Метод Рунге — Кутты
Ме́тоды Ру́нге — Ку́тты (распространено неправильное название Ме́тоды Ру́нге — Ку́тта или даже Ме́тоды Ру́нге — Кутта́) — важное семейство численных алгоритмов решения обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Данные итеративные методы явного и неявного приближённого вычисления были разработаны около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М. В. Куттой.
Формально, методом Рунге — Кутты является модифицированный и исправленный метод Эйлера, они представляют собой схемы второго порядка точности. Существуют стандартные схемы третьего порядка, не получившие широкого распространения. Наиболее часто используется и реализована в различных математических пакетах (Maple, MathCAD, Maxima) стандартная схема четвёртого порядка. Иногда при выполнении расчётов с повышенной точностью применяются схемы пятого и шестого порядков[1][2]. Построение схем более высокого порядка сопряжено с большими вычислительными трудностями[3]. Методы седьмого порядка должны иметь по меньшей мере девять стадий, в схему восьмого порядка входит 11 стадий. Хотя схемы девятого порядка не имеют большой практической значимости, неизвестно, сколько стадий необходимо для достижения этого порядка точности. Аналогичная задача существует для схем десятого и более высоких порядков[3].
Классический метод Рунге — Кутты 4 порядка
Метод Рунге — Кутты 4 порядка столь широко распространён, что его часто называют просто методом Рунге — Кутты.
Рассмотрим задачу Коши
Тогда приближенное значение в последующих точках вычисляется по итерационной формуле:
Вычисление нового значения проходит в четыре стадии:
где — величина шага сетки по
Этот метод имеет четвёртый порядок точности, то есть суммарная ошибка на конечном интервале интегрирования имеет порядок (ошибка на каждом шаге порядка ).
Прямые методы Рунге — Кутты
Семейство прямых методов Рунге — Кутты является обобщением метода Рунге — Кутты 4 порядка. Оно задаётся формулами
где — величина шага сетки по и вычисление нового значения проходит в этапов:
Конкретный метод определяется числом и коэффициентами и . Эти коэффициенты часто упорядочивают в таблицу (называемую таблицей Бутчера)
Для коэффициентов метода Рунге — Кутты должны быть выполнены условия для . Если требуется, чтобы метод имел порядок , то следует так же обеспечить условие
где — приближение, полученное по методу Рунге — Кутты. После многократного дифференцирования это условие преобразуется в систему полиномиальных уравнений на коэффициенты метода.
Произношение
Согласно грамматическим нормам русского языка, фамилия Ку́тта склоняется, поэтому говорят: «Метод Ру́нге — Ку́тты». Правила русской грамматики предписывают склонять все мужские и женские фамилии, оканчивающиеся на -а, -я, которым предшествует согласный. Единственное исключение — фамилии французского происхождения с ударением на последнем слоге типа Дюма́, Золя́. Однако, иногда встречается несклоняемый вариант «Метод Ру́нге — Ку́тта» (например, в книге [4]).
Решение систем ОДУ
Метод Ру́нге — Ку́тты непосредственно обобщается на случай систем обыкновенных дифференциальных уравнений путём записи системы и метода в векторной форме.
Пример программы
y" + 4y = cos(3x) | y(0) = 0.8, y'(0) = 2, x = [0,1], h = 0.1
y" = cos(3x) - 4y
замена y'=z
получаем систему
y' = z = g(x,y,z)
z' = cos(3x) - 4y = f(x,y,z)
public class MainClass {
public static void main(String[] args) {
int k = 2;
double Xo, Yo, Y1, Zo, Z1;
double k1, k2, k4, k3, h;
double q1, q2, q4, q3;
/*
*Начальные условия
*/
Xo = 0;
Yo = 0.8;
Zo = 2;
h = 0.1; // шаг
System.out.println("\tX\t\tY\t\tZ");
for(; r(Xo,2)<1.0; Xo += h){
k1 = f(Xo, Yo, Zo);
q1 = g(Xo, Yo, Zo);
k2 = f(Xo + h/2.0, Yo + (h*k1)/2.0, Zo + (h*q1)/2.0);
q2 = g(Xo + h/2.0, Yo + (h*k1)/2.0, Zo + (h*q1)/2.0);
k3 = f(Xo + h/2.0, Yo + (h*k2)/2.0, Zo + (h*q2)/2.0);
q3 = g(Xo + h/2.0, Yo + (h*k2)/2.0, Zo + (h*q2)/2.0);
k4 = f(Xo + h, Yo + h*k3, Zo + h*q3);
q4 = g(Xo + h, Yo + h*k3, Zo + h*q3);
Z1 = Zo + (h/6.0)*(k1 + 2.0*k2 + 2.0*k3 + k4);
Y1 = Yo + (h/6.0)*(q1 + 2.0*q2 + 2.0*q3 + q4);
System.out.println("\t" + r(Xo + h, k) + "\t\t" + r(Y1 ,k) + "\t\t" + r(Z1 ,k));
Yo = Y1;
Zo = Z1;
}
}
/**
* функция для округления и отбрасывания "хвоста"
*/
public static double r(double value, int k){
return (double)Math.round((Math.pow(10, k)*value))/Math.pow(10, k);
}
/**
* функции, которые получается из системы
*/
public static double f(double x, double y, double z){
return (Math.cos(3*x) - 4*y);
}
public static double g(double x, double y, double z){
return (z);
}
}
using System;
using System.Collections.Generic;
namespace PRJ_RungeKutta
{
/// <summary>
/// Реализация метода Ру́нге — Ку́тты для обыкновенного дифференциального уравнения
/// </summary>
public abstract class RungeKutta
{
/// <summary>
/// Текущее время
/// </summary>
public double t;
/// <summary>
/// Искомое решение Y[0] - само решение, Y[i] - i-тая производная решения
/// </summary>
public double[] Y;
/// <summary>
/// Внутренние переменные
/// </summary>
double[] YY, Y1, Y2, Y3, Y4;
protected double[] FY;
/// <summary>
/// Конструктор
/// </summary>
/// <param name="N">размерность системы</param>
public RungeKutta(uint N)
{
Init(N);
}
/// <summary>
/// Конструктор
/// </summary>
public RungeKutta(){}
/// <summary>
/// Выделение памяти под рабочие массивы
/// </summary>
/// <param name="N">Размерность массивов</param>
protected void Init(uint N)
{
Y = new double[N];
YY = new double[N];
Y1 = new double[N];
Y2 = new double[N];
Y3 = new double[N];
Y4 = new double[N];
FY = new double[N];
}
/// <summary>
/// Установка начальных условий
/// </summary>
/// <param name="t0">Начальное время</param>
/// <param name="Y0">Начальное условие</param>
public void SetInit(double t0, double[] Y0)
{
t = t0;
if (Y == null)
Init((uint)Y0.Length);
for (int i = 0; i < Y.Length; i++)
Y[i] = Y0[i];
}
/// <summary>
/// Расчет правых частей системы
/// </summary>
/// <param name="t">текущее время</param>
/// <param name="Y">вектор решения</param>
/// <returns>правая часть</returns>
abstract public double[] F(double t, double[] Y);
/// <summary>
/// Следующий шаг метода Рунге-Кутта
/// </summary>
/// <param name="dt">текущий шаг по времени (может быть переменным)</param>
public void NextStep(double dt)
{
int i;
if (dt < 0) return;
// рассчитать Y1
Y1 = F(t, Y);
for (i = 0; i < Y.Length; i++)
YY[i] = Y[i] + Y1[i] * (dt / 2.0);
// рассчитать Y2
Y2 = F(t + dt / 2.0, YY);
for (i = 0; i < Y.Length; i++)
YY[i] = Y[i] + Y2[i] * (dt / 2.0);
// рассчитать Y3
Y3 = F(t + dt / 2.0, YY);
for (i = 0; i < Y.Length; i++)
YY[i] = Y[i] + Y3[i] * dt;
// рассчитать Y4
Y4 = F(t + dt, YY);
// рассчитать решение на новом шаге
for (i = 0; i < Y.Length; i++)
Y[i] = Y[i] + dt / 6.0 * (Y1[i] + 2.0 * Y2[i] + 2.0 * Y3[i] + Y4[i]);
// рассчитать текущее время
t = t + dt;
}
}
class TMyRK : RungeKutta
{
public TMyRK(uint N) { Init(N); }
/// <summary>
/// пример математический маятник
/// y''(t)+y(t)=0
/// </summary>
/// <param name="t">Время</param>
/// <param name="Y">Решение</param>
/// <returns>Правая часть</returns>
public override double[] F(double t, double[] Y)
{
FY[0] = Y[1];
FY[1] = -Y[0];
return FY;
}
/// <summary>
/// Пример использования
/// </summary>
static public void Test()
{
// Шаг по времени
double dt = 0.001;
// Объект метода
TMyRK task = new TMyRK(2);
// Определеим начальные условия y(0)=0, y'(0)=1 задачи
double[] Y0 = { 0, 1 };
// Установим начальные условия задачи
task.SetInit(0, Y0);
// решаем до 10 секунд
while (task.t <= 15)
{
Console.WriteLine("Time = {0:F5}; Func = {1:F8}; d Func / d x = {2:F8}", task.t, task.Y[0], task.Y[1]); // вывести t, y, y'
// расчитать на следующем шаге, шаг интегрирования
task.NextStep(dt);
}
Console.ReadLine();
}
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
TMyRK.Test();
}
}
}
В программе на С# используется абстрактный класс RungeKutta, в котором следует переопределить абстрактный метод F, задающий правые части уравнений.
Пример решения, выполненный в среде MATLAB (версии 5.3):
Решение систем дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутты является одним из самых распространённых численных методов решений в технике.
В среде MATLAB (довольно распространённый и удобный язык для технических вычислений) для решения системы уравнений необходимо сначала записать функцию, вычисляющую производные, т.е. функции y = g(x,y,z) и z = cos(3x) - 4y = f(x,y,z), о чём сказано выше. Для этого в одной из папок, к которой имеется доступ из системы MATLAB нужно создать текстовый файл runge.m со следующим содержимым:
function Dy = runge(x, y)
Dy = y(:);
Dy(1) = y(2);
Dy(2) = cos(3*x) - 4*y(1);
Имя файла и имя функции должно совпадать, но оно может быть любым неиспользуемым ранее.
Затем необходимо создать главный файл c именем, например, main.m, который который будет выполнять основные вычисления. Этот главный файл будет содержать следующий текст:
clear; clc; % Очистка памяти и экрана
x = 0.1; % Значение аргумента
h = 0.1; % Шаг интегрирования
x_fin = 8; % Конечное время интегрирования
y0 = 0.8; % Начальное значение функции
Dy0 = 2; % Начальное значение производной функции
[x, y] = ode45('runge', [0:h:x_fin], [y0 Dy0]); % Метод Рунге-Кутты
plot(x, y, 'LineWidth', 2); grid; % Построение графика и сетки
legend('y(x)', 'y''(x)', 0); % Легенда на графике
Так как MATLAB ориентирован на работу с матрицами, решение мо методу Рунге-Кутты очень легко выполняется для целого ряда x как, например, в приведенном примере программы. Здесь решение - график функции в пределах времён от 0 до x_fin.
Переменные x и y, полученные в результате работы функции ODE45, есть векторы значений. Очевидно, что решение конкретно заданного выше примера - второй элемент x, так как первое значение 0, шаг интегрирование h = 0.1, а интересуемое значение x = 0.1. Следующая запись в коммандном окне MATLAB даст искомое решение:
y1 = y(find(x == 0.1))
Ответ: y1 = 0.98768
См. также
Ссылки
- ↑ Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. — М.: Бином, 2001 — с. 363—375.
- ↑ Ильина В. А., Силаев П. К. Численные методы для физиков-теоретиков. т. 2. — Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. — с. 16-30.
- ↑ 1 2 J. C. Butcher. Numerical Methods for Ordinary Differential Equations. The University of Auckland, New Zealand.
- ↑ Б. П. Демидович, И. А. Марон, Э. З. Шувалова. Численные методы анализа, 3-е изд. — М.: Наука, 1967.