【摘 要】
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<正>1引言对于一阶常微分方程y′=f(t,y).(1)的数值解法,目前常用的主要有两类方法:单步法和线性多步法(Linear Multistep Methods,LMM).大家所熟知的Runge-Kutta(RK)法即属
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<正>1引言对于一阶常微分方程y′=f(t,y).(1)的数值解法,目前常用的主要有两类方法:单步法和线性多步法(Linear Multistep Methods,LMM).大家所熟知的Runge-Kutta(RK)法即属于单步法,线性多步法主要指Adams Bashforth-Moulton预估-校正公式.由于RK法在每一次迭代过程中需要对f(t,y)多次求值,求值的次数与RK法的级数和阶数有关[1],计算工作量比较大,其适合用在f(t,y)为简单函数的微分方程中.与RK法不同的是,Adams预估-校正法在每个积分步中,只
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