Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей

Подождите немного. Документ загружается.

менить его значения на этом

интервале.

Существенно

боль-

шее доверие в данном примере вызывает многочлен первой

степени

ДСк),

найденной по

методу

наименьших квадратов.

Подсчет

дает,

что

(JC)

0,84*

+ 0,40;

соответствующий график показан на рис. 24 сплошной ли-

нией.

Отклонения значений

(x)

от измеренных не превы-

шают

0,048,

т. е. находятся в допустимых рамках.

Специального внимания

требуют

возможные особенно-

сти изучаемой зависимости — разрывы, острые экстремумы

т. п., которые

могут

оказаться определяющими,

тогда

как

при

«слепом»

интерполировании их можно не

заметить*

(Например:

пусть известно количество писем, доставленных

городе Н. 15 ноября и

декабря 1990 г., а также 15 янва-

ря

и 15 февраля 1991 г.; можно ли с помощью простой

интерполяции

приближенно определить количество писем,

доставленных 31 декабря 1990 г.?) Это также

делает

суще-

ственным предварительный или попутный теоретический

неформальный

анализ реальной зависимости, Он часто

дает

возможность предвидеть появление подобных особенностей

так направить подбор эмпирических данных и интерпо-

ляционной

формулы, чтобы получить правильное описание

этой

зависимости. Отметим, что во многих задачах оказы-

вается удобным использовать в качестве интерполирующих

функции,

заданные не единой формулой, а двумя

цли

несколькими

формулами, действующими на различных ин-

тервалах изменения независимой переменной. Такой харак-

тер имеет, в частности, широко распространившееся в пос-

ледние годы интерполирование с помощью сплайнов (см. До-

бавление, п.

7),

Если

при интерполяции обсуждение реального смысла

исследуемой зависимости во многих случаях весьма полезно,

то при экстраполяции такое обсуждение всегда является

центральным, решающим элементом

процедуры.

Мы уже

говорили, что интерполяцию одной и той же зависимости

можно осуществить различными формулами. Но

даже

если

эти

формулы на интервале интерполирования

дают

близкие

значения,

то при удалении от него они

могут

приводить к

принципиально

различным

результатам.

Необоснованное

распространение формул с исходного на существенно более

широкие

интервалы может приводить к вопиющим ошибкам,

чему имеется много примеров. Особенно распространена

формальная

экстраполяция с помощью линейной функции

или

экспоненты, в основе чего лежит представление (не

162

всегда явно высказываемое!) о неизменности тех или иных

решающих факторов.

Таким

образом, построение

экстраполяционной

форму-

лы или дифференциального уравнения, решение которого

должно экстраполировать

исследуемую

зависимость на

сколько-нибудь значительное удаление от уже изученного

интервала, возможно только при глубоком анализе влияния

существенных факторов, их взаимодействия, усиления или

ослабления при

отходе

от этого интервала и т. п.

3. Ошибки в выборе метода исследования. Одна из

распространенных ошибок состоит в недостаточной целеуст-

ремленности исследования. Это касается как случаев, когда

исследователь не представляет себе

четко,

чтб он собирается

искать,

так и случаев, когда такое представление имеется,

но

движение к цели происходит по слишком извилистому

пути и при этом добывается слишком много по

существу

ненужной информации. Конечно, при решении любой сколь-

ко-нибудь сложной задачи получение избыточной инфор-

мации

неизбежно. Но разным методам свойственно порож-

дать различные объемы такой информации, и это надо

учитывать при выборе метода. Еще Лаплас сказал: чтобы

выяснить,

что после дождя трава

будет

мокрой, нет надоб-

ности

вычислять траектории

всех

капель...

Для уменьшения объема избыточной информации часто

бывает полезным по возможности прямое изучение интег-

ральных характеристик рассматриваемой системы и приме-

нение

различных интегральных соотношений — таких, как

закон

сохранения энергии и т. п. В этом смысле поучительны

общие теоремы динамики механической системы; например,

теорема о движении центра инерции не позволяет описать

движение каждой из точек системы, но

дает

возможность

получить интегральное представление о движении, во мно-

гих случаях достаточное для приложений.

В качестве

другой

распространенной ошибки укажем на

недостаточное внимание к доброкачественности исходных

данных. Большой

труд,

потраченный на реализацию самого

точного численного метода,

будет

в значительной мере

обесценен,

если воспользоваться неверными или чересчур

неточными исходными данными. Более того, если не об-

ратить внимания на недостоверность этих данных, то можно

сделать неверное представление о доброкачественности

окончательного вывода, причем соблазн поверить в такой

вывод

будет

тем большим, чем более трудной была мате-

матическая задача. Когда же недоброкачественность резуль-

тата

будет

обнаружена, весь метод может оказаться

незас-

163

луженно

опороченным. Поэтому выбираемый метод

решения

задачи должен быть рассчитан

на

введение

него только

таких данных, которые можно реально получить

требуемой

достоверностью. Если достаточно точные исходные данные

получить

не

представляется возможным,

то во

многих

слу-

чаях бывает целесообразно изменить метод

—

обычно упро-

стив

его,

чтобы

труд,

связанный

применением метода

высокой

точности,

не

оказался напрасным.

Печальную роль может сыграть ошибка

выборе

вы-

числительного алгоритма. Метод, корректный

«домашин-

ном» понимании, может оказаться неустойчивым относи-

тельно ошибок округления

(п. 9 § 5), что

довольно часто

бывает

при

решении краевых задач

на

ЭВМ.

Это

может

привести

даже

неправильным выводам

свойствах

мо-

делируемого объекта, так как чисто вычислительный эффект

можно принять

за

физический. Например, если произво-

дится расчет течения жидкости

при переходе характерной

скорости потока через некоторое значение решение из

«глад-

кого»

превращается

сильно осциллирующее,

то это не

обязательно говорит

смене ламинарного режима турбулен-

тным:

может оказаться, что при этом переходе применяемый

вычислительный метод стал неустойчивым.

Встречаются

многие

другие

ошибки математического

характера*

Здесь можно посоветовать только осваивать при-

меняемую область математики, разбирать методы приме-

нения

математики

задачам, аналогичным интересующим

Вас, накапливать опыт

интуицию,

а в

случае

осложнений

обращаться

специалистам

за

консультацией.

ДОБАВЛЕНИЕ

1. Вывод некоторых уравнений математической

физики.

а.

Уравнение

теплопроводности.

Пусть тепло распростра-

няется

некотором теплопроводящем теле; рассмотрим

нем

произвольную область

(Q)

какой-то момент

времени.

На

поверхности

(S)

этой области определен тепловой поток

плотностью

q, так что

через элемент

(dS)

поверхности

за

время

проходит тепловая энергия

dSdU

где п —

направление внешней нормали

(S). Таким образом, через

(S)

за

время

проходит тепловая энергия

dS)

dt в

направлении

изнутри

наружу.

другой

стороны,

элементе

(dQ)

объема содержится

срве/Q

тепловой энергии,

где с —

удельная теплоемкость,

164

—

плотность тела,

—

температура

данной точке

данный

момент времени. Предполагая,

что

внешние источ-

ники

тепла

отсутствуют,

составляем баланс тепловой

энер-

гии

за

время

dt:

<3,

cpQdQ

dS\

(О)

\(S)

)

—

частный дифференциал, вычисляемый

по

формуле

ди

(

—

dt).

Применяя

правой части формулу Остроград-

ского,

а к

левой

—

правило Лейбница

дифференцировании

интеграла

по

параметру

(в

данном

случае

по О,

получаем

/iM

dDlB

-J

divqdO

.e.

(О)

(п>

L J

Выбрав область

(Q)

бесконечно малой, получаем отсюда

уравнение

divq

(Д.1)

Примем

для

теплопроводности

закон

Фурье:

плотность

теплового потока пропорциональна градиенту температуры,

grad

(подумайте, почему здесь берется минус),

где

—

коэффициент теплопроводности тела. Этот закон

под-

разумевает,

частности,

что по

отношению

теплопровод-

ности

рассматриваемое тело изотропно. Кроме того,

будем

считать величины

с, р,

постоянными

(это, в

частности,

означает,

что

тело является однородным)

введем

ко-

эффициент

температуропроводности

Х/(ср),

Тогда

из

уравнения

(ДЛ)

получим окончательно

уравнение

теплоп-

роводности

a div

grad

(Д.2)

Мы

предоставляем читателю показать,

что

при наличии

внешних источников тепла

плотностью

(вообще говоря,

зависящей

от

точки пространства

момента времени)

теп-

ловой процесс описывается, взамен (Д.2), неоднородным

уравнением теплопроводности

ЯА

—

a div grad в + — р. (Д.З)

165

Комбинация

div

grad

появляется

во

многих задачах

называется

лапласианом;

она

обозначается также

или

Д.

декартовых координатах

х>

у,

лапласиан имеет

вы-ражение

div

grad

<Д-

дх

ду

Ьг

б.

Уравнение

продольных

упругих

колебаний

прямоли-

нейного

стержня.

Пусть

ось х

направлена вдоль стержня.

Обозначим

(х,

смещение вдоль этой оси

момент

поперечного сечения, которое

свободном равновесном сос-

тоянии

стержня имело абсциссу

х,

(Это значение

называ-

ется

лагранжевой

координатой

рассматриваемого сечения;

она

не

зависит

от

времени

отличие

от

эйлеровой

координа-

ты

х + и

этого сечения.) Тогда относительное удлинение

стержня

сечении

координатой

равно

и/ди

ди/дх.

Это

удлинение порождает

упругую

силу

F =

где

S —

площадь поперечного сечения стержня (изменением

при удлинении стержня пренебрегаем),

а о

—

о (е) — уп-

ругое

напряжение. Предполагая, что

других

сил, кроме силы

упругости, нет, мы можем, применив второй закон Ньютона

элементу

(dx)

стержня, написать

где

р —

плотность стержня.

Считая

закон упругости линейным:

о = Ег (это

закон

Гука,

где Е —

модуль Юнга

для

стержня),

а сам

стержень

однородным,

т,

е. р, 5, Е

постоянными,

обозначив

>Ш7р

—

а,

получаем отсюда уравнение

(Д.5)

дх

Это

одномерное

волновое

уравнение.

При

другом

смысле

букв оно описывает

другие

волновые процессы

одномер-

ных

средах:

колебания газа

трубке, поперечные колебания

струны

т,

д.

в.

Телеграфное

уравнение.

Рассмотрим электрическую

линию

(провод)

распределенными параметрами,

т.

е.

будем

считать,

что

каждый участок

{dx)

этой линии обладает

активным

сопротивлением

Rdx,

индуктивностью Ldx

емко-

стью

Cdx;

кроме того,

будем

считать,

что

возможна утечка

тока

землю, причем проводимость этого участка

для

тока

утечки равна

Gdx.

Параметры

Л,

С, G

будем

считать

166

постоянными.

Упомянутый участок схематически изображен

на

рис.

25.

Обозначим

v(x,

t) и

/Ос,

соответственно напряжение

силу тока

точке

л:

момент

Баланс напряжений

дает

-d

v=(Rdx)j+(Ldx)^,

другой

стороны,

из

сохранения

количества электричества

за время

получаем

-(flU)

(Gdx)

vdt +

(Cdx)

(Продумайте

эти

уравнения!

Умение правильно действовать

дифференциалами,

отбрасывая

члены высшего порядка мало-

сти

—

один

из

важнейших навы-

ков

для построения непрерывных

математических моделей.)

Из

выписанных уравнений

после перехода

производным

сокращений

получаем

систему

телеграфных

уравнений

*>=°.

+с

»=о-

«л»

Отсюда, продифференцировав первое уравнение

по

х и

подставив вместо

dj/dx

его выражение из второго уравнения,

приходим

телеграфному

уравнению

(проверяйте

все вы-

числения!)

—

-f

(LG + RC)

+ RGv.

(ДЛ)

Аналогичное исключение

вместо

из

уравнений

(Д.6)

приводит

точности

тому

же

уравнению

вместо

Будем считать, что

L >

О,

С > О, R

О,

G > 0,

т,

е. R и

но не L и С

могут

быть пренебрежимо

малыми.

Для

упрощения уравнения

(Д.7)

сделаем подстановку

е'

(а

const).

(Д.8)

Легко проверить,

что при а

[(R/L)

+ (G/C) ]/2 в

урав-

нении

для и

производная

du/dt

пропадает

телеграфное

уравнение приобретает

вид

^«^

Л,

(Д.9)

дх

167

где обозначено

- I

* _

частности,

при выполнении условия

уравнение

(Д.9)

превращается в волновое уравнение

(Д.5).

2. Дельта-функция. Эта функция была введена анг-

лийским

физиком П.

Дирйком

около 60 лет назад и в пос-

ледние десятилетия широко применяется в математике и ее

приложениях. Дельта-функцию 6 (х) можно получить, от-

правляясь

от любой функции

(0) > 0 (

<*>

< х <

<»),

для

которой

(0) > 0,

хЬ

(х)

^г*

0 и

(x)dx^l.

Пре-

—

образуем график функции

(х):

сожмем его в N раз к оси

у и растянем во столько же раз от оси

х.

Мы получим

функцию

(x)

Nbx

(Nx)>

примерный график которой при

большом N показан на рис.

26,

причем площадь заштрихо-

ванной

области равна 1.

Дельта-функция

Ь (х) получается из

(х) при

N-+

оо,

так

что можно написать

6 (х)

lim

&лг

(JC).

(ДЛ1)

•*

Правда, этот предел понимается в некотором обобщен-

ном

смысле, который мы здесь не

будем

уточнять. Непосред-

ственный

переход к пределу в форму-

ле

(ДЛ1),

который мы предоставляем

читателю, приводит к значениям

b (х)

(JC

0), & (0)

оо,

однако

указание только этих значений не оп-

ределяет дельта-функцию полностью.

(Этим

она отличается от обычных

функций,

которые полностью опреде-

ляются указанием своих значений;

6 (х) — простейший пример «обоб-

щенной

функции».) Надежнее отно-

ситься к ней, помня о ее происхож-

дении,

т. е. рассматривать 6 (х) как

6«

(JC).

Иногда это выра-

жают словами: все отличные от нуля значения функции

Ъ (х) принимаются в бесконечно малой окрестности точки

0, причем эти значения положительны и таковы, что

168

(л)

6 (х) dx

Отметим, что конкретный вид

—

исходной функции

(х) при этом несуществен и что в силу

последнего равенства, если величина

д:

размерна, то размер-

ность Ь

(JC)

обратна размерности

х.

Физический

смысл дельта-функции вытекает из ее опре-

деления.

Если JC — декартова координата, отсчитываемая

вдоль некоторой оси, то 6 (х) есть плотность единичной

массы *), распределенной по бесконечно малому интервалу,

содержащему начало координат. Короче говорят, что это

плотность единичной массы, сосредоточенной в начале ко-

ординат. Поэтому

тЬ

(х — а) есть плотность массы

т,

сос-

редоточенной в точке х

а.

Аналогично рассматриваются

сосредоточенные заряды, силы и т. п. (см.

п.

2 §

2)*

Если

же мы рассматриваем закон Fit) изменения силы во време-

ни,

то зависимость F

Ъ (t) описывает единичный импульс

(удар)

в момент t

0. Поэтому дельта-функцию называют

также

импульсной

функцией.

Из

определения

6-функции

сразу

следует,

что

Полученная

функция аргумента х называется

единичной

или

функцией

Хёвисайда;

будем

ее обозначать

Н(х).

Это обычная

(не

обобщенная) кусочно-постоянная функция, заданная

как

таковая двумя формулами. Ее значение при х = 0 ча-

ще всего бывает несущественно; впрочем, иногда полагают

Я(0)

1/2.

Формула

(Д.

12) приводит к заключению, что долж-

но

быть

& (х) = #' (JC).

(Д.

13)

действительно, в теории обобщенных функций это

равенство обосновывается. Его неформальный смысл легко

понять.

В самом деле, вспомним о том, что в реальных

ситуациях скачок у функции — это идеализация ее конеч-

ного изменения на протяжении весьма малого интервала

изменения

аргумента (см. п. 12 § 3). В частности, функ-

цию

Н(х)

можно считать идеализацией, упрощенным пред-

ставлением функции

(х)

arctg Nx при весьма

Единичная

масса безразмерна, она равна числу 1

169

большом

Но производная последней,

т.

е.

(х)

(x)

при

гаком

приближенно представляет функцию

(х)>

что

объясняет формулу

(Д.

13). (Постройте графики функций

ix)

(х)

при

1 и

при

= 10.)

В соответствии

формулой

(ДЛЗ),

для любой функции,

имеющей конечные скачки (разрывы первого рода),

про-

изводная имеет

дельта-слагаемые.

Например, если

Пх)

-\Ъх-\

(М>1),

то

эта

функция имеет скачок, равный

6, при

непрерывна при

1, а

потому

/' (х)

g(x) +

(х + 1),

где

*М-|з

(W>i).

Исходя

из

определения дельта-функции, нетрудно

по-

нять

формулу

Ь(>с)

f(x)b(x-c)dx

f(c)

(Д.14)

для любой функции

fix),

непрерывной при

с;

для этого

достаточно представить

левую

часть

виде суммы интегра-

лов

по

интервалам (а,

<Г),

(с",

)

(с

£)•

При рассмот-

рении

интеграла

Ь(>с)

ff(x)b(x-c)dx

требуется уточнять, захватывается

в нем

«особенность»

дельта-функции (бесконечно малый интервал,

на

котором

она

отлична

от

нуля) или нет. Это можно записать так:

f/(x)b

(х

с) dx = /(с),

J7(JC)6

(x ~c)dx

—

В частности,

операционном исчислении принимается пер-

вое правило,

так что

изображением

по

Лапласу функции

(f)

считают

^6(0

Л:

fe~

b(t)dt=

о-

170

Переписав формулу

(Д.14)

виде

(x)

(Ъ)Ь

(x-\)db(a<x<

b) (Д.15)

(функция

четная, так что Ь

- х)

6 (х

—

|)),

мы полу-

чаем представление производной функции

fix) в

виде суммы

бесконечно большого числа

«столбчатых»

функций, каждая

из

которых отлична

от

нуля на бесконечно малом интервале;

график

одного

из

слагаемых показан

на

рис.

жирной

линией.

Это

представление лежит

основе применения

функции

Грина (см.

п. 3 § 5).

Исходя

из

приближенного представления дельта-функ-

ции

виде

ч-f

>17

(

2л

0)'

~{#

(|*|

1/(2УУ))

с большим

можно понять смысл

ее

производной

(х).

Это плотность единичного диполя,

т. е.

совокупности

двух

равных бесконечно больших то-

чечных зарядов противополож-

ного знака

на

бесконечно малом

расстоянии

единичным момен-

том (произведением величины

каждого

из

зарядов

на

рассто-

яние

между

ними).

Обобщенная

функция

(х)

имеет при

х = 0

еще более

«острую»

особенность,

чем

(х).

Рассматриваются также

об-

общенные функции нескольких

аргументов или,

что

равносильно,

Так,

если

у\

zk,

то

6 (г):

(х)

(у)

b (z)

есть плотность единичной массы, сосредоточенной

начале

координат

0. И

здесь дифференцирование разрывных

функций

приводит

появлению дельта-слагаемых. Напри-

мер,

теории сплошных сред важную роль играет формула

для лапласиана

4л6(г).

Метод

Галеркина.

Метод

конечных

элементов*

Тер-

мин

метод

Галеркина

объединяет несколько родственных

171

векторного аргумента.

методов приближенного решения краевых задач для диффе-

ренциальных уравнений, как обыкновенных, так и с част-

ными

производными. Мы приведем здесь один из наиболее

простых вариантов на примере задачи

= f

*)•

У"

<*>

л-

(ДЛ6)

Для ее приближенного решения выберем какую-либо

последовательность

координатных

функций

4>i

(*).

<Р2

(х),

ч>п

(л),

...

(а

«£

А),

(ДЛ7)

т.

е,

последовательность функций, удовлетворяющих соот-

ветствующим однородным краевым условиям

«Р,

(«)

«Л

<*)

(/=1,2,3,...)

обладающих свойством

полноты.

Последнее означает, что

любую

функцию из достаточно широкого класса, удовлетво-

ряющую указанным однородным краевым условиям, можно

разложить в ряд по функциям

(Д.

17). (Здесь, как и в

других

подобных

случаях,

мы не уточняем формулировок.) Чаще

всего полагают

tf><

(х) =

У""

(х

— а)

(Ь

- х) или

(х)

sin

^—~

а).

Кроме

того, надо выбрать

какую-нибудь

функцию

<р

(•*)>

удовлетворяющую краевым условиям, указанным в

(Д.

16),

например,

(X)

=Уа+

(Уь

Уа)

JZ^

ИЛИ

<Ро

(х)

(У*

Л) sin

j^~.

Приближенное

решение задачи

(Д.

16) ищется в виде

(*)

*о

(*)

С,<р,

(*),

ШЛ8)

где значением п > 1 мы задаемся, а постоянные

...

...,

подбираем. Тогда краевые условия, указанные в

(Д.

16),

заведомо удовлетворяются, а при подстановке выра-

жения

(Д.18)

в дифференциальное уравнение получается

невязка

(т.

е.

разность

между

левой и правой частями

172

уравнения)

(х;

Си

...,

С„)

п п

«ро"

СМ'

- /

(л,

9о

Л»»

"Ро

<р;

1=1

(=1

ее помощью получаем уравнения для определения

Сь

...,

С«:

/К

(х;

...,

С)«р,

2, ....

и).(Д.

19)

Это система из п конечных уравнений с п неизвестными,

которую можно решать методами, указанными в п. 7 §

Особенно просто она решается, если краевая задача

(Д.

16)

линейна,

так как

тогда

и система уравнений

(ДЛ9)

линейна.

Рассмотрим в качестве примера краевую

задачу

/'+у=1

(0<*<1),

у(0)«0,

у(1)

(Д.20)

точное решение которой

1 - cos x + (ctg

sin

При

решении

по

методу

Галеркина положим

<Ро

(*)

ч>,

(л)

(1 -

х)

(/=1,2,...),

т.

е.

будем

искать приближенное решение в виде

CiJC

(1 -

х)

C2JC

JC).

Тогда невязка оказывается равной

(х;

)

Су

2 + х

)

бд:

+ х

)

1 +

х.

Система уравнений

(Д.ЗО)

после вычисления интегралов

приобретает вид

""20

105

имеет решение

-555

=-0,3631,

0,1707.

Таким

образом, приближенное решение оказывается равным

0,6369*

0,5338*

0,1707х

Сравним,

например, значения точного и приближенного

173

решений

при х = 0,5:

(0,5)

0,4303,

(0,5)

0,4304,

Как

видим, погрешность близка к 0,02 %.

Отметим, что сейчас принято трактовать множество

функций,

заданных на одном и том же интервале, как

пространство обобщенных векторов, а интеграл от произве-

дения

двух

функций по данному интервалу — как скалярное

произведение этих векторов. При таком

подходе

последова-

тельность координатных функций трактуется как базис в

рассматриваемом пространстве, а уравнения

(ДЛ9)

означа-

ют приравнивание нулю проекций невязки

на первые п

векторов из этого

базиса*

Поэтому методы описанного типа

называются

проекционными.

Проекционным

является и

метод

конечных

элементов,

широко

распространившийся за последние годы. Его мы

также

поясним*

на примере задачи

(Д.16).

Разобьем отрезок

[а,

Ь]

на п частей с помощью точек деления

хо

< .-. <

- b

(Д.21)

будем

считать,

что

*~й

конечный элемент

«*

/ ^ п) — это

непрерывная

функция

<р,

(х) {а

ft),

линейная

на каж-

дом интервале

[х^

}

причем

<р<

С**)

1«

Ф*

(

(у

I).

Тогда

люоую

непрерывную функцию

у (х)

(а

х ^

й),

линейную

на

каждом интервале

[х

}

;

можно

притом единственным образом представить

виде

(*)

(х);

<Д.22>

для этого надо просто положить С,

)

0, 1, ...,

я).

Если

мы хотим, чтобы сумма (Д.22) удовлетворяла

краевым условиям из

(ДЛ6),

то надо положить

Со

в9

(Д,23)

Остальные постоянные С, находим из проекционного ус-

ловия,

аналогичного

(ДЛ9):

[\Ц-/(х,у,у')

(x)dx

(i=

л-

1).

L J

(Д.24)

ЕСЛИ

раскрыть квадратные скобки и представить

левую

часть

виде разности

двух

интегралов, то при вычислении первого

174

полезно

провести интегрирование по частям. Подставляя

значения

производных и отбрасывая нулевые слагаемые,

получим , обозначая

;+i

—

;

Ах

•Ml

bx*\

*x*\

A^i

JEbL

f-1-

JL)

£fii

Дх^!

^A*,-i

AJC,J

AX/

(ТОТ

же

результат

получится без интегрирования по частям,

если при вычислении

y/dx

применить правило п. 2 До-

бавления о дифференцировании разрывных функций, а за-

тем воспользоваться формулой

(Д.14).)

Таким образом, из

(Д.24) мы получаем систему уравнений для нахождения

С\

Сг,

...»

-\i

SizL'^c

(_L_

JLU

£±i

1, 2, .... n -

1),

(Д.25)

где

Лд:

;

JC,

^ -

Применим

для примера описанный метод к задаче

(Д.20), приняв п = 5, х, = 0,2/ (i = 0, 1, ..., 5). Равенства

(Д.23) приобретают вид

0,2 0,2

0,2 6

3°'

2 "*•

' 6

Cl+i

2 ~

175

т. е. после упрощении

ЗО,2С,-!

59,2С,

30,2С

<+1

1,2

1, 2, 3, 4).

Решение

этой системы по

методу

Гаусса

учетом

значений

Со

приводит к значениям

0,1477,

0,3292,

0,5375,

0,7640.

В частности, приближенное значение решения при х =

0,5 получается равным

0,4333

с погрешностью 0,7 %.

Конечно,

в данном примере первый метод и проще

второго и

дает

более высокую точность. Однако метод конеч-

ных элементов оказывается весьма эффективным при реше-

нии

уравнений с частными производными, когда число про-

странственных переменных не менее

двух,

а область, в

которой

строится решение, имеет сложную форму. Пусть,

например,

область (D) имеет вид восьмиугольника, показан-

ного на

рис.

28, а на ее границе

(dD)

поставлены однородные

условия первого рода: и

(дО

)

задано. Произведем триангу-

ляцию

этой области, т. е. разобьем ее на треугольники так,

что любые два из них либо не имеют общих точек, либо

имеют общую

вершину,

либо общую сторону; на рис. 28

триангуляция изображена

штриховыми линиями. За-

нумеруем все вершины (на

рис.

28 их 50) и поставим

каждой

из них в соот-

ветствие конечный элемент

Ф,

(х,

>•).

Это непрерывная

функция,

линейная в каж-

дом треугольнике выбран-

ной

триангуляции и равная

единице в

и нулю во

всех

прочих вершинах; на

рис.

28 выделена одна из

вершин

и заштрихована область, в которой функция

9.-

(•*>

у)

отлична

от нуля (ее график напоминает шатер).

Дальнейшее построение приближенного решения проходит

аналогично

тому,

как в одномерном случае.

Сейчас метод конечных элементов имеет большое число

вариантов, приспособленных к решению разнообразных за-

дач. Все эти методы основаны на применении функций —

«конечных элементов», каждая из которых отлична от нуля

лишь

в небольшой области.

4, Итерационные методы. При приближенном решении

математических задач широко применяются различные

ите-

176

рационные

методы.

В каждом из таких методов некото-

рая

единообразная вычислительная процедура повторяется

вновь

и вновь, причем каждый раз

результат

проведенного

вычисления

кладется в основу последующего

вычисления.

В благоприятных случаях это приводит к построению при-

ближенного решения со все большей и большей точностью;

поэтому итерационные методы называются также

методами

последовательных

приближений.

Ясно, что они наиболее

удобны для организации циклов при составлении программ

для ЭВМ.

Поясним

структуру

итерационного метода на примере

конечного

уравнения

* 0.

(Д.26)

Перепишем

его в какой-либо из равносильных форм вида

(x);

(Д.27)

это

можно сделать многими способами, что приводит к

различным результатам в применении итераций. Затем вы-

берем более или менее произвольно нулевое приближение

;

желательно только, если о точном решении что-либо

известно,

выбрать

поближе к нему — чем ближе, тем

меньше итераций придется проводить. Подставив х =

;с

правую часть уравнения (Д.27), получаем первое при-

ближение

(р

(*о);

проделав то же с х

получаем

*г

<Р

(*i)

т. д. Общая

рекуррентная

**)

формула

(т.

е.

формула, выражающая последующие члены последователь-

ности

через предыдущие) здесь имеет вид

я+

<Р

(*«)

(п

0, 1, 2, ...).

(Д.28)

Теоретически мы можем, вообще говоря, продолжать этот

процесс бесконечно. Если он сходится, т. е.

имеет конеч-

ный

предел при п

-»

«э,

то в пределе получается точное

решение уравнения (Д.27), т. е. (Д.26). (На практике схо-

димость обычно обнаруживается уже после нескольких ите-

раций

и вычисления прекращаются, когда

отличается от

меньше чем на некоторое разумно выбранное заранее

малое число.) Если процесс расходится, то это не значит,

что и решения нет: может быть, оно есть, но уравнение

(Д.27)

или значение

выбраны неудачно.

От

латинского

слова

«итерацио»

—

повторение.

**)

От

латинского

слова

«рекуррентис»

—

возвращающийся.

177

В качестве примера рассмотрим уравнение

- х + 0,3

Для его решения перепишем его в виде

+ 0,3

(Д.29)

проведем итерации, начиная с

х$

Получим

+ 0,3 = 0,3,

0,3

+ 0,3 =

0,327,

.„

Вычисления с точностью до

10~

которые мы предоставляем

читателю, показывают, что

0,3389361.

Считая

последнюю цифру сомнительной вследствие округлений,

можем написать точное решение: х

0,338936

с точностью

до 10~

. Нетрудно проверить, что уравнение

(Д.29)

имеет

еще два вещественных решения, их также можно найти по

методу

итераций, но иначе организованному.

Геометрический смысл метода итераций для уравнения

(Д.27)

показан на рис. 29, причем вариант

соответствует

случаю

0 <

<р'

(x)j<

1 (х — точное решение), вариант б —

случаю

-1

<р'(х)

0_и

вариант в —

случаю

<р'

(х) > 1

(разберите случай

(х) < - 1 !). Мы видим, что если

|<р'

(х) | <

< 1 и

выбрано не слишком далеко от

х,

то

процесс сходится со скоростью геометрической прогрессии,

т. е.

\х

- х\ <

const-^

Наиболее благоприятен случай,

когда

<р'

(х) = 0:

тогда

процесс сходится со сверхгеометриче-

ской

скоростью, т. е. быстрее геометрической прогрессии

с любым

знаменателем,

Если

|<р'

(х) \ > 1, то процесс ите-

раций

либо расходится либо сходится, но не к

х.

(Проведите итерации для равносильных уравнений х

1 +

0,1*

IOJC

— 10и объясните

результат.)

178

Методы последовательных приближений применяются

также при решении систем конечных уравнений, диффе-

ренциальных, интегральных и

других

уравнений и их

систем, при нахождении экстремумов функций и

функ-

ционалов

и т. д.

5. Число степеней свободы и многомерные многооб-

разия.

Эти понятия сейчас довольно часто появляются при

описании

математических моделей; кратко поясним их со-

держание.

Как

известно, положение точки в пространстве можно

охарактеризовать в различных системах координат — декар-

товой, цилиндрической, сферической и др., но для

всех

них

является общим то, что это положение определяется тремя

координатами,

другой

стороны, положение точки на пло-

скости или криволинейной поверхности определяется двумя

координатами,

а на линии — одной координатой. Это выра-

жают словами: при выборе точки в (обычном) пространстве

имеется три степени свободы, на поверхности — две и на

линии

— одна степень свободы. Иначе говоря, пространство

трехмерно,

тогда

как поверхности двумерны, а линии —

одномерны.

В общем

случае

понятие числа степеней свободы

вводится так. Пусть имеется некоторая совокупность объек-

тов (в предыдущем примере — совокупность

всех

точек в

пространстве), каждый из которых можно охарактеризовать

указанием значений некоторых скалярных непрерывных

параметров (в предыдущем примере — координат). Пусть

эти

параметры являются:

независимыми,

т.

е.

могут

принимать

произвольные

значения:

например, если зафиксировать все параметры,

кроме одного, то этот один можно еще произвольно менять,

быть может, в некоторых пределах;

существенными,

т. е. при любом малом изменении

параметров рассматриваемый объект фактически меняется.

Тогда, если таких параметров

к,

то говорят, что при

выборе объекта из рассматриваемой совокупности имеется

степеней

свободы,

а сама совокупность называется

к-мер-

ным

многообразием.

Параметры называются (обобщен-

ными)

координатами

на этом многообразии; как и в

случае

обычных координат в обычном пространстве, их можно

выбирать различными способами, как это окажется удобнее

том или ином исследовании, но при этом их число остается

неизменным.

Объекты, составляющие многообразие, назы-

ваются его точками. Таким образом, многомерное многооб-

разие получает конкретное истолкование.

179

Если

рассматривается механическая система, то можно

говорить о ее

положении

в данный момент времени,

опреде-

ляемом как бы ее фотоснимком, и о ее

состоянии

в этот

момент, которое фиксирует также и скорости движения

компонентов

системы. Когда говорят о числе

степеней

сво-

боды и об обобщенных координатах такой системы,

«объек-

тами», о которых говорилось выше,

служат

все ее возможные

положения.

Таким образом, если система имеет к степеней

свободы, то многообразие (говорят также — пространство)

ее положений

&~мерно

с обобщенными координатами

...,

Многообразие же состояний (говорят также —

фазовое

многообразие)

этой системы

2£-мерно,

координа-

тами в нем

(фазовыми

координатами)

служат

пг>

•••»

#*>

Ръ Ръ

—,

Рк,

где

dq/dt,

a t —

время»

Рассмотрим в качестве примера систему из

зубчатых

колес,

в которой каждое последующее колесо зацеплено с

предыдущим. Здесь имеется всего одна степень свободы,

причем за обобщенную координату можно принять

угол

поворота первого колеса, так как задание этого

угла

полно-

стью определяет и положение остальных колес. Если же

колеса не зацеплены, то число степеней свободы системы

равно числу колес.

Подсчитаем, сколько степеней свободы имеет отрезок

данной

длины

при движении в пространстве. Каждый такой

отрезок полностью определяется декартовыми координатами

(*i,

Уь

(*2>

Уг>

*г>

его

концов. Эти координаты можно

принять

за параметры, определяющие положение отрезка.

Они,

очевидно,

существенны, но не являются независимыми,

а связаны соотношением

^(*2

*1?

(й

УХ?

Z,)

Таким

образом, только пять параметров можно считать

независимыми,

а шестой выражается через них из этого

соотношения.

Значит, отрезок данной длины при движении

пространстве имеет пять степеней свободы.

В общем случае, если параметров п и они существенны,

но

связаны т независимыми уравнениями (т. е. такими

уравнениями,

из которых ни одно не вытекает из осталь-

ных) , то п — т параметров можно принять за независимые,

а остальные т можно — во всяком случае, в принципе —

выразить через них, т. е. имеется п — т степеней свободы.

Отсюда, например, получаем, что при движении жесткого

треугольника в пространстве имеется 9 —

3*6

степеней

свободы (проверьте!). Этот пример важен в связи с тем, что

180

положение абсолютно твердою тела произвольной формы

полностью определяется указанием положений

трех

его то-

чек, не лежащих на одной

прямой.

Значит, при движении

такого тела в пространстве также имеется шесть степеней

свободы.

Приведем еще один поучительный пример: найдем число

степеней свободы при выборе прямой на плоскости. Можно

рассуждать так:

выберем

произвольно две точки А и В на

плоскости (каждая имеет по две координаты) и проведем

через них прямую

р^,

которая определяется, таким образом,

четырьмя параметрами. Так как эти параметры незави-

симые,

то, казалось бы, получается четыре степени свободы.

Однако такое рассуждение неверно, так как при изменении

этих параметров (координат) точки А и В

будут,

правда,

меняться,

но прямая

может при этом оставаться неизмен-

ной;

значит, требование существенности параметров не вы-

полняется.

Так как прямая

не меняется, если точка А

скользит по ней (одна степень свободы) или точка В скользит

по

ней (еще одна степень свободы), то при нашем подсчете

получилось две лишних степени свободы и на самом

деле

число степеней свободы равно 4

2 = 2. За независимые

существенные параметры можно взять, например,

коэф-

фициенты

к и b в уравнении у = кх +

Ь;

правда, прямые,

параллельные оси

у,

не описываются такими уравнениями,

но

эти особые случаи не

могут

сказаться при подсчете числа

степеней свободы. Многообразие

всех

прямых на плоскости

двумерно.

6. Локальные и интегральные характеристики полей.

Здесь мы укажем на некоторые принципиальные моменты,

возникающие

при математическом моделировании

физи-

ческих полей. Напомним, что в пространстве задано

поле

некоторой

величины и, если в каждой точке пространства

или

некоторой его области определено значение этой

величины.

Поле может быть скалярным или векторным в

зависимости от характера исследуемой величины: например,

поля

температур или плотностей являются скалярными, а

поля

скоростей или сил — векторными. Если обозначить

буквой М произвольную (текущую) точку пространства, то

для стационарного поля — а также для нестационарного

поля,

рассматриваемого в фиксированный момент време-

ни,—

имеем и

и(М),

т.

е. и является

функцией

точки

пространства; если рассматривается эволюция нестационар-

ного поля, то и

и(М,

где t — время.

Если

ввести в пространство произвольную (вообще гово-

ря,

криволинейную) систему координат X,

ц,

v, то функ-

181