Nghiên cứu phương pháp Runge-Kutta song song trong giải bài toán không cương

Luận án tiến sĩ toán học phân tích một số phương pháp song song dạng runge kutta giải bài toán không cương62 46 30 01, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực nghiệm, đóng góp tri

Trường đại học

Đại học Quốc gia Hà Nội

Chuyên ngành

Toán học tính toán

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2014

121
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ

1.1. Phương pháp Runge-Kutta

1.2. Cấp chính xác của phương pháp Runge-Kutta

1.3. Tính ổn định của phương pháp Runge-Kutta

1.4. Các phương pháp Runge-Kutta hiển

2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP LẶP SONG SONG DẠNG RUNGE-KUTTA HAI BƯỚC MỘT DỰA TRÊN CÁC ĐIỂM TRÙNG KHỚP

2.1. Phương pháp dạng Runge-Kutta hai bước một dựa trên các điểm trùng khớp Gauss-Legendre

2.1.1. Ổn định tuyến tính

2.1.2. Thử nghiệm số

2.2. Phương pháp lặp song song dạng Runge-Kutta hai bước một dựa trên các điểm trùng khớp Gauss-Legendre

2.2.1. Điều kiện bậc

2.2.2. Sự hội tụ của quá trình lặp

2.2.3. Miền ổn định

2.2.4. Thử nghiệm số

2.2.5. So sánh với các phương pháp song song

2.2.6. So sánh với các mã tuần tự

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LẶP SONG SONG GIẢ RUNGE-KUTTA HAI BƯỚC VỚI CHIẾN LƯỢC ĐIỀU KHIỂN BƯỚC LƯỚI

3.1. Phương pháp giả Runge-Kutta hai bước kẹp thêm với bước lưới thay đổi

3.1.1. Điều kiện bậc

3.1.2. Công thức kẹp thêm

3.2. Phương pháp PIPTRK với chiến lược điều khiển bước lưới

3.2.1. Điều kiện bậc cho công thức dự báo

3.2.2. Sự hội tụ của quá trình lặp

3.2.3. Điều khiển bước lưới

3.2.4. Thử nghiệm số

3.2.4.1. Xác lập phương pháp PIPTRKSC
3.2.4.2. So sánh với các mã song song
3.2.4.3. So sánh với các mã tuần tự
3.2.4.4. Tính hiệu quả của chiến lược điều khiển bước lưới

4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP GIẢ RUNGE-KUTTA BA BƯỚC

4.1. Phương pháp giả Runge-Kutta ba bước (EPThRK)

4.1.1. Điều kiện bậc

4.1.2. Tính ổn định

4.2. Các thử nghiệm số

4.2.1. Chọn phương pháp EPThRK

4.2.2. So sánh với các mã song song

4.2.3. So sánh với các mã tuần tự

4.2.4. So sánh phương pháp EPThRK với phương pháp TBTPIRKG và PIPTRKSC

KIẾN NGHỊ MỘT SỐ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về phương pháp Runge Kutta

Phương pháp Runge-Kutta là một trong những phương pháp số phổ biến nhất để giải bài toán vi phân. Phương pháp này được phát triển từ những năm 1895 và đã trải qua nhiều cải tiến. Đặc điểm nổi bật của phương pháp này là khả năng đạt được độ chính xác cao và tính ổn định tốt. Cấp chính xác của phương pháp Runge-Kutta phụ thuộc vào số bước và cấu trúc của nó. Các phương pháp Runge-Kutta có thể được phân loại thành hiển và ẩn, với mỗi loại có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc áp dụng phương pháp này trong giải bài toán không cương đã mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới, đặc biệt là trong bối cảnh phát triển của công nghệ máy tính song song.

1.1. Cấp chính xác của phương pháp Runge Kutta

Cấp chính xác của phương pháp Runge-Kutta phản ánh sai số địa phương của nó. Để đạt được cấp chính xác cao, các điều kiện cần thiết phải được thỏa mãn. Các phương pháp Runge-Kutta thường có cấp chính xác từ 1 đến 4, tùy thuộc vào số bước và cấu trúc của phương pháp. Việc nghiên cứu cấp chính xác không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của phương pháp mà còn giảm thiểu khối lượng tính toán. Điều này đặc biệt quan trọng trong các bài toán có kích thước lớn, nơi mà việc tính toán hiệu quả là rất cần thiết.

1.2. Tính ổn định của phương pháp Runge Kutta

Tính ổn định của phương pháp Runge-Kutta là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của nó. Các phương pháp này có thể được phân loại thành ổn định tuyệt đối và ổn định L. Để đảm bảo tính ổn định, các điều kiện cần thiết phải được thỏa mãn. Việc nghiên cứu tính ổn định không chỉ giúp đảm bảo rằng phương pháp hoạt động hiệu quả trong các bài toán thực tế mà còn giúp phát triển các phương pháp mới có tính ổn định cao hơn.

II. Phương pháp lặp song song dạng Runge Kutta

Phương pháp lặp song song dạng Runge-Kutta là một trong những phương pháp mới được phát triển để giải bài toán không cương. Phương pháp này tận dụng lợi thế của máy tính song song để tăng tốc độ tính toán. Các thuật toán lặp song song cho phép thực hiện nhiều phép tính đồng thời, từ đó giảm thiểu thời gian giải bài toán. Việc áp dụng phương pháp này trong các bài toán thực tế đã cho thấy hiệu quả rõ rệt, đặc biệt là trong các bài toán có kích thước lớn và yêu cầu tính toán nhanh chóng.

2.1. Nội dung phương pháp lặp song song

Nội dung của phương pháp lặp song song dạng Runge-Kutta bao gồm việc xây dựng các thuật toán mới dựa trên các điểm trùng khớp. Các thuật toán này được thiết kế để tối ưu hóa quá trình tính toán, từ đó nâng cao hiệu quả giải bài toán. Việc sử dụng các điểm trùng khớp giúp cải thiện độ chính xác và tính ổn định của phương pháp. Các thử nghiệm số cho thấy rằng phương pháp này có thể đạt được kết quả tốt hơn so với các phương pháp truyền thống.

2.2. Ứng dụng trong khoa học máy tính

Phương pháp lặp song song dạng Runge-Kutta đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học máy tính. Các ứng dụng này bao gồm mô phỏng các hệ thống vật lý phức tạp, giải quyết các bài toán tối ưu hóa và phân tích dữ liệu lớn. Việc sử dụng phương pháp này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác của các kết quả tính toán. Điều này cho thấy giá trị thực tiễn của phương pháp trong nghiên cứu và ứng dụng khoa học máy tính.

III. Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo

Luận án đã trình bày một số phương pháp song song dạng Runge-Kutta để giải bài toán không cương. Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các phương pháp này không chỉ hiệu quả về mặt lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao. Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện các thuật toán hiện có và mở rộng ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau. Việc phát triển các phương pháp mới có thể giúp giải quyết các bài toán phức tạp hơn và nâng cao hiệu quả tính toán trong các ứng dụng thực tế.

3.1. Đề xuất hướng nghiên cứu mới

Hướng nghiên cứu mới có thể bao gồm việc phát triển các phương pháp lặp song song với các chiến lược điều khiển bước lưới. Điều này có thể giúp cải thiện độ chính xác và tính ổn định của các phương pháp hiện có. Ngoài ra, việc áp dụng các phương pháp này trong các bài toán ngẫu nhiên và bài toán có trễ cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng.

25/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ Mục đích chính của luận án là nghiên cứu và đưa ra các thuật toán để giải số bài toán giá trị ban đầu không cương (IVPs) cho hệ phương trình vi phân cấp một (xem Mục 2.1) hoặc dạng autonom: y0 (t) = f (y(t)), y(t0 ) = y0 , t0 6 t 6 T, (1.1) có thể không có nghiệm hoặc có nghiệm nhưng không duy nhất. Định lý sau đây đưa ra điều kiện đủ để bài toán (1.1) có nghiệm duy nhất ([58, tr. Định lý về sự tồn tại nghiệm Cho hàm số f : R × Rd → Rd xác định liên tục trên miền D = {(t, y) : t0 6 t 6 T, y ∈ Rd } với t0 , T hữu hạn. Giả sử tồn tại một hằng số L sao cho: ||f (t, y) − f (t, y∗ )|| 6 L||y − y∗ || với mọi (t, y) , (t, y∗ ) ∈ D Khi đó với mọi y0 ∈ Rd luôn tồn tại duy nhất nghiệm của bài toán giá trị ban đầu (1.

Trong luận án này, chúng tôi sẽ giả định rằng bài toán (1.1) luôn thỏa mãn các giả thiết của định lý trên. Ngoài ra, ta giả thiết thêm nghiệm y của bài toán là đủ trơn. Trong chương này, chúng tôi trình bày một số kiến thức cơ bản về phương pháp Runge-Kutta, một số phương pháp song song và mã tuần z 12 tự tiêu biểu đã có mà sẽ được sử dụng để so sánh với các phương pháp mới được đề xuất ở các chương sau. Phần cuối chương này nêu một số bài toán thử nghiệm kinh điển, được dùng để so sánh tính hiệu quả của các phương pháp được nghiên cứu trong luận án.1 Phương pháp Runge-Kutta Phương pháp số đơn giản nhất để giải số bài toán (1.1) là phương pháp Euler.

Tuy nhiên, phương pháp Euler có độ chính xác thấp và cấp chính xác bằng 1. Năm 1895, Runge đã mở rộng phương pháp Euler bằng cách thêm một bước Euler vào điểm giữa của đoạn lấy tích phân. Năm 1901 Kutta đã xây dựng một phương pháp có cấp chính xác 3 và 4. Đến đầu những năm 1960, Butcher đề xuất phương pháp Runge-Kutta hiển s nấc.

Sau đó, đến năm 1963, 1964, Butcher đã có những nghiên cứu sâu sắc về phương pháp Runge-Kutta (xem [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]). Phương pháp Runge-Kutta là phương pháp có nhiều tính chất ưu việt như cấp chính xác cao, tính ổn định tốt. Trong mục này chúng tôi giới thiệu một số kiến thức về phương pháp Runge-Kutta. Phương pháp Runge-Kutta s nấc tổng quát được cho bởi công thức: s X Yn,i = yn + h aij f (tn + cj h, Yn,j ), i = 1, .3a) j=1 Xs yn+1 = yn + h bj f (tn + cj h, Yn,j ).3b) j=1 trong đó A = (aij )s×s và các vectơ s chiều c = (c1 , ., bs )T là ma trận và vectơ tham số của phương pháp.

Yn,i là vectơ nấc biểu diễn nghiệm xấp xỉ của nghiệm chính xác tại các điểm nấc tn + ci h, tức là Yn,i ≈ y(tn + ci h); i = 1, ., s; yn ≈ y(tn ); yn+1 ≈ y(tn+1 ); h = tn+1 − tn là độ dài bước lưới. z 13 Ta giả sử điều kiện: s X s X ci = aij , i = 1, s và điều kiện bi = 1 (1.4) j=1 i=1 luôn được thỏa mãn. Để thuận tiện cho việc trình bày ta ghi các hệ số xuất hiện trong các công thức (1.3) vào một bảng gọi là bảng Butcher: c1 a11 a12. hay bT cs as1 as2.

bs Đặt Yn = [Yn,1 ,. , 1]T ∈ Rs là các vectơ s chiều.1) là bài toán vô hướng (d = 1) thì phương pháp RK (1.3) có dạng đơn giản sau: Yn = eyn + hAf (tn e + ch, Yn ), (1.5a) yn+1 = yn + hbT f (tn e + ch, Yn ). Phân loại • Nếu aij = 0, với mọi j ≥ i, i = 1, s hay A là ma trận tam giác dưới chặt thì phương pháp Runge-Kutta (1.3) gọi là phương pháp Runge-Kutta hiển (hay phương pháp Runge-Kutta cổ điển). • Nếu aij = 0, với mọi j > i, i = 1, s hay A là ma trận tam giác dưới thì phương pháp Runge-Kutta (1.3) được gọi là phương pháp Runge-Kutta nửa ẩn (hay phương pháp đường chéo ẩn).

• Trong các trường hợp còn lại thì phương pháp Runge-Kutta (1.3) được gọi là phương pháp Runge-Kutta ẩn.1 Cấp chính xác của phương pháp Runge-Kutta Cấp chính xác của một phương pháp phản ánh sai số địa phương của phương pháp. Việc xây dựng một phương pháp số có cấp chính xác cao và giảm thiểu khối lượng tính toán là cần thiết. Trong mục này, chúng tôi trình bày về cấp chính xác của phương pháp Runge-Kutta s nấc tổng quát (1.1 Với giả thiết yn = y(tn ), sai số chặt cụt địa phương của phương pháp RK (1.3) tại tn+1 được xác định bởi công thức: Tn+1 := y(tn+1 ) − yn+1 .2 Cấp chính xác của phương pháp Runge-Kutta (1.3) là số nguyên p lớn nhất sao cho: Tn+1 = O(hp+1 ). Ta có, mọi phương pháp Runge-Kutta (1.3) đều có cấp chính xác p ≥ 1 (xem [17, 40, 41, 42]).3 Phương pháp Runge-Kutta (1.3) được gọi là có cấp chính xác nấc q nếu: y(tn + ci h) − Yn,i = O(hq+1 ), với mọi i = 1, 2,.

Cấp chính xác nấc địa phương là q + 1. Đặt 1 B(w) : bT cp−1 = , p = 1,. p Cấp chính xác p và cấp chính xác nấc q của một phương pháp có vai trò rất quan trọng khi chúng ta giải các bài toán cương. Các định lý sau z 15 đây chỉ ra điều kiện để phương pháp Runge-Kutta có cấp chính xác p và cấp chính xác nấc lớn nhất của phương pháp Runge-Kutta s-nấc ([7, tr.1 Phương pháp Runge-Kutta (1.3) có cấp chính xác w nếu các điều kiện C(w), B(w) thỏa mãn.2 Cấp chính xác nấc lớn nhất của phương pháp Runge- Kutta s nấc là s.2 Tính ổn định của phương pháp Runge-Kutta Để nghiên cứu tính ổn định của phương pháp Runge-Kutta (1.3), chúng ta dựa vào phương trình thử: y 0 = λy, λ ∈ C, Re(λ) < 0.

Áp dụng phương pháp Runge-Kutta (1.3) vào phương trình thử và giả sử (I − zA)−1 tồn tại, ta thu được hàm ổn định của phương pháp Runge- Kutta (1.4 Miền ổn định của phương pháp Runge-Kutta (1.5 • Phương pháp Runge-Kutta (1.3) được gọi là ổn định tuyệt đối (A-ổn định) nếu C− ⊆ Sstab ([11, 17, 40, 41, 42]). • Phương pháp Runge-Kutta (1.3) được gọi là L-ổn định nếu nó là A-ổn định và R(z) = 0 khi z = −∞ (hay R(−∞) = 0) ([17, 42]). • Phương pháp Runge-Kutta (1.3) được gọi là A-ổn định mạnh nếu nó là A-ổn định và R(−∞) < 1.199]) Hàm ổn định R(z) của phương pháp Runge- Kutta (1.3) thỏa mãn: det I − zA + zebT   R(z) =  . det I − zA Nhận xét: • Nếu phương pháp Runge-Kutta (1.3) là phương pháp hiển (ERK) thì det(I − zA) = 1 nên hàm ổn định của nó là một đa thức.

Do đó phương pháp ERK không ổn định tuyệt đối. • Nếu phương pháp Runge-Kutta (1.3) là phương pháp ẩn (IRK) Pk (z) thì hàm ổn định của nó là một hàm phân thức R(z) = , Qm (z) trong đó Pk , Qm là các đa thức bậc k, m tương ứng (k, m ≤ s). Vì vậy, miền ổn định có thể là vô hạn. Từ đó suy ra điều kiện cần để phương pháp RK ổn định tuyệt đối là phương pháp RK đó phải là phương pháp RK ẩn.

Nếu cấp chính xác của xấp xỉ này so với ez là k + m, thì ta gọi là (k, m) cặp xấp xỉ. Ehle (1969) đã chứng minh được rằng phương pháp RK với cặp xấp xỉ (s − 1, s) và (s − 2, s) là L- ổn định và phỏng đoán rằng phương pháp RK có cặp xấp xỉ (k, s) là A-ổn định khi và chỉ khi s − 2 ≤ k ≤ s. Điều này đã được Wanner chứng minh vào năm 1978 [7, tr.2 Các phương pháp Runge-Kutta hiển Trong những năm 60 của thế kỷ XX, khi công cụ tính toán chưa phát triển thì người ta chủ yếu nghiên cứu lớp các phương pháp Runge-Kutta hiển (ERK). Các phương pháp hiển không ổn định tuyệt đối nhưng vẫn là các phương pháp số hiệu quả khi giải bài toán không cương (1.

Việc nghiên cứu xây dựng các phương pháp ERK có cấp chính xác cao là quá trình xử lý hoàn toàn khác với các phương pháp IRK. Butcher là người z 17 đầu tiên cố gắng xây dựng các phương pháp ERK có cấp chính xác cao và đã thu được một số kết quả sau (xem [13, 14, 15],[7, tr.1 Không tồn tại phương pháp Runge-Kutta hiển s nấc có cấp chính xác p = s với p ≥ 5.2 Không tồn tại phương pháp Runge-Kutta hiển s nấc có cấp chính xác p mà p + δ = s (δ = 1 hoặc δ = 2) với p ≥ 6 + δ. Phương pháp ERK 6 nấc có cấp chính xác 5 và phương pháp ERK 7 nấc có cấp chính xác 6 được đưa ra bởi Butcher (1964) (xem [12]). Phương pháp ERK 11 nấc có cấp chính xác 8 được đưa ra bởi Curtis (1970), Cooper và Verner(1972) ([17, tr.

Trong mỗi trường hợp các hoành độ dựa trên công thức cầu phương Lobatto với 3 điểm. Các phương pháp có cấp chính xác bằng 9 đã không thu hút được nhiều sự quan tâm và không biết trên thực tế cần bao nhiêu nấc để có được cấp chính xác này. Phương pháp có cấp chính xác 10 với 18 nấc đã được đưa ra bởi Curtis năm 1975 [36]. Tuy nhiên, với sự kết hợp khéo léo các giả định đơn giản khác nhau, Hairer (1978) đã đưa ra được phương pháp có cấp chính xác 10 với 17 nấc (xem [39]).

Và hiện tại, vẫn chưa có phương pháp nào được đưa ra với số nấc ít hơn.1 dưới đây cho ta mối quan hệ giữa cấp chính xác p, số nấc lý thuyết và số nấc thực tế nhận được.1: Cấp chính xác của các phương pháp ERK Cấp chính xác p 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 s lý thuyết 1 2 3 4 6 7 9 11 ≥ 12 ≥ 13 s thực tế 1 2 3 4 6 7 9 11 - 17 Các phương pháp ERK thường được xây dựng dưới dạng phương pháp kẹp thêm (embeded methods) để thuận lợi trong việc đánh giá sai số địa phương khi áp dụng chúng với bước lưới thay đổi tự động.3 Các phương pháp Runge-Kutta ẩn Các phương pháp Runge-Kutta ẩn có độ phức tạp trong tính toán rất lớn. Tại mỗi bước chúng ta cần phải giải một hệ phương trình (thường là phi tuyến) (1.d phương trình với s.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài luận án tiến sĩ của Nguyễn Thu Thủy, mang tiêu đề "Phương Pháp Runge-Kutta Song Song Trong Giải Bài Toán Không Cương", được thực hiện dưới sự hướng dẫn của GS. Nguyễn Hữu Công tại Đại học Quốc gia Hà Nội vào năm 2014. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển và áp dụng phương pháp Runge-Kutta song song để giải quyết các bài toán không cương, một lĩnh vực quan trọng trong toán học tính toán. Bài viết không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về lý thuyết và ứng dụng của phương pháp này mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực giải tích số.

Để mở rộng thêm kiến thức của bạn về các phương pháp và ứng dụng trong lĩnh vực toán học và công nghệ thông tin, bạn có thể tham khảo các tài liệu liên quan như "Nghiên Cứu Thuật Toán Trao Đổi Khóa Dựa Vào Tính Toán Cặp Tate Trên Đường Cong Elliptic", nơi nghiên cứu về các thuật toán trong toán học ứng dụng, hoặc "Nghiên Cứu Thuật Toán Và Ứng Dụng Công Nghệ Định Vị Vệ Tinh GNSS Tại Việt Nam", một nghiên cứu liên quan đến ứng dụng công nghệ trong giải quyết các bài toán thực tiễn. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quát hơn về các phương pháp và ứng dụng trong lĩnh vực này.