On Implementation of Numerical Methods for Solving Ordinary Differential Equations in Computer Algebra Systems

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

This paper presents an original package for investigating numerical solutions of ordinary differential equations, which is built in the Sage computer algebra system. This project is focused on a closer integration of numerical and symbolic methods while primarily aiming to create a convenient tool for working with numerical solutions in Sage. The package defines two new classes: initial problems and approximate solutions. The first class defines tools for symbolic computations related to initial problems, while the second class defines tools for interpolating values of symbolic expressions on an approximate solution and estimating the error with the use of the Richardson method. An implementation of the Runge–Kutta method is briefly described, with its main feature being the possibility of working with arbitrary Butcher tableaux and arbitrary numeric fields.

作者简介

A. Baddour

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: malykh_md@pfur.ru
Russia, Moscow, ul. Miklukho-Maklaya 6

M. Gambaryan

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: malykh_md@pfur.ru
Russia, Moscow, ul. Miklukho-Maklaya 6

L. Gonzalez

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: malykh_md@pfur.ru
Russia, Moscow, ul. Miklukho-Maklaya 6

M. Malykh

Peoples’ Friendship University of Russia; Joint Institute for Nuclear Research

编辑信件的主要联系方式.
Email: malykh_md@pfur.ru
Russia, Moscow, ul. Miklukho-Maklaya 6; Russia, 141980, Moscow oblast, Dubna

参考

  1. Runge C., König H. Vorlesungen über numerisches Rechnen. Springer-Verlag, 2013.
  2. SciPy documentation, 2022. Access mode: https://docs.scipy.org.
  3. Ketcheson D.I., bin Waheed U. A comparison of high order explicit Runge-Kutta, extrapolation, and deferred correction methods in serial and parallel // CAMCoS. 2014. V. 9. № 2. P. 175–200.
  4. Геворкян М.Н. Конкретные реализации симплектических численных методов // Вестник РУДН. Серия: Математика. Информатика. Физика. 2013. № 3. P. 77–89.
  5. Castillo J.E., Miranda G.F. Mimetic discretization methods. Chapman and Hall/CRC, 2013.
  6. Da Veiga L.B., Lipnikov K., Manzini G. The mimetic finite difference method for elliptic problems. Springer, 2014. V. 11.
  7. Hairer E., Wanner G., Lubich Ch. Geometric Numerical Integration. Structure-Preserving Algorithms for Ordinary Differential Equations. Berlin Heidelberg New York : Springer, 2000.
  8. On the Quadratization of the Integrals for the Many-Body Problem / Yu Ying, Ali Baddour, Vladimir P. Gerdt et al. // Mathematics. 2021. V. 9. № 24.
  9. Baddour A., Malykh M. On Difference Schemes for the Many-Body Problem Preserving All Algebraic Integrals // Phys. Part. Nuclei Lett. 2022. V. 19. P. 77–80.
  10. Baddour A., Malykh M., Sevastianov L. On Periodic Approximate Solutions of Dynamical Systems with Quadratic Right-Hand Side // J. Math. Sci. 2022. V. 261. P. 698–708.
  11. Stein W.A. Sage Mathematics Software (Version 6.7). The Sage Development Team, 2015. Access mode: http:// www.sagemath.org.
  12. Малых М.Д., Юй Ин Методика отыскания алгебраических интегралов дифференциальных уравнений первого порядка // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика, информатика, физика. 2018. Т. 26. № 3. С. 285–291.
  13. Вычисления на квазиравномерных сетках / Н.Н. Калиткин, А.Б. Альшин, Е.А. Альшина, Б.В. Рогов. Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2005. ISBN: 5-9221-0565-5.
  14. Belov A.A., Kalitkin N.N., Poshivaylo I.P. Geometrically adaptive grids for stiff Cauchy problems // Doklady Mathematics. 2016. V. 93. № 1. P. 112–116.
  15. Belov A.A., Kalitkin N.N. Nonlinearity Problem in the Numerical Solution of Superstiff Cauchy Problems // Mathematical Models and Computer Simulations. 2016. V. 8. № 6. P. 638–650.
  16. Explicit methods for integrating stiff Cauchy problems / A.A. Belov, N.N. Kalitkin, P.E. Bulatov, E.K. Zholkov-skii // Doklady Mathematics. 2019. V. 99. № 2. P. 230–234.
  17. Баддур Али, Малых М.Д. Richardson–Kalitkin method in abstract description // Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. 2021. V. 29. № 3. P. 271–284.
  18. Numerical determination of the singularity orderof a system of differential equations / Али Баддур, М.Д. Малых, А.А. Панин, Л.А. Севастьянов // Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. 2020. V. 28. № 1. P. 17–34.
  19. Hairer E., Wanner G., Norsett S.P. Solving Ordinary Differential Equations I. 3 edition. Springer, 2008.
  20. Yu Ying. The symbolic problems associated with Runge-Kutta methods and their solving in Sage // Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. 2019. V. 27. № 1. P. 33–41.
  21. Хашин С.И. Численное решение уравнений Бутчера // Вестник ИвГУ. 2000. № 3. P. 155–164.
  22. Хаммуд Г.М., Хашин С.И. Шестимерное семейство 6-шаговых методов Рунге–Кутта порядка 5 // Науч. тр. ИвГУ. Математика. 2001. № 4. P. 114–122.
  23. Хашин С.И. Альтернативная форма уравнений Бутчера // Вестник ИвГУ. 2007. № 3. P. 94–103.
  24. Xaшин C.И. A Symbolic-Numeric Approach to the Solution of the Butcher Equations // Canadian Applied Mathematics Quarterly. 2009. V. 17. № 3. P. 555–569.
  25. Хашин С.И. Три упрощающих предположения для методов Рунге–Кутта // Вестник ИвГУ. 2012. № 2. С. 142–150.
  26. Stone P. Maple worksheets on the derivation of Runge-Kutta schemes, 2021. Access mode: http://www.peterstone.name/Maplepgs/ RKcoeff.html.
  27. Сикорский Ю.С. Элементы теории эллиптических функций с приложениями к механике. М.-Л. : ОНТИ, 1936.
  28. Скарборо Дж. Численные методы математического анализа. М.-Л.: ГТТИ, 1934.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (34KB)
3.

下载 (40KB)
4.

下载 (43KB)
5.

下载 (40KB)
6.

下载 (30KB)
7.

下载 (46KB)

版权所有 © А. Баддур, М.М. Гамбарян, Л. Гонсалес, М.Д. Малых, 2023

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».