|
§ 3.2. Приближенные методы решения интегральных уравнений II рода |
|
51
Если у тебя спрошено будет: что полезнее, солнце или месяц? ответствуй месяц. Ибо солнце светит днем, когда и без того светло; а месяц ночью.
52
Но, с другой стороны: солнце лучше тем, что светит и греет; а месяц только светит, и то лишь в лунную ночь.
Козьма Прутков. Мысли и афоризмы
В этом параграфе кратко описываются основные методы приближенного решения линейных интегральных уравнений II рода.
3.2.1. Методы аппроксимации ядра вырожденными.
Эти методы основываются на двух соображениях. Во-первых, на надежде, что если уравнение корректно, то уравнение с близким к исходному, но вырожденным ядром будет корректно и его решения будут мало отличаться от решений исходного уравнения. Во-вторых, на относительной легкости решения уравнений с вырожденным ядром (см. п. 3.1.3).
Аппроксимировать произвольное ядро вырожденным можно по-разному. Например, если ядро достаточно гладкое, то его можно разложить в ряд, скажем, Тейлора, отбросив "хвост". Конечная сумма ряда, очевидно, представляет собой вырожденное
ядро.
Второй способ, который мы упомянем, применим и при менее жестких ограничениях на гладкость ядра. Зафиксируем точки t1, ..., tn, s1, ..., sn отрезка [a, b]. Значение вырожденного ядра K в точке (t, s) находится из уравнения
| | | | | | | |
| | K(t, s) | K(t, s1) | K(t, s2) | ··· | K(t, sn) | | K(t1, s) | K(t1, s1) | K(t1, s2) | ··· | K(t1, sn) | | K(t2, s) | K(t2, s1) | K(t2, s2) | ··· | K(t2, sn) | | : | : | : | ··· | : | | K(tn, s) | K(tn, s1) | K(tn, s2) | ··· | K(tn, sn) |
| | | | | | | | |
| = 0. |
| (1) |
Заметим, что если t совпадает с одним из ti (соответственно, s с одним из si), то K(ti, s) = K(ti, s) (соответственно, K(t, si) = K(t, si)) является решением уравнения (1). Таким образом, удовлетворяющая (1) функция K(t, s) совпадает с K(t, s) на 2n отрезках квадрата [a, b]×[a, b], и поэтому, при определенных условиях, аппроксимирует исходное ядро. Кроме того, очевидно, ядро K(t, s) является вырожденным. Решение уравнения (1) выписывается в явном виде:
| K(t, s) = | | | | | | | | |
| | 0 | K(t, s1) | K(t, s2) | ··· | K(t, sn) | | K(t1, s) | K(t1, s1) | K(t1, s2) | ··· | K(t1, sn) | | K(t2, s) | K(t2, s1) | K(t2, s2) | ··· | K(t2, sn) | | : | : | : | ··· | : | | K(tn, s) | K(tn, s1) | K(tn, s2) | ··· | K(tn, sn) |
| | | | | | | | |
|
| | | | | | | |
| | K(t1, s1) | K(t1, s2) | K(t1, s3) | ··· | K(t1, sn) | | K(t2, s1) | K(t2, s2) | K(t2, s3) | ··· | K(t2, sn) | | K(t3, s1) | K(t3, s2) | K(t3, s3) | ··· | K(t3, sn) | | : | : | : | ··· | : | | K(tn, s1) | K(tn, s2) | K(tn, s3) | ··· | K(tn, sn) |
| | | | | | | | |
|
| . |
|
Задача 3.5.1. Докажите.
3.2.2. Метод квадратур.
Методы этого класса основываются на замене интеграла в уравнении квадратурной формулой. Пусть x1, ..., xn ∈ [a, b] и
| ∫ | b
a | φ(s) ds ≈ | n ∑ i = 1
|
Aiφ(ti) |
|
квадратурная формула для вычисления интеграла по промежутку [a, b].
Если, например, в уравнении
| x(t) = | ∫ |
b
a | K(t, s)x(s) ds |
| (2) |
положить t = ti (i=1, ..., n) и заменить интеграл на квадратурную формулу, то мы получим приближенное уравнение для
вычисления x(ti)
| x(ti) ≈ | n ∑ j = 1
|
AjK(ti, sj)x(sj), i = 1, ..., n. |
|
Переходя к точным уравнениям, получим систему уравнений для нахождения приближенных значений xi решения в узлах сетки
{ti}:
| xi = | n ∑ j = 1
| AjK(ti, sj)xj, i = 1, ..., n. |
|
3.2.3. Итерационные методы.
Мы опишем здесь лишь метод простой итерации для уравнения (2). Этот метод с формальной точки зрения ничем не отличается от метода простой итерации решения конечномерных уравнений. Если записать
(2) в операторном виде
последовательные приближения (или итерации), начинающиеся с начальной функции φ0 определяются рекуррентной формулой
или, возвращаясь к (2),
| φn(t) = | ∫ | b
a | K(t, s)φn1(s) ds + f(t), t ∈ [a, b], i ∈ N. |
| (4) |
Разумеется, при вычислениях интеграл в (4) заменяется той или иной квадратурной формулой (и, конечно же, возможность такой замены требует обоснования).
Метод простой итерации применим и к нелинейным интегральным уравнениям. В случае достаточной гладкости ядра применяется также метод Ньютона и другие итерационные методы.
3.2.4. Проекционные методы.
|
Широко распространены проекционные методы решения интегральных уравнений. Их абстрактная схема ничем не отличается от проекционных методов решения краевых задач (см. §§ 2.4, 2.5). Пусть, например, в некотором функциональном пространстве (скажем, в L2[a, b]) выбран базис {ei}. Один из вариантов метода Галеркина (ср. с методом Галеркина для краевых задач) может выглядеть так. Решение ищется в виде x(t)=∑ni=1αiei(t),коэффициенты αiкоторого должны удовлетворять системе |
| ci = |
n ∑ i = 0
|
aij + fi, i = 1, ..., n, |
|
где
| aij = | ∫ | b
a | ∫ | b
a | K(t, s)ei(t)ej(s) dt ds, |
|
а
3.2.5. Применение интегральных преобразований.
При исследовании широко распространенных уравнений типа свертки, а также многих других интегральных уравнений, особенно в тех
случаях когда необходимо найти точное аналитическое выражение решения, часто используются различные интегральные преобразования. Например, при исследовании уравнения Вольтерры типа свертки
| x(t)= | ∫ | t
0 | k(t s)x(s) ds + f(t). |
| (5) |
применяется преобразование Лапласа. Дадим необходимые определения. Образ Φ(τ) (τ ∈ C независимый
комплексный аргумент) при преобразовании Лапласа от функции φ(t) (оригинала) определяется формулой
Преобразование Лапласа можно применять, если, например, φ непрерывна, равна нулю на (∞, 0] и растет на +∞ не быстрее экспоненты: |φ(t)| < Mect при
t > 0. Известно, что оригинал может быть найден по образу с
помощью формулы (обратное преобразование Лапласа)
| φ(t) = | 1 2πi | ∫ | c+i∞
ci∞ | Φ(τ)eτt dτ, |
|
где i мнимая единица. Нетрудно показать, что преобразование Лапласа линейно, дифференцированию оригинала соответствует умножение образа на независимую переменную τ,
а интегрированию деление образа на τ, произведению образов отвечает свертка оригиналов.
Задача 3.5.2. Докажите.
Продемонстрируем применение преобразования Лапласа на примере уравнения
| x(t) = | 1 2 | ∫ | t
0 | (x s)2x(s) ds + sin t.
|
|
Несложно показать, что образом при преобразовании Лапласа (Лаплас-образом) функции sin t будет функция 1/(τ2 + 1), а Лаплас-образом функции t2 функция 2/τ3. Поэтому, если обозначить через X(τ) Лаплас-образ неизвестной функции x и применить к обеим частям исходного уравнения преобразование Лапласа (учитывая, что свертке соответствует произведение образов), то получим следующее уравнение относительно X:
| X(τ) = | 1 τ2 + 1 | + | 1 2 | | 2 τ3 | X(τ), |
|
решение которого выписывается в явном виде:
| X(τ) = | τ3 (τ 1)(τ2 + 1)(τ2 + τ + 1) | = |
|
| = | 1 6(τ 1) | + | τ + 1 2(τ2 + 1) | | 2τ + 1 3(τ2 + τ + 1) | = |
|
Применение обратного преобразования Лапласа приводит к искомому решению
| x(t) = | 1 6 | ( | ex + 3cos t + 3sin t4et/2cos | √3 2 | x | ) | . |
|
Основные трудности при использовании интегральных преобразований связаны обычно с нахождением образов и оригиналов функций. На этом этапе часто применяются различные их аппроксимации.
При решении интегральных уравнений используется большой спектр интегральных преобразований. Отметим среди них еще лишь два преобразования: преобразование Лапласа Карсона
| Φ(τ) = | ∫ | ∞
0 | φ(t)eτt dt | ( | φ(t) = | 1 2πi | ∫ | c+i∞
ci∞ | Φ(τ) τ | eτt dτ
| ) |
|
и преобразование Фурье
| Φ(τ) = | 1 √2π | ∫ | ∞
∞ | φ(t)eiτt
| ( | φ(t) = | 1 √2π | ∫ | ∞
∞ | Φ(τ)eiτt dτ
| ) | . |
|