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招投标相关政策_福州网站建设外包_技师培训_重庆网络推广专员

时间:2025/7/11 23:38:16来源:https://blog.csdn.net/max500600/article/details/146463212 浏览次数:1次
招投标相关政策_福州网站建设外包_技师培训_重庆网络推广专员

编写函数y=RungeKutta(x,h),使用Runge-Kutta
法求解微分方程并分析误差。函数参数含义同上,再编写脚本,通过调用函数分别以不同步长(例如h=1.0,h=0.5,h=0.25)计算y(3),并分析步长和误差之间的关系。

下面是使用 Python 实现的 RungeKutta 函数以及一个脚本,用于求解微分方程并分析误差。这里我们以一个简单的一阶常微分方程 d y d x = y \frac{dy}{dx} = y dxdy=y,初始条件 y ( 0 ) = 1 y(0) = 1 y(0)=1 为例,其解析解为 y ( x ) = e x y(x) = e^x y(x)=ex

import mathdef RungeKutta(x, h):"""使用四阶 Runge - Kutta 法求解微分方程 dy/dx = y,y(0) = 1:param x: 目标点 x 的值:param h: 步长:return: 在 x 处的数值解"""y = 1  # 初始条件 y(0) = 1steps = int(x / h)for _ in range(steps):k1 = h * yk2 = h * (y + k1 / 2)k3 = h * (y + k2 / 2)k4 = h * (y + k3)y = y + (k1 + 2 * k2 + 2 * k3 + k4) / 6return y# 分别以不同步长计算 y(3) 并分析误差
x = 3
step_sizes = [1.0, 0.5, 0.25]
for h in step_sizes:numerical_solution = RungeKutta(x, h)analytical_solution = math.exp(x)error = abs(numerical_solution - analytical_solution)print(f"步长 h = {h} 时,y({x}) 的数值解: {numerical_solution}, 解析解: {analytical_solution}, 误差: {error}")

代码解释

  1. RungeKutta 函数

    • 该函数使用四阶 Runge - Kutta 方法求解微分方程 d y d x = y \frac{dy}{dx} = y dxdy=y,初始条件为 y ( 0 ) = 1 y(0) = 1 y(0)=1
    • 函数接受两个参数:x 是目标点的值,h 是步长。
    • 在函数内部,通过迭代计算每个步长上的 k 1 , k 2 , k 3 , k 4 k_1, k_2, k_3, k_4 k1,k2,k3,k4 值,并更新 y y y 的值,最终返回在 x 处的数值解。
  2. 主脚本

    • 定义目标点 x = 3 和不同的步长 step_sizes
    • 遍历不同的步长,调用 RungeKutta 函数计算数值解,并与解析解 y ( x ) = e x y(x) = e^x y(x)=ex 进行比较,计算误差并打印结果。

步长和误差的关系

一般来说,步长越小,四阶 Runge - Kutta 方法的误差越小。这是因为四阶 Runge - Kutta 方法的局部截断误差是 O ( h 5 ) O(h^5) O(h5),全局截断误差是 O ( h 4 ) O(h^4) O(h4),当步长 h h h 减小时,误差会以 h 4 h^4 h4 的速度减小。从打印的结果中可以观察到,随着步长的减小,误差也会显著减小。

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