摘要:
本文主要介绍前向后向差分,显式隐式欧拉法及其稳定性分析。
前向差分对应显式方法,后向差分对应隐式方法。显式欧拉法是比较流行的显式方法,隐式欧拉法是比较流行的隐式方法。
显式欧拉法条件稳定,对积分步长有要求,隐式欧拉法无条件稳定,对积分步长无要求(理论上如此,但实际使用中对积分步长仍然有要求,只是比显式欧拉宽松)。
1. 前向差分与后向差分设一元函数函数离散化为一系列的点,,其中,, , 称为步长。 1.1 前向差分(Forward Difference)前向差分的定义: 之所以称之为前向差分,是因为当前时刻的差分,是下一时刻位置(时间向前前进一步)与当前时刻位置之差。 高阶前向差分 根据上式递归可得k阶前向差分公式为: 例如,二阶前向差分公式为:
1.2 后向差分(Backward Difference)后向差分定义: 由定义可以看出,当前时刻的差分,是当前时刻的位置与前一时刻的位置之差。 高阶后向差分 同上,k阶后向差分公式为: 因此,二阶后向差分公式为:
1.3 差商和导数差商就是差分除以步长,即, 在数值计算中,需要以差商代替导数,即,
如果使用前向差分,则为显式方法,例如, 如果使用后向差分,则为隐式方法,例如,
2. 显式欧拉和隐式欧拉设有一阶常微分方程很多时候我们无法求出函数的解析解,只能通过数值方法逼近,即,将时间离散为一系列的点其中, 我们要做的就是求函数在这些离散的时间点上的值 2.1 显式欧拉(Explicit Euler)显式欧拉公式: 之所以称之为显式,是因为下一时刻的值,可根据当前时刻的值及其导数 显式地给出。 另一种角度看上面的公式:从当前时刻出发,根据当前时刻的函数值及其导数,可得到下一时刻的值。因此显式欧拉法又称为前向欧拉(Forward Euler) 再从另一个角度看,我们把上面的公式做一下变形可得 即,显示欧拉就是用前向差商代替导数。
2.2 隐式欧拉(Implicit Euler)隐式欧拉公式: 之所以称之为隐式,是因为上式是一个隐式方程。 另一种角度看上面的公式:将上式做一下变形可得:从当前时刻出发,根据当前时刻的函数值及其导数,可得到前一时刻函数的值。因此隐式欧拉法又称为后向欧拉(Backward Euler) 再从另一个角度看,我们把上面的公式做一下变形可得 即,显示欧拉就是用后向差商代替导数。
2.3 例证欧拉法的稳定性设有一阶常微分方程 我们知道,这个常微分方程的解析解为 当时, 那么分别用显式、隐式欧拉法会得到什么呢?
1. 显式欧拉法条件稳定(Conditionally Stable)
根据显式欧拉法公式,
为了保证上式收敛,需要保证, 得,
即,为了保证显式欧拉的稳定性,需要保证时间步长,即,条件稳定. 2.隐式欧拉法无条件稳定(Unconditionally Stable)
根据隐式欧拉公式,
则, 又,则恒大于1。即不管时间步长为多大,隐式欧拉始终稳定,即无条件稳定. 注意:实际应用中,隐式欧拉需要求解隐式方程,通常也是使用逼近的方法(例如,Newton-Raphson)求解,因此实际的隐式欧拉方法并不是无条件稳定的。 3.一般形式的稳定性分析,我目前还没有掌握。
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