常微分方程初值问题的数值解法中三种算法的比较

常微分方程初值问题的数值解法在自然科学、工程技术、经济和医学等领域中，常常会遇到一阶常微分方程初值问题：(,),,(),y f x y a x b y a y '=≤≤⎧⎨=⎩ (1) 此处f 为,x y 的已知函数，0y 是给定的初始值。

本章讨论该问题的数值解法，要求f 在区域{(,)|,}G x y a x b y =≤≤<∞内连续，并对y 满足Lipschitz 条件，从而初值问题(1)有唯一的连续可微解()y y x =，且它是适定的。

1 几个简单的数值积分法1.1 Euler 方法（1）向前Euler 公式（显式Euler 公式）10(,),0,1,2,,(),n n n n y y hf x y n y y a +=+=⎧⎨=⎩(2) 其中h 为步长。

由此便可由初值0y 逐步算出一阶常微分方程初值问题(1)的解()y y x =在节点12,,x x 处的近似值12,,y y 。

该公式的局部截断误差为2()O h ，是一阶方法。

（2）向后Euler 公式（隐式Euler 公式）1110(,),0,1,2,,(),n n n n y y hf x y n y y a +++=+=⎧⎨=⎩(3) 这是一个隐格式，也是一阶方法。

这类隐格式的计算比显格式困难，一般采用迭代法求解。

首先用向前Euler 公式提供迭代初值，然后迭代计算：(0)1(1)()111(,),(,),0,1,2,n n n n k k n n n n y y hf x y y y hf x y k +++++⎧=+⎨=+=⎩ (4)1.2 梯形方法1110[(,)(,)],2(),(0,1,2,)n n n n n n h y y f x y f x y y y a n +++⎧=++⎪⎨⎪=⎩= (5) 这也是一个隐格式，是二阶方法。

一般也采用迭代法求解。

迭代公式如下：(0)1(1)()111(,),[(,)(,)],0,1,2,2n n n n k k n n n n n n y y hf x y h y y f x y f x y k +++++⎧=+⎪⎨=++=⎪⎩ (6)1.3 改进的Euler 方法11110(,),[(,)(,)],0,1,2,,2(),n n n n n n n n n n y y hf x y h y y f x y f x y n y y a ++++⎧=+⎪⎪=++=⎨⎪=⎪⎩(7) 为了便于上机编程计算，(7)可改写为110(,),(,),0,1,2,,1(),2(),p n n n cn n p n p c y y hf x y y y hf x y n y y y y y a ++=+⎧⎪=+⎪⎪=⎨=+⎪⎪=⎪⎩(8) 该格式是显式，也是二阶方法。

常微分方程初值问题若干数值方法的分析比较
罗幼芝
【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(022)002
【摘要】讨论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,如显式Eul-er法、隐式Euler法、θ-法、预报-修正法、龙格-库塔法等,并对这些数值方法进行了分析比较,最后给出了相应的数值例子.
【总页数】6页(P185-190)
【作者】罗幼芝
【作者单位】长沙民政职业技术学院,文法系,湖南,长沙,410004
【正文语种】中文
【中图分类】O157.1
【相关文献】
1.常微分方程初值问题数值方法的实验阶研究 [J], 胡伟
2.关于常微分方程初值问题数值解法的分析 [J], 赵慧娟;陈伟丽;赵晨霞;袁书娟
3.一类常微分方程初值问题的精度和误差分析 [J], 耿红梅
4.二阶常微分方程初值问题数值方法的研究综述 [J], 李庆宏
5.常微分方程初值问题的基本数值解法分析 [J], 林爽;张杰
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微分方程数值解法微分方程数值解法微分方程数值解法【1】摘要：本文结合数例详细阐述了最基本的解决常微分方程初值问题的数值法，即Euler方法、改进Euler法，并进行了对比，总结了它们各自的优点和缺点，为我们深入探究微分方程的其他解法打下了坚实的基础。

关键词:常微分方程数值解法 Euler方法改进Euler法1、Euler方法由微分方程的相关概念可知，初值问题的解就是一条过点的积分曲线，并且在该曲线上任一点处的切线斜率等于函数的值。

根据数值解法的基本思想，我们取等距节点，其中h为步长，在点处，以为斜率作直线交直线于点。

如果步长比较小，那么所作直线与曲线的偏差不会太大，所以可用的近似值，即：，再从点出发，以为斜率作直线，作为的近似值，即：重复上述步骤，就能逐步求出准确解在各节点处的近似值。

一般地，若为的近似值，则过点以为斜率的直线为：从而的近似值为：此公式就是Euler公式。

因为Euler方法的思想是用折线近似代替曲线，所以Euler方法又称Euler折线法。

Euler方法是初值问题数值解中最简单的一种方法，由于它的精度不高，当步数增多时，由于误差的积累，用Euler方法作出的折线可能会越来越偏离曲线。

举例说明：解： ,精确解为：1.2 -0.96 -1 0.041.4 -0.84 -0.933 0.9331.6 -0.64 -0.8 0.161.8 -0.36 -0.6 0.242.0 0 -0.333 0.332.2 0.44 0 0.44通过上表可以比较明显地看出误差随着计算在积累。

2、改进Euler法方法构造在常微分方程初值问题 ,对其从到进行定积分得:用梯形公式将右端的定积分进行近似计算得：用和来分别代替和得计算格式:这就是改进的Euler法。

解：解得：由于 ,是线形函数可以从隐式格式中解出问题的精确解是误差0.2 2.421403 2.422222 0.000813 0.021400.4 2.891825 2.893827 0.00200 0.051830.6 3.422119 3.425789 0.00367 0.094112.0 10.38906 10.43878 0.04872 1.1973通过比较上表的第四列与第五列就能非常明显看出改进Euler方法精度比Euler方法精度高。

数值计算中的常微分方程初值问题常微分方程是描述许多自然规律和现象的数学方法之一，常常在科学研究和工程应用中被广泛应用。

求解常微分方程的数值算法称为数值方法，这些方法用于求解微分方程的初始值问题（Initial Value Problem，简称IVP）。

本文将讨论常微分方程初值问题以及数值方法的应用。

1. 常微分方程初值问题常微分方程初值问题是一类形如$y^{\prime}=f(t,y),y(t_0)=y_0$的微分方程。

其中，$f(t,y)$是已知的函数，$y^{\prime}$表示$y$对$t$的导数，$y_0$和$t_0$是已知的初始条件。

将微分方程的解表示为$y=y(t)$，则其在$t=t_0$处的值为$y(t_0)=y_0$。

对于一个给定的常微分方程初值问题，我们需要求出其解$y=y(t)$。

常微分方程的解是一类内禀函数，通常没有解析表达式。

因此，求解微分方程的目标是得到一个数值近似解，以使得这个近似解能够满足应用上的需要。

但是，求解微分方程时需要注意最小化误差，以充分利用计算机资源和减小不确定性。

2. 数值方法数值方法是一种使用数值计算技术快速求解微分方程的方法。

常见的数值方法包括显式欧拉法，向后欧拉法，中点法，龙格–库塔法等。

2.1 显式欧拉法显式欧拉法是最简单的求解微分方程的数值方法之一，它通过计算初始值函数的斜率来求解下一个点的值，使得下一个点的值可读性更高。

具体来说，显式欧拉法使用前项差分公式：$$y_{n+1}=y_n+hf(t_n,y_n)$$其中$t_n=n \cdot h$是离散时间步（$h$是时间步长）。

显式欧拉法的误差随时间步长变小。

但显式欧拉法的缺点是它难以处理比较复杂的微分方程，因为这可能需要使用较小的时间步长。

此外，显式欧拉法可能产生的数值不稳定性也是一个挑战。

2.2 龙格-库塔法龙格-库塔方法是一种经典的提高微分方程数值解精度的数值方法。

龙格-库塔法是一类迭代方法，它使用多次计算初始值函数的斜率，以生成更准确的导数值。

常微分方程的数值解法常微分方程是研究变量的变化率与其当前状态之间的关系的数学分支。

它在物理、工程、经济等领域有着广泛的应用。

解常微分方程的精确解往往十分困难甚至不可得，因此数值解法在实际问题中起到了重要的作用。

本文将介绍常见的常微分方程的数值解法，并比较其优缺点。

1. 欧拉方法欧拉方法是最简单的数值解法之一。

它基于近似替代的思想，将微分方程中的导数用差商近似表示。

具体步骤如下：（1）确定初始条件，即问题的初值。

（2）选择相应的步长h。

（3）根据微分方程的定义使用近似来计算下一个点的值。

欧拉方法的计算简单，但是由于误差累积，精度较低。

2. 改进欧拉方法为了提高欧拉方法的精度，改进欧拉方法应运而生。

改进欧拉方法通过使用两个点的斜率的平均值来计算下一个点的值。

具体步骤如下：（1）确定初始条件，即问题的初值。

（2）选择相应的步长h。

（3）根据微分方程的定义使用近似来计算下一个点的值。

改进欧拉方法相较于欧拉方法而言，精度更高。

3. 龙格-库塔法龙格-库塔法（Runge-Kutta）是常微分方程数值解法中最常用的方法之一。

它通过迭代逼近精确解，并在每一步中计算出多个斜率的加权平均值。

具体步骤如下：（1）确定初始条件，即问题的初值。

（2）选择相应的步长h。

（3）计算各阶导数的导数值。

（4）根据权重系数计算下一个点的值。

与欧拉方法和改进欧拉方法相比，龙格-库塔法的精度更高，但计算量也更大。

4. 亚当斯法亚当斯法（Adams）是一种多步法，它利用之前的解来近似下一个点的值。

具体步骤如下：（1）确定初始条件，即问题的初值。

（2）选择相应的步长h。

（3）通过隐式或显式的方式计算下一个点的值。

亚当斯法可以提高精度，并且比龙格-库塔法更加高效。

5. 多步法和多级法除了亚当斯法，还有其他的多步法和多级法可以用于解常微分方程。

多步法通过利用多个点的值来逼近解，从而提高精度。

而多级法则将步长进行分割，分别计算每个子问题的解，再进行组合得到整体解。

微分方程的一些通解和初值问题的解法微分方程作为数学中一个极其重要的分支，它具有广泛的应用背景，包括自然科学、工程技术等多个领域中都有着广泛的应用。

微分方程的求解则是这门学科中一个很关键的问题，尤其是对于一些实际问题，其初值条件决定了微分方程的具体解，本文将探讨一些微分方程的通解以及初值问题解法。

1. 常微分方程的通解对于一个n阶常微分方程，如果它可以表示为：$$F\Bigg(x,\frac{dy}{dx},\frac{d^2 y}{dx^2},\cdots,\frac{d^ny}{dx^n}\Bigg)=0$$其中$y$是自变量$x$的函数，则这个方程是一个n阶常微分方程。

对于这类方程，可以根据它的阶数以及特点进行分类求解。

(1)一阶常微分方程通解这类方程形式如下：$$\frac{dy}{dx}=f(x,y)$$其中$f(x,y)$是定义在某个区域上的函数。

对于这类方程，我们可以通过分离变量的方式进行求解，即：$$\frac{dy}{f(x,y)}=dx$$两边同时积分得到：$$\int\frac{1}{f(x,y)}dy=\int dx+C$$其中$C$是积分常数，通过这个式子可以求得$y$的通解。

(2)二阶常微分方程通解这类方程形式如下：$$y''+p(x)y'+q(x)y=f(x)$$其特点是含有二阶导数项，可用特征方程进行求解。

将一般形式二阶常微分方程的通解表示为$y=c_1y_1+c_2y_2$，其中$c_1$和$c_2$是常数，$y_1$和$y_2$是方程的解，满足$y_1$和$y_2$的任意线性组合都是方程的解。

如果解$y_1$和$y_2$线性无关，则它们构成了二阶常微分方程的通解。

(3)n阶常微分方程通解通常情况下，n阶常微分方程表示为：$$y^{(n)}+a_{n-1}(x)y^{(n-1)}+\cdots+a_1(x)y'+a_0(x)y=f(x)$$我们可以通过求解$n$次的导数，得到这个方程的通解。

常微分方程初值问题数值解法初值问题：即满足初值条件的常微分方程的解y′=f(x,y),x∈[x0,b]y(x0)=y0.定理1（利普希茨条件）若存在正数L，使得对任意，y1，y2，有|f(x,y1)−f(x,y2)|≤L|(y1−y2)|定理2（解存在性）①若函数f在方区域x∈[a,b],y∈R连续，②函数f关于y 满足利普希茨条件，则对任意x∈[a,b]，常微分方程存在唯一的连续可微数值解.两类问题：①单步法---计算下一个点的值yn+1只需要用到前面一个点的值yn②多步法---计算下一个点的值yn+1需要用到前面l个点的值yl1、欧拉法---下一个点的计算值等于前一个点的计算值加上步长乘以前一个点的函数值•具体过程一些批注：显式欧拉方程指下一步要计算的值，不在迭代方程中；隐式欧拉方程指下一步要计算的值，在迭代方程中。

怎么计算隐式欧拉方程----要借助显示欧拉迭代计算---一般用迭代法-----迭代---将微分方程在区间[xn,xn+1]进行积分，然后函数f进行近似，即可得到迭代方程-----迭代方程收敛性？由函数关于y满足利普希茨条件，可以推出迭代公式收敛。

•局部截断误差：假设前n步误差为0，我们计算第n+1步的误差，将次误差称为局部截断误差，且局部误差为O(hp+1)•p阶精度：由理论证明：若局部误差阶的时间复杂度为O(hp+1)，则整体误差阶为O(hp)我们称公式精度为p。

•显示欧拉法与隐式欧拉法•梯形方法----将显式欧拉迭代方程与隐式欧拉迭代方程做一下加权平均，构造的计算公式.•改进的欧拉方法---思想：因为梯形公式是隐式公式，将显式欧拉公式对下一步的计算值进行预估，用梯形公式对下一步的计算值进行校正.2、龙格-库塔方法思想：根据Lagrange中值定理，下一次的计算值可以用前一次的计算值加上h乘以前一个点的斜率；而这个斜率用该区间上的多个点的斜率的算数平均来逼近。

注意：怎么计算任意斜率Ki？第i个点的斜率Ki有微分方程可以算出f′=f(xn,yn)所以要算的f(xn,yn)值，由欧拉法即可算出, yn+1=yn+hf′•2阶-龙格-库塔方法----类似改进的欧拉法根据Lagrange中值定理，下一次的计算值可以用前一次的计算值加上h乘以斜率；而这个斜率用区间上的端点和中点的斜率的算数平均来逼近。

常微分方程初值问题数值解法的比较数值计算实践—课程设计报告++111122 n n n0.9000 2.2195 1.0000 2.3863五．计算结果分析:方法 显示欧拉 简单 精度低 隐式欧拉 稳定性最好 精度低，计算量大梯形公式 精度提高 计算量大中点公式精度提高，显式多一个初值，可能影响精度1.收敛性：若某算法对于任意固定的 x = x i = x 0 + i h ，当 h 0 ( 同时 i ) 时有 y i y ( x i )，则称该算法是收敛的。

以下讨论的都是单步法（指在计算1+n y 时只用到它前一步的信息n y ）欧拉法，龙格-库塔法都是单步法的例子；例：就初值问题⎪⎩⎪⎨⎧=≥=000')(,y t y t t y y λ 考察欧拉显式格式的收敛性。

解：该问题的精确解为)(00)(t t e y t y -=λ欧拉公式为i i i i y h y h y y )1(1λλ+=+=+ 对于固定的 x = x i = x 0 + i h ，有 iix h hx i h y h y y λλλλ])1[()1(100+=+=设单步法具有p 阶精度，满足利普希茨条件，其整体的截断误差：)()(p n n h O y x y =-判断单步法的收敛性，归结为验证增量函数ϕ能否满足利普希茨条件。

对于欧拉法，由于其增量函数ϕ就是f （x ，y ），因此当f （x ，y ）关于y 满足利普希茨条件时候它就是收敛的。

对于改进欧拉法和龙格-库塔方法，找到增量函数，满足利普希茨条件的时候，找到利普希茨常数，这些方法都是收敛的。

2.稳定性：例：考察初值问题⎩⎨⎧=-=1)0(,30'y y y 在区间[0,0.5]上的解，分别用欧拉显，隐式格式，改进欧拉格式计算数值解：节点 欧拉显式 欧拉隐式 改进欧拉法 精确解x e y 30-=0 1.0000 1.0000 1.0000 1.00000.1-2.00002.5*10^(-1)2.50004.9787*10^(-2))(0i x x y e y i =λ指导教师：徐红敏2013年1 月17 日。