RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал вычислительной математики и математической физики // Архив

Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2024, том 64, номер 12, страницы 2332–2354 (Mi zvmmf11892)

Обыкновенные дифференциальные уравнения

О минимальности квадратичной погрешности решения преобразованных к наилучшему параметру систем уравнений при малых однородных возмущениях

Е. Б. Кузнецовa, С. С. Леоновba

a Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия
b Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Москва, Россия

Аннотация: В статье рассматривается решение систем нелинейных уравнений с одним скалярным параметром. Множеством решений подобных систем является кривая в пространстве неизвестных системы уравнений и параметра. Ее построение проводится, как правило, при помощи численных методов и сопряжено с многочисленными трудностями, возникающими вследствие наличия на кривой множества решений предельных и существенно особых точек. Для нахождения таких кривых используется метод продолжения решения по параметру и наилучшей параметризации, позволяющий свести решение к начальной задаче для системы дифференциальных уравнений продолжения решения. В данной работе исследуется устойчивость решения системы продолжения решения на вносимые в нее возмущения. Впервые полностью доказано сформулированное ранее утверждение о минимальности квадратичной ошибки решения системы продолжения решения при однородных малых возмущениях ее матрицы. Теоретические результаты проиллюстрированы на примере численного построения лемнискаты Бернулли.
Библ. 10. Фиг. 2. Табл. 1.

Ключевые слова: системы нелинейных уравнений, продолжение решения по параметру, наилучший параметр, система продолжения решения, малые возмущения, квадратичная погрешность.

УДК: 519.62

Поступила в редакцию: 05.05.2024
Исправленный вариант: 05.05.2024
Принята в печать: 23.08.2024

DOI: 10.31857/S0044466924120087


 Англоязычная версия: Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2024, 64:12, 2845–2867

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2025