Реферат: Краевые задачи и разностные схемы

Реферат з курсу “Введение в численные методы”

Тема: “КРАЕВЫЕ ЗАДАЧИ И РАЗНОСТНЫЕ СХЕМЫ”

Содержание

1. Приведение к системе уравнений первого порядка

2. Разностное представление систем дифференциальных уравнений

3. Разностные системы уравнений для краевых задач

4. Краевые задачи второго порядка

5. Разностные схемы для уравнений в частных производных

6. Повышение точности разностных схем

7. Сеточные методы для нестационарных задач

Литература

1. Приведение к системе уравнений первого порядка

Для решения систем дифференциальных уравнений высокого порядка методами конечных разностей в первую очередь возникает потребность преобразования исходной системы в систему дифференциальных уравнений первого порядка с соответствующим образом преобразованными начальными или граничными условиями. И уже далее реализовывать численную процедуру решения.

Преобразование в систему уравнений первого порядка не единственно. Наиболее популярные из них в большинстве своем касаются линейных систем с постоянными или переменными коэффициентами. Основная идея всех методов состоит во введении новых переменных и выполнении замены высших производных этими переменными.

Пусть неоднородное дифференциальное уравнение высокого порядка задано в виде:

где – соответственно i-тая производная искомого решения и ее значение в начальный момент,

– функция, описывающая внешнее воздействие на динамический объект.

Обозначим первую производную искомой функции новой переменной , первую производную – следующей переменной: , первую производную – переменной и т.д.. Таким образом из исходной системы мы сформируем дифференциальное уравнение первого порядка:

При таких заменах производных искомой функции ее n-ная производная оказывается равной первой производной от :

В результате, эквивалентная система дифференциальных уравнений первого порядка примет следующий вид:

В случае, когда правая часть представлена взвешенной суммой функции и ее производных и в целом дифференциальное уравнение имеет вид

то его преобразование в систему уравнений первого порядка с новыми переменными осуществляется по следующим формулам:

Такое преобразование сохраняет коэффициенты исходного уравнения неизменными и исключает производные в правой части от . Начальные условия для новых переменных здесь приходится пересчитывать по достаточно сложным соотношениям.

И, наконец, приведем еще один вариант разложения на систему уравнений первого порядка исходного неоднородного уравнения с производными в правой части:

Замена переменных в отличие от предыдущего случая производится без сохранения коэффициентов исходного уравнения:

Производные искомой функции можно выразить через вновь введенные переменные путем многократного дифференцирования левой и правой части соотношения для y с подстановкой после каждого дифференцирования производных :

Умножив каждое выражение для на коэффициенты и просуммировав правые и левые члены равенств, получим уравнение, которое отличается от исходного лишь коэффициентами при производных в правых частях. Чтобы добиться тождественности, необходимо коэффициенты при соответствующих производных приравнять и разрешить полученную систему уравнений относительно неизвестных .

Система уравнений имеет вид:

В векторно-матричной форме это уравнение и его решение записываются в следующем виде:

где – вектор известных коэффициентов,

– вектор искомых коэффициентов,

– соответственно прямая и обратная верхне-треугольные матрицы коэффициентов. Первая из них выглядит так:

Обратная матрица удобна при использовании математических пакетов для решения векторно-матричного уравнения. Если , то коэффициенты легко вычисляются последовательной подстановкой значений , начиная с .

Начальные условия для вычисляются по выражениям для следующим образом:

или в векторно-матричной форме:

2. Разностное представление систем дифференциальных уравнений

Представление системы дифференциальных уравнений первого порядка с начальными условиями

можно заменить системой конечно-разностных уравнений первого порядка с целочисленной независимой переменной i ():

погрешность аппроксимации которого пропорциональна сеточному шагу h.

Выше было уже показано, как можно уменьшить погрешность аппроксимации, делая ее пропорциональной . В частности это можно сделать, использовав среднее арифметическое двух разностей первого порядка: “вперед” и “ назад”.

При такой замене производной мы получаем систему разностных уравнений, состоящую из разностных уравнений второго порядка, требующих, кроме известного вектора начальных условий , еще один дополнительный вектор :

Дополнительный вектор начальных условий достаточно вычислить по формуле Эйлера. Он и определит дополнительное начальное условие с ошибкой, пропорциональной второй степени h:

Подстановка таких начальных условий в решение сохранит погрешность результатов на уровне . В таком случае говорят, что разностная схема имеет второй порядок точности.

3. Разностные системы уравнений для краевых задач

Исходные дифференциальные уравнения во многих физических и технических применениях решаются для случаев, когда заданы значения искомых функции и/или ее производных в различных точках интервала интегрирования и, в частности - на концах интервала. Такого рода уравнения в обыкновенных производных или системы из таких уравнений называются краевой задачей.

Общим методом решения краевой задачи является преобразование ее в систему алгебраических уравнений относительно множества неизвестных значений искомой функции, выбранных в точках, равномерно расположенных на оси абсцисс, т.е. заданных на сетке известных значений независимой переменной.

Для линейной системы уравнений первого порядка, записанной в матричной форме относительно вектора как

обязательно задается полный набор краевых условий , включающий хотя бы одно значение , или набор комбинаций из значений и

Обычно задаваемое граничное значение совмещается с тем или иным n-ным сеточным значением независимой переменной. Это позволяет обходиться без преобразования граничных условий к ближайшей точке сетки. Векторы , , и матрица в общем случае приводятся к единичному интервалу изменения независимой переменной с помощью линейного преобразования , в котором с шагом по оси абсцисс равном . Благодаря этому производные в левых частях единообразно заменяются (M+1)-точечными конечно-разностными выражениями через искомые значения решения:

Многоточечные представления производных получаются путем применения существующих соотношений между операторами дифференцирования, конечных разностей и сдвига:

Чтобы выразить значение производной порядка k в m-той точке целочисленного интервала [0, n] через ординаты функции необходимо выполнить следующие операторные преобразования:

Заменив конечно-разностные операторы (после приравнивания нулю разностей со степенями выше n) выражениями с оператором сдвига и вспомнив, что , получим в результате для k-той производной в m-той точке взвешенную сумму из ординат искомой функции:

Погрешность аппроксимации дифференциального оператора конечно-разностным оператором для центральной точки (m=n/2) пропорциональна с наименьшим коэффициентом величине и c наибольшим – для точек конца интервала.

Часто применяемые выражения конечно-разностной аппроксимации производных первого и второго порядков по трем-семи равномерно расположенным точкам приведены ниже в таблицах в виде коэффициентов, стоящих перед соответствующими ординатами функции. В левом верхнем углу таблиц записан общий множитель, а в крайней правой колонке – коэффициенты k1, k2 для формул погрешности.

Трех точечная аппроксимация первой производной

	y(0)	y(1)	y(2)
y’(0)	-3	4	-1	2
y’(1)	-1	0	1	-1
y’(2)	1	-4	3	2

Четырех точечная аппроксимация первой производной


-11	18	-9	2	-3
-2	-3	6	-1	1
1	-6	3	2	-1
-2	9	-18	11	3

Пятиточечная аппроксимация первой производной


-25	48	-36	16	-3	12
-3	-10	18	-6	1	-3
1	-8	0	8	-1	2
-1	6	-18	10	3	-3
3	-16	36	-48	25	12

Шести точечная аппроксимация первой производной


-137	300	-300	200	-75	12	-10
-12	-65	120	-60	20	-3	2
3	-30	-20	60	-15	2	-1
-2	15	-60	20	30	-3	1
3	-20	60	-120	65	12	-2
-12	75	-200	300	-300	137	10

Семи точечная аппроксимация первой производной


-147	360	-450	400	-225	72	-10	60
-10	-77	150	-100	50	-15	2	-10
2	-24	-35	80	-30	8	-1	4
-1	9	-45	0	45	-9	1	-3
1	-8	30	-80	35	24	-2	4
-2	15	-50	100	-150	77	10	-10
10	-72	225	-400	450	-360	147	60

Трех точечная аппроксимация второй производной


1	-2	1	-12 , 2
1	-2	1	0 , -1
1	-2	1	12 , -2

Четырех точечная аппроксимация второй производной


2	-5	4	-1	55 , -6
1	-2	1	0	-5 , -2
0	1	-2	1	-5 , -2
-1	4	-5	2	55 , -6

Пятиточечная аппроксимация второй производной


35	-104	114	-56	11	-150 , 12
11	-20	6	4	-1	15 , -3
-1	16	-30	16	-1	0 , 2
-1	4	6	-20	11	15 , 3
11	-56	114	-104	35	150 , -12

Шести точечная аппроксимация второй производной


225	-770	1070	-780	305	-50
50	-75	-20	70	-30	5
-5	80	-150	80	-5	0
0	-5	80	-150	80	-5
5	-30	70	-20	-75	50
-50	305	-780	1070	-770	225

Семи точечная аппроксимация второй производной


812	-3132	5265	-5080	2970	-972	137
137	-147	-255	470	-285	93	-13
-13	228	-420	200	15	-12	2
2	-27	270	-490	270	-27	2
2	-12	15	200	-420	228	-13
-13	93	-285	470	-255	-147	137
137	-972	2970	-5080	5265	-3132	812

Например, производная первого порядка в точках m=0, 3, 5 для семи точечной аппроксимации будет иметь вид:

Аналогично выписываются выражения и для вторых производных в точках 0 и 2:

Таким образом, из приведенных таблиц можно выбрать аппроксимирующие выражения для производной в данной точке, включающие значения функции в точках нужного окружения.

4. Краевые задачи для уравнений второго порядка

При математическом описании реальных физических объектов чаще всего приходится иметь дело с дифференциальными уравнениями в обыкновенных или частных производных второго порядка с начальными, краевыми или граничными условиями.

Преобразование их в конечно-разностную систему алгебраических уравнений осуществляется аналогично: для каждой точки в области (интервале) интегрирования, где не задано краевое или граничное значение искомой функции, записывается исходное уравнение, в котором все производные выражены через заранее определенное число близлежащих ординат искомой функции, принадлежащих области, и вычислены все коэффициенты и функции независимых переменных в этой точке. К полученным таким образом уравнениям добавляются соотношения или значения функции и ее производных в точках границы области. В результате будет сформирована алгебраическая система уравнений с числом уравнений и неизвестных, равном общему числу точек области интегрирования.

В процессе формирования уравнений особое внимание необходимо обращать на замену производных конечно-разностными эквивалентами в приграничных точках. В выражениях последних должны отсутствовать неизвестные значения функции в точках, расположенных вне области интегрирования. Это достигается многократным применением оператора сдвига к соответствующему конечно-разностному оператору.

Если в центральных точках точность аппроксимации производных с n точками удовлетворяет поставленным требованиям и эту точность желательно сохранить и в приграничных точках заданных областей, то для последних выбирают аппроксимирующие формулы, построенные для (n+1)-й точки или более.

Рассмотрим примеры аппроксимации дифференциальных уравнений с краевыми условиями конечно-разностной системой алгебраических уравнений. Эти аппроксимации в литературе получили название "разностные схемы". Ниже в четырех таблицах приведены четыре варианта конечно-разностной аппроксимации одной и той же краевой задачи, для которой известно точное решение. Вид уравнения, условия на границе интервала, решение аналитическое и вычисленное в заданных точках с 12 значащими цифрами приведены в правой крайней колонке первой таблицы. В левых колонках первой и в трех остальных таблицах записаны системы алгебраических уравнений, полученных применением трех-, пяти-, пяти-шести- и семи точечной аппроксимации второй производной в заданном уравнении. Справа от уравнений приведены решения алгебраических уравнений тоже с 12-ю значащими цифрами.

Система уравнений с трехточечным представлением производных	Вектор разностного решения с шагом h=0.1
-199+100+0.1=0	0.0186590989712	0.0186415437361
100-199+100+0.2=0	0.0361316064473	0.0360976603850
100-199+100+0.3=0	0.0512427953890	0.0511947672548
100-199+100+0.4=0	0.0628415300546	0.0627828520998
100-199+100+0.5=0	0.0698118753674	0.0697469636621
100-199+100+0.6=0	0.0710840847137	0.0710183518969
100-199+100+0.7=0	0.0656455142231	0.0655851465687
100-199+100+0.8=0	0.0525504484304	0.0525024675253
100-199+0.9=0	0.0309298757856	0.0309018656257

Система уравнений для пяти-точечного представления производных	Вектор решения
-9940+3000+2000-500+6=0	0.0186406186406
8000-14940+8000-500+12=0	0.0360968696594
-500+8000-14940+8000-500+18=0	0.0511941848390
-500+8000-14940+8000-500+24=0	0.0627825213460
-500+8000-14940+8000-500+30=0	0.0697468774179
-500+8000-14940+8000-5008+36=0	0.0710184988305
-500+8000-14940+8000-500+42=0	0.0655854996422
-500+8000-14940+8000+48=0	0.0525029672554
-500+2000+3000-9940+54=0	0.0309024932693

Система уравнений для пяти- и шести точечного представления производных	Вектор решения
-3720-1000+3500-1500+250+3=0	0.0186415486274
8000-14940+8000-500+12=0	0.0360976918947
-500+8000-14940+8000-500+18=0	0.0511948294923
-500+8000-14940+8000-500+24=0	0.0627829167486
-500+8000-14940+8000-500+30=0	0.0697469746974
-500+8000-14940+8000-500+36=0	0.0710183243686
-500+8000-14940+8000-500+42=0	0.0655851063829
-500+8000-14940+8000+48=0	0.0525024168959
250-1500+3500-1000-3720+27=0	0.0309018105849

Система уравнений для семиточечного представления производных	Вектор решения
-7260-12750+23500-14250+4650-650+9=0	0.0186415513486
11400-20910+10000+750-600+100+18=0	0.0360976659970
-1350+13500-24410+13500-1350+100+27=0	0.0511947713313
10-135+1350-2441+1350-135+10+3.6=0	0.0627828547351
10-135+1350-2441+1350-135+10+4.5=0	0.0697469648318
10-135+1350-2441+1350-135+10+5.4=0	0.0710183515790
100-1350+13500-24410+13500-1350+63=0	0.0655851447467
100-600+750+10000-20910+11400+72=0	0.0525024640963
-650+4650-14250+23500-12750-7260+81=0	0.0309018602217

В этой задаче весь интервал интегрирования [0,1] был разбит на 10 равных частей с шагом h=0.1. Из одиннадцати точек в двух крайних искомая функция x(t) была задана, поэтому уравнения записывались для девяти внутренних точек, в которых значения функции требовалось найти.

5. Разностные схемы для уравнений в частных производных

Конечно-разностная аппроксимация дифференциальных уравнений в частных производных, называемая в литературе методом сеток, использует те же конечно-разностные выражения производных через значения искомой функции, которые приведены в таблицах выше. Однако есть особенности, которые связаны с наличием у каждой рассматриваемой точки соседних точек не только по направлениям осей независимых переменных, но и во множестве других наклонных направлений.

Поэтому, в случае использования многоточечных (более трех точек) формул для производных, выражения последних могут разрабатываться дополнительно для каждого применения.

Наиболее удобным в разработке многоточечных конечно-разностных выражений для уравнений в частных производных является операторный метод, основанный на учете взаимосвязи оператора дифференцирования с операторами сдвига по направлениям различных независимых переменных. Рассмотрим его применение на примере построения разностных формул для двумерных уравнений в частных производных второго порядка.

Характерным представителем уравнений в частных производных второго порядка является уравнение Лапласа:

где – непрерывная функция, заданная на границе области.

Область численного решения уравнения разобьем на клетки системой вертикальных и горизонтальных прямых, проходящих через равномерно расположенные с шагом h точки на осях координат соответственно x и y:

Значения функции в узлах сетки обозначим через и для каждой точки области решений частные производные из уравнения заменим соответствующим (например, трех точечным) симметричным конечно-разностным выражением для внутренних точек и для точек вблизи границ таким несимметричным, чтобы значения функций не выходили за пределы области:

После подстановки в уравнение Лапласа этих выражений для каждой внутренней точки области будет получена система алгебраических уравнений следующего вида:

В качестве примера, демонстрирующего применение метода сеток, приведем решение уравнения Лапласа для прямоугольной области с количеством узлов и значениями функции на границе, как показано ниже:

u(0,0)	0.5	0.476	0.404	0.294	0.154
0.5	u(1,1)	u(1,2)	u(1,3)	u(1,4)	u(1,5)
0.476	u(2,1)	u(2,2)	u(2,3)	u(2,4)	u(2,5)
0.404	u(3,1)	u(3,2)	u(3,3)	u(3,4)	u(3,5)
0.294	u(4,1)	u(4,2)	u(4,3)	u(4,4)	u(4,5)
0.154	u(5,1)	u(5,2)	u(5,3)	u(5,4)	u(5,5)
0	0	0	0	0	0

Уравнения для 25 внутренних точек u(i,k):

0.5-4·u(1,1)+u(1,2)+u(2,1) +0.5=0,

u(1,1)-4·u(2,1)+u(2,2)+u(3,1)+0.476=0,

u(2,1)-4·u(3,1)+u(3,2)+u(4,1)+0.404=0,

u(3,1)-4·u(4,1)+u(4,2)+u(5,1)+0.294=0,

u(4,1)-4·u(5,1)+u(5,2)+0.154=0,

0.476+u(1,1)-4·u(1,2)+u(1,3)+u(2,2)=0,

u(1,2)+u(2,1)-4·u(2,2)+u(2,3)+u(3,2)=0,

u(2,2)+u(3,1)-4·u(3,2)+u(3,3)+u(4,2)=0,

u(3,2)+u(4,1)-4·u(4,2)+u(4,3)+u(5,2)=0,

u(4,2)+u(5,1)-4·u(5,2)+u(5,3)=0,

0.404+u(1,2)-4·u(1,3)+u(1,4)+u(2,3) =0,

u(1,3)+u(2,2)-4·u(2,3)+u(2,4)+u(3,3)=0,

u(2,3)+u(3,2)-4·u(3,3)+u(3,4)+u(4,3)=0

u(3,3)+u(4,2)-4·u(4,3)+u(4,4)+u(5,3)=0,

u(4,3)+u(5,2)-4·u(5,3)+u(5,4)=0,

0.294+u(1,3)-4·u(1,4)+u(1,5)+u(2,4) =0,

u(1,4)+u(2,3)-4·u(2,4)+u(2,5)+u(3,4)=0,

u(2,4)+u(3,3)-4·u(3,4)+u(3,5)+u(4,4)=0,

u(3,4)+u(4,3)-4·u(4,4)+u(4,5)+u(5,4)=0,

u(4,4)+u(5,3)-4·u(5,4)+u(5,5)=0,

0.154+u(1,4)-4·u(1,5)+u(2,5) =0,

u(1,5)+u(2,4)-4·u(2,5)+u(3,5)=0,

u(2,5)+u(3,4)-4·u(3,5)+u(4,5)=0,

u(3,5)+u(4,4)-4·u(4,5)+u(5,5)=0,

u(4,5)+u(5,4)-4·u(5,5)=0.

Результат решения системы из 25 уравнений представлен в таблице:

u(0,0)	0.5	0.476	0.404	0.294	0.154
0.5	0.444618	0.389236	0.316975	0.225193	0.116966
0.476	0.389236	0.319355	0.249474	0.172833	0.0886772
0.404	0.316975	0.249474	0.188730	0.127986	0.0649079
0.294	0.225193	0.172833	0.127986	0.0854773	0.0429672
0.154	0.116966	0.0886772	0.0649079	0.0429672	0.0214836
0	0	0	0	0	0

Следует отметить, что в трех точечном представлении конечно-разностные выражения производных второго порядка для внутренних и приграничных точек совпадают. Это позволяет для прямоугольных областей, заменив двумерную индексацию неизвестных одномерной

преобразовать систему уравнений в векторно-матричную форму записи с блочно-диагональной матрицей коэффициентов, которая удобна для решения алгебраических уравнений с числом неизвестных более 100 на векторных вычислительных машинах:

, , I

– матрицы, соответственно, блочная, коэффициентов и единичная;

, , ,

, ,

– соответственно, векторы неизвестных и правых частей уравнения со своими блочными компонентами.

В конечно-разностном представлении уравнения Лапласа каждое уравнение является для соответствующей точки области формулой вычисления среднего арифметического совокупности значений функции в соседних точках:

Погрешность конечно-разностного представления уравнения Лапласа в виде системы алгебраических уравнений определяется погрешностью аппроксимации производных, которая для трех точечного варианта, приведенного выше, пропорциональна шагу сетки.

Естественно желание повысить точность аппроксимации лапласиана, добавив в структуру его конечно-разностного представления значения функции в дополнительных точках при сохранении суммирования значений из окружающих точек.

6. Повышение точности разностных схем

Оператор сдвига, преобразующий значение функции в точке z в значение функции в точке z+h выражается через оператор производной , как , а его применение представляется выражением:

Обозначив операторные выражения для сдвига значений функции по осям x, y соответственно

несложно записать с их помощью следующие операторные выражения:

Во фрагменте сетки, изображенной в виде таблицы , для каждой представленной индексом точки записано значение функции, выраженное через значение функции в центральной точке, преобразованное соответствующими операторами сдвига:

Вычислим суммы значений функций, симметрично располагающихся вокруг центральной точки:

Подобными преобразованиями операторных выражений можно получить формулы для следующих сумм:

и любых других.

Включая выражения для частичных сумм в единую сумму с различными весовыми коэффициентами, пренебрегая выражениями с производными и лапласианами высоких порядков, получают конечно-разностные формулы, аппроксимирующие уравнение Лапласа в заданной точке и содержащие большее число значений искомой функции.

Например, из выражения для непосредственно следует

что, после пренебрежения слагаемыми в правой части, полностью соответствует трех точечной разностной аппроксимации частных производных. Суммируя и с весами соответственно 4 и 1, получим аппроксимацию производных по значениям в восьми точках:

Если значения частных производных в точках области решения малы, то радикальным способом увеличения точности аппроксимации уравнения является уменьшение шага сетки.

При задании в правой части уравнения Лапласа функции g(x,y) последняя в приведенных конечно-разностных суммах должна заменить на , – на и т.д.:

7. Сеточные методы для нестационарных задач

Уменьшение величины шага приводит к квадратичному возрастанию числа точек в области решения, а следовательно, к порядку алгебраической системы уравнений. Одним из путей уменьшения числа уравнений является метод прямых, который позволяет аппроксимировать дифференциальное уравнение в частных производных системой дифференциальных уравнений в обыкновенных производных с краевыми условиями. Для этого частные производные по одной из независимых переменных не заменяют конечно-разностным эквивалентом. Если в уравнении оставлена пространственная переменная, то получаемая система будет краевой задачей со всеми сложностями ее решения, рассмотренными ранее.

Существенным будет выигрыш лишь при решении дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих нестационарные процессы. К ним относятся уравнения, подобные уравнениям теплопроводности и волновому. Этим уравнениям кроме условий на границе задают еще и начальное распределение искомой функции во всех точках области решения.

Применение метода прямых рассмотрим на примере решения уравнения теплопроводности следующего вида:

которое описывает распространение тепла (изменение температуры) вдоль металлического стержня, вваренного своими концами в две металлические пластины с разными, постоянно поддерживаемыми на них температурами. Коэффициент B, характеризующий свойства материала, возьмем равным 1.

Пусть расстояние между пластинами равно единице, т.е. , значения температуры на пластинах и начальное распределение температуры по длине .

Разобьем единичную длину стержня на 8 равных частей (h=1/8) и обозначим значение температуры в каждой точке через , k=0,1,..., Применим пяти- и шести точечную аппроксимацию частной производной второго порядка: первую симметричную - для внутренних точек, и вторую (несимметричную) – для приграничных точек . Температуры в точках с k=0 и k=8 заданы: 100° и 0°.

После замены производных конечно-разностными эквивалентами получим следующую систему линейных дифференциальных уравнений с начальными условиями в векторно-матричной форме:

Чтобы получить представление о влиянии порядка разностных формул на вид записи и точность решения задачи, в таблице приведены системы уравнений для 5- и 3-точечных выражений частных производных:

Произ-водная
T1’=	-15T1-4T2+14T3-6T4+T5+1000	-20T1+6T2+4T3-T4+1100	-2T1+T2+100
T2’=	16T1-30T2+16T3-T4-100	16T1-30T2+16T3-T4-100	T1-2T2+T3
T3’=	-T1+16T2-30T3+16T4-T5	-T1+16T2-30T3+16T4-T5	T2-2T3+T4
T4’=	-T2+16T3-30T4+16T5-T6	-T2+16T3-30T4+16T5-T6	T3-2T4+T5
T5’=	-T3+16T4-30T5+16T6-T7	-T3+16T4-30T5+16T6-T7	T4-2T5+T6
T6’=	-T4+16T5-30T6+16T7	-T4+16T5-30T6+16T7	T5-2T6+T7
T7’=	T3-6T4+14T5-4T6-15T7	-T4+4T5+6T6-20T7	T6-2T7

Полученные системы обыкновенных дифференциальных уравнений можно решать любым из рассмотренных ранее численным методом. Правда, появляется особенность в выборе шага интегрирования по времени, который теперь зависит еще и от шага разбиения области решения по пространственной переменной. В случае аппроксимации производной по времени конечными разностями “вперед” соотношение между шагом по временной переменной и по пространственной должно подчиняться следующему неравенству: . При несоблюдении неравенства решение будет численно неустойчивым и интегрирование по времени с каждым шагом будет давать неограниченно возрастающие значения.

В рассматриваемом примере =0,015625, поэтому интегрирование трех систем по формулам Рунге-Кутта было выполнено с шагом по времени = 0,001 до значения 0,01 и с шагом 0,005 – до значения времени, равного 0,75. Выборка ряда значений температуры из решений в интервале времени (0,0.75] показана в таблице колонками из трех чисел, соответствующих сверху-вниз трем приведенным выше системам.

0.01

36.32

36.82

23.97

152

466

3.434

0.9573

1.038

0.3456

-0.005579

0.004583

0.02668

-0.02021

-0.02009

0.001666

-0.001651

-0.002840

73610^(-5)

0.009336

-0.0001931

3.93410^(-6)

0.02

52.52

52.39

37.89

20.86

21.00

9.682

6.165

6.287

1.825

1.298

1.347

0.2702

0.1715

0.1810

0.0328

0.01656

0.002515

0.003367

0.03366

-0.01559

0.0002973

0.05

69.3

69.17

57.27

42.88

42.79

26.61

23.52

23.50

10.15

11.37

3.243

4.821

4.826

0.884

1.773

1.767

0.2089

0.5202

0.5142

0.04223

0.1

77.99

77.98

69.09

57.61

57.58

42.81

40.14

40.12

23.71

26.27

26.25

11.75

15.99

5.222

826

829

2.076

3.842

3.854

0.6867

0.25

85.43

80.18

71.18

61.57

57.51

45.12

44.6

44.60

31.4

32.51

20.52

21.18

12.13

10.43

5.581

0.5

87.32

85.39

74.67

71.1

62.07

57.41

49.54

44.5

37.07

32.42

24.67

21.11

12.32

10.39

0.75

87.48

86.87

74.97

73.84

62.46

60.99

49.96

437

37.46

35.99

24.97

23.84

12.48

11.87

Как видно, трех точечная аппроксимация по сравнению с пятиточечной дает худший результат. Точное решение в установившемся режиме дает изменение температуры на каждой одной восьмой длины стержня 12,5°С. Пятиточечная аппроксимация в данной задаче дала погрешность в сотые доли процента.

Литература

1. Калашников В. И. Введение в численные методы: Учеб. пособие. – Харьков: НТУ “ХПИ”, 2002. – 132 с.

2. Рено Н.Н. АЛГОРИТМЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ: МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ ДЛЯ ВУЗОВ. Изд-во: "Книжный дом Университет" (КДУ), 2007. – 24с.

3. Самарcкий А. А. Задачи и упражнения по численным методам. Изд.3 Изд-во: КомКнига, ЛКИ, 2006. – 208с.

4. Самарский А.А. Введение в численные методы Учебное пособие для вузов 3-е изд.,стер. ЛАНЬ, 2005. – 288с.

5. Турчак Л. И., Плотников П. В. Основы численных методов. Изд-во: ФИЗМАТЛИТ®, 2003. – 304с.

6. Тыртышников Е.Е. МЕТОДЫ ЧИСЛЕННОГО АНАЛИЗА (1-Е ИЗД.) УЧЕБ. ПОСОБИЕ Издательство "Академия/Academia", 2007. – 320с.