1、1,在许多实际问题中，往往不能直接求出函数的解析表达式y=f(x)，但根据已知条件，有时可列出含有待求函数及其导数的关系式微分方程。,例1一曲线通过点(1,2)，且在该曲线上任一点M(x,y)处的切线斜率为 2x，求该曲线的方程。,解：设所求曲线为y=y(x)，由已知条件可得,此即为微分方程,2,由另一已知条件：y|x=1=2 2=12+c c=1故函数解析表达式为：y=x2+1,c为积分常数,例2列车在平直线路上以20m/s的速度行驶，当制动时，列车获得加速度-0.4m/s2，问从制动开始到停止所需的时间 t 以及列车滑行的距离 S。,解：由已知条件得如下微分方程,3,一般地，凡表示未知函数
2、、未知函数导数与自变量之间的关系的方程称为微分方程，未知函数为一元函数时的微分方程常微分方程。如：,4,常微分方程初值问题：给定一个常微分方程及边界条件：,求解函数y=f(x),实际上：只有少数问题如例1、2能求出y=f(x)的解析表达式，对大多数微分方程要求出函数的准确表达式，计算量大、甚至不可能，而且实用上有时只需得到在某些点处的函数近似值即可。,5,常微分方程的数值解法：利用给定常微分方程及边界条件解出函数y=f(x)在若干离散点处的近似值的方法，即在区间a,b上有若干离散点：a=x0 x1.xn=b，现用离散化方法求出yk，作为精确值y(xk)的近似值。,1、基于数值微商的欧拉公式（化
3、导数为差商）（1）由下面的常微分方程求解函数值y(xk),6,设a,b n等分，xk=x0+kh，k=1,.,n，h为步长操作方法：将xk处的导数y(xk)近似地用差商表示用向前差商表示：,代入微分方程得：,或者：,此即欧拉公式,7,用向后差商表示：,或者：,后退欧拉公式,用中心差商表示：,8,（2）欧拉公式的几何意义：,中点欧拉公式,9,从欧拉公式求解y(xk)的过程来分析：求解过程从边界条件y|x0=y0即y(x0)=y0开始：求y(x1)：以y1=y0+hy(x0)=y0+hf(x0,y0)作为近似值，相当于从(x0,y0)取：,为斜率作直线，与x=x1交于(x1,y1),求y(x2)：
4、以y2=y1+hy(x1)=y1+hf(x1,y1)作为近似值，相当于从(x1,y1)，取：,为斜率作直线，与x=x2交于(x2,y2),故：欧拉法又称欧拉折线法。,10,例用欧拉法求解常微分方程初值问题：,解：由微分方程可得f(x,y)=y2取h=0.1，0.0,0.4被x0=0.0,x1=0.1,x2=0.2,x3=0.3,x4=0.4分成4等分。由欧拉公式yk+1=yk+hf(xk,yk)，从y0=1开始，依次计算yk的值：y1=1+0.112=1.1y2=1.1+0.11.12.,11,2、从数值积分角度理解欧拉公式,将常微分方程：,在区间xk,xk+1上求积分如下：,即：通过数值积分
5、法，从y|x0=y0可逐渐求出yk，以作为y(xk)的近似值。,12,（1）用矩形公式作近似计算：,取小矩形面积：yk+1-yk(xk+1-xk)f(xk,yk)=hf(xk,yk)即得欧拉公式,13,取大矩形面积yk+1-yk(xk+1-xk)f(xk+1,yk+1)=hf(xk+1,yk+1)即得后退欧拉公式,（2）用梯形积分作近似计算：,14,此式称为梯形公式。,在梯形公式中，计算yk+1时，计算式中含有未知的yk+1，故梯形公式又称为隐式公式。相对而言，欧拉公式又称为显式公式。,隐式公式,显式公式,15,实际应用中将梯形公式与欧拉公式结合使用：,表示，然后代入梯形公式作迭代计算：,首先
6、由欧拉公式求出yk+1的一个初值，以,更常用的方法是：若步长 h 选取合适，只用一次迭代计算即可。显式与隐式的结合表示为：,16,此式称为 预估-校正公式：预估 由欧拉公式求yk+1的初值的过程；校正 代入梯形公式迭代计算1次的过程。用预估-校正公式求解常微分方程的方法即为改进的欧拉法。,17,解：由微分方程可得f(x,y)=y2取h=0.1，0.0,0.4被x0=0.0,x1=0.1,x2=0.2,x3=0.3,x4=0.4分成4等分。由改进欧拉公式，从y0=1始依次计算yk的值：预估：y1=y0+hf(x0,y0)=1.0+0.11.02=1.1，再代入梯形公式校正：y1=y0+0.5*h
7、*f(x0,y0)+f(x1,y1)=1+0.50.112+1.12,18,解：由微分方程可得f(x,y)=x-y+1取h=0.1，0.0,0.5被x0=0.0,x1=0.1,x2=0.2,x3=0.3,x4=0.4,x5=0.5分成5等分。预估：y1=y0+hf(x0,y0)=1.0+0.1(0.0-1.0+1)=1.0，再代入梯形公式校正：y1=y0+0.5*h*f(x0,y0)+f(x1,y1)=1.0+0.50.10.0-1.0+1+0.1-1.0+1=1.005,19,改进欧拉法的几何意义：由改进欧拉公式的计算过程,改写如下：,20,则改进欧拉法几何意义示意如下,21,三、改进欧拉法
8、编程计算,1、输入数据：端点a、b，区间等分数n，初值m2、定义函数f(x,y)，数组xn+1、yn+13、S1h(b-a)/n;x0 a;y0 mS2For i=1 To n Doyi yi-1+hf(xi-1,yi-1)xi a+ihyi yi-1+h*0.5*(f(xi-1,yi-1+f(xi,yi)S3输出x,y,22,编程题：分别用简单欧拉法和改进欧拉法对如下初值问题作验证性计算,给出真值供参考,23,1、问题：求解常微分方程初值问题,即：以h为步长，求解等分点x0，x1，.，xn，xn+1，.，xm处的函数值。,2、首先考察欧拉公式与改进欧拉公式：,欧拉公式（即显式公式）,24,改
9、进的欧拉公式,（1）由函数的泰勒展开式导出欧拉公式：将函数 y(x)在 xn 处展开：,取其线性部分：,25,将xn+1代入得：,此即欧拉公式，截断误差阶为O(h2)。改写如：,（2）由函数的泰勒展开式导出改进欧拉公式：将函数 y(x)在 xn 处展开：,26,取其前三项，得：,将xn+1代入，得：,而,可表示为,在xn处的向,前差商，即,故,27,此式即改进的欧拉公式，截断误差阶为O(h3),将式子：,改写为如下形式：,28,式在形式上具有共同特点：yn+1的值可用 f(x,y)在某些点上函数值的线性组合来计算，且增加计算f(x,y)的次数，即可提高截断误差的阶。如只计算1次K1=hf(xn
10、,yn)，其截断误差阶为O(h2)；式要计算K1和K2，2次计算f(x,y)，其截断误差阶为O(h3)。,29,3、龙格-库塔法的基本思想：利用f(x,y)在某些点处的函数值的线性组合式计算yn+1以近似替代y(xn+1)。,（一）二阶龙格-库塔法利用 f(x,y)在某些点处的函数值的线性组合构造 yn+1 的计算式（考虑计算两次 f(x,y)），则可预先设计如下形式：,（式6-1）,其中c1、c2、a、b为待定系数。,30,问题关键：确定适当的系数使 当取 yn+1近似替代准确值 y(xn+1)时，产生的截断误差为O(h3),第一方面：由f(x,y)在点 xn 处的泰勒展开式,将点(xn+a
11、h，yn+bK1)代入上式，则有：,31,令：,则有：,（式6-2）,将（式6-2）代入（式6-1）中第一式得到：,式（一）,32,另一方面：将 y(x)在点 xn 处作泰勒展开式：,代入点xn+1可得：,由于,故有：,33,所以可得：,式（二）,比较 式（一）与式（二）,34,式（一）,式（二）,只需取：,即可保证（式6-1）的截断误差为O(h3)。该方程组应有无穷多组解，且显然有 a=b；龙格-库塔法。,35,常用系数：,改进欧拉法（预估-校正公式）,36,4、二阶龙格-库塔法的几何意义,37,（二）三阶、四阶龙格-库塔法采用类似二阶龙格-库塔法的构造方法，即可得三阶龙格-库塔法（截断误差
12、为O(h4)）和四阶龙格-库塔法（截断误差为O(h5)）。,标准（经典）四阶龙格-库塔法：,38,解：由微分方程可得f(x,y)=x-y+1取h=0.1，0.0,0.5被x0=0.0,x1=0.1,x2=0.2,x3=0.3,x4=0.4,x5=0.5分成5等分。（1）求y1：K1=f(x0,y0)=0.0-1.0+1.0=0.0;K2=f(x0+0.5h,y0+0.5hK1)=0.05-1.0+1.0=0.05;,39,K3=f(x0+0.5h,y0+0.5hK2)=0.05-1.0-0.05*0.05+1.0=0.0475K4=f(x0+h,y0+hK3)=0.1-1.0-0.1*0.04
13、75+1.0=0.09525y1=y0+h(K1+2K2+2K3+K4)/6=1.0+0.1(0.0+0.1+0.095+0.09525)/6=1.0048375精确值y(0.1)=1.004837而欧拉法：y1=1.0改进欧拉法：y1=1.005,40,编程题：分别用改进欧拉法和标准四阶龙格-库塔法对如下初值问题作验证性计算,41,一、单步法及其优缺点：欧拉法：,线 性 多 步 法,R-K法（龙格-库塔法，2阶为例）：,42,方法特点取步长h，从x0开始，逐步求取x1，x2，.，xm处的函数值近似值y1，y2，.，ym，求yn+1时要用到前一步结果yn单步法。,中点欧拉公式：,每前进1步，即
14、求yn+1时要用到前2步结果yn-1和yn 2步法。,43,单步法优点：原理简单并可根据需要调整步长大小；单步法缺点：要得到高精度解，计算量大。如四阶龙格-库塔法，每前进一步(求yn+1)需计算4次f(x,y)函数值：K1=f(xn,yn)K2=f(xn+h/2,yn+hK1/2)K3=f(xn+h/2,yn+hK2/2)K4=f(xn+h,yn+hK3)yn+1=yn+h(K1+2K2+2K3+K4)/6,44,二、线性多步法的概念：对于求解区间a,b的划分：a=x0 xn-qxn-q+1xnxn+1xm=b以 h=xn+1-xn 为步长为求xn+1处函数值y(xn+1)的近似值yn+1时，
15、利用已求出的 yn-q、yn-q+1、yn（已用某方法如欧拉法、龙格-库塔法求出）共q+1个点处函数值来构造yn+1的线性计算式,线性多步法,45,三、Adams公式：（阿当姆斯公式：线性多步法之一）求解如下常微分方程初值问题：,当求y(xn+1)时，对微分方程在区间xn，xn+1上取定积分得到等价的积分方程：,46,（1）以(xn,y(xn)和(xn+1,y(xn+1)两点构成线性插值：,考察,中积分的计算：,47,此式即二阶隐式Adams公式，也就是梯形公式。,其中,即有：,48,（2）以(xn-1,y(xn-1)和(xn,y(xn)两点构成线性插值：,其中,49,此式即二阶显式Adams
16、公式，其特点是：求yn+1时，用前面已求出的yn-1、yn处的信息，即构造一次拉格朗日插值多项式以代替y(x)。,即有：,（3）计算yn+1时，取xn-2、xn-1、xn、三点做二次拉格朗日插值多项式L2(x)近似取代y(x)，即有：,50,o,xn-1,y(x)曲线,xn+1,xn-2,y=L2(x),y,x,xn,51,此式即为：三阶显式Adams公式。,其中,那么,52,（4）计算yn+1时，取xn-1、xn、xn+1、三点做二次插值多项式L2(x)近似取代y(x)，推导出：,此式即为：三阶隐式Adams公式。,（5）一般地，常微分方程初值问题可化为求解方程：,积分区间xn-p,xn+1
17、,y(x)曲线,53,（I）y(x)用xn-q、xn-q+1、.、xn共q+1个点构成q次拉格朗日插值多项式近似代替，则形成求yn+1的q+1阶的Adams显式公式。（II）y(x)用xn-q+1、xn-q+2、.、xn+1共q+1个点构成q次拉格朗日插值多项式近似代替，则形成求yn+1的q+1阶的Adams隐式公式。,例建立p=1、q=2的显式公式解：即由下式计算yn+1：,54,取xn-2、xn-1、xn三点构造二次拉格朗日插值多项式L2(x)取代y(x)作近似计算。,其中,55,如：将a,b分成m等分，h=(b-a)/m，首先由龙格-库塔法从y0计算出y1、y2，再由下式计算y3：,56
18、,解：由微分方程可得f(x,y)=x-y+1取h=0.1，0.0,0.5被x0=0.0,x1=0.1,x2=0.2,x3=0.3,x4=0.4,x5=0.5分成5等分。已知y0=1.0，可先用四阶龙格-库塔法解出：y1=1.004838，y2=1.018731。y3=y1+hf(x0,y0)-2f(x1,y1)+7f(x2,y2)/3.0=1.040789而精确值为y3=1.040818,57,例建立p=1、q=2的隐式公式解：即由下式计算yn+1：,取xn-1、xn、xn+1三点构造二次拉格朗日插值多项式L2(x)取代y(x)作近似计算。,58,其中,59,将显式Adams公式与隐式Adam
19、s公式结合使用，形成预估校正公式：,（6）隐式Admas公式的使用,3阶Adams预估校正公式,2阶Adams预估校正公式,60,解：由微分方程可得f(x,y)=x-y+1取h=0.1，0.0,0.5被x0=0.0,x1=0.1,x2=0.2,x3=0.3,x4=0.4,x5=0.5分成5等分。y0=1.0，可先用改进欧拉法解出y1=1.005。预估计算y2=1.01925，校正计算y2=1.018787而精确值为y2=1.018731,61,练习作业题：用线性多步法求解常微分方程初值问题。取p=2,q=2，分别构造显式和隐式3阶Admas式：,62,一、一阶常微分方程组的数值解法,常微分方程
20、组的数值解法,以2个常微分方程构造的方程组为例。设有关于函数u=u(x)和v=v(x)的微分方程组：,63,前述各种方法均可应用于微分方程组：（一）欧拉公式（或者 中点欧拉公式）,或者改写为向量形式：,64,（二）改进欧拉公式,1、预估:,2、校正:,或者中点欧拉公式:,65,（三）四阶龙格-库塔法,66,（四）线性多步法（略）,67,解：由微分方程组可得f(u,v)=-4u+3v+6，g(u,v)=-2.4u+1.6v+3.6取h=0.1，0.0,0.5被x0=0.0,x1=0.1,x2=0.2,x3=0.3,x4=0.4,x5=0.5分成5等分。,68,预估：,校正：,69,下面以三阶常微
21、分方程为例说明高阶常微分方程的数值计算步骤,二、高阶常微分方程的数值解法,将三阶常微分方程化为一阶方程组：令：,70,得到一阶方程组：,71,令：,则,72,数值计算方法复习提纲,1、有效数字位数与绝对误差限和相对误差限。2、如何改进数值不稳定算法（如两个相近的数做减法运算、多项式计算、某些递推计算）？3、四则运算中的误差传播计算。4、二分法的使用条件及具体计算。5、简单迭代法收敛与否的判断。6、牛顿迭代法的使用条件与简单计算；牛顿迭代法法解非线性方程组的构造方法。,73,7、高斯顺序消元法与列主元消元法的比较计算8、LU分解法的简单计算9、拉格朗日与牛顿插值的简单计算与截断误差估计（等距离插值节点的误差估计法、事后误差估计法）10、用最小二乘法做简单的曲线拟合（线性化处理）11、复化梯形积分、复化辛普森积分的计算、给定精度时估计区间等分数、代数精度、以及复化辛普森积分与复化梯形积分之间的关系，龙贝格积分的构造方法。12、向量和矩阵的范数计算、矩阵谱半径的概念与计算、Jacobi 迭代法和 Gauss-Seidel 迭代法的迭代格式的构造以及收敛判断。13、规范化幂法、反幂法的操作方法。14、实对称矩阵的Jacobi法的基本操作。15、改进欧拉法、龙格-库塔法、线性多步法简单计算。,
