# bvode

задачи граничных значений для ОДУ с помощью метода коллокации

# bvodeS

упрощённый вызов bvode

## Последовательность вызова

                zu=bvode(xpoints,N,m,x_low,x_up,zeta,ipar,ltol,tol,fixpnt,fsub,dfsub,gsub,dgsub,guess)

                zu=bvodeS(xpoints,m,N,x_low,x_up,fsub,gsub,zeta, <optional_args>)

## Аргументы

zu

  вектор-столбец длиной `M`. Решение ОДУ, вычисленное по сетке, заданной точками. Она содержит `z(u(x))` для каждой искомой точки;

xpoints

  массив, который содержит точки для которых нужно найти решение;

N

  скаляр с целочисленным значением, количество дифференциальных уравнений (`N` <= 20).

m

  вектор размером `N` с целочисленными элементами. Это вектор порядка каждого из дифференциальных уравнений: `m(i)` указывает порядок `i`-го дифференциального уравнения. Далее, `M` будет представлять сумму элементов `m`.

x_low

  скаляр: левый конец интервала

x_up

  скаляр: правый конец интервала

zeta

  вектор размером `M`; `zeta(j)` указывает `j`-тую точку граничного условия (граничную точку). Необходимо, чтобы выполнялось условие `x_low<=zeta(j)<=zeta(j+1)<=x_up`.

  Все точки граничных условий должны составлять сетку точек во всех используемых сетках, см. ниже описание `ipar(11)` и `fixpnt`.

ipar

  массив с 11-ю целочисленными элементами:

  `[nonlin, collpnt, subint, ntol, ndimf, ndimi, iprint, iread, iguess, rstart,nfxpnt]`

  nonlin: ipar(1)

    0, если задача линейна; 1, если задача нелинейна.

  collpnt: ipar(2)

    Задаёт количество рядом расположенных точек на подынтервале, где `max(m(j)) <= collpnt <= 7`.

    Если `ipar(2)=0`, то `collpnt` установлен равным `max( max(m(j))+1, 5-max(m(j)) )`.

  subint: ipar(3)

    Задаёт количество подынтервалов в исходной сетке. Если `ipar(3) = 0`, то `bvode` произвольным образом устанавливается `subint = 5`.

  ntol: ipar(4)

    Задаёт количество решений и допустимые отклонения производных. Требуется, чтобы `0 < ntol <= M`. `ipar(4)` должно быть установлено равным размеру аргумента `tol` или равным `0`. В последнем случае фактическое значение будет автоматически установлено равным `size(tol,'*')`.

  ndimf: ipar(5)

    Задаёт размер `fspace` (вещественнозначный рабочий массив). Его значение указывает ограничение по максимальному количеству подынтервалов `nmax`.

    Значение `ipar(5)` должно соответствовать ограничению `ipar(5)>=nmax*nsizef`, где `nsizef=4 + 3*M + (5+collpnt*N)*(collpnt*N+M) + (2*M- nrec)*2*M` (`nrec` -- количество граничных условий с правой стороны).

  ndimi: ipar(6)

    Задаёт размер `ispace` (целочисленный рабочий массив). Это значение указывает ограничение по `nmax`, максимальному количеству подынтервалов.

    Значение `ipar(6)` должно соответствовать ограничению `ipar(6)>=nmax*nsizei`, где `nsizei= 3 + collpnt*N + M`.

  iprint: ipar(7)

    контроль на выходе, может принимать следующие значения:

    -1

      для полной диагностической распечатки

    0

      для избранной распечатки

    1

      для отказа от распечатки

  iread: ipar(8)
    = 0

      заставляет `bvode` генерировать равномерную исходную сетку.

    = xx

      другие значения в Scilab'е пока не реализованы

    = 1

      если исходная сетка указана пользователем, то она будет определена в `fspace` следующим образом: сетка будет занимать `fspace(1), ..., fspace(n+1)`. Пользователю нужно предоставить только внутренние точки сетки `fspace(j) = x(j), j = 2, ..., n`.

    = 2

      если исходная сетка представлена пользователем как в случае `ipar(8)=1`, и, к тому же, никакого выбора адаптивной сетки не делается.

  iguess: ipar(9)
    = 0

      если никакого первоначального предположения для решения не предоставлено.

    = 1

      если первоначальное предположение предоставлено пользователем с помощью аргумента `guess`.

    = 2

      если исходная сетка и коэффициенты приближённого решения предоставлены пользователем в `fspace` (прежняя и новая сетки одни и те же).

    = 3

      если прежняя сетка и коэффициенты приближённого решения предоставлены пользователем в `fspace`, а новая сетка взята в два раза реже, то есть каждая вторая точка из прежней сетки.

    = 4

      если в дополнение к прежней исходной сетке и коэффициента приближённого решения также предоставлена новая сетка в `fspace` (см. описание выходных данных для более подробной информации по iguess = 2, 3 и 4).

  ireg: ipar(10)
    = 0

      если задача является регулярной

    = 1

      если первый коэффициент релаксации равен `ireg`, и нелинейная итерация не зависит от прошлой сходимости (использовать только для сверхчувствительных нелинейных задач) only).

    = 2

      если вы хотите возврата немедленно при (а) двух, следующих друг за другом, несходимостях, либо (б) после получения ошибочной оценки в первый раз.

  nfxpnt: ipar(11)

    указывает количество фиксированных точек в сетке, отличных от `x_low` и `x_up` (размерность `fixpnt`). `ipar(11)` должна быть установлена равной размерности аргумента `fixpnt` или равной `0`. В последнем случае фактическое значение будет автоматически установлено равным `size(fixpnt,'*')`.

ltol

  массив размерности `ntol=ipar(4)`. `ltol(j) = l` определяет, что `j`-тый допуск в массиве `tol` управляет ошибкой в `l`-том элементе z (u) . Также требуется, чтобы:

  `1 <= ltol(1) < ltol(2) < ... < ltol(ntol) <= M`

tol

  массив размерности `ntol=ipar(4)`.

  `tol(j)` допуск ошибки в `ltol(j)`-том элементе z (u) . Таким образом код пытается удовлетворить ( z (v) −z (u) ) ltol (j) ≤tol (j) ⋅ ( z (u) ) ltol (j) +tol (j) ,for j=1 :ntol abs(z(v)-z(u))_{ltol(j)} <= tol(j) cdot abs(z(u))_{ltol(j)} + tol(j), for j=1:ntol в каждом подынтервале, где

  v -- вектор приближённого решения, а u -- точное решение (неизвестное).

fixpnt

  массив размером `nfxpnt=ipar(11)`. Он содержит точки отличные от `x_low` и `x_up`, которые нужно включить во все сетки. Код требует, чтобы все точки дополнительных условий, отличные от `x_low` и `x_up` (см. описание `zeta` ) были включены в качестве фиксированных точек в `fixpnt`.

fsub

  Внешняя функция, используемая для вычисления вектор-столбца `f=` [ f 1 ( x,z ( u (x) ) ) ; f 2 ( x,z ( u (x) ) ) ,⋯, fN ( x,z ( u (x) ) ) ] [f_1(x,z(u(x))); f_2(x,z(u(x))),dotsaxis, f_N(x,z(u(x)))] , для всех `x` таких, что `x_low` <= `x` <= `x_up` и для любых `z=z(u(x))` (см. описание ниже).

  Внешняя функция должна иметь заголовки:

  - В Fortran последовательность вызова должна быть:

        subroutine fsub(x,zu,f)
        double precision zu(*), f(*),x

  - В C прототип функции должен быть:

        void fsub(double *x, double *zu, double *f)

  - А в Scilab'е:

        function f=fsub(x,zu,parameters)

dfsub

  Внешняя функция, используемая для вычисления якобиана от `f(x,z(u))` в точке `x`, где `z(u(x))` определена как для `fsub`, и массив `df` размером `N` на `M` должен быть заполнен частными производными от `f`:

  df
  (
  i
  ,
  j
  )
  =
  ∂
  f
  i
  ∂
  z
  j
  для
  {
  i
  =
  1
  :
  N
  j
  =
  1
  :
  M
  df(i,j)= {partial{f_i}} over {partial{z_j}} ~ for ~ left lbrace binom{i=1:N}{j=1:M} right none

  Внешняя функция должна иметь заголовки:

  - В Fortran вызывающая последовательность должна быть:

        subroutine dfsub(x,zu,df)
        double precision zu(*), df(*),x

  - В C прототип функции должен быть:

        void dfsub(double *x, double *zu, double *df)

  - И в Scilab'е:

        function df=dfsub(x,zu,parameters)

gsub

  Внешняя функция, используемая для вычисления gi ( ζ i ,z ( u ( ζ i ) ) ) g_i(%zeta_i,z(u(%zeta_i))) задавая z= z ( u ( ζ i ) ) z(u(%zeta_i)) `z = zeta(i)` для `1<=i<=M.`

  Внешняя функция должна иметь заголовки:

  - В Fortran вызывающая последовательность должна быть:

        subroutine gsub(i,zu,g)
        double precision zu(*), g(*)
        integer i

  - В C прототип функции должен быть:

        void gsub(int *i, double *zu, double *g)

  - А в Scilab'е:

        function g=gsub(i,zu,parameters)

    Заметьте, что в отличие от `f` в `fsub`, здесь только одно значение за вызов возвращается в `g`.

dgsub

  Внешняя функция, используемая для вычисления `i`-той строки якобиана от `g(x,u(x))`, где `z(u)` такая, как для `fsub`, `i` как для `gsub` а `M`-вектор `dg` должен быть заполнен частными производными от `g`, то есть, для отдельного вызова вычисляется

  dg
  (
  i
  ,
  j
  )
  =
  ∂
  g
  i
  ∂
  z
  j
  для
  {
  i
  =
  1
  :
  M
  j
  =
  1
  :
  M
  dg(i,j)= {partial{g_i}} over {partial{z_j}} ~ for ~ left lbrace binom{i=1:M}{j=1:M} right none

  Внешняя функция должна иметь заголовки:

  - В Fortran вызывающая последовательность должна быть:

        subroutine dgsub(i,zu,dg)
        double precision zu(*), dg(*)

  - В C прототип функции должен быть:

        void dgsub(int *i, double *zu, double *dg)

  - А в Scilab'е:

        function dg=dgsub(i,zu,parameters)

guess

  Внешняя функция, используемая для вычисления исходной аппроксимации для `z(u(x))` и `dmval(u(x))`, вектора `mj`-тых производных от `u(x)`. Заметьте, что эта процедура используется только если `ipar(9) = 1`, и тогда все `M` элементы `zu` и `N` элементы `dmval` должны быть вычислены для любого `x` такого, что `x_low` <= `x` <= `x_up`.

  Внешняя функция должна иметь заголовки:

  - В Fortran вызывающая последовательность должна быть:

        subroutine guess(x,zu,dmval)
        double precision x,z(*), dmval(*)

  - В C прототип функции должне быть:

        void fsub(double *x, double *zu, double *dmval)

  - А в Scilab'е:

        function [dmval,zu]=fsub(x,parameters)

<optional_args>

  Необязательные аргументы, должны быть либо:

  - любой левой частью упорядоченной последовательности значений: `guess, dfsub, dgsub, fixpnt, ndimf, ndimi, ltol, tol, ntol,nonlin, collpnt, subint, iprint, ireg, ifail`

  - либо любой последовательностью `arg_name=argvalue` с `arg_name` из: `guess`, `dfsub`, `dgsub`, `fixpnt`, `ndimf`, `ndimi`, `ltol`, `tol`, `ntol`, `nonlin`, `collpnt`, `subint`, `iprint`, `ireg`, `ifail`.

  Все эти аргументы за исключением `ifail` описаны выше. `ifail` может использоваться для отображения вызова bvode в соответствии с выбранными необязательными аргументами. Если `guess`задано, то `iguess` равно 1.

## Описание

Эти функции решают задачу многоточечных граничных значений для системы ОДУ смешанного порядка, заданной как:

{
u
i
(
m
i
)
=
f
i
(
x
,
z
(
u
(
x
)
)
)
{
i
=
1
:
N
x
∈
x
l
,
x
u
g
j
(
ζ
j
,
z
(
u
(
ζ
j
)
)
)
=
0
,
j
=
1
:
M
left lbrace stack{u_i^(m_i)=f_i(x,z(u(x))) ~~left lbrace { binom{i=1:N}{x in left ] a_l, a_u right [} } right none# `# g_j(%zeta_j,z(u(%zeta_j))) = 0~~j=1:M} right none

где:

{
M
=
∑
i
=
1
N
m
i
z
(
u
(
x
)
)
=
[
u
1
(
x
)
;
u
1
1
(
x
)
;
⋯
u
1
(
m
1
−
1
)
(
x
)
;
⋯
;
u
N
(
x
)
;
u
N
1
(
x
)
;
⋯
;
u
N
(
m
N
−
1
)
(
x
)
]
x
l
≤
ζ
1
≤
⋯
≤
ζ
M
≤
x
u
left lbrace stack { M= sum from {i=1} to {N} m_i # ~# z(u(x)) = [u_1(x);u_1^{1}(x);dotsaxis u_1^(m_1-1)(x);~ dotsaxis; ~u_N(x);u_N^{1}(x);dotsaxis; u_N^(m_N-1)(x)]# ~# x_l <= %zeta_1 <= dotsaxis <= %zeta_M <=x_u}right none

Аргумент `zu`, используемый внешними функциями и возвращаемый `bvode`, является вектор-столбцом, сформированным элементами `z(u(x))` для заданных `x`.

Метод, используемый для аппроксимации решения, `u` является коллокацией в гауссовских точках, требующих `m(i)-1` непрерывных производных в `i`-том элементе, `i = 1:N`. Здесь, `k` -- количество точек коллокации (этапов) на подынтервале, и оно выбирается так, чтобы `k .ge. max m(i)`. Используется представление решения одночленного решения Рунге-Кутты.

## Примеры

Первые две задачи взяты из [1] раздела Литература.

- Задача 1 описывает однородно нагруженную балку переменной жёсткости просто поддерживаемую на обоих концах.

  Она может быть определена следующим образом.

  Решим дифференциальное уравнение четвёртого порядка:

  d
  4
  d
  x
  4
  u
  (
  x
  )
  =
  1
  −
  6
  .
  x
  2
  .
  d
  3
  d
  x
  3
  u
  (
  x
  )
  −
  6
  .
  x
  .
  d
  2
  d
  x
  2
  u
  (
  x
  )
  x
  3
  d^4 over {d x^4} u(x)={1 -6*x^2*{{d^3} over {d x^3}} u(x)-6*x*{{d^2} over {d x^2}} u(x)} over x^3

  Налагаемые граничные условия:

  {
  u
  (
  1
  )
  =
  0
  d
  2
  d
  x
  2
  u
  (
  x
  )
  (
  1
  )
  =
  0
  u
  (
  2
  )
  =
  0
  d
  2
  d
  x
  2
  u
  (
  x
  )
  (
  2
  )
  =
  0
  left lbrace stack{ u(1)=0# {{d^2} over {d x^2}} u(x)(1)=0# u(2)=0# {{d^2} over {d x^2}} u(x)(2)=0} right none

  Известно точное решение этой задачи:

  u
  (
  x
  )
  =
  1
  4
  (
  10
  log
  (
  2
  )
  −
  3
  )
  (
  1
  −
  x
  )
  +
  1
  2
  [
  1
  x
  +
  (
  3
  +
  x
  )
  log
  (
  x
  )
  −
  x
  ]
  u(x)=1 over 4 (10`log(2)-3)`(1-x)+ {1 over 2} [ {1 over x} + {(3+x) ` log(x)-x}]

      N=1;// только одно дифференциальное уравнение
      m=4;//дифференциальное уравнение четвёртого порядка
      M=sum(m);

      x_low=1;x_up=2; // пределы x
      zeta=[x_low,x_low,x_up,x_up]; // два ограничения (на значение u и его вторую производную) на каждой границе.

      //Внешние функции
      //Эти функции вызываются программой решения с zu=[u(x);u'(x);u''(x);u'''(x)]

      // - Функция, которая вычисляет правую сторону дифференциального уравнения
      function f=fsub(x,zu),f=(1-6*x^2*zu(4)-6*x*zu(3))/x^3,endfunction

      // - Функция, которая вычисляет производную fsub по zu
      function df=dfsub(x,zu),df=[0,0,-6/x^2,-6/x],endfunction

      // - Функция, которая вычисляет i-тое ограничение для заданной i
      function g=gsub(i,zu),
        select i
        case 1 then  //x=zeta(1)=1
          g=zu(1) //u(1)=0
        case 2 then //x=zeta(2)=1
          g=zu(3) //u''(1)=0
        case 3 then //x=zeta(3)=2
          g=zu(1) //u(2)=0
        case 4 then  //x=zeta(4)=2
          g=zu(3) //u''(2)=0
        end
      endfunction

      // - Функция, которая вычисляет производную gsub по z
      function dg=dgsub(i,z)
        select i
        case 1 then  //x=zeta(1)=1
          dg=[1,0,0,0]
        case 2 then //x=zeta(2)=1
          dg=[0,0,1,0]
        case 3 then //x=zeta(3)=2
           dg=[1,0,0,0]
        case 4 then  //x=zeta(4)=2
          dg=[0,0,1,0]
        end
      endfunction

      // - Функция, которая вычисляет начальное предположение, здесь не используется
      function [zu,mpar]=guess(x),zu=0;mpar=0,endfunction

       //определим функцию, которая вычисляет точное значение u для заданного x (в целях проверки)
      function zu=trusol(x)
        zu=0*ones(4,1)
        zu(1) =  0.25*(10*log(2)-3)*(1-x) + 0.5 *( 1/x   + (3+x)*log(x) - x)
        zu(2) = -0.25*(10*log(2)-3)       + 0.5 *(-1/x^2 + (3+x)/x      + log(x) - 1)
        zu(3) = 0.5*( 2/x^3 + 1/x   - 3/x^2)
        zu(4) = 0.5*(-6/x^4 - 1/x/x + 6/x^3)
      endfunction

      fixpnt=[ ];//Все граничные условия находятся в x_low и x_up

      //    nonlin  collpnt n ntol ndimf  ndimi iprint iread iguess rstart nfxpnt
      ipar=[0       0       1 2    2000   200   1      0     0      0      0     ]

      ltol=[1,3];//установка контроля допуска на zu(1) и zu(3)
      tol=[1.e-11,1.e-11];//установка значений допуска для контроля допуска
      xpoints=x_low:0.01:x_up;

      zu=bvode(xpoints,N,m,x_low,x_up,zeta,ipar,ltol,tol,fixpnt,...
              fsub,dfsub,gsub,dgsub,guess)
      //проверка ограничений
      zu([1,3],[1 $]) // должно быть нулевым
      plot(xpoints,zu(1,:)) // процесс решения u
      zu1=[];for x=xpoints,zu1=[zu1,trusol(x)]; end;
      norm(zu-zu1)

- Та же задача с использованием `bvodeS` и начальным предположением.

      function [z,lhS]=zstart(x)
        z=zeros(5,1);z(5)=1;
        lhS=[0;1];
      endfunction
      zu=bvode(xpoints,N,m,x_low,x_up,zeta,ltol=ltol,tol=tol,guess=zstart)

- Задача 2 описывает малую конечную деформацию тонкой мелкой сферической чаши постоянной толщины, подверженной квадратично меняющемуся асимметричному распределению внешнего давления. Здесь $\varphi$ описывает изменение угла по меридиану деформированной стенки, а $\psi$ является функцией напряжений. Для $\varepsilon=\mu=10^{-3}$ можно найти два различных решения в зависимости от точки начала.

  {
  ε
  4
  μ
  (
  φ
  '
  '
  +
  φ
  '
  x
  −
  φ
  x
  2
  )
  +
  ψ
  (
  1
  −
  φ
  x
  )
  −
  φ
  +
  γ
  x
  (
  1
  −
  x
  2
  2
  )
  =
  0
  μ
  (
  ψ
  '
  '
  +
  ψ
  '
  x
  −
  ψ
  x
  2
  )
  −
  φ
  (
  1
  −
  φ
  2x
  )
  =
  0
  0
  <
  x
  <
  1
  left lbrace stack{{%epsilon^4} over %mu (%phi''+ {%phi'} over x -{%phi} over {x^2} ) +%psi (1- %phi over x ) -%phi+%gamma x(1-{x^2} over 2)=0# %mu(%psi''+{%psi'} over x-%psi over {x^2})-%phi(1-%phi over{2x})=0 # 0<x<1} right none

  Граничные условия:

  {
  φ
  =
  0
  x
  ψ
  '
  −
  0,3
  ψ
  +
  0,7x
  =
  0
  left lbrace stack{ %phi=0# x`%psi'-0.3%psi+0.7x=0} right none

  для `x=0` и `x=1`

      N=2;// два дифференциальных уравнения
      m=[2 2];// каждое дифференциальное уравнение второго порядка
      M=sum(m);

      x_low=0;x_up=1; // пределы по x
      zeta=[x_low,x_low, x_up x_up]; //два ограничения на каждой границе

      //Внешние функции
      //Эти функции вызываются программой решения с zu=[u1(x);u1'(x);u2(x);u2'(x)]

      // - Функция, которая вычисляет правую сторону дифференциального уравнения
      function f=fsub2(x,zu,eps,dmu,eps4mu,gam,xt),
         f=[zu(1)/x^2-zu(2)/x+(zu(1)-zu(3)*(1-zu(1)/x)-gam*x*(1-x^2/2))/eps4mu //phi''
            zu(3)/x^2-zu(4)/x+zu(1)*(1-zu(1)/(2*x))/dmu];//psi''
      endfunction

      // - Функция, которая вычисляет производную от fsub по zu
      function df=dfsub2(x,zu,eps,dmu,eps4mu,gam,xt),
        df=[1/x^2+(1+zu(3)/x)/eps4mu, -1/x, -(1-zu(1)/x)/eps4mu, 0
            (1-zu(1)/x)/dmu             0    1/x^2              -1/x];
      endfunction

      // - Функция, которая вычисляет i-тое ограничение для заданного i
      function g=gsub2(i,zu),
        select i
        case 1 then  //x=zeta(1)=0
          g=zu(1) //u(0)=0
        case 2 then //x=zeta(2)=0
          g=-0.3*zu(3) //x*psi'-0.3*psi+0.7x=0
        case 3 then //x=zeta(3)=1
          g=zu(1) //u(1)=0
        case 4 then  //x=zeta(4)=1
          g=1*zu(4)-0.3*zu(3)+0.7*1 //x*psi'-0.3*psi+0.7x=0
        end
      endfunction

      // - Функция, которая вычисляет производную от gsub по z
      function dg=dgsub2(i,z)
        select i
        case 1 then  //x=zeta(1)=1
          dg=[1,0,0,0]
        case 2 then //x=zeta(2)=1
          dg=[0,0,-0.3,0]
        case 3 then //x=zeta(3)=2
           dg=[1,0,0,0]
        case 4 then  //x=zeta(4)=2
          dg=[0,0,-0.3,1]
        end
      endfunction

      gam=1.1
      eps=1d-3
      dmu=eps
      eps4mu=eps^4/dmu
      xt=sqrt(2*(gam-1)/gam)

      fixpnt=[ ];// все граничные условия размещены в x_low и x_up
      collpnt=4;
      nsizef=4+3*M+(5+collpnt*N)*(collpnt*N+M)+(2*M-2)*2*M ;
      nsizei=3 + collpnt*N+M;;
      nmax=200;
      //    nonlin  collpnt n  ntol ndimf        ndimi        iprint iread iguess rstart nfxpnt
      ipar=[1       k       10 4    nmax*nsizef  nmax*nsizei   -1      0     0      0      0     ]

      ltol=1:4;//установка контроля допусков на zu(1), zu(2), zu(3) и zu(4)
      tol=[1.e-5,1.e-5,1.e-5,1.e-5];//установка значений для контроля допусков
      xpoints=x_low:0.01:x_up;

      zu=bvode(xpoints,N,m,x_low,x_up,zeta,ipar,ltol,tol,fixpnt,...
              fsub2,dfsub2,gsub2,dgsub2,guess2);
      scf(1);clf();plot(xpoints,zu([1 3],:)) // процесс решения phi и psi

      //использование начального предположения
      // - Функция, которая вычисляет начальное предположение, здесь не используется
      function [zu,dmval]=guess2(x,gam),
         cons=gam*x*(1-x^2/2)
         dcons=gam*(1-3*x^2/2)
         d2cons=-3*gam*x
         dmval=zeros(2,1)
         if x>xt then
           zu=[0 0 -cons -dcons]
           dmval(2)=-d2cons
         else
           zu=[2*x;2;-2*x+cons;-2*dcons]
           dmval(2)=d2cons
         end
      endfunction
      ipar(9)=1;//iguess

      zu2=bvode(xpoints,N,m,x_low,x_up,zeta,ipar,ltol,tol,fixpnt,...
              fsub2,dfsub2,gsub2,dgsub2,guess2);
      scf(2);clf();plot(xpoints,zu2([1 3],:)) // процесс решения phi и psi

- Задача нахождения собственных значений

      // y''(x)=-la*y(x)
      // BV: y(0)=y'(0); y(1)=0
      // Собственные функции и собственные значения y(x,n)=sin(s(n)*(1-x)), la(n)=s(n)^2,
      // где s(n) - нули f(s,n)=s+atan(s)-(n+1)*pi, n=0,1,2,...
      // Чтобы получить третье граничное условие, мы выбираем y(0)=1
      // (с y(x) также c*y(x) является решением для каждой константы c.)
      // Решим следующую систему ОДУ:
      // y''=-la*y
      // la'=0
      // BV: y(0)=y'(0), y(0)=1; y(1)=0
      // z=[y(x) ; y'(x) ; la]

      function rhs=fsub(x,z)
        rhs=[-z(3)*z(1);0]
      endfunction

      function g=gsub(i,z)
        g=[z(1)-z(2) z(1)-1 z(1)]
        g=g(i)
      endfunction

      // Следующая начальная функция годится для первых 8 собственных функций.
      function [z,lhs]=ystart(x,z,la0)
        z=[1;0;la0]
        lhs=[0;0]
      endfunction

      a=0;b=1;
      m=[2;1];
      n=2;
      zeta=[a a b];
      N=101;
      x=linspace(a,b,N)';

      //Имеем s(n)-(n+1/2)*pi -> 0 для n, стремящимся к бесконечности.
      la0=input('n-th eigenvalue: n= ?');la0=(%pi/2+la0*%pi)^2;

      z=bvodeS(x,m,n,a,b,fsub,gsub,zeta,ystart=list(ystart,la0));

      clf()
      plot(x,[z(1,:)' z(2,:)'])
      xtitle(['Начальное значение =  '+string(la0);'Собственное значение = '+string(z(3,1))],'x',' ')
      legend(['y(x)';'y''(x)'])

- Краевая задача, у которой решений больше одного

      // DE: y''(x)=-exp(y(x))
      // BV: y(0)=0; y(1)=0
      // Эта краевая задача имеет более одного решения.
      //Показано как найти два из них с помощью некоторой
      // предварительной информации о решениях y(x) для построения функции ystart.
      // z=[y(x);y'(x)]

      a=0;b=1;m=2;n=1;
      zeta=[a b];
      N=101;
      tol=1e-8*[1 1];
      x=linspace(a,b,N);

      function rhs=fsub(x,z),rhs=-exp(z(1));endfunction

      function g=gsub(i,z)
        g=[z(1) z(1)]
        g=g(i)
      endfunction

      function [z,lhs]=ystart(x,z,M)
        //z=[4*x*(1-x)*M ; 4*(1-2*x)*M]
        z=[M;0]
        //lhs=[-exp(4*x*(1-x)*M)]
        lhs=0
      endfunction

      for M=[1 4]
         if M==1
            z=bvodeS(x,m,n,a,b,fsub,gsub,zeta,ystart=list(ystart,M),tol=tol);
         else
            z1=bvodeS(x,m,n,a,b,fsub,gsub,zeta,ystart=list(ystart,M),tol=tol);
         end
      end

      // Интегрирование ОДУ даёт, например, два решения yex и yex1.

      function y=f(c),y=c.*(1-tanh(sqrt(c)/4).^2)-2;endfunction
      c=fsolve(2,f);

      function y=yex(x,c)
        y=log(c/2*(1-tanh(sqrt(c)*(1/4-x/2)).^2))
      endfunction

      function y=f1(c1), y=2*c1^2+tanh(1/4/c1)^2-1;endfunction
      c1=fsolve(0.1,f1);

      function y=yex1(x,c1)
        y=log((1-tanh((2*x-1)/4/c1).^2)/2/c1/c1)
      endfunction

      disp(norm(z(1,:)-yex(x)),'norm(yex(x)-z(1,:))= ')
      disp(norm(z1(1,:)-yex1(x)),'norm(yex1(x)-z1(1,:))= ')
      clf();
      subplot(2,1,1)
      plot2d(x,z(1,:),style=[5])
      xtitle('Два различных решения','x',' ')
      subplot(2,1,2)
      plot2d(x,z1(1,:),style=[5])
      xtitle(' ','x',' ')

- Многоточечная краевая задача

      // DE y'''(x)=1
      // z=[y(x);y'(x);y''(x)]
      // BV: y(-1)=2 y(1)=2
      //Дополнительное условие: y(0)=1

      a=-1;b=1;c=0;
      // Точка дополнительного условия c должна быть включена в массив fixpnt.
      n=1;
      m=[3];

      function rhs=fsub(x,z)
        rhs=1
      endfunction

      function g=gsub(i,z)
        g=[z(1)-2 z(1)-1 z(1)-2]
        g=g(i)
      endfunction

      N=10;
      zeta=[a c b];
      x=linspace(a,b,N);

      z=bvodeS(x,m,n,a,b,fsub,gsub,zeta,fixpnt=c);

      function y=yex(x)
      y=x.^3/6+x.^2-x./6+1
      endfunction

      disp(norm(yex(x)-z(1,:)),'norm(yex(x)-z(1,:))= ')

## Смотрите также

- link
- external
- ode
- dassl

## Используемые функции

Эта функция основана на процедуре Fortran `colnew`, разработанной

U. Ascher, Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, B.C. V6T 1W5, Canada

G. Bader, institut f. Angewandte mathematik university of Heidelberg; im Neuenheimer feld 294d-6900 Heidelberg 1

## Литература

1. U. Ascher, J. Christiansen and R.D. Russell, collocation software for boundary-value ODEs, acm trans. math software 7 (1981), 209-222. this paper contains EXAMPLES where use of the code is demonstrated.

2. G. Bader and U. Ascher, a new basis implementation for a mixed order boundary value ode solver, siam j. scient. stat. comput. (1987).

3. U. Ascher, J. Christiansen and R.D. Russell, a collocation solver for mixed order systems of boundary value problems, math. comp. 33 (1979), 659-679.

4. U. Ascher, J. Christiansen and R.D. russell, colsys - a collocation code for boundary value problems, lecture notes comp.sc. 76, springer verlag, b. children et. al. (eds.) (1979), 164-185.

5. C. Deboor and R. Weiss, solveblok: a package for solving almost block diagonal linear systems, acm trans. math. software 6 (1980), 80-87.