偏微分方程数值解法

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第十章 偏微分方程数值解法

第十章 偏微分方程数值解法

第十章 偏微分方程数值解法偏微分方程问题,其求解十分困难。

除少数特殊情况外,绝大多数情况均难以求出精确解。

因此,近似解法就显得更为重要。

本章仅介绍求解各类典型偏微分方程定解问题的差分方法。

§1 差分方法的基本概念1.1 几类偏微分方程的定解问题椭圆型方程:其最典型、最简单的形式是泊松(Poisson )方程),(2222y x f yu x u u =∂∂+∂∂=∆ 特别地,当0),(≡y x f 时,即为拉普拉斯(Laplace )方程,又称为调和方程2222=∂∂+∂∂=∆yux u u Poisson 方程的第一边值问题为⎪⎩⎪⎨⎧Ω∂=Γ=Ω∈=∂∂+∂∂Γ∈),(),(),(),(),(2222y x y x u y x y x f y ux u y x ϕ 其中Ω为以Γ为边界的有界区域,Γ为分段光滑曲线,ΓΩ称为定解区域,),(y x f ,),(y x ϕ分别为Ω,Γ上的已知连续函数。

第二类和第三类边界条件可统一表示为),(),(y x u u y x ϕα=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+∂∂Γ∈n 其中n 为边界Γ的外法线方向。

当0=α时为第二类边界条件, 0≠α时为第三类边界条件。

抛物型方程:其最简单的形式为一维热传导方程220(0)u ua a t x∂∂-=>∂∂ 方程可以有两种不同类型的定解问题:初值问题⎪⎩⎪⎨⎧+∞<<∞-=+∞<<-∞>=∂∂-∂∂x x x u x t x u a tu )()0,(,0022ϕ初边值问题221200,0(,0)()0(0,)(),(,)()0u ua t T x l t x u x x x lu t g t u l t g t t Tϕ⎧∂∂-=<<<<⎪∂∂⎪⎪=≤≤⎨⎪==≤≤⎪⎪⎩其中)(x ϕ,)(1t g ,)(2t g 为已知函数,且满足连接条件)0()(),0()0(21g l g ==ϕϕ边界条件)(),(),(),0(21t g t l u t g t u ==称为第一类边界条件。

偏微分方程的数值方法

偏微分方程的数值方法

偏微分方程的数值方法偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDEs)是数学中研究的重要分支,广泛应用于物理学、工程学等领域中。

由于一些复杂的PDEs难以找到解析解,因此需要借助数值方法进行求解。

本文将介绍偏微分方程的数值解法,包括有限差分法、有限元法和谱方法等。

一、有限差分法(Finite Difference Method)有限差分法是解偏微分方程最常用的数值方法之一。

它将偏微分方程中的导数用差商来近似,将空间离散成若干个小区间和时间离散成若干个小时间步长。

通过求解离散化后的代数方程,可以得到原偏微分方程的数值解。

以二维的泊松方程为例,偏微分方程可以表示为:∂²u/∂x² + ∂²u/∂y² = f(x, y)其中,u(x, y)为未知函数,f(x, y)为已知函数。

我们可以将空间离散成Nx × Ny个小区间,时间离散成Nt个小时间步长。

利用中心差分法可以近似表示导数,我们可以得到离散化的代数方程组。

二、有限元法(Finite Element Method)有限元法是一种重要的数值解PDEs的方法。

它将求解区域离散化成一系列的单元,再通过插值函数将每个单元上的未知函数近似表达。

然后,利用加权残差方法,将PDEs转化成代数方程组。

在有限元法中,采用形函数来近似未知函数。

将偏微分方程转化为弱形式,通过选取适当的形函数和权函数,可以得到离散化后的代数方程组。

有限元法适用于求解各种各样的偏微分方程,包括静态和动态、线性和非线性、自由边界和固定边界等问题。

三、谱方法(Spectral Method)谱方法是一种基于特殊函数(如正交多项式)的数值方法,用于解PDEs。

谱方法在求解偏微分方程时,利用高阶连续函数拟合初始条件和边界条件,通过调整特殊函数的系数来近似求解解析解。

谱方法具有高精度和快速收敛的特点,适用于各种偏微分方程求解。

偏微分方程数值解法

偏微分方程数值解法

偏微分方程数值解法
偏微分方程数值解法是一种利用计算机技术获取偏微分方程数值解的方法,它主要目标是解决微分方程的精确、快速、可靠的数值解。

偏微分方程数值解法交叉应用于分析数学、力学、电磁学等不同领域的各种模型,能够大大提高解决微分方程的效率。

偏微分方程数值解法大致分为两个方面:一是求解偏微分方程的离散数值解法;二是精确解对分解数值解法,如多阶谱方法、牛顿法和共轭梯度法等。

其中,离散数值解法是把偏微分方程抽象成一系列数值求解问题,并进行递推叠加求解,而精确解对分解数值解法则是通过优化问题方式求解微分方程精确解,以达到精确求解的目的。

偏微分方程数值解法的有效解决的方法,给科学与技术研究带来了很大的帮助。

它不但克服了无法精确解决某些复杂偏微分方程的困难,而且有更快的求解效率,也可以很好地满足实际科技应用的需要。

偏微分方程数值解法的应用已经普遍发挥出重要的作用,不仅可以解决物理科学问题,还可以解决经济学、商业投资、财务分析等复杂的数学模型。

因此,偏微分方程数值解法的应用已在各个领域得到了广泛的应用,为科学与技术研究提供了很大的帮助,在微分方程求解方面产生了重要的影响。

偏微分方程数值解法

偏微分方程数值解法

偏微分方程数值解法偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDE)是数学中重要的研究对象,其在物理学、工程学、经济学等领域有广泛的应用。

然而,对于大多数偏微分方程而言,很难通过解析方法得到精确解,因此需要借助数值解法来求解。

本文将介绍几种常见的偏微分方程数值解法。

一、有限差分法(Finite Difference Method)有限差分法是一种常见且直观的偏微分方程数值解法。

其基本思想是将偏微分方程中的导数通过差分近似来表示,然后通过离散化的方式转化为代数方程组进行求解。

对于一维偏微分方程,可以通过将空间坐标离散化成一系列有限的格点,并使用中心差分格式来近似原方程中的导数项。

然后,将时间坐标离散化,利用差分格式逐步计算每个时间步的解。

最后,通过迭代计算所有时间步,可以得到整个时间域上的解。

对于二维或高维的偏微分方程,可以将空间坐标进行多重离散化,利用多维的中心差分格式进行近似,然后通过迭代计算得到整个空间域上的解。

二、有限元法(Finite Element Method)有限元法是另一种重要的偏微分方程数值解法。

其基本思想是将求解区域分割成有限数量的子区域(单元),然后通过求解子区域上的局部问题来逼近整个求解区域上的解。

在有限元法中,首先选择适当的形状函数,在每个单元上构建近似函数空间。

然后,通过构建变分问题,将原偏微分方程转化为一系列代数方程。

最后,通过求解这些代数方程,可以得到整个求解区域上的解。

有限元法适用于各种复杂的边界条件和几何构型,因此在实际工程问题中被广泛应用。

三、谱方法(Spectral Methods)谱方法是一种基于特定基函数(如切比雪夫多项式、勒让德多项式等)展开解的偏微分方程数值解法。

与有限差分法和有限元法不同,谱方法在整个求解区域上都具有高精度和快速收敛的特性。

在谱方法中,通过选择适当的基函数,并利用其正交性质,可以将解在整个求解区域上展开为基函数系数的线性组合。

高等数学中的偏微分方程数值解法

高等数学中的偏微分方程数值解法

偏微分方程是数学中的一大重要分支,广泛应用于物理、工程、金融等领域。

其求解方法可以分为解析解法和数值解法。

解析解法要求方程具有可积性,适用于一些简单的方程,但是对于复杂的方程往往无法得到解析解。

而数值解法通过将方程离散化,利用数值计算方法得到数值解,是一种弥补解析解法不足的重要手段。

在高等数学中,偏微分方程数值解法主要包括差分法、有限元法和有限差分法。

其中,差分法是最早应用于求解偏微分方程的数值方法之一。

差分法通过将偏微分方程中的导数用差商的形式来近似表示,将连续的问题转化为离散的问题,再通过计算机程序来进行求解。

差分法的优点是简单易懂、计算速度快,适用于一些较为简单的偏微分方程。

但是差分法的精度受到离散化步长的影响,不适用于一些对精度要求较高的问题。

有限元法是一种更为广泛应用的偏微分方程数值解法。

有限元法通过将求解区域分割成有限多个小区域,用简单形状的基函数来逼近真实解,再通过求解线性方程组得到数值解。

有限元法的优点在于适用于复杂的几何形状、能够处理不规则的边界条件,并且精度较高。

有限元法还具有较好的可扩展性,可以处理大规模的求解问题。

因此,有限元法在工程领域的应用非常广泛。

有限差分法是一种通过计算导数来逼近微分方程的数值解法。

有限差分法基于泰勒展开公式,将微分算子在某点处的展开为有限多个导数的差商的线性组合。

通过将微分算子离散化,可以将偏微分方程转化为代数方程组,再通过求解方程组来得到数值解。

有限差分法的优点在于简单易懂,计算速度较快。

但是由于差商的导数逼近误差,有限差分法的精度受到离散化步长的影响,需要选择合适的步长来保证精度。

总的来说,高等数学中的偏微分方程数值解法是研究偏微分方程数值计算的一大热点和难点。

不同的数值方法适用于不同的问题,需要根据具体情况来选择适合的数值方法。

在求解偏微分方程时,还需要注意数值误差对结果的影响,并通过适当选择离散化步长和网格数量等参数来提高数值解的精度。

随着计算机技术的发展,偏微分方程数值解法将会越来越广泛地应用于实际问题的求解中。

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)是描述物理、化学、工程学等许多科学领域中变化的方程。

由于PDE的求解通常是困难的,因此需要使用数值方法。

本文将介绍偏微分方程的数值解法。

一般来说,求解PDE需要求得其解析解。

然而,对于复杂的PDE,往往不存在解析解,因此需要使用数值解法求解。

数值解法可以分为两类:有限差分法和有限元法。

有限差分法是将计算区域分成网格,利用差分公式将PDE转化为离散方程组,然后使用解线性方程组的方法求解。

有限元法则是将计算区域分成有限数量的单元,每个单元内使用多项式函数逼近PDE的解,在单元之间匹配边界条件,得到整个区域上的逼近解。

首先讨论有限差分法。

常见的差分公式包括前向差分、后向差分、中心差分等。

以一维热传导方程为例,其偏微分方程形式为:$$ \frac{\partial u}{\partial t}=\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} $$其中,$u(x,t)$表示物理量在时刻$t$和位置$x$处的值。

将其离散化,可得到:$$ \frac{u(x_i,t_{j+1})-u(x_i,t_j)}{\Delta t}=\frac{u(x_{i+1},t_j)-2u(x_i,t_j)+u(x_{i-1},t_j)}{\Delta x^2} $$其中,$x_i=i\Delta x$,$t_j=j\Delta t$,$\Delta x$和$\Delta t$分别表示$x$和$t$上的网格大小。

该差分方程可以通过简单的代数操作化为:$$ u_{i,j+1}=u_{i,j}+\frac{\Delta t}{\Delta x^2}(u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j}) $$其中,$u_{i,j}$表示在网格点$(x_i,t_j)$处的数值解。

由于差分方程中一阶导数的差分公式只具有一阶精度,因此需要使用两个网格点来逼近一阶导数。

第十四章SECTION4偏微分方程的数值解法

第十四章SECTION4偏微分方程的数值解法

§4 偏微分方程的数值解法一、 差分法差分法是常用的一种数值解法.它是在微分方程中用差商代替偏导数,得到相应的差分方程,通过解差分方程得到微分方程解的近似值. 1. 网格与差商在平面 (x ,y )上的一以S 为边界的有界区域D 上考虑定解问题.为了用差分法求解,分别作平行于x 轴和y 轴的直线族.⎩⎨⎧====jhy y ihx x i i (i ,j =0,±1,±2,…,±n ) 作成一个正方形网格,这里h 为事先指定的正数,称为步长;网格的交点称为节点,简记为(i ,j ).取一些与边界S 接近的网格节点,用它们连成折线S h ,S h 所围成的区域记作D h .称D h 内的节点为内节点,位于S h 上的节点称为边界节点(图14.7).下面都在网格D h + S h 上考虑问题:寻求各个节点上解的近似值.在边界节点上取与它最接近的边界点上的边值作为解的近似值,而在内节点上,用以下的差商代替偏导数:()()[]()()[]()()()[]()()()[]()()()[]y x u h y x u y h x u h y x u hy x u h y x u y x u h y x u hy u y h x u y x u y h x u h x u y x u h y x u hyu y x u y h x u h x u ,),(,,1,,2,1,,2,1,,1,,122222222++-+-+≈∂∂∂-+-+≈∂∂-+-+≈∂∂-+≈∂∂-+≈∂∂注意, 1︒ 式中的差商()()[]y x u y h x u h ,,1-+称为向后差商,而()()[]y h x u y x u h,,1--称为向前差商,()()[]y h x u y h x u h,,21--+称为中心差商.也可用向前差商或中心差商代替一阶偏导数.2︒ x 轴与y 轴也可分别采用不同的步长h ,l ,即用直线族⎩⎨⎧====jhy y ihx x j i (i,j =0, ±1, ±2 , ) 作一个矩形网格.图14.72. 椭圆型方程的差分方法[五点格式] 考虑拉普拉斯方程的第一边值问题()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=∈=∂∂+∂∂y x u D y x y ux u S ,,02222μ式中μ(x ,y )为定义在D 的边界S 上的已知函数.采用正方形网格,记u (x i ,y j )=u ij ,在节点(i ,j )上分别用差商 u u u h u u u h i j ij i j i j ij i j -+-+-+-+11211222,,,,,代替2222,yux u ∂∂∂∂,对应的差分方程为u u u h u u u hi j ij i j i j ij i j -+-+-++-+=112112220,,,, (1) 或u u u u u ij i j i j i j i j =+++-+-+141111,,,,即任一节点(i ,j )上u ij 的值等于周围相邻节点上解的值的算术平均,这种形式的差分方程称为五点格式,在边界节点上取()()()h j i ij S j i y x u ∈=,,**μ(2) 式中(x i *,y j *)是与节点(i ,j )最接近的S 上的点.于是得到了以所有内节点上的u ij 值为未知量的若干个线性代数方程,由于每一个节点都可列出一个方程,所以未知量的个数与方程的个数都等于节点的总数,于是,可用通常的方法(如高斯消去法)解此线性代数方程组,但当步长不很大时,用高斯消去法将会遇到很大困难,可用下面介绍的其他方法求解. 若h →0时,差分方程的解收敛于微分方程的解,则称差分方程为收敛的.在计算过程中,由于进行四则运算引起舍入误差,每一步计算的舍入误差都会影响以后的计算结果,如果这种影响所产生的计算偏差可以控制,而不至于随着计算次数的增加而无限增大,则称差分方程是稳定的.[迭代法解差分方程] 在五点格式的差分方程中,任意取一组初值{u ij },只要求它们在边界节点(i ,j )上取以已知值μ(x i *,y j *),然后用逐次逼近法(也称迭代法)解五点格式:()()()()()[]() ,2,1,0411,1,,1,11=+++=+-+-+n u u u u u n j i n j i n j i n j i n ij 逐次求出{u ij (n )}.当(i+1,j ),(i -1,j ),(i ,j -1),(i ,j+1)中有一点是边界节点时,每次迭代时,都要在这一点上取最接近的边界点的值.当n →∞时,u ij (n )收敛于差分方程的解,因此n 充分大时,{u ij (n )}可作差分方程的近似解,迭代次数越多,近似解越接近差分方程的解.[用调节余数法求节点上解的近似值] 以差商代替Δu 时,用节点(i+1,j ),(i -1,j ),(i ,j+1),(i ,j -1)上u 的近似值来表示u 在节点(i ,j )的值将产生的误差,称此误差为余数R ij ,即()()()()()ij j i j i j i j i j i R y x u h y x u h y x u y h x u y h x u =--+++-++,4,,,,设在(i ,j )上给u ij 以改变量δu ij ,从上式可见R ij 将减少4δu ij ,而其余含有u (x i ,y j )的差分方程中的余数将增加δu ij ,多次调整δu ij 的值就可将余数调整到许可的有效数字的范围内,这样可获得各节点上u (x ,y )的近似值.这种方法比较简单,特别在对称区域中计算更简捷.例 求Δu =0在内节点A ,B ,C ,D 上解的近似值.设在边界节点1,2,3,4上分别取值为1,2,3,4(图14.8) 解 记u (A )=u A ,点A ,B ,C ,D 的余数分别为-4u A + u B + u c +5=R A u A -4 u B + u D +7=R Bu A-4 u c + u D +3=R Cu B + u c -4u D +5=R D以边界节点的边值的算术平均值作为初次近似值,即u A (0)=u B (0)=u C (0)=u D (0)=2.5则相应的余数为:R A =0, R B =2, R C = -2, R D =0最大余数为±2.先用δu C =-0.5把R C 缩减为零,u C 相应地变为2,这时R A , R D 也同时缩减(-0.5),新余数是R A =-0.5,R B =2,0=C R , R D =-0.5.类似地再变更δu B =0.5,从而 u B 变为3,则得新余数为0====D C B A R R R R .这样便可消去各节点的余数,于是u 在各节点的近似值为:u A =2.5, u B =3, u C =2, u D =2.5现将各次近似值及余数列表如下:次数调 整 值第n 次近似值及余数u A R A u B R B u C R C u D R D 0 1 2δu C = -0.5 δu B = 0.5 2.5 2.5 2.5 0 -0.5 0 2.5 2.5 3 2 2 0 2.5 2 2 -2 0 0 2.5 2.5 2.5 0 -0.5 0 结果近似值2.5322.5[解重调和方程的差分方法] 在矩形D (x 0≤x ≤x 0+a ,y 0≤y ≤y 0+a )中考虑重调和方程024*******=∂∂+∂∂∂+∂∂=yuy x u x u u ∆取步长h an=,引直线族图14.8⎩⎨⎧+=+=jh y y ihx x 00 (i , j = 0, 1, 2,, n ) 作成一个正方形网格.用差商代替偏导数()()()()()[]{()()()()[]()()()()[]}h y x u h y x u y h x u y h x u h y h x u h y h x u h y h x u h y h x u h y x u h y x u y h x u y h x u y x u 2,2,,2,2,,,,2,,,,8201,-+++-++---++-+-++++--+++-++=上式表明了以(x ,y )为中心时,u (x ,y )的函数值与周围各点函数值的关系,但对于邻近边界节点的点(x ,y ),如图14.9中的A ,就不能直接使用上式,此时将划分网格的直线族延伸,在延伸线上定出与边界距离为h 的点,称这些点为外邻边界节点,如图14.9以A 为中心时,点E ,C 为边界节点,点J ,K 为E ,C 的外邻边界节点,用下法补充定义外邻边界节点J 处函数的近似值u J ,便可应用上面的公式.1︒ 边界条件为()()()S P P x uP u SS ∈==21,μ∂∂μ 时,定义u J =u A -2μ2(E )h .2︒ 边界条件为()()()S P P xuP u SS ∈=∂∂=2221,μμ时,定义u J =2μ1(E )-u A -h 2μ2(E ). [其他与Δu 有关的网格] 1︒ 三角网格(图14.10(a ))取P 0(x ,y )为中心,它的周围6个邻近节点分别为:()()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++h y h x P h y h x P y h x P h y h x P h y h x P y h x P 23,2,23,2,,23,223,2,,654321则 R u h u u u h i i +∆+∆=⎪⎭⎫⎝⎛-∑=226102161632式中u i =u (P i ), u 0=u (P 0),R 表示余项. 2︒ 六角网格(图14.10(b ))取P 0(x ,y )为中心,它的三个邻近节点分别为图14.9()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++h y h x P y h x P h y h x P 23,2,,23,2321则 R u u u h i i +∆=⎪⎭⎫⎝⎛-∑=0312334.图14.103︒ 极坐标系中的网格(图14.10(c ))取P 0(r ,θ)为中心,它的四个邻近节点分别为()()()()l r P h r P l r P h r P ++--θθθθ,,,,,,4321而拉普拉斯方程01122222=∂∂+∂∂+∂∂=θ∆u r r u r ru u的相应的差分方程为()()()011221110222134222312=⎪⎭⎫ ⎝⎛+--++++u l r h u u rh u u l r u u h 3. 抛物型方程的差分方法 考虑热传导方程的边值问题()()()()()()⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥==<<=><<=∂∂-∂∂0,,,,00,0,0,0,021222t t t b u t t u bx x x u t b x x u a t u μμϕ 将[0,b ]分为n 等份,每段长为∆x bn=.引两族平行线(图14.11)图14.11x =x i =i ∆x (i =0,1,2,, n )y =y j =j ∆t (j =0,1,2,, ∆t 取值见后)作成一个长方形的网格,记u (x i ,t j )为u ij ,节点(x i ,t j )为(i ,j ),在节点(i ,j )上分别用(),2,1,1,,2,1Δ2,Δ2,1,11,=-=+---++j n i x u u u t u u ji ij j i ij j i 代替22,xut u ∂∂∂∂,于是边值问题化为差分方程()()()()⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧===-===-==+----++ ,2,1,0,Δ,Δ1,,2,1,Δ,2,1,0,1,,2,10Δ2Δ21002,1,121,j t j u t j u n i x i u j n i x u u u a tu u nj j i j i ij j i ijj i μμϕ 记()22x ta ∆∆=λ,差分方程可写成 () ,2,1,1,,2,121,1,11,=-=+-+=-++j n i u u u u ji ij j i j i λλλ (1)由此可按t 增加的方向逐排求解.在第0排上u i 0的值由初值ϕ(i ∆x )确定,j +1排u i ,j +1的值可由第j 排的三点(i +1,j ),(i ,j ),(i -1,j )上的值u i +1,j , u ij ,u i -1,j 确定,而u 0,j +1,u n ,j +1已由边界条件μ1((j +1)∆t )及μ2((j +1)∆t )给定,于是可逐排计算一切节点上的u ij 值.当ϕ(x ), μ1(x )和μ2(x )充分光滑,且λ≤12时,差分方程收敛而且稳定.所以利用差分方程(1)计算时,必须使λ≤12,即()22Δ21Δx at ≤.热传导方程还可用差分方程()0Δ2Δ21,11,1,121,=+---+-++++x u u u a t u u j i j i j i ij j i 代替,此时如已知前j 排u ij 的值,为求第j +1排的u i ,j +1 必须解包含n -1个未知量u u j n j 1111,,,,+-+ 的线性代数方程组,这种差分方程称为隐式格式的差分方程,前面所提的差分方程称为显式格式差分方程.隐式格式差分方程对任意的λ都是稳定的.4. 双曲型方程的差分方法 考虑弦振动方程的第一边值问题()()()()()()⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥==<<=∂∂=><<=∂∂-∂∂0,,,,00),()0,(,0,0,0,02122222t t t b u t t u b x x t x u x x u t b x x u a tu μμψϕ 用矩形网格,列出对应的差分方程:()()()()⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧===-=∆=∆-==-==+--+--+-+ ,2,1,0,Δ,Δ1,,2,1),(,Δ,2,1,1,,2,1,0Δ2)(Δ22100102,1,1221,1,j t j u t j u n i x i t u u x i u j n i x u u u a t u u u nj j i i i j i ij j i j i ij j i μμψϕ 记ω=a tx∆∆与上段一样,利用u u n 022,和在第0排及第1排的已知数值(初始条件)u i 0 , u i 1可计算u i 2,然后用已知的u i 1 , u i 2及u u n 033,可计算u i 3,类似地可确定一切节点上的u ij 值.当ϕ(x ),ψ(x ),μ1(x )和μ2(x )充分光滑,且ω≤1时,差分方程收敛且稳定,所以要取∆∆t ax ≤1.二、 变分方法1. 自共轭边值问题将§3定义的共轭微分算子的概念推广到一般方程.设D 是n E 中的有界区域,S 为其边界,在D 上考虑2k 阶线性微分方程()x f x x uaLu km mi i i ni m m i i n n n=∂∂≡∑∑==++201111 ∂ 的齐次边值问题()r j u l Sj ,,2,10==式中f (x )是D 内的已知函数,l j u 是线性微分算子. 将 ⎰DvLud Ω分部积分k 次得()⎰∑⎰⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=Ω=S j j j D S v R u R v u vLu d ~,Λd k 1 式中Λ(u ,v )是一个D 上的积分,其被积函数包含u ,v 的k 阶导数;R j 和 R j 是定义在边界S 上的两个线性微分算子.再将Λ(u ,v )分部积分k 次得()()⎰∑⎰⎪⎪⎭⎫⎝⎛-Ω=Λ=S k j j j D S u R v R v uL v u d ~d ,1***式中L*是一个2k 阶的微分算子,称为L 的共轭微分算子.若L=L*,则称L 为自共轭微分算子.从上面可推出格林公式()()⎰∑⎰=-=Ω-Skj jjjjDS u R v R v R u R v uL vLu 1***d ~~d 如从l j u |S =l j v |S =0可推出在边界S 上()∑==-kj jjjju R v R v R u R 1**0~~ 则称l j u |S =0为自共轭边界条件.如果微分算子及边界条件都是自共轭的,则称相应的边值问题为自共轭边值问题,此时有()0d ][=Ω-⎰DuLv vLu每个边值问题对应于某希尔伯特空间H (例如L 2(D ),见第九章§7)中的一个算子A ,其定义域M A 是H 中一线性稠密集合,它由足够次连续可微且满足边界条件的函数组成,在M A 上,Au 的数值与Lu 的数值相同,从而求解边值问题化为解算子方程Au f = 的问题.设A 为定义在实的希尔伯特空间H 中的某线性稠密集合M A 上的线性算子.若对于M A 的任意非零元素,,v u 成立(Au ,v )=(u ,Av )则称A 为对称算子.若对任意非零元素u 成立()0,>u Au 则称A 为正算子.如成立更强的不等式(Au ,u )≥r ||u ||2 (r>0)则称A 为正定算子.此处(u ,v )表示希尔伯特空间的内积,||u ||2=(u ,u ). 2. 变分原理与广义解定理 设A 是正定算子,u 是方程Au =f 在M A 上的解的充分必要条件是: u 使泛函F (u )=(Au ,u )-2(f ,u )取极小值.上述将边值问题化为等价的求泛函极值问题的方法称为能量法.在算子的定义域不够大时,泛函F (u )的极值问题可能无解.不过对于正定算子,可以开拓集合M A ,使在开拓了的集合上,泛函的极值问题有解.为开拓M A ,在M A 上引进新的内积[u ,v ]=(Au ,v ),定义模||u ||2=[u ,u ]=(Au ,u ),在模||u ||的意义下,补充极限元素,得到一个新的完备希尔伯特空间H 0,在H 0上,泛函F (u )仍然有意义,而泛函的极值问题有解.但必须注意,此时使泛函F (u )取极小的元素u 0不一定属于M A ,因此它不一定在原来的意义下满足方程Au=f 及边界条件.称u 0为广义解. 3. 极小化序列与里兹方法在处理变分问题中,极小化序列起着重要的作用.考虑泛函F (u )=(Au ,u )-2(f ,u )以d 表示泛函的极小值.设在希尔伯特空间中存在一列元素{u n } (n =1,2 ,),使()d u F n n =∞→lim则称{u n }为极小化序列.定理 若算子A 是正定的,则F (u )的每一个极小化序列既按H 空间的模也按H 0的模收敛于使泛函F (u )取极小的元素.这个定理不但指出利用极小化序列可求问题的解,而且提供一种近似解的求法,即把极小化序列中的每一个元素当作问题的近似解.设算子A 是正定的,构造极小化序列的里兹方法的主要步骤是:(1) 在线性集合M A 中选取H 0中完备的元素序列{ϕi } , (i =1,2 ,) 并要求对任意的n ,ϕ1,ϕ2,…,ϕn 线性无关.称这样的元素为坐标元素.(2) 令u a n k k k n==∑ϕ1 ,其中a k 为待定系数.代入泛函F (u ),得自变量a 1,a 2,…,a n 的函数()()()∑∑==-=nj jjn k j kjkj n f a A a a u F 11,,2,ϕϕϕ(3) 为使函数F (u n )取极小,必须()()n j a u F jn ,,2,10 ==∂∂,从而求出a k (k =1,2,…,n ).序列{u n }即为极小化序列,u n 可作为问题的近似解. 4. 里兹方法在特征值问题上的应用 算子方程Au -λu =0的非零解λ称为算子A 的特征值,对应的非零解u 称为λ所对应的特征函数. 对线性算子A ,若存在常数K ,使对任何M A 的元素ϕ成立(A ϕ,ϕ)≥K ||ϕ||2则称A 为下有界算子,正定算子是下有界的(此时K =0).记(A ϕ,ϕ)/||ϕ||2的下确界为d . 定理1 设A 为下有界对称算子,若存在不为零的元素ϕ0∈M A ,使()d A =200,ϕϕϕ则d 就是A 的最小特征值,ϕ0为对应的特征函数.于是求下有界对称算子的最小特征值问题化为变分问题,即在希尔伯特空间中求使泛函(A ϕ,ϕ)/||ϕ||2取极小的元素,或在||ϕ||=1的条件下求使泛函(A ϕ,ϕ)取极小的元素.定理2 设A 是下有界对称算子,λ1≤λ2≤…≤λn 是它的前n 个特征值,ϕ1,ϕ2,…,ϕn 是对应的标准正交特征函数,如果存在不为零的元素1+n ϕ,在附加条件(ϕ,ϕ)=1, (ϕ,ϕ1)=0, (ϕ,ϕ2)=0, …, (ϕ,ϕn )=0下使泛函(A ϕ,ϕ)取极小,则ϕn +1是算子A 的特征函数,对应的特征值()11,++=n n A ϕϕλ就是除λ1 ,,λn 外的最小的一个特征值.于是求第n +1个特征值就化为变分问题,即在附加条件(ϕ,ϕ)=1, (ϕ,ϕ1)=0, (ϕ,ϕ2)=0 ,, (ϕ,ϕn )=0 下求使泛函(A ϕ,ϕ)取极小的元素.为了利用里兹方法求特征值,在M A 中选取一列在H 0中完备的坐标元素序列{ϕi },(i =1,2 ,), 令u a n k k k n==∑ϕ1,确定a k ,使在条件 (u n ,u n )=1下,(Au n ,u n )取极小,这个问题化为求n个变元a 1,a 2,…,a n 的函数()()∑==nm k m k k m n n a a A u Au 1,,,ϕϕ在条件()()∑===nm k m k m k n n a a u u 1,1,,ϕϕ下的极值问题,一般可用拉格朗日乘数法解(见第九章§3,t ),此时()()()()()()()()()()()()0,,,,,,,,,,,,11222121111111=------n n n n n n n n n n A A A A A A ϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕ的最小的根即为特征值的近似值,如果将上式的根按大小排列,就依次得后面的特征值的近似值,但精确度较差. 对一般算子方程Au -λBu=0如果A 为下有界对称算子,B 为正定算子,则()()()()()()()()()()()()0,,,,,,,,,,,,11222121111111=------n n n n n n n n n n B A B A B A B A B A B A ϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕϕϕλϕϕ的根就是特征值的近似值. 5. 迦辽金方法用里兹方法解数学物理问题有很多限制,最主要的限制是要求算子正定,但很多问题不一定满足这个条件,迦辽金方法弥补了这个缺陷. 迦辽金方法的主要步骤是:(1) 在M A 中选取在空间H 中完备的元素序列{ϕi } (i =1,2 ,),其中任意n 个元素线性无关,称{ϕi } (i =1,2,…)为坐标元素序列. (2) 把方程的近似解表示为u a n k k k n==∑ϕ1式中a k 是待定常数,把u n 代入方程Au=f 中的u ,两端与ϕj (j =1,2,…,n )求内积,得 a k 的n 个代数方程()()()n j f A a j n k j k k,,2,1,,1 ==∑=ϕϕϕ(3) 求出a k ,代回u n 的表达式,便得方程的近似解u n .在自共轭边值问题中,当算子是正定时,由迦辽金方法和里兹方法得到的关于a k 的代数方程组是相同的.。

偏微分方程数值解法初步分析

偏微分方程数值解法初步分析

偏微分方程数值解法初步分析偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)是数学中的一类重要方程,广泛应用于物理学、工程学、经济学等众多领域。

然而,由于其复杂性,解析解往往难以求得,因此需要借助数值方法进行求解。

本文将初步分析偏微分方程的数值解法。

一、有限差分法有限差分法(Finite Difference Method, FDM)是一种常用的数值解法,通过将偏微分方程中的导数用差商代替,将偏微分方程转化为代数方程组进行求解。

这种方法的基本思想是将求解区域进行网格化,将偏微分方程中的导数用网格点上的函数值表示,然后利用差商逼近导数,将偏微分方程离散为代数方程组。

二、有限元法有限元法(Finite Element Method, FEM)是一种广泛应用的数值解法,尤其适用于复杂几何形状的求解。

该方法将求解区域划分为有限个小区域,称为单元,然后在每个单元上建立近似函数,通过将偏微分方程转化为变分问题,并将变分问题进行离散化处理,得到一个代数方程组进行求解。

三、特征线方法特征线方法(Method of Characteristics)是一种适用于一阶偏微分方程的数值解法。

该方法通过求解偏微分方程的特征线方程,将偏微分方程转化为常微分方程,在每条特征线上求解,然后将各个特征线上的解进行拼接得到整个解。

四、谱方法谱方法(Spectral Method)是一种数值解法,它利用特定的基函数,如傅里叶级数、切比雪夫级数等,对偏微分方程进行展开,通过系数的求解来得到数值解。

谱方法具有高精度和高收敛速度的优点,尤其适用于解析解存在的情况。

五、数值实验与误差分析在选择适用于某个具体偏微分方程的数值解法时,通常需要进行数值实验和误差分析。

数值实验是指通过计算机模拟的方式,求解偏微分方程并验证数值解的准确性;误差分析是指对数值解与解析解的差异进行分析,从而评估数值解的精度和收敛性。

总结:本文初步分析了偏微分方程数值解法的几种常见方法,包括有限差分法、有限元法、特征线方法和谱方法。

偏微分方程的数值解法与逼近方法

偏微分方程的数值解法与逼近方法

偏微分方程的数值解法与逼近方法一、引言偏微分方程(Partial Differential Equations, PDEs)是数学中重要的研究对象,广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。

由于PDEs的解析解往往难以得到,因此数值解法和逼近方法成为解决PDEs问题的重要手段。

二、数值解法1. 有限差分法(Finite Difference Method)有限差分法通过将连续的偏微分方程转化为离散的差分形式,利用差分近似代替微分运算,从而得到数值解。

其中,向前、向后和中心差分是常用的差分近似方法。

2. 有限元法(Finite Element Method)有限元法是一种将求解区域划分为有限个小单元,在每个小单元上建立局部近似函数,并通过将这些局部函数组合得到整个解的近似。

该方法适用于复杂几何形状和非均匀网格的情况。

3. 有限体积法(Finite Volume Method)有限体积法将求解区域划分为小单元,但与有限元法不同的是,它考虑了守恒量在每个小单元中的变化情况。

通过建立控制体积并利用守恒定律,将偏微分方程转化为积分形式进行计算。

三、逼近方法1. 特征线方法(Method of Characteristics)特征线方法利用特征线的性质对偏微分方程进行求解。

通过对特征线方程进行积分,可以将PDEs转化为常微分方程(ODEs),从而得到数值解。

2. 辛方法(Symplectic Method)辛方法是一种在保持系统辛结构的同时进行数值求解的方法。

它适用于哈密顿系统和保守系统的求解,具有优秀的长期数值稳定性和能量守恒性。

3. 射影方法(Projection Method)射影方法是通过将PDEs投影到更低维度的空间中进行近似求解的方法。

通过将偏微分方程分解为几个步骤,如速度-压力分裂和时间分裂,可以以更高效的方式求解复杂的PDEs。

四、数值算例为了验证偏微分方程的数值解法和逼近方法的有效性,我们选取了经典的热传导方程(Heat Equation)作为例子进行数值算例演示。

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法

偏微分⽅程的数值解法偏微分⽅程的数值解法
主要总结常见椭圆形、双曲型、抛物型偏微分⽅程的数值解法
椭圆偏微分⽅程
拉普拉斯⽅程是最简单的椭圆微分⽅程
∂2u ∂x2+∂2u
∂y2=0
确定偏微分⽅程的边界条件主要采⽤固定边界条件:u|Γ=U1(x,y) 即在边界Γ​上给定u的值U1(x,y)五点差分格式
五点差分格式的形式为:
u i+1,j+u i−1,j+u i,j+1+u i,j−1=4u i,j
以u i,j为中⼼向其上下左右做差分,并⽤这些近似的代替u i,j
运⽤五点差分法可以求出下列边值问题
∂2u ∂x2+∂2u
∂x2=0
u(x1,y)=g1(x),u(x2,y)=g2(x)
u(x,y1)=f1(y),u(x,y2)=f2(y)
x1≤x≤x2,y1≤y≤y2
求解过程如下:
对求解区域进⾏分割:将x min≤x≤x max范围内的的x轴等分成NX段,同理将y轴等分成NY段
将边界条件离散到格点上
⽤五点差分格式建⽴求解⽅程,求出各个格点的函数值
程序设计:
实现函数格式为u = peEllip5(nx, minx, maxx, ny, miny, maxy)
变量名变量作⽤
nx x⽅向上的节点数
minx求解区间x的左端
maxx求解区间x的右端
ny y⽅向的节点数
miny求解区间y的左端
maxy求解区间y的右端
u求解区间上的数值解
建⽴边界条件函数
``
{
Processing math: 100%。

偏微分方程数值解法的计算方法

偏微分方程数值解法的计算方法

偏微分方程数值解法的计算方法偏微分方程(Partial Differential Equations, PDEs)是描述物理现象的一个有力工具,它可以描述复杂系统中物质、能量和动量的行为。

由于解析解十分困难或者甚至不存在,数值模拟是解决PDE问题的重要方法之一。

现今,许多物理和生物学领域的实际应用中,PDE的数值解法已经发挥了重要作用。

本文将介绍PDE的数值解法计算方法。

1.有限差分法(Finite Difference Method)有限差分法是PDE数值解法中最广泛应用的一种方法,其基本思想是用离散网格来逼近连续的PDE问题。

用有限差分法求解PDE问题可以分为以下几步:首先,将求解区域离散化,建立一个离散网格;然后,在网格上构造符合原始问题条件的差分方程;最后,将差分方程解出来,得到离散的数值解。

有限差分法的优点是简单易行,对于解决一些简单问题非常有效。

但由于精度受限,难以处理复杂问题,例如边界条件比较复杂、域的形状不规则等问题,效果不是很理想。

此外,如果PDE包含时间变量,用有限差分法求解的效果也不是很好,容易产生数值震荡现象。

2.有限体积法(Finite Volume Method)有限体积法是一种在控制体上积分求解PDE的方法。

所谓的控制体是指PDE求解区域的一个子集。

有限体积法与有限差分法的思想是相似的,它们都是将求解域分成若干个小的控制体,然后在每个控制体上构造差分方程来近似PDE。

和有限差分法相比,有限体积法的主要优势在于能够更好的处理不规则域和复杂边界条件,并且数值解更为准确。

3.有限元法(Finite Element Method)有限元法是PDE数值解法中的一种重要方法,其基本思想是通过将求解域分成若干个小三角形、四边形等有限元来逼近实际域。

有限元法与有限差分法和有限体积法的不同之处在于,它使用基函数来逼近原始问题中的未知函数。

在求解过程中,有限元法需要对基函数进行插值,从而方便地求出未知函数在任意点的近似值。

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)是数学和物理学中的重要概念,广泛应用于工程、科学和其他领域。

在很多情况下,准确解析解并不容易获得,因此需要利用数值方法求解偏微分方程。

本文将介绍几种常用的数值解法。

1. 有限差分法(Finite Difference Method)有限差分法是最常见和经典的数值解法之一。

基本思想是将偏微分方程在求解域上进行离散化,然后用差分近似代替微分运算。

通过求解差分方程组得到数值解。

有限差分法适用于边界条件简单且求解域规则的问题。

2. 有限元法(Finite Element Method)有限元法是适用于不规则边界条件和求解域的数值解法。

将求解域划分为多个小区域,并在每个小区域内选择适当的形状函数。

通过将整个域看作这些小区域的组合来逼近原始方程,从而得到一个线性代数方程组。

有限元法具有较高的灵活性和适用性。

3. 有限体积法(Finite Volume Method)有限体积法是一种较新的数值解法,特别适用于物理量守恒问题。

它通过将求解域划分为多个控制体积,并在每个体积内计算守恒量的通量,来建立离散的方程。

通过求解这个方程组得到数值解。

有限体积法在处理守恒律方程和非结构化网格上有很大优势。

4. 局部网格法(Local Grid Method)局部网格法是一种多尺度分析方法,适用于具有高频振荡解的偏微分方程。

它将计算域划分为全局细网格和局部粗网格。

在全局细网格上进行计算,并在局部粗网格上进行局部评估。

通过对不同尺度的解进行耦合,得到更精确的数值解。

5. 谱方法(Spectral Method)谱方法是一种基于傅里叶级数展开的高精度数值解法。

通过选择适当的基函数来近似求解函数,将偏微分方程转化为代数方程。

谱方法在处理平滑解和周期性边界条件的问题上表现出色,但对于非平滑解和不连续解的情况可能会遇到困难。

6. 迭代法(Iterative Method)迭代法是一种通过多次迭代来逐步逼近精确解的求解方法。

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法
微分方程作为数学分析的一部分,一直以来是一个重要的研究课题,用于描述物理、化学、生物等复杂系统的解决方案。

微分方程的研究可以追溯到古希腊,直到20世纪60年代之前,由于计算手段有限,其解决方案主要凭借手算来解决,往往需要花费大量的精力。

随着计算机技术的发展,解决微分方程的耗时越来越短,这就伴随着微分方程的数值解法的出现——即将微分方程转变为一种计算机可以识别的数学形式,这就是数值解法。

数值解法指的是通过数值方法来研究微分方程的解决方案,这种方法包括各种求解方法技术,如梯形法、改进梯形法、辛普森-简化积分、扩展梯形法等,这些都是用数值方法求解微分方程的主要方法。

将数值解法应用于微分方程也有重要意义,可以使人们更容易理解微分方程,同时降低应用研究负担,提高研究质量,是分析研究和解决复杂问题的重要手段。

应用数值解法,除了解决微分方程外,还可以用于传热、流体力学以及各种复杂的工程问题,特别是在工程和科学研究中,帮助人们更精确地计算研究结果,从而更好地理解和改进系统的性能。

今天,数值解法仍在广泛应用于高校的教学科研工作中,它不仅可以帮助教师和学生更自如地进行计算机数值建模,而且还可以为高等教育发展提供有效的解决方案,使教学课程更加高效和全面。

综上所述,数值解法在解决微分方程方面具有重要意义,在高等教育中,它的使用能帮助人们更全面理解复杂问题,为其据取准确结果,也为高等教育发展和提供有效的支持。

偏微分方程的数值解法及应用研究

偏微分方程的数值解法及应用研究

偏微分方程的数值解法及应用研究偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDE)是数学中的一个重要分支,它与物理、工程、生命科学等领域都有着密切的联系。

由于大多数实际问题都无法通过解析方法得到精确的解,因此需要一种数值方法,来近似求解偏微分方程的解。

本文将介绍偏微分方程的数值解法及应用研究。

一、偏微分方程的类型偏微分方程可以分为三类:椭圆型、双曲型和抛物型。

其中椭圆型方程的解具有稳定性;双曲型方程的解描述的是波动;抛物型方程的解描述的是扩散。

二、数值解法1.有限差分法有限差分法是一种求解偏微分方程的数值方法。

其基本思想是将偏微分方程中涉及到的所有变量取离散值,在离散点上逐一计算,然后通过代数方法求解,得到偏微分方程的数值解。

以二维泊松方程为例,其一般形式为:$$\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+\frac{\partial^2u}{\partial y^2}=f(x,y)$$其中,$u$是未知函数,$f(x,y)$是已知函数。

对于该方程的数值解,可以通过将定义域在$x$和$y$方向上分别等距离散化,然后在离散点上采用中心差分公式得到。

2.有限元法有限元法是一种广泛应用的PDE数值解法。

其基本思想是将自由度分别对应于定义域的一个区域(单元),在单元内用一个简单的函数逼近未知函数的变化,用各单元中函数的拼接表示问题的整体行为。

以二维波动方程为例,其一般形式为:$$\frac{\partial^2u}{\partial t^2}=c^2\nabla^2u+f(x,y,t)$$其中,$u$是波函数,$f(x,y,t)$是外力项,$c$是波速。

对于该方程的数值解,可以将定义域分解为若干三角形或四边形单元,然后在每个单元上通过插值法得到近似解,最后用所有单元的近似解拼接得到整个解。

三、应用研究偏微分方程的数值解法在数学、物理、工程、计算机等领域都有广泛的应用。

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法在科学和工程领域中,偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDEs)被广泛应用于描述自然现象和工程问题。

由于许多复杂的PDE难以找到解析解,数值方法成为了求解这些方程的重要途径之一。

本文将介绍几种常见的偏微分方程数值解法,并探讨其应用。

一、有限差分法有限差分法是求解偏微分方程最常用的数值方法之一。

其基本思想是将空间和时间连续区域离散化成有限个点,通过差分逼近偏微分方程中的导数,将偏微分方程转化为差分方程。

然后,利用差分方程的迭代计算方法,求解近似解。

以一维热传导方程为例,其数值解可通过有限差分法得到。

将空间区域离散化为若干个网格点,时间区域离散化为若干个时间步长。

通过差分逼近热传导方程中的导数项,得到差分方程。

然后,利用迭代方法,逐步更新每个网格点的数值,直到达到收敛条件。

最终得到近似解。

二、有限元法有限元法是另一种常用于求解偏微分方程的数值方法。

它将连续的空间区域离散化为有限个单元,将PDE转化为每个单元内的局部方程。

然后,通过将各个单元的局部方程组合起来,构成整个区域的方程组。

最后,通过求解这个方程组来获得PDE的数值解。

有限元法的优势在于可以适应复杂的几何形状和边界条件。

对于二维或三维的PDE问题,有限元法可以更好地处理。

同时,有限元法还可以用于非线性和时变问题的数值求解。

三、谱方法谱方法是利用一组基函数来表示PDE的解,并将其代入PDE中得到一组代数方程的数值方法。

谱方法具有高精度和快速收敛的特点,在某些问题上比其他数值方法更具优势。

谱方法的核心是选择合适的基函数,常用的基函数包括Legendre多项式、Chebyshev多项式等。

通过将基函数展开系数与PDE的解相匹配,可以得到代数方程组。

通过求解这个方程组,可以得到PDE的数值解。

四、有限体积法有限体积法是将空间域划分为有限个小体积单元,将PDE在每个小体积单元上进行积分,通过适当的数值通量计算来近似描述流体在边界上的净流量。

偏微分方程与数值解法

偏微分方程与数值解法

偏微分方程与数值解法偏微分方程(Partial Differential Equations, PDEs)是描述自然界中广泛存在的物理现象和数学问题的重要工具。

它们包含多个未知函数的偏导数,可以用来描述热传导、波动现象、扩散过程等各种自然现象。

然而,由于人们对于复杂PDEs的解析求解能力有限,所以数值解法成为了解决这类问题的有效途径。

一、偏微分方程的基本概念在介绍数值解法之前,我们首先需要了解偏微分方程的基本概念。

偏微分方程根据方程中含有的未知函数的个数和偏导数的阶数可以分为三类,即常微分方程(Ordinary Differential Equations, ODEs)、偏微分方程和偏微分-常微分组合方程。

常见的偏微分方程类型包括抛物型方程、双曲型方程和椭圆型方程。

抛物型方程描述了热传导过程、扩散现象等,而双曲型方程则适用于描述波动现象,如声波和电磁波传播。

椭圆型方程则适用于描述稳定状态下的物理现象,如静电场分布问题。

二、数值解法的基本思想数值解法是通过离散化偏微分方程的自变量和因变量,将连续的问题转化为离散的问题,从而利用计算机进行求解。

其中最常用的数值解法包括有限差分法(Finite Difference Method, FDM)、有限元法(Finite Element Method, FEM)和谱方法(Spectral Method)等。

有限差分法是最直接、最易于实现的数值解法之一。

它将求解区域划分为若干个网格点,并通过近似各种偏导数来离散化原方程。

有限元法是一种更加灵活和通用的数值解法,它利用分片线性插值函数(Shape Function)将求解区域划分为若干个有限元,并利用有限元的特性对原方程进行离散处理。

谱方法则是利用特定类型的基函数(例如傅里叶级数)来近似解,由于其高精度的特点,谱方法在求解一些光滑解或有奇点解的问题时表现优秀。

三、数值解法的应用数值解法在各个领域都有广泛的应用。

在科学计算、天气预报、工程仿真等领域,偏微分方程的数值解法能够提供更多实际问题的定量解释和预测,为决策提供依据。

数学中的偏微分方程与数值解法

数学中的偏微分方程与数值解法

数学中的偏微分方程与数值解法偏微分方程是数学中重要的研究领域之一,它在各个科学领域中都有着广泛的应用。

在实际问题中,我们常常会遇到与空间和时间相关的变量,而这些变量之间的关系可以用偏微分方程来描述。

为了求解这些偏微分方程,数学家们提出了各种数值解法,以获得近似的解。

一、偏微分方程简介偏微分方程是包含未知函数的偏导数的方程。

常见的偏微分方程包括椭圆型、抛物型和双曲型方程。

椭圆型方程描述的是稳态问题,如静电场分布;抛物型方程描述的是时间依赖的问题,如热传导方程;双曲型方程描述的是波动问题,如波动方程。

这些方程在物理、工程、生物等领域中具有广泛的应用。

二、数值解法的基本思想解析解求解偏微分方程的情况较少,因此我们通常需要借助数值解法来获得结果。

数值解法的基本思想是将问题离散化,将连续的变量转化为离散的点,并通过计算来逼近解。

常用的数值解法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。

三、有限差分法有限差分法是一种常见的数值解法,它将连续的空间和时间离散化为有限的网格点。

在有限差分法中,我们使用差分近似来逼近偏导数,将偏微分方程转化为代数方程组。

通过求解这个方程组,我们可以得到近似解。

有限差分法简单易实现,广泛应用于各个领域。

四、有限元法有限元法是一种更加通用的数值解法,适用于各种复杂的边界条件和几何形状。

有限元法将求解域划分为许多小的子域,将未知函数表示为有限元函数的线性组合,通过最小化能量泛函来得到近似解。

有限元法具有较高的精度和灵活性,因此在结构力学、流体力学等领域得到了广泛应用。

五、谱方法谱方法是一种基于特殊函数的数值解法,它将未知函数表示为一系列正交的基函数的线性组合。

通过适当选择基函数和系数,可以将偏微分方程转化为代数方程组的求解。

谱方法在处理边界条件时具有较高的精度和稳定性,因此在流体流动、量子力学等领域中得到了广泛应用。

总结:数学中的偏微分方程与数值解法是一门重要而有趣的研究领域。

通过数值解法,我们可以求解各种实际问题中的偏微分方程,从而获得精确的数值结果。

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法偏微分方程(Partial Differential Equations, PDEs)是描述自然界中各种物理现象的重要数学工具。

它们广泛应用于物理学、工程学、生物学等领域,并且在科学研究和工程实践中起着重要的作用。

然而,解析解并不总是容易获得,这就需要借助数值解法来近似求解其中的解。

数值解法是一种利用计算机方法来求解偏微分方程的有效途径。

本文将介绍几种常见的数值解法,包括有限差分法、有限元法和谱方法。

一、有限差分法有限差分法是最直接、最常用的一种数值解法。

它将偏微分方程中的导数用差分形式进行近似,然后将问题转化为一个线性方程组求解。

其中,空间和时间都被离散化,通过选取合适的网格间距,可以得到对原偏微分方程的近似解。

有限差分法的优点在于简单易懂,便于实现。

然而,该方法对于复杂边界条件和高维问题的适用性存在一定的局限性。

二、有限元法有限元法是一种更加通用和灵活的数值解法,尤其适用于复杂几何形状和非结构化网格的问题。

该方法将求解域划分为多个小区域,称为有限元,通过构建适当的试验函数和加权残差方法,将原偏微分方程转化为求解线性方程组的问题。

有限元法的优点在于适用范围广,可以处理各种边界条件和复杂几何形状,但相对较复杂,需要考虑网格生成、积分计算等问题。

三、谱方法谱方法是一种基于特定基函数展开的数值解法。

它利用特定的基函数,如Chebyshev多项式、Legendre多项式等,将偏微分方程的未知函数在特定区域内进行展开,然后通过求解系数来得到近似解。

谱方法具有高精度和快速收敛的特点,适用于光滑解和高阶精度要求的问题。

然而,谱方法对于非线性和时变问题的处理相对困难,需要一些特殊策略来提高计算效率。

总结:本文简要介绍了偏微分方程的数值解法,包括有限差分法、有限元法和谱方法。

这些方法在实际应用中各有优势和限制,选择合适的数值解法需要考虑问题的性质、几何形状以及计算资源等因素。

此外,还有其他一些高级数值方法,如边界元法、间断有限元法等,可以根据具体问题的需要进行选择。

偏微分方程与数值解法

偏微分方程与数值解法

偏微分方程与数值解法偏微分方程(Partial Differential Equations, PDE)是数学领域中研究的一类方程,它包含多个变量及其偏导数。

解析解法只适用于部分简单的PDE情况,对于复杂的PDE问题,数值解法成为研究和应用的重要手段。

本文将介绍偏微分方程的基本概念,并探讨数值解法的原理和常用方法。

一、偏微分方程的基本概念偏微分方程是含有未知函数的偏导数的方程。

常见的偏微分方程包括椭圆型方程、抛物型方程和双曲型方程。

其中,椭圆型方程主要描述静态问题,抛物型方程用于描述热传导和扩散问题,双曲型方程则适用于描述波动和传输等动态问题。

根据方程中的变量个数,偏微分方程可分为一维、二维和三维偏微分方程。

二、数值解法的原理数值解法是通过将连续的偏微分方程离散化为有限个代数方程来近似求解。

其基本思想是将偏微分方程所描述的问题的定义域划分为有限个网格节点,然后在这些节点上逼近原方程的解。

常用的数值解法有有限差分法、有限元法和谱方法等。

1. 有限差分法有限差分法是一种将偏导数转化为有限差分运算的方法。

通过将偏微分方程在网格节点上进行近似,利用节点之间的差分来逼近偏导数。

有限差分法的精度和稳定性取决于网格的选择和近似格式的设计。

2. 有限元法有限元法是一种基于变分原理的数值解法。

将偏微分方程中的未知函数表示为一组基函数的线性组合,并通过构建合适的变分问题来逼近原方程的解。

有限元法具有较好的适用性和数值稳定性,适用于各种复杂几何形状和边界条件的问题。

3. 谱方法谱方法基于傅里叶级数展开,将偏微分方程中的未知函数表示为一组傅里叶系数的线性组合。

通过选择适当的基函数以及傅里叶级数的截断长度,可以在整个定义域上获得高精度的数值解。

三、常见的数值解法根据不同的偏微分方程类型和问题特点,常见的数值解法有以下几种:1. 热传导问题的数值解法对于描述热传导问题的抛物型偏微分方程,可采用显式差分法、隐式差分法和Crank-Nicolson方法等。

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b[i].y=(i/(N+1))*(1.0/N);
}
}
void boundnote(int bd[],struct xy b[])//找出边界点
{
int i,j=1;
for(i=1;i<NG+1;i++)
{
if(b[i].x==0||b[i].x==1.0||b[i].y==0||b[i].y==1.0)
#define TSTP 0.01 //时间步长
#define TN 100 //时间迭代步数
#define J 1.0/(N*N) //雅可比行列式的绝对值
double u0(double x,double y) //初值函数u0
{
double z;
z=100*x*y*(x-1)*(y-1);
return z;
}
}
void AIJ(double **aij,double aryk[],int **a) //计算单元刚度矩阵
{
int i;
for(i=1;i<LEE+1;i++)
{
aij[i][1]=1.0/(12*N*N)+TSTP+2*TSTP*1.0/(54*N*N)*(aryk[a[i][1]]+aryk[a[i][2]]+aryk[a[i][3]]);// 1 1
//主元太小
}
//交换第ik行和第k行的元素
if(ik!=k)
{
double t;
for(i=k;i<NG+1;i++)
{
t=E[ik][i];
E[ik][i]=E[k][i];
E[k][i]=t;
}
t=RHS[ik];
RHS[ik]=RHS[k];
RHS[k]=t;
}
//消元
for(i=k+1;i<NG+1;i++)
{if(i%2==1)
{
a[i][1]=(i+1)/2+i/(2*N);
a[i][2]=a[i][1]+1;
a[i][3]=a[i][1]+N+1;
}
if(i%2==0)
{
a[i][3]=i/2+1+(i-1)/(2*N);
a[i][1]=a[i][3]+N+1;
a[i][2]=a[i][3]+N;
}
void UFE(double ufe[],double **fe,int **a)//合成总列阵
{
int i;
for(i=1;Biblioteka <LEE+1;i++)
{
ufe[a[i][1]]+=fe[i][1];
ufe[a[i][2]]+=fe[i][1];
ufe[a[i][3]]+=fe[i][1];
}
}
void NEWTONITERATIVE(double aryn1[],double aryn[],int n,int **a,struct xy b[],int bd[])//牛顿迭代
其中用 作为牛顿迭代的初值.
三、计算流程
取 作为方程的准确解,算得初值函数:
右端函数:
+
.
取 .
1对 作三角剖分:分别沿x , y方向对[0,1]区间作N等分并将每个小正方形沿对角线分为两个三角形.
2对节点进行总体编码(这里按先沿x方向再沿y方向进行顺序编码),并建立局部编码和总体编码之间的对应关系.
L2误差 的阶数为 其中 为时间步长, 为空间步长
这里取N=25,则元素总数LEE = 2*N*N =1250,节点总数NG = (N+1)(N+1) = 676,
取时间步长TSTP = 0.01,时间步数TN = 100,即在t=1时,算得结果为:
即当 = 0.01, =0.04时,
L2误差为0.052853阶数为
for(i=1;i<LEE+1;i++)
{
uk[a[i][1]][a[i][1]]+=aij[i][1];
uk[a[i][2]][a[i][2]]+=aij[i][2];
uk[a[i][3]][a[i][3]]+=aij[i][3];
uk[a[i][1]][a[i][2]]+=aij[i][4];
uk[a[i][2]][a[i][1]]+=aij[i][4];
{
bd[j]=i;
j++;
}
}
}
void dealwithbd(double **uk,int bd[]) //近似处理本质边界条件
{
int i;
for(i=bd[1];bd[i]!=0;i++)
uk[bd[i]][bd[i]]=uk[bd[i]][bd[i]]*10e20;
}
void GAUSSELIMINATE(double **E,double RHS[NG+1])//利用高斯消元法解线性方程组
return z;
}
double u(double x,double y,double t)//方程的准确解
{
double z;
z=100*(t+1)*x*y*(x-1)*(y-1);
return z;
}
void II(int **a) //节点的局部编码与总体编码
{
int i;
for(i=1;i<LEE+1;i++)
{
int i;
for(i=1;i<LEE+1;i++)
fe[i][1]=1.0/(18*N*N)*(aryn[a[i][1]]+aryn[a[i][2]]+aryn[a[i][3]])+TSTP*1.0/(54*N*N)*(aryk[a[i][1]]+aryk[a[i][2]]+aryk[a[i][3]])*(aryk[a[i][1]]+aryk[a[i][2]]+aryk[a[i][3]])+TSTP*1.0/(6*N*N)*f((b[a[i][1]].x+b[a[i][2]].x+b[a[i][3]].x)/3.0,(b[a[i][1]].y+b[a[i][2]].y+b[a[i][3]].y)/3.0,(n+1)*TSTP);
{
int i;
int k;
for(k=1;k<NG;k++)
{
//选主元
double bmax=0.0;
int ik;
for(i=k;i<NG+1;i++)
{
if(bmax<fabs(E[i][k]))
{
bmax=fabs(E[i][k]);
ik=i;
}
}
if(bmax<1.0e-10)
{
printf("主元太小");
{
int i;
double *aryk;
aryk=(double *)calloc(NG+1,sizeof(double));
for(i=1;i<NG+1;i++)
aryk[i]=aryn[i];
double boot;
double **uk;
double *ufe;
double **aij;
double **fe;
}
}
}
struct xy {double x;double y;};
void XY(struct xy b[]) //节点实际坐标
{
int i;
for(i=1;i<NG+1;i++)
if(i%(N+1)==0)
{
b[i].x=1;
b[i].y=(i/(N+1)-1)*(1.0/N);
}
else
{
b[i].x=(i%(N+1)-1)*(1.0/N);
if(aij==NULL)
{
printf("aij fail\n");
aij[i][2]=1.0/(12*N*N)+0.5*TSTP+2*TSTP*1.0/(54*N*N)*(aryk[a[i][1]]+aryk[a[i][2]]+aryk[a[i][3]]);// 2 2
aij[i][3]=1.0/(12*N*N)+0.5*TSTP+2*TSTP*1.0/(54*N*N)*(aryk[a[i][1]]+aryk[a[i][2]]+aryk[a[i][3]]);// 3 3
if(uk[i]==NULL)
{
printf("uki fail\n");
exit(1);
}
}
ufe=(double *)calloc(NG+1,sizeof(double));
if(ufe==NULL)
{
printf("ufe fail\n");
exit(1);
}
aij=(double **)calloc(LEE+1,sizeof(double *));
}
double f(double x,double y,double t)//右端函数f
{
double z;
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