89129

Численное решение систем дифференциальных уравнений

Контрольная

Информатика, кибернетика и программирование

В процессе выполнения данной контрольной работе была написана программа Matlab, основной задачей которой является решение системы ОДУ методом Рунге-Кутты 4-5 порядка. Система ОДУ была решена по уравнениям и данным, заданным согласно варианту.

Русский

2015-05-09

392.63 KB

4 чел.

Министерство образования и науки РФ

ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра «Прикладная математика и исследование операций в экономике»

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА № 1 (13ИС2б)

по дисциплине «Дискретная математика. Методы оптимизации. Численные методы»

на тему «Численное решение систем дифференциальных уравнений»

Вариант № __

Автор работы:              ____________________________

Специальность:                                       _____________________________

Группа:       __________________________

Руководитель:      _____________________________

Работа защищена «__»_____20__г.  Оценка _______________

2014 г.

Содержание

Введение 3

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 3

2. Теоретические сведения 5

2.1 Метод Рунге–Кутты 5

2.2 Априорный выбор шага интегрирования 5

3. Решение задания 7

Вывод 10

Список литературы 10

Приложение А – Текст программы 11

Приложение Б – Таблица погрешности 12


Введение

В процессе выполнения данной контрольной работе была написана программа Matlab, основной задачей которой является решение системы ОДУ методом Рунге-Кутты 4-5 порядка. Система ОДУ была решена по уравнениям и данным, заданным согласно варианту. Также было реализовано решение системы ОДУ стандартным решателем MATLAB – функцией ode45. Результат ее решения сравнен с результатом написанной программы в точке T/2. Относительные погрешности, полученные в результате сравнения, занесены в таблицу погрешностей. Также был создан видеофайл формата avi с помощью функции VideoWritter, в котором показано движение точки в декартовой системе координат. Данный видеофайл был записан на диск формата DVD-RW.

1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Цель работы.

Научиться решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений в программе Matlab, научиться реализовывать алгоритмы шага интегрирования, строить трехмерный график движения точки в декартовой системе координат и реализовывать график движения в видеофайле.

Задание на контрольную работу.

  1.  Решить заданную систему обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) методом Рунге - Кутты 4-5-го порядка, разработав собственную программу в Matlab в виде m-файла, а также решить задачу с помощью решателя Matlab (использовать как эталонное решение).
  2.  В разработанной программе реализовать выбор шага интегрирования по алгоритмам, приведенным в соответствии с заданным вариантом. При решении стандартным решателем Matlab, использовать автоматический шаг.
  3.  Решение, полученное с помощью разработанной программы, сравнить с эталонным решением в точке. Результаты сравнения представить в виде таблицы относительных погрешностей решения. Сделать выводы о точности решения.
  4.  Построить отдельно графики , , , а также трехмерный график движения точки в декартовой системе координат средствами Matlab.
  5.  Создать видеофайл решения задачи, используя функцию VideoWriter: движение точки в трехмерной декартовой системе координат (представить на CD).

Индивидуальное задание.

№ п/п

Система ОДУ

Начальные условия

Граничные условия

Метод выбора шага интегрирования

24

0.0

0.1

0.0

6.0

Априорный


2. Теоретические сведения

2.1 Метод Рунге–Кутты

Методы Рунге — Кутты — важное семейство численных алгоритмов решения обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Данные итеративные методы явного и неявного приближённого вычисления были разработаны около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М. В. Куттой.

Формально, методом Рунге — Кутты является модифицированный и исправленный метод Эйлера, они представляют собой схемы второго порядка точности. Существуют стандартные схемы третьего порядка, не получившие широкого распространения. Наиболее часто используется и реализована в различных математических пакетах стандартная схема четвёртого порядка. Иногда при выполнении расчётов с повышенной точностью применяются схемы пятого и шестого порядков. Построение схем более высокого порядка сопряжено с большими вычислительными трудностями. Методы седьмого порядка должны иметь по меньшей мере девять стадий, в схему восьмого порядка входит 11 стадий. Хотя схемы девятого порядка не имеют большой практической значимости, неизвестно, сколько стадий необходимо для достижения этого порядка точности. Аналогичная задача существует для схем десятого и более высоких порядков.

Метод Рунге — Кутты четвёртого порядка столь широко распространён, что его часто называют просто методом Рунге — Кутты. Рассмотрим задачу Коши:

Тогда приближенное значение в последующих точках вычисляется по итерационной формуле:

Вычисление нового значения проходит в четыре стадии:

где  — величина шага сетки по .

Этот метод имеет четвёртый порядок точности, то есть суммарная ошибка на конечном интервале интегрирования имеет порядок  (ошибка на каждом шаге порядка ).

2.2 Априорный выбор шага интегрирования

Величина x0 (значение решения в узле, для которого выбирается шаг h), ε, ∆ (допустимые относительная и абсолютная погрешности) считаются заданными. Вначале вычисляются масштабирующие множители αi, i [1 : n], если она задана пользователем, иначе:

Затем вычисляется величина τ:

1/u, 1/v вычисляются интерполированием, ρ = ρ(α) и h = τρ.


3. Решение задания

Программа запускается в файле b2.m. Сначала была объявлена функция a2 с добавлением трех дифференциальных уравнений из файла a2, начальные условия, граничные условия и точность интегрирования. Далее функция запускается с учетом объявленных значений. Также в файле b2.m выполняется графическая часть работы. Сначала строятся графики с приближенными значениями функций f(x), f(y), f(z) по отдельности.

Рисунок 1 – сравнение метода Рунге-Кутты с функцией ode45 по уравнению X(T).

Рисунок 2 – сравнение метода Рунге-Кутты с функцией ode45 по уравнению Y(T).

Рисунок 3 – сравнение метода Рунге-Кутты с функцией ode45 по уравнению Z(T).

Затем была объявлена функция реализующая решение ОДУ стандартным решателем MATLAB (функция ode45). После вычислений был построен график по полученным значениям.

Далее был создан видеофайл формата avi с помощью функции VideoWriter и открывается для того, чтобы вписать в него информацию. В цикле for для всех приближенных значений функций f(x), f(y), f(z) создаем трехмерный график и добавляем точку, которая должна двигаться по полученной трехмерной декартовой системе координат. В цикле были заданы координаты точки относительно каждой оси, по которым она должна двигаться. В конце файла b2.m файл закрывается. Видеофайл с движением точки в декартовой системе координат был записан на диск формата DVD-RW.

Рисунок 4 – декартова система координат движения точки.

В файле a2.m (функции) были заданы три функции, составляющие систему дифференциальных уравнений и алгоритм решения ОДУ стандартным решателем MATLAB (функция ode45). и основной цикл программы численного решения системы ОДУ. Как начальное условие были введены три заданные функции для решения ОДУ, границы диапазона уравнений, точность решения, начальный шаг интегрирования и начальные условия x(0), y(0), x(0), которые записаны в запускающем файле b2.m. Основной цикл while выполняется до тех пор, пока диапазон не сдвинется к верхней границе. Далее идет вложенный цикл for, который работает до тех пор, пока логическое значение истинно. Сначала берется исходный шаг h и по нему высчитывается значение производных функций до производной 4 порядка по формулам:

Далее высчитывалось приближенное значение трех дифференциальных уравнений в последующих точках по формуле: . Далее идет вычисление априорного шага интегрирования и новых значений для следующей итерации.


Вывод

В процессе выполнения контрольной работы была разработана реализация системы обыкновенных дифференциальных уравнений в программе Matlab, алгоритма шага интегрирования, трехмерного графика движения точки в декартовой системе координат и реализация графика движения в видеофайле.

Список литературы

1) Шампайн Л. Ф., Гладвел И., Томпсон С. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений с использованием MATLAB: Учебное пособие. 1-е изд. – СПб.: Лань, 2009, 304 с.

2) Чарльз Генри Эдвардс, Дэвид Э. Пенни. Дифференциальные уравнения и краевые задачи: моделирование и вычисление с помощью Mathematica, Maple и MATLAB. 3-е издание. – Диалектика-Вильямс, 2007, 450 с.

3) Е. Р. Алексеев, О. В. Чеснокова Решение задач вычислительной математики в пакетах Mathcad 12, MATLAB 7, Maple 9. Серия: Самоучитель. – М.: НТ Пресс, 2006,496 стр.


Приложение А – Текст программы

Файл a2.m

function [x, y, te, ye] = a2(f,x,h0,y0,e)

function с2 = div(t,Y)

% далее запишем систему ДУ

dy = ones(length(y),1);

dy(1) = y(1)*cos(y(2))-y(3);

dy(2) = sqrt(abs(y(2)^2-y(1)^3))+3*y(3);

dy(3) = y(2)^2*sin(y(1))+0.1;

end

% f - имя функции системы,y0 - начальные условия

% x - интервал времени

% ho - начальный шаг интегрирования

% e - точность

jmax = 1000;

h    = h0;

j    = 1;

while j < jmax

   N    = length(y0);

   H    = max(x);

   n  = ceil((H-x(1))/h);

   y  = zeros(N,n+1);

   x(1) = min(x);

   for k=1:1:N

       y(k,1) = y0(k);

   end

   for i=1:1:n

       x(i+1) = x(i) + h;

   end

   for i=2:1:n+1

       k1 = h.*f(x(i-1),y(:,i-1));

       k2 = h.*f(x(i-1)+h/2,y(:,i-1)+k1/2);

       k3 = h.*f(x(i-1)+h/2,y(:,i-1)+k2/2);

       k4 = h.*f(x(i),y(:,i-1)+k3);

       dy = (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6;

       y(:,i) = y(:,i-1) + dy;

   end

   L(j) = n+1;

   if j ~= 1

      for i3=1:1:N

          M(i3) = max(abs(Y2(i3,:) - Y1(i3,:)));

          M11(i3) = max(abs(y(i3,:)));

          M22(i3) = max(abs(y(i3,:)));

      end   

      M1 = max(M11);

      M2 = max(M22);

      for i1=1:1:N

          for i2=1:1:L(j-1)

              Y2(i1,i2) = y(i1,2*i2-1)/M2;

          end

          for i2=1:1:L(j)

           Y1(i1,i2) = y(i1,i2)/M1;

       end

      end   

   end

   if (j > 1) && (max(M) <= e)

       break;

   end

   h = h/2;

   j = j+1;

end

x = x';

y = y';

te = x(n+1);

ye = y(n+1,:);

end

Файл b2.m

[t,Y,te1,ye1]  = a2(@div,[0 6],0.2,[0, 0.1, 0],0.01);

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'Метод Рунге-Кутта (X(T))')

title('Метод Рунге-Кутта (X(T))')

legend('X(T)');

plot(t,Y(:,1),'k');         

grid on;

xlabel('T');

ylabel('X');

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'Метод Рунге-Кутта (Y(T))')

title('Метод Рунге-Кутта (Y(T))')

legend('Y(T)');

plot(t,Y(:,2),'b');         

grid on;

xlabel('T');

ylabel('Y');

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'Метод Рунге-Кутта (Z(T))')

title('Метод Рунге-Кутта (Z(T))')

legend('Z(T)');

plot(t,Y(:,3))         

grid on;

xlabel('T');

ylabel('Z');

 

[x, y, te2, ye2] = ode45(@div,[ [0 6],[0, 0.1, 0]); % решение через ode45

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'ode45 (X(T))')

title('ode45 (X(T))')

plot(x, y(:,1))

legend('X(T) ode45');

grid on;

xlabel('T');

ylabel('X');

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'ode45 (Y(T))')

title('ode45 (Y(T))')

plot(x, y(:,2))

legend('Y(T) ode45');

grid on;

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'ode45 (Z(T))')

title('ode45 (Z(T))')

plot(x, y(:,3))

legend('Z(T) ode45');

grid on;

 

t=[0 6];                              % границы

[x, y, te, ye] = ode45(@div,t,[0, 0.1, 0]);

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'Метод Рунге-Кутта (движение точки)')

mov = VideoWriter('rgr.avi');       % создание видеофайла

mov.FrameRate = 25;

open(mov);

for i = 1:length(T)

   plot3(Y(:,1),Y(:,2),Y(:,3),'-k',...  % построение графика

       Y(i,1),Y(i,2),Y(i,3),'*r')

   view(-38+0.1*i,26+0.1*i)

   view( [ 15 , 25 ] )

   xlim([min(Y(:,1)), max(Y(:,1))])

   ylim([min(Y(:,2)), max(Y(:,2))])

   zlim([min(Y(:,3)), max(Y(:,3))])

   grid on

   title(['T=',num2str(T(i),'%1.3f'),])

   % заголовок графика со значением Т

   xlabel('X(T)')

   ylabel('Y(T)')

   zlabel('Z(T)')

   F = getframe(gcf);

   writeVideo(mov,F);    % запись видео

end

close(mov);

Приложение Б – Таблица погрешности

Функция ode45

Собственная функция

Относительная погрешность (%)

X(t)

-1.763379798047849

-1.763118495173552

0.999852

Y(t)

0.004430856890985

0.004528856919895

1.022118

Z(t)

-0.006494568945723

-0.006351795448609

0.978017

Вывод: погрешность собственной функции, реализующей метод Рунге-Кутты, не превышает 1,02 %.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

33948. Статистические ряды распределения. Определение, элементы и виды ряда распределения 13.31 KB
  Статистические ряды распределения. Определение элементы и виды ряда распределения. Ряд распределения упорядоченное распределение ед. Если за основу группировки взят качественный признак то такой ряд распределения называют атрибутивным распределение по видам труда по полу по профессии по религиозному признаку национальной принадлежности и т.
33949. Алгоритм группировки с равными интервалами 11.61 KB
  2 Определяется величина интервала: I = xmx – xmin n где xmx – максимальное значение признака исслед.совокупности; xmin – минимальное значение признака в стат. 3 Определяются границы каждого интервала: для первого интервала: от xmin до xmini для второго интервала: от xmini до xmin2i для nго интервала: от xminin1 до xmx 4 Подсчитывают число единиц попавших в интервал.
33950. Сущность статистического показателя, его атрибуты. Классификация статистических показателей 13.1 KB
  По качественной стороне выделяют: Показатели свойств конкретных объектов – их особенность состоит в том что их качественное содержание определяется предметной наукой. Показатели статистических свойств могут быть определены для любых массовых процессов и явлений. К таким показателям относят: средние величины показатели вариаций показатели связей. В этом отношении все показатели подразделяются на: абсолютные отражают физические размеры изучаемых статистических явлений или процессов а именно:их массу площадь объем протяженность ит.
33951. Абсолютные показатели 11.52 KB
  Абсолютные показатели могут быть только именованными числами где единица измерения выражается в конкретных цифрах. В зависимости от сущности исследуемого явления и поставленных задач единицы измерения могут быть натуральными условнонатуральными стоимостными и трудовыми. Натуральные единицы измерения соответствуют потребительским или природным свойствам товара или предмета и оцениваются в физических мерах массы длины объема килограмм тонна метр и т. Стоимостные единицы измерения оценивают социальноэкономические процессы и явления в...
33952. Относительные показатели 12.11 KB
  Относительные величины используемые в статистической практике: относительная величина структуры; относительная величина координации; относительная величина планового задания; относительная величина выполнения плана; относительная величина динамики; относительная величина сравнения; относительная величина интенсивности.
33953. Определение и формы выражения относительных показателей 11.17 KB
  Определение и формы выражения относительных показателей Относительные показатели представляют собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражают соотношение между количественными характеристиками соц. Поэтому по отношению к абсолютным показателям относительные показатели являются производными вторичными. составляют относительные величины интенсивности.
33954. ДИВЕРТИКУЛ МЕККЕЛЯ 22 KB
  его стенка содержит все слои кишки. Клиническая картина В 95 случаев протекает бессимптомно Клиническая картина возникает при присоединении осложнений У детей возникает пептическое изъязвление близлежащей слизистой оболочки подвздошной кишки что нередко является причиной массивного кишечного кровотечения У взрослых Острый дивертикулит. Если в ходе операции обнаружен интактный червеобразный отросток необходима ревизия подвздошной кишки примерно на протяжении 100 см от илеоцекального угла Непроходимость кишечника вследствие...
33956. Механическая кишечная непроходимость. Классификация. Этиология. Патогенез. Клиника. Дифдиагноз и лечение. Причины смерти при механической непроходимости 46.5 KB
  Причины смерти при механической непроходимости. К сочетанной механической непроходимости кишечника относят инвагинацию внедрение одной кишки в другую. При этом подчеркивается только этиологический момент возникновения непроходимости наличие спаек в брюшной полости которые могут быть результатом хирургических вмешательств или воспалительных заболеваний органов брюшной полости. При острой обтурационной непроходимости в кишках выше места препятствия начинают скапливаться...