收敛性稳定性RK方法课件.ppt

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1、以上我们讨论了求解问题(7-1),(7-2)的单步法和多步法。应关注三个问题:、数值方法的局部截断误差和阶二、在离散点tn处的数值解un是否收敛到精确解u(tn)三、数值方法的稳定性具体说,对于上述两类方法求近似解(数值解)还误差估计、收敛性和稳定性。对于第一个问题前面我们已经讨论过,而关于数值方法收敛性问题我们在这里不详细讨论,只给出一些基本结论性的结果,即:对单步法,当方法的阶p≥1时,有整体误差故有,因此方法是收敛的。对于多步法,若方法是k步p阶法,那么(7-24)是一个k阶差分方程,引入多步法(7-24)的第一特征多项式和第二特征多项式

2、:定义7.1若(7-24)的第一特征多项式ρ(λ)的所有根在单位圆内或圆上(︱λ︱≤1),且位于单位圆周上的根都是单根,称多步法(7-24)满足根条件。第二特征多项式第一特征多项式定理7.2若线性多步法(7-24)的阶p≥1,且满足根条件,则方法是收敛的。对于常用的数值方法都是满足收敛性条件的。下面我们着重讨论第三个问题,即数值方法的稳是有误差的,且这些误差将在计算中传递下去。定性问题。误差积累无限增长,则会歪曲真解,这样的算法是不如果能用的。用多步法计算时,各种因素如初值精确解为考虑二步三阶显式法:例如初值问题取步长h=0.1,初值u0=1,

3、附加值:精确解数值解01.00000001.00000000.11.02010001.02010000.21.08160001.08120000.31.18810001.18923850.41.34560001.33886600.51.56250001.5929935………1.04.0000000-68.6398041.04.8841000+367.26392………2.025.0000000-6.96×108数值结果表在开始几步数值解与精确解符合,但在再往后算,数值解的误差则急剧增长,完全歪曲了真解.通常人们都是通过模型方程来讨论方法的数值稳定

4、性。(7-32)而一般形式的一阶微分方程总能化成(7-32)的形式。。因为实际计算时,h是固定的。当某一步un有舍入误差时,若以后的计算中不会逐步扩大,称这种稳定性为绝对稳定性。此后,若不做特殊说明,都是指绝对稳定性。模型方程为:本书中数值方法的稳定性也是如此。前提是求解好条件问题,其中Re(μ)<0。另外,我们也不考虑h→0时方法的渐近稳定性例如,对最简单的Euler法(7-33)用其求解模型方程(7-32)得到当un有舍入误差时,其近似解为,从而有取,得到误差传播方程记,只要都不会恶性发展,此时方法绝对稳定。,则显式Euler方法的解和误差

5、从可得即时,(-1,0)为圆心,1为半径的单位圆。又由于实数μ<0,(7-33)绝对稳定,若μ为复数,在的复平面上,则表示为以绝对稳定区域绝对稳定区间定义7.2一个数值方法用于求解模型问题(7-32),若在平面中的某一区域D中方法都是绝对稳定的,而在区域D外,方法是不稳定的,则称D是方法的绝对稳定区域;绝对稳定区间。它与实轴的交称为例如,显式Euler方法的绝对稳定区域、区间。如图现在考察多步法(7-24),将它用于解模型方程(7-32)得到k阶线性差分方程(7-34)若取,则记(7-34)的特征方程为(7-35)其中由k阶线性差分方程的性质我

6、们可以得到如下结论,区域:例如,对于k=1时,考虑隐式方法中最简单的后退Euler法方程(7-35)的根都在单位圆内(︱λ︱<1),则线性多步法(7-4)关于绝对稳定,其绝对稳定域是复平面上的其特征方程为:若特征得当时,故就是隐式Euler法的绝对稳定区域。当μ<0为实数时,绝对稳定区间为(-∞,0)。平面上以(1.0)为圆心的单位圆外区域。它是当Reμ<0时,它位于平面上y轴左侧区域。又如,梯形法其特征方程为:其根当Reμ<0时,故梯形公式平面的左半平面。绝对稳定区间为(-∞,0)。的绝对稳定域是这样检验绝对稳定性归结为检验特征方程(7-35

7、)的根是否在单位圆内(︱λ︱<1)。对此有很多判别法,如Schur准则、轨迹法。k=1~4的隐式Adams类方法的绝对稳定区间(μ<0为实数)。步阶绝对稳定区间12(-∞,0)23(-6.0,0)34(-3.0,0)45(-1.8,0)实系数二次方程λ2-bλ-c=0的根在单位圆内的充要条件为:这里我们给出一种简单的、常用的判别法:例证明求解一阶常微分方程初值问题:的差分格式收敛并求其局部截断误差主项、绝对稳定区间。解:由差分格式可知,则其特征值满足根条件。令得λ1=0,λ2=1。故此为隐式二步三阶法,其局部截断误差主项为:注意,从而由定理7.

8、2可知,此方法收敛。而自然成立。得即有可得其绝对稳定区间:又其特征方程为而使得︱λ︱<1的充要条件为:现在再由进一步而自然成立。显式Runge-Kut

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