Günter Bärwolff Numerik für Ingenieure, Physiker und Informatiker 3. Auflage Numerik für Ingenieure, Physiker und Informatiker Günter Bärwolff Numerik für Ingenieure, Physiker und Informatiker 3. Auflage Günter Bärwolff Institut für Mathematik Technische Universität Berlin Berlin, Deutschland ISBN 978-3-662-61733-5 ISBN 978-3-662-61734-2 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-662-61734-2 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. © Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2007, 2016, 2020 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von allgemein beschreibenden Bezeichnungen, Marken, Unternehmensnamen etc. in diesem Werk bedeutet nicht, dass diese frei durch jedermann benutzt werden dürfen. Die Berechtigung zur Benutzung unterliegt, auch ohne gesonderten Hinweis hierzu, den Regeln des Markenrechts. Die Rechte des jeweiligen Zeicheninhabers sind zu beachten. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag, noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Der Verlag bleibt im Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutionsadressen neutral. Planung/Lektorat: Andreas Rüdinger Springer Spektrum ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer-Verlag GmbH, DE und ist ein Teil von Springer Nature. Die Anschrift der Gesellschaft ist: Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, Germany Vorwort zur 3. Auflage In der vorliegenden dritten Auflage dieses Lehrbuchs ist mit der numerischen Lösung stochastischer Differentialgleichungen ein neues Kapitel hinzu gefügt worden. Diese Thematik ist heute in vielen Disziplinen von Interesse, da in den meisten mathematischen Modellen mit Differentialgleichungen neben deterministischen Anteilen auch zufällige Einflüsse berücksichtigt werden müssen. Zum Teil, weil bestimmte Modellparameter mit zufälligen Störungen überlagert sind, oder weil bestimmte Prozesse auch durch zufällige Einflüsse angetrieben werden. Dabei mussten auch einige recht theoretische mathematische Grundlagen der Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie bereit gestellt werden, was mit einem Anhang zu dieser Thematik realisiert wurde. Allerdings habe ich versucht, das benötigte Instrumentarium durch geeignete Beispiele fassbar zu machen. Fehler der vorangegangenen Auflagen habe ich korrigiert und an einigen Stellen Ergänzungen aufgrund von Hinweisen durch Leser vorgenommen. Die Thematik der Lösung nichtlinearer Gleichungssysteme durch einen Abschnitt zur Lösung von Gleichungssystemen aus der nichtlinearen Optimierung, z. B. SQP-Methoden, ergänzt. Für die sehr sorgfältige und hilfreiche Durchsicht des Manuskripts bin ich meinem Kollegen Dr. Richard Pincus und meinen ehemaligen Studenten Dominique Walentiny und Jan Zawallich dankbar. Herrn Dr. Andreas Rüdinger danke ich für die Anregung zu einer dritten Auflage und die wiederum angenehme und produktive Zusammenarbeit. Berlin Günter Bärwolff März 2020 V Vorwort zur 2. Auflage Mit der zweiten Auflage dieses Numerik-Buches wurde vom Verlag die Möglichkeit eingeräumt, den Umfang um ca. 30 Seiten zu erweitern. Ich habe mich entschlossen, diesen Raum für Hinzunahme der Themen Numerik von Erhaltungsgleichungen (hyperbolischen Differentialgleichungen erster Ordnung) und Singulärwertzerlegung (singular value decomposition/SVD) zu nutzen. Hyperbolische Differentialgleichungen deshalb, weil diese in vielen NumerikBüchern gegenüber den elliptischen und parabolischen Gleichung zu kurz kommen. Die SVD ist ein sehr mächtiges Werkzeug in vielen Bereichen der angewandten Mathematik und den Natur- und Ingenieurwissenschaften. Deshalb wird sie in der vorliegenden zweiten Auf- lage beschrieben. Selbstverständlich habe ich mich bemüht, kleinere Fehler der ersten Auflage zu beheben und an einigen Stellen erforderliche Ergänzungen vorzunehmen. Herrn Dr. Andreas Rüdinger und Frau Barbara Lühker danke ich für die traditionell gute Zusammenarbeit. Berlin Günter Bärwolff Juni 2015 VII Vorwort In den unterschiedlichsten natur- und ingenieurwissenschaftlichen Disziplinen sind numerische Lösungsmethoden in der täglichen Arbeit unverzichtbar. Egal, ob es sich z. B. um die Steuerung von Maschinen und Anlagen, die Optimierung von Prozessen, das optimale Design von Karosserien und Flugkörpern handelt. Es sind Aufgaben, wie die Berechnung von Integralen, die Lösung von linearen und nichtlinearen algebraischen Gleichungen, die Lösung gewöhnlicher oder partieller Differentialgleichungen, numerisch zu bewältigen. Gründe hierfür sind zum einen fehlende analytische Lösungen. Auch im Fall des Vorhandenseins analytischer Lösungen, die sehr aufwendig zu erhalten sind, ist oft der Weg der numerischen Lösung effizienter, z. B. bei der Integralberechnung. In der Strömungsmechanik, Elektrodynamik und der theoretischen Chemie haben sich z. B. mit der „Computational Fluid Dynamics“ (CFD), der „Computational Electrodynamics“ und der „Computational Chemistry“ Disziplinen entwickelt, die eine sehr intensive Numerik erfordern. In der Mikroelektronik ist die numerische Simulation unverzichtbar für die Entwicklung hochintegrierter Bauelemente. Anspruchsvolle und teure Experimente im Windkanal, im Weltraum oder im Labor werden heute durch numerische Experimente vorbereitet. Dabei werden die Ergebnisse von numerischen Experimenten als wesentliche Entscheidungshilfe für den Aufbau und die Konzeption von Labor-Experimenten benutzt. Auch wenn bei praktischen Aufgabenstellungen mathematische Nachweise der Existenz und Eindeutigkeit von Lösungen oder Konvergenznachweise von numerischen Verfahren noch nicht erbracht worden sind, kommen numerische Lösungsmethoden zum Einsatz. Zur Validierung der numerischen Lösungsverfahren werden in diesen Fällen Aufgaben gelöst, deren exakte Lösung bekannt ist, oder von denen Mess- ergebnisse vorliegen. Der Vergleich der numerischen Lösung mit der analytischen oder mit experimentellen Daten entscheidet dann über die Eignung der numerischen Lösungs- methode für eine entsprechende Aufgabenklasse. Auch wenn man in der Mathematik nach Verfahren sucht, um lokale oder globale Extrema zu finden oder zu berechnen, ist es in der Praxis oft schon wünschenswert, bei der Suche nach einem Minimum eines Funktionals prozentuale Verkleinerungen IX X Vorwort von Funktionalwerten zu erzielen, ohne sicher zu sein, sich mit der Methode einem Minimum zu nähern. Denkt man hier beim Funktional an einen Widerstandsbeiwert eines Flugzeuges, dann kann die Verkleinerung des Wertes um wenige Prozent oder Pro- mille gewaltige Treibstoffeinsparungen zur Folge haben. Da die Computeralgebrasysteme (MATLAB*®, Octave*®, Mathematica*® etc.) heute dem Ingenieur und Naturwissenschaftler als moderne leistungsfähige „Taschen- rechner“ dienen, soll das vorliegende Buch einen Beitrag zur produktiven Nutzung dieser Werkzeuge bei der Implementierung der behandelten Methoden leisten. Obwohl es im Rahmen dieses Buches unmöglich ist, die zum Teil sehr ausgefeilten Methoden der numerischen Mathematik erschöpfend zu beschreiben und zu begründen, sollen nachfolgend einige grundlegenden numerischen Methoden aus unterschiedlichen Bereichen erläutert werden. Für die behandelten numerischen Methoden werden jeweils Programme bzw. Programmfragmente angegeben, so dass der Leser auch angeregt bzw. in die Lage versetzt wird, numerische Algorithmen auf dem Computer zu implementieren und zur Lösung konkreter Aufgabenstellungen zu verwenden. Bei den dabei angegebenen Programmen ging es vorwiegend um Lesbarkeit, d. h. um die Wiedererkennung der jeweiligen implementierten Methode. Die Funktions- tüchtigkeit der Programme wurde überprüft, so dass sie vom Leser als Grundlage für die weitere Nutzung verwendet werden können. Es ging nicht um jeden Preis um „optimale“ Programme, sondern hauptsächlich darum, die dargelegten Methoden in der Praxis auf dem Rechner in Aktion besser zu verstehen, weil Numerik als Trockenübung ohne numerische Experimente auf dem Rechner dem angewandt arbeitenden Physiker oder Ingenieur nicht wirklich etwas nützt. Im Buch sind sämtlich Octave-Programme angegeben, die sich nur marginal von MATLAB-Programmen unterscheiden. Die in den folgenden Kapiteln behandelten Schwerpunkte sind miteinander verzahnt, d. h. z. B., dass man bei der numerischen Lösung partieller Differentialgleichungen oder der Lösung nichtlinearer Gleichungssysteme im Rahmen von Iterationen lineare Gleichungssysteme zu lösen hat. Zur Lösung großer Matrixeigenwertprobleme, die z. B. im Bauingenieurwesen, der Festkörperphysik oder der physikalischen Chemie vorkommen, braucht man spezielle Matrixzerlegungen, die auch bei der Auswertung von Experimenten und der Berechnung von Ausgleichskurven Anwendung finden. Bei komplexen technischen Aufgabenstellungen wie z. B. dem Entwurf und der Konstruktion eines Autos oder einer Werkzeugmaschine spielen alle behandelten Problemstellungen eine Rolle. Für Festigkeitsuntersuchungen sind Randwertprobleme partieller Differentialgleichungen und Eigenwertprobleme zu lösen, Schwingungsunter- suchungen erfordern die Lösung großer Systeme gewöhnlicher Differentialgleichungen. Die Berechnung integraler Beiwerte erfolgt mit der numerischen Integration. Erforder- liche Frequenzanalysen sind mit der diskreten Fourier-Analyse durchzuführen. Die behandelten Problemstellungen sind nicht nur für die klassischen Ingenieurdisziplinen oder die Naturwissenschaften, sondern in beträchtlichem Maße auch für die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften einschließlich der Informatik von zunehmender Bedeutung. Vorwort XI Herrn Dr. Andreas Rüdinger als verantwortlichen Lektor möchte ich zum einen für die Anregung zu diesem Lehrbuch und zum anderen für die problemlose Zusammen- arbeit von der Vertragsentstehung bis zum fertigen Buch meinen Dank aussprechen. Ins- besondere in der Endphase der Fertigstellung des Manuskripts war die unkomplizierte Zusammenarbeit mit Frau Barbara Lühker hilfreich. Zu guter Letzt möchte ich Frau Gabriele Graichen, die die vielen Grafiken auf dem Computer erstellt hat, für die effiziente Zusammenarbeit herzlich danken, ohne die das Buch nicht möglich gewesen wäre. Berlin Günter Bärwolff Juni 2006 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Zahldarstellung und Fehlertypen bei numerischen Rechnungen ....... 1 1.2 Fehlerverstärkung und -fortpflanzung bei Rechenoperationen ........ 8 1.3 Hilfsmittel der linearen Algebra zur Fehlerabschätzung ............. 13 1.4 Fehlerabschätzungen bei linearen Gleichungssystemen ............. 16 1.5 Fehlerverstärkung bei Funktionen mit mehreren Einflussgrößen ...... 18 1.6 Relative Kondition und Konditionszahl einer Matrix A .............. 20 1.7 Aufgaben ................................................. 21 2 Direkte Verfahren zur Lösung linearer Gleichungssysteme ............. 23 2.1 Vorbemerkungen ........................................... 23 2.2 Das Gauß’sche Eliminationsverfahren ........................... 24 2.3 Matrixzerlegungen .......................................... 29 2.4 Gleichungssysteme mit tridiagonalen Matrizen .................... 39 2.5 Programmpakete zur Lösung linearer Gleichungssysteme ........... 42 2.6 Aufgaben ................................................. 43 3 Überbestimmte lineare Gleichungssysteme .......................... 45 3.1 Vorbemerkungen ........................................... 45 3.2 Die QR-Zerlegung .......................................... 47 3.3 Allgemeine lineare Ausgleichsprobleme ......................... 55 3.4 Singulärwertzerlegung ....................................... 64 3.5 Aufgaben ................................................. 76 4 Matrix-Eigenwertprobleme ....................................... 79 4.1 Problembeschreibung und algebraische Grundlagen ................ 79 4.2 Von-Mises-Vektoriteration .................................... 86 4.3 QR-Verfahren .............................................. 90 4.4 Transformation auf Hessenberg- bzw. Tridiagonal-Form ............ 93 4.5 Anwendung des QR-Verfahrens auf Hessenberg-Matrizen ........... 98 XIII