t. sztywny problem w pojedynczym równaniu: u(t)=cos(t) dla dużych ż t rozwiązanie i ustalone

Podobne dokumenty
u(t) RRZ: u (t)=f(t,u) Jednokrokowy schemat różnicowy

Δt)] niejawny schemat Eulera [globalny błąd O(Δt)] u(t) f(t,u) f(t,u) u(t) [t+ Δt,u(t+Δt)]

pozbyć się ograniczenia na krok czasowy ze strony bezwzględnej stabilności: niejawna metoda Eulera

Metoda różnic wstecznych: interpolujemy u wielomianem od chwili n-k aż do n-1

Zagdanienia do egzaminu z Inżynierskich Metod Numerycznych - semestr 1

region bezwzględnej stabilności dla ogólnej niejawnej metody RK R(z) 1 może być nieograniczony niejawna 1 stopniowa

użyteczne, gdy problem nie wymaga zmiany dt ważne: schematy do rozwiązywania równań cząstkowych mają często wielokrokowy charakter

równania funkcyjne opisujące relacje spełniane przez pochodne nieznanej (poszukiwanej) funkcji

x y

Całkowanie numeryczne przy użyciu kwadratur

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Zagdanienia do egzaminu z Inżynierskich Metod Numerycznych - semestr zimowy 2017/2018

Całkowanie numeryczne

numeryczne rozwiązywanie równań całkowych r i

Inżynierskie metody numeryczne II. Konsultacje: wtorek 8-9:30. Wykład

użyteczne, gdy rachunek nie wymaga zmiany kroku całkowania a wykonanie każdego kroku jest kosztowne

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 7a. Metody wielokrokowe

Metody numeryczne równań różniczkowych zwyczajnych

y i b) metoda różnic skończonych nadal problem nieliniowy 2 go rzędu z warunkiem Dirichleta

II. RÓŻNICZKOWANIE I CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Janusz Adamowski

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 5. Terminologia. Metody Eulera, metody punktu środkowego i metody trapezowe

4. UKŁADY II RZĘDU. STABILNOŚĆ. Podstawowe wzory. Układ II rzędu ze sprzężeniem zwrotnym Standardowy schemat. Transmitancja układu zamkniętego

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Stabilność II Metody Lapunowa badania stabilności

dr inż. Damian Słota Gliwice r. Instytut Matematyki Politechnika Śląska

1 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 3. Metody Eulera, metody punktu środkowego i metody trapezowe

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 3. Metody Eulera, metody punktu środkowego i metody trapezowe

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne

Równanie przewodnictwa cieplnego (I)

Układy równań i równania wyższych rzędów

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Równania różniczkowe liniowe II rzędu

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

Metody przybliżonego rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych

Własności wyznacznika

Interpolacja i modelowanie krzywych 2D i 3D

automatyka i robotyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Równania różniczkowe zwyczajne

Inżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, Spis treści

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 6. Metoda diagramowa. Obszary stabilności. P. F. Góra

ANALIZA MATEMATYCZNA

Metoda różnic skończonych dla

OBLICZANIE POCHODNYCH FUNKCJI.

Wstęp do metod numerycznych Rozwiazywanie równań algebraicznych. P. F. Góra

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 10. Dwupunktowe problemy brzegowe (BVP, Boundary Value Problems)

Laboratorium II: Modelowanie procesów fizycznych Skrypt do ćwiczeń

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd

PORÓWNANIE WYBRANYCH SCHEMATÓW RÓŻNICO- WYCH NA PRZYKŁADZIE RÓWNANIA SELECTED DIFFERENTIAL SCHEMES COMPARISON BY MEANS OF THE EQUATION

Równanie przewodnictwa cieplnego (II)

Metoda Runge-Kutta-Fehlberga i sterowanie długością kroku

Spis treści. Rozdział I. Wstęp do matematyki Rozdział II. Ciągi i szeregi... 44

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.

Metody numeryczne Numerical methods. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Programowanie celowe #1

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

S Y L A B U S P R Z E D M I O T U

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

inżynierskie metody numeryczne D10/325,

Prawa fizyki: zapisywane w postaci równań różniczkowych (Newtona, Maxwella, dyfuzji, falowe, Poissona, Laplace a, Naviera-Stokesa, Schroedingera)

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych 14. Kilka wstępnych uwag na temat numerycznego rozwiazywania równań różniczkowych zwyczajnych

KADD Minimalizacja funkcji

Wstęp do metod numerycznych Zadania numeryczne 2016/17 1

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru.

Równania różniczkowe zwyczajne analityczne metody rozwiazywania

czyli o szukaniu miejsc zerowych, których nie ma

Numeryczne rozwiązywanie równań i układów równań

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński

Rozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów.

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

Twierdzenie 2: Własności pola wskazujące na istnienie orbit

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

inżynierskie metody numeryczne D10/325, Konsultacje 8:00 9:30

Wprowadzenie do Mathcada 1

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Metody numeryczne Numerical methods. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów. 7. Całkowanie numeryczne

Matematyka 2. Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego

Z-ETI-1040 Metody numeryczne Numerical Methods

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Numeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych ( )

Analiza matematyczna dla informatyków 3 Zajęcia 14

WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH

Teoria sterowania - studia niestacjonarne AiR 2 stopień

Podstawy Automatyki. wykład 1 ( ) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)

Zajęcia nr 1: Zagadnienia do opanowania:

Zakładamy, że są niezależnymi zmiennymi podlegającymi (dowolnemu) rozkładowi o skończonej wartości oczekiwanej i wariancji.

Zaawansowane metody numeryczne

Układy równań liniowych

Metoda eliminacji Gaussa

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

2. Układy równań liniowych

KADD Metoda najmniejszych kwadratów funkcje nieliniowe

Laboratorium 1b Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Transkrypt:

Problem opisany RRZ jest sztywny gdy: 1.... jest charakteryzowany yróżnymi skalami czasowymi. 2. Stabilność bezwzględna nakłada silniejsze ograniczenia na krok czasowy niż dokładność. 3. Metody jawne się nie sprawdzają. sztywny problem w pojedynczym równaniu: dla dużych ż t rozwiązanie i ustalone u(t)=cos(t) 2 1 0 cos(t) dwie bardzo różne skale czasowe 1) rozwiązania ustalonego okres 2pi 2) skala czasowa tłumienia odchylenia od stanu ustalonego exp( 100 t) czasowa stała zaniku 0.01-1 8 9 10 11 12 t

z u(0)=2 rozwiązanie: ustalone u(t)=cos(t) Euler dt = 0.01 ł k k jawny schemat Eulera 4 Stały krok czasowy: rozpoznajemy ograniczenie: Δt < 2/ 100 0 dt=0.019 dt=0.02-4 dt=0 0.021021 0 1 2 t

niejawny schemat Eulera krok stały 1.2 0.8 0.4 0.0-0.4 dt=0.1 dt=0.2 dt=0.5-0.8 0 1 2 tutaj: startowane od warunku u(0)=1

10 2 1 wyniki do uzyskania na laboratorium start u(0)=2 2,tolerancja 1e-2 niejawny, jawny, cos (t) akc ceptowane dt akceptowane dt 1 0.1 0.01 0.001 niejawny jawny tol1e-2 u 0 0.4 0.0001 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 t -1 0.00 1.00 2.00 3.00 t 2 niejawny Euler tolerancja 1e-3 niejawny, jawny, cos (t) akceptowan ne dt u 0.3 0.2 0.1 0 tol1e-3 u 1 0-1 0.00 1.00 2.00 3.00 t ak kceptowane dt u 0.016 0.012012 0.008 0.004 0 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 t tol 1e-6 gdy wymagana b. duża dokładność schemat niejawny stawia równie krótkie kroki co jawny, obydwie metody tego samego rzędu dokładności 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 t t

następny przykład: równanie swobodnego oscylatora van der Pola [historycznie = odkrycie deterministycznego chaosu w lampach firmy Philips aperiodyczne oscylacje przy periodycznym wymuszeniu ] (λ=0 = zwykły o. harmoniczny) jawny RK4 = zmienny krok czasowy 4.00 4.00 u 2.00 0.00 λ=1 punkt u(t) policzony = krzyż po lewej: krzyże położone rozsądnie w porównaniu ze zmiennością rozwiązania 2.00 u 0.00 λ=100-2.00-4.00 t 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00 po prawej: problem sztywny gładkie rozwiązanie a krzyże się zlewają -2.00-4.00 t 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00

4.00 2.00 Równanie oscylatora van der Pola : czasem sztywne czasem nie 0.00 u przydałoby się narzędzie do wykrywania sztywności -2.00 np. dla podjęcia decyzji: t -4.00 tam gdzie sztywność = schemat niejawny 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00 tam gdzie nie = schemat jawny (tańszy)

Detekcja sztywności dla problemu nieliniowego (dla liniowego = wystarczy rozwiązać jednorodny problem własny) układ N równań (u,f-wektory) w chwili t rozwiązanie u * (t) rozwiązanie chwilę później opisane przez odchylenie du(t) od u * u(t)= u * (t) + du(t) linearyzacja: zakładamy, że odchylenie małe, rozwijamy f(t,u) względem u wokół f(t,u * ): [Taylor dla wektora] macierz Jakobiego [N na N]

u(t)= u * (t) + du(t) po wyeliminowaniu i i problem zlinearyzowany w chwili t * : A=J(t * ) -przybliżone zachowanie rozwiązania w okolicach t,u * (t) rozwiązać problem własny A: dostaniemy wartości własne λ i : Aby rachunek się powiódł: Δt λ i musi leżeć w regionie y ę p i g stabilności używanej metody dla wszystkich i. Jeśli duża rozpiętość λ : problem będzie sztywny.

Przykład: nieliniowy układ równań z warunkowo występującą sztywnością jeśli druga składowa u urośnie macierz prawie diagonalna z szerokim zakresem wartości własnych sztywność

Przykład detekcja sztywności dla: oscylatora van der Pola wartości własne:

niebieskie i czarne: części rzeczywistewartościwłasnychwartości własnych 2.0 1.0 λ=1 200.0 λ=100 100.0 0.0 w w -1.0 0.0-2.0 t -3.0 0.0 40.0 80.0 120.0 160.0 200.0 0.80 0.60 dt0.40 jawny RK +automat dt -100.0 t -200.0 0.0 40.0 80.0 120.0 160.0 200.0 0.25 0.20 dt 0.15 0.10 0.20 0.05 0.00 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00 t 0.00 0.00 40.00 t 80.00 120.00 160.00 200.00

2.0 λ=1 jawny RK +automat dt λ=100 w 1.0 0.0-1.0 w 200.0 100.0 0.0-2.0-100.0-3.0 0.0 40.0 80.0 120.0 160.0 200.0 t 0.80 0.60-200.0 0.25 0.0 40.0 80.0 120.0 160.0 200.0 0.20 0.15 t 0.10 dt 0.40 0.20 0.00 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00 dt 0.05 0.00 4.00 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00 4.00 u(t) 2.00 0.00 t u(t) 2.00 0.00 t -2.00-2.00-4.00 t -4.00 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00 0.00 40.00 80.00 120.00 160.00 200.00

Metody RK cd. 1) bezwzględnastabilność metod RK 2) konstrukcja niejawnych metod RK (metoda kolokacji) 3) metody niejawne: klasyfikacja a tabele Padé współczynników wzmocnienia 4) rozwiązywanie równań predyktora dla metod niejawnych ij

Metody RK własności tabel Butchera 1)do regionów stabilności jawnych RK 2) do metod niejawnych RK ogólna w wersji ogólnej (niejawnej = sumowanie do s) dla metod jawnych

Metoda musi być dokładna dla rozwiązania stałego: w przeciwnym wypadku powstanie błąd lokalny O(Δt) (metoda nie będzie zbieżna zerowy rząd zbieżności ) jeśli f=0 to u n =u n 1 to mamy zawsze podobnie, jeśli rząd zbieżności 1 (jak Euler) lub więcej = wynik dokładny dla funkcji liniowej f=1 np RK4

rozwiązania pośrednie = mniej dokładne niż wynik końcowy, ale: zażądajmy ż dj aby rozwiązania i pośrednie ś U i (dla chwili t n 1 +c i Δt) ) były rzędu zbieżności pierwszego (nie gorsze niż Euler). Mają działać dokładnie dla f=1 i rozwiązania u=d+t, co daje: u(t+dt)=u(t)+dt dla RK4: 0 0 0 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1/2 0 1/2 0 0 1 0 0 1 0 1/6 1/3 1/3 1/6

metoda RK rzędu dokładności p jeśli działać będzie dokładnie dla wielomianów stopnia p z rozwiązaniem: wstawić dla l12 l=1,2,...,p 0 0 0 0 0 1/2 1/2 0 0 0 1/2 0 1/2 0 0 1 0 0 1 0 1/6 1/3 1/3 1/6 l=1 poznajemy Zastosowanie do tabeli Butchera RK4: ½= 1/6 *0 +1/3*1/2+1/3*1/2+1/6*1=3/6 1/3= 1/3 * ¼ +1/3 * ¼+1/6=2/6 / ¼=1/3*1/8+1/3*1/8+1/6=1/12+1/6=3/12 dla l=5 prawa strona= 0.20833 warunki tego typu są konieczne, ale nie wystarczają do wyznaczenia całej tabeli B. można podać więcej rozważając inne równania i wykorzystując założony rząd dokładności metody.

można podać więcej warunków rozważając inne równania i wykorzystując założony rząd dokładności metody p. Rozwinięcia w szereg Taylora metody i rozwiązania konkretnego równania mają zgadzać się do wyrazu z Δt p włącznie. u = u (1) w notacji wektorowej (2) z oznaczeniami: z (2) eliminujemy U wstawiamy do (1)

u = u dokładne rozwiązanie u(t)= exp(t) u n = exp(δt)u ) n 1 dokładne: RK: zrównując wyrazy tego samego rzędu w Δt dla metody RK rzędu ę dokładności p czyli dla k=1,2,..,p

dla k=1,2,..,p k=1 k=2 wcześniej dowiedzieliśmy się, że ora z dla l=2 da wzór po lewej (zał. że pośrednie min rzędu 2) nowe niezależne warunki dostaniemy dla k>2

stabilność bezwzględna jawnych metod RK u = λu z oznaczeniem z=λδt dostaniemy wg wcześniejszej analizy metoda RK rzędu p dokładnie odtwarza p pierwszych wyrazów r.t rozwiązania dokładnego dla k=1,2,..,p

stabilność bezwzględna jawnych metod RK u = λu z oznaczeniem z=λδt dostaniemy wg wcześniejszej analizy metoda RK rzędu ę p dokładnie odtwarza p pierwszych wyrazów r.t rozwiązania dokładnego dla k=1,2,..,p

stabilność bezwzględna jawnych metod RK u = λu z oznaczeniem z=λδt dostaniemy wg wcześniejszej analizy metoda RK rzędu ę p dokładnie odtwarza p pierwszych wyrazów r.t rozwiązania dokładnego dla k=1,2,..,p macierz A dla jawnych dolna trójkątna bez diagonali dla m s dl t ż ć d dlatego: możemy urwać drugą sumę współczynnik wzmocnienia dla jawnych RK jest wielomianem

rząd dokładności liczba stopni (odsłon) metody zamiast Liczba kroków a rząd zbieżności jawnych metod RK: rząd p 1 2 3 4 5 6 7 8 minimalna liczba odsłon s 1 2 3 4 6 7 9 11 czyli dla p 4 druga suma znika, mamy dokładnie: stąd współczynnik wzmocnienia dla RK1,RK2,RK3 i RK4 rozwiązanie dokładne u=exp(λt) RK dokładności p dokładnie odtwarza pierwsze p wyrazów rozwinięcia Taylora p p p y ę y rozwiązania dokładnego

Stabilność bezwzględna RK ponadto: dla p 4 mamy dla stabilności bezwzględnej: wniosek: region stabilności bezwzględnej jawnych metod RK o rzędzie dokładności nie większym niż 4 jestniezależny odwyborua a,b,c bc!! w szczególności dwie poznane metody rzędu drugiego: mają ten sam region stabilności

rejony bezwzględnej stabilności jawnych metod RK w s odsłonach dla danego s rejony identyczne dla wszystkich wariantów dt Im(λ) RK2 Euler dt Re(λ) rysunek skopiowany z Quarteroni: Numerical Mathematics zakres stabilności rośnie z rzędem dokładności zobaczymy, że przeciwnie niż dla liniowych formuł wielokrokowych! RK3/RK4 obejmują również fragment Re(λ)>0 dla rzeczywistego λ region stabilności: dtλ RK1 ( 2,0) RK2 ( 2,0) RK3 ( 2.51,0) RK4 ( 2.78,0)

przypomnienie: RK4 2.78 / λ 1 RK3/RK4 obejmują również fragment Re(λ)>0 dla rzeczywistego λ region stabilności: dtλ RK1 ( 2,0) RK2 ( 2,0) RK3 ( 2.51,0) RK4 ( 2.78,0)

Region stabilności jawnych metod RK jest ograniczony funkcja pod modułem jest wielomianem (skończone rozwinięcie w szereg Taylora) każdy wielomian ucieka do nieskończoności gdy z daleko od początku układu wsp. (niezależnie od kierunku na płaszczyźnie Gaussa) dla szerszych regionów bezwzględnej stabilności: niejawne metody RK dla niejawnych RK druga suma może ustablizować rozbieżność pierwszej dla dużego z

niejawna metoda Rungego Kutty w jednej odsłonie [jawny RK w jednej odsłonie= jawny schemat Eulera] aby wyznaczyć współczynniki b 1 =b, c 1 =c, a 11 =a 1 1 11 rozwijamy metodę RK w Taylora względem t n 1 i u(t n 1 ) i porównujemy z rozwiązaniem dokładnym liczone w t n 1, u(t n 1 ) celujemy w błąd lokalny O(Δt 3 ) wstawić wyżej

liczone w t n 1, u(t n 1 ) wstawić wyżej

niejawna metoda Rungego Kutty w jednej odsłonie (będzie stopnia 2) do porównania z rozwinięciem dokładnego rozwiązania (poprzedni wykłady) b=1 c=a=1/2

niejawna metoda Rungego Kutty w jednej odsłonie (będzie stopnia 2) do porównania z rozwinięciem dokładnego rozwiązania (3 wykłady wstecz) b=1 c=a=1/2 zamiast Taylora mogliśmy użyć warunków koniecznych: s

niejawna metoda Rungego Kutty w jednej odsłonie (stopnia 2) b=1 c=a=1/2 2) korektor wykonać krok wg reguły punktu środowego z U 1 policzonym niejawnym Eulerem niejawna metoda punktu środkowego 1) predyktor predyktor = niejawny Euler do połowy kroku czasowego (rozwiązać trzeba jak pokazywaliśmy)

porównanie metod RK drugiego rzędu = jawnej i niejawnej jawna metoda punktu środkowego g RK2 (dwustopniowa znaczy f wzywane w 2 chwilach czasowych): predyktor = jawny Euler korektor = punkt środkowy 0 0 0 ½ 1/2 0 0 1 niejawna metoda punktu środkowego NJRK (jednostopniowa f tylko w jednej chwili) 1/2 1/2 1 2) wykonać krok wg reguły punktu środowego z U 1 1) predyktor = niejawny Euler do połowy kroku czasowego

region bezwzględnej stabilności niejawnej metody punktu środkowego u =λu, z=λδt R() 0 Re(z) 0 (gdy rozwiniemy w Taylora 1+z+z 2 /2+z 3 /4 [zamiast 6] wsp. wmocnienia=funkcja wymierna jest A-stabilna, ale metodę 2 rzędu dokładności już mieliśmy (trapezów)

niejawna metoda Rungego Kutty w jednej odsłonie (metoda rzędu dokładności 2) tabela Butchera 1/2 1/2 1 maksymalny rząd metody RK w s odsłonach wynosi 2s najdokładniejsza niejawna metoda Rungego Kutty w 2 odsłonach rząd dokładności 4 jak jawne RK4 dla najdokładniejszych niejawnych RK nie używamy chwili t n-1, ani chwili t n tylko c danych przez mapowanie zer wielomianów Legendre a do przedziału [0,1] (patrz dalej)

Metody kolokacji dla zwyczajnego równania różniczkowego u =f zajmiemy się pojedynczym krokiem czasowym t n 1 do t n u dofitowany wielomian dokładna u poszukiwany wielomian, który spełnia warunek początkowy i nachylenie (f) w 2 chwilach t poszukujemy wielomianu, który interpoluje a) wartość funkcji w chwili początkowej b) równanie różniczkowe w 2 dyskretnych punktach wartość tego wielomianu w chwili t n wyprodukuje przepis na u n

Metody kolokacji dla zwyczajnego równania różniczkowego u =f najpierwprzykład przykład, potem uogólnienie: zajmiemy się pojedynczym krokiem czasowym t n 1 do t n u wielomian, który interpoluje a) wartość funkcji w chwili początkowej b) równanie różniczkowe w 2 dyskretnych punktach jego wartość w chwili t n produkuje u n 3 warunki potrzebna parabola poszukiwany wielomian, który spełnia warunek początkowy i nachylenie (f) w 2 chwilach t w(t n )=u n

Metody kolokacji dla zwyczajnego równania różniczkowego u =f najpierwprzykład przykład, potem uogólnienie: zajmiemy się pojedynczym krokiem czasowym t n 1 do t n u wielomian, który interpoluje a) wartość funkcji w chwili początkowej b) równanie różniczkowe w 2 dyskretnych punktach jego wartość w chwili t n produkuje u n 3 warunki potrzebna parabola poszukiwany wielomian, który spełnia warunek początkowy i nachylenie (f) w 2 chwilach t w(t n )=u n wzór trapezów (dlatego rzędu 2: dokładny d dla paraboli!)

Niejawne metody Rungego Kutty można uzyskać na drodze kolokacji (zakładamy c szukamy a i b) poszukujemy przybliżonego rozwiązania problemu początkowego w postaci wielomianu stopnia s do wykonania kroku: w(tn) zobaczymy jak generować metody RK: wejście = chwile pośrednie ś [c] wyjście = wagi a i b

Niejawne metody Rungego Kutty można uzyskać na drodze kolokacji (zakładamy c szukamy a i b) u) poszukujemy przybliżonego rozwiązania problemu początkowego w postaci wielomianu stopnia s do wykonania kroku: w(tn) do wyznaczenia (s+1) współczynników wielomianu: ma spełniać warunek początkowy i ó i óż i k i12 s i równanie różniczkowe w i=1,2,...s wybranych punktach w przedziale [t n 1,t n ] wybór definiowany przez c i [0,1]

Interpolujemy pochodną w wielomianem interpolacyjnym Lagrange a w chwilach czasowych t n 1 +c j Δt z gdzie wielomian węzłowy Lagrange a

scałkowana pochodna + warunek początkowy daje na końcu przedziału: jak RK pod warunkiem, że włożyliśmy c dostaliśmy b jeszcze a do wyznaczenia

pochodna scałkowana do τ + warunek początkowy daje wstawić do: jak w RK pod warunkiem że

po przesunięciu t o t n 1 : po podstawieniu τ =t /Δt wyrażenia, na a i b są niezależne od kroku czasowego: podobnie: Mamy przepis na uzyskiwanie a i b z c wybór punktów kolokacji : t n 1 +c i Δt = tak aby uzyskać maksymalny rząd dokładności albo np L stabilność tabela Butchera dla najdokładniejszej niejawnej RK (2 odsłony, rząd 4): A oraz b w tabeli Butchera wynikają z wyboru punktów kolokacji c

c1 c2 b1 b2 b 1 b 2 a 11 itd. współczynniki w tabeli Butchera dla niejawnych RK można uzależnić od punktów kolokacji a 12

z teorii kwadratur Gaussa maksymalny dokładność [do całkowania wielomianów stopnia 2s 1 ] uzyskujemy ywybierając punkty kolokacji (Gaussa) w s zerach wielomianów Legendre a. 2 punkty: Gauss scałkuje dokładnie w (t) gdy ta będzie wielomianem stopnia 3, stąd 4 ty rząd metody RK 2 punkty Gaussa: dokładnie scałkujemy do wielomianu trzeciego stopnia dla 2 punktów wybranych hjk jak popadło dokładnie d tlk tylko do pierwszego stopnia P 2 w przedziale [ 1,1] ma zera w ± sqrt(3) / 3 Przedział [ 1,1] w [0,1] mapowany wg. t := (x+1)/2 co daje punkty kolokacji niejawnej metody RK maksymalnej dokładności mamy przepis na generacje tablic Butchera z zer wielomianów Legendre a