Implizites Euler-Verfahren
Das implizite Euler-Verfahren (nach Leonhard Euler) (auch Rückwärts-Euler-Verfahren) ist ein numerisches Verfahren zur Lösung von Anfangswertproblemen. Es ist ein implizites Verfahren, das heißt, in jedem Schritt muss eine – im Allgemeinen nichtlineare – Gleichung gelöst werden.
Das Verfahren
Zur numerischen Lösung des Anfangswertproblems
- <math> \dot{x}=f(t,x), \quad \quad x(t_0)=x_0 </math>
für eine gewöhnliche Differentialgleichung wähle man eine Diskretisierungsschrittweite <math> h>0 </math>, betrachte die diskreten Zeitpunkte
- <math> t_k=t_0+kh, \quad \quad k=0, 1, 2, \dots </math>
und berechne die iterierten Werte<ref>{{#invoke:Vorlage:Literatur|f}}</ref>
- <math> x_{k+1}=x_k+hf(t_{k+1},x_{k+1}) \quad,\quad k=0, 1, \dots </math>
Der Wert <math>f(t_{k+1},x_{k+1})</math> ist hierbei nicht explizit gegeben, sondern nur implizit, denn <math> x_{k+1} </math> taucht auf beiden Seiten der Gleichung auf. Zur Berechnung von <math> x_{k+1} </math> muss die Gleichung also in jedem Iterationsschritt gelöst werden, z. B. numerisch mit dem Newton-Verfahren. Dieses Problem stellt sich bei linearen Systemen nicht, da nach <math>x_{k+1}</math> aufgelöst werden kann.
Die Werte <math> x_k </math> stellen dann Approximationen an die tatsächlichen Werte <math> x(t_k) </math> der exakten Lösung des Anfangswertproblems dar. Je kleiner die Schrittweite <math> h </math> gewählt wird, desto mehr Rechenarbeit muss geleistet werden, aber desto besser werden auch die approximierten Werte.
Wird ein Verfahren über <math> x_{k+1}=x_k+hf(t_{k},x_{k})</math> definiert, erhält man das explizite Euler-Verfahren.
Eigenschaften
Das implizite Euler-Verfahren hat Konsistenz- und Konvergenzordnung 1. Es ist A-stabil, sein Stabilitätsgebiet enthält also die komplette linke Halbebene der komplexen Zahlenebene. Es gibt damit für das implizite Euler-Verfahren keine Einschränkungen an die Zeitschritte aufgrund von Stabilitätseinschränkungen, was den Zwang des Lösens von Gleichungssystemen in jedem Schritt wettmacht. Aufgrund der geringen Ordnung ist es damit besonders für Probleme interessant, bei denen die Iteration in einen stabilen Endzustand hineinläuft und die Genauigkeit der Zwischenergebnisse nicht interessant ist.
Literatur
- E. Hairer, S. P. Norsett, G. Wanner: Solving Ordinary Differential Equations I. Springer Verlag.
- M. Hermann: Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen, Anfangs- und Randwertprobleme. Oldenbourg Verlag, München/Wien 2004, ISBN 3-486-27606-9.
Einzelnachweise
<references />