Метод повышения порядка аппроксимации до произвольного натурального числа при численном интегрировании матричным методом краевых задач для неоднородных линейных обыкновенных дифференциальных уравнений различных степеней с переменными коэффициентами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе использован известный матричный метод численного интегрирования краевых задач для неоднородных линейных обыкновенных дифференциальных уравнений с переменными коэффициентами, который позволяет удерживать произвольное число членов разложения в ряд Тейлора искомого решения или, что то же самое, позволяет использовать многочлен Тейлора произвольной степени.Разностная краевая задача, аппроксимирующая дифференциальную краевую задачу, разбита на две подзадачи: в первую подзадачу вошли разностные уравнения, при построении которых не были использованы граничные условия краевой задачи; во вторую подзадачу вошли разностные уравнения, при построении которых были использованы граничные условия задачи.Исходя из ранее установленных фактов дан и апробирован метод повышения порядка аппроксимации на единицу второй подзадачи, а следовательно, и всей разностной краевой задачи в целом. Перечислим эти установленные факты:а) порядок аппроксимации первой и второй подзадач пропорционален степени используемого многочлена Тейлора;б) порядок аппроксимации первой подзадачи зависит от чётности или нечётности степени используемого многочлена Тейлора. Оказалось, что при использовании степеней многочлена Тейлора, равных $ 2m{-}1$ и $ 2m$, порядки аппроксимации этих двух подзадач совпадают;в) порядок аппроксимации второй подзадачи совпадает с порядком аппроксимации первой подзадачи, если во второй подзадаче отсутствуют заданные значения каких-либо производных, входящих в граничные условия;г) наличие во второй подзадаче хотя бы одного значения производной той или иной степени, входящей в граничные условия, приводит к понижению порядка аппроксимации на единицу как второй подзадачи, так и всей разностной краевой задачи в целом.Теоретические выводы подтверждены численными экспериментами.

Об авторах

Владимир Николаевич Маклаков

Самарский государственный технический университет

кандидат физико-математических наук, доцент

Список литературы

  1. Keller H. B., "Accurate difference methods for nonlinear two-point boundary value problems", SIAM J. Numer. Anal., 11:2 (1974), 305-320
  2. Lentini M., Pereyra V., "A variable order finite difference method for nonlinear multipoint boundary value problems", Math. Comp., 28:128 (1974), 981-1003
  3. Keller H. B., "Numerical solution of boundary value problems for ordinary differential equations: Survey and some resent results on difference methods", Numerical Solutions of Boundary Value Problems for Ordinary Differential Equations, Part I: Survey Lectures, ed. A. K. Aziz, Academic Press, New York, 1975, 27-88
  4. Годунов С. К., Рябенький В. С., Разностные схемы. Введение в теорию, Наука, М., 1977, 439 с.
  5. Формалеев В. Ф., Ревизников Д. Л., Численные методы, Физматлит, М., 2004, 400 с.
  6. Самарский А. А., Теория разностных схем, Наука, М., 1977, 656 с.
  7. Самарский А. А., Гулин А. В., Численные методы, Наука, М., 1973, 432 с.
  8. Самарский А. А., Гулин А. В., Устойчивость разностных схем, Наука, М., 1973, 416 с.
  9. Boutayeb A., Chetouani A., "Global extrapolations of numerical methods for solving a parabolic problem with non local boundary conditions", Intern. J. Comp. Math., 80:6 (2003), 789-797
  10. Boutayeb A., Chetouani A., "A numerical comparison of different methods applied to the solution of problems with non local boundary conditions", Appl. Math. Sci., 1:44 (2007), 2173-2185
  11. Радченко В. П., Усов А. А., "Модификация сеточных методов решения линейных дифференциальных уравнений с переменными коэффициентами на основе тейлоровских разложений", Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2008, № 2(17), 60-65
  12. Маклаков В. Н., Ильичева М. А., "Численное интегрирование матричным методом и оценка порядка аппроксимации разностных краевых задач для неоднородных линейных обыкновенных дифференциальных уравнений четвертого порядка с переменными коэффициентами", Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 24:1 (2020), 137-162
  13. Маклаков В. Н., "Оценка порядка аппроксимации матричного метода численного интегрирования краевых задач для линейных неоднородных обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка", Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2014, № 3(36), 143-160
  14. Маклаков В. Н., "Оценка порядка аппроксимации матричного метода численного интегрирования краевых задач для систем линейных неоднородных обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка с переменными коэффициентами. Сообщение 2. Краевые задачи с граничными условиями второго и третьего рода", Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 21:1 (2017), 55-79
  15. Маклаков В. Н., Стельмах Я. Г., "Численное интегрирование матричным методом краевых задач для линейных неоднородных обыкновенных дифференциальных уравнений третьего порядка с переменными коэффициентами", Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 22:1 (2018), 153-183
  16. Турчак Л. И., Основы численных методов, Наука, М., 1987, 320 с.
  17. Фихтенгольц Г. М., Курс дифференциального и интегрального исчисления, т. 1, Наука, М., 1970, 608 с.
  18. Курош А. Г., Курс высшей алгебры, Наука, М., 1971, 431 с.
  19. Закс Л., Статистическое оценивание, Статистика, М., 1976, 598 с.
  20. "Сходимость матричного метода численного интегрирования краевых задач для линейных неоднородных обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка с переменными коэффициентами", Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 19:3 (2015), 559-577

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Авторы, Самарский государственный технический университет, 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».