2.3 数值积分
2.3.1 一元函数的数值积分
函数1 quad 、quadl 、quad8
功能 数值定积分，自适应Simpleson 积分法。
格式 q = quad(fun,a,b) %近似地从a 到b 计算函数fun 的数值积分，误差为10-6。
若给fun 输入向量x ，应返回向量y ，即fun 是一单值函数。
q = quad(fun,a,b,tol) %用指定的绝对误差tol 代替缺省误差。tol 越大，函数计
算的次数越少，速度越快，但结果精度变小。
q = quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2,…) %将可选参数p1,p2,…等传递给函数
fun(x,p1,p2,…)，再作数值积分。若tol=[]或trace=[]，则用缺省值进行计算。
[q,n] = quad(fun,a,b,…) %同时返回函数计算的次数n
… = quadl(fun,a,b,…) %用高精度进行计算，效率可能比quad 更好。 … = quad8(fun,a,b,…) %该命令是将废弃的命令，用quadl 代替。 例2-40
>>fun = inline(‘3*x.^2./(x.^3-2*x.^2+3)’); equivalent to: function y=funn(x)
y=3*x.^2./(x.^3-2*x.^2+3);
>>Q1 = quad(fun,0,2) >>Q2 = quadl(fun,0,2)
计算结果为：
Q1 =
3.7224 Q2 =
3.7224
补充：复化simpson 积分法程序
程序名称 Simpson.m
调用格式 I=Simpson('f_name',a,b,n)
程序功能 用复化Simpson 公式求定积分值
输入变量 f_name 为用户自己编写给定函数()y f x 的M 函数而命名的程序文件名 a 为积分下限
b 为积分上限
n 为积分区间[,]a b 划分成小区间的等份数 输出变量 I 为定积分值 程序
function I=simpson(f_name,a,b,n) h=(b-a)/n; x=a+(0:n)*h; f=feval(f_name,x); N=length(f)-1;
if N==1
fprintf('Data has only one interval') return; end if N==2
I=h/3*(f(1)+4*f(2)+f(3)); return; end if N==3
I=3/8*h*(f(1)+3*f(2)+3*f(3)+f(4)); return; end I=0;
if 2*floor(N/2)==N
I=h/3*(2*f(N-2)+2*f(N-1)+4*f(N)+f(N+1)); m=N-3; else m=N; end
I=I+(h/3)*(f(1)+4*sum(f(2:2:m))+2*f(m+1)); if m>2
I=I+(h/3)*2*sum(f(3:2:m)); end
例题 求0
sin I xdx π
=
?
。
解 先编制sin y x =的M 函数。程序文件命名为sin_x.m 。
function y=sin_x(x) y=sin(x)
将区间4等份，调用格式为
I=Simpson (’sin _x’,0,pi,4)
计算结果为
y =
0 0.7071 1.0000 0.7071 0.0000
I =
2.0046
将区间20等份，调用格式为
I=Simpson (’sin _x’,0,pi,20)
计算结果为
y =
0 0.1564 0.3090 0.4540 0.5878 0.7071 0.8090
0.8910 0.9511 0.9877 1.0000 0.9877 0.9511 0.8910 0.8090 0.7071 0.5878 0.4540 0.3090 0.1564 0.0000
I =
2.0000
重做上例2—40：simpson('funn',0,2,100)
函数2 trapz
功能 梯形法数值积分
格式 T = trapz(Y) %用等距梯形法近似计算Y 的积分。若Y 是一向量，则trapz(Y)
为Y 的积分；若Y 是一矩阵，则trapz(Y)为Y 的每一列的积分；若Y 是一多维阵列，则trapz(Y)沿着Y 的第一个非单元集的方向进行计算。
T = trapz(X,Y) %用梯形法计算Y 在X 点上的积分。若X 为一列向量，Y 为
矩阵，且size(Y,1) = length(X)，则trapz(X,Y)通过Y 的第一个非单元集方向进行计算。
T = trapz(…,dim) %沿着dim 指定的方向对Y 进行积分。若参量中包含X ，则
应有length(X)=size(Y ,dim)。
例2-41
>>X = -1:.1:1;
>>Y = 1./(1+25*X.^2); >>T = trapz(X,Y)
计算结果为：
T =
0.5492
补充： 复化梯形积分法程序
程序名称 Trapezd.m
调用格式 I=Trapezd('f_name',a,b,n) 程序功能 用复化梯形公式求定积分值
输入变量 f_name 为用户自己编写给定函数()y f x 的M 函数而命名的程序文件名 a 为积分下限
b 为积分上限
n 为积分区间[,]a b 划分成小区间的等份数 输出变量 I 为定积分值 程序
function I=Trapezd(f_name,a,b,n) h=(b-a)/n;
x=a+(0:n)*h; f=feval(f_name,x);
I=h*(sum(f)-(f(1)+f(length(f)))/2); hc=(b-a)/100; xc=a+(0:100)*hc; fc=feval(f_name,xc); plot(xc,fc,'r');
hold on ;
title('Trapezoidal Rule');xlabel('x');ylabel('y'); plot(x,f);
plot(x,zeros(size(x))) ; for i=1:n;
plot([x(i),x(i)],[0,f(i)]); end
补充例题 求0
sin I xdx π
=
?
。
解 先编制sin y x =的M 函数。程序文件命名为sin_x.m 。
function y=sin_x(x) y=sin(x);
将区间4等份，调用格式为
I=Trapezd(’sin _x’,0,pi,4)
计算结果为
I=1.8961
将区间20等份，调用格式为
I=Trapezd(’sin _x’,0,pi,20)
计算结果为
I= 1.9959
图A.5表示了复化梯形求积的过程。
（1）区间4等份（2）区间20等份
重做上例2-41：
function y=li2_41(x)
y = 1./(1+25*x.^2);
I=Trapezd(’li2_41’,-1,1,100)
函数3 rat,rats
功能有理分式近似。虽然所有的浮点数值都是有理数，有时用简单的有理数字（分子与分母都是较小的整数）近似地表示它们是有必要的。函数rat将试图做到这一点。对于有连续出现的小数的数值，将会用有理式近似表示它们。函数rats调用函数rat，且返回字符串。
格式[N,D] = rat(X) %对于缺省的误差1.e-6*norm(X(:),1)，返回阵列N与D，
使N./D近似为X。
[N,D] = rat(X,tol) %在指定的误差tol范围内，返回阵列N与D，使N./D近
似为X。
rat(X)、rat(X…) %在没有输出参量时，简单地显示x的连续分数。
S = rats(X,strlen) %返回一包含简单形式的、X中每一元素的有理近似字符
串S，若对于分配的空间中不能显示某一元素，则用星号
表示。该元素与X中其他元素进行比较而言较小，但并
非是可以忽略。参量strlen为函数rats中返回的字符串元
素的长度。缺省值为strlen=13，这允许在78个空格中有
6个元素。
S = rats(X) %返回与用MA TLAB命令format rat显示 X相同的结果给S。
例2-42
>>s = 1-1/2+1/3-1/4+1/5-1/6+1/7
>>format rat
>>S1 = rats(s)
>>S2 = rat(s)
>>[n,d] = rat(s)
>>PI1 = rats(pi)
>>PI2 = rat(pi)
计算结果为：
s =
0.7595
S1 =
319/420
S2 =
1 + 1/(-4 + 1/(-6 + 1/(-3 + 1/(-5))))
n =
319
d =
420
PI1 =
355/113
PI2 =
3 + 1/(7 + 1/(16))
2.3.2 二元函数重积分的数值计算
函数1 dblquad
功能矩形区域上的二重积分的数值计算
格式q = dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax) %调用函数quad在区域[xmin,xmax, ymin,ymax]上计算二元函数z=f(x,y)的二重积分。输入向量x，标量y，则f(x,y)
必须返回一用于积分的向量。
q = dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol) %用指定的精度tol代替缺省精度10-6，再进行计算。
q = dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol,method) %用指定的算法method代替缺省算法quad。method的取值有@quadl或用户指定的、与命令quad与quadl
有相同调用次序的函数句柄。
q = dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol,method,p1,p2,…) %将可选参数p1,p2,..等传递给函数fun(x,y,p1,p2,…)。若tol=[]，method=[]，则使用缺省精
度和算法quad。
例2-43
>>fun = inline(’y./sin(x)+x.*exp(y)’);
>>Q = dblquad(fun,1,3,5,7)
计算结果为：
Q =
3.8319e+003
2.4 常微分方程数值解
函数ode45、ode23、ode113、ode15s、ode23s、ode23t、ode23tb
功能常微分方程（ODE）组初值问题的数值解
参数说明：
solver为命令ode45、ode23,ode113,ode15s,ode23s,ode23t,ode23tb之一。
Odefun 为显式常微分方程y’=f(t,y)，或为包含一混合矩阵的方程M(t,y)*y’=f(t,y)。命令ode23只能求解常数混合矩阵的问题；命令ode23t与ode15s可以求解奇异矩
阵的问题。
Tspan 积分区间（即求解区间）的向量tspan=[t0,tf]。要获得问题在其他指定时间点t0,t1,t2,…上的解，则令tspan=[t0,t1,t2,…,tf]（要求是单调的）。
Y0 包含初始条件的向量。
Options 用命令odeset设置的可选积分参数。
P1,p2,… 传递给函数odefun的可选参数。
格式[T,Y] = solver(odefun,tspan,y0) %在区间tspan=[t0,tf]上，从t0到tf，用初始条件y0求解显式微分方程y’=f(t,y)。对于标量t与列向量y，函数f=odefun(t,y)
必须返回一f(t,y)的列向量f。解矩阵Y中的每一行对应于返回的时间列
向量T中的一个时间点。要获得问题在其他指定时间点t0,t1,t2,…上的解，
则令tspan=[t0,t1,t2,…,tf]（要求是单调的）。
[T,Y] = solver(odefun,tspan,y0,options) %用参数options（用命令odeset生成）设置的属性（代替了缺省的积分参数），再进行操作。常用的属性包括相
对误差值RelTol（缺省值为1e-3）与绝对误差向量AbsTol（缺省值为每
一元素为1e-6）。
[T,Y] =solver(odefun,tspan,y0,options,p1,p2…) 将参数p1,p2,p3,..等传递给函数odefun，再进行计算。若没有参数设置，则令options=[]。
1．求解具体ODE的基本过程：
（1）根据问题所属学科中的规律、定律、公式，用微分方程与初始条件进行描述。
F(y,y’,y’’,…,y (n),t) = 0
y(0)=y 0,y’(0)=y 1,…,y (n-1)(0)=y n-1
而y=[y;y(1);y(2);…,y(m-1)]，n 与m 可以不等
（2）运用数学中的变量替换：y n =y (n-1),y n-1=y (n-2),…,y 2=y 1=y ，把高阶（大于2阶）的方
程（组）写成一阶微分方程组：?????????
???=??????
????????'''=')y ,t (f )y ,t (f )y ,t (f y y y y n 21n 21
，????????????=????????????=n 10n 210y y y )0(y )0(y )0(y y （3）根据（1）与（2）的结果，编写能计算导数的M-函数文件odefile 。
（4）将文件odefile 与初始条件传递给求解器Solver 中的一个，运行后就可得到ODE 的、在指定时间区间上的解列向量y （其中包含y 及不同阶的导数）。
2．求解器Solver 与方程组的关系表见表2-3。
表2-3
3．因为没有一种算法可以有效地解决所有的ODE 问题，为此，MA TLAB 提供了多种求解器Solver ，对于不同的ODE
问题，采用不同的Solver 。
表2-4 不同求解器Solver 的特点
差、相对误差、步长等）。
表2-5 Solver 中options 的属性
注意：
（1）求微分方程数值解的函数命令中，函数odefun 必须以dx/dt 为输出量，以t,x 为输入量。
（2）用于解n 个未知函数的方程组时，M 函数文件中的待解方程组应以x 的向量形式写成。
例题A.7 解微分方程sin y x '=，其中000,1x y ==- 首先，将导数表达式的右端编写成一个liA7.m 函数程序：
function yy=liA7(x,y) yy=sin(x);
然后直接调用：[x,y]=ode23('liA7',[0,pi],-1) plot(x,y)
例4.用微分方程的数值解法求解微分方程π
212
t y y -=+''，设自变量t 的初始值为0,
终值为3pi,初始条件y(0)=0,y ’(0)=0
解：将高阶微分方程化为一阶微分方程组，即用变量代换：
???
? ??'=???? ??=y y x x x 21 ????
? ?
?-
+-=???? ??'''=???? ??''='π212
1221t x x y y x x x =)21(100110221πt x x -???
?
??+???? ?????? ??- 这样，将导数表达式的右端编写成一个exf.m 函数程序
function xdot=exf(t,x) u=1-(t.^2)/(2*pi);
xdot=[0 1;-1 0]*x+[0 1]'*u;
然后，在主程序中调用已有的数值积分函数进行积分：
clf;t0=0;tf=3*pi;x0=[0;0] [t,x]=ode23('exf',[t0,tf],x0) y=x(:,1)
例5，求二阶微分方程π
ππ2
)2(,2)2(,0)2
1(22-
='==-+'+''y y y x y x y x 的数值解
解：首先变量代换：???
?
??'=???? ??=y y z z z 21 ???
? ??-+-=???? ??''='122
221)121(z x x z z z z z 这样，将导数表达式的右端编写成一个jie3.m 函数程序
function f=jie3(x,z) f=[0 1;1/(2*x^2)-1 -1/x]*z;
然后，在主程序中调用已有的数值积分函数进行积分： [x,z]=ode23('jie3',[pi/2,pi],[2;-2/pi]) plot(x,z(:,1))
例2-45 求解描述振荡器的经典的Ver der Pol 微分方程0)1(222=+--y dt
dy y dt y d μ y(0)=1，y’(0)=0
令x1=y ，x2=dy/dt ，则 dx1/dt = x2
dx2/dt = μ(1-(x1)^2)*x2-x1
编写函数文件verderpol.m ：
function xprime = verderpol(t,x) global MU
xprime = [x(2);MU*(1-x(1)^2)*x(2)-x(1)];
再在命令窗口中执行：
>>global MU >>MU = 7; >>Y0=[1;0]
>>[t,x] = ode45(‘verderpol’,0,40,Y0); >>x1=x(:,1);x2=x(:,2); >>plot(t,x1,t,x2)
图形结果为图2-20。
图2-20 Ver der Pol 微分方程图
A.4.1 改进的Euler 法程序
程序名称 Eulerpro.m
调用格式 [X,Y]=Eulerpro('fxy',x0,y0, xend ,h) 程序功能
解常微分方程
输入变量 fxy 为用户编写给定函数(,)y f x y '=的M 函数文件名 x0,xend 为起点和终点 y0为已知初始值 h 为步长
输出变量 X 为离散的自变量 Y 为离散的函数值 程序
function[x,y]=Eulerpro(fxy,x0,y0, xend, h) n=fix((xend-x0)/h); y(1)=y0; x(1)=x0; for k=2:n x(k)=0; y(k)=0; end for i=1:(n-1) x(i+1)=x0+i*h;
y1=y(i)+h*feval(fxy,x(i),y(i)); y2=y(i)+h*feval(fxy,x(i+1),y1); y(i+1)=(y1+y2)/2; end plot(x,y)
例题A.7 解微分方程sin y x '=，其中000,1x y ==-。 解 先编制sin y x '=的M 函数。程序文件命名为fxy.m 。
function Z=fxy(x,y) Z=sin(x);
取步长0.1，调用格式为
[X,Y]=Eulerpro(‘fxy’,0,-1, pi ,0.1)
计算结果如图A.6所示。
图 A.6 微分方程求解结果
x =
0 0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000 0.6000 0.7000 0.8000 0.9000 1.0000 1.1000 1.2000 1.3000 1.4000 1.5000 1.6000 1.7000 1.8000 1.9000 2.0000 2.1000 2.2000 2.3000 2.4000 2.5000 2.6000 2.7000 2.8000 2.9000 3.0000 y =
-1.0000 -0.9950 -0.9801 -0.9554 -0.9211 -0.8777 -0.8255 -0.7650 -0.6970 -0.6219 -0.5407 -0.4541 -0.3629 -0.2681 -0.1707 -0.0715 0.0283 0.1279 0.2262 0.3222 0.4150 0.5036 0.5872 0.6649 0.7359 0.7996 0.8553 0.9025 0.9406 0.9693 0.9883
A.4.2 Runge-Kutta 法程序
程序名称 RungKt4.m
调用格式 [X,Y]＝RungKt4('fxy',x0,y0,xend,M) 程序功能
解常微分方程
输入变量 fxy 为用户编写给定函数(,)y f x y '=的M 函数文件名 x0,xend 为起点和终点 y0为已知初始值 M 为步长数
输出变量 X 为离散的自变量 Y 为离散的函数值 程序
function [X,Y]=Rungkt4(fxy,x0,y0,xend,M) h=(xend-x0)/M; X=zeros(1,M+1); Y=zeros(1,M+1); X=x0:h:xend; Y(1)=y0; for i=1:M
k1=h*feval(fxy,X(i),Y(i));
k2=h*feval(fxy,X(i)+h/2,Y(i)+k1/2); k3=h*feval(fxy,X(i)+h/2,Y(i)+k2/2); k4=h*feval(fxy,X(i)+h,Y(i)+k3); Y(i+1)=Y(i)+(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;
end plot(X,Y)
例题A.8 解微分方程sin y x '=，其中000,1x y ==-。 解 先编制sin y x '=的M 函数。文件名取为fxy.m 。
function Z=fxy(x,y) Z=sin(x);
取步长数为30，调用格式为
[X,Y]= Rungkt4('fxy',0,-1,pi,30)
计算结果如图A.7所示。 X =
0 0.1047 0.2094 0.3142 0.4189 0.5236 0.6283 0.7330 0.8378 0.9425 1.0472 1.1519 1.2566 1.3614 1.4661 1.5708 1.6755 1.7802 1.8850 1.9897 2.0944 2.1991 2.3038 2.4086 2.5133 2.6180 2.7227 2.8274 2.9322 3.0369 3.1416
图 A.7 微分方程的求解过程
Y =
-1.0000 -0.9945 -0.9781 -0.9511 -0.9135 -0.8660 -0.8090 -0.7431 -0.6691 -0.5878 -0.5000 -0.4067 -0.3090 -0.2079 -0.1045 0.0000 0.1045 0.2079 0.3090 0.4067 0.5000 0.5878 0.6691 0.7431 0.8090 0.8660 0.9135 0.9511 0.9781 0.9945 1.0000
偏微分方程数值解试题(０6B ） 参考答案与评分标准 信息与计算科学专业 一(10分）、设矩阵A 对称，定义)(),(),(2 1)(n R x x b x Ax x J ∈-=，)()(0x x J λλ?+=.若0)0('=?，则称称0x 是)(x J 的驻点(或稳定点).矩阵A 对称(不必正定)，求证0x 是)(x J 的驻点的充要条件是:0x 是方程组 b Ax =的解 解: 设n R x ∈0是)(x J 的驻点，对于任意的n R x ∈,令 ),(2),()()()(2 000x Ax x b Ax x J x x J λλλλ?+-+=+=, （3分) 0)0('=?,即对于任意的n R x ∈,0),(0=-x b Ax ,特别取b Ax x -=0，则有0||||),(2000=-=--b Ax b Ax b Ax ，得到b Ax =0． (3分) 反之,若n R x ∈0满足b Ax =0,则对于任意的x ,)(),(2 1)0()1()(00x J x Ax x x J >+==+??,因此0x 是)(x J 的最小值点. (４分） 评分标准：)(λ?的展开式3分, 每问3分，推理逻辑性１分 二（10分）、 对于两点边值问题:?????==∈=+-=0 )(,0)(),()('b u a u b a x f qu dx du p dx d Lu 其中]),([,0]),,([,0)(min )(]),,([0min ],[1b a H f q b a C q p x p x p b a C p b a x ∈≥∈>=≥∈∈ 建立与上述两点边值问题等价的变分问题的两种形式：求泛函极小的Ritz 形式和Galerkin 形式的变分方程。 解: 设}0)(),,(|{11=∈=a u b a H u u H E 为求解函数空间,检验函数空间．取),(1b a H v E ∈,乘方程两端,积分应用分部积分得到 (３分) )().(),(v f fvdx dx quv dx dv dx du p v u a b a b a ==+=??,),(1 b a H v E ∈? 即变分问题的Galerkin 形式. （3分)
第8章 常微分方程边值问题的数值解法 引 言 第7章介绍了求解常微分方程初值问题的常用的数值方法；本章将介绍常微分方程的边值问题的数值方法。 只含边界条件(boundary-value condition)作为定解条件的常微分方程求解问题称为常微分方程的边值问题(boundary-value problem). 为简明起见，我们以二阶边值问题为 则边值问题(8.1.1)有唯一解。 推论 若线性边值问题 ()()()()()(),, (),()y x p x y x q x y x f x a x b y a y b αβ'''=++≤≤?? ==? (8.1.2) 满足 (1) (),()p x q x 和()f x 在[,]a b 上连续； (2) 在[,]a b 上, ()0q x >, 则边值问题(8.1.1)有唯一解。 求边值问题的近似解，有三类基本方法： (1) 差分法(difference method)，也就是用差商代替微分方程及边界条件中的导数，最终化为代数方程求解； (2) 有限元法(finite element method)；
(3) 把边值问题转化为初值问题，然后用求初值问题的方法求解。 差分法 8.2.1 一类特殊类型二阶线性常微分方程的边值问题的差分法 设二阶线性常微分方程的边值问题为 (8.2.1)(8.2.2) ()()()(),,(),(), y x q x y x f x a x b y a y b αβ''-=<
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 《常分方程数值解法》试题一及答案 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1．用欧拉法解初值问题???1 =060≤≤0--='2)() .(y x xy y y ，取步长 h =0.2.计算 过程保留4位小数。 解：h =0.2, f (x )=－y －xy 2.首先建立欧拉迭代公式 ),,k )(y x (y .y hx hy y )y ,x (hf y y k k k k k k k k k k k 21042021=-=--=+=+ 当k =0，x 1=0.2时，已知x 0=0,y 0=1，有 y (0.2)≈y 1=0.2×1(4－0×1)＝0.800 0 当k ＝1，x 2=0.4时，已知x 1=0.2, y 1=0.8，有 y (0.4)≈y 2=0.2×0.8×(4－0.2×0.8)＝0.614 4 当k =2，x 3=0.6时，已知x 2=0.4,y 2=0.614 4，有 y (0.6)≈y 3=0.2×0.614 4×(4－0.4×0.4613)＝0.800 0 2．对于初值问题? ??1=0='2 )(y xy y 试用(1)欧拉法；(2)欧拉预报－校正公式； (3)四阶龙格－库塔法分别计算y (0.2),y (0.4)的近似值. 3．证明求解初值问题的梯形公式是 y k +1=y k +)],(),([2 11+++k k k k y x f y x f h , h =x k +1－x k (k =0,1,2,…,n －1)，
偏微分方程数值解 （Numerical Methods for Partial Differential Equations） 课程代码：10210801 学位课程/非学位课程：非学位课程 学时/学分：46/3 课程简介： 《偏微分方程数值解》是数学类专业必修的一门专业课。主要内容包括：变分形式和Galerkin有限元法、椭圆型方程的差分方法、抛物型方程的差分方法、双曲型方程的差分方法、离散方程的解法。通过本课程的学习，使学生掌握求解偏微分方程数值解的基本方法，能够根据具体的微分方程使用合适的计算方法。 一、教学目标 1、知识水平教学目标 偏微分方程数值解课程的教学，要使学生掌握椭圆型微分方程、抛物型微分方程、双曲型微分方程等典型方程的差分方法，了解与之相关的理论问题，理解变分原理、有限元方法以及离散方程的解法，理解各种计算方法的收敛条件和收敛速度。 2、能力培养目标 通过偏微分方程数值解课程教学,应注意培养学生以下能力： （1）连续问题离散化能力——掌握科学的思维方法，能够使用差分方法和有限元方法的各种格式对三类典型方程进行离散化处理。 （2）算法分析与设计能力——结合各类偏微分方程的特点，设计各种计算方法，对计算方法的收敛条件和收敛速度等进行分析，具体设计易于上机实现的算法。（3）离散方程组的快速求解能力——理解离散方程组的特点，使用数学软件编程，具体上机实现，进行数值模拟的动手能力。 3、素质培养目标 通过数学物理方程课程教学,应注重培养学生以下素质： （1）具体问题有限化——善于对现实世界中得到的偏微分方程进行有限差分、有限元分析的有限化思想素养。 （2）数值解法定性化——通过学习，引导学生树立偏微分方程数值求解的基本原则，培养学生对数值方法中的稳定性、收敛性和误差等进行定性分析的素质。（3）算法实现程序化——培养学生的创造性和具体实现程序化的思维，使学生学会用数学中算法的观点思考实际问题，用程序和计算机解决数学问题。 二、教学重点与难点 1、教学重点：椭圆型、抛物型、双曲型等微分方程的差分方法，有限元方法。 2、教学难点：各种计算方法的稳定性、收敛性和误差分析，变分形式。 三、教学方法与手段 以教师讲授为主，安排上机实验，辅以习题课、课堂讨论、小论文，注重理论联系实际。 四、教学内容与目标 教学内容教学目标课时分配 （46学时） 1. 边值问题的变分形式 6 二次函数的极值掌握 两点边值问题掌握
《微分方程数值解法》 【摘要】自然界与工程技术中的很多现象，可以归结为微分方程定解问题。其中，常微分方程求解是微分方程的重要基础内容。但是，对于许多的微分方程，往往很难得到甚至不存在精确的解析表达式，这时候，数值解提供了一个很好的解决思路。，针对于此，本文对常微分方程数值解法进行了简单研究，主要讨论了一些常用的数值解法，如欧拉法、改进的欧拉法、Runge —Kutta 方法、Adams 预估校正法以及勒让德谱方法等，通过具体的算例，结合MA TLAB 求解画图，初步给出了一般常微分方程数值解法的求解过程。同时，通过对各种方法的误差分析，让大家对各种方法的特点和适用范围有一个直观的感受。 【关键词】 常微分方程 数值解法 MA TLAB 误差分析 引言 在我国高校，《微分方程数值解法》作为对数学基础知识要求较高且应用非常广泛的一门课程，不仅 在数学专业，其他的理工科专业的本科及研究生教育中开设这门课程．近四十年来，《微分方程数值解法》不论在理论上还是在方法上都获得了很大的发展．同时，由于微分方程是描述物理、化学和生物现象的数学模型基础，且它的一些最新应用已经扩展到经济、金融预测、图像处理及其他领域 在实际应用中，通过相应的微分方程模型解决具体问题，采用数值方法求得方程的近似解，使具体问题迎刃而解。 2 欧拉法和改进的欧拉法 2.1 欧拉法 2.1.1 欧拉法介绍 首先，我们考虑如下的一阶常微分方程初值问题 ???==0 0)() ,('y x y y x f y （2--1） 事实上，对于更复杂的常微分方程组或者高阶常微分方程，只需要将x 看做向量，（2--1）就成了一个一阶常微分方程组，而高阶常微分方程也可以通过降阶化成一个一阶常微分方程组。 欧拉方法是解常微分方程初值问题最简单最古老的一种数值方法，其基本思路就是把（2--1）中的导数项'y 用差商逼近，从而将一个微分方程转化为一个代数方程，以便求解。 设在[]b a ,中取等距节点h ，因为在节点n x 点上，由（2--1）可得：
中国矿业大学2008～2009学年第 1 学期 《微分方程数值解法》试卷（B ）卷 考试时间：100 分钟 考试方式：半开卷 学院 班级 姓名 序号 1、下面关于Euler 公式的结论哪些是正确的（打√）？哪些是错误的（打×）？ （1）二阶方法；（2）一阶方法；（3）显式公式；（4）隐式公式；（5）是数值稳定的。 2、如果微分方程为,(0)1u tu u '==，则用Taylor 级数法求()u h 时，它的前两项为： 。 3、二阶差商 11 2 2i i i u u u h +--+近似二阶导数()i u x ''局部截断误差为 。 4、算术平均11 2 i i u u +-+近似函数值()i u x 的局部截断误差为 。 5、在课本P98差分方程(3.10)中，第二个方程的局部误差是什么？ 。 6、函数空间0()C I ∞ 中函数满足什么性质？ 。 二、（10分）求解常系数齐次差分方程21120,1,2, 1,1 i i i u u u i u u ++-+==?? =-=?的解。 三、（25分）已知数值解公式21132(2)m m m m m u u u h f f +++-+=- （1）写出与它们对应的特征多项式。 （2）这个多步法相容吗？ （3）利用课本P47公式（2.66）求公式的局部截断误差的主项。 （4）讨论这个算法的零稳定性。 （5）求这个算法的绝对稳定区间。 四、（10分）试利用初值问题的数值解公式 11 11(,) (,)n n n n n n n n u u hf x u u u hf x u ++++=+?? =+? （1）构造一个PECE 预测校正系统；
浅谈微分方程数值解法（双语）课堂教学模式 姓名：肖录明 学号：11301010232 摘要：微分方程数值解是高等院校信息与计算科学专业的一门重要专业基础课。这是一门本具有较强实际背景，专门研究科学计算的课程。这门课程理论性较强，公式多而且难记。我们还需要通过一门语言（比如MATLAB语言）来实现我们数值计算算法。由于解微分方程在科学计算中极为常见，故学好这门课程就非常有用且能为以后的学习打下基础。在我国双语教学正在慢慢的被倡导，且益处明显。本文主要探讨该课程的双语教学模式,并对在学习过程中出现的一些问题进行了思考。 关键词：微分方程数值解法双语教学科学计算 1引言 微分方程数值解法在数值分析中占有重要的地位，它以逼近论，数值代数等学科为基础，反过来又推动这些学科的发展。微分方程数值解法就主要研究如何通过离散算法将连续形式的微分方程转化为有限维问题，如代数方程组，进而来求解其近似解[1]。主要包括求解区域网格划分、离散方程的建立、方程性能分析、近似解收敛性分析等环节。微分方程数值解法在科学计算、工程技术等领域有极其广泛的应用，比如在计算物理、化学、流体力学航空航天等很多工程领域都有用到。目前已发展成为一门计算技术学科，其核心理论内容也成为高校计算数学和应用数学等专业的核心基础专业课程之一[2]。
2双语教学的必要性 双语教学主要指中英双语教学，是一种重要的教学模式，具有特殊效果和意义。 1．双语教学可丰富教学模式，转变教学理念，促进教育改革和开放。双语教学提倡用原版教材和国外的教学方式。其语言文字原汁原味，叙述合情合理，注重启发性，内容安排适合学生。这不仅使学生学到专业知识，且有助于提高英语水平，特别是专业英语阅读和写作能力。国外的教学模式以人为本，有助于转变以教师为中心、以学习知识体系为主的教育理念，促进教育改革。 2．双语教学有助于提高学生的人文素质。多学习和运用英语可以让我们发现和扬弃汉语中那些带有落后的人文价值观念和行为方式的词汇和句子，批判地接受一些思想观念和做法，使人的思维灵活有深度，个性得以发展，创新能力不断提高。大范围开展双语教学，有助于培养出具有世界主流人文素质且能很好地参与国际交流和合作的人才。 3．双语教学有助于学生以后在国内外学习、工作、考研和国际合作等带来很多方便。 微分方程数值解法既有数学上严密的逻辑性、独特的理论结构体系，又在各种工程计算中有着重要的应用，因此是联系纯数学理论和工程应用的桥梁和纽带。很多工业应用软件是利用数值方法开发成的，并且大都用英语写成。因此，有必要用双语的形式讲授这门课，让学生在学习专业知识的同时，还掌握专业英语词汇，有助于学生以后的学习和发展。从课程的体系和内容衔接上看，这门课一般安排在大学三年级。这时侯，学生对于数学分析、常微分方程、数学物理方程和计算方法等课程有了很好的基础，其中的很多概念如:导数、定积分、
1. 课本2p 有证明 2. 课本812,p p 有说明 3. 课本1520,p p 有说明 4. Rit2法，设n u 是u 的n 维子空间，12,...n ???是n u 的一组基底，n u 中的任一元素n u 可 表为1n n i i i u c ?==∑ ，则,11 11()(,)(,)(,)(,)22j n n n n n n i j i j j i j j J u a u u f u a c c c f ???=== -=-∑∑是12,...n c c c 的二次函数，(,)(,)i j j i a a ????=，令 () 0n j J u c ?=?，从而得到12,...n c c c 满足1 (,)(,),1,2...n i j i j i a c f j n ???===∑，通过解线性方程组，求的i c ，代入1 n n i i i u c ?==∑， 从而得到近似解n u 的过程称为Rit2法 简而言之，Rit2法：为得到偏微分方程的有穷维解，构造了一个近似解，1 n n i i i u c ?== ∑， 利用,11 11()(,)(,)(,)(,)22j n n n n n n i j i j j i j j J u a u u f u a c c c f ???===-=-∑∑确定i c ，求得近似解n u 的过程 Galerkin 法：为求得1 n n i i i u c ? == ∑形式的近似解，在系数i c 使n u 关于n V u ∈，满足(,)(,) n a u V f V =，对任 意 n V u ∈或（取 ,1j V j n ?=≤≤） 1 (,)(,),1,2...n i j i j i a c f j n ???===∑的情况下确定i c ，从而得到近似解1 n n i i i u c ?==∑的过程称 Galerkin 法为 Rit2-Galerkin 法方程： 1 (,)(,)n i j i j i a c f ???==∑ 5. 有限元法：将偏微分方程转化为变分形式，选定单元的形状，对求解域作剖分，进而构 造基函数或单元形状函数，形成有限元空间，将偏微分方程转化成了有限元方程，利用 有效的有限元方程的解法，给出偏微分方程近似解的过程称为有限元法。 6. 解：对求解区间进行网格剖分，节点01......i n a x x x x b =<<<<=得到相邻节点1,i i x x -
偏微分方程数值解期末复习（2011硕士） 一、考题类型 本次试卷共六道题目，题型及其所占比例分别为： 填空题20%；计算题80% 二、按章节复习内容 第一章 知识点：Euler法、向前差商、向后差商、中心差商、局部截断误差、整体截断误差、相容性、收敛性、阶、稳定性、显格式、隐格式、线性多步法、第一特征多项式、第二特征多项式、稳定多项式、绝对稳定等； 要求: 会辨认差分格式, 判断线性多步法的误差和阶; 第二章 知识点：矩形网格、(正则,非正则)内点、边界点、偏向前(向后,中心)差商、五点差分格式、增设虚点法、积分插值法、线性椭圆型差分格式、极值原理、比较定理、五点差分格式的相容收敛和、稳定性等； 要求: 建立椭圆型方程边值问题的差分格式, 极值原理; 第四章 知识点：最简显格式、最简隐格式、CN格式、双层加权格式、Richardson 格式、网格比、传播因子法(分离变量法) 、传播因子、传播矩阵、谱半径、von Neumann条件、跳点格式、ADI格式、线性椭圆型差分格式、极值原理、比较定理、五点差分格式的相容收敛和稳定性等； 要求: 建立抛物型方程边值问题的差分格式, 计算局部截断误差; 第五章 知识点：左偏心格式、右偏心格式、中心格式、LF格式、LW格式、Wendroff 格式、跳蛙格式、特征线、CFL条件等； 要求: 建立双曲型方程边值问题的差分格式, 计算局部截断误差; 第七章 要求: 会用线性元(线性基)建立常微分方程边值问题的有限元格式
三 练习题 1、 已知显格式21131()22 n n n n u u h f f +++-=-，试证明格式是相容的，并求它的阶。 P39+P41 2、用Taylor 展开原理构造一元函数一阶导数和二阶导数的数值微分公式。 提示：向前、向后和中心差商与一阶导数间关系，二阶中心差商与二阶导数 之间的关系 课件 3、用数值微分方法或数值积分方法建立椭圆型方程 2222(,),(,),u u f x y x y x y ??--=?∈Ω?? :01,01x y Ω≤≤≤≤ 内点差分格式。 P75+课件 4、构造椭圆型方程边值问题的差分格式. P101 (4)题 5、构建一维热传导方程220,(0)u u Lu a a t x ??=-=>??的数值差分格式(显隐格式等)。 参考P132-135相关知识点 6、设有逼近热传导方程22(0)u u Lu a f a const t x ??≡-==>??的带权双层格式 ()()1111111122(1)2k k j j k k k k k k j j j j j j u u a u u u u u u h θθτ++++-+-+-??=-++--+?? 其中[0,1]θ∈，试求其截断误差。并证明当2 1212h a θτ=-时，截断误差的阶最 高阶为24()O h τ+。 P135+P165+课件 7、传播因子法证明抛物型方程22(0)u u Lu a f a const t x ??≡-==>??的最简显隐和六点CN 格式稳定性。 P156+课件 8、对一阶常系数双曲型方程的初边值问题 0,0,0,0,(,0)(),0,(0,)(),0, u u a t T x a t x u x x x u t t t T φψ???+=<≤<<∞>?????=≤<∞??=≤≤?
偏微分方程数值解试题(06B) 参考答案与评分标准 信息与计算科学专业 一（10分）、设矩阵A 对称，定义)(),(),(2 1 )(n R x x b x Ax x J ∈-= ，)()(0x x J λλ?+=.若0)0('=?,则称称0x 是)(x J 的驻点（或稳定点）.矩阵A 对称（不必正定），求证0x 是)(x J 的驻点的充要条件是：0x 是方程组 b Ax =的解 解: 设n R x ∈0是)(x J 的驻点,对于任意的n R x ∈,令 ),(2 ),()()()(2 000x Ax x b Ax x J x x J λλλλ?+ -+=+=, (3分) 0)0('=?,即对于任意的n R x ∈,0),(0=-x b Ax ,特别取b Ax x -=0,则有 0||||),(2000=-=--b Ax b Ax b Ax ,得到b Ax =0. (3分) 反之,若 n R x ∈0满足 b Ax =0,则对于任意的 x ,)(),(2 1 )0()1()(00x J x Ax x x J >+ ==+??,因此0x 是)(x J 的最小值点. (4分) 评分标准:)(λ?的展开式3分, 每问3分,推理逻辑性1分 二（10分）、 对于两点边值问题：????? ==∈=+-=0 )(,0)() ,()(' b u a u b a x f qu dx du p dx d Lu 其中]),([,0]),,([,0)(min )(]),,([0min ] ,[1b a H f q b a C q p x p x p b a C p b a x ∈≥∈>=≥∈∈ 建立与上述两点边值问题等价的变分问题的两种形式：求泛函极小的Ritz 形式和 Galerkin 形式的变分方程。 解: 设}0)(),,(|{11 =∈=a u b a H u u H E 为求解函数空间,检验函数空间.取),(1 b a H v E ∈,乘方程两端,积分应用分部积分得到 (3分) )().(),(v f fvdx dx quv dx dv dx du p v u a b a b a ==+=??,),(1 b a H v E ∈? 即变分问题的Galerkin 形式. (3分)
微分方程的分类及其数值解法 微分方程的分类： 含有未知函数的导数，如dy/dx=2x 、ds/dt=0.4都是微分方程。 一般的凡是表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程，叫做微分方程。未知函数是一元函数的，叫常微分方程；未知函数是多元函数的叫做偏微分方程。微分方程有时也简称方程。 一、常微分方程的数值解法： 1、Euler 法： 00d (,), (1.1)d (), (1.2) y f x y x y x y ?=???=? 001 (),(,),0,1,,1n n n n y y x y y hf x y n N +=??=+=-? (1.4) 其中0,n b a x x nh h N -=+=. 用(1.4)求解(1.1)的方法称为Euler 方法。 后退Euler 公式???+==+++),,(),(111 00n n n n y x hf y y x y y 梯形方法公式 )].,(),([2 111+++++=n n n n n n y x f y x f h y y 改进的Euler 方法11(,),(,),1().2p n n n c n n p n p c y y hf x y y y hf x y y y y ++?=+??=+???=+??? 2、Runge-Kutta 方法： p 阶方法 ： 1()O h -=?总体截断误差局部截断误差 二阶Runge-Kutta 方法 ??? ????++==++=+),,(),,(,2212 1211hk y h x f k y x f k k h k h y y n n n n n n
i.常微分方程初值问题数值解法 常微分方程初值问题的真解可以看成是从给定初始点出发的一条连续曲线。差分法是常微分方程初值问题的主要数值解法，其目的是得到若干个离散点来逼近这条解曲线。有两个基本途径。一个是用离散点上的差商近似替代微商。另一个是先对微分方程积分得到积分方程，再利用离散点作数值积分。 i.1 常微分方程差分法 考虑常微分方程初值问题：求函数()u t 满足 (,), 0du f t u t T dt =<≤ （i.1a ） 0(0)u u = (i.1b) 其中(,)f t u 是定义在区域G : 0t T ≤≤, u <∞上的连续函数，0u 和T 是给定的常数。我们假设(,)f t u 对u 满足Lipschitz 条件，即存在常数L 使得 121212(,)(,), [0,]; ,(,)f t u f t u L u u t T u u -≤-?∈∈-∞∞ （i.2） 这一条件保证了（i.1）的解是适定的，即存在，唯一，而且连续依赖于初值0u 。 通常情况下，（i.1）的精确解不可能用简单的解析表达式给出，只能求近似解。本章讨论常微分方程最常用的近似数值解法-差分方法。先来讨论最简单的Euler 法。为此，首先将求解区域[0,]T 离散化为若干个离散点： 0110N N t t t t T -=<< <<= （i.3） 其中n t hn =，0h >称为步长。 在微积分课程中我们熟知，微商（即导数）是差商的极限。反过来，差商就是微商的近似。在0t t =处，在（i.1a ）中用向前差商 10()()u t u t h -代替微商du dt ，便得 10000()()(,())u t u t hf t u t ε=++ 如果忽略误差项0ε，再换个记号，用i u 代替()i u t 便得到 1000(,)u u hf t u -= 一般地，我们有 1Euler (,), 0,1, ,1n n n n u u hf t u n N +=+=-方法： （i.4） 从(i.1b) 给出的初始值0u 出发，由上式可以依次算出1,,N t t 上的差分解1,,N u u 。
常微分方程习题 《李立康》 习题 1.用Euler 方法求初值问题 ? ? ?=-='0)0(21u tu u 在1=t 时的近似解（取4 1= h ）。 2.初值问题 1 3 00 u u u()??'=? ?=? 有解32 23/u(t )t ?? = ? ?? 。但若用Euler 方法求解，对一切N T ,和H T h = ,都只能得到N t u t ,...,2,1,0==，试解释此现象产生的原因。 3.用Euler 方法计算 ?? ?=='1 )0(u u u 在1=t 处的值，取16 1 和41= h ，将计算结果与精确值e =）1（u 相比较。 4.设),(u t f 满足定理2.1的条件，对改进Euler 法（2.10）式证明： （1）其局部截断误差为)()(12 43 h O t u h -'''- ； （2）当1 ?? ?=='1 )0(u u u 计算公式 m m h h u ??? ? ??-+=22 取4 1 = h 计算)1(u 的近似值，并与习题3的结果比较。 6.就初值问题 ?? ?=+='0 )0(u b at u 分别导出用Euler 方法和改进Euler 法求近似解的表达式，并与真解 bt t a u += 22 相比较。 7.证明改进Euler 法的绝对稳定区域是整个左半平面0)Re( 包括基本概念，差分格式的构造、截断误差和稳定性，这些内容是贯穿整个教材的主线。解答问题关键在过程，能够显示出你已经掌握了书上的内容，知道了解题方法。这次考试题目的类型：20分的选择题，主要是基本概念的理解，后面有五个大题，包括差分格式的构造、截断误差和稳定性。 习题一 1． 略 2． y y x f -=),(，梯形公式：n n n n n n y h h y y y h y y )121(),(2111+-+=+- =+++，所以0122)1(01])121[()121()121(y h h y h h y h h y h h n h h n n n +--+--+-+=+-+==+-+= ，当0→h 时， x n e y -→。 同理可以证明预报-校正法收敛到微分方程的解. 3． 局部截断误差的推导同欧拉公式; 整体截断误差: ? ++++++-++≤1 ),())(,(11111n n x x n n n n n n n dx y x f x y x f R εε 11)(++-++≤n n n y x y Lh R ε，这里R R n ≤ 而111)(+++-=n n n y x y ε，所以 R Lh n n += -+εε1)1(，不妨设1 常微分方程初值问题数值解法 朱欲辉 （浙江海洋学院数理信息学院, 浙江舟山316004） [摘要]：在常微分方程的课程中讨论的都是对一些典型方程求解析解的方法.然而在生产实 际和科学研究中所遇到的问题往往很复杂, 在很多情况下都不可能给出解的解析表达式. 本篇文章详细介绍了常微分方程初值问题的一些数值方法, 导出了若干种数值方法, 如Euler法、改进的Euler法、Runge－Kutta法以及线性多步法中的Adams显隐式公式和预测校正 公式, 并且对其稳定性及收敛性作了理论分析. 最后给出了数值例子, 分别用不同的方法计算出近似解, 从得出的结果对比各种方法的优缺点. [关键词]：常微分方程;初值问题; 数值方法; 收敛性; 稳定性; 误差估计 Numerical Method for Initial-Value Problems Zhu Yuhui (School of Mathematics, Physics, and Information Science, Zhejiang Ocean University, Zhoushan, Zhejiang 316004) [Abstract]:In the course about ordinary differential equations, the methods for analytic solutions of some typical equations are often discussed. However, in scientific research, the problems are very complex and the analytic solutions about these problems can’t be e xpressed explicitly. In this paper, some numerical methods for the initial-value problems are introduced. these methods include Euler method, improved Euler method, Runge-Kutta method and some linear multistep method (e.g. Adams formula and predicted-corrected formula). The stability and convergence about the methods are presented. Some numerical examples are give to demonstrate the effectiveness and accuracy of theoretical analysis. [Keywords]:Ordinary differential equation; Initial-value problem; Numerical method; Convergence; Stability;Error estimate 微分方程数值解―― 第二章 习题 1． 设)('x f 为)(x f 的一阶广义导数，试用类似办法定义)(x f 的k 阶广义导数) () (x f k （ ,2,1=k ）。 解：对一维情形，函数的广义导数是通过分部积分来定义的。 我们知，)(x f 的一阶广义导数位)(x g ，如果满足 dx x x f dx x x g b a b a )()()()('?? -=?? 类似的，)(x f 的k 阶广义导数为)()() (x f x g k =，如果有 dx x x f dx x x g b a k k b a )()()1()()()(?? -=?? 2． 试建立与边值问题 ?????====<<=+=) 2.1(0)()(,0)()() 1.1(,''44b u b u a u a u b x a f u dx u d Lu 等价的变分问题。 证明： 设}0)()(,0)()(),(|{' '2====∈=b v a v b v a v I H v v V 对方程)1.1(两边同乘以v ，再关于x 在),(b a 上积分)(V v ∈，得 ??=+b a b a fvdx vdx u dx u d )(44 其中 dx dx dv dx u d dx dx dv dx u d dx u d v dx u d d v vdx dx u d b a b a b a b a b a ???? -=-==33 33333344|)( dx dx v d dx u d dx dv dx u d dx u d d dx dv b a b a b a ??+-=-=22222222|)( dx dx v d dx u d b a ? = 2 222 (*) 记dx uv dx v d dx u d v u a b a ?+=)(),(2 222，?=b a fvdx v f ),(。于是我们得到以下等价变分问题的提法： 第八章 常微分方程数值解法 考核知识点： 欧拉法，改进欧拉法，龙格-库塔法，单步法的收敛性与稳定性。 考核要求： 1． 解欧拉法，改进欧拉法的基本思想；熟练掌握用欧拉法，改进欧拉法、求微 分方程近似解的方法。 2． 了解龙格-库塔法的基本思想；掌握用龙格-库塔法求微分方程近似解的方 法。 3． 了解单步法的收敛性、稳定性与绝对稳定性。 例1 用欧拉法，预估——校正法求一阶微分方程初值问题 ? ??=-='1)0(y y x y ，在0=x （0，1）0.2近似解 解 （1）用1.0=h 欧拉法计算公式 n n n n n n x y y x y y 1.09.0)(1.01+=-+=+，1.0=n 计算得 9.01=y 82.01.01.09.09.02=?+?=y （2）用预估——校正法计算公式 1,0)(05.01.09.0)0(111)0(1=???-+-+=+=++++n y x y x y y x y y n n n n n n n n n 计算得 91.01=y ，83805.02=y 例2 已知一阶初值问题 ???=-='1 )0(5y y y 求使欧拉法绝对稳定的步长n 值。 解 由欧拉法公式 n n n n y h y h y y )51(51-=-=+ n n y h y ~)51(~1-=+ 相减得01)51()51(e h e h e n n n -==-=-Λ 当 151≤-h 时，4.00≤ 一．填空 1. Euler 法的一般递推公式为 ，整体误差为 ，局部截断误差为： .，改进Euler 的一般递推公式 整体误差为 ，局部截断误差为： 。 2. 线性多步法绝对稳定的充要条件是 。 3.当 ，则单步法1(,,)0,1,2,,n n n n T u u h t u h n h ?+=+= ，稳定。 4. 一个相容，稳定的多步法若绝对稳定，则绝对稳定域在 。 5. 若 ，则多步法是相容的。 6．所有内点，界点的差分方程组成一个封闭的线性代数方程组，其系数矩阵是 。 7.刚性方程是： 8．Runge-Kutta 法的特征值为 ， 相容的充要条件为： 8.二阶常微分方程边值问题：22,(), ()d u Lu qu f a x b dx u a u b αβ?=-+=< 4、一级Runge-Kutta 法的绝对稳定域（-2，0） 5、若差分方程满足相容条件，且按右端稳定，则差分解收敛至波动方程的解。 6、Euler 法非A 稳定。 7．对任意网比0r >，六点对称格式的解有收敛阶22()O h τ+ 8. 对任意网比12 r ≤，向前差分格式的解有收敛阶2()O h τ+。 9、相容，稳定的多步法一定绝对稳定。 三．选择 1.抛物型方程的加权隐式差分格式的稳定性为（） A 绝对稳定 B 无条件稳定 C 条件稳定 D 非条件稳定 2.von Neumann 条件是差分格式稳定的（） A 充分条件 B 必要条件 C 充要条件 D 既非充分也非必要条件 3．实系数二次方程20b c λλ--=的根按模小于或者等于1的充要条件是（） A 12b c ≤-≤ B 1+2b c ≤≤ C 12c b ≤-≤ D 12c b ≤+≤ 4.若线性多步法A 稳定，则有（ ），其中1,2,,i i k λ= （）为()()0h ρλσλ-=的根。 A Re 01,1,2,,i h i k λ= B 1Re 0i h λ≥?≥ C Re 01,1,2,,i h i k λ≤?≤= D 1Re 0i h λ
微分方程数值解法答案
常微分方程初值问题数值解法
微分方程数值解――
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微分方程数值解(学生复习题)
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