Виды интегральных уравнений
Рассмотрим некоторые частные случаи одномерных уравнений, которые, с одной стороны, важны в практических приложениях и, с другой стороны, наиболее изучены. Уравнения, в которые искомая функция входит линейно, называются линейными интегральными уравнениями. Одним из них является уравнение Фредгольма первого рода
Уравнение Фредгольма второго рода имеет вид
В уравнениях Фредгольма ядро
Мы будем рассматривать задачи для уравнений второго рода. Задачи для уравнений первого рода являются некорректно поставленными. Их рассмотрение выходит за рамки данного краткого курса. Заметим лишь, что для решения некорректных задач, т. е. уравнений или, могут быть использованы методы регуляризации. Если правая часть уравнения равна нулю, то получается однородное уравнение Фредгольма второго рода, которое можно записать в виде
Это уравнение допускает нулевое (тривиальное) решение у(х) = 0. Для него может быть поставлена задача на собственные значения. Параметры хi, при которых уравнение имеет отличные от нуля решения Теорема Фредгольма. Если В практических приложениях важную роль играют уравнения Фредгольма второго рода с вещественным симметричным ядром K(x,s), т. е. когда
Симметричное ядро обладает следующими свойствами: 1) симметричное ядро имеет хотя бы одно собственное значение; 2) все собственные значения симметричного ядра действительны; 3) собственные функции
Уравнение Вольтерра не имеет собственных значений. Соответствующее однородное уравнение, т. е. при f(x) = 0, имеет только тривиальное решение у(х) = 0. Следовательно, неоднородное уравнение всегда при любом значении Итак, основными задачами для рассматриваемых интегральных уравнений являются: 1) нахождение решения неоднородного интегрального уравнения при заданном значении параметра 2) вычисление собственных значений и отыскание соответствующих им собственных функций однородного интегрального уравнения.
Методы решения. Численные методы. Эти методы называют также квадратурными. Они основаны на использовании формул численного интегрирования для вычисления определенных интегралов, входящих в интегральные уравнения. Численные методы получили особенно широкое распространение в связи с внедрением компьютеров, хотя эти методы можно использовать и в ручном счете при небольшом числе узлов. Численные методы могут применяться для решения как линейных, так и нелинейных интегральных уравнений. Рассмотрим нелинейное интегральное уравнение вида
Разобьем отрезок [а,b] на части точками xi = а + ih (i = 0,1,... ,n).
Заменим интеграл в уравнении некоторой квадратурной формулой с помощью значений сеточной функции ui в узлах:
где ci — коэффициенты квадратурной формулы численного интегрирования.
Мы получили систему нелинейных алгебраических уравнений. Решая систему, получаем значения сеточной функции в выбранных узлах отрезка [а,b]. Для практического решения этой системы можно использовать рассмотренные ранее методы, например метод Ньютона Вопрос о сходимости сеточного решения ui к значениям искомой функции y(xi) при Рассмотрим линейные интегральные уравнения. Запишем сеточное выражение для однородного уравнения Фредгольма:
или:
Система линейных уравнений в таком виде описывает задачу на собственные значения матрицы А, элементами которой являются числа аj,i=ciK(xj,xi). Матрица А имеет n собственных значений (с учетом кратности), которые являются приближениями к собственным значениям однородного уравнения Фредгольма. В случае неоднородного уравнения Фредгольма вместо однородной системы получим следующую систему линейных алгебраических уравнений:
Эта система уравнений может быть решена одним из рассмотренных ранее методов, например методом Гаусса. В соответствии с теоремой Фредгольма параметр λ не должен быть равен ни одному из собственных значений. Если он попадает в окрестность некоторого собственного значения, то система становится плохо обусловленной, и сеточное решение ui может сильно отличаться от искомых значений y(xi). На практике обычно собственные значения интегрального уравнения неизвестны, поэтому ограничиваются исследованием практической сходимости. Оно состоит в проведении серии расчетов со сгущающейся сеткой. Если при этом наблюдается сходимость сеточных значений, то в качестве искомого решения принимаются результаты последнего расчета на густой сетке. При решении уравнения Вольтерра система линейных алгебраических уравнений имеет треугольный вид, и она легко решается последовательным нахождением значений ui (по аналогии с обратным ходом метода Гаусса). Рассмотренный подход можно использовать и для решения многомерных интегральных уравнений. При этом в многомерной расчетной области значительно возрастает число узлов. Для решения таких задач требуется большой объем памяти компьютера; системы уравнений в этих случаях более целесообразно решать итерационными методами.
Примеры задач. Пример 1.1 (реализация в пакете MATLAB). Найти в пакете MATLAB решение интегрального уравнения Фредгольма:
Решение:
function z=Q_Fredholm(t,s) z=1/sqrt(t+s^2);
function z=F_Fredholm(t) z=sqrt(t+1)-sqrt(t+9)+t;
function [X,Y]=Solve_Fredholm(a1,b1,N,Lambda) % задание временной сетки h=(b1-a1)/(N-1); i=1:N; t(i)=a1+h*(i-1); s=t; %задание коэффициентов квадратурной формулы методом трапеций A(1)=0.5; m=2:N-1; A(m)=1; A(N)=0.5; %вычисление значений функции Q(t,s) в узлах сетки for i=1:N for j=1:N q(i,j)=Q_Fredholm(t(i),s(j)); end; end; %вычисление значений функции f(t)в узлах временной сетки F=F_Fredholm(t); for i=1:N for j=1:N if i==j M(i,j)=1-Lambda*A(i)*q(i,j)*h; else M(i,j)=-Lambda*A(i)*q(i,j)*h; end; end; end; %нахождение решения интегрального уравнения X=t; Y=M^-1*F';
Результаты:
>> a1=1; >> b1=2; >> N=300; >> Lambda=1; >> [X,Y]= Solve_Fredholm (a1,b1,N,Lambda); >> plot(X,Y) Получим следующий график:
Пример 1.2. Найти в пакете MATLAB решение интегрального уравнения Вольтерра:
Решение:
function z=Q_Voltaire(t,s) z=t*sin(t*s^3)^2;
function z=F_Voltaire(t) z=2*t-1/4*tan(t);
function [T,Y]=Solve_Voltaire(t1,t2,N) % задание временной сетки h=(t2-t1)/(N-1); i=1:N; t(i)=t1+h*(i-1); s=t; %задание коэффициентов квадратурной формулы методом трапеций A(1)=0.5; m=2:N-1; A(m)=1; A(N)=0.5; %вычисление значений функции Q(t,s) в узлах сетки for i=1:N for j=1:N q(i,j)=Q_Voltaire(t(i),s(j)); end; end; %вычисление значений функции f(t)в узлах временной сетки F=F_Voltaire(t); %вычисление решения интегрального уравнения x(1)=F(1)/(1-A(1)*q(1,1)); for m=2:N S=0; for j=1:m-1 S=S+h*A(j)*q(m,j)*x(j); end; x(m)=F(m)+S./(1-h.*A(m).*q(m,m)); end; T=t; Y=x;
Результаты:
>> t1=0; >> t2=5; >> N=300; >> [X Y]=Solve_Voltaire(t1,t2,N); >> plot(X, Y) Получим следующий график:
Пример 2(реализация в пакете MATCAD).
Популярное: Как построить свою речь (словесное оформление):
При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... ![]() ©2015-2024 megaobuchalka.com Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (1648)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |