38989

Численные методы

Контрольная

Математика и математический анализ

Из полученных данных видно, что метод подобластей имеет наилучший результат вычислений из всех остальных методов. Во-первых, даже при небольшом количестве разбиений он дал точность на 2 порядка лучше, чем второй по полученной точности метод Галеркина. Во-вторых, точность при количестве дискрет n=12 уже не укладывалась в разрядную сетку персонального компьютера.

Русский

2013-09-30

2.17 MB

13 чел.

Московский Энергетический Институт (ТУ)

РАСЧЕТНОЕ ЗАДАНИЕ №4

По дисциплине ВГМ

Тема: «Численные методы»

Студентка         Климова В.В.

Группа         С-08-05

Преподаватель        Моргунов Г.М.

Москва, 2009


Исходные данные:

      (1)

  1.  Численное решение уравнения:

Решаем методом разделения переменных.

Решение в общем виде: 

Найдем постоянную интегрирования:

1=e0 +C  => C=0

  1.  Решение  уравнения методом конечных разностей

Представим производную в кончено-расностной форме.

Заменим

, где

Подставляя в исходное уравнение (1), имеем:

Численные сравнительные данные  расчета методом конечных разностей при n=3 дискрет на интервале [0,1] представлены в табл. 1

Таблица 1

n=3

X

точное

расчетное 

Ошибка

0

0

1

1

0

1

0,33333333

1,39561243

1,4

-0,00439

2

0,66666667

1,94773404

1,96

-0,01227

3

1

2,71828183

2,744

-0,02572

Среднеквадратичная ошибка

0,016647

Численные сравнительные данные  расчета методом конечных разностей при n=6 дискрет на интервале [0,1] представлены в табл. 2

Таблица 2

n=6

X

точное

расчетное 

Ошибка

0

0

1

1

0

1

0,16666667

1,18136

1,18181818

-0,00046

2

0,33333333

1,395612

1,39669421

-0,00108

3

0,5

1,648721

1,65063862

-0,00192

4

0,66666667

1,947734

1,95075473

-0,00302

5

0,83333333

2,300976

2,30543741

-0,00446

6

1

2,718282

2,72460785

-0,00633

Среднеквадратичная ошибка

0,003515

Численные сравнительные данные  расчета методом конечных разностей при n=12 дискрет на интервале [0,1] представлены в табл. 2

Таблица 3

n=12

X

точное

расчетное

ошибка

0

0

1

1

0

1

0,08333333

1,086904

1,08695652

-5,2E-05

2

0,16666667

1,18136

1,18147448

-0,00011

3

0,25

1,284025

1,28421139

-0,00019

4

0,33333333

1,395612

1,39588195

-0,00027

5

0,41666667

1,516897

1,51726299

-0,00037

6

0,5

1,648721

1,6491989

-0,00048

7

0,58333333

1,792002

1,7926075

-0,00061

8

0,66666667

1,947734

1,94848641

-0,00075

9

0,75

2,117

2,11792001

-0,00092

10

0,83333333

2,300976

2,30208697

-0,00111

11

0,91666667

2,50094

2,50226844

-0,00133

12

1

2,718282

2,71985701

-0,00158

Среднеквадратичная ошибка

0,000805

Результирующие графики численных значений функции при разных значениях  дискрет на интервале x[0,1] представлены на рис. 1. Значение ошибки расчета на рис. 2.

Рис. 1 Графики численных значений функции при разных значениях  дискрет на заданном интервале

Рис. 2 Графики ошибок численных значений функции при разных значениях  дискрет на заданном интервале


  1.  Решение  уравнения методом подобластей

Для численного расчет используем аппроксимирующую функцию вида:

Невязка имеет вид:

Для данного метода весовая функция имеет вид:

Поставляем в равенство:

        (2)

Интегрируя равенство (2) получаем соотношение:

     (3)

Для дальнейшего решения используются математические возможности программы MATHCAD.

Сведем систему уравнений (3) в матрицу для определения коэффициентов аппроксимирующей функции:

Программа расчета коэффициентов:

Численные значения коэффициентов для количества дискрет n=3 на интервале [0,1]:

Решение системы уравнений:

Полученные данные записываем в аппроксимирующую функцию:

Результаты расчетов методом подобластей  с количеством дискрет n=3  внесены в таблицу 4.

Таблица 4

n=3

X

точное

расчетное 

ошибка

0

0

1

1

0

1

0,33333333

1,3956124250860895

1,3958333333333333

-0,00022

2

0,66666667

1,9477340410546757

1,9479166666666665

-0,00018

3

1

2,718281828459045

2,71875

-0,00047

Среднеквадратичная ошибка

0,000317

Численные значения коэффициентов для количества дискрет n=6 на интервале [0,1]:

Решение системы уравнений:

Полученные данные записываем в аппроксимирующую функцию для n=6:

Результаты расчетов методом подобластей  с количеством дискрет n=6   внесены в таблицу 5.

Таблица 5

n=6

X

точное

расчетное 

Ошибка

0

0

1

1

0

1

0,16666667

1,18136

1,1813604

-1,2422973982850749Е-08

2

0,33333333

1,395612

1,395612414

-1,1526311460841043Е-08

3

0,5

1,648721

1,648721255

-1,5322135116235813Е-08

4

0,66666667

1,947734

1,947734025

-1,6403375102669315Е-08

5

0,83333333

2,300976

2,300975868

-2,248237418456256Е-08

6

1

2,718282

2,718281814

-1,448308983853508Е-08

Среднеквадратичная ошибка

1,58443E-08

Численные значения коэффициентов для количества дискрет n=12 на интервале [0,1]:

Числовое значение матрицы:

Численное решение системы уравнений:

Полученные данные записываем в аппроксимирующую функцию для n=12:

Результаты расчетов методом подобластей  с количеством дискрет n=12сведены в таблицу 6.

Таблица 6

n=12

X

точное

расчетное 

ошибка

0

0

1,0000000000

1,0000000000

0

1

0,08333333

1,0869040495

1,0869040495

0

2

0,16666667

1,1813604129

1,1813604129

0

3

0,25

1,2840254167

1,2840254167

0

4

0,33333333

1,3956124251

1,3956124251

0

5

0,41666667

1,5168967964

1,5168967964

0

6

0,5

1,6487212707

1,6487212707

0

7

0,58333333

1,7920018257

1,7920018257

0

8

0,66666667

1,9477340411

1,9477340411

0

9

0,75

2,1170000166

2,1170000166

0

10

0,83333333

2,3009758909

2,3009758909

0

11

0,91666667

2,5009400137

2,5009400137

0

12

1

2,7182818285

2,7182818285

0

Среднеквадратичная ошибка

0

Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом подобластей показаны на рис. 3 и рис. 4.

Рис. 3. Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом подобластей

Рис. 4. Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом подобластей (увеличенное изображение в области [0, 0.01])

  1.  Решение  уравнения методом Галеркина

Для данного метода весовая функция имеет вид:

Учитывая весовую функцию и подставляя ее в выражение (2) имеем:

Для упрощения получения матрицы коэффициентов ai   используем программу в среде MATHLAB:

Находим матрицы коэффициентов для каждого заданного количества дискрет и находим решение системы уравнений с помощью функции lsolve математического пакета MATHCAD

При n=3

Решение системы уравнений:

Полученные данные записываем в аппроксимирующую функцию:

Результаты расчетов методом Галеркина  с количеством дискрет n=3 внесены в таблицу 7.

Таблица 7

n=3

X

точное

расчетное 

Ошибка

0

0

1

1

0

1

0,33333333

1,39561243

1,398

0,00208

2

0,66666667

1,94773404

1,95

0,002478

3

1

2,71828183

2,721

0,00303

Среднеквадратичная ошибка

0,002559152

При n=6

Решение системы уравнений:

Полученные данные записываем в аппроксимирующую функцию:

Результаты расчетов методом Галеркина  с количеством дискрет n=6 внесены в таблицу 8.

Таблица 8

n=6

X

точное

расчетное 

ошибка

0

0

1

1,00000

0

1

0,16666667

1,18136

1,18136

-5.016 10-7

2

0,33333333

1,395612

1,395612

-5.544 10-7

3

0,5

1,648721

1,648721

-8.207 10-7

4

0,66666667

1,947734

1,947734

-7.711 10-7

5

0,83333333

2,300976

2,300976

-1.027 10-7

6

1

2,718282

2,718282

-9.651 10-7

Среднеквадратичная ошибка

7,97273E-07

При n=12

Решение системы уравнений:

Полученные данные записываем в аппроксимирующую функцию:

Результаты расчетов методом Галеркина  с количеством дискрет n=12 внесены в таблицу 9.

Таблица 9

N=12

X

точное

расчетное 

ошибка

0

0

1

1

0

1

0,08333333

1,086904

1,086904

1.3956 10-8

2

0,16666667

1,18136

1,18136

2.467 10-8

3

0,25

1,284025

1,284025

1.9515 10-8

4

0,33333333

1,395612

1,395612

2.47 10-8

5

0,41666667

1,516897

1,516897

2.87 10-8

6

0,5

1,648721

1,648721

2.62 10-8

7

0,58333333

1,792002

1,792002

3.17 10-8

8

0,66666667

1,947734

1,947734

3.57 10-8

9

0,75

2,117

2,117

3.45 10-8

10

0,83333333

2,300976

2,300976

4.23 10-8

11

0,91666667

2,50094

2,50094

4.11 10-8

12

1

2,718282

2,718282

3.87 10-8

Среднеквадратичная ошибка

3,13215E-08

Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом Галеркина показаны на рис. 5 и рис. 6.

Рис. 5. Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом Галеркина

Рис. 6. Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом Галеркина (увеличенное изображение в области [0, 0.01])


  1.  Решение  уравнения методом конечных элементов

Конечное решение уравнения (1) имеет вид:

На интервале XiXXi-1/2

На интервале Xi-1/2<XXi-1

Расчет сводится к определению узловых точек yi.

Имеем уравнения невязок на всем диапазоне:

   (4)

     (5)

Учитывая весовые функции:

 

Выражения (4) и (5) используются для интегральной невязки(2):

Для упрощения расчетов узловых точек использовано программирование в пакете MATHLAB. Результаты расчетов интегральной невязки сведены в программу расчета узловых точек.

Программа расчета узловых точек:

Результаты расчета узловых точек при n=3:

Результаты расчета узловых точек при n=6:

Результаты расчета узловых точек при n=12:

Результаты расчетов конечных узлов методом конечных элементов  с количеством дискрет n=3 внесены в таблицу 10.

Таблица 10

n=3

X

точное

расчетное 

Ошибка

0

0

1

1

0

1

0,33333333

1,39561243

1.371681

0,02393143

2

0,66666667

1,94773404

1.930285

0,01744904

3

1

2,71828183

2.739948

-0,02166617

Среднеквадратичная ошибка

0,021186515

Результаты расчетов конечных узлов  методом конечных элементов  с количеством дискрет n=6 внесены в таблицу 11.

Таблица 11

n=6

X

точное

расчетное 

ошибка

0

0

1

1

0

1

0,16666667

1,18136

1,163424

0,017936

2

0,33333333

1,395612

1,369138

0,026474

3

0,5

1,648721

1,617418

0,031303

4

0,66666667

1,947734

1,914396

0,033338

5

0,83333333

2,300976

2,268522

0,032454

6

1

2,718282

2,690225

0,028057

Среднеквадратичная ошибка

0,028735374

Результаты расчетов конечных узлов  методом конечных элементов  с количеством дискрет n=12 внесены в таблицу 12.

Таблица 12

n=12

X

точное

расчетное 

ошибка

0

0

1

1

0

1

0,08333333

1,086904

1,07706422

0,00983978

2

0,16666667

1,18136

1,166405953

0,014954047

3

0,25

1,284025

1,265460735

0,018564265

4

0,33333333

1,395612

1,374179302

0,021432698

5

0,41666667

1,516897

1,493054702

0,023842298

6

0,5

1,648721

1,622805526

0,025915474

7

0,58333333

1,792002

1,764291873

0,027710127

8

0,66666667

1,947734

1,918488943

0,029245057

9

0,75

2,117

2,086479959

0,030520041

10

0,83333333

2,300976

2,26945711

0,03151889

11

0,91666667

2,50094

2,468726514

0,032213486

12

1

2,718282

2,685715584

0,032566416

Среднеквадратичная ошибка

0,025837347

Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом конечных элементов показаны на рис. 7.

Рис. 7. Графики расчетной функции при разных величинах дискрет методом конечных элементов


  1.  Выводы по работе

Для оценки точности использованных методов их данные сведены в таблицу 13.

Таблица 13

Количество дискрет

Численный метод

Среднеквадратичная погрешность

N=3

метод конечных разностей

0,016647

метод подобластей

0,000317

методом Галеркина

0,002559152

конечных элементов

0,028735374

N=6

метод конечных разностей

0,003515

метод подобластей

1,58443E-08

методом Галеркина

7,97273E-07

конечных элементов

0,028735374

N=12

метод конечных разностей

0,000805

метод подобластей

0

методом Галеркина

3,13215E-08

конечных элементов

0,025837347

Из полученных данных видно, что метод подобластей имеет наилучший результат вычислений из всех остальных методов. Во-первых, даже при небольшом количестве разбиений он дал точность на 2 порядка лучше, чем второй по полученной точности метод Галеркина. Во-вторых, точность при количестве дискрет n=12 уже не укладывалась в разрядную сетку персонального компьютера.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

17253. Облік цільового фінансування і цільових надходжень 24.5 KB
  Облік цільового фінансування і цільових надходжень. До цільового фінансування і цільових надходжень належать кошти отримані у вигляді субсидій та асигнувань з бюджету та позабюджетних фондів цільових внесків фізичних та юридичних осіб гуманітарної допомоги тощо. К
17254. Поняття та принципи побудови звітності 54 KB
  Поняття та принципи побудови звітності Підсумкове узагальнення інформації та одержання підсумкових показників що характеризують діяльність підприємства здійснюється шляхом складання звітності за звітний період. Звітним періодом для складання фінансової звітності...
17255. Класифікація звітності та її користувачі 63.5 KB
  Класифікація звітності та її користувачі З метою впорядкування складання звітності її класифікують за такими найбільш поширеними ознаками: змістом і джерелами формування терміном подання ступенем узагальнення обсягом періодичністю подання охопленням видів діяль
17256. Порядок складання, подання й оприлюднення фінансової звітності 36 KB
  Порядок складання подання й оприлюднення фінансової звітності Підприємство складає квартальну та річну фінансову звітність яку подає користувачам відповідно до чинного законодавства. Найбільшим за обсягом й інформативністю є річний звіт у складі: балансу звіту про ...
17257. Форми фінансової звітності 79 KB
  Форми фінансової звітності Фінансова звітність підприємства включає: баланс звіт про фінансові результати звіт про рух грошових коштів звіт про власний капітал та примітки до звітів. Для суб'єктів малого підприємництва і представництв суб'єктів господарської діяльн
17258. Економічний зміст, класифікація та оцінка необоротних активів 31.5 KB
  Економічний зміст класифікація та оцінка необоротних активів Основні засоби – це матеріальні активи які підприємство утримує з метою використання їх у процесі виробництва або постачання товарів надання послуг здавання в оренду або для здійснення адміністративних і...
17259. Облік основних засобів 26 KB
  Облік основних засобів. Одиницею обліку основних засобів є окремий інвентарних об'єкт тобто закінчений пристрій з усіма пристосуваннями і приладдям для нього або окремий конструктивно відокремлений предмет призначений для виконання певних самостійних функцій. Для ...
17260. Облік амортизації та зносу основних засобів 28.5 KB
  Облік амортизації та зносу основних засобів. У процесі виробництва основні засоби зношуються і вартість їх поступово переходить на собівартість продукції робіт та послуг у вигляді амортизаційних відрахувань. Амортизація – це систематичний розподіл вартості яка амор
17261. Облік капітальних інвестицій 25.5 KB
  Облік капітальних інвестицій Під капітальними інвестиціями розуміють витрати підприємства на придбання або створення основних засобів інших необоротних матеріальних активів і нематеріальних активів а також витрати на реконструкцію технічне переобладнання основн