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Adomian分解法与Runge Kutta方法有什么区别和比较说明

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:0.13 MB | 2020-08-25

樊明

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  利用数值实验, 对 Adomia n 分解法和经典 Runge-Kutta 方法进行比较。实验结果表明, 用 Adomian 分解法求解微分方程具有误差小、精度高的优点.

  Adomian 分解法又称逆算符法 ,是由美国数学物理学家 George Adomian 提出和发展起来的求解线性、非线性数学物理方程近似解析解的一个新的数学方法, 其特点是适用范围广, 计算过程简单 , 收敛速度快,对处理强非线性问题既不需要借助线性、摄动 、迭代或简化模型方程等途经 ,也不需要数值方法(如差分法、有限元法、边界元法等)。分解法的基本精神主要包含 3 层意思 :一是把一个方程的真解分解为若干个解分量之和 ,设法分别求出各阶解分量,然后让这些解分量之和以任意所需的高精度逼近真解 ;二是把整个方程恰当地分解为若干部分 ,主要按照算符分解为线性、非线性、确定及随机性各部分 。原则上可以任意地分解,但要讲究技巧,如所选的确定项线性算符是可逆的 ,从而易于求得该线性算符相应方程的部分解,然后利用已知初值或边值条件, 从中设法找出方程中的其余部分解与部分解之间的关系。最主要的是 ,使其中高阶解分量只取决于低阶解分量,以便可以由低阶分量按一定规则推出任意高阶解分量 ;三是对非线性方程中最要害的非线性项(函数)提出巧妙的方法,产生一个与其等价的多项式,用一个特殊的有规律可求的多项式替代非线性函数 ,即 Adomian 多项式 ,该多项式只由前面低阶的解分量及非线性函数来共同确定 。 近年来 ,用 Adomian 分解法求解微分方程的解已被许多作者所研究。本文的主要工作是, 用 Adomian 分解法求解常微分方程, 然后和四阶 Runge -Kutta 方法, 即经典 Runge -Kutta 法进行比较 ,以显示 Adomian 分解法的优点。本文的计算结果是用符号计算系统 M aple 得到的.

  逆算符方法的基本思想是 :把一个方程 Fu =g(t)(包括线性与非线性、确定与随机性、代数方程 、常微分方程 、偏微分方程以及微分积分方程等)的真解分解为若干个解的分量之和, 然后设法求出各阶解分量, 把这些解分量之和以任意所需的高精度逼近真解 。其基本步骤 ,一是把整个方程恰当地分解为若干部分, 主要按照算符分解为线性、非线性部分,而线性部分又分为可求逆的线性部分及线性剩余部分 ;二是对非线性部分要用一种方法产生一个与其等价的多项式(称为 Adomian 多项式), 即用一个特殊的有规律可求的多项式替换非线性函数, 具体地就是将算符 F 分解为

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