Исследование численных методов решения нелинейной системы спроса и предложения энергетических ресурсов
- Авторы: Во В.Ч.1, Нойягдам С.2, Дрегля А.И.1, Сидоров Д.Н.1
-
Учреждения:
- Иркутский национальный исследовательский технический университет
- Иркутский национальный исследовательский технический университет, Институт математики Академии наук Хэнани
- Выпуск: Том 27, № 2 (2025)
- Страницы: 143-170
- Раздел: Математика
- Статья получена: 10.10.2025
- Статья одобрена: 10.10.2025
- Статья опубликована: 28.05.2025
- URL: https://journals.rcsi.science/2079-6900/article/view/324412
- ID: 324412
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В данном исследовании реализованы и оценены различные численные методы для решения нелинейной системы дифференциальных уравнений, моделирующей динамику спроса и предложения энергетических ресурсов. Использованы как одношаговые методы (ряд Тейлора, метод Рунге–Кутты), так и многошаговые методы (Адамса–Башфорта, метод прогноза–коррекции Адамса). Помимо стандартных методов четвёртого порядка, применялись также методы более высокого порядка, такие как метод Рунге–Кутты пятого порядка и метод ряда Тейлора шестого порядка. Кроме того, наряду с численными методами с фиксированным шагом, были реализованы и оценены методы с адаптивным шагом, включая явный метод Рунге–Кутты порядка 5(4) (RK45), явный метод Рунге–Кутты порядка 8(5,3) (DOP853), неявный метод Рунге–Кутты семейства Radau IIA порядка 5 (Radau), неявный метод на основе формул обратного дифференцирования (BDF), а также комбинированный метод Адамса/BDF с автоматическим переключением (LSODA). Полученные результаты показывают, что в рассмотренных случаях одношаговые методы были более эффективны, чем многошаговые, при отслеживании быстрых изменений системы, тогда как многошаговые методы требовали меньше времени на вычисления. Численные методы с адаптивным шагом продемонстрировали как гибкость, так и устойчивость. Посредством оценки и анализа численных решений, полученных различными методами, исследуются динамические характеристики и поведение системы.
Об авторах
Ван Чыонг Во
Иркутский национальный исследовательский технический университет
Email: votruong.90@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-2701-4775
аспирант, Иркутский национальный исследовательский технический университет
Россия, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83Самад Нойягдам
Иркутский национальный исследовательский технический университет, Институт математики Академии наук Хэнани
Email: snoei@hnas.ac.cn
ORCID iD: 0000-0002-2307-0891
к.ф.-м.н., профессор, Институт математики, Хэнаньская академия наук
КитайАлена Ивановна Дрегля
Иркутский национальный исследовательский технический университет
Email: adreglea@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5032-0665
к.ф.-м.н., доцент, старший научный сотрудник, Научно-исследовательский отдел
Россия, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83Денис Николаевич Сидоров
Иркутский национальный исследовательский технический университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: dsidorov@isem.irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-3131-1325
д.ф.-м.н., профессор РАН, главный научный со- трудник, Отдел прикладной математики
Россия, 664033, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130Список литературы
- Эльсгольц Л. Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. Москва: Наука, 1965. 424 с.
- Sidorov N., Sidorov D., Li Y. Basins of Attraction and Stability of Nonlinear Systems’ Equilibrium Points // Differential Equations and Dynamical Systems. 2023. Vol. 31, no. 2. P. 289–300. doi: 10.1007/s12591-019-00511-w
- Sun M., Tian L., Fu Y. An energy resources demand–supply system and its dynamical analysis // Chaos Solitons and Fractals. 2005. Vol. 32, no. 1. P. 168–180. doi: 10.1016/j.chaos.2005.10.085
- Sun M., Jia Q., Tian L. A new four-dimensional energy resources system and its linear feedback control // Chaos Solitons and Fractals. 2007. Vol 39, issue 1. P. 101–108. doi: 10.1016/j.chaos.2007.01.125
- Sun M., Tian L., Jia Q. Adaptive control and synchronization of a four-dimensional energy resources system with unknown parameters // Chaos Solitons and Fractals. 2009. Vol 39, no. 4. P. 1943–1949. doi: 10.1016/j.chaos.2007.06.117
- Vuik C., Vermolen F. J., van Gijzen M. B., Vuik M. J. Numerical Methods for Ordinary Differential Equations. TUDelft, Netherlands. 2023. 125 p. doi: 10.5074/t.2023.001
- Sun M., Tao Y., Wang X., Tian L. The model reference control for the four-dimensional energy supply-demand system // Applied Mathematical Modelling. 2011. Vol. 35, no. 10. P. 5165--5172. doi: 10.1016/j.apm.2011.04.016
- Huang C. F., Cheng K. H., Yan J. J. Robust chaos synchronization of four-dimensional energy resource systems subject to unmatched uncertainties // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2009. Vol. 14, no. 6. P. 2784–2792. doi: 10.1016/j.cnsns.2008.09.017
- Vo V. T., Noeiaghdam S., Sidorov D., Dreglea A., Wang L. Solving Nonlinear Energy Supply and Demand System Using Physics-Informed Neural Networks // Computation. 2025. Vol. 13, no. 1. P. 13. DOI:
- 10.3390/computation13010013
- Iyengar S. R. K., Jain R. K. Numerical Methods. New Age International Publishers, New Delhi. 2009. 315 p.
- Dormand J. R., Prince P. J. A Family of Embedded Runge-Kutta Formulae // Journal of Computational and Applied Mathematics. 1980. Vol. 6. P. 19–26. doi: 10.1016/0771-050X(80)90013-3
- Shampine L.W. Some Practical Runge-Kutta Formulas // Mathematics of Computation. 1986. Vol. 46. P. 135–150.
- Hairer E., Norsett S. P., Wanner G. Solving Ordinary Differential Equations I: Nonstiff Problems. Springer, Berlin Heidelberg. 2008. 528 p. doi: 10.1007/978-3-540-78862-1
- Hairer E., Wanner G. Solving Ordinary Differential Equations II: Stiff and DifferentialAlgebraic Problems. Springer, Berlin Heidelberg. 2002. 614 p.
- Byrne G. D., Hindmarsh A. C. A polyalgorithm for the numerical solution of ordinary differential equations // ACM Transactions on Mathematical Software. 1975. Vol. 1, no. 1. P. 71–96. doi: 10.1145/355626.355636
- Petzold L. Automatic selection of methods for solving stiff and nonstiff systems of ordinary differential equations // SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing. 1983. Vol. 4, issue 1. P. 136–148. doi: 10.1137/0904010.
- Ayars E. Computational Physics With Python. California State University, Chico, California. 2013. 186 p.
- SciPy Reference [Электронный ресурс] : SciPy Documentation. — URL: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/integrate.html (дата обращения: 03.02.2025).
- Butcher J. C. Numerical Methods for Ordinary Differential Equations. John Wiley & Sons Ltd, England. 2008. 463 p.
- Chapra S. C., Canale R. P. Numerical Methods for Engineers, eighth edition. McGrawHill Education, New York. 2021. 988 p.
- Novak K. Numerical Methods for Scientific Computing. Equal Share Press, Virginia. 2022. 706 p.
Дополнительные файлы




