Научная статья на тему 'О численном решении уравнения фрактального осциллятора с производной дробного переменного порядка от времени'

О численном решении уравнения фрактального осциллятора с производной дробного переменного порядка от времени Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
135
39
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ОПЕРАТОР ГЕРАСИМОВА-КАПУТО / ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ / РАЗНОСТНАЯ СХЕМА / ФАЗОВЫЕ ТРАЕКТОРИИ / OPERATOR GERASIMOV-CAPUTO / NUMERICAL SOLUTION / FINITE DIFFERENCE SCHEME / THE PHASE TRAJECTORIES

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Паровик Роман Иванович

В работе предложена модель фрактального осциллятора с переменным показателем дробного порядка. Получено и исследовано численное решение модели. Построены фазовые траектории

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

ON THE NUMERICAL SOLUTION OF EQUATIONS FRACTAL OSCILLATOR WITH VARIABLE ORDER FRACTIONAL OF TIME

We propose a model of a fractal oscillator with variable fractional order. Received and investigated by numerical solution of the model. The phase trajectory.

Текст научной работы на тему «О численном решении уравнения фрактального осциллятора с производной дробного переменного порядка от времени»

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

УДК 517.938

О ЧИСЛЕННОМ РЕШЕНИИ УРАВНЕНИЯ ФРАКТАЛЬНОГО ОСЦИЛЛЯТОРА С ПРОИЗВОДНОЙ ДРОБНОГО ПЕРЕМЕННОГО

ПОРЯДКА ОТ ВРЕМЕНИ *

Р.И. Паровик1, 2

1 Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН, 684034, Камчатский край, п. Паратунка, ул. Мирная, 7

2 Камчатский государственный университет имени Витуса Беринга, 683032, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4

E-mail: [email protected]

В работе предложена модель фрактального осциллятора с переменным показателем дробного порядка. Получено и исследовано численное решение модели. Построены фазовые траектории.

Ключевые слова: оператор Герасимова-Капуто, численное решение, разностная схема, фазовые траектории.

(с) Паровик Р.И., 2014

MATHEMATICAL MODELING

MSC 34C26

ON THE NUMERICAL SOLUTION OF EQUATIONS FRACTAL OSCILLATOR WITH VARIABLE ORDER FRACTIONAL OF TIME

R.I. Parovik1, 2

1 Institute of Cosmophysical Researches and Radio Wave Propagation Far-Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, 684034, Kamchatskiy Kray, Paratunka, Mirnaya st., 7, Russia

2 Vitus Bering Kamchatka State University, 683031, Petropavlovsk-Kamchatsky, Pogranichnaya st., 4, Russia

E-mail: [email protected]

We propose a model of a fractal oscillator with variable fractional order. Received and investigated by numerical solution of the model. The phase trajectory.

Key words:operator Gerasimov-Caputo, numerical solution, finite difference scheme, the phase trajectories

(c) Parovik R.I., 2014

*Работа выполнена в рамках проекта №12-1-ОФН-16 «Фундаментальные проблемы воздействия мощными радиоволнами на атмосферу и плазмосферу Земли» и при поддержке Министерства образования и науки РФ по программе стратегического развития ФГБОУ ВПО «Камчатский государственный университет имени Витуса Беринга» на 2012-2016 гг.

Введение

Построение математических моделей, учитывающих фрактальные свойства различных сред, имеет очень важное теоретическое и практическое значение. Например, в пористой геологической среде (геосреде) в силу неоднородности и сложной топологии пор важной ее характеристикой является фрактальная размерность, которая определяет интенсивность процессов происходящих в ней. Эти процессы принято называть нелокальными [1].

Описание нелокальных процессов осуществляется с помощью математического моделирования - уравнений с производными дробных порядков, которые связаны с фрактальной размерностью среды [2].

Фрактальная размерность среды может меняться в зависимости от времени и пространственной координаты. Поэтому порядок дробной производной в общем случае является функцией от времени и пространственной координаты и, следовательно, усложняется вид уравнений, описывающих нелокальные процессы. Решение таких уравнений находится численными методами, которые можно реализовать в различных компьютерных программных средствах [3].

Постановка задачи

В работе рассматривается процесс колебаний во фрактальной среде, который можно описать следующим уравнением переменного порядка:

д”(t)x (n)+ Ax(t) = 0, x (0) = C0, X (0)= 0, 1 < a (t) < 2,0 < t < T, (1)

t

где д«(t)x (n) = p n I X (П a 00— - производная дробного порядка Герасимова-

( a ( 0 (t — n)

Капуто, A,C0 - известные величины.

Уравнение (1) в случае, когда a (t) = а — const переходит в известное уравнение фрактального осциллятора, но в терминах оператора Герасимова-Капуто [4].

Уравнение (1) можно решить численными методами. Введем т - шаг дискретизации, причем tj = jт, j = 1,2,..,N, Nт = T, x(jт) = xk. Тогда производную дробного порядка в уравнении (1) можно аппроксимировать следующим образом [5]

, - т aj j 1 р 1

d0t x (n) = г ^ (k + 1)2 Uj—k2 aj (xj—k+1 — 2xj—k + xj—k—1) + О(т). (2)

1 I3 — aj) k=0 L J

Подставляя формулу (2) в уравнение (1) и после некоторых преобразований в итоге мы получаем явную разностную схему:

j—1

xj+1 = [2 — A/Aj] xj —xj—1 — ^ bk (xj—k+1 — 2xj—k + xj—k— 1) , (3)

k=1

о т aj

где bk = (k + 1) — aj — k2—aj, Aj = —J-----------------г, x0 = C0, x1 = x0 .

I ^- — aj)

Надо отметить, что в случае, когда a (t) = a — const решение уравнения (1) можно записать через функцию типа Миттаг-Леффлера:

x (t)= C0Ea,1 ( —Ata), (4)

где Еа ,в (Z) = L

J=o Г (аk + в)

функция типа Миттаг-Леффлера, Г(x) - функция Гаус

Численное моделирование

Положим для простоты Со = 1. С помощью системы Maple построим расчетные кривые решений (3) и (4) для этого реализуем следующие команды:

> restart:

>with (plots):

> T:=6*Pi:

> n:=1000:

> A:=1;

> a:=1.8:

> tau:=evalf(T/n):

> x[0]:=1:

> x[1]:=1:

> B:=(tau"a)/GAMMA(3-a):

> for j from 1 to n-1 do

x[ j+1]:=(2-A/B)*x[ j]-x[ j-1]-sum(((k+1)"(2-a) — k"(2-a))*(x[ j — k+1]-2*x[ j — k]+x[ j-1-1]),k=1.. j-1): y[0]:=0:

У[ j]: = (x[ j+1]-x[ j])/tau:

od:

> R:=seq([ j*tau,x[ j]], j=0..n-1);

>A1:=pointplot([R],style=line, color=red)

> f :=sum((-1 "a)"k/GAMMA(a*k+1),k=0..infinity):

> A2:=plot(f ,1=0..6*Pi, color=blue)

> display (A1,A2);

i -w л

Рис. 1. Расчетные кривые, полученные по формуле (3) красная линия и точное решение (4) - синяя линия при значении параметров А = 1, а = 1.8,? € [0,6п]

Из рис.1 видно, что схема (3) хорошо аппроксимирует точное решение (4) и колебания имеют затухающий характер. Это подтверждает фазовая траектория, имеющая устойчивый фокус (рис.2).

> pointplot([seq([x[j],y[j]], j = 0..n — 1)],style = line,color = red):

Рис. 2. Фазовая траектория

Рассмотрим случай, когда в решении (3) a (t) = (1—£—5)cos0-т)+£—S+3, где 5 и е определяют границы изменения параметра a (t): 1 + £ < a < 2 — 5, причем 5 + е < 1,5, е > 0, m - произвольное число [5].

> restart:

>with (plots):

> T:=6*Pi:

> n:=1000:

> A:=1;

> a:=1.8:

> tau:=evalf(T/n):

>m:=7:

>e:=0.69:

>delta:=0.003:

> x[0]:=1:

> x[1]:=1:

> for h from 1 to n-1 do

t [h]:=h*tau:

a[h]:=eval/(1/2*((1-e-delta)*cos(m*t (h))+e-delta+3)):

B[h]:=(tau"a[h])/GAMMA(3-a[h]):

od:

> for j from 1 to n-1 do

x[ j+1]:=(2-A/B[ j])*x[ j]-x[ j-1]-s«rn(((k+1)"(2-fl[ j])-r(2-a[ j]))*(x[ j - k+1]-2*x[ j - k]+x[ j-1-1]),k=1.. j-1):

y[0]:=0:

У[ j]: = (x[ j+1]-x[ j])/tau:

od:

> R:=seq([j*tau, x[j]],j=0..n-1);

>pointplot([R], style=line, color=red)

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рис. 3. Расчетная кривая решения уравнения (1) в случае а (t) =

(1 — є — 8) cos (t • m) + є — 8 + З 2

> pointplot([seq([x[j],y[j]],j=0..n-1)], style=line, color=red):

Рис. 4. Фазовая траектория

Из рис. 3 видно, что колебательный процесс имеет затухающий характер, но фазовые траектории в отличие от предыдущего случая (рис. 2) деформированы (рис. 4). Этот факт указывает, что в этом случае колебательный процесс затухает медленнее и в этом можно убедиться, например, сравнивая рис. 1 и рис. 3.

Необходимо отметить, что в отличии от работы [4] фазовые траектории (рис. 2 и рис. 4) построены в плоскости [x(t),X (t)], а не в плоскости [x(t), d0t—1x(n)]. Поэтому мы не наблюдаем эффектов, связанных с появлением в центре фазовой плоскости точки многократного возврата.

Заключение

Введение в уравнение (1) эффектов «памяти» в виде производной дробного порядка a (t) дает возможность более адекватно описать явления и процессы в естественных средах. В колебательных процессах введение «памяти» увеличивает время релаксации, что может быть полезным при интерпретации экспериментальных данных.

Интерес представляет, когда в уравнении (1) коэффициент A = A (t). Более конкретный вид этой функции может быть следующий: A(t) = 5 + еcos(®t), что определяет обобщенное уравнение Матье. Решение уравнение Матье в зависимости от параметров 5, е может иметь незатухающий вид [6].

Библиографический список

1. Нахушев А.М. Дробное исчисление и его приложение. М.: Физматлит, 2003. 272 с.

2. Шогенов В.Х., Ахкубеков А.А., Ахкубеков Р.А. Метод дробного дифференцирования в теории броуновского движения // Известие вузов Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2004. №1. С.46-50.

3. Самарский А.А., Вабишевич П.Н., Самарская Е.А. Задача и упражнения по численным методам. М.: КомКнига, 2007. 208 c.

4. Мейланов Р.П., Янполов М.С. Особенности фазовой траектории фрактального осциллятора // Письма ЖТФ, 2002. Т. 28. Вып.1. С.67-73.

5. Shen S., Liu F. Error analysis of an explicit difference approximation for the fractional diffusion equation with insulated ends // ANZIAM J. 2005. 46(E). P. 871-887.

6. Паровик Р.И. Обобщенное уравнение Матье // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки. 2011. №2(3). С. 12-17.

Поступила в редакцию / Original article submitted: 27.04.2014

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.