闭卷重建《Euler法与局部误差》的定义、公式链、数值基准、算法、误差预算与失败案例。
计算物理 · 小纸条
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闭卷重建《改进Euler与中点法》的定义、公式链、数值基准、算法、误差预算与失败案例。
闭卷重建《Runge–Kutta四阶》的定义、公式链、数值基准、算法、误差预算与失败案例。
闭卷重建《自适应步长和误差估计》的定义、公式链、数值基准、算法、误差预算与失败案例。
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闭卷重建《辛积分与Hamilton系统》的定义、公式链、数值基准、算法、误差预算与失败案例。
闭卷重建《事件检测和轨道综合实验》的定义、公式链、数值基准、算法、误差预算与失败案例。
对象:Heun;midpoint;RK2;predictor-corrector;order condition;公式:Heun取k1=f(t,y),k2=f(t+h,y+hk1),y+=h(k1+k2)/2;中点取k2=f(t+h/2,y+hk1/2),y+=hk2。;基准:对y′=-y,y0=1,h=.1,两法首步均.905,真值.904837,误差1.63×10^-4,远小于Euler。;边界:把Heun第二斜率的时间仍写t,在自治题看不出,在非自治题会降阶,故测试必须含显式时间。
对象:Euler;local truncation;global error;time grid;first order;公式:由Taylor展开得 y_{n+1}=y_n+h f(t_n,y_n),单步缺陷O(h²),固定终点累积后全局误差O(h)。;基准:y′=-y,y0=1,h=.1,三步为.9,.81,.729;真值e^-.3=.740818,终点误差-.0118,h减半时误差约减半。;边界:浮点循环可能多走一步;用整数步数并输出实际时间,避免把时间错位当数值误差。
对象:adaptive step;embedded pair;atol;rtol;rejection;公式:尺度sc=atol+rtol·max(|y_n|,|y_trial|),归一误差r=||e/sc||;阶p常取h_new=h·safety·r^(-1/(p+1))并限幅。;基准:若某四阶对r=16,缩放约16^-1/5=.574;该步必须拒绝并从旧状态重算,不能提交失败试步。;边界:达到最小步仍不达标必须失败;连续拒绝常提示刚性、奇点或实现错误,不能硬接受。
对象:RK4;stage;Butcher weights;fourth order;function evaluation;公式:k1=f(t,y),k2=f(t+h/2,y+hk1/2),k3=f(t+h/2,y+hk2/2),k4=f(t+h,y+hk3),增量为h(k1+2k2+2k3+k4)/6。;基准:y′=y,y0=1,h=.1,一步因子1+h+h²/2+h³/6+h⁴/24=1.105170833,与e^.1只差约8.5×10^-8。;边界:若k2后原地覆盖y,仍有平滑输出却丢阶;三层收敛阶比单个样例更能抓住错误。
对象:Hamiltonian;symplectic;velocity Verlet;energy drift;reversibility;公式:velocity Verlet:p半步=p-h∇V(q)/2,q新=q+h p半步/m,p新=p半步-h∇V(q新)/2。;基准:谐振子m=k=1,q=1,p=0,h=.1:p半=-.05,q新=.995,p新=-.09975,能量约.4999875。;边界:两次力都用旧位置会变成错误算法;正向N步再反向N步应回到初态附近。
对象:stiffness;backward Euler;A-stability;implicit solve;Newton;公式:后向Euler用于y′=λy给y_{n+1}=y_n/(1-hλ),Reλ<0时任意h衰减;显式因子1+hλ需位于单位圆。;基准:λ=-1000,h=.01时显式因子-9爆炸,后向因子1/11稳定衰减;稳定不是更高阶,h过大仍会抹去瞬态。;边界:Newton未收敛仍使用最后值会污染全轨迹;必须回退并记录失败原因。
对象:event;zero crossing;dense output;direction;terminal;公式:相邻接受步异号后,用稠密输出或子步积分在[t_n,t_{n+1}]括区间求根;误差受积分、插值和求根共同控制。;基准:自由落体y=10-4.9t²真撞地1.42857;h=.5只报1.5误差.0714,在[1,1.5]定位可显著改善。;边界:拒绝步不能触发正式事件;大步跨过两个根会漏检,用振子检查每周期零点数。