ON THE ESTIMATION OF THE EXPLICIT EULER METHOD LOCAL ERROR FOR THE NUMERICAL SOLUTION OF THE CAUCHY PROBLEM FOR ORDINARY DIFFERENTIAL EQUATIONS TRANSFORMED TO THE BEST ARGUMENT

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The paper considers the numerical solution of the Cauchy problem for systems of ordinary differential equations. Special attention is paid to problems with limiting singular points on integral curves. It is known that traditional explicit methods for solving the Cauchy problem are ineffective for this class of problems. Implicit methods are much more difficult to use and do not always lead to the result of the desired accuracy. Therefore, along with traditional methods of numerical integration of the Cauchy problem authors use the method of solution continuation with respect to the best argument (also known as the best parameterization and the arc length method). The best argument is calculated tangentially along the integral curve of the problem under consideration. For the Cauchy problems transformed to the best argument, the authors in this paper present the results of a study of the local error for the numerical solution obtained by the explicit Euler method. An estimate of the numerical solution local error of the numerical solution for the Cauchy problem transformed to the best argument is obtained for the explicit Euler method. Using it, an upper estimate of the local error was obtained and the effectiveness of using the best argument was proved. This is reflected in a decrease of the solution local error for the transformed problem in the neighborhood of the limiting singular points. The theoretical results are compatible with the numerical solution of the ill-conditioned initial value problem of deformable solid mechanics with one limiting singular point.

Sobre autores

E. Kuznetsov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

Email: kuznetsov@mai.ru

S. Leonov

Moscow Aviation Institute (National Research University); Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba

Email: powerandglory@yandex.ru

Bibliografia

  1. Hairer, E., Nørsett, S.P., and Wanner, G., Solving Ordinary Differential Equations. I: Nonstiff Problems, Berlin: Springer-Verlag, 1987.
  2. Hairer, E. and Wanner, G., Solving Ordinary Differential Equations. II: Stiff and Differential-Algebraic Problems, Berlin: Springer-Verlag, 1996.
  3. Skvortsov, L.M., Chislennoye resheniye obyknovennykh differentsial’nykh i differentsial’no-algebraicheskikh uravneniy (Numerical Solution of Ordinary Differential and Differential-Algebraic Equations), Moscow: DMK-Press, 2018.
  4. Novikov, E.A. and Shornikov, Yu.V., Modelirovaniye zhestkikh gibridnykh sistem (Modeling of Rigid Hybrid Systems), Saint Petersburg: Lan’, 2019.
  5. Shalashilin, V.I. and Kuznetsov, E.B., Parametric Continuation and Optimal Parametrization in Applied Mathematics and Mechanics, Dordrecht, Boston, London: Kluwer Academic Publishers, 2003.
  6. Grigolyuk, E.I. and Shalashilin, V.I., Problems of Nonlinear Deformation: The Continuation Method Applied to Nonlinear Problems in Solid Mechanics, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1991.
  7. Kuznetsov, E.B. and Shalashilin, V.I., The Cauchy problem as a problem of continuation with respect to the best parameter, Differ. Equat., 1994, vol. 30, no. 6, pp. 893–898.
  8. Danilin, A.N., Zuev, N.N., Kuznetsov, E.B., and Shalashilin, V.I., Some numerical efficiency estimates for the transformation of the Cauchy problem for differential equations to the best argument, Comput. Math. Math. Phys., 1999, vol. 39, no. 7, pp. 1092–1099.
  9. Kuznetsov, E.B. and Leonov S.S., On estimating the local error of a numerical solution of a parametrized Cauchy problem, Russ. Math. Surv., 2022, vol. 77, no. 3, pp. 543–545.
  10. Bakhvalov, N.S., Zhidkov, N.P., and Kobel’kov, G.M., Chislennyye metody (Numerical methods), Moscow: Laboratoriya Bazovykh Znaniy, 2002.
  11. Amosov, A.A., Dubinskii, Yu.A., and Kopchenova, N.V., Vychislitel’nyye metody dlya inzhenerov (Computational Methods for Engineers), Moscow: Vysshaya shkola, 1994.
  12. Courant, R. and Hilbert, D., Methods of Mathematical Physics. Vol. 1, New York, London, Sydney: Wiley & Sons, 1953.
  13. Sosnin, O.V., Gorev, B.V., and Nikitenko, A.F., Energeticheskiy variant teorii polzuchesti (Energy Variant of the Creep Theory), Novosibirsk: Institut gidrodinamiki SO AN SSSR, 1986.
  14. Gorev, B.V., Lyubashevskaya, I.V., Panamarev, V.A., and Iyavoynen, S.V., Description of creep and fracture of modern construction materials using kinetic equations in energy form, J. Appl. Mech. Tech. Phys., 2014, vol. 55, no. 6, pp. 1020–1030.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

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».