Сравнение и анализ численных методов для решения обыкновенных дифференциальных уравнений | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 12 апреля, печатный экземпляр отправим 16 апреля.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Воронцова, Т. В. Сравнение и анализ численных методов для решения обыкновенных дифференциальных уравнений / Т. В. Воронцова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2025. — № 5 (556). — С. 1-3. — URL: https://moluch.ru/archive/556/122418/ (дата обращения: 30.03.2025).



В данной работе проанализированы методы для численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений, по итогам анализа была составлена программа, решающая задачу Коши. По результатам расчетов сделаны выводы о точности и ресурсозатратности рассматриваемых методов.

Ключевые слова: задача Коши, численные методы, обыкновенные дифференциальные уравнения.

Дифференциальные уравнения играют ключевую роль в математическом моделировании множества природных и технических процессов, включая механические колебания, динамику популяций, теплообмен и электрические цепи. Во многих случаях аналитическое решение таких уравнений невозможно или затруднительно, что делает численные методы основным инструментом их исследования.

Среди широко применяемых численных методов решения обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) можно выделить метод Эйлера, модифицированный метод Эйлера и метод Рунге-Кутта четвёртого порядка.

Метод Эйлера представляет собой один из наиболее простых численных методов решения начально-краевой задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первого порядка. Он относится к одношаговым методам и основан на приближённом представлении решения с использованием разложения в ряд Тейлора первого порядка.

Рассмотрим обыкновенное дифференциальное уравнение первого порядка:

(1)

Метод Эйлера аппроксимирует искомую функцию последовательностью точек, вычисляемых по рекуррентной формуле:

(2)

где а — шаг интегрирования, — приближенное решение в узловах точках сетки.

Геометрическая интерпретация метода заключается в замене неизвестного решения касательной, проведённой к кривой в точке . При этом текущее значение функции используется для определения направления движения к следующему узлу. [1]

Локальная ошибка на каждом шаге выражается соотношением , где [ ,

]. Глобальная погрешность в окрестности h = o ведет себя как линейная функция, и, следовательно, метод Эйлера имеет первый порядок точности относительно шага.

В методе Эйлера-Коши на каждом интервале расчет проводится в два этапа. На первом определяется приближенное решение на правом конце интервала по методу Эйлера, на втором уточняется значение решения на правом конце с использованием полу суммы тангенсов углов наклона на концах интервала. Уравнения для решения задачи (1) выглядят следующим образом:

(3)

(4)

Данный метод имеет второй порядок точности. [2]

Все рассмотренные выше методы являются вариантами методов Рунге-Кутты. Остановимся на методе Рунге-Кутта четвертого порядка, так как он является одним из наиболее широко используемых численных методов решения обыкновенных дифференциальных уравнений, обеспечивает высокую точность приближённого решения без необходимости вычисления производных высших порядков.

Метод использует взвешенную сумму значений функции правой части в нескольких промежуточных точках для построения приближённого решения. Итерационная формула метода для решения (1) имеет следующий вид:

(5)

где = , , , .

Каждый из коэффициентов представляет собой приближённое значение производной в различных точках внутри шага h. Итоговая формула строится как взвешенное среднее этих значений, что позволяет существенно уменьшить погрешность.

Данный метод обладает четвертым порядком точности, что означает, что его локальная погрешность составляет O(h 5 ), а глобальная — O(h 4 ). По сравнению с более простыми методами, такими как метод Эйлера или модифицированный метод Эйлера, он обеспечивает значительно более точное приближение при тех же значениях шага. Однако высокая вычислительная сложность метода (необходимость четырёх вычислений функции на каждом шаге) делает его менее эффективным для задач, где требуется высокая скорость расчётов. [1]

Разберем погрешность метода на конкретном примере. Необходимо решить следующую задачу:

(6)

на интервале [0, 1] с шагом h = 0,1.

Аналитическое решение (6) выглядит следующим образом:

(7)

Согласно формулам (2)-(5) была составлена программа для решения (6) и вычислена погрешность, результаты расчетов представлены в таблице 1.

Таблица 1

Метод Эйлера

Метод Эйлера-Коши

Метод Р-К 4 порядка

x

y(x)

Погрешность

x

y(x)

Погрешность

x

y(x)

Погрешность

0

1

0

0

1

0

0

1

0

0.1

1

-0.00033

0.1

1.0005

0.0002

0.1

1.00033

0

0.2

1.001

-0.00167

0.2

1.003

0.00033

0.2

1.00267

0

0.3

1.005

-0.004

0.3

1.0095

0.0005

0.3

1.009

0

0.4

1.014

-0.0073

0.4

1.022

0.0007

0.4

1.02133

0

0.5

1.03

-0.01167

0.5

1.0425

0,00083

0.5

1.04167

0

0.6

1.055

-0.017

0.6

1.073

0.001

0.6

1.072

0

0.7

1.091

-0.0233

0.7

1.1155

0.0012

0.7

1.11433

0

0.8

1.14

-0.03067

0.8

1.172

0.00133

0.8

1.17067

0

0.9

1.204

-0.039

0.9

1.2445

0.0015

0.9

1.243

0

1

1.285

-0.048

1

1.335

0.002

1

1.3333

0

Время, нс

82193

Время, нс

93154

Время, нс

115134

Как видно из этой таблицы, самым точным является метод Рунге-Кутты, обеспечивающий нулевую погрешность при заданной точности 10– 4 . Метод Эйлера и его модифицированный аналог имеют накапливающуюся погрешность, однако стоит отметить, что они заметно быстрее и могут быть использованы для задач, где не так важна итоговая точность вычислений, либо количество вычислений невелико.

Литература:

  1. Зенков А. В. Численные методы: учебное пособие. — Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2016. — 124 с.
  2. Коновалова Е. И. Численные методы математического анализа: учебное пособие — Самара: Издательство Самарского университета, 2022. — 149 с.: ил.
Основные термины (генерируются автоматически): приближенное решение, порядок, уравнение, численный метод решения, аналитическое решение, задача, модифицированный метод, погрешность, порядок точности, результат расчетов.


Похожие статьи

Сравнительный анализ численного решения задач оптимального управления

Данная работа посвящена анализу численных методов решения задач оптимального управления: метода последовательных приближений и метода вариации. Работа данных алгоритмов была апробирована на конкретном тестовом примере с известным аналитическим решени...

Нестандартные способы решения тригонометрических уравнений

В статье автор рассматривает малоизвестные и редко применяемые методы решения тригонометрических уравнений, основанные на знаниях геометрии, свойств функции, методов искусственных преобразований.

О математических моделях симбиоза

Дается краткий анализ трех моделей симбиоза двух популяций, представленных задачами Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. Математическая модель симбиоза двух популяций на отрезке представлена краевой задачей для системы двух нелинейных ур...

О численных методах решения эволюционных уравнений на примере математической модели «хищник-жертва»

Поставлена математическая задача о двух взаимодействующих на отрезке популяциях по принципу хищник-жертва. Математическая модель представляет собой краевую задачу для системы двух нелинейных уравнений в частных производных. Исследуется устойчивость с...

Математическое моделирование землетрясений Кыргызстана и алгоритм определения обратной задачи

Целью настоящей работы является построение математической модели землетрясений, и разработать численный метод решения обратной задачи, построить алгоритм решения поставленной задачи.

К вопросу численной реализации краевых задач для системы обыкновенных дифференциальных уравнений четвертого порядка

Рассматривается вопрос о построении приближенного решения линейных обыкновенных дифференциальных уравнений четвертого порядка. Излагаются два метода: метод конечных разностей и дифференциальной прогонки с модификацией матричного варианта.

Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса

В статье рассматривается алгоритм метода Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений. Выбран язык Maple, как наиболее оптимальный для реализации алгоритма. В статье содержится листинг программного кода.

Сравнение точности методов численного интегрирования на примере элементарных функций

В статье авторы проводят вычислительный эксперимент, посредством которого производится сравнение возможностей различных методов численного интегрирования на примере элементарной функции.

Математическая модель иммунного ответа организма млекопитающих на поражение кожи ожогом

Формулируется математическая модель иммунного ответа организма млекопитающего на поражении кожи ожогом. Модель представляет собой краевую задачу для системы четырех нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных. Предлагается алгоритм чи...

Особенности решения сеточных уравнений

В статье рассматриваются различные особенности сеточных уравнений; различные методы решения сеточных уравнений.

Похожие статьи

Сравнительный анализ численного решения задач оптимального управления

Данная работа посвящена анализу численных методов решения задач оптимального управления: метода последовательных приближений и метода вариации. Работа данных алгоритмов была апробирована на конкретном тестовом примере с известным аналитическим решени...

Нестандартные способы решения тригонометрических уравнений

В статье автор рассматривает малоизвестные и редко применяемые методы решения тригонометрических уравнений, основанные на знаниях геометрии, свойств функции, методов искусственных преобразований.

О математических моделях симбиоза

Дается краткий анализ трех моделей симбиоза двух популяций, представленных задачами Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. Математическая модель симбиоза двух популяций на отрезке представлена краевой задачей для системы двух нелинейных ур...

О численных методах решения эволюционных уравнений на примере математической модели «хищник-жертва»

Поставлена математическая задача о двух взаимодействующих на отрезке популяциях по принципу хищник-жертва. Математическая модель представляет собой краевую задачу для системы двух нелинейных уравнений в частных производных. Исследуется устойчивость с...

Математическое моделирование землетрясений Кыргызстана и алгоритм определения обратной задачи

Целью настоящей работы является построение математической модели землетрясений, и разработать численный метод решения обратной задачи, построить алгоритм решения поставленной задачи.

К вопросу численной реализации краевых задач для системы обыкновенных дифференциальных уравнений четвертого порядка

Рассматривается вопрос о построении приближенного решения линейных обыкновенных дифференциальных уравнений четвертого порядка. Излагаются два метода: метод конечных разностей и дифференциальной прогонки с модификацией матричного варианта.

Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса

В статье рассматривается алгоритм метода Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений. Выбран язык Maple, как наиболее оптимальный для реализации алгоритма. В статье содержится листинг программного кода.

Сравнение точности методов численного интегрирования на примере элементарных функций

В статье авторы проводят вычислительный эксперимент, посредством которого производится сравнение возможностей различных методов численного интегрирования на примере элементарной функции.

Математическая модель иммунного ответа организма млекопитающих на поражение кожи ожогом

Формулируется математическая модель иммунного ответа организма млекопитающего на поражении кожи ожогом. Модель представляет собой краевую задачу для системы четырех нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных. Предлагается алгоритм чи...

Особенности решения сеточных уравнений

В статье рассматриваются различные особенности сеточных уравнений; различные методы решения сеточных уравнений.

Задать вопрос