Проекторный подход к алгоритму Бутузова–Нефёдова асимптотического решения одного класса дискретных задач с малым шагом

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

В. Ф. Бутузовым и Н. Н. Нефёдовым был предложен алгоритм построения асимптотики, содержащей пограничные функции двух типов, для решения дискретной начальной задачи с малым шагом ε2 и нелинейным членом порядка ε в критическом случае, т.е. вырожденное уравнение при ε = 0 не разрешимо однозначно относительно неизвестной переменной. В настоящей статье построено асимптотическое решение этой же задачи при помощи нового подхода, использующего ортогональные проекторы на ker(B(t) – I) и ker(B(t) – I)′, где B(t) — матрица, стоящая перед неизвестной переменной в линейной части рассматриваемого уравнения, I — единичная матрица соответствующего размера, штрих означает транспонирование. Такой подход значительно упрощает понимание алгоритма построения асимптотики и позволяет представить задачи для нахождения членов асимптотики любого порядка в явном виде, что очень удобно для исследователей, применяющих асимптотические методы для решения практических задач. Библ. 14. Фиг. 1.

Full Text

1. Введение

Асимптотическое поведение решения начальных задач для сингулярно возмущенных дифференциальных и дискретных (разностных) уравнений в так называемом критическом случае, когда вырожденная задача при нулевом значении параметра не является однозначно разрешимой, впервые изучалось А. Б. Васильевой и В. Ф. Бутузовым (см. [1]).

Многочисленные приложения сингулярно возмущенных систем в критическом случае приведены в [2]. Численные методы для сингулярно возмущенных начальных задач в критическом случае исследовались в [3]. Обзор публикаций, посвященных задачам управления дискретными системами с малым шагом, приведен в [4].

Начальная задача для слабонелинейного дискретного уравнения с малым шагом вида

x(t+ε2,ε)=B(t)x(t,ε)+εf(x(t,ε),t,ε),x=x(t,ε)X,   t=0,ε2,2ε2,...(tT), (1)

x(0,ε)=x0 (2)

в критическом случае рассматривалась в [5]. Здесь и далее ε0 означает малый параметр, X — вещественное m-мерное пространство, B(t)m × m-матрица, f (x,t,e) есть m-мерная вектор-функция, B(t) и f (x,t,e) предполагаются достаточно гладкими по всем аргументам. Был предложен алгоритм построения асимптотики решения, содержащей пограничные функции двух типов, при этом явные формулировки задач были даны только для нахождения асимптотического решения первого порядка. В этой статье также объясняется причина изучения уравнений вида (1). Эта задача кратко обсуждалась и в [6].

В настоящей статье асимптотическое решение задачи (1), (2) строится с использованием ортогональных проекторов. Этот подход полезен для понимания алгоритма построения асимптотики. Он позволяет, в отличие от [5], получать представления задач для нахождения членов асимптотики любого порядка в явном виде, что очень удобно для исследователей, применяющих асимптотические методы для решения практических задач. Более того, благодаря явным формулам можно написать компьютерную программу для нахождения асимптотического решения любого порядка.

Насколько нам известно, проекторный подход в критическом случае впервые был использован в [7] для асимптотического решения начальной задачи для стандартного сингулярно возмущенного дифференциального уравнения с левой частью вида edx / dt и нелинейным членом порядка e. Для асимптотического решения дискретного аналога такой задачи этот подход применялся в [8].

Дифференциальным аналогом дискретного уравнения (1) является

ε2dxdt=A(t)x+εf(x,t,ε).

Используя проекторный подход, в [9] найдены в явном виде задачи для отыскания любого порядка членов асимптотического решения начальной задачи для последнего уравнения в критическом случае. Отметим, что для этой задачи в [5] приведены явные соотношения только для нахождения асимптотического решения первого порядка.

Предположим, что выполняются основные условия I, II из [5], т.е. для каждого t[0,T] матрица B(t) имеет m собственных значений λ1(t),λ2(t),...,λm(t), удовлетворяющих условиям [label=].

Условие I. λj(t)1 для j=1,...,k, k<m и k собственных векторов v1(t),v2(t),...,vk(t) матрицы B(t), соответствующих этому собственному значению, линейно независимы.

Условие II. |λj(t)|<1 для j=k+1,...,m.

В отличие от условия III в [5], мы предполагаем здесь достаточную гладкость заданных функций в рассматриваемой задаче во всем пространстве.

Следуя [5], будем использовать собственные векторы, имеющие ту же гладкость, что и матрица B(t). Существование таких собственных векторов доказано в [10].

В дальнейшем условия 1 и 2 будут дополнены другими предположениями.

На протяжении всей статьи транспонирование обозначается штрихом, I, как обычно, означает тождественный оператор. Для разложения функции w(t,e) в ряд по целым неотрицательным степеням e: w(t,ε)=j0εjwj(t) используется обозначение [w(t,ε)]j=wj(t).

В разд. 2 система (1) стандартным образом разбивается на три системы относительно функций, зависящих от аргументов t и t/εi, i = 1,2. В разд. 3 вводятся ортогональные проекторы, которые будут использоваться для нахождения членов асимптотики. Задачи для определения членов асимптотики нулевого и n-го порядков, n1 получаются в разд. 4 и 5 соответственно. В разд. 6 приводится пример, иллюстрирующий применение проекторного подхода к построению асимптотики первого порядка решения задачи вида (1), (2) в критическом случае.

2. Декомпозиция задачи

Асимптотическое решение задачи (1), (2) аналогично [5] ищется в виде

x(t,ε)=x¯(t,ε)+i=12Πix(τi,ε), (3)

где

x¯(t,ε)=j=0εjx¯j(t),  Πix(τi,ε)=j=0εjΠijx(τi),  τi=t/εi,  i=1,2.

По традиции (см., например, [6]), ряд j=0εjx¯j(t) с членами, зависящими от исходного аргумента t, называется регулярным рядом, в отличие от пограничных рядов j=0εjΠijx(τi), i = 1,2, состоящих из так называемых пограничных функций, удовлетворяющих условию Πijx(τi)0 при τi+. Будет также использоваться представление

f(x¯(t,ε)+i=12Πix(τi,ε),t,ε)f¯+i=12Πif, (4)

где f¯=f(x¯(t,ε),t,ε)=j=0εjf¯j(t),

Π1f=f(x¯(ετ1,ε)+Π1x(τ1,ε),ετ1,ε)f(x¯(ετ1,ε),ετ1,ε)=j=0εjΠ1jf(τ1),

Π1f=f(x¯(ετ1,ε)+Π1x(τ1,ε),ετ1,ε)f(x¯(ετ1,ε),ετ1,ε)=j=0εjΠ1jf(τ1), и 

Π2f=f(x¯(ε2τ2,ε)+Π1x(ετ2,ε)+Π2x(τ2,ε),ε2τ2,ε)f(x¯(ε2τ2,ε)+Π1x(ετ2,ε),

ε2τ2,ε)=j=0εjΠ2jf(τ2).

Замечание 2.1. Как и в [5], функции x¯j(t) при построении асимптотики будут рассматриваться для всех t[0,T]. В окончательной же асимптотике значения x¯j(t) используются только при t=0,ε2,2ε2,..., что соответствует дискретному изменению t в исходном уравнении (1). Аналогично функции Π1jx(τ1) при построении асимптотики будут рассматриваться для всех τ10. В окончательной форме асимптотики значения Π1jx(τ1) используются только при τ1=0,ε,2ε,..., в соответствии с дискретной заменой t в (1).

Подставляя разложение (3) в (1), используя представление (4) и приравнивая в разложениях по целым неотрицательным степеням ε коэффициенты при одинаковых степенях , отдельно зависящие от t и τi, i=1,2, получаем уравнения для коэффициентов рядов в (3)

x¯j(t)+k=1[j/2]1k!dkx¯j2k(t)dtk=B(t)x¯j(t)+f¯j1(t), (5)

Π1jx(τ1)+k=1j1k!dkΠ1(jk)xdτ1k=B(0)Π1jx(τ1)+Π1(j1)f(τ1)+[(B(ετ1)B(0))Π1x(τ1,ε)]j, (6)

Π2jx(τ2+1)=B(0)Π2jx(τ2)+Π2(j1)f(τ2)+[(B(ε2τ2)B(0))Π2x(τ2,ε)]j,  j0. (7)

Для записи уравнений (5)–(7) в одинаковом виде для любого j0 будем полагать, что члены разложений с отрицательными индексами равны нулю.

Подставляя разложение (3) в (2) и приравнивая коэффициенты при одинаковых степенях e, получаем равенства

x¯0(0)+Π10x(0)+Π20x(0)=x0, (8)

x¯j(0)+Π1jx(0)+Π2jx(0)=0,j>0. (9)

3. Декомпозиция пространства

Положим A(t)=B(t)I. Далее будем использовать разложения пространства X в ортогональные суммы (см., например, [11])

X=kerA(t)imA(t)'=kerA(t)'imA(t).

Ортогональные проекторы пространства X на подпространства kerA(t) и kerA(t)' в этих разложениях будем обозначать через P(t) и Q(t) соответственно. Эти проекторы могут быть записаны в явной форме. А именно, пусть V(t)=(v1(t),...,vk(t)) и S(t)=(s1(t),...,sk(t)), где s1(t),...,sk(t) — собственные векторы матрицы A(t)', соответствующие собственным значениям λ(t)0. Из условия 1 следует, что матрицы V(t)'V(t) и S(t)'S(t) размера k×k обратимы. Легко проверить, что P(t)=V(t)(V(t)'V(t))1V(t)' и Q(t)=S(t)(S(t)'S(t))1S(t)' — ортогональные проекторы пространства X на подпространства kerA(t) и kerA(t)' соответственно (см. также [12]).

Нетрудно видеть, что l является собственным значением матрицы B(t) тогда и только тогда, когда l – 1 — собственное значение матрицы A(t). Следовательно, если l = 1 — собственное значение матрицы B(t), то l = 0 — собственное значение матрицы A(t), а если l — собственное значение матрицы B(t), удовлетворяющее неравенству |λ|<1, то собственное значение l – 1 оператора A(t) удовлетворяет неравенству Re(λ1)<0.

Оператор (IQ(t))A(t)(IP(t)):imA(t)'imA(t) имеет обратный оператор, который будет обозначаться A(t)+.

Замечание 3.1. Из условия 1 следует, что для каждого t[0,T] модуль собственных значений оператора B~(t)=(IP(t))B(t)(IP(t)):imA(t)'imA(t)' меньше единицы и матрица S(t)'V(t) размера k×k обратима (см. [6]).

Несложно доказать (см., например, [8]), что оператор Q(t)P(t):kerA(t)kerA(t)' обратим для всех t[0,T] и справедливо тождество (см. [9])

Q(t)dAdt(t)P(t)=0. (10)

Предположим выполнение еще двух условий [label=, resume]

Условие III. Уравнение Q(t)f(y(t),t,0)=0, рассматриваемое при всех t[0,T], имеет единственное достаточно гладкое изолированное решение y(t)kerA(t).

Условие IV. Оператор

(Q(t)P(t))1Q(t)f¯x(t)P(t):kerA(t)kerA(t), (11)

где f¯x(t)=f(x¯0(t),t,0)/x, устойчив при всех t[0,T].

Последнее предположение будет сформулировано в следующем разделе.

4. Асимптотическое приближение нулевого порядка

Из (5) при j = 0 следует

(IP(t))x¯0(t)=0. (12)

Из (6) при j = 0 получаем

(IP(0))Π10x(τ1)=0. (13)

Учитывая (12) и (13), находим из (8) начальное значение

(IP(0))Π20x(0)=(IP(0))x0. (14)

Дискретное уравнение для Π20x(τ2) следует из (7) при j = 0

Π20x(τ2+1)=B(0)Π20x(τ2). (15)

Замечание 4.1. Легко видеть, что B(t)|kerA(t)=I. Следовательно, (IP(0))B(0)P(0) — нулевой оператор, а P(0)B(0)P(0) — тождественный оператор на kerA(0).

Согласно этому замечанию, уравнение (15) эквивалентно системе двух уравнений

(IP(0))Π20x(τ2+1)=B~(0)(IP(0))Π20x(τ2),(16)

P(0)Π20x(τ2+1)=P(0)Π20x(τ2)+P(0)B(0)(IP(0))Π20x(τ2). (17)

Учитывая замечание 3.1, мы получаем из (16), (14) единственную пограничную функцию

(IP(0))Π20x(τ2)=B~(0)τ2(IP(0))x0. (18)

Используя формулу для решения неоднородного линейного дискретного уравнения (см., например, [13]) и условие P(0)Π20x(τ2)0 при τ2+, получаем единственное решение P(0)Π20x(τ2) уравнения (17), которое является пограничной функцией, а именно

P(0)Π20x(τ2)=k=τ2P(0)B(0)(IP(0))Π20x(k), (19)

где B+ определяется формулой (18). Последнее выражение можно переписать в виде

P(0)Π20x(τ2)=P(0)B(0)(IP(0))B~(0)τ2B+(IP(0))x0, (20)

где (IP(0))Π20x(k) — обратный оператор для оператора B~(0)I:imA(0)'imA(0)'. В силу замечания 3.1 оператор B+ существует.

Значит, пограничная функция Π20x(τ2) найдена.

Из (5) при j = 1 следует равенство

0=A(t)x¯1(t)+f¯0(t).

В силу (12) отсюда имеем

Q(t)f(P(t)x¯0(t),t,0)=0. (21)

Ввиду условия III из (21) определяется P(t)x¯0(t). Итак, функция x¯0(t) найдена.

Так как x¯0(t) и Π20x(τ2) уже известны, из (8) находится начальное значение

P(0)Π10x(0)=P(0)(x0x¯0(0)Π20x(0)). (22)

Из (6) при j = 1 получается уравнение

dΠ10x(τ1)dτ1=A(0)Π11x(τ1)+τ1dBdt(0)Π10x(τ1)+Π10f(τ1),

откуда следует

Q(0)dΠ10x(τ1)dτ1=Q(0)τ1dBdt(0)Π10x(τ1)+Π10f(τ1).

Учитывая (13), (10), (12) и (21), получаем уравнение

Q(0)d(P(0)Π10x(τ1))dτ1=Q(0)f(P(0)x¯0(0)+P(0)Π10x(τ1),0,0),

т.е.

d(P(0)Π10x(τ1))dτ1=(Q(0)P(0))1Q(0)f(P(0)x¯0(0)+P(0)Π10x(τ1),0,0). (23)

В силу (21) функция P(0)Π10x(τ1)=0 является точкой покоя системы (23). Предположим выполнение последнего условия [label=, resume].

Условие V. Начальное значение (22) для P(0)Π10x(0) принадлежит области влияния точки покоя P(0)Π10x(τ1)=0 (соответствующее определение см. в [14]).

Ввиду условия V решение P(0)Π10x(τ1) начальной задачи (23), (22) является пограничной функцией (см. Лемму 3.1 в [14]). Значит, функция Π10x(τ1) определена, и найдена асимптотика нулевого порядка решения задачи (1), (2).

Следующие формулы иллюстрируют последовательность нахождения членов асимптотики нулевого порядка. Представим эти члены в виде суммы компонент из подпространств

                 1              5

x¯0(t)=(IP(t))x¯0(t)+P(t)x¯0(t),

                     2                 6

Π10x(τ1)=(IP(0))Π10x(τ1)+P(0)Π10x(τ1),

                     3                 4

Π20x(τ2)=(IP(0))Π20x(τ2)+P(0)Π20x(τ2).

Цифры над слагаемыми означают последовательность определения этих слагаемых.

Замечание 4.2. Задача (23), (22) для нахождения члена асимптотики нулевого порядка для пограничной функции первого типа P(0)Π10x(τ1), зависящей от аргумента τ1=t/ε, совпадает с соответствующей задачей в случае аналогичной задачи для дифференциального уравнения в этом критическом случае в [9].

Замечание 4.3. Условия III–V аналогичны соответствующим предположениям, сделанным в [5].

Легко видеть, что записанное с помощью ортогональных проекторов уравнение в условии III, разрешимость которого требуется в данной статье, совпадает с уравнением (17) в [5], разрешимость которого требуется в условии IV из [5].

Совпадение условия IV с соответствующим предположением V в [5] доказано в [9].

Для доказательства утверждения замечания 4.3, касающегося условия V, рассмотрим выражение (12) из [5], записанное в виде Π10x(τ1)=P(0)Π10x(τ1)=V(0)b0(τ1), где функция b0(τ1) используется в предположении VI из [5]. Условие V в этой статье аналогично предположению VI из [5], поскольку уравнение (23) можно записать, используя наши обозначения, в виде db0(τ1)/dτ1=S(0)'Π0f, что эквивалентно уравнению (20) из [5].

5. Асимптотические приближения высших порядков

Предположим, что члены асимптотики (3) до порядка n – 1 , n1, включительно уже определены.

Из уравнения (5) при j = n получаем

A(t)x¯n(t)=k=1[n/2]1k!dkx¯n2k(t)dtkf¯n1(t)=ζn1(t),

где ζn1(t) — известная функция.

После применения к этому уравнению оператора IQ(t) имеем

(IQ(t))A(t)(IP(t))x¯n(t)=(IQ(t))ζn1(t).

Находим отсюда

(IP(t))x¯n(t)=A(t)+(IQ(t))ζn1(t). (24)

Уравнение (6) при j=n имеет вид

A(0)Π1nx(τ1)=k=1n1k!dkΠ1(nk)xdτ1kΠ1(n1)f(τ1)(B(ετ1)B(0))Π1x(τ1,ε)n=Π1(n1)ζ(τ1),

где Π1(n1)ζ(τ1) — известная пограничная функция.

Отсюда получаем пограничную функцию

(IP(0))Π1nx(τ1)=A(0)+(IQ(0))Π1(n1)ζ(τ1). (25)

Используя (24), (25), находим из (9) при j = n начальное значение

(IP(0))Π2nx(0)= (IP(0))x¯n(0)(IP(0))Π1nx(0). (26)

Из (7) при j = n получаем уравнение для Π2nx(τ2)

Π2nx(τ2+1)=B(0)Π2nx(τ2)+Π2(n1)f(τ2)+[(B(ε2τ2)B(0))Π2x(τ2,ε)]n=B(0)Π2nx(τ2)+Π2(n1)ζ(τ2),

где Π2(n1)ζ(τ2) — известная пограничная функция.

Ввиду замечания 4.1 это уравнение эквивалентно системе двух уравнений

(IP(0))Π2nx(τ2+1)=B~(0)(IP(0))Π2nx(τ2)+(IP(0))Π2(n1)ζ(τ2), (27)

P(0)Π2nx(τ2+1)=P(0)Π2nx(τ2)+P(0)B(0)(IP(0))Π2nx(τ2)+P(0)Π2(n1)ζ(τ2). (28)

Учитывая замечание 3.1, из (27), (26) находим пограничную функцию

(IP(0))Π2nx(τ2)=B~(0)τ2(IP(0))Π2nx(0)+i=0τ21B~(0)τ21i(IP(0))Π2(n1)ζ(i), (29)

где (IP(0))Π2nx(0) задается формулой (26).

Используя формулу для решения неоднородного линейного дискретного уравнения (см., например, [13]) и учитывая, что P(0)Π2nx(τ2)0 при τ2+, получаем единственное решение P(0)Π2nx(τ2) уравнения (28), а именно,

P(0)Π2nx(τ2)=k=τ2(P(0)Π2(n1)ζ(k)+P(0)B(0)(IP(0))Π2nx(k)), (30)

где (IP(0))Π2nx(k) задается формулой (29).

Итак, пограничная функция Π2nx(τ2) найдена.

Запишем уравнение (5) при j = n + 1

A(t)x¯n+1(t)=k=1[(n+1)/2]1k!dkx¯n+12k(t)dtkf¯n(t). (31)

Легко видеть, что сумма в правой части последнего соотношения известна и f¯n(t) можно представить в виде

f¯n(t)=f¯x(t)P(t)x¯n(t)+ζn(t),

где ζn(t) — известная функция, зависящая от x¯j(t), j < n, и известного члена (IP(t))x¯n(t). Следовательно, уравнение (31) можно переписать в виде

A(t)x¯n+1(t)=f¯x(t)P(t)x¯n(t)+ζ~n(t),

где ζ~n(t) — известная функция.

Из последнего уравнения получаем

Q(t)f¯x(t)P(t)x¯n(t)+ζ~n(t)=0. (32)

В силу условия IV оператор Q(t)f¯x(t)P(t):KerA(t)KerA(t)' обратим, и мы можем однозначно определить из (32) функцию P(t)x¯n(t). Значит, функция x¯n(t) определена.

Затем из (9) при j = n находим начальное значение

P(0)Π1nx(0)=P(0)(x¯n(0)+Π2nx(0)). (33)

Из (6) при j = n + 1 следует уравнение

dΠ1nxdτ1=A(0)Π1(n+1)x(τ1)+Π1nf(τ1)+[(B(ετ1)B(0))Π1x(τ1,ε)]n+1k=1n1(k+1)!dk+1Π1(nk)xdτ1k+1.

Отсюда имеем

d(P(0)Π1nx(τ1))dτ1=(Q(0)P(0))-1Q(0)Π1nf(τ1)d((IP(0))Π1nx(τ1))dτ1++B(ετ1)B(0)Π1x(τ1,ε)n+1k=1n1(k+1)!dk+1Π1(nk)xdτ1k+1.(34)

В силу (10) и (25) функция

Q(0)B(ετ1)B(0)Π1x(τ1,ε)n+1=Q(0)τ1dAdt(0)(IP(0))Π1nx(τ1)++[(A(ετ1)A(0)ετ1dAdt(0)(IP(0)))Π1x(τ1,ε)]n+1

является известной пограничной функцией.

Так как функция (IP(0))Π1nx(τ1) известна, функция Π1nf(τ1) имеет вид

Π1nf(τ1)=fx(x¯0(0)+Π10x(τ1),0,0)P(0)Π1nx(τ1)+Π1ζn(τ1),

где Π1ζn(τ1) — известная пограничная функция, зависящая от Π1jx(τ1), j<n.

Следовательно, уравнение (34) линейно относительно P(0)Π1nx(τ1). В [14, Лемма 3.1] установлено, что решение задачи (34), (33) при условии IV является пограничной функцией экспоненциального типа.

Результатом предшествующих рассуждений является

Теорема 5.1. Задачи для определения членов асимптотики вида (3) любого порядка в явном виде могут быть найдены для решения задачи (1), (2) при условиях I–V с помощью ортогональных проекторов P(t) на kerA(t) и Q(t) на kerA(t). Порядок нахождения членов асимптотики следующий: (IP(t))x¯j(t), (IP(0))Π1jx(τ1), (IP(0))Π2jx(τ2), P(0)Π2jx(τ2), P(t)x¯j(t) и P(0)Π1jx(τ1), j0 .

Замечание 5.1. Хотя исходная задача (1), (2) является дискретной, из дискретных уравнений находятся только члены асимптотики пограничного ряда второго типа, зависящие от аргумента τ2=t/ε2.

Замечание 5.2. Несмотря на то что, в отличие от [9], в настоящей статье рассматривается дискретное, а не дифференциальное уравнение и тип уравнений (5)–(7) для членов асимптотики отличается существенно от (2.2)–(2.4) в [9], в итоге последовательность нахождения компонент членов асимптотики такая же.

6. Иллюстративный пример

Рассмотрим начальную задачу вида (1), (2) на отрезке [0,0.0032]

y(t+ε2,ε)z(t+ε2,ε)=3/21/210y(t,ε)z(t,ε)++εz(t,ε)+t100,  t=0,ε2,2ε2,...,(35)

y(0,ε)z(0,ε)=11. (36)

6.1. Точное решение

Если t=ε2k, k=0,1,2,..., то второе уравнение в (35) имеет вид

z(ε2(k+1),ε)=y(ε2k,ε). (37)

Отсюда z(ε2k,ε)=y(ε2(k1),ε). Подставляя это соотношение в первое уравнение (35), получаем

y(ε2(k+1),ε)=32y(ε2k,ε)-ε+12y(ε2(k-1),ε)+ε(ε2k-10).

Пусть q(k)=y(ε2k,ε). Ввиду последнего уравнения и первого уравнения в (35) при t=0 имеем начальную задачу

q(k+1)=32q(k)ε+12q(k1)+ε(ε2k10),q(0)=y(0)=1,q(1)=y(ε2)=29ε. (38)

Единственным решением задачи (38) является

q(k)=c1λ1k+c2λ2k+ε2k1012ε+ε2,

где λ1=(3+116ε)/4, λ2=(3116ε)/4 и

c1=32ε318ε2351ε+22(10ε2+71ε30)116ε4(116ε),

c2=32ε318ε2351ε+22+(10ε2+71ε30)116ε4(116ε).

Отсюда получаем решение задачи (35), (36)

y(t,ε)=y(ε2k,ε)=c1λ1t/ε2+c2λ2t/ε2+t10ε/2+ε2,z(t,ε)=z(ε2k,ε)=c1λ1t/ε21+c2λ2t/ε21+t10ε/2.

6.2. Проекторы и вспомогательные операторы

Сравнивая (35), (36) с (1), (2), имеем

x(t,ε)=y(t,ε)z(t,ε),  B=3/21/210,  A=BI=1/21/211,

f(x(t,ε),t,ε)=z(t,ε)+t100=0100y(t,ε)z(t,ε)+t100,  x0=11.

Так как матрица B постоянная, то, опуская для краткости аргумент t в обозначениях, находим

λ1=1,λ2=0.5,kerA={(a,a)'},V=(1,1)',kerA'={(2a,a)'},S=(2,1)',

imA={(a,2a)'},  imA'={(a,a)'},  P=1/21/21/21/2,  Q=4/52/52/51/5,

A+=1111:imAimA',   (QP)-1=5/205/20:kerA'kerA,B~=1/41/41/41/4:imA'imA',   B~I=3/41/41/43/4:imA'imA'.

Последний оператор имеет обратный B+=1111:imA'imA'.

Используя ортогональные проекторы P и Q, построим асимптотическое решение задачи (35), (36) первого порядка.

6.3. Асимптотическое приближение нулевого порядка

Из (12) получаем

y¯0(t)z¯0(t)=0. (39)

Из (13) следует, что

Π10y(τ1)Π10z(τ1)=0. (40)

Из (18) имеем

Π20y(τ2)Π20z(τ2)=12τ21,

а из (20) следует

Π20y(τ2)+Π20z(τ2)=32τ21.

Из двух последних равенств получаем Π20y(τ2)=1/2τ21,  Π20z(τ2)=1/2τ22.

Решая уравнение (21), получаем

y¯0(t)+z¯0(t)=2(t10).

Отсюда и из (39) следует y¯0(t)=z¯0(t)=t10.

Учитывая (23) и (22), можем записать начальную задачу для Π10y(τ1)+Π10z(τ1)

ddτ1(Π10y(τ1)+Π10z(τ1))=2(Π10y(τ1)+Π10z(τ1)),

Π10y(0)+Π10z(0)=26.

Решая эту задачу, получаем Π10y(τ1)+Π10z(τ1)=26e2τ1. Отсюда и из (40) получаем Π10y(τ1)=Π10z(τ1)=13e2τ1.

Таким образом, мы нашли приближение нулевого порядка асимптотического решения задачи (35), (36)

y~0(t,ε)=t10+13e2t/ε21t/ε2,  z~0(t,ε)=t10+13e2t/ε22t/ε2.

6.4. Асимптотическое приближение первого порядка

Из (24) при n = 1 получаем

y¯1(t)z¯1(t)=0 ,(41)

а из (25) при n=1 следует

Π11y(τ1)Π11z(τ1)=26e2τ1. (42)

Из (27) и (26) имеем начальную задачу для Π21y(τ2)Π21z(τ2)

Π21y(τ2+1)Π21z(τ2+1)=12(Π21y(τ2)Π21z(τ2))+12τ22,

Π21y(0)Π21z(0)=26.

Используя формулу для решения дискретной начальной задачи, получаем решение последней задачи

Π21y(τ2)Π21z(τ2)=2(4τ2+13)12τ2.(43)

Из (30) с учетом (43), учитывая, что k=0(k/2k)=2, находим

Π21y(τ2)+Π21z(τ2)=(24τ2+110)12τ2.

Отсюда и из (43) следует Π21y(τ2)=(4τ2+21)/2τ21, Π21z(τ2)=(4τ2+17)/2τ22.

Из (32) получаем

2dy¯0(t)dt+z¯1dz¯0(t)dt=0.

Отсюда и из (41) находим y¯1(t)=z¯1(t)=1/2.

Из (34), (42) и (33) получаем следующую начальную задачу

dΠ11zdτ1=2Π11z130e2τ1,  Π11z(0)=137/2.

Решая эту задачу, с учетом (42) получаем

Π11y(τ1)=130τ1+852e2τ1,  Π11z(τ1)=130τ1+1372e2τ1.

В результате находим приближение первого порядка асимптотического решения задачи (35), (36)

y~1(t,ε)=y~0(t,ε)+ε12+130tε+852e2t/ε24tε2+212t/ε2,z~1(t,ε)=z~0(t,ε)+ε12+130tε+1372e2t/ε44tε2+172t/ε2.

Если разложить точное решение и построенное асимптотическое решение первого порядка при t = e2k в ряды по целым неотрицательным степеням e, то получим совпадение соответствующих коэффициентов при e0 и e1 в обоих рядах.

Результаты, полученные с помощью Maple 17, представлены на фиг. 1 для траектории z(t,e) при (а) e = 0.02 и (б) e = 0.01. Штриховая линия соединяет точки, соответствующие значениям точного решения при t=0,ε2,2ε2,..., линия, состоящая из крестиков, представляет приближение нулевого порядка, а линия, состоящая из кружочков, — приближение первого порядка. В силу (37) график y(ε2k,ε) отличается от графика z(ε2k,ε) только сдвигом на e2 единиц влево.

 

Фиг. 1. Траектория z(t,e) и ее приближения.

 

Статья написана во время работы авторов во Вьетнамском институте перспективных исследований в области математики (VIASM). Авторы хотели бы поблагодарить VIASM за создание плодотворной исследовательской среды во время визита.

×

About the authors

Г. А. Курина

Воронежский гос. ун-т; ФИЦ ИУ РАН

Author for correspondence.
Email: kurina@math.vsu.ru
Russian Federation, 394018 Воронеж, Университетская пл., 1; 119333 Москва, ул. Вавилова, 44/2

Н. Т. Хоай

Вьетнамский национальный ун-т

Email: nguyenthihoai@hus.edu.vn

Ун-т науки

Viet Nam, Нгуен Трай, Тхань Сюань, Ханой, Вьетнам

References

  1. Бутузов В. Ф., Васильева А. Б. Дифференциальные и разностные системы уравнений с малым параметром в случае, когда невозмущенная (вырожденная) система находится на спектре // Дифференц. ур-ния. 1970. Т. 6. № 4. С. 650–664.
  2. Gu Z. M., Nefedov N. N., O’Malley R. E. Jr. On Singular Singularly Perturbed Initial Value Problems // SIAM J. Appl. Math. 1989. V. 49. No. 1. P. 1–25.
  3. O’Malley R. E. Jr., Flaherty J. E. Analytical and Numerical Methods for Nonlinear Singular Singularly-Perturbed Initial Value Problems // SIAM J. Appl. Math. 1980. V. 38. No. 2. P. 225–248.
  4. Kurina G. A., Dmitriev M. G., Naidu D. S. Discrete singularly perturbed control problems (a survey) // Dyn. Contin. Discrete Impuls. Syst. Ser. B: Appl. Algorithms. 2017. V. 24. P. 335–370.
  5. Бутузов В. Ф., Нефёдов Н. Н. Об одной задаче теории сингулярных возмущений // Дифференц. ур-ния. 1976. Т. 12. № 10. С. 1736–1747.
  6. Васильева А. Б., Бутузов В. Ф. Сингулярно возмущенные уравнения в критических случаях. М.: МГУ, 1978.
  7. Kurina G. A. Projector Approach to Constructing Asymptotic Solution of Initial Value Problems for Singularly Perturbed Systems in Critical Case // Axioms. 2019. V. 8. No. 2. P. 56.
  8. Курина Г. А., Хоай Н. Т. Проекторный подход к построению асимптотики решения начальных задач для слабо нелинейных дискретных систем с малым шагом в критическом случае // Дифференц. ур-ния. 2023. Т. 59. № 1. С. 73–84.
  9. Курина Г. А., Хоай Н. Т. Проекторный подход к алгоритму Бутузова–Нефёдова асимптотического решения одного класса сингулярно возмущенных задач в критическом случае // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2020. Т. 60. № 12. С. 2073–2084.
  10. Sibuya Y. Some global properties of matrices of functions of one variable // Math. Ann. 1965. V. 161. P. 67–77.
  11. Kato T. Perturbation Theory for Linear Operators. Berlin, Heidelberg: Springer, 1966.
  12. Bretscher O. Linear Algebra with Applications, 5th ed. Pearson, 2012.
  13. Гайшун И. В. Системы с дискретным временем. Мн.: Институт математики НАН Беларуси, 2001.
  14. Васильева А. Б., Бутузов В. Ф. Асимптотические разложения решений сингулярно возмущенных уравнений. М.: Наука, 1973.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Trajectory z(t,e) and its approximations.

Download (5KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».