龙格——库塔(Rungekutta)法求解常微分方程
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对于微分方程
通常所说的龙格-库塔法是指四阶而言的,我们可以仿二阶、三阶的情形推导出常用的标准四阶龙格-库塔法公式
在各种龙格-库塔法当中有一个方法十分常用,以至于经常被称为“RK4”或者就是“龙格-库塔法”。该方法主要是在已知方程导数和初值信息,利用计算机仿真时应用,省去求解微分方程的复杂过程。 [1]
令 初值问题 表述如下。
则,对于该问题的RK4由如下方程给出:
其中
这样,下一个值( y n +1 )由现在的值( y n )加上时间间隔( h )和一个估算的斜率的乘积所决定。该斜率是以下斜率的加权平均:
当四个斜率取平均时,中点的斜率有更大的权值:
RK4法是四阶方法,也就是说每步的误差是 h 阶 ,而总积累误差为 h 阶。
注意上述公式对于标量或者向量函数( y 可以是向量)都适用。
显式龙格-库塔法是上述RK4法的一个推广。它由下式给出 [1]
其中
(注意:上述方程在不同著述中有不同但却等价的定义)。
要给定一个特定的方法,必须提供整数 s (级数),以及系数 a ij (对于1 ≤ j < i ≤ s ), b i (对于 i = 1, 2, ..., s )和 c i (对于 i = 2, 3, ..., s )。
龙格库塔法是自洽的,如果
如果要求方法的精度为 p 阶,即截断误差为O( h )的,则还有相应的条件。这些可以从截断误差本身的定义中导出。例如,一个2级2阶方法要求 b 1 + b 2 = 1, b 2 c 2 = 1/2, 以及 b 2 a 21 = 1/2。
RK4法处于这个框架之内。其表为:
0
1/2 1/2
1/2 0 1/2
1 0 0 1
_ 1/6 1/3 1/3 1/6
然而,最简单的龙格-库塔法是(更早发现的)欧拉方法,其公式为
。这是唯一自洽的一级显式龙格库塔方法。相应的表为:
0
_ 1
以上提及的显式龙格库塔法一般来讲不适用于求解刚性方程。这是因为显式龙格库塔方法的稳定区域被局限在一个特定的区域里。显式龙格库塔方法的这种缺陷使得人们开始研究隐式龙格库塔方法,一般而言,隐式龙格库塔方法具有以下形式:
其中
在显式龙格库塔方法的框架里,定义参数
的矩阵是一个下三角矩阵,而隐式龙格库塔方法并没有这个性质,这是两个方法最直观的区别:
需要注意的是,与显式龙格库塔方法不同,隐式龙格库塔方法在每一步的计算里需要求解一个线性方程组,这相应的增加了计算的成本。
通常所说的龙格-库塔法是指四阶而言的,我们可以仿二阶、三阶的情形推导出常用的标准四阶龙格-库塔法公式
在各种龙格-库塔法当中有一个方法十分常用,以至于经常被称为“RK4”或者就是“龙格-库塔法”。该方法主要是在已知方程导数和初值信息,利用计算机仿真时应用,省去求解微分方程的复杂过程。 [1]
令 初值问题 表述如下。
则,对于该问题的RK4由如下方程给出:
其中
这样,下一个值( y n +1 )由现在的值( y n )加上时间间隔( h )和一个估算的斜率的乘积所决定。该斜率是以下斜率的加权平均:
当四个斜率取平均时,中点的斜率有更大的权值:
RK4法是四阶方法,也就是说每步的误差是 h 阶 ,而总积累误差为 h 阶。
注意上述公式对于标量或者向量函数( y 可以是向量)都适用。
显式龙格-库塔法是上述RK4法的一个推广。它由下式给出 [1]
其中
(注意:上述方程在不同著述中有不同但却等价的定义)。
要给定一个特定的方法,必须提供整数 s (级数),以及系数 a ij (对于1 ≤ j < i ≤ s ), b i (对于 i = 1, 2, ..., s )和 c i (对于 i = 2, 3, ..., s )。
龙格库塔法是自洽的,如果
如果要求方法的精度为 p 阶,即截断误差为O( h )的,则还有相应的条件。这些可以从截断误差本身的定义中导出。例如,一个2级2阶方法要求 b 1 + b 2 = 1, b 2 c 2 = 1/2, 以及 b 2 a 21 = 1/2。
RK4法处于这个框架之内。其表为:
0
1/2 1/2
1/2 0 1/2
1 0 0 1
_ 1/6 1/3 1/3 1/6
然而,最简单的龙格-库塔法是(更早发现的)欧拉方法,其公式为
。这是唯一自洽的一级显式龙格库塔方法。相应的表为:
0
_ 1
以上提及的显式龙格库塔法一般来讲不适用于求解刚性方程。这是因为显式龙格库塔方法的稳定区域被局限在一个特定的区域里。显式龙格库塔方法的这种缺陷使得人们开始研究隐式龙格库塔方法,一般而言,隐式龙格库塔方法具有以下形式:
其中
在显式龙格库塔方法的框架里,定义参数
的矩阵是一个下三角矩阵,而隐式龙格库塔方法并没有这个性质,这是两个方法最直观的区别:
需要注意的是,与显式龙格库塔方法不同,隐式龙格库塔方法在每一步的计算里需要求解一个线性方程组,这相应的增加了计算的成本。
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