[MD] AG stable

当然，以下是A-stable和G-stable的详细定义：

A-stable (A-稳定)

A-stable是数值方法稳定性的一种分类，主要用于分析求解常微分方程初值问题的数值方法。一个数值方法被称为A-stable，如果它满足以下条件：
对于所有的步长 $$h$$ 和所有的 $$\lambda$$ 满足 $$\text{Re}(\lambda )\le 0$$，数值方法产生的数值解是稳定的。这里的 $$\lambda$$ 是微分方程的特征值。
更正式地说，对于一个递推公式 $$y_{n+1}=\Phi (h\lambda )y_n$$，如果对于所有的 $$\lambda$$ 满足 $$\text{Re}(\lambda )\le 0$$，都有 $$|\Phi (h\lambda )|\le 1$$，那么这个方法就是A-stable的。
A-stable方法的一个关键特性是它们在处理包含负实部特征值的系统时不会产生数值解的发散。这意味着A-stable方法适用于求解具有稳定或不稳定特性的微分方程。

G-stable (G-稳定)

G-stable是另一种数值方法稳定性的分类，它与A-stable不同，因为它考虑的是数值方法在实轴上的稳定性。一个数值方法被称为G-stable，如果它满足以下条件：
对于所有的步长 $$h$$ 和所有的 $$\lambda$$ 满足 $$|\text{Im}(\lambda )|\le \alpha |\text{Re}(\lambda )|$$，其中 $$\alpha$$ 是一个非负实数，数值方法产生的数值解是稳定的。
换句话说，G-stable方法要求在复平面上，所有位于从实轴出发的带状区域内的 $$\lambda$$ 都不会导致数值解的发散。这个带状区域由实轴和两条斜率为 $$\pm \alpha$$ 的线界定。
G-stable方法特别适用于那些特征值主要位于实轴或实轴附近的微分方程。这类方法在处理实际问题时往往能够保持数值解的稳定性，尤其是在处理所谓的“刚性”问题时。
总结来说，A-stable和G-stable都是数值方法稳定性的重要概念，但它们关注的稳定性区域不同。A-stable关注的是复平面上所有具有非正实部的特征值，而G-stable关注的是复平面上沿实轴的一个带状区域。
在这张图片中，“A(φ)-stable”是指一种数值方法的稳定性特性。具体来说，它涉及到数值方法在不同角度下的稳定性区域。

A(φ)-稳定的解释

“A(φ)-stable”中的“φ”代表一个角度，这个角度决定了数值方法的稳定性区域。对于一个数值方法来说，如果在某个角度“φ”下它是稳定的，那么我们就说它是“A(φ)-stable”。

BDFq 方法

BDFq 方法是一类向后差分公式（Backward Differentiation Formula）的方法，用于求解 stiff（刚性）常微分方程。根据图片中的信息，BDFq 方法是“A(φ_q)-stable”，其中“φ_q”表示与 q 相关的角度。具体的稳定性角度如下：

• $${\phi }_1={\phi }_2=90^{\circ }$$
• $${\phi }_3\approx 86.03^{\circ }$$
• $${\phi }_4\approx 73.35^{\circ }$$
• $${\phi }_5\approx 51.84^{\circ }$$
• $${\phi }_6\approx 17.84^{\circ }$$
  这些角度表明了不同阶数的 BDFq 方法的稳定性区域。

WSBDfq 方法

WSBDfq 方法是一种加权向后差分公式的方法。根据图片中的信息，WSBDfq 方法也是“A(\tilde{\varphi}_q)-stable”，其中“\tilde{\varphi}_q”表示与 q 相关的角度。具体的稳定性角度如下：

• $${\tilde{\phi }}_1={\tilde{\phi }}_2=90^{\circ }$$
• $${\tilde{\phi }}_3\approx 89.55^{\circ }$$
• $${\tilde{\phi }}_4\approx 85.32^{\circ }$$
• $${\tilde{\phi }}_5\approx 73.2^{\circ }$$
• $${\tilde{\phi }}_6\approx 51.23^{\circ }$$
• $${\tilde{\phi }}_7\approx 18.32^{\circ }$$
  这些角度同样表明了不同阶数的 WSBDfq 方法的稳定性区域。

总结

“A(φ)-stable”是用来描述数值方法在不同角度下的稳定性特性的术语。通过了解这些角度，我们可以知道在什么条件下这些数值方法是稳定的，这对于选择合适的数值方法来解决实际问题非常重要。