常微分方程课程设计》指导书(1)

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1、第4章线性多步法4.1线性多步法的一般公式前面给出了求解初值问题(1.2.1)的单步法,其特点是计算时只用到的值,此时的值均已算出.如果在计算时除用的值外,还用到的值,这就是多步法.若记,h为步长,,则线性多步法可表示为         (4.1.1)其中为常数,若,称(4.1.1)为线性k步法.计算时用到前面已算出的k个值.当时,(4.1.1)为显式方法,当则称(4.1.1)为隐式多步法.隐式方法与梯形方法一样,计算时要用迭代法求.多步法(4.1.1)的局部截断误差定义也与单步法类似.定义4.1 设y(x)是初值问题(1.2.1)的精确解,线性多

2、步法(4.1.1)在处的局部截断误差定义为          (4.1.2)若,则称线性多步法(4.1.1)是p阶的.如果我们希望得到的多步法是p阶的,则可利用Taylor公式展开,将在处展开到阶,它可表示为(4.1.3)注意,(4.1.2)式按Taylor展开可得经整理比较系数可得   (4.1.4)若线性多步法(4.1.1)为p阶,则可令于是得局部截断误差          (4.1.5)右端第一项称为局部截断误差主项.称为误差常数.要使多步法(4.1.1)逼近初值问题(1.2.1),方法的阶p≥1,当p=1时,则,由(4.1.4)得称为相容性

3、条件.公式(4.1..1)当k=1时即为单步法,若,由(4.1.6)则得式(4.1.1)就是,即为Euler法.此时,方法为p=1阶.若,由得,为确定及,必须令,由(4.1.4)得          及此时(4.1..1)就是,即为梯形法.由  故p=2,方法是二阶的,与3.1节中给出的结果相同.实际上,当k给定后,则可利用(4.1.4)求出公式(4.1.1)中的系数及,并求得的表达式(4.1.5).4.2Adams显式与隐式方法形如           (4.2.1)的k步法称为Adams方法,当时为Adams显式方法,当时,称为Adams隐式方

4、法.对初值问题(7.1.1)的方程两端从到积分得显然只要对右端的积分用插值求积公式,求积节点取为即可推出形如(4.2.1)的多步法,但这里我们仍采用Taylor展开的方法直接确定(4.2.1)的系数.对比(4.1.1)可知,此时,只要确定即可.现在若k=4且,即为4步的Adams显式方法其中为待定参数,若直接用(7.5.4),可知此时自然成立,再令可得解此方程组得.由此得到于是得到四阶Adams显式方法及其余项为          (4.2.2)             (4.2.3)若,则可得到p=4的Adams隐式公式,则k=3并令 ,由(4.

5、1.4)可得解得,而,于是得到四阶Adams隐式方法及余项为          (4.2.4)          (4.2.5)一般情形,k步Adams显式方法是k阶的,k=1即为Euler法,k=2为k=3时,.k步隐式方法是(k+1)阶公式,k=1为梯形法,k=2为三阶隐式Adams公式k步的Adams方法计算时必须先用其他方法求出前面k个初值才能按给定公式算出后面各点的值,它每步只需计算一个新的f值,计算量少,但改变步长时前面的也要跟着重算,不如单步法简便.  例4.1用四阶显式Adams方法及四阶隐式Adams方法解初值问题,步长h=0.1

6、用到的初始值由精确解计算得到.解本题直接由公式(4.2.2)及(4.2.4)计算得到.对于显式方法,将直接代入式(4.2.2)得到其中.对于隐式方法,由式(4.2.4)可得到直接求出,而不用迭代,得到计算结果如表所示.表4-1Adams方法和Adams隐式方法的数值解与精确解比较4.3Adams预测-校正方法上述给出的Adams显式方法计算简单,但精度比隐式方法差,而隐式方法由于每步要做迭代,计算不方便.为了避免迭代,通常可将同阶的显式Adams方法与隐式Adams方法结合,组成预测-校正方法.以四阶方法为例,可用显式方法(4.2.2)计算初始近似

7、,这个步骤称为预测(Predictor),以P表示,接着计算f值(Evaluation),,这个步骤用E表示,然后用隐式公式(4.2.4)计算,称为校正(Corrector),以C表示,最后再计算,为下一步计算做准备.整个算法如下:   (4.3.1)公式(4.3.1)称为四阶Adams预测-校正方法(PECE).利用(4.2.2)和(4.2.4)的局部截断误差(4.2.3)和(4.2.5)可对预测-校正方法(4.3.1)进行修改,在(4.3.1)中的步骤P有对于步骤C有两式相减可得   于是有若用代替上式,并令显然比更好,但注意到的表达式中是未知

8、的,因此改为下面给出修正的预测-校正格式(PMECME).      (4.3.2)经过修正后的PMECME格式比原来PE

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