《摄动方法》PPT课件.ppt

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1、第六章摄动方法摄动方法是一种重要的应用数学方法,它在力学,物理和众多的工程学科中有着广泛的应用。工程技术中归纳出来的数学模型,其中不少是含有小参数的,且方程的准确解难以获得。利用计算机进行数值积分,虽然可以给出定解问题的数值解,但很难给出物理现象的全貌和一般规律,利用摄动法可以求得解析形式的近似解,对物理系统进行相当精确的定量和定性讨论。这里,主要讨论正则摄动方法和奇异摄动方法。§1正则摄动方法例1:已知初值问题(1)的解试求问题(2)直到一次项的近似解。解:(2)的精确解为将它关于展开设(2)的准确解不知道,于是将(2)的解表示为(3)代入方程有(4)

2、代入初值有(5)比较(3)和(4)的同次幂系数,可得满足的一系列方程,特别有将代入,得这是关于的一阶线性方程,由初值可得所以,直到的一次项的近似解是与前面准确展开的结果一致。说明1:这个例子展开的方法就是正则摄动法(正则扰动法),又叫直接展开法,这个例子可正确求解,但体现的方法和思想可用于那些不能精确求解的问题。说明2:当时,可看出扰动项对问题的解的“影响”,时的问题称未扰动问题(退化问题),取到一次项为止的称为一阶近似。下面通过单摆问题讨论直接展开法的主要步骤和内容:例2:单摆问题:(6)(7)对于要采用摄动法求解的问题,首先要考查问题是否是无量纲化形

3、式?若不是,先进行无量纲化处理。因不同量纲的物理量无法进行量化比较,无量纲化后便于量级比较,从而可以确定哪一个量是小参数。引入无量纲参数:则(6)~(7)化为(8)(9)通过标度变换,或者说无量纲化,可将不含参数的方程(6)化为含小参数的方程(8),从而可以利用摄动法。直接展开法的主要步骤:第一步:设代入方程(8)得(10)第二步:将所有的项都按小参数(这里是)展开,使每一项都可写成一个的幂级数。利用的展开式,上式中的第二项为:(保留到项)第三步:将方程中的所有同次幂项合并,并令各次幂系数为0,(11)依次有原方程(8)为非线性方程,现已化为一系列的线性

4、方程。第四步:将初值或边值用幂级数展开式代入,得一系列关于的初值或边值方程,由(9)有:比较两边关于的系数有第五步:相继求解前四步得到的方程和初值组成的问题,现在有关于步(即项)没有作修正,将代如的方程有该问题可用常数变易法或系数待定法求解。注意到,得利用初值,得所以,注意到,上面的求解都是形式上的。设(12)由此可得一阶近似:为讨论所求近似解有效性问题,需研究级数(12)的一致收敛性问题,下面来介绍有关概念:定义1:设对任意固定的非负整数,当时,对于一致有则称为当时,在区间上的一致渐近幂级数,记为并称为当时在区间上一致有效的阶渐近近似式。定义2:设有的

5、函数序列:对于任意固定的正整数,满足:又设对任一固定的非负整数当时,对于任意一致地有则称为当时,在区间上一致有效的阶渐近近似式。注意:注意渐近幂级数,渐近展开式,渐近近似式与以前的幂级数的区别。例3:设利用分步积分法有记固定,若时,,则(13)由方法知,级数在时处处发散,说明式(13)不能成立。下面换一个角度考虑问题,固定,由于,有当时, ,(固定),表明 ,充分大时,可用:作为的近似式,记为可见渐近展开式是固定,考虑变化,而幂级数是固定,考虑时的变化。对于前面得到的单摆问题的近似公式:(*)现在用上节课介绍的有关一致有效的阶近似来衡量就有二种情况:(1

6、),(2)。对于(1),注意到(*)中有的项,当时,对于,则修正量是小的(的项),即(*)在区间上,当时是一致有效的渐近近似式。对于(2),时,情况就不同了,对给定的初始角位移时,的振幅会不断增加,从物理上看,这是不合理的,这种近似(或者说修正)是不正确的,应予排除,这一项称为长期项,表明正则摄动法对是失败的,必须引入奇异摄动法。下面来给出正则摄动法的定义:定义:考虑可以是无穷区间,或闭区间,,设为连续函数;对连续,对其余变量在其变化范围内解析,则该问题称为摄动问题,时对应的问题称为退化问题,若问题的解当时,对有一致渐近幂级数,即则称为上的正则摄动,否则

7、称为奇异摄动。下面再考虑一个使正则摄动失效的例子:例4:(1)(2)该问题的解为:(3)设,代入(1)式比较同次幂的系数,有:相应的解展开式(4)可以看出,不管取零阶,一阶或二阶近似,端点条件均不能满足,对大的,当是小量时,渐近解与精确解很接近;在附近,即使很小,两者相称仍很大,在附近,精确解变化迅速,称此区域为边界层。将精确解展开,有(5)对照(4)和(5),在边界层中,渐近展开式(4)之所以非一致有效,问题就出在(1)中在最高阶导数前有,而0阶近似:,不是常微分方程,失去边界条件。类似的情况对的边值问题也会发生。§2奇异摄动法从前面讨论的正则摄动法看

8、到,有的情况是部分边值不满足,有的是出现了“长期项”,而有的则是展开式中出现了奇

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