Differentiaaliyhtälöryhmän numeerinen ratkaiseminen

Samankaltaiset tiedostot
Ensimmäisen kertaluvun yhtälön numeerinen ratkaiseminen

Differentiaaliyhtälöryhmä

2v 1 = v 2, 2v 1 + 3v 2 = 4v 2.. Vastaavasti ominaisarvoa λ 2 = 4 vastaavat ominaisvektorit toteuttavat. v 2 =

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

dt 2. Nämä voimat siis kumoavat toisensa, jolloin saadaan differentiaaliyhtälö

BM20A0900, Matematiikka KoTiB3

Värähtelevä jousisysteemi

Matemaattinen Analyysi

Lauseen erikoistapaus on ollut kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa seuraavassa muodossa:

Monisilmukkainen vaihtovirtapiiri

Antti Rasila. Kevät Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto. Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0204 Kevät / 16

Osa IX. Z muunnos. Johdanto Diskreetit funktiot

FYSA2031 Potentiaalikuoppa

4 Korkeamman kertaluvun lineaariset differentiaaliyhtälöt

Solmu 3/2001 Solmu 3/2001. Kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa oli seuraava tehtävä:

6. Differentiaaliyhtälösysteemien laadullista teoriaa.

Luento 2: Liikkeen kuvausta

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Van der Polin yhtälö. virtap6.nb 1

SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 10: Ensimmäisen kertaluvun differentiaaliyhtälö

Mat Matematiikan peruskurssi K2

Kompleksiluvun logaritmi: Jos nyt z = re iθ = re iθ e in2π, missä n Z, niin saadaan. ja siihen vaikuttava

Matematiikka B3 - Avoin yliopisto

Lineaarinen toisen kertaluvun yhtälö

4. Differentiaaliyhtälöryhmät 4.1. Ryhmän palauttaminen yhteen yhtälöön

laskuv.nb 1 Laskujen aluksi on syytä hävittää mahdollisista aiemmista laskuista jääneet muuttujat.

FYSA234 Potentiaalikuoppa, selkkarityö

Normaaliryhmä. Toisen kertaluvun normaaliryhmä on yleistä muotoa

13. Ratkaisu. Kirjoitetaan tehtävän DY hieman eri muodossa: = 1 + y x + ( y ) 2 (y )

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I

5 Differentiaaliyhtälöryhmät

4 Korkeamman kertaluvun differentiaaliyhtälöt

r > y x z x = z y + y x z y + y x = r y x + y x = r

FYSA234 Potentiaalikuoppa, selkkarityö

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio.

6. Toisen ja korkeamman kertaluvun lineaariset

Harjoitus 4 -- Ratkaisut

Insinöörimatematiikka D

Yhtälöryhmät 1/6 Sisältö ESITIEDOT: yhtälöt

2 Osittaisderivaattojen sovelluksia

2. Viikko. CDH: luvut (s ). Matematiikka on fysiikan kieli ja differentiaaliyhtälöt sen yleisin murre.

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Matematiikan tukikurssi

Harjoitus 7 -- Ratkaisut

y = 3x2 y 2 + sin(2x). x = ex y + e y2 y = ex y + 2xye y2

Kevään 2011 pitkän matematiikan ylioppilastehtävien ratkaisut Mathematicalla Simo K. Kivelä /

Matemaattinen Analyysi

MS-A010{3,4,5} (ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 10: Ensimmäisen kertaluvun differentiaaliyhtälö

(s 2 + 9)(s 2 + 2s + 5) ] + s + 1. s 2 + 2s + 5. Tästä saadaan tehtävälle ratkaisu käänteismuuntamalla takaisin aikatasoon:

Mapu 1. Laskuharjoitus 3, Tehtävä 1

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)

1 Peruskäsitteet. Dierentiaaliyhtälöt

Radioaktiivinen hajoaminen

Matemaattinen Analyysi

12. Differentiaaliyhtälöt

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3

Laskuvarjohyppy. painovoima, missä on maan vetovoiman aiheuttama kiihtyvyys, sekä ilmanvastus, jota arvioidaan yhtälöllä

6 Variaatiolaskennan perusteet

1 Perusteita lineaarisista differentiaaliyhtälöistä

Harjoitus Etsi seuraavien autonomisten yhtälöiden kriittiset pisteet ja tutki niiden stabiliteettia:

Insinöörimatematiikka D

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 11. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 11 () Numeeriset menetelmät / 37

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA

Luento 3: Liikkeen kuvausta, differentiaaliyhtälöt

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 6. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 6 () Numeeriset menetelmät / 33

Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2

Viikon aiheet. Funktion lineaarinen approksimointi

Matemaattinen Analyysi

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Peto- ja saaliskanta

Matematiikan peruskurssi (MATY020) Harjoitus 10 to

Numeerinen integrointi ja derivointi

Kaikkia alla olevia kohtia ei käsitellä luennoilla kokonaan, koska osa on ennestään lukiosta tuttua.

Johdantoa. Jokaisen matemaatikon olisi syytä osata edes alkeet jostakin perusohjelmistosta, Java MAPLE. Pascal MathCad

Ominaisarvo-hajoitelma ja diagonalisointi

Luento 10: Optimointitehtävien numeerinen ratkaiseminen; optimointi ilman rajoitusehtoja

MAA7 Kurssikoe Jussi Tyni Tee B-osion konseptiin pisteytysruudukko! Kaikkiin tehtäviin välivaiheet näkyviin! Laske huolellisesti!

Derivaatat lasketaan komponenteittain, esimerkiksi E 1 E 2

Van der Polin yhtälö

1 Di erentiaaliyhtälöt

MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ Merkitään f(x) =x 3 x. Laske a) f( 2), b) f (3) ja c) YLIOPPILASTUTKINTO- LAUTAKUNTA

RCL-vihtovirtapiiri: resonanssi

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut

MS-A010{3,4,5} (ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 11: Lineaarinen differentiaaliyhtälö

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018

Yhden muuttujan funktion minimointi

f[x i ] = f i, f[x i,..., x j ] = f[x i+1,..., x j ] f[x i,..., x j 1 ] x j x i T n+1 (x) = 2xT n (x) T n 1 (x), T 0 (x) = 1, T 1 (x) = x.

Peruskäsitteet 1. Mitkä ovat seuraavien funktiota y = y(x) koskevien differentiaaliyhtälöiden kertaluvut? Ovatko yhtälöt normaalimuotoisia?

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 7. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 7 () Numeeriset menetelmät / 43

Mikäli funktio on koko ajan kasvava/vähenevä jollain välillä, on se tällä välillä monotoninen.

Aloita Ratkaise Pisteytä se itse Merkitse pisteet saanut riittävästi pisteitä voit siirtyä seuraavaan osioon ei ole riittävästi

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Derivointiesimerkkejä 2

Dierentiaaliyhtälöistä

Transkriptio:

numryh.nb Differentiaaliyhtälöryhmän numeerinen ratkaiseminen Ensimmäisen kertaluvun differentiaaliyhtälöryhmä vaikkapa korkeamman kertaluvun yhtälöä vastaava normaaliryhmä voidaan ratkaista numeerisesti täsmälleen samanlaisilla kaavoilla kuin ensimmäisen kertaluvun yhtälö y' = f Hx, yl. Edellytyksenä luonnollisesti on, että alkuehto on annettu. Seuraavat koodit ovat täsmälleen samat kuin ensimmäisen kertaluvun yhtälöä koskevassa esimerkissä. (Solut on ajettava, jotta määritelmät tulevat voimaan.) euler@f_, x0_, y0_, h_, xend_d := Module@8X, Y, kend<, X@k_D := X@kD = X@k D + h; Y@k_D := Y@kD = Y@k D + hf@x@k D, Y@k DD; General::spell : Possible spelling error: new symbol name "kend" is similar to existing symbol "xend". More pareuler@f_, x0_, y0_, h_, xend_d := Module@8X, Y, kend<, X@k_D := X@kD = X@k D + h; Y@k_D := Y@kD = Y@k D + h ê 2 Hf@X@k D, Y@k DD + f@x@kd, Y@k D + hf@x@k D, Y@k DDDL; rungekutta@f_, x0_, y0_, h_, xend_d := Module@8X, Y, kend<, X@k_D := X@kD = X@k D + h; Y@k_D := Y@kD = Y@k D + ê 6 Module@8k, k2, k3, k4<, k= hf@x@k D, Y@k DD; k2 = hf@x@k D + h ê 2, Y@k D + k ê 2D; k3 = hf@x@k D + h ê 2, Y@k D + k2 ê 2D; k4 = hf@x@k D + h, Y@k D + k3d; k + 2k2+ 2k3+ k4d;

numryh.nb 2 adamsbashforth@f_, x0_, y0_, h_, xend_d := Module@8X, Y, kend<, X@k_D := X@kD = X@k D + h; Y@k_ ê; k<= 3D := Y@kD = Y@k D + ê 6 Module@8k, k2, k3, k4<, k= hf@x@k D, Y@k DD; k2 = hf@x@k D + h ê 2, Y@k D + k ê 2D; k3 = hf@x@k D + h ê 2, Y@k D + k2 ê 2D; k4 = hf@x@k D + h, Y@k D + k3d; k + 2k2+ 2k3+ k4d; Y@k_ ê; k> 3D := Y@kD = Y@k D + h ê 24 H55 f@x@k D, Y@k DD 59 f@x@k 2D, Y@k 2DD + 37 f@x@k 3D, Y@k 3DD 9f@X@k 4D, Y@k 4DDL; Esimerkkinä olkoon differentiaaliyhtälö y'' + x y = 0 alkuehtona yh0l = 0, y' H0L =. Kyseessä on Airyn yhtälö, jossa x-akselin suunta on käännetty, ts. x:n merkki on vaihdettu. Yhtälöä vastaava normaaliryhmä muodostuu kahdesta yhtälöstä y' = z, z' = -xy alkuehtona yh0l = 0, zh0l =. Vektorimuodossa normaaliryhmä on Y ' = FHx, YL; oikean puolen vektoriarvoinen funktio määritellään Mathematicalle seuraavasti: f@x_, 8y_, z_<d := 8z, xy< Askelpituus ja arvo, jolla alkuehto annetaan: h = 0. 0. x0 = 0 0 Tuntemattomana funktiona on vektori Y = Hy, zl, joten alkuarvo on myös vektori: y0 = 80, < 80, < Lasketaan välillä @0, 0D: xend = 0 0 Ratkaisufunktion approksimaatio jokaisessa pisteessä x k saadaan kaksikomponenttisena vektorina. Edellinen komponentti on itse funktion y arvo, jälkimmäinen sen derivaatan z = y' arvo:

numryh.nb 3 eulerdata = euler@f, x0, y0, h, xendd; Short@eulerdata, 0D 880, 80, <<, 80., 80., <<, 80.2, 80.2, 0.999<<, 80.3, 80.2999, 0.995<<, 80.4, 80.3994, 0.986003<<, 8, 80.498, 0.970027<<, 80.6, 895003, 0.94527<<, 88, 89.5, 82.79772, 7.5359<<, 89.6, 84.553, 4.878<<, 89.7, 86.0392, 088<<, 89.8, 87.09, 4.65089<<, 89.9, 87.55509, 2.2973<<, 80., 87.32536, 9.77684<<< Muuttujaan eulerdata talletettu tulostus on huomattavan pitkä, ja siitä on Mathematican Short-funktion avulla kirjoitettu näkyviin vain osa. Merkintä <<...>> osoittaa, kuinka monta termiä on jätetty pois. Tästä voidaan poimia vain argumentin x ja funktion y arvot sijoitussäännöllä, minkä jälkeen voidaan piirtää kuva: poiminta = 8x_, 8y_, z_<< :> 8x, y< 8x_, 8y_, z_<< 8x, y< eulerdata = eulerdata ê. poiminta; Short@eulerdata, 0D 880, 0<, 80., 0.<, 80.2, 0.2<, 80.3, 0.2999<, 80.4, 0.3994<, 8, 0.498<, 80.6, 95003<, 80.7, 0.68956<, 80.8, 0.780458<, 83, 89.2, 2.36349<, 89.3, 0.83264<, 89.4, 0.954409<, 89.5, 2.79772<, 89.6, 4.553<, 89.7, 6.0392<, 89.8, 7.09<, 89.9, 7.55509<, 80., 7.32536<< eulerkuva = ListPlot@eulerdataD 6 4 2-2 2 4 6 8 0-4 Vastaavat laskut muita menetelmiä käyttäen: pareulerdata = pareuler@f, x0, y0, h, xendd ê. poiminta; Short@pareulerdata, 0D 880, 0<, 80., 0.<, 80.2, 0.999<, 80.3, 0.2994<, 80.4, 0.398002<, 8, 0.4950<, 80.6, 89542<, 80.7, 0.680533<, 80.8, 0.766754<, 84, 89.3, 0.349574<, 89.4, 3306<, 89.5, 0.665676<, 89.6, 0.733862<, 89.7, 0.73008<, 89.8, 0.65377<, 89.9, 658<, 80., 0.37305<<

numryh.nb 4 pareulerkuva = ListPlot@pareulerdataD 2 4 6 8 0 rungekuttadata = rungekutta@f, x0, y0, h, xendd ê. poiminta; Short@rungekuttadata, 0D 880, 0<, 80., 0.099997<, 80.2, 0.99867<, 80.3, 0.299325<, 80.4, 0.39787<, 8, 0.494807<, 80.6, 89255<, 80.7, 0.68054<, 80.8, 0.76628<, 84, 89.3, 0.22355<, 89.4, 0.4828<, 89.5, 73972<, 89.6, 0.675552<, 89.7, 0.72792<, 89.8, 0.68459<, 89.9, 83908<, 80., 0.429057<< rungekuttakuva = ListPlot@rungekuttadataD 2 4 6 8 0 adamsbashforthdata = adamsbashforth@f, x0, y0, h, xendd ê. poiminta; Short@adamsbashforthdata, 0D 880, 0<, 80., 0.099997<, 80.2, 0.99867<, 80.3, 0.299325<, 80.4, 0.397869<, 8, 0.494803<, 80.6, 89247<, 80.7, 0.68038<, 80.8, 0.766252<, 84, 89.3, 0.208299<, 89.4, 0.402<, 89.5, 56475<, 89.6, 0.659453<, 89.7, 0.699829<, 89.8, 0.67384<, 89.9, 8509<, 80., 0.43399<<

numryh.nb 5 adamsbashforthkuva = ListPlot@adamsbashforthdataD 2 4 6 8 0 Esimerkkinä oleva alkuarvoprobleema voidaan ratkaista myös tarkasti Airyn funktioiden avulla. Mathematica (versio 4.) ei kuitenkaan osaa ratkaista kyseessä olevaa normaaliryhmää, joten on tarkasteltava alkuperäistä Airyn yhtälöä: tarkkaratkaisu = y ê. First@DSolve@8y''@xD + xy@xd 0, y@0d 0, y'@0d <, y,xdd FunctionA8x<, 6 J3 H L2ê3 3 ê3 AiryAi@H L ê3 xd GammaA 3 E H L2ê3 3 5ê6 AiryBi@H L ê3 xd GammaA 3 ENE tarkkakuva = Plot@tarkkaratkaisu@xD, 8x, 0, xend<d 2 4 6 8 0 Eri menetelmillä saadut approksimaatiot ja tarkka ratkaisu verrattuina:

numryh.nb 6 kuva = Show@eulerkuva, pareulerkuva, rungekuttakuva, adamsbashforthkuva, tarkkakuva, PlotRange > AllD 6 4 2-2 2 4 6 8 0-4 Tarkan ratkaisun tarkkuus riippuu luonnollisesti siitä, miten Mathematica laskee ratkaisussa esiintyvien Airyn funktioiden ja gammafunktion arvot. Vertailun vuoksi alkuarvoprobleema voidaan ratkaista myös Mathematican käyttämällä numeerisen ratkaisemisen algoritmilla, joka on edellä esitettyjä kehittyneempi: numeerinenratkaisu = y ê. First@NDSolve@8y''@xD + xy@xd 0, y@0d 0, y'@0d <, y,8x, x0, xend<dd InterpolatingFunction@880., 0.<<, <>D Tulos on interpolaatiofunktio, jonka arvo välin päätepisteessä voidaan laskea tavalliseen tapaan. Eri ratkaisujen antamat arvot loppupisteessä x = 0: 8Last@eulerdataD@@2DD, Last@pareulerdataD@@2DD, Last@rungekuttadataD@@2DD, Last@adamsbashforthdataD@@2DD, tarkkaratkaisu@xendd êên, numeerinenratkaisu@xendd< 87.32536, 0.37305, 0.429057, 0.43399, 0.42879 + 2.0942 0 5, 0.42879< Linkit korkeamman kertaluvun yhtälön numeerinen ratkaiseminen Eulerin menetelmä parannettu Eulerin menetelmä Rungen Kuttan menetelmä Adamsin Bashforthin menetelmä normaaliryhmä SKK 30.04.200