Электроснабжение
Работа из раздела: «
Технология»
СОДЕРЖАНИЕ
1. Задание.
2. Расчетно-пояснительная записка.
3. Аннотация.
4. Ведение.
5. Теория.
6. Алгоритмы.
7. Программы.
8. Инструкция пользователя.
9. Результаты экспериментов.
10. Заключение.
ЗАДАНИЕ
A. Выписать систему конечно-разностных уравнений.
B. Оценить вычислительные затраты, требуемые для выполнения аналитических
решений с шестью десятичными цифрами в 100 и 1000 точках интервала.
Определить и использовать разложение в ряд Тейлора для этих вычислений.
C. Оценить до проведения любых вычислений те вычислительные затраты,
которые потребуются для решения конечно-разностных уравнений в 100 и 1000
точках при помощи:
4. Исключения Гаусса,
5. Итерационного метода Якоби,
6. Итерационного метода Гаусса-Зейделя.
G. Вычислить решения конечно-разностных уравнений при помощи каждого из
трех методов из задания C.
H. Оценить применимость различных методов приближен-ного решения краевых
задач для дифференциальных уравнений.
АННОТАЦИЯ
В данной работе по исследованию прямых и итерационных методов решения
линейных систем, возникающих в краевых задачах для дифференциальных
уравнений было составлено шесть программ непосредственно по алгоритмам
Гаусса, Якоби, Гаусса-Зейделя. Каждый из методов был представлен в виде
самостоятельной программы, которая имеет инструкцию для пользователя.
Каждая программа работает по определенному управлению, причем программа
Гаусса формирует матрицу сама, а в программах Якоби и Гаусса-Зейделя
вводится только количество точек на интервал, исходя из чего формируется
столбец неизвестных членов. Начальные значения неизвестных задаются
автоматически на основе результатов, полученных в ходе исследования были
сделаны соответствующие выводы.
ВВЕДЕНИЕ
Персональные компьютеры являются одним из самых мощных факторов
развития человечества. Благодаря универсальности, высокому быстродействию,
неутомимостью в работе, простоте в управлении PC нашли широкое применение в
различных сферах деятельности человека.
С развитием научно-технического прогресса все большая часть задач
требует решения на ЭВМ, поэтому наш курсовой проект направили на развитие
не только определенных навыков логического мышления, но и способность
развивать и закреплять эти навыки.
ТЕОРИЯ
Дискретизация обыкновенных дифференциальных уравнений конечными
разностями приводит к линейным уравнениям; если рассматривается краевая
задача, то уравнения образуют совместную линейную систему.
Прямым методом решения линейной системы [pic] называется любой метод,
который позволяет получить решение с помощью конечного числа элементарных
арифметических операций: сложения, вычитания, деления и т.д. Этот метод
основан на сведении матрицы, системы A к матрице простой структуры -
диагональной (и тогда решение очевидно ) и треугольной - разработка
эффективных методов решения таких систем. Например, если А является верхней
треугольной матрицей:
[pic];
решение [pic] отыскивается с помощью последовательных обратных
подстановок. Сначала из последнего уравнения вычисляется [pic], затем
полученные значения подставляются в предыдущие уравнения и вычисляется
[pic] и т.д.
[pic]; [pic];
или в общем виде:
[pic], i=n, n-1, ..., 1.
Стоимость такого решения составляет [pic]сложений умножений(а также и
делении, которыми можно пренебречь).
Сведение матриц А к одному из двух указанных выше видов осуществляется с
помощью ее умножения на специально подобранную матрицу М, так что система
[pic] преобразуется в новую систему [pic].
Во многих случаях матрицу М подбирают таким образом, чтобы матрица МА
стала верхней треугольной.
Прямые методы решения СЛУ нельзя применять при очень больших, из-за
нарастающих ошибок, округлениях, связанных с выполнением большого числа
арифметических операций. Устранить эти трудности помогают итерационные
методы. С их помощью можно получить, начиная с вектора [pic], бесконечную
последовательность [pic] векторов, сходящихся к решению системы( m- номер
итерации )
[pic].
Метод является сходящимся, если это состояние справедливо для произвольного
начального вектора [pic].
Во всех методах, которые рассмотрены ниже, матрица А представляется в
виде А=М-N ( ниже показано, как это наполняется ) и последовательно
решаются системы
[pic].
Формально решением системы является:
[pic]
где - [pic]обратная матрица. Решение итерационным методом упрощается еще
и потому, что на каждом шагу надо решать систему с одними и теми же
матрицами. Очевидно, что матрица М должна быть легко обращаемой, а для
получения желаемой точности надо выполнить определенное число итераций.
Критерием окончания итерационного процесса является соблюдение
соотношения:
[pic] или [pic],
где [pic]- вектор невязок уравнений [pic], и[pic]и[pic] - допустимая
погрешность СЛУ по неувязке или приращению вектора неизвестных на итерации.
РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ
Многие физические системы моделируются дифферинци-альными уравнениями,
например :
[pic]
которые не могут быть решены аналитически. Приближение этих уравнений
конечными разностями основано на дискредитации интервала [0,1] как показано
на рис.1 и замене производной.
[pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic] [pic]
простой разностью, например :
[pic]
где, 0,2=1/5=X4-X3.
Тогда аппроксимирующее разностное уравнение имеет вид:
[pic]
В каждой точке дискретизации справедливо одно такое уравнение, которое
приводит к линейной системе для приближенных значений решения
дифференциального уравнения.
Уравнения такого вида можно решить с помощью разложения в ряд Тейлора. В
нашем случае уравнения решенные разложением в ряд Тейлора имеют вид;
[pic]
Найти
y’(0); y’’(0)=1; y’’’(0)=1; [pic]
обозначим у’(0) как С.
Решение:
[pic]
Решение:
[pic]
[pic]
[pic]
Система конечно-разностных уравнений
[pic]
интервал [0,2] разделим на 10 точек
[pic]
-2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 [pic] 0.04
1 -2 1 0 0 0 0 0 0 0 [pic] 0.04
0 1 -2 1 0 0 0 0 0 0 [pic] 0.04
0 0 1 -2 1 0 0 0 0 0 [pic] 0.04
0 0 0 1 -2 1 0 0 0 0 [pic] 0.04
0 0 0 0 1 -2 1 0 0 0 [pic] 0.04
0 0 0 0 0 1 -2 1 0 0 [pic] 0.04
0 0 0 0 0 0 1 -2 1 0 [pic] 0.04
0 0 0 0 0 0 0 1 -2 1 [pic] 0.04
0 0 0 0 0 0 0 0 1 -2 [pic] -2+0.04
[pic]
5 точек.
[pic]
|[pic] |1 |0 |0 |0 |[pic] |0 |
|1 |[pic] |1 |0 |0 |[pic] |0 |
|0 |1 |[pic] |1 |0 |[pic] |0 |
|0 |0 |1 |[pic] |1 |[pic] |0 |
|0 |0 |0 |1 |[pic] |[pic] |0 |
АЛГОРИТМ ГАУССА
Назначение: Решить [pic]относительно Х.
Входные параметры: masheps [pic] R, n[pic] Z,
Вектор правых частей [pic].
Входно - выходные параметры [pic],
после разложения в А сохраняются ее верхние треугольные
сомножители[pic],[pic].
Код возврата retcode=0 при успешном решении и retcode=1 при вырождении
матрицы.
Выходные параметры: [pic].
Алгоритм
1. retcode=0
2. if n=1 then
3 if A[1,1]=0 then retcode=1
4 return
(*Гауссово исключение с частичным выбором ведущего элемента*)
3. for k=1 to n do (*найти ведущий элемент*)
4 Amax <= |A[k,k]|
5 Imax <= k
6 for i=k+1 to n do
7 if |[i,k]| > Amax then
8. Amax <= |A[i,k]|
9. Imax <= 1
(*проверка на вырожденность*)
4. if Amax < masheps*n then
5. retcode<=1
6. return
7. if Imax<> k then
8. Amax <= A[Imax,k]
9. A[Imax,k] <= A[k,k]
10. A[Imax,k] <= Amax
11. for i=k+1 to n do A[i,k] <= A[i,k]/Amax
(*перестановка и исключение по столбцам*)
8. for j=k+1 to n do
3.8.1. Amax<=A[Imax,j]
2. A[Imax,j]<=A[k,j]
3. A[k,j]<=Amax
4. if Amax<>0 then
for i=k+1 to n do
A[i,j]<=A[i,j]-A[i,k]*Amax
4. if retcode=0 then (*разложение успешно*)
(*решить СЛУ Ly=b и Vx=y *)
5. for i=2 to n do [pic]
6. for k=n downto 1 do [pic]
return
end.
АЛГОРИТМ ЯКОБИ
Входные параметры: [pic]- вектор начальных значений Х, после окончания
решения с заданной точностью.
Код возврата: retcode=0 при успешном решении u=1, при не успешном решении
превышение допустимого числа итераций.
Память: Требуется дополнительный массив [pic]для хранения невязок.
Алгоритм
retcode=1
for Iter=1 to maxiter do (*расчет вектора невязок*)
rmax=0
for i=1 to n do [pic]
[pic]
(*проверка на окончание итерационного процесса*)
if rmaxn then b[i]:=q else b[i]:=(q-2);
end;
procedure triangul(var a:matrix;var b:vektor;
var ret_code:integer;n:integer);
label 1;
var
eps,buf,max,c:real;
k,imax,i,j:integer;
begin
ret_code:=1;
eps:=1;
buf:=1+eps;
while buf>1.0 do
begin
eps:=eps/2;
buf:=1+eps;
end;
buf:=n*eps;
for k:=1 to (n-1) do
begin
max:=a[k,k];
imax:=k;
for i:=k to n do
if a[i,k]>max then
begin
max:=a[i,k];
imax:=i;
end;
if a[imax,k]>buf then
begin
for j:=1 to n do
begin
c:=a[imax,j];
a[imax,j]:=a[k,j];
a[k,j]:=c;
end;
c:=b[imax];
b[imax]:=b[k];
b[k]:=c;
for i:=(k+1) to n do
begin
a[i,k]:=a[i,k]/a[k,k];
for j:=(k+1) to n do
a[i,j]:=a[i,j]-a[i,k]*a[k,j];
end;
end
else
begin
ret_code:=0;
goto 1
end;
1: end;
end;
procedure vivod(var x:vektor;var n:integer);
var
i:integer;
begin
for i:=1 to n do
writeln('x',i:1,'=',x[i],' ');
end;
begin
vvod(a,b,n);
triangul(a,b,ret_code,n);
if ret_code=1 then
begin
geradlini(a,b,y,n);
ruckgang(a,y,x,n);
vivod(x,n);
end
else
writeln('Матрица вырожденна');
end.
program GAUS2(input,output);
type
matrix=array[1..100,1..100] of real;
vektor=array[1..100] of real;
var
a:matrix;
x,b,y:vektor;
n:integer;
ret_code:integer;
procedure geradlini(var a:matrix;var b,y:vektor;
var n:integer);
var
s:real;j,i:integer;
begin
for i:=1 to n do
begin
s:=0;
for j:=1 to (i-1) do
s:=s+a[i,j]*y[j];
y[i]:=b[i]-s;
end;
end;
procedure ruckgang(var a:matrix;var y,x:vektor;
var n:integer);
var
s:real;i,j:integer;
begin
s:=0;
for i:=n downto 1 do
begin
s:=0;
for j:=(i+1) to n do
s:=s+a[i,j]*x[j];
x[i]:=(y[i]-s)/a[i,i];
end;
end;
procedure vvod(var a:matrix;var b:vektor;
var n:integer);
var
i,j:integer;
q:real;
begin
writeln('Введите количество точек на интервал: ');
readln(n);
q:=(-2+sqr(0.5/n)*(sqr(4*arctan(1))/4));
for i:=1 to n do
begin
for j:=1 to n do
a[i,j]:=0;
a[i,i]:=(q);
end;
for i:=1 to (n-1) do
a[i,i+1]:=1;
for i:=2 to n do
a[i,i-1]:=1;
for i:=1 to n do
if i<>n then b[i]:=0 else b[i]:=(-sqr(2)/2);
end;
procedure triangul(var a:matrix;var b:vektor;var ret_code:integer;
n:integer);
label 1;
var
eps,buf,max,c:real;
k,imax,i,j:integer;
begin
ret_code:=1;
eps:=1;
buf:=1+eps;
while buf>1.0 do
begin
eps:=eps/2;
buf:=1+eps;
end;
buf:=n*eps;
for k:=1 to (n-1) do
begin
max:=a[k,k];
imax:=k;
for i:=k to n do
if a[i,k]>max then
begin
max:=a[i,k];
imax:=i;
end;
if a[imax,k]>buf then
begin
for j:=1 to n do
begin
c:=a[imax,j];
a[imax,j]:=a[k,j];
a[k,j]:=c;
end;
c:=b[imax];
b[imax]:=b[k];
b[k]:=c;
for i:=(k+1) to n do
begin
a[i,k]:=a[i,k]/a[k,k];
for j:=(k+1) to n do
a[i,j]:=a[i,j]-a[i,k]*a[k,j];
end;
end
else
begin
ret_code:=0;
goto 1
end;
1: end;
end;
procedure vivod(var x:vektor;var n:integer);
var i:integer;
begin
for i:=1 to n do
writeln('x',i:1,'=',x[i]);
end;
begin
vod(a,b,n);
triangul(a,b,ret_code,n);
if ret_code=1 then
begin
geradlini(a,b,y,n);
ruckgang(a,y,x,n);
vivod(x,n);
end
else
writeln('Матрица вырождена ');
end.
program jakobi1(input,output);
type
vektor=array[1..100] of real;
var
r,y:vektor;
z,ret_code,maxiter:integer;
eps:real;
procedure vvod(var z,maxiter:integer;var eps:real);
begin
writeln('Введите кол-во точек на интервал');
readln(z);
writeln('Введите точность');
readln(eps);
writeln('Введите кол-во итераций');
readln(maxiter);
end;
procedure ren(var r,y:vektor;var z,ret_kode,maxiter:integer;var eps:real);
label 1;
var
iter,i:integer;
rmax,q:real;
begin
q:=sqr(2/z);
for i:=1 to z do
y[i]:=1;
ret_code:=0;
for iter:=1 to maxiter do {c.1}
begin
rmax:=0;
for i:=1 to z do {c.2}
begin
if i=1 then
begin
r[i]:=q-(-2*y[1]+y[2]);
if rmax1)and(i<>z) then
begin
r[i]:=q-(y[i-1]-2*y[i]+y[i+1]);
if rmax1)and(i<>z) then
begin
r[i]:=q-(y[i-1]-2*y[i]+y[i+1]);
if rmax1) and (i<>z) then
begin
r:=Q-(y[i-1]-2*y[i]+y[i+1]);
if Rmax1) and (i<>z) then
begin
r:=-(y[i-1]+q*y[i]+y[i+1]);
if Rmax
