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基于Matlab常微分方程數(shù)值解的分析與比較

2018-01-16 22:09:40馬澤濤
大學(xué)教育 2017年12期
關(guān)鍵詞:時間

馬澤濤

[摘 要]本文借助Matlab常微分方程求解工具箱,從時間與精度兩個方面對剛性和非剛性方程的數(shù)值求解進行分析與比較,進而對常微分方程的求解給出一般的建議。

[關(guān)鍵詞]常微分方程;時間;精度; 剛性方程;非剛性方程

[中圖分類號] G642 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437(2017)12-0050-03

常微分方程現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個重要組成部分,是研究自然科學(xué)、社會科學(xué)中事物運動變化規(guī)律最基本的數(shù)學(xué)理論和方法,是各種應(yīng)用型學(xué)科和數(shù)學(xué)理論研究都不可缺少的工具。但絕大多數(shù)常微分方程都不能求得解析解。因此,要分析與比較不同數(shù)值解法[1][2][3][4],面對用戶不同層次的要求,找到最優(yōu)解法是急需解決的問題。根據(jù)常微分方程理論,一階常微分方程初值問題

上述的方法在求解剛性方程和非剛性方程時,有各自的優(yōu)點,又都存在著一定的局限性。例如:一般情況下,若采用函數(shù)ode45求解剛性方程時,結(jié)果會很糟糕甚至是死機。即使求得了相應(yīng)的數(shù)值解,所得的結(jié)果也會和精確解相差較大。因此,在將常微分方程分為剛性方程和非剛性方程后,針對它們各自的特殊性,從求得數(shù)值解所用的時間和精度這兩個方面,來對比總結(jié)出較好的方法。

一、基于時間的比較

上述ode系列函數(shù)所基于的數(shù)學(xué)思想方法不同,主要是步長取法上的差異,而步長的選取對數(shù)值計算有很大的影響。步長選取較大雖然會減少方程求解在計算機中的運行時間,但保證不了求解精度;步長選取過小,雖然保證了求解的精度,卻會引起計算機中的多次舍入誤差的積累及運行時間的增加。因此,產(chǎn)生了變步長的算法,它能很好地平衡這兩方面。然而,有的用戶僅需要了解方程解的大概分布情況,對精度的要求不太高,因此針對時間方面,我們做了如下的比較。

對于剛性方程(2)來說,首先,基于ode15s,ode23s,ode23t和ode23tb這四個函數(shù)都只能求得低精度的數(shù)值解情況下,又從上表的各函數(shù)運行所需時間可以看出,函數(shù)ode15s和ode23t所需時間明顯少于ode23tb和ode23s,并且函數(shù)ode23tb又明顯優(yōu)于ode23s。

其次,在這4個函數(shù)都是隱格式情況下,函數(shù)ode15s采用的是多步長法,而ode23s,ode23t和ode23tb采用的都是單步長法。從上表可以看出,多步長法在運行時間方面具有較大的優(yōu)勢。在單步法中,函數(shù)ode23t的運行時間又少于其他函數(shù)。因此,在求解這類剛性方程且求解精度相差不大的四種函數(shù)中,函數(shù)ode15s是最佳的求解辦法,ode23t次之。

而對于非剛性方程(3),從上表中可以看到,函數(shù)ode113運行時間最少,ode23次之,ode45最多。

這是因為,這三個函數(shù)中,函數(shù)ode45與ode23采用的都是變步長的單步法,而ode113采用的是多步法。變步長法即在解變化大的地方采用小步長,解變化小的地方采用大步長。但許多理論和研究都表明,在解變化小的地方仍然不能采用大步長,否則會導(dǎo)致誤差的急劇增加。于是,為了保證函數(shù)ode45和ode23的求解精度,并沒有在解變化小的地方采用大步長,從而導(dǎo)致了其運算次數(shù)的增加。相應(yīng)的,和多步法的函數(shù)ode113相比,運算時間上也不占優(yōu)勢。因此,求解非剛性方程時,函數(shù)ode113運行時間最少,是最佳的求解辦法,ode23次之,ode45最慢。

二、基于精度的比較

其次,單純地要求運行時間少并不利于更好的研究解的性質(zhì)。在精度方面,我們可以發(fā)現(xiàn),多步法提出了一種新的逼近,但是許多必需的計算將被求解過程中已經(jīng)算得的值的插值所代替。且采用多步長算法的函數(shù)的求解精度往往比采用單步長算法的函數(shù)的求解精度要高。于是,在不考慮時間因素的情況下,作了如下比較。

對于剛性方程(4)來說,首先,可以知道函數(shù)ode23t和ode23tb在求解該方程時失效。因此,在求解剛性方程時,在四個求解剛性方程的函數(shù)中,函數(shù)ode23t和ode23tb不是首要選擇。

再討論函數(shù)ode15s和ode23s的精度。函數(shù)ode15s采用的是多步法,而ode23s采用的是單步法。多步法利用前面若干個節(jié)點得到下一點的近似值,相比只利用了前一個節(jié)點得到下一點的單步法得到的數(shù)據(jù)更具說服力與科學(xué)性。再比較二者的二范數(shù),由于0.2058<0.3885,所以函數(shù)ode15s是求解這個微分方程的最佳方法,ode23s次之。

而對于非剛性方程(5),首先可以發(fā)現(xiàn)這三個函數(shù)都能求得相應(yīng)的二范數(shù),故函數(shù)ode45,ode23,ode113都可用來求解此方程。其次,根據(jù)二范數(shù)的比較可知,函數(shù)ode45所求精度最高,ode113其次,ode23最差。

由于這三個函數(shù)都是顯格式,我們進行其他算法上的綜合比較。函數(shù)ode45和ode23都是單步法,其中函數(shù)ode45采用的是Runge-Kutta法的四、五階算法,函數(shù)ode23是Runge-Kutta法的二、三階算法,函數(shù)ode45階數(shù)更高,則所求精度也越高;而函數(shù)ode113是多步法,故函數(shù)ode113優(yōu)于ode23。然而,函數(shù)ode113是變精度變階次的算法,在這里它所求階次比函數(shù)ode45要低,故此例中函數(shù)ode45更優(yōu)。這從另外一個方面也可以說明,可能會有函數(shù)ode113所求精度比ode45高的情況出現(xiàn)。

三、基于實際應(yīng)用的分析

應(yīng)用1:導(dǎo)彈追蹤問題

從上表的運行時間上可以看出,函數(shù)ode45,ode23與ode113所需時間和我們之前所得結(jié)論相吻合。然而,從二范數(shù)的比較中可以發(fā)現(xiàn)函數(shù)ode23所求精度高于函數(shù)ode113,與之前所得結(jié)果有一點出入,這是由于函數(shù)ode113是變精度變階次的算法,在求解該方程時,比Runge-Kutta法的二、三階算法所求精度更低。因此,在面對非剛性方程時,在精度方面要對函數(shù)ode113格外注意,在條件允許的情況下,可以嘗試其他函數(shù)取更優(yōu)法。endprint

應(yīng)用2:化學(xué)反應(yīng)問題

從上表的所需時間看出,這四個函數(shù)均與方程(2)所得結(jié)論相吻合。然而,在精度方面由于方程(4)我們所選方程的特殊性,函數(shù)ode23t和ode23tb不能用于求解該方程,而在此化學(xué)反應(yīng)中,這四個函數(shù)都可用于求解此方程,并且函數(shù)ode15s所求精度最高,其次分別是函數(shù)ode23t,ode23s及ode23tb。究其原因,也是由于函數(shù)ode15s采用的是多步長算法,而函數(shù)ode23t,ode23s及ode23tb采用的是單步長算法。所以,在選用函數(shù)ode23t和ode23tb時,也應(yīng)該格外注意其使用其局限性,實際上這就需要我們關(guān)注方程的求解區(qū)間。

四、結(jié)語

通過以上幾個例子及應(yīng)用,我們可以發(fā)現(xiàn):在已知方程剛性與否的情況下,在運用Matlab中ode系列函數(shù)求常微分方程數(shù)值解時,對于大多數(shù)剛性方程,若只要求運行時間少但對精度要求不高,多步法與單步法相比占有很大的優(yōu)勢,因此函數(shù)ode15s是首選,ode23t次之;而在對精度有一定要求但不考慮時間的情況下,多步法同樣優(yōu)于單步法,從而函數(shù)ode15s是首選,ode23s次之。對于一般的非剛性方程,若只考慮時間,采用變精度變階次的Adams?鄄Bashforth?鄄Moulton校正法的函數(shù)ode113是首選;若只考慮精度,采用自動變步長的R?鄄K方法的函數(shù)ode45是首選,ode113次之。

因此,綜合考慮求解精度和運行時間這兩方面,對于非剛性方程來說,函數(shù)ode113在某些方程中都是最佳選擇,其次考慮嘗試用函數(shù)ode45;而對于剛性方程來說,函數(shù)ode15s是最佳選擇。當然,考慮到還有眾多常微分方程在未能準確判斷其剛性與否的情況下,可以優(yōu)先嘗試函數(shù)ode45,而ode45失效時再嘗試ode15s。

[ 參 考 文 獻 ]

[1] 李慶揚,王能超,易大義.數(shù)值分析(第五版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008.

[2] 魏明強.一階常微分方程數(shù)值解中四種算法的實例比較[J].中國傳媒大學(xué)報(自然科學(xué)版),2016(2):41-44.

[3] 孫美玲.常微分方程數(shù)值解法的Matlab計算與可視比較[J].高教學(xué)刊,2016(19):60-61.

[4] 胡慶婉.常微分方程初值問題的數(shù)值求解及MATLAB實現(xiàn)[J].SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION,2012(7):34-35.

[5] 王高雄,等.常微分方程[M].北京:高等教育出版社,2006(7):120-121.

[6] Richard L.Burden,J.Douglas Faires.Numberical Analysis[J].Higher Education Press Thomson Learning,Inc,2001(3):348-353.

[7] 宋葉志,等.MATLAB數(shù)值分析與應(yīng)用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2014(2):384-393.

[8] 張曉.Matlab微分方程高效解法:譜方法原理與實現(xiàn)[M].北京:機械工業(yè)出版社,2015(9):9-12.

[9] 袁東錦.數(shù)值分析=Numberical Analysis[M].南京:東南大學(xué)出版社,2005(8):158-166.

[10] 李慶揚,等.數(shù)值計算原理[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000(9):372-376.

[責(zé)任編輯:林志恒]endprint

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