Numerische Verfahren

Ähnliche Dokumente
Numerische Verfahren

1. Anfangswertprobleme 1. Ordnung

Explizite gewöhnliche Differentialgleichung 1. Ordnung mit Anfangsbedingung

(d) das zu Grunde liegende Problem gut konditioniert ist.

Differentialgleichungen

2. Numerische Verfahren für AWPe 2.1 Das Euler-Verfahren

10 Stabilität und steife Systeme

Übungen zu gewöhnlichen Differentialgleichungen Lösungen zu Übung 23

Aufgabenstellung: Explizite gewöhnliche Differentialgleichung 1. Ordnung mit Anfangsbedingung Gesucht ist eine Funktion y = y(x).

Numerische Methoden I Schriftliche Prüfung Gruppe A 23. Jan :00-14:00 (120 min)

Mehrschrittverfahren Ein weiterer, häufig benutzter Verfahrenstyp zur numerischen Lösung der Anfangswertaufgabe

Kurze Einführung zu Stabilität bei Differentialgleichungen und Einschrittverfahren

4 Gewöhnliche Differentialgleichungen

Einführung und Beispiele

Angewandte Mathematik und Programmierung

Explizite Runge-Kutta-Verfahren

Einführung in numerische Methoden für Ingenieure (nach A. Quarteroni, F. Saleri: Wissenschaftliches Rechnen mit MATLAB)

2. Anfangswertprobleme 2. Ordnung

Numerische Verfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen

Übungen zu Meteorologische Modellierung Teil 'Grundlagen der Numerik'

- Numerik in der Physik - Simulationen, DGL und Co. Max Menzel

Parareal. Ein paralleler Lösungsalgorithmus für gewöhnliche Differentialgleichungen. Johannes Reinhardt. Parareal 1 Johannes Reinhardt

Numerische Integration von Differential-Gleichungen Das klassische Runge-Kutta-Verfahren

12 Gewöhnliche Differentialgleichungen

8 Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen

NUMERISCHE VERFAHREN für Naturwissenschaftler und Ingenieure

Lösungsvorschlag zur Modulprüfung Numerische Methoden Sommersemester 2016

Kapitel 1 Gewöhnliche Differentialgleichungen

Euler-Verfahren. exakte Lösung. Euler-Streckenzüge. Folie 1

Differentialgleichungen

VF-3: Es seien A R n n beliebig aber regulär, b R n und gesucht sei die Lösung x R n von A x = b.

Modellierung und Simulation

TU Ilmenau Institut für Mathematik Übungsaufgaben zum Lehrgebiet Numerische Mathematik III Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen

Inhaltsverzeichnis. 1 Einleitung... 1

ETHZ, D-MATH. Numerische Methoden D-PHYS, WS 2015/16 Dr. V. Gradinaru

A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7

Differentialgleichungen sind überall!

Ingenieurinformatik II Numerik für Ingenieure Teil 2

Das Eulerverfahren zum numerischen Lösen von DGLen

Differenzialgleichungen erster Ordnung

Nebenfach Mathematik im Informatik-Studium. Martin Gugat FAU: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 25.

2. Übungsblatt zur Mathematik III für MB/MPE, LaB/WFM, VI, WI/MB

4 Runge-Kutta-Verfahren

Gewöhnliche Differentialgleichungen

Einführung in die Numerik strukturerhaltender Zeitintegratoren. Leonard Schlag 6. Dezember 2010

Probeklausur zu Funktionentheorie, Lebesguetheorie und gewöhnlichen Differentialgleichungen

Differentialgleichungen

*** Viel Erfolg!!! ***

Fourier- und Laplace- Transformation

Nebenfach Mathematik im Informatik-Studium. Martin Gugat FAU: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 26.

1 Debye-Abschirmung. 1.1 Grundlagen. Φ = q r exp ( r/λ D), λ D =

D-MAVT NUMERISCHE MATHEMATIK FS 14 K. Nipp, A. Hiltebrand Lösung vom Test 1

12 Gewöhnliche Differentialgleichungen

Dierentialgleichungen 2. Ordnung

KLAUSUR zur Numerik I mit Lösungen. Aufgabe 1: (10 Punkte) [ wahr falsch ] 1. Die maximale Ordnung einer s-stufigen Quadraturformel ist s 2.

Inhaltsverzeichnis. 1 Einleitung... 1

2.3.1 Explizite Runge-Kutta-Verfahren

Klausurlösung Einführung in Numerische Methoden und FEM Universität Siegen, Department Maschinenbau,

F(x,y,h) = f(x,y), = f(x,y) = f(x + h,y + hf(x,y)).

Nichtlineare Gleichungssysteme

Computersimulationen in der Astronomie

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 8

Numerische Mathematik

Numerische Mathematik

y hom (x) = C e p(x) dx

Numerik und Simulation in der Geoökologie

Lokaler Fehler y = y 2, y(0.2) = 5/9, Lösung: y = 1 Fehler nach dem 1. Schritt

Eingebettete Runge Kutta Verfahren DOPRI5(4) Verfahren: FSAL Verfahren

3. Berechnen Sie auch die Beschleunigung a als Funktion der Zeit t. 4. Erstellen Sie ein SIMULINK Modell, das x(t) numerisch berechnet.

MATHEMATISCHE METHODEN DER PHYSIK 1

Kapitel 8: Gewöhnliche Differentialgleichungen 8.1 Definition, Existenz, Eindeutigkeit von Lösungen Motivation: z.b. Newton 2.

Die Differentialgleichung :

5 Steife Differentialgleichungen

Numerische Verfahren

- 1 - angeführt. Die Beschleunigung ist die zweite Ableitung des Ortes x nach der Zeit, und das Gesetz lässt sich damit als 2.

Numerische Integration

Übungsaufgaben zu Mathematik III (ohne Lösungen)

Trennung der Variablen, Aufgaben, Teil 1

Kapitel 6 Gewöhnliche Differenzialgleichungen (DGL)

Systeme von Differentialgleichungen. Beispiel 1: Chemische Reaktionssysteme. Beispiel 2. System aus n Differentialgleichungen 1. Ordnung: y 1.

Vorlesung, 26. Mai 2011, Inhalt. Eigenwerte und Eigenvektoren. Gewöhnliche Differentialgleichungen

Mathematik I+II. für FT, LOT, PT, WT im WS 2015/2016 und SS 2016

Aufgabe 2 (5 Punkte) y = 1 x. y + 3e 3x+2 x. von f. (ii) Für welches u in R 2 gilt f(u) = [3, 3, 4] T? x 2 + a x 3 x 1 4x 2 + a x 3 2x 4

Prüfungsvorbereitungskurs Höhere Mathematik 3

Numerische Mathematik I: Grundlagen

Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen

Numerische Mathematik

Transkript:

Numerische Verfahren Numerische Methoden von gewöhnlichen Differentialgleichungen (AWP) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf, Prof. Dr.-Ing. P. Wolfsteiner Hochschule für Angewandte Wissenschaften München (FH) Fakultät 03 WS10/11 Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 1 / 16

Inhalt 1 Explizite Zeitschrittverfahren für DGL 1. Ordnung Einleitung Explizites Euler-Verfahren Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung 2 3 DGL-Systeme 1. Ordnung 4 Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 2 / 16

Einleitung Einleitung Explizites Euler-Verfahren Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung Gegeben sei das Anfangswertproblem: y = f (x, y), y(x 0) = y 0 Aufgabe Berechnung eines Näherungswertes an der Stelle x n = b. y n y(b) mit der Diskretisierung: Zerlegung des Integrationsintervalles [a = x 0, b] in: a = x 0 < x 1 < < x n = b Feste Schrittweite: h = b a = x n i x i 1 Achtung: Der Stabilitätsbereich eines expliziten Einschrittverfahrens und damit die Schrittweite h sind beschränkt. Für zu große h divergiert das Verfahren. h ist auch nach unten beschränkt, da sonst die Rundungsfehler überwiegen! Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 3 / 16

Explizites Euler-Verfahren Einleitung Explizites Euler-Verfahren Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung Fortschreiterichtung: Steigung in x i 1 Euler-Verfahren Gegeben: Anfangswert: (x 0, y 0 ), Schrittweite: h y i = y i 1 + h f (x i 1, y i 1 ), i = 1,..., n Globaler Diskretisierungsfehler: O(h). Verfahren 1. Ordnung (Konvergenz) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 4 / 16

Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung Einleitung Explizites Euler-Verfahren Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung Fortschreiterichtung: mittlere Steigung: Berechnet aus den 4 Steigungen in x i 1, x i und 2 Punkten in der Mitte Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung Gegeben: Anfangswert: (x 0, y 0), Schrittweite: h y i = y i 1 + 1 6 (k1 + 2k2 + 2k3 + k 4), i = 1,..., n k 1 = h f (x i 1, y i 1) k 2 = h f (x i 1 + 1 h, 2 yi 1 + 1 k1) 2 k 3 = h f (x i 1 + 1 h, 2 yi 1 + 1 k2) 2 k 4 = h f (x i 1 + h, y i 1 + k 3) Globaler Diskretisierungsfehler: O(h 4 ). Verfahren 4. Ordnung (Konvergenz) Matlab: ode45(...). Dieses und entsprechende Verfahren sind mit automatischer Schrittweitensteuerung implementiert. Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 5 / 16

Implizites Euler-Verfahren Implizites Verfahren: Die Funktion f wird nicht an dem schon berechneten Punkt (x i 1, y i 1) ausgewertet, sondern an dem neuen Punkt (x i, y i) Implizites Euler-Verfahren Gegeben: Anfangswert: (x 0, y 0), Schrittweite: h y i = y i 1 + h f (x i, y i), i = 1,..., n Globaler Diskretisierungsfehler: O(h). Verfahren 1. Ordnung (Konvergenz) Das Verfahren ist unbeschränkt absolut stabil (A-stabil), d.h. h unterliegt aufgrund der Stabilität keiner Beschränkung nach oben. Es entsteht eine (nicht)-lineare Gleichung (bzw. System). Diese muss mit geeigneten (numerischen) Verfahren (z.b.) Newton-Verfahren, Fixpunktiteration) gelöst werden. Implizite Verfahren werden insbesondere zur Lösung von steifen DGL-Systemen genutzt. Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 6 / 16

DGL-Systeme 1. Ordnung DGL-Systeme 1. Ordnung Die numerischen Verfahren zur Lösung von DGLn 1. Ordnung lassen sich entsprechend auf Systeme 1. Ordnung übertragen. Die skalaren Operationen müssen als Vektoroperationen aufgefasst werden. DGL-System 1. Ordnung y 1 = f 1 (x, y 1,..., y n ) y 2 = f 2 (x, y 1,..., y n ). y n = f n (x, y 1,..., y n ) : Vektorschreibweise: y = F(x, y) mit den Anfangsbedingungen y 1 (x 0 ) = y (0) 1, y 2(x 0 ) = y (0) 2,..., y n(x 0 ) = y n (0) bzw. y(x 0 ) = y 0. Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 7 / 16

DGL-Systeme 1. Ordnung Explizites Euler-Verfahren für DGL-System 1. Ordnung Euler-Verfahren Gegeben: Anfangswerte: y 1 (x 0 ) = y (0) 1, y 2(x 0 ) = y (0) 2,..., y n(x 0 ) = y n (0) bzw. y(x 0 ) = y 0, Schrittweite: h y i = y i 1 + h F(x i 1, y i 1 ), i = 1,..., n Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 8 / 16

auf ein System 1. Ordnung () Die numerische Lösung von DGLn höherer Ordnung oder von Systemen, erfordert ein Umschreiben in die sogenannte (System 1. Ordnung). DGL n-ter Ordnung: y (n) = f (x, y, y,..., y (n 1) ), Anfangsbedingungen: y(x 0), y (x 0),..., y (n 1) (x 0) Zustandsgrößen: z 1 = y, z 2 = y, z 3 = y,... z n = y (n 1) Umformung in ein System 1. Ordnung: z 1 = z 2, z 1(x 0) = y(x 0) z 2 = z 3, z 2(x 0) = y (x 0).,. z n 1 = z n, z n 1(x 0) = y (n 2) (x 0) z n = f (x, z 1,..., z n), z n(x 0) = y (n 1) (x 0) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 9 / 16

für DGLn 2. Ordnung I DGL 2. Ordnung: y = f (x, y, y ) mit AB: y(x 0 ) = y (0) 1, y (x 0 ) = y (0) 2 lässt sich durch z 1 = y, z 2 = y überführen in die : z 1 = z 2, z 1 (x 0 ) = z (0) 1 = y (0) 1 z 2 = f (x, z 1, z 2 ), z 2 (x 0 ) = z (0) 2 = y (0) 2 Vektorielle Schreibweise: z = z 2 f (x, z) (1) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 10 / 16

für DGLn 2. Ordnung II Euler-Verfahren für obiges System (1) Gegeben: Anfangswerte: (x 0, z (0) 1 ),(x 0, z (0) 2 ) Schrittweite: h, Schrittanzahl: m z (i) 1 = z (i 1) 1 + h z (i 1) 2 z (i) 2 = z (i 1) 2 + h f (x i 1, z (i 1) 1, z (i 1) 2 ) i = 1,..., m Vektorielle Schreibweise: z i = z i 1 + h z i 1 Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 11 / 16

einer DGL 2. Ordnung: Punktpendel Nichtlineare DGL 2. Ordnung in ϕ: m l 2 ϕ(t) = m g l sin (ϕ(t)) ϕ(t) = g l sin (ϕ(t)) Anfangsbedingungen: Anfangswinkel: ϕ(0), Anfangswinkelgeschwindigkeit: ϕ(0) Zustandsgrößen: Lage: z 1(t) = ϕ(t), Geschwindigkeit: z 2(t) = ϕ(t) Umformung in ein System 1. Ordnung: ż 1 = z 2, z 1(0) = ϕ(0) ż 2 = g l sin (z 1(t)), z 2(0) = ϕ(0) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 12 / 16

eines Systems 2. Ordnung: I System von DGL 2. Ordnung in y 1,..., y n: y 1 = f 1(x, y 1,..., y n, y 1..., y n). y n = f n(x, y 1,..., y n, y 1..., y n) Anfangsbedingungen: y 1(x 0),..., y n(x 0), y 1(x 0),..., y n(x 0) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 13 / 16

eines Systems 2. Ordnung: II Zustandsgrößen: z 1 = y 1,..., z n = y n z n+1 = y 1,..., z 2n = y n Umformung in ein System 1. Ordnung: z 1 = z n+1, z 1(x 0) = y(x 0).,. z n = z 2n, z n(x 0) = y n(x 0) z n+1 = f 1(x, z 1,..., z n, z n+1..., z 2n), z n+1(x 0) = y 1(x 0).,. z 2n = f n(x, z 1,..., z n, z n+1..., z 2n), z 2n(x 0) = y n(x 0) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 14 / 16

eines Systems 2. Ordnung: Federpendel I System von DGL 2. Ordnung in ϕ, l: m (l(t) ϕ(t) + 2 l(t) ϕ(t)) = mg sin(ϕ(t)) m ( l(t) l(t) ϕ 2 (t)) = c(l(t) l F ) + mg cos(ϕ(t)) ϕ(t) = 1 l ( g sin(ϕ(t)) 2 l(t) ϕ(t)) l(t) = c m (l(t) l F) + g cos(ϕ(t)) + l(t) ϕ 2 (t) Anfangsbedingungen: Anfangslage: ϕ(0), l(0) Anfangswinkelgeschwindigkeit: ϕ(0), l(0) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 15 / 16

eines Systems 2. Ordnung: Federpendel II Zustandsgrößen: Lage: z 1(t) = ϕ(t), z 2(t) = l(t) Geschwindigkeit: z 3(t) = ϕ(t), z 4 (t) = l(t) Umformung in ein System 1. Ordnung: ż 1 = z 3, z 1(0) = ϕ(0) ż 2 = z 4, z 2(0) = l(0) ż 3 = 1 z 2 (g sin(z 1) + 2z 4 z 3), z 3(0) = ϕ(0) ż 4 = c m (z2 l F) + g cos(z 1) + z 2z3 2, z 4 (0) = l(0) Prof. Dr.-Ing. K. Warendorf (Fakultät 03) Numerische Verfahren WS10/11 16 / 16