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引子,微分方程在离散为差分方程来求解,当步长 时,存在着差分方程的解 能否收敛到微分方程的准确解 的问题,这就是差分方法的收敛性问题。以及在差分方程的求解过程中,存在着各种计算误差,这些误差如舍入误差等引起的扰动,在误差传播过程中,可能会大量积累,以至于“淹没”了差分方程的真解,这就是差分方法的稳定性问题。,第五部分 收敛性和稳定性,例如 初值问题 的准确解为,上述结果合理吗?因而有必要研究算法的收敛性和稳定性。,如果用欧拉格式、Runge-Kutta和Adams格式求解,取步长为 得到 的近似解如下表所列,一、收敛性,1、定义,对于任意节点的 ,如果数值解 当 (同时 )时趋向于准确解 ,则称该方法是收敛的。,2、欧拉格式的收敛性分析,定理 如果初始条件是准确的,则欧拉格式是收敛的。,3、收敛的意义,收敛性是保证一个算法有效性的重要特征。量化就是收敛速度(阶)或局部截断误差。,即:对 ,如果 ,有,二、稳定性,1、定义,对于存在正常数 和对于每个 存在一个正常数 ,使得当初值和右端的扰动满足 时,原方程与扰动方程的解对一切 满足估计式 则称该格式是稳定的。,或者:如果一种差分方法在节点值 上大小为 的扰动,在以后各节点值 上产生的偏差均不超过 ,则称这种方法是稳定的。,2、条件稳定和绝对稳定,如果一个算法的稳定是在一定条件下才成立,则称这种稳定是条件稳定。譬如,步长的选取以保证格式收敛的稳定性。,如果一个算法的稳定是任何条件下都成立,则称这种稳定是绝对稳定。,3、稳定的意义,稳定性是判别一个算法可用与否的重要条件,在此基
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