解微分方程的欧拉法,龙格-库塔法及其 MATLAB 简单实例欧拉方法(Euler method)用以对给定初值的常微分方程(即初值问题)求解分为前进 EULER 法、后退 EULER 法、改进的 EULER 法
缺点:欧拉法简单地取切线的端点作为下一步的起点进行计算,当步数增多时,误差会因积累而越来越大
因此欧拉格式一般不用于实际计算
改进欧拉格式:为提高精度,需要在欧拉格式的基础上进行改进
采纳区间两端的斜率的平均值作为直线方程的斜率
改进欧拉法的精度为二阶
算法为:微分方程的本质特征是方程中含有导数项,数值解法的第一步就是设法消除其导数值
对于常微分方程: x∈[a,b]y(a) = y0 可以将区间[a,b]分成 n 段,那么方程在第 xi 点有 y'(xi) = f(xi,y(xi)),再用向前差商近似代替导数则为:在这里,h 是步长,即相邻两个结点间的距离
因此可以根据 xi 点和 yi 点的数值计算出 yi+1 来:i=0,1,2,L这就是向前欧拉格式
改进的欧拉公式:将向前欧拉公式中的导数 f(xi,yi)改为微元两端导数的平均,即上式便是梯形的欧拉公式
可见,上式是隐式格式,需要迭代求解
为了便于求解,使用改进的欧拉公式: 数值分析中,龙格-库塔法(Runge-Kutta)是用于模拟常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法
实际上,龙格-库塔法是欧拉方法的一种推广,向前欧拉公式将导数项简单取为f(xn,yn),而改进的欧拉公式将导数项取为两端导数的平均
龙格-库塔方法的基本思想:在区间[xn,xn+1]内多取几个点,将他们的斜率加权平均,作为导数的近似
龙格库塔法的家族中的一个成员如此常用,以至于常常被称为“RK4”或者就是“龙格库塔法”
令初值问题表述如下
则,对于该问题的 RK4 由如下方程给出:其中这样,下一个值(yn+1)由现在的值(