Введение 4
Постановка задачи 6
Обзор литературы 7
Глава 1. Структурные методы интегрирования 8
1.1 Классы структурных особенностей систем ОДУ 8
1.1.1 Класс A 8
1.1.2 Класс B 9
1.1.3 Класс C 10
1.1.4 Обзор моделей 11
1.2 Метод интегрирования 12
Глава 2. Схемы шестого порядка класса B 16
2.1 Условия порядка 16
2.2 Семейство схем класса B 18
2.3 Интегрирование с переменным шагом. Оценка локальной
погрешности 18
2.4 Схема RKB6(4){7F} 20
Глава 3. Численное исследование моделей 22
3.1 Модель 1: точка либрации L1 22
3.2 Модель 2: орбита Аренсторфа 23
3.3 Результаты моделирования 24
Выводы 28
Заключение 29
Список литературы 30
Список рисунков 33
Стр.
Список таблиц 34
Приложение А. Семейство методов шестого порядка класса B . 35
Приложение Б. Текст программы ode46b 40
Системы дифференциальных уравнений являются одним из основных способов математического моделирования. Математическое описание сложных динамических процессов, протекающих в окружающем мире, зачастую приво-дит к системам, не имеющим аналитического решения. Кроме того, в некоторых задачах (например, в линейных СОДУ большого размера) вывод точного решения может оказаться сопряжён с трудозатратными вычислениями, и по-лучение приближённого решения с некоторой желаемой точностью будет более оправданным. Поэтому численные методы решения систем дифференциальных уравнений всегда будут необходимым инструментом математического модели-рования.
В начале XX века немецкий математик Карл Рунге разработал теорию гра¬фических численных методов, показав, как с помощью простейших инженерных инструментов на бумаге производить построения, аналогичные сложным мате¬матическим операциям вплоть до приближённого интегрирования скалярных дифференциальных уравнений [1]. Развитие вычислительной техники привело к тому, что теория Рунге оказалась не нужна, однако предложенные им идеи привели к созданию явных одношаговых методов Рунге—Кутты, позволявших получать приближённое решение вплоть до четвёртого порядка точности при сравнительно небольших трудозатратах: для точности порядка р требовалось р вычислений правой части СОДУ (р-этапные методы одношаговые методы, р 6 4).
Технологический рывок середины XX века принёс новые возможности ЭВМ и вместе с тем предъявил новые требования к точности численного интегрирования. Безрезультатные годы поиска пятиэтапных методов пятого по-рядка завершились разработкой теории Джона Бутчера, систематизировавшего процесс нахождения методов Рунге—Кутты. Бутчер показал, что для высоких порядков существуют ограничения («барьеры Бутчера»): при р > 5 методы р-ого порядка требуют не менее р +1 вычисление правой части СОДУ [2], а при р > 7 — не менее р + 2 [3; 4]. Эти ограничения а также трудоёмкость по¬лучения новых методов высокого порядка стали основными аргументами для поиска альтернатив классическим методам типа Рунге—Кутты.
Начиная с 1970-х лет наступает время бурного развития новых методов интегрирования и способов сравнения одних методов с другими. Важными свойствами становятся не только порядок точности, но также возможность автоматического управления длиной шага и устойчивость методов. Эрвин Фель-берг одним из первых предложил идею вложенных методов Рунге—Кутты, позволяющих существенно экономить вычисления с помощью автоматического управления длиной шага интегрирования [5]. Благодаря этому методы Рунге— Кутты обрели новую популярность, и вскоре на их основе были созданы схе¬мы Дж. Дорманда и П. Принса [6], одна из которых в качестве функции ode45 сейчас является основным интегратором среды MATLAB.
1. В работе в явном виде представлено семипараметрическое семейство шестиэтапных методов шестого порядка класса B.
2. При фиксированных значениях параметров представлена расчётная схема численного интегрированияа RKB6(4){7F}. Найденная схемы экономичны в плане меньшего количества вычислений правой части СОДУ по сравнению с уже существующими методами.
3. На базе расчётной схемы создана функция, аналогичная встроенному интегратору MATLAB ode45 в части автоматического выбора шага. При том же количестве этапов представленная функция ode46b имеет на один порядок точности больше.
4. Проведено численное исследование различных моделей механики с помощью полученных методов численного интегрирования. Продемон-стрирована эффективность в сравнении с известными классическими методами, в том числе с ode45.
1. Runge, C. Graphical Methods: A Course of Lectures Delivered in Columbia University, New York, October, 1909, to January, 1910 / C. Runge. — Columbia University Press, 1912. — (... Graphical Methods).
2. Butcher, J. C. On Runge-Kutta Processes of High Order / J. C. Butcher. — 1964. - May.
3. Butcher, J. C. On the Attainable Order of Runge-Kutta Methods /
J. C. Butcher // Math. Comput. — 1965. — Vol. 19. — P. 408—417.
4. Butcher, J. C. The non-existence of ten Stage eight Order Explicit Runge-Kutta Methods / J. C. Butcher // BIT. — 1985. — Vol. 25. — P. 521-540.
5. Fehlberg, E. Classical fifth-, sixth-, seventh-, and eighth-order Runge-Kutta formulas with stepsize control / E. Fehlberg // NASA Technical Report 287. —
1968.
6. Dormand, J. R. A Family of Embedded Runge-Kutta Formulae / J. R. Dor- mand, P. J. Prince // Journal of Computational and Applied Mathematics. — 1980. - Mar. - Vol. 6. - P. 19-26.
7. Олемской, И. В. Численный метод интегрирования систем обыкновенных дифференциальных уравнений / И. В. Олемской // Математические ме¬тоды анализа управляемых процессов. — 1986. — С. 157—160.
8. Hofer, E. A partially implicit method for large stiff systems of ODEs with only few equations introducing small time-constants / E. Hofer // SIAM J. Numer. Anal. - 1976. - Vol. 13, no. 5. - P. 645-663.
9. Sandu, A. Multirate generalized additive Runge-Kutta methods / A. Sandu, M. Gunther // Numer. Math. — 2016. — Vol. 133, no. 3. — P. 497—524.
10. McLachlan, R. High order multisymplectic Runge-Kutta methods / R. McLach-lan, B. Ryland, Y. Sun // SIAM J. Sci. Comput. — 2014. — Vol. 36, no. 5. — A2199—A2226.
11. Wang, D. Parametric symplectic partitioned Runge-Kutta methods with ener-gy-preserving properties for Hamiltonian systems / D. Wang, A. Xiao, X. Li // Comput. Phys. Comm. — 2013. — Vol. 184, no. 2. — P. 303—310.
12. Ketcheson, D. Spatially partitioned embedded Runge-Kutta methods / D. Ketcheson, C. MacDonald, S. Ruuth // SIAM J. Numer. Anal. — 2013. — Vol. 51, no. 5. - P. 2887-2910.
13. Eremin, A. S. Continuous Extensions for Structural Runge—Kutta Methods /
A. S. Eremin, N. A. Kovrizhnykh // Computational Science and Its Applica-tions - ICCSA 2017. — Cham : Springer International Publishing, 2017. — P. 363—378. — (Lecture Notes in Computer Science ; 10405).
14. Шиманчук, Д. В. Построение траектории возвращения в окрестность кол-линеарной точки либрации системы Солнце-Земля / Д. В. Шиманчук, А. С. Шмыров // Вестн. С.-Петерб. ун-та, Сер. 10. — 2013. — Т. 2. — С. 76—85.
15. Clohessy, W. H. Terminal Guidance System for Satellite Rendezvous / W. H. Clohessy, R. S. Wiltshire //J. Astronaut. Sci. — 1960. — Vol. 27, no. 9. - P. 653-678.
16. Tschauner, J. Rendezvous Zu Einem In Elliptischer Bahn Umlaufenden Ziel /
J. Tschauner, P. Hempel // Astronautica Acta. — 1965. — Т. 11, № 2. — С. 104—109.
17. Schweighart, S. A. High-Fidelity Linearized J2 Model for Satellite Formation Flight / S. A. Schweighart, R. J. Sedwick // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. — 2002. — Vol. 25, no. 6. — P. 1073—1080.
18. Хайрер, Э. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Нежёсткие задачи / Пер. с англ. И. А. Кульчицкой, С. С. Филиппова под ред. С. С. Филиппова. / Э. Хайрер, С. Нёрсетт, Г. Ваннер. — М.: Мир, 1990. — 512 с.
19. Олемской, И. В. Модификация алгоритма выделения структурных особен-ностей / И. В. Олемской // Вестн. С.-Петерб. ун-та, Сер. 10. — 2006. — Т. 2. — С. 46—54.
20. Олемской, И. В. Структурный подход в задаче конструирования явных одношаговых методов / И. В. Олемской // Журнал вычислительной ма-тематики и математической физики. — 2003. — Т. 43, № 7. — С. 961—974.
21. Еремин, А. С. Разработка явного одношагового вложенного метода для систем структурно разделенных обыкновенных дифференциальных уравнений : дис. ... кандидата физико-математических наук: 01.01.07 / А. С. Еремин. — С.-Петерб. гос. ун-т, Санкт-Петербург, 2009. — 91 с.
22. Kovrizhnykh, N. A. On a Two Families of Efficient Fifth Order Schemes for Solving ODE Systems / N. A. Kovrizhnykh, A. S. Eremin // AIP Conference Proceedings. — 2018. — Vol. 1959, no. 1. — P. 030014.
23. Олемской, И. В. Методы интегрирования систем структурно разделен¬ных дифференциальных уравнений / И. В. Олемской. — СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. — 180 с.
24. Tsitouras, C. Cheap Error Estimation for Runge-Kutta methods / C. Tsi- touras, S. N. Papakostas // Siam Journal on Scientific Computing. — 1999. — Vol. 20, issue 6. — P. 2067—2088.
25. Verner, J. Strategies for Deriving New Explicit Runge—Kutta Pairs / J. Verner // Annals of Numerical Mathematics. — 1994. — Vol. 1. — P. 225-244.
26. El-Mikkawy, M. E. A. A General Four-Parameter Non-FSAL Embed¬ded Runge-Kutta Algorithm of Orders 6 and 4 in Seven Stages / M. E. A. El-Mikkawy, M. M. M. Eisa // Applied Mathematics and Com¬putation. - 2003. - Vol. 143, no. 2. - P. 259-267.
27. Choose an ODE Solver [Электронный ресурс]. — URL: https: / / www . mathworks.com/help/matlab/math/choose-an-ode-solver.html (дата обр. 19.01.2018).
28. Сравнительное исследование преимуществ структурных методов числен-ного решения обыкновенных дифференциальных уравнений / В. Бубнов [и др.] // Труды СПИИРАН. — 2017. — Т. 53, № 4. — С. 51—72.