Курсовая численные метод эйлера дифференциальных уравнений

Курсовая работа: Решение дифференциальных уравнений по методу Эйлера

Министерство образования Республики Беларусь

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Кафедра вычислительной математики и программирования

к курсовому проекту

« Решение дифференциальных уравнений по методу Эйлера »

2. Математическое объяснение метода

2.1 Метод Эйлера

2.2 Исправленный метод Эйлера

2.3 Модифицированный метод Эйлера

3. Блок-схема алгоритма программы

4. Описание программы

Список использованной литературы

Приложение 1 (Текст программы)

Приложение 2 (Результаты работы программы)

Уравнение, содержащие производную функции одной переменной, возникают во многих областях прикладной математики. Вообще говоря, любая физическая ситуация, где рассматривается степень изменения одной переменной по отношению к другой переменной, описывается дифференциальным уравнением, а такие ситуации встречаются довольно часто.

Решение обыкновенных дифференциальных уравнений (нелинейных) первого порядка с начальными данными (задача Коши) – классическая область применения численных методов. Имеется много разностных методов, часть из которых возникла в домашинную эпоху и оказалось пригодным для современных ЭВМ.

В этой программе использовался метод Эйлера, один из самых старых и широко известных методов численного интегрирования дифференциальных уравнений. Этот метод имеет довольно большую ошибку; кроме того, он очень часто оказывается неустойчивым – малая начальная ошибка быстро увеличивается с ростом Х. Поэтому чаще используют более точные методы, такие как: исправленный метод Эйлера и модифицированный метод Эйлера. Нужно, однако, заметить, что метод Эйлера является методом Рунге – Кутта первого порядка.

2. Математическое объяснение метода

2.1 Метод Эйлера

Решить дифференциальное уравнение у / =f(x,y) численным методом — это значит для заданной последовательности аргументов х₀ , х₁ …, х_n и числа у₀ , не определяя функцию у=F(x), найти такие значения у₁ , у₂ ,…, у_n , что у_i =F(x_i )(i=1,2,…, n) и F(x₀ )=y₀ .

Таким образом, численные методы позволяют вместо нахождения функции

У=F(x) получить таблицу значений этой функции для заданной последовательности аргументов. Величина h=x_k -x_k-1 называется шагом интегрирования.

Метод Эйлера относиться к численным методам, дающим решение в виде таблицы приближенных значений искомой функции у(х). Он является сравнительно грубым и применяется в основном для ориентировочных расчетов. Однако идеи, положенные в основу метода Эйлера, являются исходными для ряда других методов.

Рассмотрим дифференциальное уравнение первого порядка

с начальным условием

Требуется найти решение уравнения (1) на отрезке [а,b].

Разобьем отрезок [a, b] на n равных частей и получим последовательность х₀ , х₁ , х₂ ,…, х_n , где x_i =x₀ +ih (i=0,1,…, n), а h=(b-a)/n-шаг интегрирования.

В методе Эйлера приближенные значения у(х_i )»y_i вычисляются последовательно по формулам у_i +hf(x_i , y_i ) (i=0,1,2…).

При этом искомая интегральная кривая у=у(х), проходящая через точку М₀ (х₀ , у₀ ), заменяется ломаной М₀ М₁ М₂ … с вершинами М_i (x_i , y_i ) (i=0,1,2,…); каждое звено М_i M_i+1 этой ломаной, называемой ломаной Эйлера, имеет направление, совпадающее с направлением той интегральной кривой уравнения (1), которая проходит через точку М_i , смотри рисунок 1.

Если правая часть уравнения (1) в некотором прямоугольнике R<|x-x₀ |£a, |y-y₀ |£b>удовлетворяет условиям:

|df/dx|=|df/dx+f(df/dy)| £ M (M=const),

то имеет место следующая оценка погрешности:

где у(х_n )-значение точного решения уравнения(1) при х=х_n , а у_n — приближенное значение, полученное на n-ом шаге.

Формула (3) имеет в основном теоретическое применение. На практике иногда оказывается более удобным двойной просчет : сначала расчет ведется с шагом h, затем шаг дробят и повторный расчет ведется с шагомh/2. Погрешность более точного значения у_n * оценивается формулой

Метод Эйлера легко распространяется на системы дифференциальных уравнений и на дифференциальные уравнения высших порядков. Последние должны быть предварительно приведены к системе дифференциальных уравнений первого порядка.

2.2 Исправленный метод Эйлера

В исправленном методе Эйлера мы находим средний тангенс наклона касательнй для двух точек: x_m , y_m и x_m +h, y_m +hy’_m . Последняя точка есть та самая, которая в простом методе обозначалась x_m+1 , y_m+1 . Геометрический процесс нахождения точки x_m+1 , y_m+1 можно проследить по рисунку 2. С помощью метода Эйлера находится точка x_m +h, y_m +hy’_m, лежащая на прямой L_1. В этой точке снова вычисляется тангенс угла наклона касательной, на рисунке этому значению соответствует прямая L₂ . Усреднение двух тангенсов дает прямую L’₃ . Наконец, через точку x_m , y_m мы проводим прямую L₃ параллельную L’₃ . Точка, в которой прямая L₃ пересечется с ординатой, восстановленной из x= x_m+1 =x_m +h, и будет искомой точкой y= y_m+1 = y_m +hy’_m . Тангенс угла наклона L₃ равен:

Уравнение линии L₃ при этом записывается в виде:

Соотношения 5, 6, 7 и 8 описывают исправленный метод Эйлера. (рис. 2)

2.3 Модифицированный метод Эйлера

Этот метод более точен. Рассмотрим дифференциальное уравнение (1) с начальным условием y(x₀ )=y₀ . Разобьем наш участок интегрирования на n равных частей. На малом участке [x₀ ,x₀ +h] интегральную кривую заменимпрямой линией. Получаем точкуМ_к (х_к ,у_к ). (рис. 3)

N_k / _y=y(x)

М_к М_к /

Y_k+1

Y_k

х_к х_к1/2 x_k+h =x_k1 X

Получаем точку N_k / . В этой точке строим следующую касательную:

Из точки М_к проводим прямую с угловым коэффициентом α_к и определяем точку пересечения этой прямой с прямой x_к1 . Получаем точку М_к / . В качестве у_к+1 принимаем ординату точки М_к / . Тогда:

Эти формулы называются рекуррентными формулами метода Эйлера.

Сначала вычисляют вспомогательные значения искомой функции y_к+1/2 в точках x_к+1/2 , затем находят значение правой части уравнения (1) в средней точке

3. Блок-схема алгоритма

где A — начальное значение x, B — конечное значение x, F(x) — значение функции в точке x_n , N — количество промежутков, st – выбор операции, C1,C2,C3 – константы для формул, nom — сохраняет номер используемой функции.

На рисунке представлена блок-схема процесса решения дифференциального уравнения методом Эйлера

Подсчитывая каждый раз новое значение уравнения F(x), получаем последовательность значений x_n y_n , n=1,2,…

По этим значениям строим график.

4. Описание программы

Программа весьма проста. В ней много предусмотрено моментов неправильного ввода данных, о которых программа предупреждает пользователя и сразу же просит повторно ввести данные.

С самого начала программа предоставляет пользователю меню выполняемых функций, которые выделяются при помощи стрелок ↑ и ↓ выбор клавишей Enter:

После запуска программы нужно выбрать Formyla -> Enter, эта опция позволит из предложенного списка формул выбрать одну, по которой компьютер будет производить расчет и строить график. Все предложенные формулы имеют номерацию; чтобы выбрать интересующий вас пример нажмите на цифру равную номеру примера, и сразу же появится новое окно, в котором сверху будет записан ваш пример. Также в окне будет этот же пример но с нулями на месте констант. Под примером будет высвечена большая буква С, это используется для ввода констант. Для этого вам нужно нажать номер константы, он появится, и после знака равно запишите чему она равна (вводятся целые и вещественные значения). По окончании набора нажать Enter. Операцию повторять пока не будут введены все числа. По окончании нажать Esc. После появится строчка «уточните границы изменения Х, от A= до B= » здесь нужно занести данные на каком промежутке абсциссы будет рассматриваться функция. Следующая строчка попросит ввести начальные данные y(A)=. Следующей строчкой будет вопрос: «сохранить данные в файле? Да/Нет» ответить на этот вопрос с помощью клавиш Д и Н (рус), после чего программа вернется в первоначальное меню. Если данные были сохранены (в папке с программой появляется файл form.txt), то в следующий раз чтобы не набирать снова выберите в меню опцию Formyla -> Open in fails и на экране появятся введенные данные с пометкой снизу, сообщая что данные были прочитаны из файла.

Следующая опция Reshenie. После нажатия в окне просят ввести N(целое число) – число промежутков, на которые разделится рассматриваемый участок (ось ОХ). После появится таблица рассчитанных данных (номер точки, значение абсциссы, значение ординаты). При нажатии любой клавиши произойдет переход в меню.

Graphic эта опция позволяет визуально видеть решение, а так же на этом графике прописываются все данные: начальная формула, шаг и промежуток построения графика, масштаб, данные об его изменении(клавишами +(увеличить) и -(уменьшить), а также возможность определить точное значение функции в любой точке.

Опция Exit применяется для выхода из программы.

Результатом выполнения курсового проекта является готовый программный продукт, позволяющий решать дифференциальные уравнения по методу Эйлера, демонстрирующий возможности численного решения поставленной задачи с заданной степенью точности.

Данная программа решает заданную пользователем дифференциальное уравнение за минимальный промежуток времени. При этом пользователю предоставляется возможность визуально оценить решение, рассматривая график полученного решения.

К достоинствам программы можно отнести также удобный пользовательский интерфейс, возможность ввода пользовательских дифференциальных уравнений, а также давольно высокая стабильность работы. Однако имеются и некоторые недостатки. К недостаткам программы можно отнести: критичность к вводимым пользователем урававней, отсутствие обработки исключительных событий. Это, естественно, ограничивает возможности программы.

Список использованной литературы

1. Д. Мак-Кракен, У. Дорн. Численные методы и программирование на фортране. –М.: Мир,1977.-389,396-408 с.

2. А.А. Самарский. Введение в численные методы. – М.:Наука,1987.-176 с.

3. Алгоритмы вычислительной математики: Лабораторный практикум по курсу «Программирование» для студентов 1 — 2-го курсов всех специальностей БГУИР/А.К. Синицын, А.А. Навроцкий.- Мн.: БГУИР, 2002.- 65-69 с.

4. ГОСТ 2.105-95. Общие требования к текстовым документам.

5. ГОСТ 7.32-91. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчет о НИР. Структура и правила оформления.

Приложение 1. Текст программы.

void formyl(int p)

if(p==1) printf(«\n 1. C1*y’ = C2*y + C3*x + C4*x*y»);

else if(p==2) printf(«\n 2. y’/(C1-100) = C2*y + C3*x + (C4+x)*y»);

else if(p==3) printf(«\n 3. pow(e,C1)*y’ = C2*y + C3*cos(x) + (C4+x+y)»);

else if(p==4) printf(«\n 4. C1*sin(x)*y’ = e*C2*y + C3*arcsin(x) + C4*y/x»);

else if(p==5) printf(«\n 5. C1*y’ = sin(C2)*y + tg(C3*x) + C4*ln(x)*y»);

else if(p==6) printf(«\n 6. C1*y’ = y*C2 + C3*sin(x) + C4*cos(x)*y»);

else if(p==7) printf(«\n 7. (C1+C2+C3+C4)*y’ = C2*y + (C3-x) + lg(C4*x)*y»);

else if(p==8) printf(«\n 8. y’/C1 = y/C2 + C3*sin(x) + C4*x*y»);

else if(p==9) printf(«\n 9. sin(C1)*y’ = C2*y + |C3|*x + x*y/C4»);

void formyl2(int p,double C1,double C2,double C3,double C4)

else if(p==2) printf(«y’/(%.2f-100)=%.2f*y+%.2f*x+(%.2f+x)*y»,C1,C2,C3,C4);else if(p==3) printf(«pow(e,%.2f)*y’=%.2f*y+%.2f*cos(x)+(%.2f+x+y)»,C1,C2,C3,C4);

else if(p==4) printf(«%.2f*sin(x)*y’=e*%.2f*y+%.2f*arcsin(x)+%.2f*y/x»,C1,C2,C3,C4);

else if(p==5) printf(«%.2f*y’=sin(%.2f)*y+tg(%.2f*x)+%.2f*ln(x)*y»,C1,C2,C3,C4);

else if(p==6) printf(«%.2f*y’=y*%.2f+%.2f*sin(x)+%.2f*cos(x)*y»,C1,C2,C3,C4);

else if(p==8) printf(«y’/%.2f=y/%.2f+%.2f*sin(x)+%.2f*x*y»,C1,C2,C3,C4);

else if(p==9) printf(«sin(%.2f)*y’=%.2f*y+|%.2f|*x+x*y/%.2f»,C1,C2,C3,C4);

double formyl3(int p,double h,double x,double y,double C1,double C2,double C3,double C4)

else if(p==2) Y=h*(C1-100)*(y*C2+C3*x+(C4+x)*y)+y;

else if(p==3) Y=h*(C2*y+C3*cos(x)+C4+x+y)/exp(C1)+y;

else if(p==4) Y=h*(exp(1)*C2*y+C3*asin(x)+C4*y/x)/(C1*sin(x))+y;

else if(p==5) Y=h*(sin(C2)*y+tan(C3*x)+C4*log10(x)*y)/C1+y;

else if(p==6) Y=h*(y*C2+C3*sin(x)+C4*cos(x)*y)/C1+y;

else if(p==7) Y=h*(C2*y+(C3-x)+log10(C4*x)*y)/(C1+C2+C3+C4)+y;

else if(p==8) Y=h*(y/C2+C3*sin(x)+C4*x*y)*C1+y;

else if(p==9) Y=h*(C2*y+abs(C3)*x+x*y/C4)/sin(C1)+y;

int vv=0,vv1=0; // руководит операциями

int N=0,W; // кол промежутков

int i,j,k; // используются во всех «for»

int nom; // номер примера

int st=4,vst=0; // строчка в меню

double C1,C2,C3,C4; // константы

double M; // масштаб

double xtoch,ytoch; // считает y(x) по графику

double A=0,B=0,ii,jj,kk; // пределы интегрирования

double x[102],y[102]; // главные переменные x,y

int g_driver=9,g_mode=2, g_error;

printf(«\n error=%d, reason=%s\n», g_error, grapherrormsg(g_error));

Курсовая работа На тему: «Численные методы решения уравнений»

Обращаем Ваше внимание, что в соответствии с Федеральным законом N 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» в организациях, осуществляющих образовательную деятельность, организовывается обучение и воспитание обучающихся с ОВЗ как совместно с другими обучающимися, так и в отдельных классах или группах.

Курсовая работа

На тему: «Численные методы решения уравнений»

Введение

эйлер уравнение дифференциальный интерполирование

Цель данной курсовой работы — изучение методов приближённого интегрирования. Для некоторых подынтегральных функций интеграл можно вычислить аналитически или найти в справочниках. Однако в общем случае первообразная может быть не определена: либо первообразные не выражаются через элементарные функции, либо сами подынтегральные функции не являются элементарными. Это приводит к необходимости разработки приближенных методов вычисления определенных интегралов. Наиболее общеупотребительными приближенными методами вычисления одномерных определенных интегралов являются, так называемые, «классические» методы численного интегрирования: метод прямоугольников, метод трапеций, метод парабол (основанные на суммировании элементарных площадей, на которые разбивается вся площадь под функцией). Хотя эти методы обычно предпочтительней в случае малых размерностей, они практически не годятся для вычисления многомерных интегралов, для их вычисления используются другие методы. В связи с развитием новой вычислительной техники инженерная практика наших дней все чаще и чаще встречается с математическими задачами, точное решение которых получить весьма сложно или невозможно. В этих случаях обычно прибегают к тем или иным приближенным вычислениям. Вот почему приближенные и численные методы математического анализа получили за последние годы широкое развитие и приобрели исключительно важное значение.

1. Решение нелинейных уравнений. Метод касательных (Ньютона)

.1 Решение нелинейных уравнений

Обычно нелинейные уравнения делят на трансцендентные и алгебраические. Нелинейные уравнения, содержащие тригонометрические функции или другие специальные функции, например, lg ( x ) или e x , называются трансцендентными. Методы решения нелинейных уравнений такого типа делятся на аналитические и численные.

Первые позволяют найти решение непосредственно с помощью формул и всегда обеспечивают получение точного решения. Известным примером такого рода является формула корней квадратного уравнения. В численных методах задается процедура решения в виде многократного применения некоторого алгоритма. Задача отыскания корней нелинейного уравнения f ( x ) = 0 считается решенной, если мы сумеем определить корни с нужной степенью точности.

Для решения нелинейных уравнений известны следующие численные методы: метод половинного деления (метод дихотомии), метод хорд, метод касательных (Ньютона), метод секущих, метод простой итерации. Рассмотрим метод половинного деления.

Графическая интерпретация метода показана на рис.1.

Рисунок 1. Графическая интерпретация метода половинного деления

В этом методе отыскание корня уравнения f ( x ) = 0 проходит в два этапа. На первом этапе необходимо отделить корень, т.е.выделить интервал на оси абсцисс, на котором функция f ( x ) меняет свой знак. Для отделения корня следует провести вычисление функции f ( x ) в точках, расположенных через равные интервалы по оси x , до тех пор, пока не будут найдены два последовательных значения функции f ( x _n ) и f ( x _{n +1} ), имеющие противоположные знаки.

.2 Метод касательных (Ньютона)

Метод касательных называется также методом Ньютона. Будем считать, что функция F ( x ) непрерывна на отрезке [а; b ] и имеет место на концах отрезка разные знаки, т.е. F ( a ) F ( b )

В качестве начального приближения x ₀ в методе касательных выбирается тот конец отрезка [ a ; b ], в котором функция F ( x ) и ее вторая производная F 11 ( x ) имеет одинаковые значения, т.е.

F(a)F 11 (a)>0 или F(b)F 11 >0.

Геометрический смысл метода заключается в том, что приближения по нему равны абсциссам точек пересечения оси Ox и касательных к графику функции y = F ( x ).

Примем за начальное приближение х ₀ конец отрезка b , т.е. x ₀ = b и проведем касательную к графику функции в точке B ₀ ( x ₀ ; F ( x ₀ )).

Уравнение касательной будет иметь вид:

Касательная пересечет ось Ox при y =0. Подставив y =0 в уравнение, получим абсциссу точки пересечения

₁ = x ₀

Записав уравнение касательной к графику в точке B ₁ ( x ₁ ; F ( x ₁ )), при y =0, получим

₂ = x ₁ —

Каждый раз абсциссы точек пересечения касательных с осью Ох будут вычисляться по формуле

_{n +1 =} x _{n ,} ( n =0,1,2,….), (1.1)

где ζ — точный корень уравнения F ( x )=0.

2. Интерполирование функции. Полиномы Ньютона

Многочлен Лагранжа неудобен из-за своей громоздкости для практического использования. Рассмотрим более простую схему построения интерполяционного многочлена.

Пусть l _n ( x ) — интерполяционный многочлен Лагранжа с равноотстоящими узлами. Представим в виде:

Разности l _k ( x ) — l _{k -1} ( x ) есть многочлены k -ой степени, обращающиеся в ноль в точках x ₀ , x ₁ ,…, x _{k -1} , поскольку l _k ( x _j ) — l _{k -1} ( x _j ) при j = 0,1,…, k -1. Следовательно,

Подставляя эти выражения в первую формулу (для k =1,…, k -1) находим:

Коэффициенты a ₀ , a ₁ ,…, a _n определяются из условий: l _n ( x _j ) = f ( x _j ) при j = 0,1,…, k -1,

Так как мы предполагали, что у нас равноотстоящие узлы, то

x _k = x ₀ + kh, l _k (x _k ) = f(x _k ). Отсюда .

Покажем, что f ( x _k ) — l _{k -1} ( x _k ) есть k — я разность в точке x ₀ , т.е. она равна ∆ k f ( x ₀ ).

Методом математической индукции можно доказать, что

Вычислим разность f ( x _k ) — l _{k -1} ( x _k ). Имеет место равенство

f ( x _k ) — l _{k -1} ( x _k ) =, где

(2.6)

(2.7)

Поэтому .

(2.9)

Интерполяционный многочлен, записанный в таком виде, называется интерполяционным многочленом Ньютона (с равноотстоящими узлами интерполяции).

Линейный интерполянт по Ньютону имеет вид

(2.10)

Вводя обозначение , получим

(2.11)

При вычислении разностей удобно пользоваться таблицей.

При проверке вычислений используется условие, что сумма всех чисел столбца должна быть равна разности первого и последнего чисел столбца.

Интерполяционная формула Ньютона имеет место и в случае, если узлы не равноотстоят друг от друга. В этом случае она принимает вид:

(2.12)

(2.13)

(2.14)

(2.15)

Алгоритм интерполяции функции многочленом Ньютона (произвольные узлы).

Ввод: Узлы интерполяции X [ i ], Y [ i ]’ i = 0,1,…, n .

Вывод: Вычислить c := f (х).

Цикл по j := 1… n выполнить

Цикл по i := 0… n — j выполнить Y [ i ]:= ( Y [ i +1]- Y [ i ])/ ( X [ i + j ]- X [ i ]); конец цикла по i ;

конец цикла по j ;

Алгоритм интерполяции функции многочленом Ньютона (равноотстоящие узлы).

Ввод: Узлы интерполяции X [ i ], Y [ i ]’ i = 0,1,…, n .

Вывод: Вычислить c := f (х).

h := X [1]- X [0]; с:= X [0]; p :=1;

Цикл по j := 1… n выполнить

Цикл по i:= 0 … n-j выполнить Y[i]:= (Y[i+1]- Y[i]); / (X[i]- X[i-1]); X[i]:= X[i]- X[i-1]); конец цикла по i;

конец цикла по j ;

Погрешность при интерполяции многочленом Ньютона та же, что и при интерполяции многочленом Лагранжа. Наибольшая точность при заданных узлах интерполяции достигается для, расположенных к середине отрезка.

3. Численное интегрирование

Численное интегрирование — вычисление значения определённого интеграла (как правило, приближённое). Под численным интегрированием понимают набор численных методов для нахождения значения определённого интеграла.

Численное интегрирование применяется, когда:

1. Сама подынтегральная функция не задана аналитически. Например, она представлена в виде таблицы (массива) значений в узлах некоторой расчётной сетки.

2. Аналитическое представление подынтегральной функции известно, но её первообразная не выражается через аналитические функции. Например, .

(3.1)

В этих двух случаях невозможно вычисление интеграла по формуле Ньютона — Лейбница. Также возможна ситуация, когда вид первообразной настолько сложен, что быстрее вычислить значение интеграла численным методом.

.1 Метод прямоугольников

Пусть требуется определить значение интеграла функции на [ a , b ] отрезке. Этот отрезок делится точками x ₀ , x ₁ , …., x _{n -1} , x _n на n равных отрезков длиной . Обозначим через y ₀ , y ₁ , …., y _{n -1} , y _n значение функции f ( x ) в точках x ₀ , x ₁ , …., x _{n -1} , x _n

Далее составляем суммы . Каждая из сумм — интегральная сумма для f ( x ) на [ a , b ] и поэтому приближённо выражает интеграл.

Если заданная функция — положительная и возрастающая, то эта формула выражает площадь ступенчатой фигуры, составленной из «входящих» прямоугольников, также называемая формулой левых прямоугольников, а формула

(3.2)

выражает площадь ступенчатой фигуры, состоящей из «выходящих» прямоугольников, также называемая формулой правых прямоугольников. Чем меньше длина отрезков, на которые делится отрезок [ a , b ], тем точнее значение, вычисляемое по этой формуле, искомого интеграла.

Очевидно, стоит рассчитывать на большую точность, если брать в качестве опорной точки для нахождения высоты точку посередине промежутка. В результате получаем формулу средних прямоугольников:

(3.3)

где

Учитывая априорно большую точность последней формулы при том же объёме и характере вычислений её называют формулой прямоугольников.

3.2 Метод трапеций

Если функцию на каждом из частичных отрезков аппроксимировать прямой, проходящей через конечные значения, то получим метод трапеций.

Площадь трапеции на каждом отрезке:

(3.4)

Погрешность аппроксимации на каждом отрезке:

(3.5)

где и

Полная формула трапеций в случае деления всего промежутка интегрирования на отрезки одинаковой длины h :

(3.6)

где

Погрешность формулы трапеций:

(3.7)

где и

3.3 Метод парабол

Использовав три точки отрезка интегрирования, можно заменить подынтегральную функцию параболой. Обычно в качестве таких точек используют концы отрезка и его среднюю точку. В этом случае формула имеет очень простой вид

(3.8)

Если разбить интервал интегрирования на 2 N равных частей, то имеем

(3.9)

где .

Это более совершенный способ — график подынтегральной функции приближается не ломаной линией, а маленькими параболками. Сколько промежуточных отрезков — столько и маленьких парабол. Если взять те же три отрезка, то метод Симпсона даст ещё более точное приближение, чем метод прямоугольников или метод трапеций.

Задача на вычисление определенного интеграла по формуле Симпсона — самая популярное задание на практике.

Пусть функция y = f(x) непрерывна на отрезке [a; b] и нам требуется вычислить определенный интеграл.

Формула Симпсона для приближенного вычисления определенного интеграла имеет следующий вид: (24)

где: — длина каждого из маленьких отрезков или шаг;

Детализируя это нагромождение, разберу формулу подробнее:

— сумма первого и последнего значения подынтегральной функции;

— сумма членов, с чётными индексами умножаемая на 2.

— сумма членов с нечётными индексами умножается на 4.

На основании полученных данных строим график (рисунок 2), который показывает погрешность:

Рисунок 2 — График подынтегральной функции приближенный к самой функции.

Метод левых прямоугольников

Метод правых прямоугольников

4. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка. Задача Коши

Многие задачи науки и техники сводятся к решению обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). ОДУ называются такие уравнения, которые содержат одну или несколько производных от искомой функции. В общем виде ОДУ можно записать следующим образом: , где x — независимая переменная, y i — i-ая производная от искомой функции. n — порядок уравнения. Общее решение ОДУ n-го порядка содержит n произвольных постоянных c ₁ . c _n ,т.е. общее решение имеет вид y = φ ( x , c ₁ , …, c _n ).

Для выделения единственного решения необходимо задать n дополнительных условий. В зависимости от способа задания дополнительных условий существуют два различных типа задач: задача Коши и краевая задача. Если дополнительные условия задаются в одной точке, то такая задача называется задачей Коши. Дополнительные условия в задаче Коши называются начальными условиями. Если же дополнительные условия задаются в более чем одной точке, т.е. при различных значениях независимой переменной, то такая задача называется краевой. Сами дополнительные условия называются краевыми или граничными.

Ясно, что при n=1 можно говорить только о задачи Коши.

Примеры постановки задачи Коши:

(4.1)

(4.2)

Примеры краевых задач:

(4.3)

(4.4)

Решить такие задачи аналитически удается лишь для некоторых специальных типов уравнений.

4.1 Численные методы решения задачи Коши для ОДУ первого порядка

Постановка задачи. Найти решение ОДУ первого порядка на отрезке [ x ₀ , x _n ] при условии y ( x ₀ )= y ₀ .

При нахождении приближенного решения будем считать, что вычисления проводятся с расчетным шагом , расчетными узлами служат точки xi = x 0+ ih , ( i =0,1,…, n ) промежутка [x ₀ , x _n ].

Целью является построение таблицы.

Т.е. ищутся приближенные значения y в узлах сетки.

Интегрируя уравнение на отрезке [ x _i , x _{i +1} ]получим

(4.5)

Вполне естественным (но не единственным) путем получения численного решения является замена в нем интеграла какой-либо квадратурной формулой численного интегрирования. Если воспользоваться простейшей формулой левых прямоугольников первого порядка

(4.6)

то получим явную формулу Эйлера:

(4.7)

Зная , находим , затем т.д..

4.2 Геометрическая интерпретация метода Эйлера

Пользуясь тем, что в точке x ₀ известно решение y(x ₀ ) = y ₀ и значение его производной , можно записать уравнение касательной к графику искомой функции y = y ( x ) в точке ( x ₀ , y ₀ ):

При достаточно малом шаге h ордината , этой касательной, полученная подстановкой в правую часть значения , должна мало отличаться от ординаты y(x ₁ ) решения y(x) задачи Коши. Следовательно, точка ( x 1, y 1) пересечения касательной с прямой x = x ₁ может быть приближенно принята за новую начальную точку. Через эту точку снова проведем прямую , которая приближенно отражает поведение касательной к y = y ( x ) в точке ( x 1, y ( x 1)). Подставляя сюда x 2= x 1+ h (т.е. пересечение с прямой x = x ₂ ), получим приближенное значение y(x) в точке x ₂ : , и т.д. В итоге для i-й точки получим формулу Эйлера.

Рисунок 7. Метод Эйлера

Явный метод Эйлера имеет первый порядок точности или аппроксимации. Если использовать формулу правых прямоугольников:

то придем к методу

(4.8)

Этот метод называют неявным методом Эйлера, поскольку для вычисления неизвестного значения по известному значению требуется решать уравнение, в общем случае нелинейное.

Неявный метод Эйлера имеет первый порядок точности или аппроксимации.

Модифицированный метод Эйлера : в данном методе вычисление y _{i +1} состоит из двух этапов:

(4.9)

(4.10)

Данная схема называется еще методом предиктор — корректор (предсказывающее — исправляющее). На первом этапе приближенное значение предсказывается с невысокой точностью (h), а на втором этапе это предсказание исправляется, так что результирующее значение имеет второй порядок точности.

Заключение

В ходе выполнения курсовой работы были изучены следующие методы решения профессиональных задач: решение нелинейных уравнений, метод касательных (Ньютона), интерполирование функции, полиномы Ньютона, численное интегрирование и приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка, задача Коши. На примерах было показано, что с помощью данных методов можно достаточно быстро решить многие профессиональные задачи с указанной степенью точности. При этом использование программы MathCad, также существенно облегчает проводимые вычисления.

Список использованных источников

1) Бахвалов Н.С. Численные методы — М.: Наука, 2006. — 632 с.

) Березин Н.С., Жидков Н.П. Методы вычислений. — Т.1. — М.: Наука, 2008. — 464 с.

) Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач: Учебное пособие для вузов — 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит, 2005. -550 с.

2) Демидович Б.Н., Марон И.А. Основы вычислительной математики. -М.: Наука, 2012.- 664 с.

3) Самарский А.А. Введение в численные методы. — 3-е изд., перераб. — М.: Наука, 2011. — 239 с.

Краткое описание документа:

В ходе выполнения курсовой работы были изучены следующие методы решения профессиональных задач: решение нелинейных уравнений, метод касательных (Ньютона), интерполирование функции, полиномы Ньютона, численное интегрирование и приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка, задача Коши. На примерах было показано, что с помощью данных методов можно достаточно быстро решить многие профессиональные задачи с указанной степенью точности. При этом использование программы MathCad, также существенно облегчает проводимые вычисления.

Численные методы решения дифференциальных уравнений

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Июня 2013 в 09:49, курсовая работа

Краткое описание

Целью курсовой работы является разработка программ:
Численных методов интегрирования функции;
Численных методов дифференцирования функции;
Численных методов решения дифференциального уравнения;
Для достижения данной цели есть необходимость выделить следующие основные задачи:
Практически закрепить и повторить знания основ языка C++Builder 6, для успешного программирования;
Повторить теоретический материал по численным методам;
Написать программы численных методов соответственно заданию;
Сравнить методы и сделать выводы по проделанной работе.

Содержание

Введение 3
Теоретическая часть 4
1. Численные методы интегрирования функций 4
1.2 Формула Ньютона – Котеса: метод трапеций. 5
1.3 Формула Ньютона – Котеса: метод Симпсона. 6
1.4 Метод Лежандра – Гаусса. 7
1.5 Метод Монте-Карло. 8
2. Численные методы дифференцирования функций 9
2.1 Интерполяционная формула Ньютона 10
3. Численные методы решения дифференциальных уравнений 11
3.1 Метод Эйлера 11
3.2 Методы Рунге-Кутты 12
Практическая часть 14
Заключение 21
Список использованных источников 22

Вложенные файлы: 1 файл

теория.docx

Федеральное агентство связи

Государственного образовательного бюджетного учреждения

высшего профессионального образования

«СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ»

Кафедра информатики и вычислительной техники

Допустить к защите

Зав. кафедрой ___________

_{Численное интегрирование и}

_{Решение дифференциальных уравнений}

БФ ФГОБУ СибГУТИ 230100.000 ПЗ

Руководитель /Белоусова М.В./

Студент /Плотников Г.П./

Факультет информационных технологий и экономики

Теоретическая часть 4

1. Численные методы интегрирования функций 4

1.2 Формула Ньютона – Котеса: метод трапеций. 5

1.3 Формула Ньютона – Котеса: метод Симпсона. 6

1.4 Метод Лежандра – Гаусса. 7

1.5 Метод Монте-Карло. 8

2. Численные методы дифференцирования функций 9

2.1 Интерполяционная формула Ньютона 10

3. Численные методы решения дифференциальных уравнений 11

3.1 Метод Эйлера 11

3.2 Методы Рунге-Кутты 12

Практическая часть 14

Список использованных источников 22

Приложение А 23

Приложение Б 27

Введение

Появление и непрерывное совершенствование быстродействующих электронных вычислительных машин привело к подлинно революционному преобразованию науки вообще и математики в особенности. Изменилась технология научных исследований, колоссально увеличились возможности теоретического изучения, прогноза сложных процессов, проектирования инженерных конструкций. Решение крупных научно-технических проблем, примерами которых могут служить проблемы овладения ядерной энергией и освоения космоса, стало возможным лишь благодаря применению математического моделирования и новых численных методов, предназначенных для ЭВМ.

В настоящее время можно говорить, что появился новый способ теоретического исследования сложных процессов, допускающих математическое описание, — вычислительный эксперимент, т.е. исследование естественнонаучных проблем средствами вычислительной математики. Разработка и исследование вычислительных алгоритмов, и их применение к решению конкретных задач составляет содержание огромного раздела современной математики — вычислительной математики.

Численные методы дают приближенное решение задачи. Это значит, что вместо точного решения некоторой задачи мы находим решение у другой задачи, близкое к искомому. Основная идея всех методов — дискретизация или аппроксимация исходной задачи другой задачей, более удобной для решения на ЭВМ, причем решение аппроксимирующей задачи зависит от некоторых параметров, управляя которыми, можно определить решение с требуемой точностью.

Целью курсовой работы является разработка программ:

1. Численных методов интегрирования функции;
2. Численных методов дифференцирования функции;
3. Численных методов решения дифференциального уравнения;

Для достижения данной цели есть необходимость выделить следующие основные задачи:

1. Практически закрепить и повторить знания основ языка C++Builder 6, для успешного программирования;
2. Повторить теоретический материал по численным методам;
3. Написать программы численных методов соответственно заданию;
4. Сравнить методы и сделать выводы по проделанной работе.

Теоретическая часть

Погрешность – это разность между истинной величиной и величиной, найденной при вычислении. Изм.

При численном решении математических и прикладных задач почти неизбежно появление на том или ином этапе погрешностей. Погрешностью называют отклонение приближенного решения от истинного решения. Различают следующие типы погрешностей.

1. Неустранимая погрешность. Она связана с приближенным характером исходной содержательной модели (в частности, с невозможностью учесть все факторы в процессе изучения моделируемого явления), а также ее математического описания, параметрами которого служат обычно приближенные величины (например, из-за принципиальной невозможности выполнения абсолютно точных измерений). Для вычислителя погрешность математической модели следует считать неустранимой (безусловной), хотя постановщик задачи иногда может ее изменить.

2. Погрешность метода. Это погрешность, связанная со способом решения поставленной математической задачи и появляющаяся в результате подмены исходной математической модели другой или конечной последовательностью других, например линейных, моделей. При создании численных методов закладывается возможность отслеживания таких погрешностей и доведения их до сколь угодно малого уровня.

3. Вычислительная погрешность (погрешность действий). Этот тип погрешности обусловлен необходимостью выполнять арифметические операции над числами, усеченными до количества разрядов, зависящего от применяемой вычислительной техники (если, разумеется, не используются специальные программные средства, реализующие, например, арифметику рациональных чисел), т.е. вычислительная погрешность обусловлена округлениями.

Численные методы интегрирования функций

Интервал интегрирования (a, b) разбивается на n равных отрезков длиной

В качестве приближенного значения площади каждой полоски принимается площадь прямоугольника, ширина которого равна h, а высота — значению функции y(x) на левом краю интервала. Локальная формула метода левых прямоугольников:

Общая формула метода левых прямоугольников: