Участник:Филимонова Юлия/Решение начальной задачи Коши для системы обыкновенных дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта 4-го порядка

Решение задачи Коши для системы ОДУ методом Рунге-Кутты
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]4 m n[/math]
Объём входных данных	[math]n + 3[/math]
Объём выходных данных	[math]m(n + 1)[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]O(m)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]O(n)[/math]

Основные авторы описания: Филимонова Юлия

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Методы Рунге-Кутты — важное семейство численных алгоритмов решения обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Данные итеративные методы явного и неявного приближённого вычисления были разработаны около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М. В. Куттой.

Формально, методом Рунге-Кутты является модифицированный и исправленный метод Эйлера, они представляют собой схемы второго порядка точности. Существуют стандартные схемы третьего порядка, не получившие широкого распространения. Наиболее часто используется и реализована в различных математических пакетах (Maple, MathCAD, Maxima) стандартная схема четвёртого порядка. Классический метод Рунге-Кутты четвёртого порядка столь широко распространён, что его часто называют просто методом Рунге-Кутты, опуская порядок.

1.2 Математическое описание алгоритма

Рассмотрим задачу Коши для системы обыкновенных дифференциальных уравнений размерности [math]n[/math]

[math]\dot{x} = f(t, x),\ t_0 \leqslant t \leqslant t_1,\ x(t_0) = x_0.[/math]

Здесь [math]x(t), x_0 \in \mathbb{R}^n,\ t, t_0, t_1 \in \mathbb{R}, f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}^n[/math].

Введем равномерную сетку

[math]t_i = t_0 + ih,\ i = \overline{1, n},\ h = \frac{t_1 - t_0}{m},[/math]

[math]x(t_i) = x_i.[/math]

Тогда приближенное значение в последующих точках вычисляется по итерационной формуле

[math]x_{i+1} = x_i + \frac{h}{6} (K_1 + 2 K_2 + 2 K_3 + K_4).[/math]

Вычисление нового значения происходит в четыре стадии:

[math]K_1 = f (t_i, x_i),[/math]

[math]K_2 = f (t_i + \frac{h}{2}, x_i + \frac{h}{2} K_1),[/math]

[math]K_3 = f (t_i + \frac{h}{2}, x_i + \frac{h}{2} K_2),[/math]

[math]K_4 = f (t_i + h, x_i + h K_3).[/math]

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

В описанной выше вычислительной схеме наиболее трудоемкой является операция обращения к функции [math]f[/math] при вычислении коэффициентов [math]K_i[/math], эта операция является вычислительным ядром.

1.4 Макроструктура алгоритма

Макроструктура алгоритма представлена одним шагом итерационного процесса, описанного в пункте 1.2. Основной макрооперацией алгоритма является операция обращения к функции [math]f[/math], и основное внимание будет уделено распараллеливанию этой операции.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

Приведем здесь псевдокод

начало;

ввод начальных параметров ([math]x_0, t_0, t_1, m[/math]);

цикл по числу узлов сетки: [math]i = \overline{1,m-1}[/math]

цикл по числу стадий: [math]j = \overline{1,4}[/math]

цикл по числу компонент вектора [math]x:\ k = \overline{1,n}[/math]

вычисление коэффициентов [math]K_{j, k}^{i}[/math];

конец цикла по [math]k[/math];

конец цикла по [math]j[/math];

цикл по числу компонент вектора [math]x:\ k = \overline{1,n}[/math]

вычисление [math]y_{j}^{i+1}[/math];

конец цикла по [math]k[/math];

цикл по числу компонент вектора [math]x:\ k = \overline{1,n}[/math]

сохранение [math]y_{j}^{i} = y_{j}^{i+1}[/math];

конец цикла по [math]k[/math];

вывод [math]y^{i+1}[/math];

конец цикла по [math]n[/math];

конец;

1.6 Последовательная сложность алгоритма

В данном алгоритме производится четыре операции обращения к функции [math]f[/math] (порядка [math]n m[/math] арифметических операций) и шестнадцать операций сложения векторов и умножения вектора на число (порядка [math]n[/math] арифметических операций). Поскольку операция обращения к функции является более сложной, то сложность последовательного алгоритма можно считать равной [math]4 n m[/math].

1.7 Информационный граф

Информационный граф алгоритма

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Последовательная схема алгоритма дает основание для организации параллельных вычислений с помощью декомпозиции. Пусть доступно [math]p[/math] процессоров (для определенности будем считать, что размерность системы [math]n[/math] кратна количество процессоров [math]p[/math]: [math]n = qp[/math]). На каждый из процессоров распределяется и вычисляется последовательно [math]q[/math] компонент векторов коэффициентов. Далее расчеты проводятся следующим образом:

1. На каждом процессоре вычисляется q соответствующих компонент вектора [math][K_1][/math] по формуле [math][K_1] = [f(t_i, x_i)][/math]. Проводится сборка вектора [math][K_1][/math] целиком на каждом процессоре.

2-4. Аналогичным образом проводятся вычисления и сборка векторов [math][K_2], [K_3], [K_4][/math].

5. На каждом процессоре вычисляется q соответствующих компонент вектора [math][x_{i+1}][/math] по формуле [math][x_{i+1}] = [x_i] + \frac{h}{6} ([K_1] + 2 [K_2] + 2 [K_3] + [K_4])[/math]. Проводится сборка вектора [math][x_{i+1}][/math] целиком на каждом процессоре. Если вычисления не закончены, то сохраняется [math][x_{i}] = [x_{i+1}][/math], осуществляется переход на 1.

Алгоритм производит четыре обращения к функции [math]f[/math], шестнадцать операций сложения векторов и умножения вектора на число и четыре операции глобальной сборки векторов. Сложность алгоритма по высоте составляет [math]m[/math], а сложность по ширине равна [math]q = \frac{n}{p}[/math].

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

На вход алгоритма подаются следующие данные:

1. вектор начальных значений [math]x_0[/math] размерности [math]n[/math];
2. границы временного интервала [math]t_0, t_1[/math];
3. частота дискретизации [math]m[/math].

Общий размер входных данных [math]n + 3[/math].

На выходе получаются следующие данные:

1. вектор времени [math]t[/math] размерности [math]m[/math];
2. матрица значений [math]x[/math] ([math]m[/math] векторов длины [math]n[/math]) размерности [math]m n[/math].

Общий размер выходных данных [math]m + m n[/math].

1.10 Свойства алгоритма

Метод Рунге-Кутты 4-го порядка обладает следующими свойствами:

1. Эти метод (как и все семейство методов Рунге-Кутты) является одношаговыми: чтобы найти [math]x_{n+1}[/math], нужна информация об одной предыдущей точке [math](t_i, x_i)[/math]. (Это позволяет в любой момент изменить шаг интегрирования.)

2. Метод согласуются с рядом Тейлора вплоть до членов порядка 4h. (Используя большее количество вспомогательных точек, можно увеличить точность метода.)

3. Метод не требуют вычисления производных от функции [math]f(t,x)[/math], а только требуют вычисления самой функции.

Точность и устойчивость метода достаточна для широкого круга задач, метод прост в реализации - эти достоинства определили популярность метода среди большого количества исследователей.

2 Программная реализация алгоритма

2.7 Существующие реализации алгоритма

Стандартная схема четвертого порядка реализована в различных математических пакетах: Maple (rkf45), MathCAD (rkfixed), Matlab (ode45).

3 Литература

[1] А. В. Старченко, Высокопроизводительные вычисления на кластерах, Издательство Томского университета, 2013, 127-130 с

[2] Л. П. Фельдман, И. А. Назарова, Параллельные алгоритмы численного решения задачи Коши для систем обыкновенных дифференциальных уравнений [1]

[3] Е. Е. Тыртышников, Методы численного анализа, М, Академия, 2007

[4] Ващенко Г.В. Явные методы типа Рунге-Кутты и их параллельные аналоги // Численные методы, программные системы и комплексы программ. [2]