Реферат: Разностные аппроксимации



11

Разностные аппроксимации

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

_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 h0 (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 _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

где u_i’ = u’(x_i), получим

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

т.е.

Отсюда видно, что L_hu–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

_h = {(xⁱ₁, x^j₂) | xⁱ₁ = ih₁, x^j₂ = 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_hu_ij – Lu(xⁱ₁, x^j₂) = O(h²₁) + O(h²₂). 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 (x₁ⁱ, x₂^j), (x₁^i1, x₂^j), (x₁ⁱ, x₂ ^j1). 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) + u(0) = ₁, u(l) = ₂, (2)

k(x)  c₁ > 0,   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_hy_i – левую часть уравнения (3), т.е.

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

_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_hi – L_h(x_i) стремится к нулю при h0. 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 _i1 = (x_{i } h), входящие в разностное выражение L_hi. 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), _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_hi – L(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(0) = –a_{1x, 0} + ₀. Если (x) – произвольная достаточно гладкая функция, то очевидно

l_h(0) = –k(0) ’(0) + (0) + O(h),

т.е. имеет место аппроксимация первого порядка по h. Однако если =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_hu(0) = 0,5h [– (ku’)’(0) + d₀u₀ – ₀] + O(h²).

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

– (ku’)’(0) + d₀u₀ – ₀ = – (ku’)’(0) + q(0)u(0) – f(0) +

+ (d₀ – q(0))u₀ – (f(0) – ₀) = (d₀ – q(0))u₀ – (f(0) – 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), _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 h0 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(_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 _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 _i = O(h²) при h0, i=1, 2,…, N–1. Аналогично, величина ₁ является по определению погрешностью аппроксимации краевого условия (2) разностным краевым условием (4) на решении задачи (1), (2), причем 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 _i, 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 ₂ = 0. Последняя оценка выражает устойчивость решения разностной задачи по правым частям  и 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, _x) = –(, y_x) + y_NN – y_01. (14)

Действительно,

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

Подставляя в (14) вместо  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