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2 - SAM - ETH Zürich

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y<br />

y h (t 1 )<br />

y(t)<br />

y 0<br />

✁<br />

t<br />

t 0 t 1 Fig. 22<br />

Explizites Euler-Verfahren<br />

(Eulersches Polygonzugverfahren)<br />

Erster Schritt des expliziten Euler-Verfahrens<br />

(d = 1):<br />

Steigung der Tangente = f(t 0 ,y 0 )<br />

y h (t 1 ) ist Startwert für nächsten Schritt !<br />

In Formeln: durch explizites Eulerverfahren erzeugte Näherungen für y(t k ) erfüllen die Rekursion<br />

y k+1 := y h (t k+1 ) = y h (t k ) + h k f(t k ,y h (t k )) , k = 0,...,N − 1 , (1.4.2)<br />

mit lokaler (Zeit)schrittweite h k := t k+1 − t k .<br />

Beispiel 1.4.2 (Konvergenz(-geschwindigkeit) des expliziten Euler-Verfahrens).<br />

AWP für Riccati-Dgl. (1.1.2) auf [0, 1]<br />

Explizites Euler-Verfahren (1.4.2) mit<br />

uniformem Zeitschritt h = 1/n,<br />

n ∈ {5, 10, 20, 40, 80, 160, 320, 640}.<br />

Beobachtung:<br />

Fehler err h := |y(1) − y h (1)|<br />

Algebraische Konvergenz<br />

err h = O(h)<br />

error (Euclidean norm)<br />

10 0<br />

10 −1<br />

10 −2<br />

y0 = 0.10<br />

y0 = 0.20<br />

y0 = 0.40<br />

y0 = 0.80<br />

O(h)<br />

10 −3<br />

10 −3 10 −2 10 −1 10 0<br />

10 1 timestep h<br />

Fig. 24 ✸<br />

✎ Notation “Landau-O”:<br />

✎ Alternative Notation: y k := y h (t k )<br />

e(h) = O(g(h)) für h → 0 :⇔ ∃h 0 > 0, C > 0: |e(h)| ≤ Cg(h) ∀0 ≤ h ≤ h 0 .<br />

1.4<br />

p. 61<br />

1.4<br />

p. 63<br />

Veranschaulichung: Explizites Eulerverfahren<br />

Anfangswertproblem<br />

für<br />

Riccati-Differentialgleichung, siehe Bsp. 1.1.1<br />

y 0 = 2 1 , t 0 = 0, T = 1,<br />

gleichgrosse Zeitschritte h = 0.2<br />

ẏ = y 2 + t 2 . (1.1.2)<br />

↦→ ˆ= Richtungsfeld der Riccati-Dgl.<br />

✄<br />

y<br />

2.4<br />

2.2<br />

2<br />

1.8<br />

1.6<br />

1.4<br />

1.2<br />

1<br />

0.8<br />

0.6<br />

exact solution<br />

explicit Euler<br />

Bemerkung 1.4.1 (Explizites Eulerverfahren als Differenzenverfahren).<br />

0.4<br />

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4<br />

t<br />

Fig. 23<br />

Definition 1.4.1 (Arten der Konvergenz).<br />

Sei err h der Diskretisierungsfehler eines Verfahrens zum Diskretisierungsparameter/Schrittweite<br />

h, h > 0.<br />

err h = O(h α ) :⇔ Algebraische Konvergenz der Ordnung α > 0<br />

err h = O(exp(−βh −γ )), :⇔ exponentielle Konvergenz, falls β,γ > 0<br />

Fehlerplots bei algebraischer Konvergenz (h i = (3/2) −i , i = 1, ...,10)<br />

(1.4.2) aus Approximation von Ableitung<br />

dt d durch Vorwärtsdifferenzenquotienten auf Zeitgitter G :=<br />

{t 0 , t 1 ,...,t N }:<br />

ẏ = f(t,y) ←→ y h(t k+1 ) − y h (t k )<br />

h k<br />

= f(t k ,y h (t k )) , k = 0,...,N − 1 .<br />

Frage: Wie genau ist die Näherungslösung ?<br />

△<br />

1.4<br />

p. 62<br />

1.4<br />

p. 64

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