C#,数值计算,求解微分方程的吉尔(Gear)四阶方法与源代码

1 微分方程

微分方程,是指含有未知函数及其导数的关系式。解微分方程就是找出未知函数。
微分方程是伴随着微积分学一起发展起来的。微积分学的奠基人Newton和Leibniz的著作中都处理过与微分方程有关的问题。微分方程的应用十分广泛,可以解决许多与导数有关的问题。物理中许多涉及变力的运动学、动力学问题,如空气的阻力为速度函数的落体运动等问题,很多可以用微分方程求解。此外,微分方程在化学、工程学、经济学和人口统计等领域都有应用。
数学领域对微分方程的研究着重在几个不同的面向,但大多数都是关心微分方程的解。只有少数简单的微分方程可以求得解析解。不过即使没有找到其解析解,仍然可以确认其解的部分性质。在无法求得解析解时,可以利用数值分析的方式,利用电脑来找到其数值解。 动力系统理论强调对于微分方程系统的量化分析,而许多数值方法可以计算微分方程的数值解,且有一定的准确度。

2 数值解法

作为数值分析的基础内容,常微分方程数值解法的研究已发展得相当成熟,理论上也颇为完善,各类有实用价值的算法已经建立,并已形成计算机软件。它处理问题的思路与方法常可用于偏微分方程的数值求解。主要研究以下三类定解问题的数值解法:初值问题、两点边值问题与特征值问题。初值问题的数值解法应用广泛,是常微分方程数值解法的主要内容。在这方面有突出贡献的学者当推达赫奎斯特(Dahlquist,G.)、巴特赫尔(Butcher,J.C.)及吉尔(Gear,C.W.)等人。两点边值问题及特征值问题的研究相对较为薄弱,其中凯勒尔(Keller,H.B.)的工作影响较大。

 Gear, C.William

3 源程序

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;

namespace Legalsoft.Truffer.Algorithm
{
    /// <summary>
    /// 给定微分方程的一阶偏导方程
    /// </summary>
    /// <param name="x"></param>
    /// <param name="y"></param>
    /// <returns></returns>
    public delegate double SDE_Equation(double x, double y);

    /// <summary>
    /// 求解微分方程的吉尔四阶方法
    /// C# program to implement Gill's method
    /// </summary>
    public static partial class Algorithm_Gallery
    {
        public static SDE_Equation dydx = null;

        /// <summary>
        /// 求解微分方程的吉尔四阶方法
        /// </summary>
        /// <param name="x0">起点x坐标</param>
        /// <param name="y0">起点y坐标</param>
        /// <param name="x">求值点x坐标</param>
        /// <param name="step">步长</param>
        /// <returns></returns>
        public static double SDE_Gill_Method(double x0, double y0, double x, double step)
        {
            int n = (int)((x - x0) / step);
            double y = y0;
            for (int i = 1; i <= n; i++)
            {
                double k1 = step * dydx(x0, y);
                double k2 = step * dydx(x0 + 0.5 * step, y + 0.5 * k1);
                double k3 = step * dydx(x0 + 0.5 * step, y + 0.5 * (-1 + Math.Sqrt(2)) * k1 + k2 * (1 - 0.5 * Math.Sqrt(2)));
                double k4 = step * dydx(x0 + step, y - (0.5 * Math.Sqrt(2)) * k2 + k3 * (1 + 0.5 * Math.Sqrt(2)));

                y = y + (1.0 / 6) * (k1 + (2 - Math.Sqrt(2)) * k2 + (2 + Math.Sqrt(2)) * k3 + k4);

                x0 = x0 + step;
            }

            return y;
        }
    }
}
 

使用该方法的参考代码(POWER BY 315SOFT.COM):

using Legalsoft.Truffer.Algorithm;

namespace Legalsoft.Drive
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public double func(double x, double y)
        {
            return x/2 + y*y;
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Algorithm_Gallery.dydx = func;
            MessageBox.Show("result="+ Algorithm_Gallery.SDE_Gill_Method(0.0,0.0,0.5,30));
        }
    }
}

4 源代码

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;

namespace Legalsoft.Truffer.Algorithm
{
    /// <summary>
    /// 给定微分方程的一阶偏导方程
    /// </summary>
    /// <param name="x"></param>
    /// <param name="y"></param>
    /// <returns></returns>
    public delegate double SDE_Equation(double x, double y);

    /// <summary>
    /// 求解微分方程的吉尔四阶方法
    /// C# program to implement Gill's method
    /// </summary>
    public static partial class Algorithm_Gallery
    {
        public static SDE_Equation dydx = null;

        /// <summary>
        /// 求解微分方程的吉尔四阶方法
        /// </summary>
        /// <param name="x0">起点x坐标</param>
        /// <param name="y0">起点y坐标</param>
        /// <param name="x">求值点x坐标</param>
        /// <param name="step">步长</param>
        /// <returns></returns>
        public static double SDE_Gill_Method(double x0, double y0, double x, double step)
        {
            int n = (int)((x - x0) / step);
            double y = y0;
            for (int i = 1; i <= n; i++)
            {
                double k1 = step * dydx(x0, y);
                double k2 = step * dydx(x0 + 0.5 * step, y + 0.5 * k1);
                double k3 = step * dydx(x0 + 0.5 * step, y + 0.5 * (-1 + Math.Sqrt(2)) * k1 + k2 * (1 - 0.5 * Math.Sqrt(2)));
                double k4 = step * dydx(x0 + step, y - (0.5 * Math.Sqrt(2)) * k2 + k3 * (1 + 0.5 * Math.Sqrt(2)));

                y = y + (1.0 / 6) * (k1 + (2 - Math.Sqrt(2)) * k2 + (2 + Math.Sqrt(2)) * k3 + k4);

                x0 = x0 + step;
            }

            return y;
        }
    }
}

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