dt.
При равномерной сетке узлов {x
j
} с достаточно мелким шагом h
имеем
|ω
j
(x)| ≤ 1, 057 ,
|ω
j+1
(x)| ≤ 1 ,
|ω
j−1
(x)| ≤ 0, 316 ,
|ω
j−2
(x)| < 0, 065. Отсюда получаем оценку погрешности
|u(x) − u(x)| ≤ K
0
h
4
u
− 6u + 11u − 6u
[x
j−1
,x
j+2
]
, K
0
≈ 0,4453.
5. Результаты численного эксперимента на промежутке
[0, 1] при равномерной сетке с шагом h
1
= 0, 1 и h
2
= 0, 001.
Будем использовать обозначения: R
e
h
i
= max
x∈[0,1]
|u(x) − u(x)| —
экспериментальная погрешность, R
t
h
i
= max
x∈[0,1]
|u(x)−u(x)| — тео-
ретическая погрешность при шаге h
i
.
Таблица 1. Результаты численного эксперимента
u(x)
R
e
h
1
R
t
h
1
R
e
h
2
R
t
h
2
e
4x
0, 4 · 10
−3
0, 6 · 10
−3
0, 5 · 10
−6
0, 6 · 10
−5
sin(4x)
0, 2 · 10
−3
0, 2 · 10
−2
0, 2 · 10
−6
0, 2 · 10
−5
Литература
1. Бурова И.Г., Демьянович Ю.К. Теория минимальных сплайнов.
СПб.: Изд-во СПбГУ, 2000. 316 с.
2. Матвеев Н.М. Методы интегрирования обыкновенных дифферен-
циальных уравнений. СПб.: Лань, 2003. 832 c.
118
Бурова И.Г., Тимофеев В.А.
Санкт-Петербургский государственный университет
Об эрмитовых аппроксимациях с заданным
свойством точности
Здесь предложены аппроксимации, обладающие свойством точ-
ности на степенях достаточно произвольной функции ϕ с носителя-
ми, занимающими заданное связное множество сеточных интерва-
лов.
На интервале (a, b) рассмотрим сетку {x
j
}, . . . < x
j−1
< x
j
<
x
j+1
< . . . . Функцию u ∈ C
m+1
(a, b) будем приближать функциями
u(t) вида
u(t) =
j
s
α=0
u
(α)
(x
j
)ω
j,α
(t),
(1)
где s — неотрицательное число, а ω
def
=
{ω
j,α
| j ∈ Z, α = 0, . . . , s} —
семейство функций с компактным носителем на (a, b). Предположим,
что кратность семейства ω конечна: æ
(t)
(a,b)
(ω) < +∞.
Нетрудно видеть, что аппроксимация (1) точна на функциях
ϕ
α
(t) = ϕ
α
(t), α = 0, . . . , m тогда и только тогда, когда
j
s
α =0
ϕ
α−α
(x
j
)
(α − α )!
ω
j,α
(t) =
ϕ
α
(t)
α!
,
α = 0, . . . , m;
здесь считаем, что g
γ
/γ! = 0 при γ < 0, и x
γ
/γ! = 1 при γ = 0.
Предполагаем, что вронскиан системы функций ϕ
α
(t) = ϕ
α
(t),
α = 0, . . . , m, отличен от нуля на промежутке [a, b].
Предположим, что неотрицательные числа r и r
1
таковы, что r +
r
1
= M , (s + 1)M = m + 1, supp ω
j,α
= [x
j−r
.x
j+r
1
], α = 0, . . . , s.
Тогда, при t ∈ (x
k
, x
k+1
) получаем
k+r
j=k−r
1
+1
s
k,j
α=0
(ϕ
β
(x
j
))
(α)
ω
j,α
(t) = ϕ
β
(t), 0 ≤ β ≤ m,
(2)
здесь (ϕ
β
(x
j
))
(α)
означает производную порядка α от функции ϕ
β
(t)
в точке x
j
.
119
Матрица системы уравнений (2) состоит из прямоугольных бло-
ков (X
j
, X
(1)
j
, . . . , X
(s)
j
),
j = 1, . . . , M , здесь и далее через X бу-
дем обозначать вектор-столбец (1, ϕ(t), . . . , ϕ
m
(t)), а X
(i)
j
— вектор-
столбец, составленный из i-x производных компонент вектора X ,
причем символ j означает, что вектор-функции от t вычислены в
точке t = x
j
.
Итак, матрица системы (2) может быть записана в виде суммы
k−r
1
+1
(X
j
, X
(1)
j
, . . . , X
(s)
j
).
Теорема 1. Справедлива формула
det(X
1
, X
(1)
1
, . . . , X
(s)
1
. . . X
M
, X
(1)
M
, . . . , X
(s)
M
=
= (1! 2! . . . s!)
M
1≤j
(ϕ(x
i
) − ϕ(x
j
))
(s+1)
2
M
i=1
ϕ (x
i
).
Доказательство. Доказательство проводится дифференцирова-
нием определителя Вандермонда det(X
1
, . . . , X
s+1
, . . . , X
M (s+1)
), по
входящим в него переменным x
j
, j = 1, . . . , M следующим образом:
один раз по x
2
, два раза по x
3
, . . ., s раз по x
s+1
и, полагая x
1
=
x
2
= . . . = x
s+1
, и т.д.
Рассмотрим теперь систему линейных алгебраических уравнений
X
1
, X
(1)
1
, . . . , X
(s)
1
, . . . , X
M
, X
(1)
M
, . . . , X
(s)
M
V = X ,
где вектор-функция V имеет вид
V = (v
1,0
, . . . , v
1,s
, . . . , v
M,0
, . . . , v
M,s
).
По теореме Крамера имеем
v
j,i
(t) =
det(. . . + (X
j
, X
(1)
j
, . . . , X
(i−1)
j
, X , X
(i+1)
j
, . . . , X
(s)
j
) + . . .)
det
1≤j ≤M
(X
j
, X
(1)
j
, . . . , X
(s)
j
)
,
j = 1, . . . , M , i = 1, . . . , s. Здесь определитель в числителе получается
из определителя в знаменателе заменой столбца X
(i)
j
на столбец X , в
120
первом из определителей выписана j-я группа столбцов, а остальные
группы обозначены многоточием.
Пусть s = 0. В этом случае m + 1 = M , имеем
ω
j,0
(t) =
j =j
k+1−r
l
≤j ≤k+r
ϕ(t) − ϕ(x
j
)
ϕ(x
j
) − ϕ(x
j
)
,
t ∈ [x
k
, x
k+1
),
k = j − r, . . . , j + r
1
− 1;
0,
t ∈ [x
j−r
, x
j+r
1
].
Приведенные здесь сплайны успешно использовались при реше-
нии соответствующих интерполяционных задач. Приведем результа-
ты численных экспериментов.
Пример. Пусть на промежутке [0, 1] задана равномерная сетка
узлов с шагом h = 0, 1.
Таблица 1. Результаты численного эксперимента для u(t) = e
sin(3t)
max
t∈[0,1]
|u(t) − u(t)|
ϕ(t)
s
r
1
= r
0, 1 · 10
−5
e
t
1
2
0, 2 · 10
−7
e
t
1
3
0, 6 · 10
−13
t
2
3
Таблица 2. Результаты численного эксперимента для u(t) = e
−t
2
max
t∈[0,1]
|u(t) − u(t)|
ϕ(t)
s
r
1
= r
0, 3 · 10
−8
e
t
1
2
0, 6 · 10
−11
e
t
1
3
Литература
1. Бурова И.Г., Демьянович Ю.К. Теория минимальных сплайнов.
СПб.: Изд-во СПбГУ, 2000. 316 с.
2. Бурова И.Г., Тимофеев В.А. Построение сплайнов ненулевой вы-
соты // Методы вычислений. Вып. 21. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2005.
С. 31–39.
121
Давыденко А.А.
Санкт-Петербургский государственный университет
Условие вылета звезды из скопления
в галактическом поле
Рекомендовано к публикации доцентом Осипковым Л.П.
Введение. Исследование динамики звездных скоплений не явля-
ется тривиальным и определяется большим количеством факторов:
локальных и глобальных, случайных и постоянных. Так, на дина-
мику скопления оказывают влияние: поле скопления, галактическое
поле, возмущения, вызванные средой, в которой движется скопле-
ние и пр. В этом случае нахождение движения звезд, с учетом сово-
купности всевозможных возмущений, представляется ресурсоемким
процессом, более того, является малореализуемым. Часто бывает до-
статочным учитывать два фактора: поле скопления и галактическое
поле. Задачу о движении звезды в поле скопления и Галактики пер-
вым рассмотрел Бок [1].
Одним из способов исследования динамики скопления является
численное решение задачи N тел. При текущем уровне развития вы-
числительной техники этот подход является очень ресурсоемким.
В случае изолированного скопления, существуют критерии ухо-
да звезды из скопления. Так, уход звезды из скопления будет воз-
можен, когда значения интеграла энергии рассматриваемой звезды
будет превышать критическое значение (J > J
∗
). В случае, когда
движение звезды определяется как полем скопления, так и полем
Галактики, критерии ухода звезды из скопления для изолированно-
го скопления не всегда применимы. При выполнении условия ухода
из изолированного скопления звезда под действием поля Галактики
может оказаться связанной со скоплением. Данную задачу рассмот-
рели Хегги с соавторами [2]. Моделируя скопление точечной мас-
сой, они нашли достаточное условие вылета звезды из скопления. В
данной работе производится обобщение условия вылета звезды для
различных моделей скопления.
Уравнения движения. Будем рассматривать скопление, дви-
жущееся по круговой орбите в Галактике с круговой скоростью Ω
0
.
Предположим, что потенциал Галактики обладает ротационной и
зеркальной симметрией.
122
Введем неподвижную галактоцентрическую правую систему ко-
ординат (X, Y, Z). Начало отсчета данной системы совпадает с цен-
тром Галактики. Плоскость XY совпадает с плоскостью Галактики,
а ось Z перпендикулярна ей. Введем вращающуюся систему коорди-
нат (x, y, z). Начало данной системы совпадает с центром рассмат-
риваемого скопления. Здесь ось x направлена от центра Галактики,
ось y направлена в сторону движения скопления, а ось z параллельна
оси Z.
Для потенциала Галактики будем принимать приливное прибли-
жение:
Φ
g
=
1
2
(κ
2
r
x
2
− κ
2
z
z
2
).
Здесь κ
r
– так называемый приливной инкремент [3], κ
z
– частота
малых вертикальных колебаний.
Ограничимся исследованием движений в плоскости xy. Безраз-
мерные уравнения движения звезды в поле скопления и Галактики
запишутся в следующем виде
¨
x − γ ˙y − x =
∂Φ
∂x,
¨
y + γ ˙x =
∂Φ
∂y.
(1)
За единицу длины принят радиус критической поверхности Хил-
ла, за единицу времени – κ
−1
r
, за единицу массы – массу скопления.
Безразмерный параметр γ = 2Ω
0
/κ
r
определяет влияние поля Га-
лактики на скопление. Увеличение данного параметра соответствует
большему влиянию Галактики, а уменьшение, соответственно, боль-
шему влиянию скопления на движение звезд. На околосолнечном
расстоянии от центра Галактики γ
1, 28.
Для потенциала скопления Φ будем рассматривать следующие
модели:
—потенциал Шустера–Пламмера Φ(r) =
Φ
0
(1+
r2
a2
)
1/2
,
—потенциал скопления, представленный рядом Φ(r) =
∞
k=1
A
k
r
k
.
Вторая модель является более общей.
При допущениях, принимаемых в статье, анализ обеих моделей
проводится одинаково. Поэтому основные результаты будем приво-
дить для второй модели.
Под уходом звезды из скопления будем понимать такое движение,
при котором r → ∞ при t → ∞. В пределе при r → ∞ правую часть
123
уравнения (1) в первом приближении можно не учитывать. Тогда
решение принимает вид
x = −γC
2
−
g
y
C
3
cos gt +
g
γ
C
4
sin gt,
g =
γ
2
− 1,
y = C
1
+ C
2
t + C
3
sin gt + C
4
cos gt,
константы C
1
, C
2
, C
3
, C
4
определяются из начальных данных. За-
пишем решение в более удобном для анализа виде:
x = X + a cos gt + θ,
y = Y −
γ
g
a sin gt + θ,
(2)
где Y = Y
0
−
1
γ
Xt. Постоянные X, Y, Y
0
, a, θ определяются следущим
образом:
X = −C
2
γ,
Y = Y
0
−
1
γ
Xt,
Y
0
≡C
1
,
a = −
g
γ
C
2
3
+ C
2
4
,
tgθ =
C
4
C
3
.
Такое решение представляет движение звезды по эпициклической
орбите, а X, Y выполняют роль ведущего центра. Если учитывать
правую часть уравнений (1), то указанные величины будут меняться
со временем. Используя метод вариации постоянных, найдем выра-
жения для этих констант в общем виде:
˙
X =
γ
g
2
∂Φ
∂y
,
˙
Y = −
1
γ
X −
γ
g
2
∂Φ
∂x
,
˙a = −
1
g
∂Φ
∂x
sin(gt + θ) −
γ
g
2
∂Φ
∂y
cos(gt + θ).
(3)
Подставляя в уравнение (3) используемый потенциал, получаем
˙
X =
γ
g
2
y
∞
n=1
nA
n
(x
2
+ y
2
)
−
n+2
2
,
˙
Y = −
γ
g
2
x
∞
n=1
nA
n
(x
2
+ y
2
)
−
n+2
2
−
1
γ
X,
˙a = −
1
g
sin(gt + θ)
∞
n=1
nA
n
(x
2
+ y
2
)
−
n+2
2
−
−
γ
g
2
cos(gt + θ)y
∞
n=1
nA
n
(x
2
+ y
2
)
−
n+2
2
.
(4)
124
Подставим (2) в (4), будем учитывать только члены старших поряд-
ков, а также проведем усреднение по эпициклическому движению.
В результате получим:
˙
X = −
γ
g
2
A
1
β
Y
a
3
, ˙
Y =
γ
g
2
A
1
α
X
a
3
−
1
γ
X, ˙a = 0.
где
α =
1
2π
2π
0
γ
2
g
2
sin(τ )
2
− 2 cos(τ )
2
(cos(τ )
2
+
γ
2
g
2
sin(τ )
2
)
5/2
dτ,
β =
1
2π
2π
0
1
(cos(τ )
2
+
γ
2
g
2
sin(τ )
2
)
3/2
dτ.
Критерий ухода. Из уравнений (2) видно, что уход возможен
как при X > 0, в этом случае Y → − ∞, так и при X < 0, в этом
случае Y → + ∞. Из уравнений (3) видно, что хоть X и не являет-
ся константой, все же, с увеличением r изменения данной величины
уменьшаются. Идея критерия заключается в следующем: необходи-
мо наложить такие условия на начальные данные, чтобы X не могла
бы поменять со временем знак, и, таким образом, центр эпицикли-
ческого движения удалялся на бесконечность от центра скопления,
уводя с собой звезду.
Очевидно, что
r≥|y|≥|Y | −
γ
g
|a|.
(5)
Для того, чтобы обеспечить уход звезды из скопления, достаточно
показать, что R → ∞ при t → ∞, где
R = |Y | −
γ
g
|a|.
(6)
Выделим ограничения на начальные данные, с помощью которых
попытаемся оценить решение (3). Во-первых, R
0
> 0, во-вторых, X
0
и Y
0
должны иметь разные знаки, и в-третьих, должна существовать
положительная величина V , такая что R≥R
0
+ V t.
Заметим, что y не может менять знак (следует из первого и тре-
тьего условий и (5)), а сохраняет знак Y
0
, и, таким образом, y со-
храняет знак и X
0
(согласно второму условию). Отсюда, из первого
125
уравнения (3) имеем |X|≥|X
0
|, t≥0. Исследуя второе и третье урав-
нения в (3), получаем следующие оценки:
|Y |≥|Y
0
| +
1
γ
|X
0
|t +
γ
g
2
t
0
dτ
r
2
,
t≥0,
|a|≤|a
0
| +
1
γ
|X
0
|t −
g + γ
g
2
t
0
dt
r
2
,
t≥0.
Тогда из (6) следует
R≥R
0
+
1
γ
|X
0
|t +
γ
g
2g + γ
g
2
t
R
2
0
,
t≥0.
Это согласуется с последним условием, т.е.
3
2
|X
0
| +
γ
g
2g + γ
g
2
1
R
2
0
> V.
Критерий ухода звезды из скопления даёт
Утверждение. Для того, чтобы обеспечить уход звезды из
поля скопления, т.е. обеспечить выполнение условия R → ∞ при
t → ∞, достаточно, чтобы в момент времени t = 0, выполнялись
следующие условия: 1) R
0
> 0, 2) X
0
Y
0
< 0, 3) ∃V > 0 : R≥R
0
+ V t,
∀t > 0.
Литература
1. Bok B.J. The stability of moving clusters // Harvard College Observ.
Circular. 1934. № 384. P. 1–41.
2. Ross D.J., Mennim A., Heggie D.C. Escape from a tidally limited
star cluster // Mon. Not. Astron. Soc. 1997. Vol. 284. P. 811–814.
3. Кутузов С.А., Олемской И.В., Осипков Л.П., Старков В.Н. Ма-
тематические методы исследования космических систем. СПб.:
КМУ физ. ф-та СПбГУ, 2003. С. 155–178.
126
Демьянов И.С.
Санкт-Петербургский государственный университет
Оптимизационные модели в задачах
распознавания популяций
Рекомендовано к публикации доцентом Иголкиным В.Н.
1. Введение. Рассматривается следующая задача. В простран-
стве R
n
заданы две популяции Ω
1
и Ω
2
с плотностями распределения
вероятностей, соответственно, f
1
и f
2
:
f
1
(x) ≥ 0, f
2
(x) ≥ 0,
R
n
f
1
(x)dx =
R
n
f
2
(x)dx = 1.
Будем предполагать, что функции f
1
и f
2
непрерывны на R
n
. Тре-
буется найти правило, по которому точка x ∈ Ω
1
∪ Ω
2
идентифици-
руется как точка из популяции Ω
1
или из популяции Ω
2
. Подобные
задачи возникают, например, в теории распознавания образов и в
Достарыңызбен бөлісу: |