3 Katalytische Performance der Mo/V(/W)-Mischoxide - tuprints
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182 Anhang<br />
1 1<br />
k 1 = hf ( tn<br />
, yn<br />
)<br />
k2 = hf ( tn<br />
+ h,<br />
yn<br />
+ k1)<br />
2 2<br />
1 1<br />
1<br />
= hf ( tn<br />
+ h,<br />
y + k2<br />
) k4 = hf ( tn<br />
+ h,<br />
yn<br />
+ k3<br />
)<br />
2 2<br />
2<br />
k3 n<br />
y n +<br />
1 = y n<br />
1 5<br />
1 2 3 4 + O(<br />
h<br />
+ k<br />
6<br />
1<br />
+ k<br />
3<br />
1<br />
+ k<br />
3<br />
1<br />
+ k<br />
6<br />
O(h 5 ) ist das Dämpfungsglied dieser Methode.<br />
Runge-Kutta-Verfahren verfolgen eine einfache aber klevere Idee: Die eindeutige Lösung<br />
eines Startwertproblems kann man sich als einzelne Integralkurve denken. Aufgrund <strong>der</strong><br />
Dämpfung O(h 5 ) und des Rundungsfehlers wan<strong>der</strong>t die numerische Lösung die<br />
Integralkurve ab. Die numerische Lösung wird beeinflusst durch das Verhalten dieser<br />
benachbarten Kurven. Runge-Kutta-Verfahren sammeln so Informationen über diese<br />
Kurven durch Lösung <strong>der</strong> Ableitungen, indem sie Euler-Schritte an Probepunkten (h/2)<br />
durchführen. Der letzte Schritt ist wie<strong>der</strong>um ein Euler-Schritt (letzter Teil <strong>der</strong> Gl. 7-17),<br />
<strong>der</strong> das gewichtete Mittel <strong>der</strong> Probeschritte k1 bis k4 benutzt. So sendet das Runge-Kutta-<br />
Verfahren Fühler in den Lösungsraum, um Proben <strong>der</strong> Ableitungen zu sammeln, bevor<br />
entschieden wird, in welche Richtung ein Euler-Schritt durchgeführt wird. Bei<br />
sogenannten eingebetteten Verfahren werden Runge-Kutta-Verfahren <strong>der</strong> Ordnung p und<br />
p+1 abgeleitet, die den gleichen Satz von Vektoren (ki) enthalten.[Lin1997] Die Differenz<br />
zwischen den Werten für yn+1 bei<strong>der</strong> Verfahren dient zur Abschätzung des<br />
Dämpfungsfehlers. Umkehrt wird diese Information benutzt, um die Schrittweite zu<br />
kontrollieren, da <strong>der</strong> Fehlerterm durch die Schrittweite bestimmt wird. Eine solche<br />
adaptive Schrittweitenregulierung ermöglicht die Kombination aus hoher Genauigkeit<br />
und Rechengeschwindigkeit.<br />
)<br />
Ein Nachteil <strong>der</strong> auf expliziten Euler-Verfahren beruhenden Methoden besteht allerdings<br />
darin, dass sie keine steifen ODE-Systeme lösen können – also Systeme bei denen eine<br />
Komponente <strong>der</strong> Lösung viel schneller fällt als an<strong>der</strong>e. Eine Klasse impliziter linearer k-<br />
Schritt-Methoden zur Lösung steifer Systeme sind die Rückwärts-Differentiations-<br />
Formeln (BDF – Backward Differentiation Formulas). [Lin1997]. Das implizite Euler-<br />
Verfahren (Gl. 7-16) ist die einfachste Einschritt-BDF. Dabei wird die Ableitung durch<br />
7-17