Успехи математических наук
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись
Историческая справка

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



УМН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Успехи математических наук, 2022, том 77, выпуск 3(465), страницы 171–172
DOI: https://doi.org/10.4213/rm10056
(Mi rm10056)
 

Сообщения Московского математического общества

К оценке локальной погрешности численного решения параметризованной задачи Коши

Е. Б. Кузнецовa, С. С. Леоновab

a Московский авиационный институт
b Российский университет дружбы народов
Список литературы:
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 18-19-00474
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 18-19-00474).
Поступила в редакцию: 04.04.2022
Англоязычная версия:
Russian Mathematical Surveys, 2022, Volume 77, Issue 3, Pages 543–545
DOI: https://doi.org/10.1070/RM10056
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
MSC: 34A45; 65L70

В статье рассматривается задача Коши для нормальной системы $n$ обыкновенных дифференциальных уравнений вида

$$ \begin{equation} \frac{d\mathbf{y}}{dt}=\mathbf{F}(\mathbf{y},t), \quad \mathbf{y}(t_0)=\mathbf{y}_0, \quad t \in [t_0;T], \quad t_0 < T < +\infty, \end{equation} \tag{1} $$
где $\mathbf{y}\colon \mathbb{R} \to \mathbb{R}^n$, $\mathbf{F}\colon \mathbb{R}^{n+1} \to \mathbb{R}^n$, $t_0$ – начальная точка, $\mathbf{y}_0$ – вектор значений функции $\mathbf{y}(t)$ в точке $t_0$, $T$ – правая граница отрезка изменения аргумента $t$.

Одним из наиболее эффективных методов численного решения задач вида (1), в случае их плохой обусловленности, является метод наилучшей параметризации (метод длины дуги) [1; гл. 2 и 3]. Он заключается в переходе к аргументу $\lambda$ – длине дуги интегральной кривой задачи (1). Дифференциал аргумента $\lambda$ удовлетворяет соотношению

$$ \begin{equation} (d\lambda)^2=d\mathbf{y}^\top \,d\mathbf{y}+(dt)^2, \end{equation} \tag{2} $$
где $d\mathbf{y}=(dy_1(t),\dots,dy_n(t))^\top$ – дифференциал вектор-функции $\mathbf{y}(t)$.

Система (1), преобразованная к аргументу $\lambda$ с дифференциалом (2), примет вид

$$ \begin{equation} \frac{d\mathbf{y}}{d\lambda}=\frac{1}{\sqrt{Q(\mathbf{y},t)}}\, \mathbf{F}(\mathbf{y},t), \quad \frac{dt}{d\lambda}=\frac{1}{\sqrt{Q(\mathbf{y},t)}}\,, \quad \mathbf{y}(0)=\mathbf{y}_0, \quad t(0)=t_0, \quad \lambda \in [0;\Lambda], \end{equation} \tag{3} $$
где $\Lambda$ – правая граница отрезка изменения аргумента $\lambda$ и $Q(\mathbf{y},t)=1+\mathbf{F}^\top\,\mathbf{F}$.

Эффективность применения аргумента $\lambda$ к решению задач вида (1), помимо упомянутой монографии [1; гл. 2 и 3], продемонстрирована, например, в [2]–[4]. В указанных работах получен ряд важных результатов, но они не касаются теоретической оценки локальной погрешности численного решения преобразованных задач вида (3). Для скалярного случая в [1; п. 2.2] и в [5] получена оценка локальной погрешности численного решения в окрестности предельной особой точки. В настоящей работе эта оценка обобщена на векторный случай и произвольные точки интегральной кривой.

Теорема. Локальные погрешности $\Delta_t$ и $\Delta_{\lambda}$ полученных явным методом Эйлера численных решений задач (1) и (3) соответственно удовлетворяют неравенству

$$ \begin{equation} \Delta_{\lambda} \leqslant Q^{-1} \cdot (\|Q E-\mathbf{F}\,\mathbf{F}^\top\|_2+\|\mathbf{F}\|_2)\cdot\Delta_t, \end{equation} \tag{4} $$
где $E$ – единичная матрица порядка $n$ и $\|\mathbf{a}\|_2=(a_1^2+\cdots+a_n^2)^{1/2}$ для $\mathbf{a}=(a_1,\ldots,a_n)$.

Доказательство. Предполагая, что функция $\mathbf{y} (t)$ достаточно гладкая, применим к ней формулу Тейлора в окрестности некоторой точки $t_j$ с сохранением линейных слагаемых и остаточным членом в форме Лагранжа:
$$ \begin{equation} \mathbf{y}(t_j+\tau)=\mathbf{y}(t_j)+\tau\,\frac{d\mathbf{y}}{dt}(t_j)+ \frac{\tau^2}{2}\,\frac{d^2\mathbf{y}}{dt^2}(t_j+\theta_1\tau),\qquad \theta_1 \in (0;1), \end{equation} \tag{5} $$
где $\tau$ – шаг интегрирования по аргументу $t$. Из (5) найдем величину локальной погрешности явного метода Эйлера для задачи (1): $\Delta_t= \dfrac{\tau^2}{2}\,\biggl\|\dfrac{d^2\mathbf{y}}{d t^2}(t_j+ \theta_1\tau)\biggr\|_2$.

Аналогичные рассуждения позволяют получить оценку величины локальной погрешности метода Эйлера для задачи (3), преобразованной к наилучшему аргументу:

$$ \begin{equation} \Delta_{\lambda} \leqslant \frac{l^2}{2} \biggl(\biggl\|\frac{d^2\mathbf{y}} {d\lambda^2}(\lambda_k+\theta_2 l)\biggr\|_2+ \biggl\|\frac{d^2 t}{d\lambda^2} (\lambda_k+\theta_2 l)\biggr\|_2\biggr), \qquad \theta_2 \in (0;1), \end{equation} \tag{6} $$
где $l$ – шаг интегрирования по аргументу $\lambda$.

Используя приведенные результаты, получим оценку локальной погрешности параметризованной задачи (3) для явного метода Эйлера. Для этого найдем вторые производные вектор-функции $\mathbf{y}$ и функции $t$ по аргументу $\lambda$:

$$ \begin{equation} \frac{d^2\mathbf{y}}{d\lambda^2}=\frac{1}{Q^2}(QE-\mathbf{F}\mathbf{F}^\top) \frac{d^2\mathbf{y}}{dt^2}(\lambda), \qquad \frac{d^2t}{d\lambda^2}=-\frac{1}{Q^2}\mathbf{F}^\top\, \frac{d^2\mathbf{y}}{dt^2}(\lambda). \end{equation} \tag{7} $$

Применяя производные (7) и соотношение $l=\tau\,\sqrt{Q(\mathbf{y}(\lambda_k),t(\lambda_k))}$ , связывающее шаги интегрирования $\tau$ и $l$, можно переписать оценку (6) в виде

$$ \begin{equation} \Delta_{\lambda} \leqslant \frac{1}{Q}\bigl(\|Q E-\mathbf{F}\mathbf{F}^\top\|_2+ \|\mathbf{F}^\top\|_2\bigr)\,\frac{\tau^2}{2}\, \biggl\|\frac{d^2 \mathbf{y}}{d t^2}(\lambda_k+\theta_2 l)\biggr\|_2. \end{equation} \tag{8} $$

Осталось показать, что точке $\lambda_k+\theta_2 l$ соответствует точка $t_k+\theta_1\tau$. Ввиду взаимно однозначного соответствия между значениями аргументов $\lambda$ и $t$, значению $\lambda_k$ соответствует значение $t_{\lambda,k}=t_k$. А значению $\lambda_k+\theta_2 l$ соответствует $t_{\lambda,k}+\theta_1\tau$, где $\theta_1$ и $\theta_2$ связаны соотношением $\theta_1=\theta_2\sqrt{Q(\mathbf{y}(\lambda_k),t(\lambda_k))}$ .

Это соответствие позволяет переписать оценку локальной погрешности (8) параметризованной задачи (3) в виде (4). Теорема доказана.

Из оценки (4) следуют результаты монографии [1; п. 2.2] и статьи [5]. Как следствие доказанной теоремы также можно получить обобщение оценки локальной погрешности решения преобразованной к наилучшему аргументу задачи Коши (3) для системы обыкновенных дифференциальных уравнений в окрестности предельной особой точки.

Следствие. В окрестности предельной особой точки локальная погрешность численного решения явным методом Эйлера преобразованной задачи (3) не превосходит локальную погрешность решения исходной задачи (1).

Список литературы

1. В. И. Шалашилин, Е. Б. Кузнецов, Метод продолжения решения по параметру и наилучшая параметризация в прикладной математике и механике, Эдиториал УРСС, М., 1999, 222 с.  crossref  mathscinet  mathscinet  zmath
2. Е. Б. Кузнецов, С. С. Леонов, ПМТФ, 57:2(336) (2016), 202–211  mathnet  crossref  crossref  mathscinet
3. А. А. Белов, Н. Н. Калиткин, Дифференц. уравнения, 55:7 (2019), 907–918  crossref  mathscinet  zmath
4. Ch. Hirota, K. Ozawa, J. Comput. Appl. Math., 193:2 (2006), 614–637  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa
5. А. Н. Данилин, Н. Н. Зуев, Е. Б. Кузнецов, В. И. Шалашилин, Журн. вычисл. матем. и матем. физ., 39:7 (1999), 1134–1141  mathnet  mathscinet  zmath

Образец цитирования: Е. Б. Кузнецов, С. С. Леонов, “К оценке локальной погрешности численного решения параметризованной задачи Коши”, УМН, 77:3(465) (2022), 171–172; Russian Math. Surveys, 77:3 (2022), 543–545
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KuzLeo22}
\by Е.~Б.~Кузнецов, С.~С.~Леонов
\paper К оценке локальной погрешности численного решения параметризованной задачи Коши
\jour УМН
\yr 2022
\vol 77
\issue 3(465)
\pages 171--172
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/rm10056}
\crossref{https://doi.org/10.4213/rm10056}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=4461378}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:07733467}
\adsnasa{https://adsabs.harvard.edu/cgi-bin/bib_query?2022RuMaS..77..543K}
\transl
\jour Russian Math. Surveys
\yr 2022
\vol 77
\issue 3
\pages 543--545
\crossref{https://doi.org/10.1070/RM10056}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000992284200004}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85165322583}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/rm10056
  • https://doi.org/10.4213/rm10056
  • https://www.mathnet.ru/rus/rm/v77/i3/p171
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Успехи математических наук Russian Mathematical Surveys
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:256
    PDF русской версии:48
    PDF английской версии:28
    HTML русской версии:104
    HTML английской версии:94
    Список литературы:50
    Первая страница:12
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024