Моделирование систем и комплексов. Душин С.Е - 128 стр.

UptoLike

127
па РунгеКутта предпочтительны для моделирования с низкими требова-
ниями к точности, когда вычисление производных не связано с большим
числом операций. Методы РунгеКутта в общем случае нуждаются в
меньших объёмах памяти и являются
самостартующими. В многошаго-
вых методах правая часть ДУ вычисляется один раз, следовательно, алго-
ритмы, основанные на многошаговых методах, работают быстрее. Основ-
ным недостатком многошаговых методов является то, что к началу моде-
лирования по формуле (4.6) требуется знать решение в предыдущих узлах
сетки, т. е. они не являются самостартующими.
4.2.4. Примеры многошаговых разностных методов
Явные m-шаговые методы (методы АдамсаБэшфорта (Bashforth),
экстраполяционные методы) приведены в табл. 4.3. Наивысший порядок
аппроксимации этих методов
m
p
=
.
Таблица 4.3
m
Формула
1
1
1
=
n
nn
F
h
xx
метод Эйлера
2
()
21
1
3
2
1
=
nn
nn
FF
h
xx
3
()
321
1
51623
12
1
+=
nnn
nn
FFF
h
xx
4
()
4321
1
9375955
24
1
+=
nnnn
nn
FFFF
h
xx
5
)251127426162774190(
720
1
54321
1
++=
nnnnn
nn
FFFFF
h
xx
Подбор коэффициентов осуществляется исходя из обеспечения погреш-
ности аппроксимации
n
ε необходимого порядка, т. е. )(
p
n
hO=ε .
Неявные m-шаговые методы (методы АдамсаМултона (Moulton),
интерполяционные методы) приведены в табл. 4.4. Наивысший порядок
аппроксимации неявных методов 1
+
=
m
p
.