项是 , 这与第2节中的讨论也是一致的.,对 的多步法公式都可利用(5.4)确定系数 ,并由(5.5)给出局部截断误差.,29,9.5.2 阿当姆斯显式与隐式公式,考虑形如,(5.7),的 步法,称为阿当姆斯(Adams)方法.,为显式方法, 为隐式方法,通常称为阿当姆斯显式与隐式公式,也称Adams-Bashforth公式与Adams-Monlton公式.,这类公式可直接由方程(1.1)两端积分(从 到 积分)求得.,下面可利用(5.4)由 推出,对比(5.7),30,与(5.1),可知此时系数 .,显然 成立,下面只需确定系数 ,故可令 ,则可求得 .,

13、(若 ,则令 来求得 ).,以 为例,由 ,根据(5.4)得,31,若 ,则由前三个方程解得,得到 的阿当姆斯显式公式是,(5.8),由(5.4)求得 ,所以(5.8)是三阶方法,局部,32,截断误差是,若 ,则可解得,于是得 的阿当姆斯隐式公式为,(5.9),它是四阶方法,局部截断误差是,(5.10),33,用类似的方法可求得阿当姆斯显式方法和隐式方法的公式,表9-5及表9-6分别列出了 时的阿当姆斯显式公式与阿当姆斯隐式公式,其中 为步数, 为方法的阶, 为误差常数.,34,35,例6 用四阶阿当姆斯显式和隐式方法解初值问题,取步长 .,解 本题 . 从四阶阿当姆斯显式公式得到,对于四阶阿当姆斯隐式公式得到,36,由此可直接解出 而不用迭代,得到,计算结果见表9-7,其中显式方法中的 及隐式方法中的 均用准确解 计算得到,对一般方程,可用四阶R-K方法计算初始近似.,37,从以上例子看到同阶的阿当姆斯方法,隐式方法要比显式方法误差小,这可以从两种方法的局部截断误差主项 的系数大小得到解释,这里 分别为 及 .,

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