Задача Коши

В свое время, известный американский математик, лауреат Нобелевской премии по экономике Ричард Беллман заметил, что современные компьютеры по своей природе наиболее приспособлены для решения задач с начальными условиями (задачи Коши). Такие задачи могут быть решены последовательным получением решения от одного момента времени к другому, начиная с начального условия. В известном смысле, вся современная наука является результатом выдающегося и не всегда явно осознаваемого открытия Ньютона, впервые отделившего законы природы от начальных условий. Можно сказать, что традиционные компьютеры, в которых алгоритм отделен от данных, являются парафразом этого достижения. Из вышесказанного следует, что принципы работы обычных компьютеров оказываются в некотором смысле аналогичными принципам обработки информации именно левым полушарием мозга человека.  [c.9]


При этом функция Фг = Фг( ) определяется задачей Коши  [c.52]

При краткосрочном планировании (т.е. когда Т — невелико) функция ехр(—St) меняется мало и может быть заменена положительной константой в функционале (1.5.42), которая, естественно, может быть отброшена при решении задачи (1.5.42)—(1.5.43). Формально это соответствует случаю 6=0. Тогда задача Коши (1.5.54) приобретает вид  [c.78]

При 6 > 0 для приближенного решения задачи Коши (1.5.54) можно использовать следующий простой метод последовательных приближений.  [c.79]

В качестве нулевого приближения г о( ) принимаем решение задачи Коши  [c.79]

Решение задачи Коши (1.5.58) естественно дается формулами (1.5.56), (1.5.57), в которых вместо / о = Q/2 надо писать f3 = — Qi/2, так что  [c.79]

Формулой (1.5.62) можно пользоваться для приближенного вычисления решения задачи Коши (1.5.54). Однако она неудобна тем, что при вычислении второго слагаемого в квадратной скобке имеется операция деления малых чисел ( О/О). Чтобы избавиться от этого, мы несколько огрубим формулу (1.5.62), воспользовавшись разложением по формуле Тейлора функции ехр( —2St) по параметру 8 до членов второго  [c.80]


Решение задачи Коши имеет простой геометрический смысл. Действительно, согласно данным определениям, решить задачу Коши (17.3), (17.4) означает найти интегральную кривую уравнения (17.3), которая проходит через данную точку Мо(жо,  [c.360]

Таким образом, практически всякое изучаемое нами дифференциальное уравнение имеет бесчисленное множество решений, а соответствующая задача Коши имеет единственное решение.  [c.361]

Условия (18.4) называются начальными условиями, а задача отыскания решения уравнения (18.3) по заданным начальным условиям (18.4) называется задачей Коши.  [c.370]

Задача Коши для нормальной системы (19.1) ставится так найти решение (19.2), удовлетворяющее начальным условиям  [c.404]

Задача 4. Решить задачу Коши  [c.441]

Пусть T=[TO, TI] — заданный отрезок времени. Состояние системы в момент <ет определяется точкой x(t) Rn. Управление системой обеспечивается r-мерной вектор-функцией u(t). Множество допустимых управлений U представляет собой заданное ограниченное множество пространства Lzr(t) суммируемых с квадратом на отрезке т / -мерных вектор-функций. Состояние системы х меняется в соответствии с выбранным управлением . Вектор состояния системы x(t, и, хц, d) для любых et/ и tst является решением задачи Коши  [c.164]

Ое9 заданные множества в я y(t, v, О) — соответствующие управлению (и, (/i) и зависящее от параметра -ft решение следующей задачи Коши  [c.166]

Задачи для уравнений с запаздыванием [21]. Рассмотрим вариационную задачу, в которой управление определяет фазовую траекторию системы задачей Коши для уравнения с запаздыванием  [c.72]


Теперь видно, что цель будет достигнута, если в качестве ф( ) взять решение задачи Коши для уравнения  [c.75]

Находится функция ф0 (t) решением задачи Коши  [c.101]

Введем вектор искомых параметров = i(0),. . ., Фя (0), ) > Sm i задание которого формально дополняет П-систему (8) до задачи Коши. Пусть при любом заданном I эта задача Копта интегрируется (численно) и однозначно определяет х (t), Ф (t), и (t) и, следовательно, Ф (Т) и F [и ( )]. Таким образом, этой процедурой численного интегрирования устанавливается функцио-  [c.115]

В общем случае единственным способом решения задачи вычисления Z , учитывая неявный способ задания функции Z (I), является численное дифференцирование. Таким образом, вычисление Z (5) и Z требует, по меньшей мере, (тг+т+1)-кратного интегрирования задачи Коши. Учитывая возможности современных ЭВМ, следует признать это обстоятельство отнюдь не самым неприятным по сравнению с остальными.  [c.116]

Вообще следует иметь в виду, что в вычислительной математике нет таких ситуаций, чтобы трудности, отсутствовавшие в аппроксимирующей е-задаче, внезапно появлялись в предельной, соответствующей е=0. И в данном случае разделение задач на два типа — строго выпуклые, в которых при сколь угодно малом е единственность задачи Коши обеспечена, и предельные, не являющиеся строго выпуклыми, в которых нет единственности, нельзя, безусловно, трактовать, как возможность использовать метод Ньютона в аппроксимирующей П-задаче. Дело в том, что следует принять во внимание очень важный фактор — эффективность вычислительного алгоритма. К сожалению, мы не имеем здесь эффективных оценок, однако, ясно, что стремление е ->0 сопровождается ростом вычислительных трудностей.  [c.119]

За 8 итераций в 11 секунд на D -6600 было получено стабильное решение. Точность выполнения уравнений ж=/ была проконтролирована интегрированием задачи Коши с найденным и (t) и оказалась хорошей. Если бы такой же контроль был проведен и. в. расчетах [77], их ошибочность немедленно обнаружилась бы. В [78] не приведены значения р, д, N. Вид / также не сообщается, и расчет не удается повторить другим методом.  [c.139]

Искомым набором управляющих параметров были величины о.= ог, 2, а3 , a.-f=T, ос2 = ф2(0), а3=ф3 (0) значение (0) = 1 фиксировано, так как вектор t > определен с точностью до положительного множителя. Задание а замыкает уравнения 1), 2) до задачи Коши, которая решалась методом конечных разностей по следующей схеме перехода от tn=nt к tn+1 tn- -i (i=l/N N — число шагов)  [c.228]

Итак, для почти всех точек (фа (0), ф3 (0) решение задачи Коши для П-системы оказывается единственным если на траектории и встречается ситуация Нг [х (t ), ф (2 )]=0, при которой значение и неоднозначно, она носит, так сказать, мгновенный характер.  [c.235]

III. Основное продолжение при t > t управление и (t) определяется уравнением Й1 [x (t), ф (t), u]=0. Принцип максимума выполнен, так как из Я [Z]=0 следует Ях U]=0 и Hi [t]=0. Разумеется, этот особый режим возможен лишь при и [0 0,04]. В любой момент t t траектория П-системы может быть переведена в режим I (и (0=0,04 при t > t ) или II (и (0=0 при t > t ). Итак, решение задачи Коши для П-системы оказалось  [c.236]

Теперь для вычисления функционалов F0, Р , F2 по заданному управлению и ( ), а достаточно проинтегрировать задачу Коши. Вычисление производных  [c.264]

J- и 2) At и в том, и в другом случае и1 (t) л —х1 (0)/ (см. рис. 6, 7 в [41]). В целом, как это видно из табл. 1, этот вариант задачи был довольно легким для численного решения. Вторая задача оказалась сложнее. Она была решена в несколько измененной по сравнению с [41 ] форме во-первых, Г=0, 1, а не 1, как в [41], и в качестве исходной траектории бралось решение задачи Коши (1) с и ( )лЮ (условия х1 (У) = 0, разумеется, выполнены не были). Причины, побудившие к этим изменениям, будут ниже разъяснены. Табл. 2 дает представление о том, как происходит поиск v — номер итерации, значение функционала F0, значения х1 (Т), предсказанные на предшествующей итерации на основе формул линейной теории возмущений, использующих функциональные производные дх (T)jdu(-), и значения х (Т), фактически полученные после интегрирования системы (1 ). Процесс решения задачи заслуживает комментария. Расчет проводился при 7V=100, вариации ]Bz/ , ц были ограничены числами 2 0,5 0,5 для i = i, 23.  [c.281]

После того, как управления o (t) для г = 2,. . ., п вычислены, оставшееся управление wl(t) долж но быть найдено из равенства (1.4.11) при и1 = о ( ), г = 2,. . . , п, и при решении задачи Коши (1.4.14), (1.4.15) Zl = Zl(t), г = 1,...,п, когда иг = ul(t), i = 2,. ..,п.  [c.61]

Итак (1.5.56), (1.5.57) — решение задачи Коши (1.5.55). Отметим, что С > 0 V/ o Е (— схэ,+схэ), и следовательно, знаменатель в формуле (1.5.56) не обращается в ноль ни при каком так что задача Коши (1.5.56), (1.5.57) имеет классическое решение, продолжимое вправо до любых значений переменной t.  [c.79]

Для задачи Коши в уравнение (уравнения) eqns нужно включить также начальные условия.  [c.401]

Состояние системы x(t, и, ю) при любых uef/, oefi и tet представляет собой решение задачи Коши  [c.166]

Характерным обстоятельством, определяющим выбор численного алгоритма и возникающие вычислительные трудности, является величина коэффициентов я и Ъ в задаче о защите a(u) 6(u) i .30 — 40. Если формально ввести условие с параметром xz (0)=a, а х2 (1)=0 отнести к дополнительным условиям задачи типа F 1и ( )]—(), ограничивающим возможные функции и ( ), то внешне простая и бесхитростная задача Коши практически не поддается численному решению на современных ЭВМ дело в том, что общее решение этой системы состоит из двух качественно совершенно разных компонент одна из них — типа сильно растущей экспоненты е40, вторая — типа сильно убывающей е 4°. Поэтому попытка подбором а попасть в правое краевое условие сопря-  [c.66]

Нарушение единственности решения задачи Коши связано с тем, что определяемая уравнением принципа максимума (6) зависимость V (х, ф, g) при некоторых значениях аргументов не удовлетворяет условию Липшица (с показателем 1), обеспечивающему применение стандартной теоремы единственности. Типичным является, например, наличие разрывов в V (х, ф, g) при особых значениях аргументов. И хотя почти для всех х, ф, g зависимость V (х, ф, g) непрерывна и дифференцируема, упомянутых разрывов часто оказывается достаточно для того чтобы лишить описанную выше формальную процедуру решения краевой задачи для П-системы всяких шансов на успех.  [c.117]

Другой путь борьбы с неединственностью носит более принципиальный характер и, если его удается реализовать, приводит к хорошим практическим результатам. Однако его реализация весьма трудна, требует индивидуального анализа решаемой задачи. Общих рецептов здесь нет. Поэтому мы ограничимся лишь кратким изложением существа дела. Метод состоит в качественном опжсании множества решений П-системы, которое часто допускает однозначную параметризацию, причем число параметров равно числу неиспользованных конечных соотношений в краевой задаче для П-системы. Формально это совпадает с приведенной выше и отвергнутой схемой рассуждений. Но дело в том, что начальные данные задачи Коши не могут быть взяты в качестве этой системы параметров. Нужно искать другие, успех здесь требует тщательного качественного анализа задачи.  [c.119]

Неоднозначность отображения Z ( ). Нет никаких оснований считать отображение Z (I) взаимно однозначным всюду, даже если единственность задачи Коши гарантирована. В самых простых ситуациях, как показывают примеры, возможны различные типы вырождения, например, (и-1-/ -мерная сфера в пространстве с (напомним, что (п-r tn)—размерность I) может отображаться в (п+т—1)-мерное многообразие в простран-  [c.119]

С этим управлением и (t) решим задачу Коши ж=/ (х, и ), х (0)=Х0, снова вычислим ф из (38) и т. д. Подобные методы сходятся только при счастливом стечении обстоятельств. Расходимость (точнее, отсутствие сходимости) этого процесса быстро обнаружилась, была понятна и причина при не очень хорошем начальном приближении изменение управления ( м=и — и), слишком велико, величинами О (II 8м II2) пренебрегать нельзя (не следует забывать, что вывод уравнения (40) основан на теории возмущений первого порядка). Нужно было исправить метод, сделав Su (t), при необходимости, малым. Такое усовершенствование было предложено в [86]. Именно, после определения ц (t) из (41) образуется однопараметрическое семейство управлений  [c.153]

Основы стохастической финансовой математики Т.2 (1998) -- [ c.332 ]