1 線形多段法と次数
定義 1.1. k ∈ N ≥ 1 k\in\NN k ∈ N ≥ 1 とし、実数α 0 , … , α k , β 0 , … , β k \alpha_0,\dots,\alpha_k,\beta_0,\dots,\beta_k α 0 , … , α k , β 0 , … , β k がα k = 1 \alpha_k=1 α k = 1 を満たすとする。
係数の組( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) (\alpha_0,\dots,\alpha_k;\beta_0,\dots,\beta_k) ( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) をk k k 段の 線形多段法 (linear multistep method ) といい、
ρ ( ζ ) : = ∑ j = 0 k α j ζ j , σ ( ζ ) : = ∑ j = 0 k β j ζ j \rho(\zeta):=\sum_{j=0}^k\alpha_j\zeta^j,\qquad\sigma(\zeta):=\sum_{j=0}^k\beta_j\zeta^j ρ ( ζ ) := j = 0 ∑ k α j ζ j , σ ( ζ ) := j = 0 ∑ k β j ζ j
をそれぞれ線形多段法の 第一特性多項式 (first characteristic polynomial ) 、第二特性多項式 (second characteristic polynomial ) という。β k = 0 \beta_k=0 β k = 0 のとき線形多段法は 陽的 (explicit ) であるといい、β k ≠ 0 \beta_k\ne0 β k = 0 のとき 陰的 (implicit ) であるという。
d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 とし、I ⊆ R I\subseteq\R I ⊆ R を開区間、f : I × R d → R d f\colon I\times\R^d\to\R^d f : I × R d → R d を連続写像とする。t 0 ∈ I t_0\in I t 0 ∈ I とh > 0 h>0 h > 0 を取り、t n : = t 0 + n h t_n:=t_0+nh t n := t 0 + nh と置き、t k − 1 ∈ I t_{k-1}\in I t k − 1 ∈ I とする。y 0 , … , y k − 1 ∈ R d y_0,\dots,y_{k-1}\in\R^d y 0 , … , y k − 1 ∈ R d を取る。n ∈ N ≥ 0 n\in\N n ∈ N ≥ 0 について、y n , … , y n + k − 1 y_n,\dots,y_{n+k-1} y n , … , y n + k − 1 が定まり、t n + k ∈ I t_{n+k}\in I t n + k ∈ I であり、v ∈ R d v\in\R^d v ∈ R d についての方程式
v + ∑ j = 0 k − 1 α j y n + j = h β k f ( t n + k , v ) + h ∑ j = 0 k − 1 β j f ( t n + j , y n + j ) v+\sum_{j=0}^{k-1}\alpha_jy_{n+j}=h\beta_kf(t_{n+k},v)+h\sum_{j=0}^{k-1}\beta_jf(t_{n+j},y_{n+j}) v + j = 0 ∑ k − 1 α j y n + j = h β k f ( t n + k , v ) + h j = 0 ∑ k − 1 β j f ( t n + j , y n + j )
がただ一つの解をもつとき、その解をy n + k y_{n+k} y n + k とする。y 0 , … , y k − 1 y_0,\dots,y_{k-1} y 0 , … , y k − 1 を 開始値 (starting values ) といい、こうして定まるy n y_n y n を線形多段法の近似値という。y n + k y_{n+k} y n + k が定まるとき、f m : = f ( t m , y m ) f_m:=f(t_m,y_m) f m := f ( t m , y m ) と書くと∑ j = 0 k α j y n + j = h ∑ j = 0 k β j f n + j \sum_{j=0}^k\alpha_jy_{n+j}=h\sum_{j=0}^k\beta_jf_{n+j} ∑ j = 0 k α j y n + j = h ∑ j = 0 k β j f n + j である。
定義 1.2. k k k 段の線形多段法( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) (\alpha_0,\dots,\alpha_k;\beta_0,\dots,\beta_k) ( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) を取る。
d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 とし、R d \R^d R d にノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ を固定する。t 0 < T t_0<T t 0 < T とし、J ⊇ [ t 0 , T ] J\supseteq[t_0,T] J ⊇ [ t 0 , T ] を開区間、y : J → R d y\colon J\to\R^d y : J → R d をC 1 C^1 C 1 級写像とする。0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k 0<h\le(T-t_0)/k 0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k とt ∈ [ t 0 , T − k h ] t\in[t_0,T-kh] t ∈ [ t 0 , T − k h ] に対して
d h ( t ) : = ∑ j = 0 k α j y ( t + j h ) − h ∑ j = 0 k β j y ′ ( t + j h ) d_h(t):=\sum_{j=0}^k\alpha_jy(t+jh)-h\sum_{j=0}^k\beta_jy'(t+jh) d h ( t ) := j = 0 ∑ k α j y ( t + j h ) − h j = 0 ∑ k β j y ′ ( t + j h )
を、y y y の点t t t 、刻みh h h における 局所欠陥 (local defect ) という。
0 0 : = 1 0^0:=1 0 0 := 1 として
C 0 : = ∑ j = 0 k α j , C q : = ∑ j = 0 k α j j q q ! − ∑ j = 0 k β j j q − 1 ( q − 1 ) ! ( q ∈ N ≥ 1 ) C_0:=\sum_{j=0}^k\alpha_j,\qquad C_q:=\sum_{j=0}^k\frac{\alpha_jj^q}{q!}-\sum_{j=0}^k\frac{\beta_jj^{q-1}}{(q-1)!}\quad(q\in\NN) C 0 := j = 0 ∑ k α j , C q := j = 0 ∑ k q ! α j j q − j = 0 ∑ k ( q − 1 )! β j j q − 1 ( q ∈ N ≥ 1 )
と置く。
任意のd ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 、R d \R^d R d の任意のノルム、任意のt 0 < T t_0<T t 0 < T 、[ t 0 , T ] [t_0,T] [ t 0 , T ] を含む任意の開区間J J J と任意のy ∈ C 1 ( J ; R d ) y\in C^1(J;\R^d) y ∈ C 1 ( J ; R d ) について
lim h → + 0 sup { ∥ d h ( t ) ∥ h ∣ t ∈ [ t 0 , T − k h ] } = 0 \lim_{h\to+0}\sup\Bigl\{\frac{\|d_h(t)\|}{h}\ \Big|\ t\in[t_0,T-kh]\Bigr\}=0 h → + 0 lim sup { h ∥ d h ( t ) ∥ t ∈ [ t 0 , T − k h ] } = 0
が成り立つとき、線形多段法は 整合的 (consistent ) であるという。
p ∈ N ≥ 1 p\in\NN p ∈ N ≥ 1 とする。任意のd ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 、R d \R^d R d の任意のノルム、任意のt 0 < T t_0<T t 0 < T 、[ t 0 , T ] [t_0,T] [ t 0 , T ] を含む任意の開区間J J J と任意のy ∈ C p + 1 ( J ; R d ) y\in C^{p+1}(J;\R^d) y ∈ C p + 1 ( J ; R d ) に対して、C ≥ 0 C\ge0 C ≥ 0 が存在し、0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k 0<h\le(T-t_0)/k 0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k とt ∈ [ t 0 , T − k h ] t\in[t_0,T-kh] t ∈ [ t 0 , T − k h ] を満たす任意のh , t h,t h , t について∥ d h ( t ) ∥ ≤ C h p + 1 \|d_h(t)\|\le Ch^{p+1} ∥ d h ( t ) ∥ ≤ C h p + 1 が成り立つとき、線形多段法の 次数 (order ) はp p p 以上であるという。次数がp p p 以上でありp + 1 p+1 p + 1 以上でないとき、次数はp p p であるという。
次数がp p p でありσ ( 1 ) ≠ 0 \sigma(1)\ne0 σ ( 1 ) = 0 であるとき、C p + 1 / σ ( 1 ) C_{p+1}/\sigma(1) C p + 1 / σ ( 1 ) を線形多段法の 誤差定数 (error constant ) という。
補題 1.3. k k k 段の線形多段法を取り、C 0 , C 1 , … C_0,C_1,\dots C 0 , C 1 , … を定義 1.2 (2) の係数とする。
q ∈ N ≥ 1 q\in\NN q ∈ N ≥ 1 とし、
K q : = ∑ j = 0 k ( ∣ α j ∣ j q + 1 ( q + 1 ) ! + ∣ β j ∣ j q q ! ) K_q:=\sum_{j=0}^k\Bigl(\frac{|\alpha_j|j^{q+1}}{(q+1)!}+\frac{|\beta_j|j^q}{q!}\Bigr) K q := j = 0 ∑ k ( ( q + 1 )! ∣ α j ∣ j q + 1 + q ! ∣ β j ∣ j q )
と置く。d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 とし、R d \R^d R d にノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ を固定する。t 0 < T t_0<T t 0 < T とし、J ⊇ [ t 0 , T ] J\supseteq[t_0,T] J ⊇ [ t 0 , T ] を開区間、y ∈ C q + 1 ( J ; R d ) y\in C^{q+1}(J;\R^d) y ∈ C q + 1 ( J ; R d ) 、M : = max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ( q + 1 ) ( τ ) ∥ M:=\max_{\tau\in[t_0,T]}\|y^{(q+1)}(\tau)\| M := max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ( q + 1 ) ( τ ) ∥ とする。このとき、0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k 0<h\le(T-t_0)/k 0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k とt ∈ [ t 0 , T − k h ] t\in[t_0,T-kh] t ∈ [ t 0 , T − k h ] を満たす任意のh , t h,t h , t について
∥ d h ( t ) − ∑ i = 0 q C i h i y ( i ) ( t ) ∥ ≤ K q M h q + 1 \Bigl\|d_h(t)-\sum_{i=0}^qC_ih^iy^{(i)}(t)\Bigr\|\le K_qMh^{q+1} d h ( t ) − i = 0 ∑ q C i h i y ( i ) ( t ) ≤ K q M h q + 1
が成り立つ。
i ∈ N ≥ 0 i\in\N i ∈ N ≥ 0 、s ∈ R s\in\R s ∈ R とし、y ( τ ) : = ( τ − s ) i y(\tau):=(\tau-s)^i y ( τ ) := ( τ − s ) i (τ ∈ R \tau\in\R τ ∈ R )とする。任意のh > 0 h>0 h > 0 について∑ j = 0 k α j y ( s + j h ) − h ∑ j = 0 k β j y ′ ( s + j h ) = i ! C i h i \sum_{j=0}^k\alpha_jy(s+jh)-h\sum_{j=0}^k\beta_jy'(s+jh)=i!\,C_ih^i ∑ j = 0 k α j y ( s + j h ) − h ∑ j = 0 k β j y ′ ( s + j h ) = i ! C i h i である。
証明. (1) を示す。0 ≤ j ≤ k 0\le j\le k 0 ≤ j ≤ k とすると[ t , t + j h ] ⊆ [ t 0 , T ] [t,t+jh]\subseteq[t_0,T] [ t , t + j h ] ⊆ [ t 0 , T ] である。§E20.27 補題 1.5 (1) を、y y y とr = q r=q r = q 、展開点t t t 、増分j h jh j h に適用し、y ′ y' y ′ とr = q − 1 r=q-1 r = q − 1 、同じ展開点と増分に適用すると
∥ y ( t + j h ) − ∑ i = 0 q ( j h ) i i ! y ( i ) ( t ) ∥ ≤ ( j h ) q + 1 ( q + 1 ) ! M , ∥ y ′ ( t + j h ) − ∑ i = 1 q ( j h ) i − 1 ( i − 1 ) ! y ( i ) ( t ) ∥ ≤ ( j h ) q q ! M \Bigl\|y(t+jh)-\sum_{i=0}^q\frac{(jh)^i}{i!}y^{(i)}(t)\Bigr\|\le\frac{(jh)^{q+1}}{(q+1)!}M,\qquad
\Bigl\|y'(t+jh)-\sum_{i=1}^q\frac{(jh)^{i-1}}{(i-1)!}y^{(i)}(t)\Bigr\|\le\frac{(jh)^q}{q!}M y ( t + j h ) − i = 0 ∑ q i ! ( j h ) i y ( i ) ( t ) ≤ ( q + 1 )! ( j h ) q + 1 M , y ′ ( t + j h ) − i = 1 ∑ q ( i − 1 )! ( j h ) i − 1 y ( i ) ( t ) ≤ q ! ( j h ) q M である。C i C_i C i の定義により
∑ j = 0 k α j ∑ i = 0 q ( j h ) i i ! y ( i ) ( t ) − h ∑ j = 0 k β j ∑ i = 1 q ( j h ) i − 1 ( i − 1 ) ! y ( i ) ( t ) = ∑ i = 0 q C i h i y ( i ) ( t ) \sum_{j=0}^k\alpha_j\sum_{i=0}^q\frac{(jh)^i}{i!}y^{(i)}(t)-h\sum_{j=0}^k\beta_j\sum_{i=1}^q\frac{(jh)^{i-1}}{(i-1)!}y^{(i)}(t)=\sum_{i=0}^qC_ih^iy^{(i)}(t) j = 0 ∑ k α j i = 0 ∑ q i ! ( j h ) i y ( i ) ( t ) − h j = 0 ∑ k β j i = 1 ∑ q ( i − 1 )! ( j h ) i − 1 y ( i ) ( t ) = i = 0 ∑ q C i h i y ( i ) ( t ) であるから、第一の評価に∣ α j ∣ |\alpha_j| ∣ α j ∣ を、第二の評価にh ∣ β j ∣ h|\beta_j| h ∣ β j ∣ を掛けてj j j について加えると主張を得る。
(2) を示す。y ( s + j h ) = j i h i y(s+jh)=j^ih^i y ( s + j h ) = j i h i であり、i ≥ 1 i\ge1 i ≥ 1 ならばy ′ ( s + j h ) = i j i − 1 h i − 1 y'(s+jh)=ij^{i-1}h^{i-1} y ′ ( s + j h ) = i j i − 1 h i − 1 、i = 0 i=0 i = 0 ならばy ′ = 0 y'=0 y ′ = 0 である。これを代入すると左辺はi = 0 i=0 i = 0 でC 0 C_0 C 0 、i ≥ 1 i\ge1 i ≥ 1 でh i ( ∑ j α j j i − i ∑ j β j j i − 1 ) = i ! C i h i h^i\bigl(\sum_j\alpha_jj^i-i\sum_j\beta_jj^{i-1}\bigr)=i!\,C_ih^i h i ( ∑ j α j j i − i ∑ j β j j i − 1 ) = i ! C i h i である。▨
命題 1.4. k k k 段の線形多段法を取り、ρ , σ \rho,\sigma ρ , σ をその特性多項式、C 0 , C 1 , … C_0,C_1,\dots C 0 , C 1 , … を定義 1.2 (2) の係数とする。C 0 = ρ ( 1 ) C_0=\rho(1) C 0 = ρ ( 1 ) 、C 1 = ρ ′ ( 1 ) − σ ( 1 ) C_1=\rho'(1)-\sigma(1) C 1 = ρ ′ ( 1 ) − σ ( 1 ) である。
線形多段法が整合的であることと、次数が1 1 1 以上であることと、ρ ( 1 ) = 0 \rho(1)=0 ρ ( 1 ) = 0 かつρ ′ ( 1 ) = σ ( 1 ) \rho'(1)=\sigma(1) ρ ′ ( 1 ) = σ ( 1 ) であることは同値である。
p ∈ N ≥ 1 p\in\NN p ∈ N ≥ 1 とする。次数がp p p 以上であることとC 0 = ⋯ = C p = 0 C_0=\dots=C_p=0 C 0 = ⋯ = C p = 0 は同値である。次数がp p p であることと、C 0 = ⋯ = C p = 0 C_0=\dots=C_p=0 C 0 = ⋯ = C p = 0 かつC p + 1 ≠ 0 C_{p+1}\ne0 C p + 1 = 0 であることは同値である。
p ∈ N ≥ 1 p\in\NN p ∈ N ≥ 1 とし、次数がp p p 以上であるとする。d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 、R d \R^d R d のノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ 、t 0 < T t_0<T t 0 < T 、開区間J ⊇ [ t 0 , T ] J\supseteq[t_0,T] J ⊇ [ t 0 , T ] を取り、y ∈ C p + 2 ( J ; R d ) y\in C^{p+2}(J;\R^d) y ∈ C p + 2 ( J ; R d ) 、M : = max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ( p + 2 ) ( τ ) ∥ M:=\max_{\tau\in[t_0,T]}\|y^{(p+2)}(\tau)\| M := max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ( p + 2 ) ( τ ) ∥ とする。0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k 0<h\le(T-t_0)/k 0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k とt ∈ [ t 0 , T − k h ] t\in[t_0,T-kh] t ∈ [ t 0 , T − k h ] を満たす任意のh , t h,t h , t について
∥ d h ( t ) − C p + 1 h p + 1 y ( p + 1 ) ( t ) ∥ ≤ K p + 1 M h p + 2 \bigl\|d_h(t)-C_{p+1}h^{p+1}y^{(p+1)}(t)\bigr\|\le K_{p+1}Mh^{p+2} d h ( t ) − C p + 1 h p + 1 y ( p + 1 ) ( t ) ≤ K p + 1 M h p + 2
が成り立つ。ここでK p + 1 K_{p+1} K p + 1 は補題 1.3 (1) の定数である。
証明. C 0 = ρ ( 1 ) C_0=\rho(1) C 0 = ρ ( 1 ) は定義であり、C 1 = ∑ j α j j − ∑ j β j = ρ ′ ( 1 ) − σ ( 1 ) C_1=\sum_j\alpha_jj-\sum_j\beta_j=\rho'(1)-\sigma(1) C 1 = ∑ j α j j − ∑ j β j = ρ ′ ( 1 ) − σ ( 1 ) である。i ∈ N ≥ 0 i\in\N i ∈ N ≥ 0 とし、d = 1 d=1 d = 1 、t 0 = 0 t_0=0 t 0 = 0 、T = k T=k T = k 、J = R J=\R J = R 、y ( τ ) : = τ i y(\tau):=\tau^i y ( τ ) := τ i とすると、補題 1.3 (2) により0 < h ≤ 1 0<h\le1 0 < h ≤ 1 についてd h ( 0 ) = i ! C i h i d_h(0)=i!\,C_ih^i d h ( 0 ) = i ! C i h i である。
(2) を示す。C 0 = ⋯ = C p = 0 C_0=\dots=C_p=0 C 0 = ⋯ = C p = 0 ならば、補題 1.3 (1) をq = p q=p q = p として適用すると∥ d h ( t ) ∥ ≤ K p M h p + 1 \|d_h(t)\|\le K_pMh^{p+1} ∥ d h ( t ) ∥ ≤ K p M h p + 1 であり、次数はp p p 以上である。逆に次数がp p p 以上であるとし、0 ≤ i ≤ p 0\le i\le p 0 ≤ i ≤ p とする。上のy ( τ ) = τ i y(\tau)=\tau^i y ( τ ) = τ i に次数の定義のC C C を取ると、0 < h ≤ 1 0<h\le1 0 < h ≤ 1 についてi ! ∣ C i ∣ h i ≤ C h p + 1 i!\,|C_i|h^i\le Ch^{p+1} i ! ∣ C i ∣ h i ≤ C h p + 1 であり、∣ C i ∣ ≤ C h p + 1 − i / i ! |C_i|\le Ch^{p+1-i}/i! ∣ C i ∣ ≤ C h p + 1 − i / i ! の右辺はh → + 0 h\to+0 h → + 0 で0 0 0 に収束するからC i = 0 C_i=0 C i = 0 である。次数がp p p であることについての主張は、この同値をp p p とp + 1 p+1 p + 1 に用いると従う。
(1) を示す。(2) により、次数が1 1 1 以上であることとC 0 = C 1 = 0 C_0=C_1=0 C 0 = C 1 = 0 は同値であり、これはρ ( 1 ) = 0 \rho(1)=0 ρ ( 1 ) = 0 かつρ ′ ( 1 ) = σ ( 1 ) \rho'(1)=\sigma(1) ρ ′ ( 1 ) = σ ( 1 ) と同値である。
C 0 = C 1 = 0 C_0=C_1=0 C 0 = C 1 = 0 とし、d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 、R d \R^d R d のノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ 、t 0 < T t_0<T t 0 < T 、開区間J ⊇ [ t 0 , T ] J\supseteq[t_0,T] J ⊇ [ t 0 , T ] 、y ∈ C 1 ( J ; R d ) y\in C^1(J;\R^d) y ∈ C 1 ( J ; R d ) を取る。A : = ∑ j = 0 k j ∣ α j ∣ + ∑ j = 0 k ∣ β j ∣ A:=\sum_{j=0}^kj|\alpha_j|+\sum_{j=0}^k|\beta_j| A := ∑ j = 0 k j ∣ α j ∣ + ∑ j = 0 k ∣ β j ∣ と置く。[ t 0 , T ] [t_0,T] [ t 0 , T ] は§E2.9 定理 4.3 によりコンパクトであるから、§E2.9 定理 5.1 によりy ′ y' y ′ は[ t 0 , T ] [t_0,T] [ t 0 , T ] 上で一様連続である。ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 を取り、s , s ′ ∈ [ t 0 , T ] s,s'\in[t_0,T] s , s ′ ∈ [ t 0 , T ] が∣ s − s ′ ∣ < δ |s-s'|<\delta ∣ s − s ′ ∣ < δ を満たすならば∥ y ′ ( s ) − y ′ ( s ′ ) ∥ < ε \|y'(s)-y'(s')\|<\varepsilon ∥ y ′ ( s ) − y ′ ( s ′ ) ∥ < ε であるδ > 0 \delta>0 δ > 0 を取る。0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k 0<h\le(T-t_0)/k 0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k 、k h < δ kh<\delta k h < δ 、t ∈ [ t 0 , T − k h ] t\in[t_0,T-kh] t ∈ [ t 0 , T − k h ] とし、0 ≤ j ≤ k 0\le j\le k 0 ≤ j ≤ k とすると[ t , t + j h ] ⊆ [ t 0 , T ] [t,t+jh]\subseteq[t_0,T] [ t , t + j h ] ⊆ [ t 0 , T ] である。x ( τ ) : = y ( τ ) − τ y ′ ( t ) x(\tau):=y(\tau)-\tau y'(t) x ( τ ) := y ( τ ) − τ y ′ ( t ) (τ ∈ J \tau\in J τ ∈ J )はC 1 C^1 C 1 級でありx ′ ( τ ) = y ′ ( τ ) − y ′ ( t ) x'(\tau)=y'(\tau)-y'(t) x ′ ( τ ) = y ′ ( τ ) − y ′ ( t ) であるから、§E20.27 補題 1.5 (1) をx x x とr = 0 r=0 r = 0 、展開点t t t 、増分j h jh j h に適用すると∥ y ( t + j h ) − y ( t ) − j h y ′ ( t ) ∥ ≤ j h ε \|y(t+jh)-y(t)-jhy'(t)\|\le jh\varepsilon ∥ y ( t + j h ) − y ( t ) − j h y ′ ( t ) ∥ ≤ j h ε である。また∥ y ′ ( t + j h ) − y ′ ( t ) ∥ < ε \|y'(t+jh)-y'(t)\|<\varepsilon ∥ y ′ ( t + j h ) − y ′ ( t ) ∥ < ε である。C 0 = C 1 = 0 C_0=C_1=0 C 0 = C 1 = 0 により
d h ( t ) = ∑ j = 0 k α j ( y ( t + j h ) − y ( t ) − j h y ′ ( t ) ) − h ∑ j = 0 k β j ( y ′ ( t + j h ) − y ′ ( t ) ) d_h(t)=\sum_{j=0}^k\alpha_j\bigl(y(t+jh)-y(t)-jhy'(t)\bigr)-h\sum_{j=0}^k\beta_j\bigl(y'(t+jh)-y'(t)\bigr) d h ( t ) = j = 0 ∑ k α j ( y ( t + j h ) − y ( t ) − j h y ′ ( t ) ) − h j = 0 ∑ k β j ( y ′ ( t + j h ) − y ′ ( t ) ) であるから、∥ d h ( t ) ∥ ≤ A ε h \|d_h(t)\|\le A\varepsilon h ∥ d h ( t ) ∥ ≤ A ε h である。したがって0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k 0<h\le(T-t_0)/k 0 < h ≤ ( T − t 0 ) / k かつk h < δ kh<\delta k h < δ ならばsup t ∥ d h ( t ) ∥ / h ≤ A ε \sup_t\|d_h(t)\|/h\le A\varepsilon sup t ∥ d h ( t ) ∥/ h ≤ A ε であり、線形多段法は整合的である。
整合的であるとする。y ( τ ) = 1 y(\tau)=1 y ( τ ) = 1 についてはd h ( 0 ) = C 0 d_h(0)=C_0 d h ( 0 ) = C 0 であるからsup t ∣ d h ( t ) ∣ / h ≥ ∣ C 0 ∣ / h \sup_t|d_h(t)|/h\ge|C_0|/h sup t ∣ d h ( t ) ∣/ h ≥ ∣ C 0 ∣/ h であり、左辺はh → + 0 h\to+0 h → + 0 で0 0 0 に収束するのでC 0 = 0 C_0=0 C 0 = 0 である。y ( τ ) = τ y(\tau)=\tau y ( τ ) = τ についてはd h ( 0 ) = C 1 h d_h(0)=C_1h d h ( 0 ) = C 1 h であるからsup t ∣ d h ( t ) ∣ / h ≥ ∣ C 1 ∣ \sup_t|d_h(t)|/h\ge|C_1| sup t ∣ d h ( t ) ∣/ h ≥ ∣ C 1 ∣ であり、C 1 = 0 C_1=0 C 1 = 0 である。
(3) は、(2) によりC 0 = ⋯ = C p = 0 C_0=\dots=C_p=0 C 0 = ⋯ = C p = 0 であるから、補題 1.3 (1) をq = p + 1 q=p+1 q = p + 1 として適用すると従う。▨
2 ゼロ安定性と収束
定義 2.1. p p p を次数1 1 1 以上の複素係数多項式とする。p p p の複素数の根がすべて∣ ζ ∣ ≤ 1 |\zeta|\le1 ∣ ζ ∣ ≤ 1 を満たし、∣ ζ ∣ = 1 |\zeta|=1 ∣ ζ ∣ = 1 を満たす根がすべて単根であるとき、p p p は 根条件 (root condition ) を満たすという。線形多段法は、第一特性多項式ρ \rho ρ が根条件を満たすとき ゼロ安定 (zero-stable ) であるという。
補題 2.2. k ∈ N ≥ 1 k\in\NN k ∈ N ≥ 1 とし、a 0 , … , a k − 1 ∈ C a_0,\dots,a_{k-1}\in\C a 0 , … , a k − 1 ∈ C 、a k : = 1 a_k:=1 a k := 1 、p ( ζ ) : = ∑ j = 0 k a j ζ j p(\zeta):=\sum_{j=0}^ka_j\zeta^j p ( ζ ) := ∑ j = 0 k a j ζ j とする。任意のn ∈ N ≥ 0 n\in\N n ∈ N ≥ 0 について∑ j = 0 k a j u n + j = 0 \sum_{j=0}^ka_ju_{n+j}=0 ∑ j = 0 k a j u n + j = 0 を満たす複素数列( u n ) n ∈ N ≥ 0 (u_n)_{n\in\N} ( u n ) n ∈ N ≥ 0 を差分方程式の解という。0 ≤ j < k 0\le j<k 0 ≤ j < k について、0 ≤ i < k 0\le i<k 0 ≤ i < k でu i = 1 u_i=1 u i = 1 (i = j i=j i = j )、u i = 0 u_i=0 u i = 0 (i ≠ j i\ne j i = j )を満たす解をγ ( j ) = ( γ n ( j ) ) n ∈ N ≥ 0 \gamma^{(j)}=(\gamma^{(j)}_n)_{n\in\N} γ ( j ) = ( γ n ( j ) ) n ∈ N ≥ 0 とする。次の二条件は同値である。
差分方程式の任意の解は有界である。
p p p は根条件を満たす。
さらに次が成り立つ。
上の二条件が成り立つとき、Γ : = sup n ∈ N ≥ 0 ∑ j = 0 k − 1 ∣ γ n ( j ) ∣ \Gamma:=\sup_{n\in\N}\sum_{j=0}^{k-1}|\gamma^{(j)}_n| Γ := sup n ∈ N ≥ 0 ∑ j = 0 k − 1 ∣ γ n ( j ) ∣ は有限かつ1 1 1 以上であり、差分方程式の任意の解( u n ) (u_n) ( u n ) と任意のn ∈ N ≥ 0 n\in\N n ∈ N ≥ 0 について∣ u n ∣ ≤ Γ max 0 ≤ j < k ∣ u j ∣ |u_n|\le\Gamma\max_{0\le j<k}|u_j| ∣ u n ∣ ≤ Γ max 0 ≤ j < k ∣ u j ∣ である。a 0 , … , a k − 1 a_0,\dots,a_{k-1} a 0 , … , a k − 1 が実数ならば、任意のd ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 、R d \R^d R d の任意のノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ と、任意のn ∈ N ≥ 0 n\in\N n ∈ N ≥ 0 について∑ j = 0 k a j u n + j = 0 \sum_{j=0}^ka_ju_{n+j}=0 ∑ j = 0 k a j u n + j = 0 を満たすR d \R^d R d の任意の列( u n ) (u_n) ( u n ) について、∥ u n ∥ ≤ Γ max 0 ≤ j < k ∥ u j ∥ \|u_n\|\le\Gamma\max_{0\le j<k}\|u_j\| ∥ u n ∥ ≤ Γ max 0 ≤ j < k ∥ u j ∥ である。
差分方程式の任意の解が0 0 0 に収束することと、p p p の根がすべて∣ ζ ∣ < 1 |\zeta|<1 ∣ ζ ∣ < 1 を満たすことは同値である。
証明. A ∈ C k × k A\in\C^{k\times k} A ∈ C k × k を、U = ( U 0 , … , U k − 1 ) T U=(U_0,\dots,U_{k-1})^{\mathsf T} U = ( U 0 , … , U k − 1 ) T に対して( A U ) i = U i + 1 (AU)_i=U_{i+1} ( A U ) i = U i + 1 (0 ≤ i ≤ k − 2 0\le i\le k-2 0 ≤ i ≤ k − 2 )、( A U ) k − 1 = − ∑ j = 0 k − 1 a j U j (AU)_{k-1}=-\sum_{j=0}^{k-1}a_jU_j ( A U ) k − 1 = − ∑ j = 0 k − 1 a j U j となる行列とする。複素数列( u n ) (u_n) ( u n ) が解であることと、U n : = ( u n , … , u n + k − 1 ) T U_n:=(u_n,\dots,u_{n+k-1})^{\mathsf T} U n := ( u n , … , u n + k − 1 ) T が任意のn n n についてU n + 1 = A U n U_{n+1}=AU_n U n + 1 = A U n を満たすことは同値であり、このときU n = A n U 0 U_n=A^nU_0 U n = A n U 0 である。解はU 0 U_0 U 0 によってただ一つに定まり、∑ j < k u j γ ( j ) \sum_{j<k}u_j\gamma^{(j)} ∑ j < k u j γ ( j ) はU 0 U_0 U 0 から定まる解であるから
u n = ∑ j = 0 k − 1 u j γ n ( j ) ( n ∈ N ≥ 0 ) u_n=\sum_{j=0}^{k-1}u_j\gamma^{(j)}_n\qquad(n\in\N) u n = j = 0 ∑ k − 1 u j γ n ( j ) ( n ∈ N ≥ 0 ) である。
λ \lambda λ をA A A の固有値とし、v ≠ 0 v\ne0 v = 0 をA v = λ v Av=\lambda v A v = λ v を満たすベクトルとする。0 ≤ i ≤ k − 2 0\le i\le k-2 0 ≤ i ≤ k − 2 の成分からv i + 1 = λ v i v_{i+1}=\lambda v_i v i + 1 = λ v i であり、v i = λ i v 0 v_i=\lambda^iv_0 v i = λ i v 0 、v 0 ≠ 0 v_0\ne0 v 0 = 0 である。第k − 1 k-1 k − 1 成分から− ∑ j < k a j λ j v 0 = λ k v 0 -\sum_{j<k}a_j\lambda^jv_0=\lambda^kv_0 − ∑ j < k a j λ j v 0 = λ k v 0 であり、p ( λ ) = 0 p(\lambda)=0 p ( λ ) = 0 である。さらにv 0 = 1 v_0=1 v 0 = 1 とし、w ∈ C k w\in\C^k w ∈ C k が( A − λ I ) w = v (A-\lambda I)w=v ( A − λ I ) w = v を満たすとする。0 ≤ i ≤ k − 2 0\le i\le k-2 0 ≤ i ≤ k − 2 の成分からw i + 1 = λ w i + λ i w_{i+1}=\lambda w_i+\lambda^i w i + 1 = λ w i + λ i であり、i i i についての帰納法によりw i = λ i w 0 + i λ i − 1 w_i=\lambda^iw_0+i\lambda^{i-1} w i = λ i w 0 + i λ i − 1 (i = 0 i=0 i = 0 では第二項を0 0 0 と読む)である。これを第k − 1 k-1 k − 1 成分の等式− ∑ j < k a j w j − λ w k − 1 = λ k − 1 -\sum_{j<k}a_jw_j-\lambda w_{k-1}=\lambda^{k-1} − ∑ j < k a j w j − λ w k − 1 = λ k − 1 に代入するとw 0 p ( λ ) + p ′ ( λ ) = 0 w_0p(\lambda)+p'(\lambda)=0 w 0 p ( λ ) + p ′ ( λ ) = 0 を得る。p ( λ ) = 0 p(\lambda)=0 p ( λ ) = 0 であるからp ′ ( λ ) = 0 p'(\lambda)=0 p ′ ( λ ) = 0 であり、λ \lambda λ はp p p の重根である。
(2) ⇒ \Rightarrow ⇒ (1) を示す。複素係数の多項式は一次式の積に分解するから、C k \C^k C k の線形変換U ↦ A U U\mapsto AU U ↦ A U の特性多項式は一次式の積に分解する。§E3.30 系 1.2 により、C k \C^k C k の基底B \mathcal B B が存在して[ A ] B = J m 1 ( λ 1 ) ⊕ ⋯ ⊕ J m r ( λ r ) [A]_{\mathcal B}=J_{m_1}(\lambda_1)\oplus\dots\oplus J_{m_r}(\lambda_r) [ A ] B = J m 1 ( λ 1 ) ⊕ ⋯ ⊕ J m r ( λ r ) 、[ A n ] B = J m 1 ( λ 1 ) n ⊕ ⋯ ⊕ J m r ( λ r ) n [A^n]_{\mathcal B}=J_{m_1}(\lambda_1)^n\oplus\dots\oplus J_{m_r}(\lambda_r)^n [ A n ] B = J m 1 ( λ 1 ) n ⊕ ⋯ ⊕ J m r ( λ r ) n である。各λ l \lambda_l λ l はA A A の固有値であるからp p p の根であり、根条件により∣ λ l ∣ ≤ 1 |\lambda_l|\le1 ∣ λ l ∣ ≤ 1 である。
m l ≥ 2 m_l\ge2 m l ≥ 2 とし、J m l ( λ l ) J_{m_l}(\lambda_l) J m l ( λ l ) に対応するB \mathcal B B の元が張る部分空間をW W W とする。W W W はA A A で不変であり、A − λ l I A-\lambda_lI A − λ l I のW W W への制限の表現行列J m l ( λ l ) − λ l I J_{m_l}(\lambda_l)-\lambda_lI J m l ( λ l ) − λ l I は零でない冪零行列である。( A − λ l I ) s x ≠ 0 (A-\lambda_lI)^sx\ne0 ( A − λ l I ) s x = 0 かつ( A − λ l I ) s + 1 x = 0 (A-\lambda_lI)^{s+1}x=0 ( A − λ l I ) s + 1 x = 0 を満たすx ∈ W x\in W x ∈ W とs ≥ 1 s\ge1 s ≥ 1 を取り、b : = ( A − λ l I ) s x b:=(A-\lambda_lI)^sx b := ( A − λ l I ) s x 、b ′ : = ( A − λ l I ) s − 1 x b':=(A-\lambda_lI)^{s-1}x b ′ := ( A − λ l I ) s − 1 x と置くと、b ≠ 0 b\ne0 b = 0 、A b = λ l b Ab=\lambda_lb A b = λ l b 、( A − λ l I ) b ′ = b (A-\lambda_lI)b'=b ( A − λ l I ) b ′ = b である。A A A の固有ベクトルの第0 0 0 成分は0 0 0 でないからb 0 ≠ 0 b_0\ne0 b 0 = 0 であり、v : = b / b 0 v:=b/b_0 v := b / b 0 、w : = b ′ / b 0 w:=b'/b_0 w := b ′ / b 0 はv 0 = 1 v_0=1 v 0 = 1 、A v = λ l v Av=\lambda_lv A v = λ l v 、( A − λ l I ) w = v (A-\lambda_lI)w=v ( A − λ l I ) w = v を満たすので、λ l \lambda_l λ l はp p p の重根である。したがって根条件により∣ λ l ∣ = 1 |\lambda_l|=1 ∣ λ l ∣ = 1 ならばm l = 1 m_l=1 m l = 1 である。
§E3.30 命題 1.1 によりJ m ( λ ) n J_{m}(\lambda)^n J m ( λ ) n の成分は0 0 0 または( n i ) λ n − i \binom ni\lambda^{n-i} ( i n ) λ n − i (0 ≤ i ≤ min { n , m − 1 } 0\le i\le\min\{n,m-1\} 0 ≤ i ≤ min { n , m − 1 } )である。m l = 1 m_l=1 m l = 1 、∣ λ l ∣ = 1 |\lambda_l|=1 ∣ λ l ∣ = 1 ならば∣ λ l n ∣ = 1 |\lambda_l^n|=1 ∣ λ l n ∣ = 1 である。∣ λ l ∣ < 1 |\lambda_l|<1 ∣ λ l ∣ < 1 ならば、λ l = 0 \lambda_l=0 λ l = 0 のときn > i n>i n > i で( n i ) λ l n − i = 0 \binom ni\lambda_l^{n-i}=0 ( i n ) λ l n − i = 0 であり、λ l ≠ 0 \lambda_l\ne0 λ l = 0 のとき∣ ( n i ) λ l n − i ∣ ≤ n i ∣ λ l ∣ n − i |\binom ni\lambda_l^{n-i}|\le n^i|\lambda_l|^{n-i} ∣ ( i n ) λ l n − i ∣ ≤ n i ∣ λ l ∣ n − i であって、0 < r < 1 0<r<1 0 < r < 1 についてn i r n → 0 n^ir^n\to0 n i r n → 0 であるから、いずれの場合も( n i ) λ l n − i → 0 \binom ni\lambda_l^{n-i}\to0 ( i n ) λ l n − i → 0 (n → ∞ n\to\infty n → ∞ )である。したがって[ A n ] B [A^n]_{\mathcal B} [ A n ] B の成分はn n n について有界であり、U n = A n U 0 U_n=A^nU_0 U n = A n U 0 のB \mathcal B B に関する座標は有界であるから、( u n ) (u_n) ( u n ) は有界である。
(1) ⇒ \Rightarrow ⇒ (2) を示す。p p p が根条件を満たさないとすると、∣ ζ ∣ > 1 |\zeta|>1 ∣ ζ ∣ > 1 を満たす根ζ \zeta ζ が存在するか、∣ ζ ∣ = 1 |\zeta|=1 ∣ ζ ∣ = 1 かつp ( ζ ) = p ′ ( ζ ) = 0 p(\zeta)=p'(\zeta)=0 p ( ζ ) = p ′ ( ζ ) = 0 を満たすζ \zeta ζ が存在する。前者の場合u n : = ζ n u_n:=\zeta^n u n := ζ n と置くと∑ j a j u n + j = ζ n p ( ζ ) = 0 \sum_ja_ju_{n+j}=\zeta^np(\zeta)=0 ∑ j a j u n + j = ζ n p ( ζ ) = 0 であり、∣ u n ∣ = ∣ ζ ∣ n |u_n|=|\zeta|^n ∣ u n ∣ = ∣ ζ ∣ n は有界でない。後者の場合u n : = n ζ n u_n:=n\zeta^n u n := n ζ n と置くと
∑ j = 0 k a j u n + j = n ζ n p ( ζ ) + ζ n + 1 p ′ ( ζ ) = 0 \sum_{j=0}^ka_ju_{n+j}=n\zeta^np(\zeta)+\zeta^{n+1}p'(\zeta)=0 j = 0 ∑ k a j u n + j = n ζ n p ( ζ ) + ζ n + 1 p ′ ( ζ ) = 0 であり、∣ u n ∣ = n |u_n|=n ∣ u n ∣ = n は有界でない。
(1) を示す。(1) により各γ ( j ) \gamma^{(j)} γ ( j ) は有界であるからΓ ≤ ∑ j sup n ∣ γ n ( j ) ∣ < ∞ \Gamma\le\sum_j\sup_n|\gamma^{(j)}_n|<\infty Γ ≤ ∑ j sup n ∣ γ n ( j ) ∣ < ∞ であり、n = 0 n=0 n = 0 の項は∣ γ 0 ( 0 ) ∣ = 1 |\gamma^{(0)}_0|=1 ∣ γ 0 ( 0 ) ∣ = 1 であるからΓ ≥ 1 \Gamma\ge1 Γ ≥ 1 である。上の表示により∣ u n ∣ ≤ ∑ j ∣ u j ∣ ∣ γ n ( j ) ∣ ≤ Γ max j ∣ u j ∣ |u_n|\le\sum_j|u_j||\gamma^{(j)}_n|\le\Gamma\max_j|u_j| ∣ u n ∣ ≤ ∑ j ∣ u j ∣∣ γ n ( j ) ∣ ≤ Γ max j ∣ u j ∣ である。a 0 , … , a k − 1 a_0,\dots,a_{k-1} a 0 , … , a k − 1 が実数ならば、漸化式u n + k = − ∑ j < k a j u n + j u_{n+k}=-\sum_{j<k}a_ju_{n+j} u n + k = − ∑ j < k a j u n + j によりγ ( j ) \gamma^{(j)} γ ( j ) は実数列である。R d \R^d R d の列( u n ) (u_n) ( u n ) について、∑ j < k γ n ( j ) u j \sum_{j<k}\gamma^{(j)}_nu_j ∑ j < k γ n ( j ) u j は同じ漸化式を満たし、n < k n<k n < k でu n u_n u n に一致するから、任意のn n n でu n u_n u n に等しい。したがって∥ u n ∥ ≤ ∑ j ∣ γ n ( j ) ∣ ∥ u j ∥ ≤ Γ max j ∥ u j ∥ \|u_n\|\le\sum_j|\gamma^{(j)}_n|\|u_j\|\le\Gamma\max_j\|u_j\| ∥ u n ∥ ≤ ∑ j ∣ γ n ( j ) ∣∥ u j ∥ ≤ Γ max j ∥ u j ∥ である。
(2) を示す。p p p の根がすべて∣ ζ ∣ < 1 |\zeta|<1 ∣ ζ ∣ < 1 を満たすならば、各λ l \lambda_l λ l はp p p の根であるから∣ λ l ∣ < 1 |\lambda_l|<1 ∣ λ l ∣ < 1 であり、上の評価により[ A n ] B [A^n]_{\mathcal B} [ A n ] B の成分はすべて0 0 0 に収束する。したがってU n → 0 U_n\to0 U n → 0 でありu n → 0 u_n\to0 u n → 0 である。∣ ζ ∣ ≥ 1 |\zeta|\ge1 ∣ ζ ∣ ≥ 1 を満たす根ζ \zeta ζ が存在するならば、解u n = ζ n u_n=\zeta^n u n = ζ n は∣ u n ∣ ≥ 1 |u_n|\ge1 ∣ u n ∣ ≥ 1 を満たし、0 0 0 に収束しない。▨
補題 2.3. k ∈ N ≥ 1 k\in\NN k ∈ N ≥ 1 とし、実数a 0 , … , a k − 1 a_0,\dots,a_{k-1} a 0 , … , a k − 1 とa k : = 1 a_k:=1 a k := 1 についてp ( ζ ) : = ∑ j = 0 k a j ζ j p(\zeta):=\sum_{j=0}^ka_j\zeta^j p ( ζ ) := ∑ j = 0 k a j ζ j が根条件を満たすとする。Γ \Gamma Γ を補題 2.2 (1) の定数とする。d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 とし、R d \R^d R d にノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ を固定する。整数N ≥ k N\ge k N ≥ k とu 0 , … , u N ∈ R d u_0,\dots,u_N\in\R^d u 0 , … , u N ∈ R d 、φ 0 , … , φ N − k ∈ R d \varphi_0,\dots,\varphi_{N-k}\in\R^d φ 0 , … , φ N − k ∈ R d が、0 ≤ m ≤ N − k 0\le m\le N-k 0 ≤ m ≤ N − k について∑ j = 0 k a j u m + j = φ m \sum_{j=0}^ka_ju_{m+j}=\varphi_m ∑ j = 0 k a j u m + j = φ m を満たすとする。このとき0 ≤ n ≤ N 0\le n\le N 0 ≤ n ≤ N について
∥ u n ∥ ≤ Γ ( max 0 ≤ j < k ∥ u j ∥ + ∑ m = 0 n − k ∥ φ m ∥ ) \|u_n\|\le\Gamma\Bigl(\max_{0\le j<k}\|u_j\|+\sum_{m=0}^{n-k}\|\varphi_m\|\Bigr) ∥ u n ∥ ≤ Γ ( 0 ≤ j < k max ∥ u j ∥ + m = 0 ∑ n − k ∥ φ m ∥ ) が成り立つ。n < k n<k n < k のとき和は0 0 0 と読む。
証明. γ ( k − 1 ) \gamma^{(k-1)} γ ( k − 1 ) を補題 2.2 の解とし、i ∈ N ≥ 0 i\in\N i ∈ N ≥ 0 についてθ i : = γ i ( k − 1 ) \theta_i:=\gamma^{(k-1)}_i θ i := γ i ( k − 1 ) 、負の整数i i i についてθ i : = 0 \theta_i:=0 θ i := 0 と置く。θ 0 = ⋯ = θ k − 2 = 0 \theta_0=\dots=\theta_{k-2}=0 θ 0 = ⋯ = θ k − 2 = 0 、θ k − 1 = 1 \theta_{k-1}=1 θ k − 1 = 1 である。整数i ≥ − k i\ge-k i ≥ − k について
∑ j = 0 k a j θ i + j = { 1 ( i = − 1 ) , 0 ( i ≠ − 1 ) \sum_{j=0}^ka_j\theta_{i+j}=\begin{cases}1&(i=-1),\\0&(i\ne-1)\end{cases} j = 0 ∑ k a j θ i + j = { 1 0 ( i = − 1 ) , ( i = − 1 ) である。実際、i ≥ 0 i\ge0 i ≥ 0 ではθ \theta θ が差分方程式の解であることによる。− k ≤ i ≤ − 1 -k\le i\le-1 − k ≤ i ≤ − 1 ではi + j ≤ k − 1 i+j\le k-1 i + j ≤ k − 1 であり、θ i + j ≠ 0 \theta_{i+j}\ne0 θ i + j = 0 となりうるのはi + j = k − 1 i+j=k-1 i + j = k − 1 のときだけであるから、j ≤ k j\le k j ≤ k によりi = − 1 i=-1 i = − 1 、j = k j=k j = k に限られ、その項はa k θ k − 1 = 1 a_k\theta_{k-1}=1 a k θ k − 1 = 1 である。
0 ≤ n ≤ N 0\le n\le N 0 ≤ n ≤ N についてw n : = ∑ m = 0 n − k θ n − m − 1 φ m w_n:=\sum_{m=0}^{n-k}\theta_{n-m-1}\varphi_m w n := ∑ m = 0 n − k θ n − m − 1 φ m と置く。m ≥ n − k + 1 m\ge n-k+1 m ≥ n − k + 1 ならばn − m − 1 ≤ k − 2 n-m-1\le k-2 n − m − 1 ≤ k − 2 でありθ n − m − 1 = 0 \theta_{n-m-1}=0 θ n − m − 1 = 0 であるから、0 ≤ l ≤ N − k 0\le l\le N-k 0 ≤ l ≤ N − k と0 ≤ j ≤ k 0\le j\le k 0 ≤ j ≤ k についてw l + j = ∑ m = 0 l θ l + j − m − 1 φ m w_{l+j}=\sum_{m=0}^{l}\theta_{l+j-m-1}\varphi_m w l + j = ∑ m = 0 l θ l + j − m − 1 φ m である。したがって
∑ j = 0 k a j w l + j = ∑ m = 0 l φ m ∑ j = 0 k a j θ ( l − m − 1 ) + j = φ l \sum_{j=0}^ka_jw_{l+j}=\sum_{m=0}^l\varphi_m\sum_{j=0}^ka_j\theta_{(l-m-1)+j}=\varphi_l j = 0 ∑ k a j w l + j = m = 0 ∑ l φ m j = 0 ∑ k a j θ ( l − m − 1 ) + j = φ l であり、n < k n<k n < k でw n = 0 w_n=0 w n = 0 である。v n : = u n − w n v_n:=u_n-w_n v n := u n − w n は0 ≤ l ≤ N − k 0\le l\le N-k 0 ≤ l ≤ N − k で∑ j a j v l + j = 0 \sum_ja_jv_{l+j}=0 ∑ j a j v l + j = 0 を満たし、n < k n<k n < k でv n = u n v_n=u_n v n = u n である。v N + 1 , v N + 2 , … v_{N+1},v_{N+2},\dots v N + 1 , v N + 2 , … を漸化式v n + k = − ∑ j < k a j v n + j v_{n+k}=-\sum_{j<k}a_jv_{n+j} v n + k = − ∑ j < k a j v n + j で定めると、補題 2.2 (1) により∥ v n ∥ ≤ Γ max j < k ∥ u j ∥ \|v_n\|\le\Gamma\max_{j<k}\|u_j\| ∥ v n ∥ ≤ Γ max j < k ∥ u j ∥ である。Γ \Gamma Γ の定義により∣ θ i ∣ ≤ Γ |\theta_i|\le\Gamma ∣ θ i ∣ ≤ Γ であるから∥ w n ∥ ≤ Γ ∑ m = 0 n − k ∥ φ m ∥ \|w_n\|\le\Gamma\sum_{m=0}^{n-k}\|\varphi_m\| ∥ w n ∥ ≤ Γ ∑ m = 0 n − k ∥ φ m ∥ であり、u n = v n + w n u_n=v_n+w_n u n = v n + w n から主張を得る。▨
定義 2.4. k k k 段の線形多段法が次を満たすとき、線形多段法は 収束する (convergent ) という。d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 、R d \R^d R d のノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ 、開区間I ⊆ R I\subseteq\R I ⊆ R 、連続写像f : I × R d → R d f\colon I\times\R^d\to\R^d f : I × R d → R d とL ≥ 0 L\ge0 L ≥ 0 が、任意のs ∈ I s\in I s ∈ I とu , v ∈ R d u,v\in\R^d u , v ∈ R d について∥ f ( s , u ) − f ( s , v ) ∥ ≤ L ∥ u − v ∥ \|f(s,u)-f(s,v)\|\le L\|u-v\| ∥ f ( s , u ) − f ( s , v ) ∥ ≤ L ∥ u − v ∥ を満たすとし、t 0 < T t_0<T t 0 < T 、[ t 0 , T ] ⊆ J ⊆ I [t_0,T]\subseteq J\subseteq I [ t 0 , T ] ⊆ J ⊆ I を満たす開区間J J J 、任意のτ ∈ J \tau\in J τ ∈ J についてy ′ ( τ ) = f ( τ , y ( τ ) ) y'(\tau)=f(\tau,y(\tau)) y ′ ( τ ) = f ( τ , y ( τ )) を満たすC 1 C^1 C 1 級写像y : J → R d y\colon J\to\R^d y : J → R d を取る。このようなすべての組について、整数N 1 ≥ k N_1\ge k N 1 ≥ k が存在して次が成り立つ。N ≥ N 1 N\ge N_1 N ≥ N 1 についてh N : = ( T − t 0 ) / N h_N:=(T-t_0)/N h N := ( T − t 0 ) / N 、t n : = t 0 + n h N t_n:=t_0+nh_N t n := t 0 + n h N と置くと、任意の開始値y 0 ( N ) , … , y k − 1 ( N ) ∈ R d y^{(N)}_0,\dots,y^{(N)}_{k-1}\in\R^d y 0 ( N ) , … , y k − 1 ( N ) ∈ R d から、刻みh N h_N h N による定義 1.1 (2) の近似値y 0 ( N ) , … , y N ( N ) y^{(N)}_0,\dots,y^{(N)}_N y 0 ( N ) , … , y N ( N ) がすべて定まる。さらに、各N ≥ N 1 N\ge N_1 N ≥ N 1 について開始値を取り
ε N : = max 0 ≤ j < k ∥ y j ( N ) − y ( t j ) ∥ , E N : = max 0 ≤ n ≤ N ∥ y n ( N ) − y ( t n ) ∥ \varepsilon_N:=\max_{0\le j<k}\|y^{(N)}_j-y(t_j)\|,\qquad E_N:=\max_{0\le n\le N}\|y^{(N)}_n-y(t_n)\| ε N := 0 ≤ j < k max ∥ y j ( N ) − y ( t j ) ∥ , E N := 0 ≤ n ≤ N max ∥ y n ( N ) − y ( t n ) ∥ と置くと、ε N → 0 \varepsilon_N\to0 ε N → 0 (N → ∞ N\to\infty N → ∞ )ならばE N → 0 E_N\to0 E N → 0 である。
定理 2.5. k k k 段の線形多段法( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) (\alpha_0,\dots,\alpha_k;\beta_0,\dots,\beta_k) ( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) がゼロ安定であるとし、Γ \Gamma Γ をa j : = α j a_j:=\alpha_j a j := α j とした補題 2.2 (1) の定数、β ˉ : = ∑ j = 0 k ∣ β j ∣ \bar\beta:=\sum_{j=0}^k|\beta_j| β ˉ := ∑ j = 0 k ∣ β j ∣ とする。d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 とし、R d \R^d R d にノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ を固定する。I ⊆ R I\subseteq\R I ⊆ R を開区間、f : I × R d → R d f\colon I\times\R^d\to\R^d f : I × R d → R d を連続写像とし、L ≥ 0 L\ge0 L ≥ 0 が、任意のs ∈ I s\in I s ∈ I とu , v ∈ R d u,v\in\R^d u , v ∈ R d について∥ f ( s , u ) − f ( s , v ) ∥ ≤ L ∥ u − v ∥ \|f(s,u)-f(s,v)\|\le L\|u-v\| ∥ f ( s , u ) − f ( s , v ) ∥ ≤ L ∥ u − v ∥ を満たすとする。t 0 < T t_0<T t 0 < T とし、J J J を[ t 0 , T ] ⊆ J ⊆ I [t_0,T]\subseteq J\subseteq I [ t 0 , T ] ⊆ J ⊆ I を満たす開区間、y : J → R d y\colon J\to\R^d y : J → R d を、任意のτ ∈ J \tau\in J τ ∈ J についてy ′ ( τ ) = f ( τ , y ( τ ) ) y'(\tau)=f(\tau,y(\tau)) y ′ ( τ ) = f ( τ , y ( τ )) を満たすC 1 C^1 C 1 級写像とする。整数N ≥ k N\ge k N ≥ k についてh : = ( T − t 0 ) / N h:=(T-t_0)/N h := ( T − t 0 ) / N 、t n : = t 0 + n h t_n:=t_0+nh t n := t 0 + nh と置き、2 Γ h L ∣ β k ∣ ≤ 1 2\Gamma hL|\beta_k|\le1 2Γ h L ∣ β k ∣ ≤ 1 とする。このとき任意の開始値y 0 , … , y k − 1 ∈ R d y_0,\dots,y_{k-1}\in\R^d y 0 , … , y k − 1 ∈ R d から近似値y 0 , … , y N y_0,\dots,y_N y 0 , … , y N がすべて定まり、e n : = y n − y ( t n ) e_n:=y_n-y(t_n) e n := y n − y ( t n ) 、d m : = d h ( t m ) d_m:=d_h(t_m) d m := d h ( t m ) (0 ≤ m ≤ N − k 0\le m\le N-k 0 ≤ m ≤ N − k )と置くと
max 0 ≤ n ≤ N ∥ e n ∥ ≤ 2 Γ e 2 Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( max 0 ≤ j < k ∥ e j ∥ + ∑ m = 0 N − k ∥ d m ∥ ) \max_{0\le n\le N}\|e_n\|\le2\Gamma e^{2\Gamma L\bar\beta(T-t_0)}\Bigl(\max_{0\le j<k}\|e_j\|+\sum_{m=0}^{N-k}\|d_m\|\Bigr) 0 ≤ n ≤ N max ∥ e n ∥ ≤ 2Γ e 2Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( 0 ≤ j < k max ∥ e j ∥ + m = 0 ∑ N − k ∥ d m ∥ ) が成り立つ。
証明. 0 ≤ n ≤ N − k 0\le n\le N-k 0 ≤ n ≤ N − k とし、y n , … , y n + k − 1 y_n,\dots,y_{n+k-1} y n , … , y n + k − 1 が定まっているとする。c : = − ∑ j < k α j y n + j + h ∑ j < k β j f ( t n + j , y n + j ) c:=-\sum_{j<k}\alpha_jy_{n+j}+h\sum_{j<k}\beta_jf(t_{n+j},y_{n+j}) c := − ∑ j < k α j y n + j + h ∑ j < k β j f ( t n + j , y n + j ) 、Φ ( v ) : = c + h β k f ( t n + k , v ) \Phi(v):=c+h\beta_kf(t_{n+k},v) Φ ( v ) := c + h β k f ( t n + k , v ) と置くと、近似値の方程式の解はΦ \Phi Φ の不動点と一致する。∥ Φ ( v ) − Φ ( v ′ ) ∥ ≤ h ∣ β k ∣ L ∥ v − v ′ ∥ \|\Phi(v)-\Phi(v')\|\le h|\beta_k|L\|v-v'\| ∥Φ ( v ) − Φ ( v ′ ) ∥ ≤ h ∣ β k ∣ L ∥ v − v ′ ∥ であり、Γ ≥ 1 \Gamma\ge1 Γ ≥ 1 によりh ∣ β k ∣ L ≤ 1 / 2 h|\beta_k|L\le1/2 h ∣ β k ∣ L ≤ 1/2 である。R d \R^d R d は空でない完備距離空間であるから、§E2.7 定理 2.2 によりΦ \Phi Φ はただ一つの不動点をもち、y n + k y_{n+k} y n + k が定まる。n n n についての帰納法によりy 0 , … , y N y_0,\dots,y_N y 0 , … , y N はすべて定まる。
g i : = f ( t i , y i ) − f ( t i , y ( t i ) ) g_i:=f(t_i,y_i)-f(t_i,y(t_i)) g i := f ( t i , y i ) − f ( t i , y ( t i )) と置くと∥ g i ∥ ≤ L ∥ e i ∥ \|g_i\|\le L\|e_i\| ∥ g i ∥ ≤ L ∥ e i ∥ である。0 ≤ m ≤ N − k 0\le m\le N-k 0 ≤ m ≤ N − k について、近似値の方程式と局所欠陥の定義∑ j α j y ( t m + j ) = h ∑ j β j f ( t m + j , y ( t m + j ) ) + d m \sum_j\alpha_jy(t_{m+j})=h\sum_j\beta_jf(t_{m+j},y(t_{m+j}))+d_m ∑ j α j y ( t m + j ) = h ∑ j β j f ( t m + j , y ( t m + j )) + d m の差を取ると
∑ j = 0 k α j e m + j = h ∑ j = 0 k β j g m + j − d m \sum_{j=0}^k\alpha_je_{m+j}=h\sum_{j=0}^k\beta_jg_{m+j}-d_m j = 0 ∑ k α j e m + j = h j = 0 ∑ k β j g m + j − d m である。E s : = max j < k ∥ e j ∥ E_{\mathrm s}:=\max_{j<k}\|e_j\| E s := max j < k ∥ e j ∥ 、D : = ∑ m = 0 N − k ∥ d m ∥ D:=\sum_{m=0}^{N-k}\|d_m\| D := ∑ m = 0 N − k ∥ d m ∥ と置き、k ≤ n ≤ N k\le n\le N k ≤ n ≤ N とする。補題 2.3 をu n : = e n u_n:=e_n u n := e n 、右辺をφ m \varphi_m φ m として適用すると
∥ e n ∥ ≤ Γ ( E s + D + h L ∑ m = 0 n − k ∑ j = 0 k ∣ β j ∣ ∥ e m + j ∥ ) \|e_n\|\le\Gamma\Bigl(E_{\mathrm s}+D+hL\sum_{m=0}^{n-k}\sum_{j=0}^k|\beta_j|\|e_{m+j}\|\Bigr) ∥ e n ∥ ≤ Γ ( E s + D + h L m = 0 ∑ n − k j = 0 ∑ k ∣ β j ∣∥ e m + j ∥ ) である。二重和のうち∥ e n ∥ \|e_n\| ∥ e n ∥ を含む項はm = n − k m=n-k m = n − k 、j = k j=k j = k の項∣ β k ∣ ∥ e n ∥ |\beta_k|\|e_n\| ∣ β k ∣∥ e n ∥ だけであり、i < n i<n i < n について∥ e i ∥ \|e_i\| ∥ e i ∥ に掛かる係数の和はβ ˉ \bar\beta β ˉ 以下である。Γ h L ∣ β k ∣ ≤ 1 / 2 \Gamma hL|\beta_k|\le1/2 Γ h L ∣ β k ∣ ≤ 1/2 によりΓ h L ∣ β k ∣ ∥ e n ∥ \Gamma hL|\beta_k|\|e_n\| Γ h L ∣ β k ∣∥ e n ∥ を左辺へ移すと
∥ e n ∥ ≤ 2 Γ ( E s + D ) + Λ h ∑ i = 0 n − 1 ∥ e i ∥ , Λ : = 2 Γ L β ˉ \|e_n\|\le2\Gamma(E_{\mathrm s}+D)+\Lambda h\sum_{i=0}^{n-1}\|e_i\|,\qquad\Lambda:=2\Gamma L\bar\beta ∥ e n ∥ ≤ 2Γ ( E s + D ) + Λ h i = 0 ∑ n − 1 ∥ e i ∥ , Λ := 2Γ L β ˉ である。n < k n<k n < k では∥ e n ∥ ≤ E s ≤ 2 Γ ( E s + D ) \|e_n\|\le E_{\mathrm s}\le2\Gamma(E_{\mathrm s}+D) ∥ e n ∥ ≤ E s ≤ 2Γ ( E s + D ) であるから、c ′ : = 2 Γ ( E s + D ) c':=2\Gamma(E_{\mathrm s}+D) c ′ := 2Γ ( E s + D ) 、S n : = ∑ i < n ∥ e i ∥ S_n:=\sum_{i<n}\|e_i\| S n := ∑ i < n ∥ e i ∥ と置くと、0 ≤ n ≤ N 0\le n\le N 0 ≤ n ≤ N について∥ e n ∥ ≤ c ′ + Λ h S n \|e_n\|\le c'+\Lambda hS_n ∥ e n ∥ ≤ c ′ + Λ h S n である。
0 ≤ n < N 0\le n<N 0 ≤ n < N についてS n + 1 = S n + ∥ e n ∥ ≤ ( 1 + Λ h ) S n + c ′ S_{n+1}=S_n+\|e_n\|\le(1+\Lambda h)S_n+c' S n + 1 = S n + ∥ e n ∥ ≤ ( 1 + Λ h ) S n + c ′ である。§E20.28 補題 1.2 (1) を格子t 0 < ⋯ < t N t_0<\dots<t_N t 0 < ⋯ < t N 、E n : = S n E_n:=S_n E n := S n (E 0 = 0 E_0=0 E 0 = 0 )、a n : = c ′ a_n:=c' a n := c ′ として適用し、§E20.28 補題 1.2 (3) をその主張のα \alpha α をc ′ / h c'/h c ′ / h として適用すると、S n ≤ ( c ′ / h ) φ Λ ( t n − t 0 ) S_n\le(c'/h)\varphi_\Lambda(t_n-t_0) S n ≤ ( c ′ / h ) φ Λ ( t n − t 0 ) である。1 + Λ φ Λ ( τ ) = e Λ τ 1+\Lambda\varphi_\Lambda(\tau)=e^{\Lambda\tau} 1 + Λ φ Λ ( τ ) = e Λ τ であるから
∥ e n ∥ ≤ c ′ ( 1 + Λ φ Λ ( t n − t 0 ) ) = c ′ e Λ ( t n − t 0 ) ≤ 2 Γ e 2 Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( E s + D ) \|e_n\|\le c'\bigl(1+\Lambda\varphi_\Lambda(t_n-t_0)\bigr)=c'e^{\Lambda(t_n-t_0)}\le2\Gamma e^{2\Gamma L\bar\beta(T-t_0)}(E_{\mathrm s}+D) ∥ e n ∥ ≤ c ′ ( 1 + Λ φ Λ ( t n − t 0 ) ) = c ′ e Λ ( t n − t 0 ) ≤ 2Γ e 2Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( E s + D ) を得る。▨
定理 2.6 (Dahlquist の等価定理). 整合的な線形多段法がゼロ安定であることは、収束するための必要十分条件である。
証明. k k k 段の線形多段法( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) (\alpha_0,\dots,\alpha_k;\beta_0,\dots,\beta_k) ( α 0 , … , α k ; β 0 , … , β k ) は整合的であるとする。
必要性を示す。線形多段法が収束し、ゼロ安定でないとする。補題 2.2 をa j : = α j a_j:=\alpha_j a j := α j として適用すると、∑ j α j u n + j = 0 \sum_j\alpha_ju_{n+j}=0 ∑ j α j u n + j = 0 (n ∈ N ≥ 0 n\in\N n ∈ N ≥ 0 )を満たす有界でない複素数列( u n ) (u_n) ( u n ) が存在する。C \C C をR 2 \R^2 R 2 と同一視し、ノルムとして絶対値を用いる。d = 2 d=2 d = 2 、I = J = R I=J=\R I = J = R 、f = 0 f=0 f = 0 、L = 0 L=0 L = 0 、t 0 = 0 t_0=0 t 0 = 0 、T = 1 T=1 T = 1 、y = 0 y=0 y = 0 とし、定義 2.4 のN 1 N_1 N 1 を取る。f = 0 f=0 f = 0 では近似値の方程式はv = − ∑ j < k α j y n + j v=-\sum_{j<k}\alpha_jy_{n+j} v = − ∑ j < k α j y n + j であり、ただ一つの解をもつ。m N : = max 0 ≤ n ≤ N ∣ u n ∣ m_N:=\max_{0\le n\le N}|u_n| m N := max 0 ≤ n ≤ N ∣ u n ∣ と置き、m N > 0 m_N>0 m N > 0 ならばc N : = m N − 1 / 2 c_N:=m_N^{-1/2} c N := m N − 1/2 、m N = 0 m_N=0 m N = 0 ならばc N : = 0 c_N:=0 c N := 0 とし、開始値をy j ( N ) : = c N u j y^{(N)}_j:=c_Nu_j y j ( N ) := c N u j (0 ≤ j < k 0\le j<k 0 ≤ j < k )とする。α j \alpha_j α j は実数であるから( c N u n ) (c_Nu_n) ( c N u n ) は近似値の漸化式を満たし、0 ≤ n ≤ N 0\le n\le N 0 ≤ n ≤ N でy n ( N ) = c N u n y^{(N)}_n=c_Nu_n y n ( N ) = c N u n である。( u n ) (u_n) ( u n ) は有界でないのでm N → ∞ m_N\to\infty m N → ∞ であり、m N > 0 m_N>0 m N > 0 となるN N N について
ε N = c N max j < k ∣ u j ∣ ≤ m N − 1 / 2 m k − 1 , E N = c N m N = m N 1 / 2 \varepsilon_N=c_N\max_{j<k}|u_j|\le m_N^{-1/2}m_{k-1},\qquad E_N=c_Nm_N=m_N^{1/2} ε N = c N j < k max ∣ u j ∣ ≤ m N − 1/2 m k − 1 , E N = c N m N = m N 1/2 である。したがってε N → 0 \varepsilon_N\to0 ε N → 0 でありE N → ∞ E_N\to\infty E N → ∞ であるから、ε N → 0 \varepsilon_N\to0 ε N → 0 ならばE N → 0 E_N\to0 E N → 0 であるという収束の条件に反する。
十分性を示す。線形多段法がゼロ安定であるとする。定義 2.4 のd d d 、ノルム、I I I 、f f f 、L L L 、t 0 < T t_0<T t 0 < T 、J J J 、y y y を取り、Γ \Gamma Γ 、β ˉ \bar\beta β ˉ を定理 2.5 のとおりとする。整数N 1 ≥ k N_1\ge k N 1 ≥ k を2 Γ ( T − t 0 ) L ∣ β k ∣ ≤ N 1 2\Gamma(T-t_0)L|\beta_k|\le N_1 2Γ ( T − t 0 ) L ∣ β k ∣ ≤ N 1 を満たすように取ると、N ≥ N 1 N\ge N_1 N ≥ N 1 について2 Γ h N L ∣ β k ∣ ≤ 1 2\Gamma h_NL|\beta_k|\le1 2Γ h N L ∣ β k ∣ ≤ 1 である。定理 2.5 により近似値はすべて定まり、
E N ≤ 2 Γ e 2 Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( ε N + ∑ m = 0 N − k ∥ d h N ( t m ) ∥ ) E_N\le2\Gamma e^{2\Gamma L\bar\beta(T-t_0)}\Bigl(\varepsilon_N+\sum_{m=0}^{N-k}\|d_{h_N}(t_m)\|\Bigr) E N ≤ 2Γ e 2Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( ε N + m = 0 ∑ N − k ∥ d h N ( t m ) ∥ ) である。線形多段法は整合的でありy y y はC 1 C^1 C 1 級であるから、定義 1.2 (3) により
η N : = sup { ∥ d h N ( t ) ∥ h N ∣ t ∈ [ t 0 , T − k h N ] } \eta_N:=\sup\Bigl\{\frac{\|d_{h_N}(t)\|}{h_N}\ \Big|\ t\in[t_0,T-kh_N]\Bigr\} η N := sup { h N ∥ d h N ( t ) ∥ t ∈ [ t 0 , T − k h N ] } はN → ∞ N\to\infty N → ∞ で0 0 0 に収束する。0 ≤ m ≤ N − k 0\le m\le N-k 0 ≤ m ≤ N − k についてt m ∈ [ t 0 , T − k h N ] t_m\in[t_0,T-kh_N] t m ∈ [ t 0 , T − k h N ] であり、( N − k + 1 ) h N ≤ T − t 0 (N-k+1)h_N\le T-t_0 ( N − k + 1 ) h N ≤ T − t 0 であるから、和は( T − t 0 ) η N (T-t_0)\eta_N ( T − t 0 ) η N 以下である。したがってε N → 0 \varepsilon_N\to0 ε N → 0 ならばE N → 0 E_N\to0 E N → 0 である。▨
系 2.7. 定理 2.5 の仮定の下で、線形多段法の次数がp ∈ N ≥ 1 p\in\NN p ∈ N ≥ 1 以上であり、y ∈ C p + 1 ( J ; R d ) y\in C^{p+1}(J;\R^d) y ∈ C p + 1 ( J ; R d ) であるとする。M : = max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ( p + 1 ) ( τ ) ∥ M:=\max_{\tau\in[t_0,T]}\|y^{(p+1)}(\tau)\| M := max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ( p + 1 ) ( τ ) ∥ とし、K p K_p K p を補題 1.3 (1) の定数とする。このとき
max 0 ≤ n ≤ N ∥ e n ∥ ≤ 2 Γ e 2 Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( max 0 ≤ j < k ∥ e j ∥ + ( T − t 0 ) K p M h p ) \max_{0\le n\le N}\|e_n\|\le2\Gamma e^{2\Gamma L\bar\beta(T-t_0)}\Bigl(\max_{0\le j<k}\|e_j\|+(T-t_0)K_pMh^p\Bigr) 0 ≤ n ≤ N max ∥ e n ∥ ≤ 2Γ e 2Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( 0 ≤ j < k max ∥ e j ∥ + ( T − t 0 ) K p M h p ) が成り立つ。特に、C ′ ≥ 0 C'\ge0 C ′ ≥ 0 について開始値がmax j < k ∥ e j ∥ ≤ C ′ h p \max_{j<k}\|e_j\|\le C'h^p max j < k ∥ e j ∥ ≤ C ′ h p を満たすならば、max n ∥ e n ∥ ≤ 2 Γ e 2 Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( C ′ + ( T − t 0 ) K p M ) h p \max_n\|e_n\|\le2\Gamma e^{2\Gamma L\bar\beta(T-t_0)}(C'+(T-t_0)K_pM)h^p max n ∥ e n ∥ ≤ 2Γ e 2Γ L β ˉ ( T − t 0 ) ( C ′ + ( T − t 0 ) K p M ) h p である。
証明. 命題 1.4 (2) によりC 0 = ⋯ = C p = 0 C_0=\dots=C_p=0 C 0 = ⋯ = C p = 0 であるから、補題 1.3 (1) をq = p q=p q = p として適用すると∥ d m ∥ ≤ K p M h p + 1 \|d_m\|\le K_pMh^{p+1} ∥ d m ∥ ≤ K p M h p + 1 である。( N − k + 1 ) h ≤ T − t 0 (N-k+1)h\le T-t_0 ( N − k + 1 ) h ≤ T − t 0 により∑ m = 0 N − k ∥ d m ∥ ≤ ( T − t 0 ) K p M h p \sum_{m=0}^{N-k}\|d_m\|\le(T-t_0)K_pMh^p ∑ m = 0 N − k ∥ d m ∥ ≤ ( T − t 0 ) K p M h p であり、定理 2.5 に代入すると主張を得る。▨
例 2.8. k = 2 k=2 k = 2 、( α 0 , α 1 , α 2 ) = ( − 5 , 4 , 1 ) (\alpha_0,\alpha_1,\alpha_2)=(-5,4,1) ( α 0 , α 1 , α 2 ) = ( − 5 , 4 , 1 ) 、( β 0 , β 1 , β 2 ) = ( 2 , 4 , 0 ) (\beta_0,\beta_1,\beta_2)=(2,4,0) ( β 0 , β 1 , β 2 ) = ( 2 , 4 , 0 ) の陽的線形多段法
y n + 2 + 4 y n + 1 − 5 y n = h ( 4 f n + 1 + 2 f n ) , ρ ( ζ ) = ( ζ − 1 ) ( ζ + 5 ) , σ ( ζ ) = 4 ζ + 2 y_{n+2}+4y_{n+1}-5y_n=h(4f_{n+1}+2f_n),\qquad\rho(\zeta)=(\zeta-1)(\zeta+5),\quad\sigma(\zeta)=4\zeta+2 y n + 2 + 4 y n + 1 − 5 y n = h ( 4 f n + 1 + 2 f n ) , ρ ( ζ ) = ( ζ − 1 ) ( ζ + 5 ) , σ ( ζ ) = 4 ζ + 2 を考える。係数は
C 0 = 0 , C 1 = 6 − 6 = 0 , C 2 = 4 − 4 = 0 , C 3 = 2 − 2 = 0 , C 4 = 20 24 − 4 6 = 1 6 C_0=0,\quad C_1=6-6=0,\quad C_2=4-4=0,\quad C_3=2-2=0,\quad C_4=\frac{20}{24}-\frac46=\frac16 C 0 = 0 , C 1 = 6 − 6 = 0 , C 2 = 4 − 4 = 0 , C 3 = 2 − 2 = 0 , C 4 = 24 20 − 6 4 = 6 1 であるから、命題 1.4 (2) によりこの方法の次数は3 3 3 であり、命題 1.4 (1) により整合的である。ρ \rho ρ は根− 5 -5 − 5 をもつのでゼロ安定でなく、定理 2.6 により収束しない。
d = 1 d=1 d = 1 、f = 0 f=0 f = 0 、t 0 = 0 t_0=0 t 0 = 0 、T = 1 T=1 T = 1 、h = 1 / N h=1/N h = 1/ N 、解y = 0 y=0 y = 0 とし、開始値をy 0 = 0 y_0=0 y 0 = 0 、y 1 = h y_1=h y 1 = h とする。近似値は漸化式y n + 2 = − 4 y n + 1 + 5 y n y_{n+2}=-4y_{n+1}+5y_n y n + 2 = − 4 y n + 1 + 5 y n で定まり、y n = h 6 ( 1 − ( − 5 ) n ) y_n=\frac h6\bigl(1-(-5)^n\bigr) y n = 6 h ( 1 − ( − 5 ) n ) である。開始値の誤差はh h h であり、∣ y N ∣ ≥ ( 5 N − 1 ) / ( 6 N ) |y_N|\ge(5^N-1)/(6N) ∣ y N ∣ ≥ ( 5 N − 1 ) / ( 6 N ) はN → ∞ N\to\infty N → ∞ で発散する。
d = 1 d=1 d = 1 、f ( t , u ) = u f(t,u)=u f ( t , u ) = u 、解y ( τ ) = e τ y(\tau)=e^\tau y ( τ ) = e τ 、t 0 = 0 t_0=0 t 0 = 0 、T = 1 T=1 T = 1 、h = 1 / N h=1/N h = 1/ N とし、開始値を厳密値y 0 = 1 y_0=1 y 0 = 1 、y 1 = e h y_1=e^h y 1 = e h とする。近似値は漸化式y n + 2 = − ( 4 − 4 h ) y n + 1 + ( 5 + 2 h ) y n y_{n+2}=-(4-4h)y_{n+1}+(5+2h)y_n y n + 2 = − ( 4 − 4 h ) y n + 1 + ( 5 + 2 h ) y n で定まる。値を有効数字7桁に丸めると次のとおりである。
N N N
y N y_N y N
∣ e − y N ∣ \lvert e-y_N\rvert ∣ e − y N ∣
5 5 5
2.734327 2.734327 2.734327
1.604520 × 10 − 2 1.604520\times10^{-2} 1.604520 × 1 0 − 2
10 10 10
− 1.271974 × 10 − 1 -1.271974\times10^{-1} − 1.271974 × 1 0 − 1
2.845479 2.845479 2.845479
20 20 20
− 1.622493 × 10 6 -1.622493\times10^{6} − 1.622493 × 1 0 6
1.622496 × 10 6 1.622496\times10^{6} 1.622496 × 1 0 6
40 40 40
− 9.344203 × 10 18 -9.344203\times10^{18} − 9.344203 × 1 0 18
9.344203 × 10 18 9.344203\times10^{18} 9.344203 × 1 0 18
3 Adams 法と後退差分公式
定義 3.1. k ∈ N ≥ 1 k\in\NN k ∈ N ≥ 1 とする。m ∈ N ≥ 0 m\in\N m ∈ N ≥ 0 について、節点0 , 1 , … , m 0,1,\dots,m 0 , 1 , … , m の Lagrange 基底をℓ 0 ( m ) , … , ℓ m ( m ) \ell^{(m)}_0,\dots,\ell^{(m)}_m ℓ 0 ( m ) , … , ℓ m ( m ) とする。
α k = 1 \alpha_k=1 α k = 1 、α k − 1 = − 1 \alpha_{k-1}=-1 α k − 1 = − 1 、j < k − 1 j<k-1 j < k − 1 でα j = 0 \alpha_j=0 α j = 0 とし、β j : = ∫ k − 1 k ℓ j ( k − 1 ) ( s ) d s \beta_j:=\int_{k-1}^k\ell^{(k-1)}_j(s)\,ds β j := ∫ k − 1 k ℓ j ( k − 1 ) ( s ) d s (0 ≤ j < k 0\le j<k 0 ≤ j < k )、β k : = 0 \beta_k:=0 β k := 0 としたk k k 段の線形多段法を k k k 段 Adams–Bashforth 法 (k k k -step Adams–Bashforth method ) という。
α k = 1 \alpha_k=1 α k = 1 、α k − 1 = − 1 \alpha_{k-1}=-1 α k − 1 = − 1 、j < k − 1 j<k-1 j < k − 1 でα j = 0 \alpha_j=0 α j = 0 とし、β j : = ∫ k − 1 k ℓ j ( k ) ( s ) d s \beta_j:=\int_{k-1}^k\ell^{(k)}_j(s)\,ds β j := ∫ k − 1 k ℓ j ( k ) ( s ) d s (0 ≤ j ≤ k 0\le j\le k 0 ≤ j ≤ k )としたk k k 段の線形多段法を k k k 段 Adams–Moulton 法 (k k k -step Adams–Moulton method ) という。
ℓ k ( k ) ( s ) = ∏ i < k ( s − i ) / k ! \ell^{(k)}_k(s)=\prod_{i<k}(s-i)/k! ℓ k ( k ) ( s ) = ∏ i < k ( s − i ) / k ! のs = k s=k s = k における微分係数はc k : = ∑ r = 1 k 1 r c_k:=\sum_{r=1}^k\frac1r c k := ∑ r = 1 k r 1 である。α j : = ℓ j ( k ) ′ ( k ) / c k \alpha_j:=\ell^{(k)\prime}_j(k)/c_k α j := ℓ j ( k ) ′ ( k ) / c k (0 ≤ j ≤ k 0\le j\le k 0 ≤ j ≤ k )、β k : = 1 / c k \beta_k:=1/c_k β k := 1/ c k 、j < k j<k j < k でβ j : = 0 \beta_j:=0 β j := 0 としたk k k 段の線形多段法を k k k 段後退差分公式 (k k k -step backward differentiation formula ) という。
命題 3.2. k ∈ N ≥ 1 k\in\NN k ∈ N ≥ 1 とする。
k k k 段 Adams–Bashforth 法の次数はk k k 以上である。
k k k 段 Adams–Moulton 法の次数はk + 1 k+1 k + 1 以上である。
k k k 段後退差分公式の次数はk k k 以上である。
k k k 段 Adams–Bashforth 法とk k k 段 Adams–Moulton 法はゼロ安定である。
証明. i ∈ N ≥ 0 i\in\N i ∈ N ≥ 0 とし、y ( τ ) : = τ i y(\tau):=\tau^i y ( τ ) := τ i と置く。補題 1.3 (2) をs = 0 s=0 s = 0 、h = 1 h=1 h = 1 として適用すると∑ j α j y ( j ) − ∑ j β j y ′ ( j ) = i ! C i \sum_j\alpha_jy(j)-\sum_j\beta_jy'(j)=i!\,C_i ∑ j α j y ( j ) − ∑ j β j y ′ ( j ) = i ! C i である。命題 1.4 (2) により、次数がp p p 以上であることを示すには、i ≤ p i\le p i ≤ p についてこの左辺が0 0 0 であることを示せばよい。
(1) を示す。i ≤ k i\le k i ≤ k とするとy ′ y' y ′ は次数k − 1 k-1 k − 1 以下の多項式である。∑ j < k y ′ ( j ) ℓ j ( k − 1 ) \sum_{j<k}y'(j)\ell^{(k-1)}_j ∑ j < k y ′ ( j ) ℓ j ( k − 1 ) も次数k − 1 k-1 k − 1 以下であり、相異なる節点0 , … , k − 1 0,\dots,k-1 0 , … , k − 1 でy ′ y' y ′ と同じ値をとるから、§E20.12 定理 1.3 (2) によりy ′ = ∑ j < k y ′ ( j ) ℓ j ( k − 1 ) y'=\sum_{j<k}y'(j)\ell^{(k-1)}_j y ′ = ∑ j < k y ′ ( j ) ℓ j ( k − 1 ) である。[ k − 1 , k ] [k-1,k] [ k − 1 , k ] で積分するとy ( k ) − y ( k − 1 ) = ∑ j < k β j y ′ ( j ) y(k)-y(k-1)=\sum_{j<k}\beta_jy'(j) y ( k ) − y ( k − 1 ) = ∑ j < k β j y ′ ( j ) である。α k = 1 \alpha_k=1 α k = 1 、α k − 1 = − 1 \alpha_{k-1}=-1 α k − 1 = − 1 、j < k − 1 j<k-1 j < k − 1 でα j = 0 \alpha_j=0 α j = 0 、β k = 0 \beta_k=0 β k = 0 であるから、∑ j α j y ( j ) − ∑ j β j y ′ ( j ) = 0 \sum_j\alpha_jy(j)-\sum_j\beta_jy'(j)=0 ∑ j α j y ( j ) − ∑ j β j y ′ ( j ) = 0 である。
(2) を示す。i ≤ k + 1 i\le k+1 i ≤ k + 1 とするとy ′ y' y ′ は次数k k k 以下であり、節点0 , … , k 0,\dots,k 0 , … , k について同じ議論によりy ( k ) − y ( k − 1 ) = ∑ j ≤ k β j y ′ ( j ) y(k)-y(k-1)=\sum_{j\le k}\beta_jy'(j) y ( k ) − y ( k − 1 ) = ∑ j ≤ k β j y ′ ( j ) である。
(3) を示す。i ≤ k i\le k i ≤ k とすると、§E20.12 定理 1.3 (2) によりy = ∑ j ≤ k y ( j ) ℓ j ( k ) y=\sum_{j\le k}y(j)\ell^{(k)}_j y = ∑ j ≤ k y ( j ) ℓ j ( k ) であり、s = k s=k s = k で微分するとy ′ ( k ) = ∑ j ℓ j ( k ) ′ ( k ) y ( j ) = c k ∑ j α j y ( j ) y'(k)=\sum_j\ell^{(k)\prime}_j(k)y(j)=c_k\sum_j\alpha_jy(j) y ′ ( k ) = ∑ j ℓ j ( k ) ′ ( k ) y ( j ) = c k ∑ j α j y ( j ) である。したがって∑ j α j y ( j ) − β k y ′ ( k ) = 0 \sum_j\alpha_jy(j)-\beta_ky'(k)=0 ∑ j α j y ( j ) − β k y ′ ( k ) = 0 である。
(4) を示す。Adams 法の第一特性多項式はζ k − 1 ( ζ − 1 ) \zeta^{k-1}(\zeta-1) ζ k − 1 ( ζ − 1 ) であり、1 1 1 はその単根である。k = 1 k=1 k = 1 ならば根は1 1 1 だけであり、k ≥ 2 k\ge2 k ≥ 2 ならば1 1 1 以外の根は0 0 0 だけである。したがって第一特性多項式は根条件を満たす。▨
命題 3.3.
2 段 Adams–Bashforth 法は
y n + 2 − y n + 1 = h 2 ( 3 f n + 1 − f n ) , ρ ( ζ ) = ζ 2 − ζ , σ ( ζ ) = 3 ζ − 1 2 y_{n+2}-y_{n+1}=\frac h2(3f_{n+1}-f_n),\qquad\rho(\zeta)=\zeta^2-\zeta,\quad\sigma(\zeta)=\frac{3\zeta-1}2 y n + 2 − y n + 1 = 2 h ( 3 f n + 1 − f n ) , ρ ( ζ ) = ζ 2 − ζ , σ ( ζ ) = 2 3 ζ − 1
であり、C 3 = 5 12 C_3=\frac5{12} C 3 = 12 5 、σ ( 1 ) = 1 \sigma(1)=1 σ ( 1 ) = 1 である。
1 段 Adams–Moulton 法はρ ( ζ ) = ζ − 1 \rho(\zeta)=\zeta-1 ρ ( ζ ) = ζ − 1 、σ ( ζ ) = ζ + 1 2 \sigma(\zeta)=\frac{\zeta+1}2 σ ( ζ ) = 2 ζ + 1 であり、近似値の方程式は台形法の方程式(§E20.28 定義 2.1 )に一致する。C 3 = − 1 12 C_3=-\frac1{12} C 3 = − 12 1 、σ ( 1 ) = 1 \sigma(1)=1 σ ( 1 ) = 1 である。
2 段後退差分公式は
y n + 2 − 4 3 y n + 1 + 1 3 y n = 2 3 h f n + 2 , ρ ( ζ ) = ( ζ − 1 ) ( ζ − 1 3 ) , σ ( ζ ) = 2 3 ζ 2 y_{n+2}-\frac43y_{n+1}+\frac13y_n=\frac23hf_{n+2},\qquad\rho(\zeta)=(\zeta-1)\Bigl(\zeta-\frac13\Bigr),\quad\sigma(\zeta)=\frac23\zeta^2 y n + 2 − 3 4 y n + 1 + 3 1 y n = 3 2 h f n + 2 , ρ ( ζ ) = ( ζ − 1 ) ( ζ − 3 1 ) , σ ( ζ ) = 3 2 ζ 2
であり、C 3 = − 2 9 C_3=-\frac29 C 3 = − 9 2 、σ ( 1 ) = 2 3 \sigma(1)=\frac23 σ ( 1 ) = 3 2 である。
三つの方法はいずれもゼロ安定であって次数は2 2 2 であり、誤差定数はそれぞれ5 12 \frac5{12} 12 5 、− 1 12 -\frac1{12} − 12 1 、− 1 3 -\frac13 − 3 1 である。
証明. (1) を示す。ℓ 0 ( 1 ) ( s ) = 1 − s \ell^{(1)}_0(s)=1-s ℓ 0 ( 1 ) ( s ) = 1 − s 、ℓ 1 ( 1 ) ( s ) = s \ell^{(1)}_1(s)=s ℓ 1 ( 1 ) ( s ) = s であり、∫ 1 2 ( 1 − s ) d s = − 1 2 \int_1^2(1-s)\,ds=-\frac12 ∫ 1 2 ( 1 − s ) d s = − 2 1 、∫ 1 2 s d s = 3 2 \int_1^2s\,ds=\frac32 ∫ 1 2 s d s = 2 3 である。C 3 = ∑ j α j j 3 / 6 − ∑ j β j j 2 / 2 = 8 − 1 6 − 3 2 ⋅ 1 2 = 5 12 C_3=\sum_j\alpha_jj^3/6-\sum_j\beta_jj^2/2=\frac{8-1}6-\frac32\cdot\frac12=\frac5{12} C 3 = ∑ j α j j 3 /6 − ∑ j β j j 2 /2 = 6 8 − 1 − 2 3 ⋅ 2 1 = 12 5 である。
(2) を示す。∫ 0 1 ( 1 − s ) d s = ∫ 0 1 s d s = 1 2 \int_0^1(1-s)\,ds=\int_0^1s\,ds=\frac12 ∫ 0 1 ( 1 − s ) d s = ∫ 0 1 s d s = 2 1 であるから、近似値の方程式はy n + 1 = y n + h 2 ( f ( t n , y n ) + f ( t n + 1 , y n + 1 ) ) y_{n+1}=y_n+\frac h2(f(t_n,y_n)+f(t_{n+1},y_{n+1})) y n + 1 = y n + 2 h ( f ( t n , y n ) + f ( t n + 1 , y n + 1 )) である。C 3 = 1 6 − 1 2 ⋅ 1 2 = − 1 12 C_3=\frac16-\frac12\cdot\frac12=-\frac1{12} C 3 = 6 1 − 2 1 ⋅ 2 1 = − 12 1 である。
(3) を示す。ℓ 0 ( 2 ) ( s ) = ( s − 1 ) ( s − 2 ) 2 \ell^{(2)}_0(s)=\frac{(s-1)(s-2)}2 ℓ 0 ( 2 ) ( s ) = 2 ( s − 1 ) ( s − 2 ) 、ℓ 1 ( 2 ) ( s ) = − s ( s − 2 ) \ell^{(2)}_1(s)=-s(s-2) ℓ 1 ( 2 ) ( s ) = − s ( s − 2 ) 、ℓ 2 ( 2 ) ( s ) = s ( s − 1 ) 2 \ell^{(2)}_2(s)=\frac{s(s-1)}2 ℓ 2 ( 2 ) ( s ) = 2 s ( s − 1 ) のs = 2 s=2 s = 2 における微分係数は1 2 \frac12 2 1 、− 2 -2 − 2 、3 2 \frac32 2 3 であり、c 2 = 3 2 c_2=\frac32 c 2 = 2 3 であるから、( α 0 , α 1 , α 2 ) = ( 1 3 , − 4 3 , 1 ) (\alpha_0,\alpha_1,\alpha_2)=(\frac13,-\frac43,1) ( α 0 , α 1 , α 2 ) = ( 3 1 , − 3 4 , 1 ) 、β 2 = 2 3 \beta_2=\frac23 β 2 = 3 2 である。C 3 = 8 − 4 / 3 6 − 2 3 ⋅ 4 2 = 10 9 − 4 3 = − 2 9 C_3=\frac{8-4/3}6-\frac23\cdot\frac42=\frac{10}9-\frac43=-\frac29 C 3 = 6 8 − 4/3 − 3 2 ⋅ 2 4 = 9 10 − 3 4 = − 9 2 である。
命題 3.2 により三つの方法の次数は2 2 2 以上であり、C 3 ≠ 0 C_3\ne0 C 3 = 0 であるから命題 1.4 (2) により次数は2 2 2 である。Adams 法は命題 3.2 (4) によりゼロ安定であり、2 段後退差分公式の第一特性多項式の根1 1 1 、1 3 \frac13 3 1 は根条件を満たす。誤差定数はC 3 / σ ( 1 ) C_3/\sigma(1) C 3 / σ ( 1 ) であり、2 段後退差分公式では− 2 9 / 2 3 = − 1 3 -\frac29\big/\frac23=-\frac13 − 9 2 / 3 2 = − 3 1 である。▨
4 絶対安定性
定義 4.1. k k k 段の線形多段法を取り、ρ , σ \rho,\sigma ρ , σ をその特性多項式とする。z ∈ C z\in\C z ∈ C に対してπ z ( ζ ) : = ρ ( ζ ) − z σ ( ζ ) \pi_z(\zeta):=\rho(\zeta)-z\sigma(\zeta) π z ( ζ ) := ρ ( ζ ) − z σ ( ζ ) を線形多段法の 安定多項式 (stability polynomial ) という。π z \pi_z π z のζ k \zeta^k ζ k の係数は1 − z β k 1-z\beta_k 1 − z β k である。
S : = { z ∈ C ∣ 1 − z β k ≠ 0 かつ π z は根条件を満たす } S:=\{z\in\C\mid1-z\beta_k\ne0\ \text{かつ}\ \pi_z\ \text{は根条件を満たす}\} S := { z ∈ C ∣ 1 − z β k = 0 かつ π z は根条件を満たす } を線形多段法の 絶対安定領域 (region of absolute stability ) という。{ z ∈ C ∣ Re z ≤ 0 } ⊆ S \{z\in\C\mid\operatorname{Re}z\le0\}\subseteq S { z ∈ C ∣ Re z ≤ 0 } ⊆ S であるとき、線形多段法は A 安定 (A-stable ) であるという。
命題 4.2. k k k 段の線形多段法を取り、π z \pi_z π z をその安定多項式、S S S を絶対安定領域とする。λ ∈ C \lambda\in\C λ ∈ C 、h > 0 h>0 h > 0 、z : = h λ z:=h\lambda z := hλ とし、C \C C をR 2 \R^2 R 2 と同一視してf ( t , u ) : = λ u f(t,u):=\lambda u f ( t , u ) := λ u (( t , u ) ∈ R × C (t,u)\in\R\times\C ( t , u ) ∈ R × C )に線形多段法を刻みh h h で適用する。
1 − z β k ≠ 0 1-z\beta_k\ne0 1 − z β k = 0 ならば、任意の開始値y 0 , … , y k − 1 ∈ C y_0,\dots,y_{k-1}\in\C y 0 , … , y k − 1 ∈ C から近似値y n y_n y n がすべてのn ∈ N ≥ 0 n\in\N n ∈ N ≥ 0 について定まり、∑ j = 0 k ( α j − z β j ) y n + j = 0 \sum_{j=0}^k(\alpha_j-z\beta_j)y_{n+j}=0 ∑ j = 0 k ( α j − z β j ) y n + j = 0 を満たす。1 − z β k = 0 1-z\beta_k=0 1 − z β k = 0 ならば、任意のy n , … , y n + k − 1 ∈ C y_n,\dots,y_{n+k-1}\in\C y n , … , y n + k − 1 ∈ C に対して近似値の方程式はただ一つの解をもつことがない。
z ∈ S z\in S z ∈ S であることと、1 − z β k ≠ 0 1-z\beta_k\ne0 1 − z β k = 0 であって任意の開始値から定まる近似値の列が有界であることは同値である。
1 − z β k ≠ 0 1-z\beta_k\ne0 1 − z β k = 0 とする。π z \pi_z π z の根がすべて∣ ζ ∣ < 1 |\zeta|<1 ∣ ζ ∣ < 1 を満たすことと、任意の開始値から定まる近似値の列が0 0 0 に収束することは同値である。
証明. 近似値の方程式は( 1 − z β k ) v = − ∑ j < k ( α j − z β j ) y n + j (1-z\beta_k)v=-\sum_{j<k}(\alpha_j-z\beta_j)y_{n+j} ( 1 − z β k ) v = − ∑ j < k ( α j − z β j ) y n + j である。1 − z β k ≠ 0 1-z\beta_k\ne0 1 − z β k = 0 ならばただ一つの解をもち、(1) の漸化式を得る。1 − z β k = 0 1-z\beta_k=0 1 − z β k = 0 ならば左辺は0 0 0 であり、右辺が0 0 0 でなければ解をもたず、右辺が0 0 0 ならば任意のv v v が解である。1 − z β k ≠ 0 1-z\beta_k\ne0 1 − z β k = 0 のとき、a j : = ( α j − z β j ) / ( 1 − z β k ) a_j:=(\alpha_j-z\beta_j)/(1-z\beta_k) a j := ( α j − z β j ) / ( 1 − z β k ) として補題 2.2 を適用する。∑ j a j ζ j = π z ( ζ ) / ( 1 − z β k ) \sum_ja_j\zeta^j=\pi_z(\zeta)/(1-z\beta_k) ∑ j a j ζ j = π z ( ζ ) / ( 1 − z β k ) の根は重複度を込めてπ z \pi_z π z の根に等しいから、(2) は二条件の同値から、(3) は補題 2.2 (2) から従う。▨
命題 4.3. 各方法の絶対安定領域をS S S とする。
2 段 Adams–Bashforth 法について、z ∈ C z\in\C z ∈ C に対して安定多項式の根は
ζ ± ( z ) = 1 + 3 2 z ± 1 + z + 9 4 z 2 2 \zeta_\pm(z)=\frac{1+\frac32z\pm\sqrt{1+z+\frac94z^2}}2 ζ ± ( z ) = 2 1 + 2 3 z ± 1 + z + 4 9 z 2
である。平方根の枝を替えるとζ + \zeta_+ ζ + とζ − \zeta_- ζ − が入れ替わる。S S S は∣ ζ + ( z ) ∣ ≤ 1 |\zeta_+(z)|\le1 ∣ ζ + ( z ) ∣ ≤ 1 かつ∣ ζ − ( z ) ∣ ≤ 1 |\zeta_-(z)|\le1 ∣ ζ − ( z ) ∣ ≤ 1 であり、1 + z + 9 4 z 2 = 0 1+z+\frac94z^2=0 1 + z + 4 9 z 2 = 0 ならば∣ ζ + ( z ) ∣ < 1 |\zeta_+(z)|<1 ∣ ζ + ( z ) ∣ < 1 であるz z z の全体である。S ∩ R = [ − 1 , 0 ] S\cap\R=[-1,0] S ∩ R = [ − 1 , 0 ] であり、2 段 Adams–Bashforth 法は A 安定でない。
1 段 Adams–Moulton 法について、z ≠ 2 z\ne2 z = 2 ならば安定多項式の根は台形法の安定関数の値R 1 / 2 ( z ) R_{1/2}(z) R 1/2 ( z ) である。S = { z ∈ C ∣ Re z ≤ 0 } S=\{z\in\C\mid\operatorname{Re}z\le0\} S = { z ∈ C ∣ Re z ≤ 0 } であり、1 段 Adams–Moulton 法は A 安定である。
2 段後退差分公式について、z ≠ 3 2 z\ne\frac32 z = 2 3 ならば安定多項式の根は
ζ ± ( z ) = 2 ± 1 + 2 z 3 − 2 z \zeta_\pm(z)=\frac{2\pm\sqrt{1+2z}}{3-2z} ζ ± ( z ) = 3 − 2 z 2 ± 1 + 2 z
である。S S S はz ≠ 3 2 z\ne\frac32 z = 2 3 、∣ ζ + ( z ) ∣ ≤ 1 |\zeta_+(z)|\le1 ∣ ζ + ( z ) ∣ ≤ 1 かつ∣ ζ − ( z ) ∣ ≤ 1 |\zeta_-(z)|\le1 ∣ ζ − ( z ) ∣ ≤ 1 であり、1 + 2 z = 0 1+2z=0 1 + 2 z = 0 ならば∣ ζ + ( z ) ∣ < 1 |\zeta_+(z)|<1 ∣ ζ + ( z ) ∣ < 1 であるz z z の全体である。2 段後退差分公式は A 安定である。
証明. (1) を示す。安定多項式はζ 2 − ( 1 + 3 2 z ) ζ + z 2 \zeta^2-(1+\frac32z)\zeta+\frac z2 ζ 2 − ( 1 + 2 3 z ) ζ + 2 z であり、最高次の係数は1 1 1 である。判別式は( 1 + 3 2 z ) 2 − 2 z = 1 + z + 9 4 z 2 (1+\frac32z)^2-2z=1+z+\frac94z^2 ( 1 + 2 3 z ) 2 − 2 z = 1 + z + 4 9 z 2 であるから、根はζ ± ( z ) \zeta_\pm(z) ζ ± ( z ) であり、判別式が0 0 0 であることと重根をもつことは同値である。したがって根条件は述べた条件と同値である。z = x ∈ R z=x\in\R z = x ∈ R とする。1 + x + 9 4 x 2 1+x+\frac94x^2 1 + x + 4 9 x 2 はx x x の二次式として判別式1 − 9 < 0 1-9<0 1 − 9 < 0 をもつので正であり、根r − < r + r_-<r_+ r − < r + は相異なる実数で、r − + r + = 1 + 3 2 x r_-+r_+=1+\frac32x r − + r + = 1 + 2 3 x 、( 1 − r − ) ( 1 − r + ) = − x (1-r_-)(1-r_+)=-x ( 1 − r − ) ( 1 − r + ) = − x 、( 1 + r − ) ( 1 + r + ) = 2 + 2 x (1+r_-)(1+r_+)=2+2x ( 1 + r − ) ( 1 + r + ) = 2 + 2 x である。x > 0 x>0 x > 0 ならば( 1 − r − ) ( 1 − r + ) < 0 (1-r_-)(1-r_+)<0 ( 1 − r − ) ( 1 − r + ) < 0 によりr − < 1 < r + r_-<1<r_+ r − < 1 < r + であり、x ∉ S x\notin S x ∈ / S である。x < − 1 x<-1 x < − 1 ならば( 1 + r − ) ( 1 + r + ) < 0 (1+r_-)(1+r_+)<0 ( 1 + r − ) ( 1 + r + ) < 0 によりr − < − 1 < r + r_-<-1<r_+ r − < − 1 < r + であり、x ∉ S x\notin S x ∈ / S である。− 1 ≤ x ≤ 0 -1\le x\le0 − 1 ≤ x ≤ 0 とするとr − + r + ∈ [ − 1 2 , 1 ] r_-+r_+\in[-\frac12,1] r − + r + ∈ [ − 2 1 , 1 ] である。( 1 − r − ) ( 1 − r + ) ≥ 0 (1-r_-)(1-r_+)\ge0 ( 1 − r − ) ( 1 − r + ) ≥ 0 であるからr + ≤ 1 r_+\le1 r + ≤ 1 またはr − ≥ 1 r_-\ge1 r − ≥ 1 であり、r − ≥ 1 r_-\ge1 r − ≥ 1 ならばr − + r + > 2 r_-+r_+>2 r − + r + > 2 となるのでr + ≤ 1 r_+\le1 r + ≤ 1 である。( 1 + r − ) ( 1 + r + ) ≥ 0 (1+r_-)(1+r_+)\ge0 ( 1 + r − ) ( 1 + r + ) ≥ 0 であるからr − ≥ − 1 r_-\ge-1 r − ≥ − 1 またはr + ≤ − 1 r_+\le-1 r + ≤ − 1 であり、r + ≤ − 1 r_+\le-1 r + ≤ − 1 ならばr − + r + < − 2 r_-+r_+<-2 r − + r + < − 2 となるのでr − ≥ − 1 r_-\ge-1 r − ≥ − 1 である。二根は相異なるから根条件が成り立ち、x ∈ S x\in S x ∈ S である。したがってS ∩ R = [ − 1 , 0 ] S\cap\R=[-1,0] S ∩ R = [ − 1 , 0 ] であり、Re ( − 2 ) ≤ 0 \operatorname{Re}(-2)\le0 Re ( − 2 ) ≤ 0 かつ− 2 ∉ S -2\notin S − 2 ∈ / S であるから A 安定でない。
(2) を示す。安定多項式は( 1 − z 2 ) ζ − ( 1 + z 2 ) (1-\frac z2)\zeta-(1+\frac z2) ( 1 − 2 z ) ζ − ( 1 + 2 z ) であり、最高次の係数が0 0 0 であることとz = 2 z=2 z = 2 は同値である。z ≠ 2 z\ne2 z = 2 ならば根は1 + z / 2 1 − z / 2 = R 1 / 2 ( z ) \frac{1+z/2}{1-z/2}=R_{1/2}(z) 1 − z /2 1 + z /2 = R 1/2 ( z ) であり(§E20.28 命題 5.5 )、一次式の根は単根であるから、根条件は∣ R 1 / 2 ( z ) ∣ ≤ 1 |R_{1/2}(z)|\le1 ∣ R 1/2 ( z ) ∣ ≤ 1 と同値である。§E20.28 命題 5.5 (1) をθ = 1 2 \theta=\frac12 θ = 2 1 として適用すると、これはRe z ≤ 0 \operatorname{Re}z\le0 Re z ≤ 0 と同値である。Re 2 > 0 \operatorname{Re}2>0 Re 2 > 0 であるからS = { z ∣ Re z ≤ 0 } S=\{z\mid\operatorname{Re}z\le0\} S = { z ∣ Re z ≤ 0 } である。
(3) を示す。安定多項式の3 3 3 倍は( 3 − 2 z ) ζ 2 − 4 ζ + 1 (3-2z)\zeta^2-4\zeta+1 ( 3 − 2 z ) ζ 2 − 4 ζ + 1 であり、最高次の係数が0 0 0 であることとz = 3 2 z=\frac32 z = 2 3 は同値である。z ≠ 3 2 z\ne\frac32 z = 2 3 ならば判別式の1 4 \frac14 4 1 は4 − ( 3 − 2 z ) = 1 + 2 z 4-(3-2z)=1+2z 4 − ( 3 − 2 z ) = 1 + 2 z であり、根はζ ± ( z ) \zeta_\pm(z) ζ ± ( z ) である。S S S の記述は(1) と同じ理由による。Re z ≤ 0 \operatorname{Re}z\le0 Re z ≤ 0 とするとz ≠ 3 2 z\ne\frac32 z = 2 3 である。ζ \zeta ζ を根とすると、定数項が1 1 1 であるからζ ≠ 0 \zeta\ne0 ζ = 0 であり、w : = 1 / ζ w:=1/\zeta w := 1/ ζ と置いて方程式をζ 2 \zeta^2 ζ 2 で割ると3 − 2 z − 4 w + w 2 = 0 3-2z-4w+w^2=0 3 − 2 z − 4 w + w 2 = 0 、すなわちz = 3 − 4 w + w 2 2 z=\frac{3-4w+w^2}2 z = 2 3 − 4 w + w 2 である。u : = Re w u:=\operatorname{Re}w u := Re w とするとRe ( w 2 ) = 2 u 2 − ∣ w ∣ 2 \operatorname{Re}(w^2)=2u^2-|w|^2 Re ( w 2 ) = 2 u 2 − ∣ w ∣ 2 であるから
Re z = ( 1 − u ) 2 + 1 − ∣ w ∣ 2 2 \operatorname{Re}z=(1-u)^2+\frac{1-|w|^2}2 Re z = ( 1 − u ) 2 + 2 1 − ∣ w ∣ 2 である。∣ ζ ∣ > 1 |\zeta|>1 ∣ ζ ∣ > 1 ならば∣ w ∣ < 1 |w|<1 ∣ w ∣ < 1 でありRe z > 0 \operatorname{Re}z>0 Re z > 0 となるので、∣ ζ ∣ ≤ 1 |\zeta|\le1 ∣ ζ ∣ ≤ 1 である。∣ ζ ∣ = 1 |\zeta|=1 ∣ ζ ∣ = 1 ならばRe z = ( 1 − u ) 2 ≤ 0 \operatorname{Re}z=(1-u)^2\le0 Re z = ( 1 − u ) 2 ≤ 0 によりu = 1 u=1 u = 1 であり、∣ w ∣ = 1 |w|=1 ∣ w ∣ = 1 と合わせてw = 1 w=1 w = 1 、ζ = 1 \zeta=1 ζ = 1 、z = 0 z=0 z = 0 である。z = 0 z=0 z = 0 の安定多項式はρ \rho ρ であり、根1 1 1 は単根である。したがってRe z ≤ 0 \operatorname{Re}z\le0 Re z ≤ 0 ならばz ∈ S z\in S z ∈ S である。▨
5 A 安定性と次数の上限
補題 5.1. P : = { w ∈ C ∣ Re w > 0 } P:=\{w\in\C\mid\operatorname{Re}w>0\} P := { w ∈ C ∣ Re w > 0 } とする。a ≥ 0 a\ge0 a ≥ 0 とし、G G G をP P P 上の正則関数で、任意のw ∈ P w\in P w ∈ P についてRe G ( w ) ≥ 0 \operatorname{Re}G(w)\ge0 Re G ( w ) ≥ 0 を満たすものとする。K ≥ 0 K\ge0 K ≥ 0 とR 0 > 0 R_0>0 R 0 > 0 が存在して、∣ w ∣ ≥ R 0 |w|\ge R_0 ∣ w ∣ ≥ R 0 を満たす任意のw ∈ P w\in P w ∈ P について∣ G ( w ) − a w ∣ ≤ K / ∣ w ∣ |G(w)-aw|\le K/|w| ∣ G ( w ) − a w ∣ ≤ K /∣ w ∣ が成り立つとする。このとき任意のw ∈ P w\in P w ∈ P についてRe ( G ( w ) − a w ) ≥ 0 \operatorname{Re}(G(w)-aw)\ge0 Re ( G ( w ) − a w ) ≥ 0 である。
証明. H ( w ) : = G ( w ) − a w H(w):=G(w)-aw H ( w ) := G ( w ) − a w と置く。w 0 ∈ P w_0\in P w 0 ∈ P を取り、0 < ε < Re w 0 0<\varepsilon<\operatorname{Re}w_0 0 < ε < Re w 0 、R > max { R 0 , ∣ w 0 ∣ } R>\max\{R_0,|w_0|\} R > max { R 0 , ∣ w 0 ∣ } とする。D : = { w ∣ Re w > ε , ∣ w ∣ < R } D:=\{w\mid\operatorname{Re}w>\varepsilon,\ |w|<R\} D := { w ∣ Re w > ε , ∣ w ∣ < R } は凸な開集合でありw 0 w_0 w 0 を含むので領域である。D ˉ : = { w ∣ Re w ≥ ε , ∣ w ∣ ≤ R } \bar D:=\{w\mid\operatorname{Re}w\ge\varepsilon,\ |w|\le R\} D ˉ := { w ∣ Re w ≥ ε , ∣ w ∣ ≤ R } はC = R 2 \C=\R^2 C = R 2 の有界閉集合であるから§E2.9 定理 4.3 によりコンパクトであり、D ⊆ D ˉ ⊆ P D\subseteq\bar D\subseteq P D ⊆ D ˉ ⊆ P である。F : = exp ∘ ( − H ) F:=\exp\circ(-H) F := exp ∘ ( − H ) は§E5.3 命題 1.8 によりP P P 上で正則であり、§E5.3 命題 1.7 (1) により∣ F ( w ) ∣ = e − Re H ( w ) |F(w)|=e^{-\operatorname{Re}H(w)} ∣ F ( w ) ∣ = e − Re H ( w ) である。§E5.9 命題 1.1 により∣ F ∣ |F| ∣ F ∣ はD ˉ \bar D D ˉ 上で点w ∗ w^* w ∗ において最大値をとる。
w ∈ D ˉ ∖ D w\in\bar D\setminus D w ∈ D ˉ ∖ D はRe w = ε \operatorname{Re}w=\varepsilon Re w = ε または∣ w ∣ = R |w|=R ∣ w ∣ = R を満たす。前者ではRe H ( w ) = Re G ( w ) − a ε ≥ − a ε \operatorname{Re}H(w)=\operatorname{Re}G(w)-a\varepsilon\ge-a\varepsilon Re H ( w ) = Re G ( w ) − a ε ≥ − a ε であり、後者では∣ w ∣ ≥ R 0 |w|\ge R_0 ∣ w ∣ ≥ R 0 により∣ H ( w ) ∣ ≤ K / R |H(w)|\le K/R ∣ H ( w ) ∣ ≤ K / R であるからRe H ( w ) ≥ − K / R \operatorname{Re}H(w)\ge-K/R Re H ( w ) ≥ − K / R である。μ : = max { a ε , K / R } \mu:=\max\{a\varepsilon,K/R\} μ := max { a ε , K / R } と置くと、D ˉ ∖ D \bar D\setminus D D ˉ ∖ D 上で∣ F ∣ ≤ e μ |F|\le e^\mu ∣ F ∣ ≤ e μ である。
w ∗ ∉ D w^*\notin D w ∗ ∈ / D ならば∣ F ( w 0 ) ∣ ≤ ∣ F ( w ∗ ) ∣ ≤ e μ |F(w_0)|\le|F(w^*)|\le e^\mu ∣ F ( w 0 ) ∣ ≤ ∣ F ( w ∗ ) ∣ ≤ e μ である。w ∗ ∈ D w^*\in D w ∗ ∈ D ならば、D D D は開集合であるからD ( w ∗ , r ) ⊆ D D(w^*,r)\subseteq D D ( w ∗ , r ) ⊆ D を満たすr > 0 r>0 r > 0 が存在し、その上で∣ F ∣ ≤ ∣ F ( w ∗ ) ∣ |F|\le|F(w^*)| ∣ F ∣ ≤ ∣ F ( w ∗ ) ∣ であるので、§E5.9 定理 3.1 によりF F F はD D D 上で定数である。w 1 : = ε + i Im w 0 w_1:=\varepsilon+i\operatorname{Im}w_0 w 1 := ε + i Im w 0 は∣ w 1 ∣ ≤ ∣ w 0 ∣ < R |w_1|\le|w_0|<R ∣ w 1 ∣ ≤ ∣ w 0 ∣ < R によりD ˉ ∖ D \bar D\setminus D D ˉ ∖ D に属し、0 < s < Re w 0 − ε 0<s<\operatorname{Re}w_0-\varepsilon 0 < s < Re w 0 − ε について∣ w 1 + s ∣ ≤ ∣ w 0 ∣ |w_1+s|\le|w_0| ∣ w 1 + s ∣ ≤ ∣ w 0 ∣ であるからw 1 + s ∈ D w_1+s\in D w 1 + s ∈ D である。したがって∣ F ( w 1 + s ) ∣ = ∣ F ( w 0 ) ∣ |F(w_1+s)|=|F(w_0)| ∣ F ( w 1 + s ) ∣ = ∣ F ( w 0 ) ∣ であり、s → + 0 s\to+0 s → + 0 として∣ F ( w 0 ) ∣ = ∣ F ( w 1 ) ∣ ≤ e μ |F(w_0)|=|F(w_1)|\le e^\mu ∣ F ( w 0 ) ∣ = ∣ F ( w 1 ) ∣ ≤ e μ である。
いずれの場合もe − Re H ( w 0 ) ≤ e μ e^{-\operatorname{Re}H(w_0)}\le e^\mu e − Re H ( w 0 ) ≤ e μ 、すなわちRe H ( w 0 ) ≥ − max { a ε , K / R } \operatorname{Re}H(w_0)\ge-\max\{a\varepsilon,K/R\} Re H ( w 0 ) ≥ − max { a ε , K / R } である。R → ∞ R\to\infty R → ∞ とし、次にε → + 0 \varepsilon\to+0 ε → + 0 とするとRe H ( w 0 ) ≥ 0 \operatorname{Re}H(w_0)\ge0 Re H ( w 0 ) ≥ 0 を得る。▨
定理 5.2 (Dahlquist の第二障壁). A 安定な整合的線形多段法について、次が成り立つ。
次数は3 3 3 以上でない。
次数が2 2 2 以上ならばσ ( 1 ) ≠ 0 \sigma(1)\ne0 σ ( 1 ) = 0 かつC 3 / σ ( 1 ) ≤ − 1 12 C_3/\sigma(1)\le-\frac1{12} C 3 / σ ( 1 ) ≤ − 12 1 である。特に、次数が2 2 2 ならば誤差定数の絶対値は1 12 \frac1{12} 12 1 以上である。
1 段 Adams–Moulton 法は A 安定で次数が2 2 2 の線形多段法であり、その誤差定数は− 1 12 -\frac1{12} − 12 1 である。
証明. 線形多段法をk k k 段とし、ρ , σ \rho,\sigma ρ , σ をその特性多項式、C 0 , C 1 , … C_0,C_1,\dots C 0 , C 1 , … を係数とする。z = 0 z=0 z = 0 はRe z ≤ 0 \operatorname{Re}z\le0 Re z ≤ 0 を満たすから0 ∈ S 0\in S 0 ∈ S であり、π 0 = ρ \pi_0=\rho π 0 = ρ は根条件を満たす。命題 1.4 (1) によりρ ( 1 ) = 0 \rho(1)=0 ρ ( 1 ) = 0 かつρ ′ ( 1 ) = σ ( 1 ) \rho'(1)=\sigma(1) ρ ′ ( 1 ) = σ ( 1 ) である。1 1 1 は絶対値1 1 1 の根であるから単根であり、σ ( 1 ) = ρ ′ ( 1 ) ≠ 0 \sigma(1)=\rho'(1)\ne0 σ ( 1 ) = ρ ′ ( 1 ) = 0 である。
(2) を示す。次数が2 2 2 以上であるとし、E : = C 3 / σ ( 1 ) E:=C_3/\sigma(1) E := C 3 / σ ( 1 ) 、P : = { w ∈ C ∣ Re w > 0 } P:=\{w\in\C\mid\operatorname{Re}w>0\} P := { w ∈ C ∣ Re w > 0 } と置く。実係数の多項式
ρ ~ ( w ) : = ∑ j = 0 k α j ( w + 1 ) j ( w − 1 ) k − j , σ ~ ( w ) : = ∑ j = 0 k β j ( w + 1 ) j ( w − 1 ) k − j \tilde\rho(w):=\sum_{j=0}^k\alpha_j(w+1)^j(w-1)^{k-j},\qquad\tilde\sigma(w):=\sum_{j=0}^k\beta_j(w+1)^j(w-1)^{k-j} ρ ~ ( w ) := j = 0 ∑ k α j ( w + 1 ) j ( w − 1 ) k − j , σ ~ ( w ) := j = 0 ∑ k β j ( w + 1 ) j ( w − 1 ) k − j を考えると、ρ ~ ( 1 ) = 2 k \tilde\rho(1)=2^k ρ ~ ( 1 ) = 2 k である。w ∈ P ∖ { 1 } w\in P\setminus\{1\} w ∈ P ∖ { 1 } についてζ : = w + 1 w − 1 \zeta:=\frac{w+1}{w-1} ζ := w − 1 w + 1 と置くと、∣ w + 1 ∣ 2 − ∣ w − 1 ∣ 2 = 4 Re w > 0 |w+1|^2-|w-1|^2=4\operatorname{Re}w>0 ∣ w + 1 ∣ 2 − ∣ w − 1 ∣ 2 = 4 Re w > 0 により∣ ζ ∣ > 1 |\zeta|>1 ∣ ζ ∣ > 1 であり、ρ ~ ( w ) = ( w − 1 ) k ρ ( ζ ) \tilde\rho(w)=(w-1)^k\rho(\zeta) ρ ~ ( w ) = ( w − 1 ) k ρ ( ζ ) 、σ ~ ( w ) = ( w − 1 ) k σ ( ζ ) \tilde\sigma(w)=(w-1)^k\sigma(\zeta) σ ~ ( w ) = ( w − 1 ) k σ ( ζ ) である。ρ \rho ρ は根条件を満たすのでρ ( ζ ) ≠ 0 \rho(\zeta)\ne0 ρ ( ζ ) = 0 であり、ρ ~ \tilde\rho ρ ~ はP P P 上で0 0 0 にならない。したがってG : = σ ~ / ρ ~ G:=\tilde\sigma/\tilde\rho G := σ ~ / ρ ~ はP P P 上で正則であり、w ∈ P ∖ { 1 } w\in P\setminus\{1\} w ∈ P ∖ { 1 } についてG ( w ) = σ ( ζ ) / ρ ( ζ ) G(w)=\sigma(\zeta)/\rho(\zeta) G ( w ) = σ ( ζ ) / ρ ( ζ ) である。
w ∈ P ∖ { 1 } w\in P\setminus\{1\} w ∈ P ∖ { 1 } がRe G ( w ) < 0 \operatorname{Re}G(w)<0 Re G ( w ) < 0 を満たすとすると、z : = 1 / G ( w ) z:=1/G(w) z := 1/ G ( w ) はRe z = Re G ( w ) ‾ / ∣ G ( w ) ∣ 2 < 0 \operatorname{Re}z=\operatorname{Re}\overline{G(w)}/|G(w)|^2<0 Re z = Re G ( w ) /∣ G ( w ) ∣ 2 < 0 を満たし、π z ( ζ ) = ρ ( ζ ) ( 1 − z G ( w ) ) = 0 \pi_z(\zeta)=\rho(\zeta)(1-zG(w))=0 π z ( ζ ) = ρ ( ζ ) ( 1 − z G ( w )) = 0 である。A 安定性によりz ∈ S z\in S z ∈ S であるからπ z \pi_z π z の根は∣ ζ ∣ ≤ 1 |\zeta|\le1 ∣ ζ ∣ ≤ 1 を満たし、∣ ζ ∣ > 1 |\zeta|>1 ∣ ζ ∣ > 1 と両立しない。したがってP ∖ { 1 } P\setminus\{1\} P ∖ { 1 } 上でRe G ≥ 0 \operatorname{Re}G\ge0 Re G ≥ 0 であり、G G G の連続性によりP P P 上でRe G ≥ 0 \operatorname{Re}G\ge0 Re G ≥ 0 である。
ρ ( 1 + x ) = ∑ q ≥ 1 r q x q \rho(1+x)=\sum_{q\ge1}r_qx^q ρ ( 1 + x ) = ∑ q ≥ 1 r q x q 、σ ( 1 + x ) = ∑ q ≥ 0 s q x q \sigma(1+x)=\sum_{q\ge0}s_qx^q σ ( 1 + x ) = ∑ q ≥ 0 s q x q と展開するとr q = ∑ j α j ( j q ) r_q=\sum_j\alpha_j\binom jq r q = ∑ j α j ( q j ) 、s q = ∑ j β j ( j q ) s_q=\sum_j\beta_j\binom jq s q = ∑ j β j ( q j ) である。j 2 2 = ( j 2 ) + j 2 \frac{j^2}2=\binom j2+\frac j2 2 j 2 = ( 2 j ) + 2 j 、j 3 6 = ( j 3 ) + ( j 2 ) + j 6 \frac{j^3}6=\binom j3+\binom j2+\frac j6 6 j 3 = ( 3 j ) + ( 2 j ) + 6 j により
C 1 = r 1 − s 0 , C 2 = r 2 + r 1 2 − s 1 , C 3 = r 3 + r 2 + r 1 6 − s 2 − s 1 2 C_1=r_1-s_0,\qquad C_2=r_2+\frac{r_1}2-s_1,\qquad C_3=r_3+r_2+\frac{r_1}6-s_2-\frac{s_1}2 C 1 = r 1 − s 0 , C 2 = r 2 + 2 r 1 − s 1 , C 3 = r 3 + r 2 + 6 r 1 − s 2 − 2 s 1 である。命題 1.4 (2) によりC 1 = C 2 = 0 C_1=C_2=0 C 1 = C 2 = 0 であるから、s 0 = r 1 = σ ( 1 ) s_0=r_1=\sigma(1) s 0 = r 1 = σ ( 1 ) 、s 1 = r 2 + r 1 2 s_1=r_2+\frac{r_1}2 s 1 = r 2 + 2 r 1 、C 3 = r 3 + r 2 2 − r 1 12 − s 2 C_3=r_3+\frac{r_2}2-\frac{r_1}{12}-s_2 C 3 = r 3 + 2 r 2 − 12 r 1 − s 2 である。多項式Q ( x ) : = ρ ( 1 + x ) / x = r 1 + r 2 x + r 3 x 2 + ⋯ Q(x):=\rho(1+x)/x=r_1+r_2x+r_3x^2+\cdots Q ( x ) := ρ ( 1 + x ) / x = r 1 + r 2 x + r 3 x 2 + ⋯ はQ ( 0 ) = r 1 ≠ 0 Q(0)=r_1\ne0 Q ( 0 ) = r 1 = 0 を満たす。c 2 : = − ( 1 12 + E ) c_2:=-(\frac1{12}+E) c 2 := − ( 12 1 + E ) と置くと、σ ( 1 + x ) − ( 1 + x 2 + c 2 x 2 ) Q ( x ) \sigma(1+x)-(1+\frac x2+c_2x^2)Q(x) σ ( 1 + x ) − ( 1 + 2 x + c 2 x 2 ) Q ( x ) のx 0 , x 1 , x 2 x^0,x^1,x^2 x 0 , x 1 , x 2 の係数は
s 0 − r 1 = 0 , s 1 − r 2 − r 1 2 = 0 , s 2 − r 3 − r 2 2 − c 2 r 1 = − C 3 + E r 1 = 0 s_0-r_1=0,\qquad s_1-r_2-\frac{r_1}2=0,\qquad s_2-r_3-\frac{r_2}2-c_2r_1=-C_3+Er_1=0 s 0 − r 1 = 0 , s 1 − r 2 − 2 r 1 = 0 , s 2 − r 3 − 2 r 2 − c 2 r 1 = − C 3 + E r 1 = 0 であるから、多項式V V V が存在してσ ( 1 + x ) − ( 1 + x 2 + c 2 x 2 ) Q ( x ) = x 3 V ( x ) \sigma(1+x)-(1+\frac x2+c_2x^2)Q(x)=x^3V(x) σ ( 1 + x ) − ( 1 + 2 x + c 2 x 2 ) Q ( x ) = x 3 V ( x ) である。
V ( x ) = ∑ i v i x i V(x)=\sum_iv_ix^i V ( x ) = ∑ i v i x i と書き、M V : = ∑ i ∣ v i ∣ M_V:=\sum_i|v_i| M V := ∑ i ∣ v i ∣ と置く。δ ∈ ( 0 , 1 ] \delta\in(0,1] δ ∈ ( 0 , 1 ] を、∣ x ∣ ≤ δ |x|\le\delta ∣ x ∣ ≤ δ で∣ Q ( x ) ∣ ≥ ∣ r 1 ∣ / 2 |Q(x)|\ge|r_1|/2 ∣ Q ( x ) ∣ ≥ ∣ r 1 ∣/2 となるように取る。0 < ∣ x ∣ ≤ δ 0<|x|\le\delta 0 < ∣ x ∣ ≤ δ ならば∣ V ( x ) ∣ ≤ M V |V(x)|\le M_V ∣ V ( x ) ∣ ≤ M V 、ρ ( 1 + x ) = x Q ( x ) ≠ 0 \rho(1+x)=xQ(x)\ne0 ρ ( 1 + x ) = x Q ( x ) = 0 であり、
σ ( 1 + x ) ρ ( 1 + x ) = 1 x + 1 2 + c 2 x + x 2 V ( x ) Q ( x ) , ∣ x 2 V ( x ) Q ( x ) ∣ ≤ 2 M V ∣ r 1 ∣ ∣ x ∣ 2 \frac{\sigma(1+x)}{\rho(1+x)}=\frac1x+\frac12+c_2x+\frac{x^2V(x)}{Q(x)},\qquad\Bigl|\frac{x^2V(x)}{Q(x)}\Bigr|\le\frac{2M_V}{|r_1|}|x|^2 ρ ( 1 + x ) σ ( 1 + x ) = x 1 + 2 1 + c 2 x + Q ( x ) x 2 V ( x ) , Q ( x ) x 2 V ( x ) ≤ ∣ r 1 ∣ 2 M V ∣ x ∣ 2 である。R 0 : = max { 2 , 4 / δ } R_0:=\max\{2,4/\delta\} R 0 := max { 2 , 4/ δ } とし、w ∈ P w\in P w ∈ P 、∣ w ∣ ≥ R 0 |w|\ge R_0 ∣ w ∣ ≥ R 0 とする。x : = 2 w − 1 x:=\frac2{w-1} x := w − 1 2 と置くと1 + x = ζ 1+x=\zeta 1 + x = ζ であり、∣ w − 1 ∣ ≥ ∣ w ∣ / 2 |w-1|\ge|w|/2 ∣ w − 1∣ ≥ ∣ w ∣/2 により0 < ∣ x ∣ ≤ 4 / ∣ w ∣ ≤ δ 0<|x|\le4/|w|\le\delta 0 < ∣ x ∣ ≤ 4/∣ w ∣ ≤ δ である。1 x + 1 2 = w 2 \frac1x+\frac12=\frac w2 x 1 + 2 1 = 2 w 、c 2 x = 2 c 2 w + 2 c 2 w ( w − 1 ) c_2x=\frac{2c_2}w+\frac{2c_2}{w(w-1)} c 2 x = w 2 c 2 + w ( w − 1 ) 2 c 2 であるから
G ( w ) − w 2 = B w + ϵ ( w ) , B : = − ( 1 6 + 2 E ) , ∣ ϵ ( w ) ∣ ≤ K 2 ∣ w ∣ 2 , K 2 : = 4 ∣ c 2 ∣ + 32 M V ∣ r 1 ∣ G(w)-\frac w2=\frac Bw+\epsilon(w),\qquad B:=-\Bigl(\frac16+2E\Bigr),\qquad|\epsilon(w)|\le\frac{K_2}{|w|^2},\quad K_2:=4|c_2|+\frac{32M_V}{|r_1|} G ( w ) − 2 w = w B + ϵ ( w ) , B := − ( 6 1 + 2 E ) , ∣ ϵ ( w ) ∣ ≤ ∣ w ∣ 2 K 2 , K 2 := 4∣ c 2 ∣ + ∣ r 1 ∣ 32 M V である。
w ∈ P w\in P w ∈ P 、∣ w ∣ ≥ R 0 |w|\ge R_0 ∣ w ∣ ≥ R 0 ならば∣ G ( w ) − w 2 ∣ ≤ ( ∣ B ∣ + K 2 / R 0 ) / ∣ w ∣ |G(w)-\frac w2|\le(|B|+K_2/R_0)/|w| ∣ G ( w ) − 2 w ∣ ≤ ( ∣ B ∣ + K 2 / R 0 ) /∣ w ∣ であるから、補題 5.1 をa = 1 2 a=\frac12 a = 2 1 として適用すると、P P P 上でRe ( G ( w ) − w 2 ) ≥ 0 \operatorname{Re}(G(w)-\frac w2)\ge0 Re ( G ( w ) − 2 w ) ≥ 0 である。
ρ ~ , σ ~ \tilde\rho,\tilde\sigma ρ ~ , σ ~ は実係数であるから、実数ξ ≥ R 0 \xi\ge R_0 ξ ≥ R 0 についてG ( ξ ) − ξ 2 G(\xi)-\frac\xi2 G ( ξ ) − 2 ξ は実数であり0 0 0 以上である。したがってB + ξ ϵ ( ξ ) = ξ ( G ( ξ ) − ξ 2 ) ≥ 0 B+\xi\epsilon(\xi)=\xi(G(\xi)-\frac\xi2)\ge0 B + ξ ϵ ( ξ ) = ξ ( G ( ξ ) − 2 ξ ) ≥ 0 であり、∣ ξ ϵ ( ξ ) ∣ ≤ K 2 / ξ |\xi\epsilon(\xi)|\le K_2/\xi ∣ ξ ϵ ( ξ ) ∣ ≤ K 2 / ξ からξ → ∞ \xi\to\infty ξ → ∞ としてB ≥ 0 B\ge0 B ≥ 0 を得る。B ≥ 0 B\ge0 B ≥ 0 はE ≤ − 1 12 E\le-\frac1{12} E ≤ − 12 1 と同値である。次数が2 2 2 ならば誤差定数はE E E であり、E < 0 E<0 E < 0 により∣ E ∣ ≥ 1 12 |E|\ge\frac1{12} ∣ E ∣ ≥ 12 1 である。
(1) を示す。次数が3 3 3 以上であるとすると、(2) によりC 3 / σ ( 1 ) ≤ − 1 12 C_3/\sigma(1)\le-\frac1{12} C 3 / σ ( 1 ) ≤ − 12 1 であり、命題 1.4 (2) によりC 3 = 0 C_3=0 C 3 = 0 である。これらは両立しない。
1 段 Adams–Moulton 法については、命題 4.3 (2) により A 安定であり、命題 3.3 により次数は2 2 2 、誤差定数は− 1 12 -\frac1{12} − 12 1 である。▨
6 演習
問題 6.1. d ∈ N ≥ 1 d\in\NN d ∈ N ≥ 1 とし、R d \R^d R d にノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ を固定する。I ⊆ R I\subseteq\R I ⊆ R を開区間、f : I × R d → R d f\colon I\times\R^d\to\R^d f : I × R d → R d を連続写像とし、L ≥ 0 L\ge0 L ≥ 0 が、任意のs ∈ I s\in I s ∈ I とu , v ∈ R d u,v\in\R^d u , v ∈ R d について∥ f ( s , u ) − f ( s , v ) ∥ ≤ L ∥ u − v ∥ \|f(s,u)-f(s,v)\|\le L\|u-v\| ∥ f ( s , u ) − f ( s , v ) ∥ ≤ L ∥ u − v ∥ を満たすとする。t 0 < T t_0<T t 0 < T とし、J J J を[ t 0 , T ] ⊆ J ⊆ I [t_0,T]\subseteq J\subseteq I [ t 0 , T ] ⊆ J ⊆ I を満たす開区間、y ∈ C 3 ( J ; R d ) y\in C^3(J;\R^d) y ∈ C 3 ( J ; R d ) を、任意のτ ∈ J \tau\in J τ ∈ J についてy ′ ( τ ) = f ( τ , y ( τ ) ) y'(\tau)=f(\tau,y(\tau)) y ′ ( τ ) = f ( τ , y ( τ )) を満たす写像とする。整数N ≥ 2 N\ge2 N ≥ 2 についてh : = ( T − t 0 ) / N h:=(T-t_0)/N h := ( T − t 0 ) / N 、t n : = t 0 + n h t_n:=t_0+nh t n := t 0 + nh と置き、開始値をy 0 : = y ( t 0 ) y_0:=y(t_0) y 0 := y ( t 0 ) 、y 1 : = y 0 + h f ( t 0 , y 0 ) y_1:=y_0+hf(t_0,y_0) y 1 := y 0 + h f ( t 0 , y 0 ) として 2 段 Adams–Bashforth 法の近似値y 0 , … , y N y_0,\dots,y_N y 0 , … , y N を定める。C ≥ 0 C\ge0 C ≥ 0 が存在して、任意の整数N ≥ 2 N\ge2 N ≥ 2 についてmax 0 ≤ n ≤ N ∥ y n − y ( t n ) ∥ ≤ C h 2 \max_{0\le n\le N}\|y_n-y(t_n)\|\le Ch^2 max 0 ≤ n ≤ N ∥ y n − y ( t n ) ∥ ≤ C h 2 が成り立つことを示せ。
解答. 2 段 Adams–Bashforth 法は命題 3.3 によりゼロ安定であり、次数は2 2 2 である。Γ \Gamma Γ をa 0 : = 0 a_0:=0 a 0 := 0 、a 1 : = − 1 a_1:=-1 a 1 := − 1 とした補題 2.2 (1) の定数とする。β 2 = 0 \beta_2=0 β 2 = 0 であるから、任意の整数N ≥ 2 N\ge2 N ≥ 2 について2 Γ h L ∣ β 2 ∣ ≤ 1 2\Gamma hL|\beta_2|\le1 2Γ h L ∣ β 2 ∣ ≤ 1 であり、定理 2.5 の仮定が成り立つ。したがって近似値y 0 , … , y N y_0,\dots,y_N y 0 , … , y N はすべて定まる。e n : = y n − y ( t n ) e_n:=y_n-y(t_n) e n := y n − y ( t n ) と置く。
e 0 = 0 e_0=0 e 0 = 0 である。y 0 = y ( t 0 ) y_0=y(t_0) y 0 = y ( t 0 ) とy ′ ( t 0 ) = f ( t 0 , y ( t 0 ) ) y'(t_0)=f(t_0,y(t_0)) y ′ ( t 0 ) = f ( t 0 , y ( t 0 )) により
e 1 = − ( y ( t 0 + h ) − y ( t 0 ) − h f ( t 0 , y ( t 0 ) ) ) e_1=-\bigl(y(t_0+h)-y(t_0)-hf(t_0,y(t_0))\bigr) e 1 = − ( y ( t 0 + h ) − y ( t 0 ) − h f ( t 0 , y ( t 0 )) ) であり、右辺の括弧内は前進 Euler 法の、解y y y の点t 0 t_0 t 0 、刻みh h h における局所打切り誤差δ y ( t 0 , h ) \delta_y(t_0,h) δ y ( t 0 , h ) である。I × R d I\times\R^d I × R d は開集合であり、y ∈ C 2 ( J ; R d ) y\in C^2(J;\R^d) y ∈ C 2 ( J ; R d ) 、0 < h ≤ T − t 0 0<h\le T-t_0 0 < h ≤ T − t 0 であるから、§E20.27 命題 1.6 により、M 2 : = max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ′ ′ ( τ ) ∥ M_2:=\max_{\tau\in[t_0,T]}\|y''(\tau)\| M 2 := max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ′′ ( τ ) ∥ について∥ e 1 ∥ ≤ M 2 h 2 / 2 \|e_1\|\le M_2h^2/2 ∥ e 1 ∥ ≤ M 2 h 2 /2 である。したがってmax 0 ≤ j < 2 ∥ e j ∥ ≤ M 2 h 2 / 2 \max_{0\le j<2}\|e_j\|\le M_2h^2/2 max 0 ≤ j < 2 ∥ e j ∥ ≤ M 2 h 2 /2 である。
y ∈ C 3 ( J ; R d ) y\in C^3(J;\R^d) y ∈ C 3 ( J ; R d ) であるから、系 2.7 をp = 2 p=2 p = 2 、C ′ = M 2 / 2 C'=M_2/2 C ′ = M 2 /2 として適用すると、M 3 : = max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ′ ′ ′ ( τ ) ∥ M_3:=\max_{\tau\in[t_0,T]}\|y'''(\tau)\| M 3 := max τ ∈ [ t 0 , T ] ∥ y ′′′ ( τ ) ∥ について
max 0 ≤ n ≤ N ∥ e n ∥ ≤ 2 Γ e 4 Γ L ( T − t 0 ) ( M 2 2 + ( T − t 0 ) K 2 M 3 ) h 2 \max_{0\le n\le N}\|e_n\|\le2\Gamma e^{4\Gamma L(T-t_0)}\Bigl(\frac{M_2}2+(T-t_0)K_2M_3\Bigr)h^2 0 ≤ n ≤ N max ∥ e n ∥ ≤ 2Γ e 4Γ L ( T − t 0 ) ( 2 M 2 + ( T − t 0 ) K 2 M 3 ) h 2 である。ここでβ ˉ = 3 2 + 1 2 = 2 \bar\beta=\frac32+\frac12=2 β ˉ = 2 3 + 2 1 = 2 を用い、K 2 K_2 K 2 は補題 1.3 (1) の定数である。Γ \Gamma Γ とK 2 K_2 K 2 は 2 段 Adams–Bashforth 法の係数だけから定まりN N N によらないので、右辺のh 2 h^2 h 2 の係数をC C C とすればよい。▨
問題 6.2. 2 段 Adams–Moulton 法の係数β 0 , β 1 , β 2 \beta_0,\beta_1,\beta_2 β 0 , β 1 , β 2 を求めよ。この方法の次数が3 3 3 であり、ゼロ安定であって、A 安定でないことを示せ。
解答. ℓ 0 ( 2 ) ( s ) = ( s − 1 ) ( s − 2 ) 2 \ell^{(2)}_0(s)=\frac{(s-1)(s-2)}2 ℓ 0 ( 2 ) ( s ) = 2 ( s − 1 ) ( s − 2 ) 、ℓ 1 ( 2 ) ( s ) = − s ( s − 2 ) \ell^{(2)}_1(s)=-s(s-2) ℓ 1 ( 2 ) ( s ) = − s ( s − 2 ) 、ℓ 2 ( 2 ) ( s ) = s ( s − 1 ) 2 \ell^{(2)}_2(s)=\frac{s(s-1)}2 ℓ 2 ( 2 ) ( s ) = 2 s ( s − 1 ) を[ 1 , 2 ] [1,2] [ 1 , 2 ] で積分すると
β 0 = 1 2 [ s 3 3 − 3 s 2 2 + 2 s ] 1 2 = − 1 12 , β 1 = [ − s 3 3 + s 2 ] 1 2 = 2 3 , β 2 = 1 2 [ s 3 3 − s 2 2 ] 1 2 = 5 12 \beta_0=\frac12\Bigl[\frac{s^3}3-\frac{3s^2}2+2s\Bigr]_1^2=-\frac1{12},\qquad\beta_1=\Bigl[-\frac{s^3}3+s^2\Bigr]_1^2=\frac23,\qquad\beta_2=\frac12\Bigl[\frac{s^3}3-\frac{s^2}2\Bigr]_1^2=\frac5{12} β 0 = 2 1 [ 3 s 3 − 2 3 s 2 + 2 s ] 1 2 = − 12 1 , β 1 = [ − 3 s 3 + s 2 ] 1 2 = 3 2 , β 2 = 2 1 [ 3 s 3 − 2 s 2 ] 1 2 = 12 5 であり、方法はy n + 2 − y n + 1 = h 12 ( 5 f n + 2 + 8 f n + 1 − f n ) y_{n+2}-y_{n+1}=\frac h{12}(5f_{n+2}+8f_{n+1}-f_n) y n + 2 − y n + 1 = 12 h ( 5 f n + 2 + 8 f n + 1 − f n ) である。命題 3.2 (2) により次数は3 3 3 以上であり、
C 4 = 16 − 1 24 − 1 6 ( 2 3 + 8 ⋅ 5 12 ) = 15 24 − 16 24 = − 1 24 ≠ 0 C_4=\frac{16-1}{24}-\frac16\Bigl(\frac23+8\cdot\frac5{12}\Bigr)=\frac{15}{24}-\frac{16}{24}=-\frac1{24}\ne0 C 4 = 24 16 − 1 − 6 1 ( 3 2 + 8 ⋅ 12 5 ) = 24 15 − 24 16 = − 24 1 = 0 であるから、命題 1.4 (2) により次数は3 3 3 である。命題 3.2 (4) によりゼロ安定である。次数が1 1 1 以上であるから命題 1.4 (1) により整合的であり、A 安定ならば定理 5.2 (1) により次数は3 3 3 以上でない。したがってこの方法は A 安定でない。▨
問題 6.3. 実数x < − 1 2 x<-\frac12 x < − 2 1 について、2 段後退差分公式の安定多項式π x \pi_x π x の二つの根の絶対値がともに( 3 − 2 x ) − 1 / 2 (3-2x)^{-1/2} ( 3 − 2 x ) − 1/2 であることを示せ。x = − 100 x=-100 x = − 100 について、この値と 1 段 Adams–Moulton 法の安定多項式π x \pi_x π x の根を求めよ。
解答. x < − 1 2 x<-\frac12 x < − 2 1 ならばx ≠ 3 2 x\ne\frac32 x = 2 3 であり、命題 4.3 (3) により根はζ ± = 2 ± 1 + 2 x 3 − 2 x \zeta_\pm=\frac{2\pm\sqrt{1+2x}}{3-2x} ζ ± = 3 − 2 x 2 ± 1 + 2 x である。1 + 2 x < 0 1+2x<0 1 + 2 x < 0 であるから1 + 2 x = ± i − 1 − 2 x \sqrt{1+2x}=\pm i\sqrt{-1-2x} 1 + 2 x = ± i − 1 − 2 x であり、∣ 2 ± i − 1 − 2 x ∣ 2 = 4 − 1 − 2 x = 3 − 2 x |2\pm i\sqrt{-1-2x}|^2=4-1-2x=3-2x ∣2 ± i − 1 − 2 x ∣ 2 = 4 − 1 − 2 x = 3 − 2 x である。3 − 2 x > 0 3-2x>0 3 − 2 x > 0 により∣ ζ ± ∣ 2 = ( 3 − 2 x ) / ( 3 − 2 x ) 2 = 1 / ( 3 − 2 x ) |\zeta_\pm|^2=(3-2x)/(3-2x)^2=1/(3-2x) ∣ ζ ± ∣ 2 = ( 3 − 2 x ) / ( 3 − 2 x ) 2 = 1/ ( 3 − 2 x ) である。x = − 100 x=-100 x = − 100 では∣ ζ ± ∣ = 203 − 1 / 2 = 0.070186 … |\zeta_\pm|=203^{-1/2}=0.070186\ldots ∣ ζ ± ∣ = 20 3 − 1/2 = 0.070186 … である。1 段 Adams–Moulton 法の根は、命題 4.3 (2) によりR 1 / 2 ( − 100 ) = 1 − 50 1 + 50 = − 49 51 = − 0.960784 … R_{1/2}(-100)=\frac{1-50}{1+50}=-\frac{49}{51}=-0.960784\ldots R 1/2 ( − 100 ) = 1 + 50 1 − 50 = − 51 49 = − 0.960784 … である。▨