Метод стрельбы

Метод стрельбы (краевая задача) — численный метод, заключающийся в сведении краевой задачи к некоторой задаче Коши для той же системы дифференциальных уравнений. Суть: первое решение при последовательном изменении аргумента и повторении вычислений становится точнее

Описание методаПравить

Рассматривается задача для системы двух уравнений первого порядка с краевыми условиями общего вида:

система

 
 

граничные условия

 
 
 

АлгоритмПравить

1. Выбирается произвольно условие  .

2. Рассматривается левое краевое условие как алгебраическое уравнение  . Определяем удовлетворяющее ему значение  .

3. Выбираются значения   в качестве начальных условий задачи Коши для рассматриваемой системы и интегрируется эта задача Коши любым численным методом (например, по схемам Рунге — Кутты).

4. В итоге получается решение  , зависящее от η как от параметра.

Значение   выбрано так, что найденное решение удовлетворяет левому краевому условию. Однако правому краевому условию это решение, вообще говоря, не удовлетворяет: при его подстановке левая часть правого краевого условия, рассматриваемая как некоторая функция параметра  :

 ,

не обратится в нуль.

5. Подбирается параметр η по условию нахождения такого значения, для которого   с требуемой точностью.

Таким образом, решение краевой задачи сводится к нахождению корня одного алгебраического уравнения  .[1]

Пример программы на языке PythonПравить

import math
import pylab

def drange(start, stop, step):
    l = []
    r = start
    while r <= stop:
        l.append(r)
        r += step
    return l

a, b = 0.0, 1.0
A, B = 1.0, math.e
n = 5
h = (b - a) / n
D0, D1 = A + h, h

y = [[A, D0], [0, D1]]

def p(x):   return 1

def q(x):   return 1

def f(x):   return 3 * (math.e **x)

def get_c1():
    global n
    return (B - y[0][n]) / y[1][n]

def get_solv_y_i(i): return y[0][i] + get_c1() * y[1][i]

x = drange(a, b, h)

def div(a, b):
    return a / b

for i in range(1, n):
    y[0].append(
        div(
            (h ** 2 * f(x[i]) - (1.0 - (h / 2) * p(x[i])) * y[0][i - 1] - (h ** 2 * q(x[i]) - 2) * y[0][i]),
            1 + h / 2 * p(x[i])
        )
    )
    y[1].append(
        div(
            -(1 - h / 2 * p(x[i])) * y[1][i - 1] - (h ** 2 * q(x[i]) - 2) * y[1][i],
            1 + h / 2 * p(x[i])
        )
    )

pylab.plot(x, [get_solv_y_i(i) for i in range(n + 1)])
pylab.show()

for i in range(n):
    print(x[i], get_solv_y_i(i))

ПримечанияПравить

  1. Калиткин Н. Н. Численные методы М.: Наука, 1978