Идентификация параметров осциллирующих процессов в живой природе моделируемых дифференциальными (стр. 2 из 5)

В методе наименьших квадратов нахождения (идентификации) параметров

рассматривают функционал

(20)

где

- фиксированные весовые коэффициенты, а - значения первых компонент решения задачи (14),(15) в точке при заданных

В методе наименьших квадратов полагают, что значение

, доставляющее минимум этой функции , является адекватным приближением к реальному значению параметра для принятой модели процесса.

Для того, чтобы воспользоваться методом градиентных уравнений, необходимо выписать уравнения (7) для функционала (20):

(21)

Эти градиентные уравнения надо дополнить начальными условиями:

(22)

1.4 Численное решение градиентных уравнений

Обратимся к функционалу

, , определенному в п.1.3. Пря-мой способ нахождения приближенного значения точки , определенной по формуле (17) (то есть точки предполагаемого минимума функционала ), – это численное интегрирование градиентных уравнений (21) при начальных условиях (22).

Правые части уравнений (21) зависят от неизвестных

через значения функций в точках при , , . При фиксированных значениях величины могут быть получены численным интегрированием уравнений (14),(17) при начальных условиях (15),(18).

Таким образом, нам надо обсудить численные методы интегрирования за-дачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. Наиболее рас-пространены пошаговые методы, которые позволяют для задачи Коши

, (23)

, (24)

отправляясь от значения

, последовательно получать приближенные значения решения в точках

Числа

называют шагами интегрирования, а числа ,…- узлами таблицы или сетки численного интегрирования. Совокупность узлов называют сет-кой, а величины называют значениями решения на узлах сетки. Если то говорят о равномерной сетке или об интегрировании с постоянным шагом.

Численное интегрирование градиентных уравнений, как правило, требует частой смены величины шага интегрирования. Хорошо к быстрой смене шага приспособлены явные методы Рунге-Кутта и метод рядов Тейлора.

Пошаговые методы численного интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений хорошо освещены в литературе по численному анализу (см., например, [2,3]).

1.4.1 Полиномиальные системы

Полиномиальной системой мы будем называть автономную систему ОДУ

, (25)

где

- алгебраические полиномы по .

Какие системы ОДУ можно свести к полиномиальным и как это делается? Начнем с примера. Рассмотрим задачу Коши:

(26)

(27)

Вводя дополнительные переменные

(28)

получаем следующую квадратичную задачу Коши:

(29)

(30)

Теперь рассмотрим достаточно общий случай. Рассмотрим класс

сис-тем ОДУ (23), правые части которых можно представить в виде:

(31)

где все функции

, а также все функции

(32)

являются алгебраическими полиномами по

.

Любая система из

сводится к полиномиальной. Действительно, если в (23),(24) ввести дополнительные переменные то:

(33)

(34)

где все правые части

(35)

- алгебраические полиномы по

с постоянными коэффициентами.

Уравнения кинетики, как правило, либо имеют вид (25), либо могут быть сведены к такой системе введением дополнительных переменных. Поэтому важно знать какие функции удовлетворяют полиномиальным системам, или, иначе говоря, насколько богаты содержанием модели, основанные на полиномиальных системах ОДУ.

Обсудим этот вопрос. Будем говорить, что скалярная функция скалярного аргумента удовлетворяет полиномиальной системе, если она является одной из компонент решения такой системы. Класс скалярных функций, удовлетворяющих полиномиальной системе назовем

. За исключением некоторых теоретико-числовых функций (гамма-функция Эйлера, дзета-функция Римана и т.п.) остальные функции из известных математических справочников принадлежат классу .

Этот класс замкнут относительно операций

(сложение, вычитание, умножение, деление, дифференцирование, интегрирование, супер-позиция). Это означает, что если функции принадлежат , то и любая их композиция, полученная при помощи конечного числа операций , также принадлежит .

1.4.2 Метод рядов Тейлора

Введем в рассмотрение оператор

, сопоставляющий решению задачи Коши (23), (24) его полином Тейлора

, (36)