Учебное пособие: Методы коллокаций и Галеркина
Методы коллокаций и Галеркина
Метод коллокаций
Пусть необходимо
определить функцию,
удовлетворяющую линейному дифференциальному уравнению
(2.50)
и линейными краевыми условиями
,
(2.51)
причем
Выберем некоторую совокупность линейно независимых функций
(2.52)
которую назовем системой базисных функций.
Пусть функция удовлетворяет
неоднородным краевым условиям
(2.53)
а остальные функции удовлетворяют соответствующим однородным краевым условиям:
.
(2.54)
Если краевые условия
(2.51) однородны (A=B=0),
то можно положить и
рассматривать лишь систему функций
.
Будем искать приближенное решение краевой задачи (2.50), (2.51) в виде линейной комбинации базисных функций
.
(2.55)
Тогда функция y удовлетворяет краевым условиям (2.51). В самом деле, в силу линейности краевых условий имеем
и аналогично
Составим функцию . Подставляя
сюда вместо y
выражение
(2.55), будем иметь
.(2.56)
Если при некотором выборе коэффициентов ci выполнено равенство
при
то функция y
является
точным решением краевой задачи (2.50), (2.51). Однако подобрать так удачно
функции и
коэффициенты ci
в
общем случае не удается. Поэтому ограничиваются тем, что требуют, чтобы
функция
обращалась
в нуль в заданной системе точек
из
интервала [a, b],
которые называются точками коллокации. Сама функция R
называетсяневязкой уравнения
(2.50). Очевидно, что в точках коллокации дифференциальное
уравнение (2.50) будет удовлетворено точно, и невязка в этих точках равна
нулю.
Итак, метод коллокации приводит к системе линейных уравнений
.
(2.57)
Из системы (2.57) в
случае ее совместности можно определить коэффициенты ,
после чего приближенное решение краевой задачи дается формулой (2.55).
Пример. Методом коллокации и методом сеток решить краевую задачу
(2.58)
1. Метод коллокаций.
В качестве базисных функций выберем полиномы
.
Эти полиномы
удовлетворяют краевым условиям: За
точки коллокации возьмем следующие абсциссы:
Ограничиваясь двумя базисными функциями, положим
Найдем функцию
(2.59)
В точках
коллокации получим
.
Подставляя сюда (2.59), найдем
(2.60)
Решив эту систему,
определим коэффициенты :
=0.957,
=−
0.022.
Следовательно, приближенное решение будет иметь вид
.
Например, при x=0 получим y(0)=0.957.
2. Метод сеток.
Для грубого решения выбираем шаг h=1/2 (см. рис. 2).
|
|
|
Рис. 2. Иллюстрация к методу сеток
Полагая ,
ввиду симметрии уравнения и краевых условий, будем иметь:
(2.61)
Таким образом, нужно
определить лишь две ординаты y0 и . Полагая
x=0
и пользуясь симметричными формулами для производных
,
получим:
Аналогично, при x=1/2, то есть при i=1, получаем
Учитывая теперь (2.61), найдем систему
Решая эту систему, отыщем y0=0.967, y1=0.721. Итак, сравним: метод коллокации дает y0=0.957, а метод сеток y0=0.967.
Пусть дано дифференциальное уравнение с линейными краевыми условиями
,
(2.62)
(2.63)
Будем искать приближенное решение этой краевой задачи в виде суммы
(2.64)
где –
некоторая непрерывная функция, удовлетворяющая неоднородным краевым
условиям (2.63), а
–
какая-то система линейно независимых функций, удовлетворяющих однородным
краевым условиям
(2.65)
и, кроме того
функции при
образуют
в классе функций c2[a, b],
удовлетворяющих условиям (2.65), полную систему.
Заметим, что свойство полноты понимается следующим образом.
Обозначим через G
класс
функций y(x),
принадлежащих c2[a, b] (то
есть дважды непрерывно дифференцируемых на [a, b])
и удовлетворяющих граничным условиям (2.65). Говорят, что система функций полна
в классе G,
если для любого
и
любой функции
можно
указать такое n
и
такие параметры
, что
имеет место неравенство
где
Это означает, что для
любой допустимой функции найдется
такая функция
,
которая на [a, b] будет
сколь угодно точно приближать функцию y(x)
вместе с ее производными
и
.
Докажем, что если для
некоторой функции F(x) и
полной системы функций выполняется
соотношение ортогональности
(2.66)
то функция . Для
этого из полной системы
последовательной
ортогонализацией построим полную ортогональную систему
причем иначе
были
бы линейно зависимы. Разлагая по новой системе функцию F(x),
найдем
Подставляя это разложение в соотношение ортогональности (2.66), придем к равенству
(2.67)
Вычислим последний интеграл:
так
как
Таким образом, уравнение (2.67) принимает вид
.
Полагая здесь k=1,
получим , и
так как
,
то
.
Полагая k=2,
получим
, и
так далее. Следовательно, все коэффициенты
в
разложении функции F(x) равны
нулю и поэтому F(x)
тождественно равна нулю,
что и требовалось доказать.
Возвращаясь теперь к
задаче (2.62), (2.63), видим, что если бы мы нашли такую функцию y(x),
удовлетворяющую условиям (2.63), и чтобы было
ортогонально
при
любых
, то
это означало бы, что
, и
задача (2.62), (2.63) была бы решена. Если же ортогональность есть
только при
, то в
разложении
по
системе
входят
и
более старшие коэффициенты, то есть
Метод Галеркина состоит
в том, что решение задачи (2.62), (2.63) ищется в виде (2.64), причем требуют
ортогональности к
функциям полной системы
для
, то
есть
(2.68)
где
Это дает алгебраическую систему уравнений для определения коэффициентов ak. Найдя из нее коэффициенты, получим приближенное решение.
Если оператор нелинейный,
то система (2.68) тоже будет нелинейной и решение ее весьма затруднительно.
Если же оператор
линейный,
то система (2.68) также будет линейной и можно решать задачу с большим числом
коэффициентов.
В методе Галеркина
функция должна
удовлетворять краевым условиям (2.63). Поэтому
можно
выбрать в виде
,
и коэффициенты найти
как решение системы уравнений
Таким же образом
отыскиваются функции .
Выберем, например, полную систему
в
виде многочленов последовательных степеней:
.
Коэффициенты найдем
из однородных краевых условий (2.65)
(2.65а)
при всех .
Так, для
и
условия (2.65а) принимают вид:
В этой системе из двух
уравнений три неизвестных:
и
. Одну
из них можно выбрать произвольно, положив, например,
.
Аналогично отыскивают коэффициенты
для
.
Для простых условий
вида то
есть
функции
можно
вычислять по правилу
или
Отметим, что при
нелинейном краевом условии вида, например, линейная
комбинация (2.64) с произвольными коэффициентами ak уже
не будет удовлетворять этому краевому условию. Поэтому метод Галеркина применим
только к задачам с линейными краевыми условиями, хотя допустим и нелинейный оператор L.
Пример 1. Методом Галеркина найти приближенное решение уравнения
с условиями
В качестве системы
базисных функций выберем
Ограничимся четырьмя
функциями , то
есть k=0,
1, 2, 3. Решение будем искать в виде
Найдем функцию.
Так как
,
а
,
,
то получим
Потребует теперь
ортогональности функции F(x)
к
функциям . Это
приводит к системе
Подставляя
сюда вместо выражение этой
функции и производя интегрирования, найдем
Решение этой системы:
Следовательно,
Пример 2.
Решим задачу
Положим и
выберем полную систему функций
Ограничиваясь k=1, легко получить
Если же взять два
члена, то получим
Можно рассчитать следующую таблицу:
x |
|
|
Точное
решение |
|
0.241 | 0.445 | 0.208 |
|
0.322 | 0.685 | 0.325 |
|
0.241 | 0.582 | 0.273 |