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[建模教程] 常微分方程的解法 (一): 常微分方程的离散化 :差商近似导数、数值积分方法、Taylor...

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    发表于 2020-6-9 14:49 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    建立微分方程只是解决问题的第一步,通常需要求出方程的解来说明实际现象,并 加以检验。如果能得到解析形式的解固然是便于分析和应用的,但是我们知道,只有线 性常系数微分方程,并且自由项是某些特殊类型的函数时,才可以肯定得到这样的解, 而绝大多数变系数方程、非线性方程都是所谓“解不出来”的,即使看起来非常简单的 方程如  ,于是对于用微分方程解决实际问题来说,数值解法就是一个十 分重要的手段." G7 v) v+ ?. `/ D+ j) A8 Z

    " q  T" T8 Q7 `2 i! g1 常微分方程的离散化' A: s3 k) b% L" L& e+ A) e
    下面主要讨论一阶常微分方程的初值问题,其一般形式是
    ) G" W: g4 c& o$ W' @; J; T' E, y: t- d4 |6 Q0 b. O$ E( [7 a8 [, l

    1 ~% y  b) z0 j+ i, N" i! C" U3 ^5 O4 X) E9 {( {. F; I* \
    在下面的讨论中,我们总假定函数 f (x, y) 连续,且关于 y 满足李普希兹(Lipschitz)条 件,即存在常数 L ,使得; O; Q" p  E5 i+ Z& _% }" U: p

    ; L- k) a) F- l7 X, x* r' @( Q6 b, M# j& l+ }/ o. l! }

    8 a9 ?- w- f1 j1 M0 M这样,由常微分方程理论知,初值问题(1)的解必定存在唯一。4 I& v. L' Z% c+ h, y% u  l* i
    3 s/ ?3 o- J' u1 i
    数值解法" G+ g: H3 B2 h  s5 G1 G
    所谓数值解法,就是求问题(1)的解 y(x) 在若干点           
    4 J; [! Z; l+ y$ C5 h4 p
    5 ^7 F$ a# n. V% ~; k$ t
      e# m  G4 R. c+ A. D# f% v
    ; X5 O2 w2 v) i0 d0 {) _" B建立数值解法,首先要将微分方程离散化,一般采用以下几种方法:
    * h& V: F, Q0 @" m5 P( f9 x8 k. o( T) T) c% \% E: z
    (i)用差商近似导数------差分方程初值问题
    # T( L6 ]* p3 `4 |# u6 e* C( P0 b6 Q
    4 y. q. c) o" |# Y
    3 s8 U# h! ~* I9 X* e& e' a
    7 G4 X; g1 Y/ P1 I
    需要说明的是,用不同的差商近似导数,将得到不同的计算公式。% u- L) B2 n, n
    ; _- ]( T9 R& Y' }
    (ii)用数值积分方法
    $ ?2 |& g# z6 t- x" o将问题(1)的解表成积分形式,用数值积分方法离散化。例如,对微分方程两端 积分,得
    - E, C( s# v5 U9 x" o, r
    / Y. ?. Q, L+ i6 g2 T
    " y3 _) T9 b+ `: q; k
    ( [+ t8 y$ Q5 l2 ^. `$ M" t4 x2 \右边的积分用矩形公式或梯形公式计算。2 i+ Y5 x3 R: @# H4 G
    & l, x/ I; R- _
    (iii)Taylor 多项式近似5 G( ~, n! F& T4 C  n5 U

      B4 }; m8 y, d" b0 d, }  I7 e$ @* I! `: R
    0 [0 I' M* U/ r8 i" {# _4 S
    以上三种方法都是将微分方程离散化的常用方法,每一类方法又可导出不同形式的 计算公式。其中的 Taylor 展开法,不仅可以得到求数值解的公式,而且容易估计截断 误差。* I" k( Y( Q7 N( k
    ————————————————6 R7 L# v& N3 I, |* d
    版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。/ I5 I* v; b! m
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89703074) ^) m( s; i/ ]$ z
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