解微分方程组的Adams预测校正算法的改进方法

针对Adams预测校正算法求解微分方程组作了改进.算法的主要改进之处是在校正环节用已经计算出来的"新值"取代"旧值".最后,基于提出的改进方法和传统的Adams预测校正算法对同一微分方程组问题作了数值比较实验.数值实验结果表明改进的算法与传统的Adams预测校正算法的计算量一样,但精度大大提高.

分数阶系统状态空间描述的数值算法

利用Gr櫣nwald＿Letnicov分数微积分定义计算分数微积分的数值解,计算精度仅为1阶,不能满足快速收敛性要求.给出并证明了分数阶微积分的高阶近似所应满足的条件,并在此基础上推导出分数阶线性定常系统状态空间描述的数值计算公式.本法不但公式简单易编程,而且具有计算精度高、运算速度快等优点.给出一个粘弹性动态系统的仿真实例,验证了其有效性.