Разностные аппроксимации - реферат

1. Примеры разностных аппроксимаций.

Различные способы приближенной замены одномерных дифференциальных уравнений разностными изучались ранее. Напомним примеры разностных аппроксимаций и введем необходимые обозначения. Будем рассматривать равномерную сетку с шагом h , т.е. множество точек

w _h ={x_i =ih, i=0, ± 1, ± 2,…}.

Пусть u(x) – достаточно гладкая функция, заданная на отрезке [x_i-1 , x_i+1 ]. Обозначим

Разностные отношения

называются соответственно правой, левой и центральной разностными производными функции u(x) в точке x_i , т.е. при фиксированном x_i и при h®0 (тем самым при i®¥) пределом этих отношений является u’(x_i ) . Проводя разложение по формуле Тейлора, получим

u_x,i – u’(x_i ) = 0,5hu’’(x_i ) + O(h² ),

u_x,i – u’(x_i ) = -0,5hu’’(x_i ) + O(h² ),

u_x,i – u’(x_i ) = O(h² ),

Отсюда видно, что левая и правая разностные производные аппроксимируют u’(x) с первым порядком по h , а центральная разностная производная – со вторым порядком. Нетрудно показать, что вторая разностная производная

аппроксимирует u’’(x_i ) со вторым порядком по h , причем справедливо разложение

Рассмотрим дифференциальное выражение

(1)

с переменным коэффициентом k(x) . Заменим выражение (1) разностным отношением

(2)

где a=a(x) – функция, определенная на сетке w_h . Найдем условия, которым должна удовлетворять функция a(x) для того, чтобы отношение (au_x )_x,i аппроксимировало (ku’)’ в точке x_i со вторым порядком по h . Подставляя в (2) разложения

С другой стороны, Lu = (ku’)’ = ku’’ + k’u’,

Отсюда видно, что L_h u–Lu = O(h² ) , если выполнены условия

(3)

Условия (3) называются достаточными условиями второго порядка аппроксимации . При их выводе предполагалось, что функция u(x) имеет непрерывную четвертую производную и k(x) – дифференцируемая функция. Нетрудно показать, что условиям (3) удовлетворяют, например, следующие функции:

Заметим, что если положить a_i = k(x_i ), то получим только первый порядок аппроксимации.

В качестве следующего примера рассмотрим разностную аппроксимацию оператора Лапласа

(4)

Введем на плоскости (x₁ , x₂ ) прямоугольную сетку с шагом h₁ по направлению x₁ и с шагом h₂ по направлению x₂ , т.е. множество точек

w _h = {(xⁱ ₁ , x^j ₂ ) | xⁱ ₁ = ih₁ , x^j ₂ = jh₂ ; i, j = 0, ± 1, ± 2,…},

и обозначим

Из предыдущих рассуждений следует, что разностное выражение

(5)

аппроксимирует дифференциальное выражение (4) со вторым порядком, т.е. L_h u_ij – Lu(xⁱ ₁ , x^j ₂ ) = O(h² ₁ ) + O(h² ₂ ). Более того, для функций u(x₁ , x₂ ), обладающих непрерывными шестыми производными, справедливо разложение

Разностное выражение (5) называется пятиточечным разностным оператором Лапласа , так как оно содержит значения функции u(x₁ , x₂ ) в пяти точках сетки, а именно в точках (x₁ ⁱ , x₂ ^j ), (x₁ ^{i ± 1} , x₂ ^j ), (x₁ ⁱ , x₂ ^{j ± 1} ). Указанное множество точек называется шаблоном разностного оператора. Возможны разностные аппроксимации оператора Лапласа и на шаблонах, содержащих большее число точек.

2. Исследование аппроксимации и сходимости

2.1. Аппроксимация дифференциального уравнения. Ранее рассматривалась краевая задача

(k(x) u’(x))’ – q(x) u(x) + f(x) = 0, 0 < x < l, (1)

– k(0) u’(0) + b u(0) = m ₁ , u(l) = m ₂ , (2)

k(x) ³ c₁ > 0, b ³ 0,

для которой интегро-интерполяционным методом была построена разностная схема

(3)

(4)

где

(5)

(6)

Обозначим через Lu(x) левую часть уравнения (1) и через L_h y_i – левую часть уравнения (3), т.е.

Пусть u (x) – достаточно гладкая функция и u (x_i ) – ее значение в точке x_i сетки

w _h = {x_i = ih, i = 0, 1, …,N, hN = l} (7)

Говорят, что разностный оператор L_h аппроксимирует дифференциальный оператор L в точке x=x_i , если разность L_h u _i – L_h u (x_i ) стремится к нулю при h®0. В этом случае говорят также, что разностное уравнение (3) аппроксимирует дифференциальное уравнение (1).

Чтобы установить наличие аппроксимации, достаточно разложить по формуле Тейлора в точке x=x_i значения u _{i ± 1} = u (x_i ± h) , входящие в разностное выражение L_h u _i . Большая часть этой работы проделана в предыдущей главе, где показано, что при условиях

(8)

выполняется соотношение

Если кроме того, докажем, что

d_i = q(x_i ) + O(h² ), j _i = f(x_i ) + O(h² ) (9)

то тем самым будет установлено, что оператор L_h аппроксимирует L со вторым порядком по h , т.е.

L_h u _i – L u (x_i ) = O(h² ), i = 1, 2,…, N–1 (10)

Итак, доказательство второго порядка аппроксимации сводится к проверке сводится к проверке условий (8), (9) для коэффициентов (5), (6). Проверим сначала выполнение условий (8). Обозначая p(x) = k^-1 (x) , получим

следовательно,

Аналогично

Отсюда получим

т.е. условия (8) выполнены. Условия (9) выполнены в силу того, что замена интегралов (6) значениями q_i , f_i соответствует приближенному вычислению этих интегралов по формуле прямоугольников с узлом в середине отрезка интегрирования.

2.2. Аппроксимация граничного условия. Исследуем погрешность аппроксимации разностного граничного условия (4). Обозначим l_h u (0) = –a₁ u _{x, 0} + b u ₀ . Если u (x) – произвольная достаточно гладкая функция, то очевидно

l_h u (0) = –k(0) u ’(0) + b u (0) + O(h) ,

т.е. имеет место аппроксимация первого порядка по h . Однако если u =u(x) – решение задачи (1), (2), то разностное граничное условие (4) имеет второй порядок аппроксимации, т.е.

Докажем последнее утверждение. Используя разложение

u_{x, 0} = (u₁ – u₀ )/h = u’(x_1/2 ) + O(h² ), x_1/2 = 0,5h,

a₁ = k_1/2 + O(h² )

получим

Отсюда имеем

Учитывая граничное условие (2), получаем

l_h u(0) = 0,5h [– (ku’)’(0) + d₀ u₀ – j ₀ ] + O(h² ) .

Выражение, стоящее в квадратных скобках, преобразуем, учитывая уравнение (1), к виду

– (ku’)’(0) + d₀ u₀ – j ₀ = – (ku’)’(0) + q(0)u(0) – f(0) +

+ (d₀ – q(0))u₀ – (f(0) – j ₀ ) = (d₀ – q(0))u₀ – (f(0) – j ₀ ) .

Из соотношений

получаем

что и требовалось доказать.

Таким образом, при достаточной гладкости коэффициентов k(x), q(x), f(x) и решения u(x) разностная схема (10) аппроксимирует исходную задачу (2) со вторым порядком по h .

При практическом использовании разностной схемы для нахождения ее коэффициентов не обязательно вычислять интегралы (4), (6) точно. Можно воспользоваться коэффициентами, полученными путем замены этих интегралов квадратурными формулами, имеющими точность O(h² ) и выше. Например, в результате применения формулы прямоугольников получим следующие коэффициенты: a_i = k(x_i – 0,5h), d_i = q(x_i ), j _i = f(x_i ).

Применяя формулу трапеций, получим

Представление коэффициентов разностной схемы в виде интегралов (4), (6) оказывается полезным при исследовании сходимости в случае разрывных функций k(x), q(x), f(x) .

2.3. Уравнение для погрешности. Решение y_i = y(x_i ) разностной задачи (3), (4) зависит от шага h сетки, y(x_i ) = y_h (x_i ) . По существу, мы имеем семейство решений {y_h (x_i )} , зависящее от параметра h . Говорят, что решение y_h (x) разностной задачи сходится к решению u(x) исходной дифференциальной задачи, если при h®0 погрешность y_h (x_i ) – u(x_i ), i = 0, 1,…, N , стремится к нулю в некоторой норме. В настоящем параграфе в качестве такой нормы будем брать норму в сеточном пространстве C( w _h ) , т.е. положим

Говорят, что разностная схема имеет m-й порядок точности (или сходится с порядком m ), если

где m>0, M>0 – константы, не зависящие от h .

Выше было установлено, что схема (3), (4) имеет второй порядок аппроксимации. Докажем теперь, что эта схема имеет и второй порядок точности. Для этого прежде всего выпишем уравнение, которому удовлетворяет погрешность z_i = y_i – u(x_i ) . Поставим y_i = z_i + u(x_i ) в уравнения (3), (4). Тогда получим уравнения

(11)

(12)

где обозначено

Функция y _i , входящая в правую часть уравнения (11), называется погрешностью аппроксимации дифференциального уравнения (1) разностным уравнением (3) на решении задачи (1), (2). В п.1 было доказано, что y _i = O(h² ) при h®0, i=1, 2,…, N–1 . Аналогично, величина n₁ является по определению погрешностью аппроксимации краевого условия (2) разностным краевым условием (4) на решении задачи (1), (2), причем n ₁ =O(h² ) . Таким образом, структура уравнений для погрешности (11), (12) та же, что и у разностной схемы (3), (4), отличаются только правые части.

Чтобы доказать сходимость разностной схемы, оценим решение задачи (11), (12) через правые части y _i , n ₁ , т.е. получим неравенство вида

(13)

с константой M₁ , не зависящей от h . Из этого неравенства и будет следовать, что

Отметим, что неравенства вида (13), называемые априорными оценками, нашли широкое применение в теории разностных схем. Поскольку структура для погрешности (11), (12) та же, что и у разностной схемы (3), (4), а отличаются только правые части, то оценка (13) выполняется одновременно с аналогичной оценкой

для разностной схемы (3), (4) при m ₂ = 0 . Последняя оценка выражает устойчивость решения разностной задачи по правым частям j и m ₁ .

2.4. Разностные тождества и неравенства. Для того, чтобы доказать неравенство (13), нам потребуются некоторые разностные тождества и неравенства. Будем рассматривать сеточные функции, заданные на сетке (7). Обозначим

Справедливо следующее разностное утверждение:

(y, u _x ) = –( u , y_x ) + y_N u _N – y₀ u ₁ . (14)

Действительно,

что и требовалось доказать. Тождество (14) называется формулой суммирования по частям .

Подставляя в (14) вместо u выражение az_x и вместо y функцию z, получаем первую разностную формулу Грина

(15)

Здесь В частности, если z_N = 0 (как в задаче (11), (12)), то получим

(16)

Обозначим

и докажем, что для любой сеточной функции z_i , удовлетворяющей условию z_N = 0 , справедливо неравенство

(17)

Для доказательства воспользуемся тождеством

и применим неравенство Коши-Буняковского

Тогда получим

Откуда сразу следует неравенство (17).

2.5. Доказательство сходимости. Возвращаясь к доказательству сходимости схемы (3), (4), получим тождество, которому удовлетворяет погрешность z_i = y_i – u(x_i ) . Для этого умножим уравнение (11) на hz_i и просуммируем по i от 1 до N–1 . Тогда получим

Отсюда, применяя разностную формулу Грина (16), получим

Далее, согласно (12) имеем

следовательно, справедливо тождество

(18)

Из этого тождества и будет сейчас выведено требуемое неравенство вида (13).

Заметим прежде всего, что если

k(x) ³ c₁ > 0, b ³ 0, q(x) ³ 0,

то коэффициенты разностной схемы (3), (4) удовлетворяют неравенствам

a_i ³ c₁ > 0, b ³ 0, d_i ³ 0. (19)

Это утверждение сразу следует из явного представления коэффициентов (5), (6).

Воспользовавшись (19), оценим слагаемые, входящие в левую часть тождества (18), следующим образом:

Тогда придем к неравенству

(20)

Оценим сверху правую часть этого неравенства. Будем иметь

Подставляя эту оценку в (20) и учитывая неравенство (17), получим

т.е.

Окончательно

(21)

Поскольку из неравенства следует,

что погрешность z_i = y_i – u(x_i ) также является величиной O(h² ) при h®0. Итак, справедливо следующее утверждение.

Пусть k(x) – непрерывно дифференцируемая и q(x), f(x) – непрерывные функции при x Î [0, l], решение u(x) задачи (1), (2) обладает непрерывными четвертыми производными. Пусть коэффициенты разностной схемы (3), (4) удовлетворяют условиям (8), (9), (19). Тогда решение разностной задачи (3), (4) сходится при h ® 0 к решению исходной дифференциальной задачи (1), (2) со вторым порядком по h, так что выполняется оценка

где M – постоянная, не зависящая от h.

3. Разностные схемы для уравнения теплопроводности

3.1. Исходная задача. Будем рассматривать следующую первую краевую задачу для уравнения теплопроводности с постоянными коэффициентами. В области {0 < x < 1, 0 < t £ T} требуется найти решение уравнения

(1)

удовлетворяющее начальному условию

u(x, 0) = u₀ (x) (2)

и граничным условиям

u(0, t) = m ₁ (t), u(1, t) = m ₂ (t). (3)

Здесь u0(x), m ₁ (t), m ₂ (t) – заданные функции. Известно, что при определенных предположениях гладкости решение задачи (1)–(3) существует и единственно. В дальнейшем при исследовании аппроксимации разностных схем будем предполагать, что решение u(x, t) обладает необходимым по ходу изложения числом производных по x и по t. Решение задачи (1) – (3) удовлетворяет принципу максимума и тем самым непрерывно зависит от начальных и граничных данных.

3.2. Явная схема. Как всегда, для построения разностной схемы надо прежде всего ввести сетку в области изменения независимых переменных и задать шаблон, т.е. множество точек сетки, участвующих в аппроксимации дифференциального выражения. Введем сетку по переменному x такую же, как в предыдущей главе, т.е.

w _h = {x_i = ih, i = 0, 1,…, N, hN = 1}

и сетку по переменному t с шагом t, которую обозначим

w _t = {t_n = n t , n = 0, 1,…, K, K t = T}

Точки (x_i , t_n ), i = 0, 1,…, N, n = 0, 1,…, K , образуют узлы пространственно-временной сетки w_{h, t} = w_h x w_t . Узлы (x_i , t_n ) , принадлежащие отрезкам I₀ = {0 £ x £ 1, t = 0}, I₁ = {x = 0, 0 £ t £ T}, I₂ = {x = 1, 0 £ t £ T} , называются граничными узлами сетки w_{h, t} , а остальные узлы – внутренними. На рисунке граничные узлы обозначены крестиками, а внутренние – кружочками.

Слоем называется множество всех узлов сетки w_{h, t} , имеющих одну и ту же временную координату. Так, n-м слоем называется множество узлов

(x₀ , t_n ), (x₁ , t_n ),…, (x_N , t_n ) .

Для функции y(x, t) , определенной на сетке w_{h, t} , введем обозначения yⁿ _i = y(x_i , t_n ) ,

(4)

Иногда для упрощения записи индексы i и n будем опускать, обозначая

( x_i , t_n+1 ) (x_i-1 , t_n+1 ) (x_i , t_n+1 ) (x_i+1 , t_n+1 )

(x_i-1 , t_n ) (x_i , t_n ) (x_i+1 , t_n ) (x_i , t_n )

(x_i-1 , t_n+1 ) (x_i , t_n+1 ) (x_i+1 , t_n+1 ) (x_i , t_n+1 )

(x_i-1 , t_n ) (x_i , t_n ) (x_i+1 , t_n ) (x_i-1 , t_n ) (x_i , t_n ) (x_i+1 , t_n )

(x_i , t_n-1 )

Чтобы аппроксимировать уравнение (1) в точке (x_i , t_n ), введем шаблон, изображенный на рисунке и состоящий из четырех узлов (x_{i ± 1} , t_n ), (x_i , t_n ), (x_i , t_n+1 ). Производную ¶u/¶t заменим в точке (x_i , t_n ) разностным отношением yⁿ _{t, i} , а производную ¶² u/¶² x – второй разностной производной yⁿ _{xx, i} . Правую часть f(x, t) заменим приближенно сеточной функцией jⁿ _i , в качестве jⁿ _i можно взять одно из следующих выражений:

В результате получим разносное уравнение

(5)

которое аппроксимирует исходное дифференциальное уравнение в точке (x_i , t_n ) с первым порядком по t и вторым порядком по h при условии, что разность j ⁿ _i – f(x_i , t_n ) имеет тот же порядок малости.

Под разностной схемой понимается совокупность разностных уравнений, аппроксимирующих основное дифференциальное уравнение во всех внутренних узлах сетки и дополнительные (начальные и граничные) условия – в граничных узлах сетки. Разностную схему по аналогии с дифференциальной задачей будем называть также разностной задачей. В данном случае разностная схема имеет вид

(6)

Эта схема представляет собой систему линейных алгебраических уравнений с числом уравнений, равным числу неизвестных. Находить решение такой системы следует по слоям. Решение на нулевом слое задано начальными условиями y⁰ _i = u₀ (x_i ), i = 0, 1,…, N . Если решение yⁿ _i , i = 0, 1,…, N , на слое n уже найдено, то решение y_i ⁿ⁺¹ на слое n+1 находится по явной формуле

(7)

а значения доопределяются изграничных

условий. По этой причине схема (6) называется явной разностной схемой. Несколько позже мы познакомимся и с неявными схемами, в которых для нахождения y_i ⁿ⁺¹ при заданных y_i ⁿ требуется решать систему уравнений.

Погрешность разностной схемы (6) определяется как разность z_i ⁿ = y_i ⁿ – u(x_i , t_n ) между решением задачи (6) и решением исходной задачи (1) – (3). Подставляя в (6) y_i ⁿ = z_i ⁿ + u(x_i , t_n ) , получим уравнение для погрешности

(8)

где – погрешность аппроксимации разностной

схемы (6) на решении задачи (1) – (3), y _i ⁿ = O( t + h² ) . Можно оценить решение z_i ⁿ уравнения (8) через правую часть y_i ⁿ и доказать тем самым сходимость разностной схемы (6) с первым порядком по t и вторым – по h. Однако это исследование мы отложим, а сейчас на примере схемы (6) продемонстрируем один распространенный прием исследования разностных схем с постоянными коэффициентами, называемый методом гармоник . Хотя данный метод не является достаточно обоснованным, в частности не учитывает влияния граничных условий и правых частей, он позволяет легко найти необходимые условия устойчивости и сходимости разностных схем. Покажем, например, что явную схему (6) можно применять лишь при условии t £ 0,5h² , означающем, что шаг по времени надо брать достаточно малым.

Рассмотрим уравнение

(9)

т.е. однородное уравнение, соответствующее (5). Будем искать частные решения (9), имеющие вид

y_j ⁿ ( j ) = qⁿ e^{ijh j} , (10)

где i – мнимая единица, j – любое действительное число и q – число, подлежащее определению. Подставляя (10) в уравнение (9) и сокращая на e^{ijh j} , получим

откуда найдем

(11)

Начальные условия соответствующие решениям вида (10) (их называют гармониками), ограничены. Если для некоторого j множитель q станет по модулю больше единицы, то решение вида (10) будет неограниченно возрастать при n®¥. В этом случае разностное уравнение (9) называется неустойчивым, поскольку нарушается непрерывная зависимость его решения от начальных условий. Если же |q| £ 1 для всех действительных j, то все решения вида (10) ограничены при любом n и разностное уравнение (9) называется устойчивым. В случае неустойчивости найти решение разностной задачи (6) по формулам (7) практически невозможно, так как погрешности (например погрешности округления), внесенные в начальный момент времени, будут неограниченно возрастать при увеличении n. Такие разностные схемы называются неустойчивыми.

Для уравнения (9) неравенство |q| £ 1 выполняется согласно (11) при всех j тогда и только тогда, когда g£ 0,5. Таким образом, использование схемы (6) возможно лишь при выполнении условия t£ 0,5h² . Разностные схемы, устойчивые лишь при некотором ограничении на отношение шагов по пространству и по времени, называются условно устойчивыми. Следовательно, схема (6) возможно устойчива, причем условие устойчивости имеет вид t/h² £ 0,5. Условно устойчивые схемы для уравнений параболического типа используются редко, так как они накладывают слишком сильное ограничение на шаг по времени. Действительно, пусть, например, h = 10^-2 . Тогда шаг t не должен превосходить 0,5 * 10^-4 , и для того чтобы вычислить решение y_j ⁿ при t = 1 , надо взять число шагов по времени n = t^-1 ³ 2 * 10⁴ , т.е. провести не менее 2 * 10⁴ вычислений по формулам (7).

3.3. Неявные схемы. Чисто неявной разностной схемой для уравнения теплопроводности теплопроводности (схемой с опережением) называется разностная схема, использующая шаблон (x_i , t_n ), (x_{i ± 1} , t_n+1 ), (x_i , t_n+1 ) и имеющая вид

(12)

Здесь j ⁿ _i = f(x_i , t_n+1 ) + O( t + h² ) . Схема имеет первый порядок аппроксимации по t и второй – по h. Решение системы (12) находится, как и в случае явной схемы, по слоям, начиная с n = 1. Однако, теперь, в отличие от явной схемы, для нахождения yⁱ _n+1 по известным y_i ⁿ требуется решить систему уравнений

(13)

где g = t /h² , F_i ⁿ = y_i ⁿ + t j _i ⁿ . Эту систему можно решать методом прогонки, так как условия устойчивости прогонки выполнены.

Для исследования устойчивости разностной схемы (12) будем искать частные решения уравнения

имеющие вид (10). Тогда получим

следовательно, |q| £ 1 при любых j , t , h . Таким образом, схема (12) абсолютно устойчива, т.е. устойчива при любых шагах t и h . Абсолютная устойчивость является основным условием неявных схем. Теперь уже не надо брать шаг t слишком малым, можно взять, например, t = h = 10^-2 . Величина шагов сетки t , h определяются теперь необходимой точностью расчета, а не соображениями устойчивости.

Шеститочечной симметричной схемой называется разностная схема

(14)

для которой начальные и граничные условия задаются так же, как и в схеме (12). Эта схема использует шеститочечный шаблон, изображенный на рисунке.

Обобщением трех рассмотренных схем является однопараметрическое семейство схем с весами. Зададим произвольный действительный параметр s и определим разностную схему

(15)

При s = 0 получим отсюда явную схему, при s = 1 – чисто неявную схему и при s = 0,5 – симметричную схему (14). Исследуем погрешность аппроксимации схемы (15) на решении исходной задачи (1) – (3). Представим решение задачи (15) в виде y_i ⁿ = u(x_i , t_n ) + z_i ⁿ , где u(x_i , t_n ) – точное решение дифференциальной задачи (1) – (3). Тогда для погрешности получим систему уравнений

(16)

i = 1, 2,…, N – 1, n = 0, 1,…, K – 1,

z₀ ⁿ⁺¹ = z_N ⁿ⁺¹ = 0, n = 0, 1,…, K – 1, z_i ⁰ = 0, i = 0, 1,…, N.

Сеточная функция y_i ⁿ , входящая в правую часть уравнения (16) и равная

(17)

называется погрешностью аппроксимации схемы (15) на решении задачи (1) – (3). Получим первые члены разложения функции y_i ⁿ по степеням h и t. Будем разлагать все функции, входящие в выражение для y_i ⁿ , по формуле Тейлора в точке (x_i , t_n + 0,5t). Учитывая разложения

где

получим

Отсюда, проводя разложение в точке (x_i , t_n+1/2 ) и обозначая u = u (x_i , t_n+1/2 ) , будем иметь

и, перегруппировывая слагаемые, получим, что

Учитывая уравнение (1) u’’ – u = – f и следствие из него u^IV – u’’ = –f’’ , окончательно можно записать, что

(18)

Из формулы (18) можно сделать следующие выводы. Если

то схема (15) имеет второй порядок аппроксимации по t и четвертый – по h . Такая схема называется схемой повышенного порядка аппроксимации. Если

то схема (15) имеет второй порядок аппроксимации по t и по h. При остальных значениях s и при j _i ⁿ º 0 в виде (10), то получим

и |q| £ 1 при всех j, если

(19)

Отсюда видно, в частности, что все схемы с s³ 0,5 абсолютно устойчивы. Схема повышенного порядка аппроксимации (s = s_* ) также абсолютно устойчива, что проверяется непосредственно.

При s¹ 0 разностная схема (15) является неявной схемой. Для нахождения решения y_i ⁿ⁺¹ по заданным y_i ⁿ требуется решать систему уравнений

(20)

где

Система (20) решается методом прогонки. Условия устойчивости прогонки при s¹ 0 сводятся к неравенству

|1 + 2 s g | ³ 2 | s | g

и выполнены при s³ – 1/(4g). Последнее неравенство следует из условия устойчивости (19) разностной схемы.

3.4. Уравнения с переменными коэффициентами и линейные уравнения. Рассмотрим первую краевую задачу для уравнения теплопроводности с переменными коэффициентами

(21)

где r (x, t), k(x, t), f(x, t) – достаточно гладкие функции, удовлетворяющие условиям

0 < c₁ £ k(x, t) £ c₂ , r (x, t) ³ c₃ > 0 . (22)

Дифференциальное выражение при каждом

фиксированном t аппроксимируем в точке (x_i , t) так же, как и в стационарном случае, разностным отношением

(23)

где разностный коэффициент теплопроводности a(x_i , t) должен удовлетворять условиям второго порядка аппроксимации

Наиболее употребительны следующие выражения для a(x_i , t) :

Разностная схема с весами для задачи (21) имеет вид

(24)

Здесь в качестве t можно взять любое значение t Î [t_n , t_n+1 ] , например t = t_n + 0,5 t . Если в уравнении (24) t = t_n + 0,5 t , s = 0,5 , то схема (24) имеет второй порядок аппроксимации по t и по h . При остальных значениях s и t выполняется первый порядок аппроксимации по t и второй – по h .

При исследовании устойчивости разностных схем с переменными коэффициентами иногда применяется принцип замороженных коэффициентов, сводящий задачу к уравнению с постоянными коэффициентами. Рассмотрим явную схему, соответствующую уравнению (24) с s = 0 и f(x_i , t) º 0 , т.е. схему

(25)

Предположим, что коэффициенты r (x_i , t), a(x_i , t) – постоянные, r (x_i , t) º r = const, a(x_i , t) º a = const . Тогда уравнение (25) можно записать в виде

или

Из п.2 известно, что последнее уравнение устойчиво при t ’ £ 0,5h² , т.е. при

(26)

Принцип замороженных коэффициентов утверждает, что схема (25) устойчива, если условие (26) выполнено при всех допустимых значениях a(x_i , t), r (x_i , t) , т.е. если при всех x, t выполнены неравенства

(27)

Если известно, что 0 < c₁ £ a(x_i , t) £ c₂ , r (x_i , t) ³ c₃ > 0 , то неравенство (27) будет выполнено при

Строгое обоснование устойчивости схемы (25) будет дано в примере 2 из главы 2.

Если параметр s³ 0,5, то из принципа замороженных коэффициентов следует абсолютная устойчивость схемы (24).

Рассмотрим теперь первую краевую задачу для нелинейного уравнения теплопроводности

(28)

В случае нелинейных уравнений, когда заранее неизвестны пределы изменения функции k(u) , избегают пользоваться явными схемами. Чисто неявная схема, линейная относительно y_i ⁿ⁺² , i = 1, 2,…, N – 1 , имеет вид

(29)

где a_i = 0,5 (k(yⁿ _i ) + k(yⁿ _i-1 )) . Эта схема абсолютно устойчива, имеет первый порядок аппроксимации по t и второй – по h . Решение y_i ⁿ⁺¹ , i = 1, 2,…, N – 1 , находится методом прогонки. Заметим, что схему (29) можно записать в виде

где k_i = k(y_i ⁿ ) .

Часто используется нелинейная схема

(30)

Для реализации этой схемы необходимо применить тот или иной итерационный метод. Например такой:

(31)

Здесь s – номер итерации. Как видим, нелинейные коэффициенты берутся с предыдущей итерации, а в качестве начального приближения для y_i ⁿ⁺¹ выбирается y_i ⁿ . Это начальное приближение тем лучше, чем меньше шаг t. Число итераций M задается из соображений точности. В задачах с гладкими коэффициентами при k(u) ³ c₁ > 0 часто бывает достаточно провести две – три итерации. Значения y_i ^(S+1) на новой итерации находятся из системы (31) методом прогонки. При M = 1 итерационный метод (31) совпадает с разностной схемой (29).

Для приближенного решения нелинейного уравнения (28) применяются также схемы предиктор – корректор второго порядка точности, аналогичные методу Рунге – Кутта для обыкновенных дифференциальных уравнений. Здесь переход со слоя n на слой n+1 осуществляется в два этапа. Приведем пример такой схемы. На первом этапе решается неявная линейная система уравнений

из которой находятся промежуточные значения y_i ^n+1/2 , i = 0, 1,…, N . Затем на втором этапе используется симметричная шеститочечная схема для уравнения (28), в которой нелинейные коэффициенты a(y), f(y) вычисляются при y = y_i ^n+1/2 , т.е. схема