第四章 有限差分基础

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《有限差分方法基础》课件

《有限差分方法基础》课件
应用前景
总结了有限差分方法在科学计算、工程仿真、金融建模等 领域的应用前景,以及在未来的发展趋势和挑战。
展望
技术发展
展望了有限差分方法在未来的技术发展趋势,如高精度、高效率、并 行化等,以及与其他数值方法的结合应用。
应用领域拓展
探讨了有限差分方法在解决复杂问题中的应用潜力,如多物理场耦合 、非线性问题等。
有限差分方法的重要性
有限差分方法是一种通用、有效的数 值计算方法,适用于各种微分方程的 求解,尤其在偏微分方程的数值求解 中应用广泛。
它能够处理复杂的边界条件和初始条 件,提供精确度和稳定性较高的数值 解,是科学研究、工程技术和实际应 用中常用的数值计算工具之一。
有限差分方法的历史与发展
有限差分方法最早可以追溯到19世纪中叶,随着计算机技术的发展,有限差分方 法得到了广泛的应用和发展。有限差分方法的实现有限差分方法的编程实现
编程语言选择
选择适合的编程语言,如Python、C或Matlab,以 便高效地实现有限差分方法。
离散化过程
将连续的问题离散化,将连续的时间和空间变量转换 为离散的数值。
迭代过程
使用迭代法逐步逼近问题的解,每一步使用差分公式 进行计算。
有限差分方法的数值稳定性
数值稳定性定义
数值稳定性是指随着迭代次数的增加,解的 数值误差不会无限增大,而是逐渐收敛到真 实解。
稳定性和差分方案的关系
不同的差分方案对应不同的数值稳定性,需要选择 稳定的差分方案以获得可靠的数值结果。
数值稳定性的判定方法
通过分析差分方案的系数矩阵的特征值来判 断数值稳定性,确保特征值在稳定区域内。
理论完善
展望了有限差分方法的理论研究前景,如数学证明、误差估计、收敛 性分析等。

有限差分方法

有限差分方法

有限差分方法
有限差分方法是数值分析中常用的一种数值计算方法,它主要用于解决微分方
程和积分方程的数值逼近问题。

有限差分方法的基本思想是将微分方程中的导数用差分代替,将微分方程转化为代数方程,然后利用数值计算方法求解代数方程,从而得到微分方程的数值解。

有限差分方法的核心是将求解区域离散化,将连续的求解区域划分为有限个小
区域,然后在每个小区域内利用差分逼近微分方程,得到代数方程。

通过对这些代数方程进行适当的组合和求解,最终得到微分方程的数值解。

有限差分方法有很多种形式,常见的有向前差分、向后差分、中心差分等。


些方法在具体应用中有各自的特点和适用范围。

在选择使用哪种有限差分方法时,需要根据具体的问题和求解区域的特点来进行合理的选择。

有限差分方法在实际应用中具有广泛的适用性,它可以用于求解各种类型的微
分方程和积分方程,包括常微分方程、偏微分方程以及积分方程等。

在工程、物理、经济等领域中,有限差分方法被广泛应用于模拟和求解各种实际问题。

在使用有限差分方法时,需要注意选取合适的离散化步长和求解区域的划分方式,这对于最终的数值解的精度和稳定性有着重要的影响。

同时,还需要注意数值计算方法的稳定性和收敛性,避免出现数值解的不稳定或者发散现象。

总之,有限差分方法作为一种常用的数值计算方法,在数值分析和科学计算中
具有重要的地位和作用。

掌握有限差分方法的基本原理和应用技巧,对于解决实际问题和开展科学研究具有重要的意义。

通过不断的学习和实践,可以更好地掌握有限差分方法的使用技巧,提高数值计算的准确性和效率。

有限差分方法(图像处理必学)知识点讲解

有限差分方法(图像处理必学)知识点讲解

f1 + f2
+
f3 + h2
f4
− 4 f0

2h 2 4!
∂4f ( ∂x4
+
∂4f ∂y 4
).
(4.1.7)
j+1 (i-1, j+1)
(i, j+1) 2
(i+1, j+1)
h2
j
(i-1, j)
3
0
(i, j)
1 (i+1, j)
h4
h3
4
(i+1, j-1)
j-1
(i-1, j-1) (i, j-1)
上述差分步骤应用于偏微分:
例如,对于 f
=
f
(x,
y)
的情况,拉普拉斯算符在
0
点作用在此函数上的值
⎛ ⎜

2

f
=
⎛ ⎜ ⎝
∂ ∂
2f x2
+∂2f ∂ y2
⎞ ⎟
⎞ ⎟
,也可
⎠⎠
以用临近的点上的函数值来表示出来。(见图 4.1.1, 且 h1 = h2 = h3 = h4 = h 时)
∇2 f ≈
(4.2.15) (4.2.16) (4.2.17)
将公式(4.2.14)和(4.2.16)两式代入方程(4.2.13),我们就得到该方程的差分表达式为
(∇ 2φ )0
=
⎡ 2⎢
h3
(φ1

−φ0) + h1h3 (h1
h1 (φ3 + h3 )
− φ0 )
+
h4 (φ2 − φ0 ) + h2 (φ4 h2 h4 (h2 + h4 )

计算电磁学-第4章-有限差分法

计算电磁学-第4章-有限差分法


同样对微分方程的解y(x)在点(xn,yn)进行泰勒展开
yn1 yn hf ( xn , yn )
1 ' 2 1 '' 3 y ( xn 1 ) y ( xn ) f n h f n h f n h 2! 3!

比较上面两式,只要它们前面项的系数尽可能多的相等,就 保证了截断精度。
1、差分与差商

用差分代替微分,是有限差分法的基本出发点。 这一点由微分原理保证的,当自变量的差分趋于 零时,差分变成微分
f ( x) f ( x h) f ( x), h x
df f ( x) f ( x) lim dx x 0 x
'
f ( x) f ( x h) f ( x) f ( x) x h
龙格-库塔法

选取α、β、ω系数,使两式项的系数相等
1 fn , 2 f , 3 f , 4 f ,
' n '' n ''' n

如果该关系式能够一直维持到第m阶仍能成立, 但m+1阶不再成立,就称为m阶龙格-库塔法
cem@
cem@
cem@
cem@
cem@
cem@
cem@
CST粒子仿真

Pierce Gun
MAGIC
cem@

dy f ( x, y ) dx y x x 0 y0
y( x) y0 f (t , y(t )dt
x0
x
欧拉近似法在函数图上用阶梯的折线代替曲线
f(x) y(x)
yn+1 yn y(x n+1)1) f(n+

有限差分法基本原理

有限差分法基本原理
该方法基于差分原理,即用离散点的 差商来代替微商,将微分方程转化为 差分方程,以便于通过代数方法求解。
有限差分法的应用领域
流体力学
用于模拟流体在固定或变形网格 上的流动,如计算流体动力学 (CFD)中的数值模拟。
热传导
用于求解热传导方程,模拟热 量在物体中的传播和分布。
波动传播
用于求解波动方程,如地震波 、声波和电磁波的传播。
有限差分法基本原理
CONTENTS 目录
• 引言 • 有限差分法的基本原理 • 有限差分法的实现 • 有限差分法的优缺点 • 有限差分法的改进方向
CHAPTER 01
引言
有限差分法的定义
有限差分法是一种数值计算方法,通 过将连续的物理量离散化为有限个离 散点上的数值,并建立代数方程来近 似描述物理量随时间和空间的变化规 律。
缺点
精度问题
由于有限差分法采用的是离散化的方法, 因此其精度受到网格大小的影响,网格越
小精度越高,但同时也会增加计算量。
数值耗散误差
在模拟非线性问题时,有限差分法可能会 产生数值耗散误差,导致能量的损失或者
非物理振荡。
数值色散误差
在模拟波动性问题时,有限差分法可能会 产生数值色散误差,导致波的传播速度发 生变化。
常用的离散化方法包括均匀网格、非均匀网格、有限元法等,
应根据实际问题选择合适的离散化方法。
差分近似
Hale Waihona Puke 01差分近似公式根据微分方程的性质,构造差分 近似公式,将微分方程转化为差 分方程。
精度分析
02
03
稳定性分析
分析差分近似公式的精度,确定 其与微分方程的误差大小和分布。
分析差分近似公式的数值稳定性, 确保计算过程中误差不会累积放 大。

有限差分公式

有限差分公式

有限差分公式
有限差分是微分方程解的近似值的一种表示方法,通常用数学表达式
f(x+b)-f(x+a)来表示。

如果将有限差分除以b-a,则可以得到差商。

在微分方程数值解的有限差分方法中,特别是处理边界值问题时,有限差分导数的逼近起着关键的作用。

有限差分通常考虑三种形式:正向差分、反向差分和中心差分。

正向差分是f(x+h)-f(x),反向差分是f(x)-f(x-h),中心差分是f(x+h)-f(x-h)。

当h取为1时,正向差分除以h近似于导数。

在数值方法中,有限差分法是一种常用的数值解法,它用差商代替微分方程中的偏导数,从而得到相应的差分方程。

通过解这个差分方程,可以得到微分方程解的近似值。

以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅数学类书籍或咨询数学专业人士。

4第四讲 有限差分方法基础

4第四讲 有限差分方法基础

3u 3 x
8
(二). 微商(偏导数)的差商近似:待定系数法
3)待定系数方法
9
(二). 微商(偏导数)的差商近似:差分算子
4) 差分算子方法 ●定义以下差分算子:
n n u u 移位算子: E x j j
(当移位为+1时可省略)
n n 1 E t1 u n E u u j t j j
1 2u 1 3u 2 x x T , E o( x ) 2 3 2 x 3! x
由于T.E.是 o( x ) 为一阶小量,故上述差商近似(差分格式) 称为一阶(精度)格式
7
(二). 微商(偏导数)的差商近似: Taylor’s公式 类似地可得;
1 2 1 2 x
算术平均算子:
xu
n j
1 1 n n (u 1 u 1 ) (E j j 2 2 2 2
x
E
)u
n j
1 2 2) x (Ex Ex 2
1
1
n n n n 前差算子: x u j u j 1 u j ( E x 1)u j n n 1 n 后差算子: x un j u j u j 1 (1 E x )u j

x n n!
( x0 x0 x )

u x
( x0 , y0 )
u( x0 x , y0 ) u( x0 , y0 ) T .E . x
T.E.=Truncation Error
T . E.
u 采用差分格式中的记法: x
其中:
(i, j)

ui 1, j ui , j x

4.有限差分法基本原理

4.有限差分法基本原理
以对流方程说明差分方程的建立过程。
0 t x ( x,0) ( x)
差分方程的建立过程
1.划分网格 选定步长 x和 t ,然后在坐标平面用平行于坐标轴 的两族直线划分网格: xi x0 ix, i 0, 1, 2, ...,
t
n in 1 i 1
2x
0
差分方程和其定解条件一起,称为相应微分方程 问题的差分格式。上述初值问题的差分格式可改写为:
t n 1 n n (in i i i 1 ) 1 2x 0 i ( xi )
观察上述差分格式可看出:若知道第 n 层的 ,可 由一个差分式子直接算出第 n 1层的 ,故称这类格式 为显示格式。
0 t x
2 2 对流-扩散方程: t x x
热传导方程:
2 2 t x
Poisson方程:
2 2 2 f 2 y x 2 0 2 x y
2 2
Laplace方程:
差分方程的建立过程
• 方程的一般变换
• 方程的一般变换
• 拉伸(压缩)网格
dy e d y e
• 椭圆网格
• 椭圆网格
• 自适应网格
• 自适应网格
• 非结构网格和笛卡尔网格
t
误差及稳定性分析
收敛性 收敛性研究的是差分方程的解与微分方程的解之间的差别问 题。如果在求解区域中的任一离散点 ( x, t ) 上,当网格步长 x、t 趋于零时,有限差分方程的解趋近于所近似的微分方程解,则称有 限差分方程的解是收敛的。
T (i, n)
x 0 , t 0
lim
小结
小结

C有限差分法

C有限差分法

n1
Hy 2
(i,
j, k

1) 2

H
n1 2
y
(i,
j, k

1) 2

z

(4.24)
用类似方法可获得其他电场分量,满足的差 分方程其形式完全类似。
由于方程(4-16)和(4-17)的对称性,磁 场各分量满足的差分方程,可从对比中写出。方 程(4-24)中磁场时间步均取为(n+1/2),故磁 场各分量的时间步也应取(n+1/2)或(n-1/2)以 保证取值的时间步差为一个整时间步。可为未知
dx x
2h
在上面三种差商形式中,中心差商的精度最高。
函数 f (x) 的二阶导数 f '' (x) 为
d2 f dx2
1 (df x dx
df xx dx
)
x

1 h
f (x h) h
f (x)

f
(x) f (x h)
h


f (x h) 2 f (x) h2
E


H t
m H
(4-14)
式中 为介电常数(F/m); 为磁导率(H/m); 为
电导率( / M ) ; m 为等效磁导率 ( / m) ,式中 m
的引入是为使方程(4-13),(4-14)具有对称性。
将(4-13),(4-14)两方程写成标量形式, 利用空间和时间上的中心差商代替微商,便可获 得该两旋度方程的 Yee 网格上的差分方程。
(2)广泛的适用性。 时域有限差分法的直接出发点是概括电
磁场普遍规律的 Maxwell 方程,这就预示着 这一方法具有最广泛的适用性。在网格空间 中媒质的非均匀性、各向异性、色散特性和 非线性等均能很容易地进行精确模拟。任何 问题只要能正确地对源和结构进行模拟,时 域有限差分法就能够给出正确的解答,不管 是散射、辐射、传输、透人或吸收中的哪一 种,也不论是瞬态问题还是稳态问题。

有限差分法初步

有限差分法初步
有限差分法初步
• 引言 • 有限差分法的原理 • 有限差分法的应用 • 有限差分法的实现 • 有限差分法的优缺点 • 结论与展望
01
引言
有限差分法的定义
有限差分法是一种数值计算方法,通 过将偏微分方程离散化为差分方程, 从而求解偏微分方程的近似解。
近似表示微 分,从而将微分方程转化为差分方程。
有限差分法。
COMSOL Multiphysics实现
COMSOL Multiphysics是一款基于有限元法的多物理场仿真软件,也支持有限差分法。 COMSOL提供了友好的用户界面和丰富的物理模型库,使得有限差分法的实现更加便
捷。
有限差分法的并行计算实现
MPI实现
MPI(Message Passing Interface)是一种并行计算的标准,支持多个处理 器之间的通信。通过MPI,可以实现有限差分法的并行计算,提高计算效率。
自适应网格技术
根据解的特性自适应地调整离散点间距,以 提高计算精度和效率。
并行化与优化
通过并行计算和算法优化等技术提高有限差 分法的计算效率。
与其他方法的结合
将有限差分法与其他数值方法或物理模型相 结合,以处理更复杂的问题。
06
结论与展望
结论
01
有限差分法是一种数值计算方 法,通过离散化连续问题为差 分方程,进而求解数值近似解 。
有限差分法原理简单,易于理解和实现,不需要复杂的数学工 具。
有限差分法可以方便地进行并行计算,提高计算效率。
有限差分法可以应用于各种不同类型的偏微分方程,具有广泛 的适用性。
有限差分法的缺点
精度问题
由于有限差分法是一种离散化方法,其精度受到离散点间距的限制, 可能导致计算结果不够精确。

有限差分法基本原理-较好

有限差分法基本原理-较好

如折射、反射、散射等现象。
电磁波控制
03
在电磁场模拟中,有限差分法还可以用于研究电磁波的调控技
术,如波导、滤波器等器件的设计和优化。
有限差分法在气候模拟中的应用
气候模型
气候模拟是有限差分法的另一个重要应用领域,用于研究地球气 候系统的演变和预测。
大气环流模型
通过有限差分法,可以建立大气环流模型,模拟大气中温度、湿 度、风速等变量的变化和传播。
有限差分法的稳定性分析
稳定性定义
有限差分法的稳定性是指当时间步长趋于无 穷小时,数值解的误差不会发散,而是趋于 零。
稳定性条件
为了确保有限差分法的稳定性,需要满足一定的条 件,例如CFL条件(Courant-Friedrichs-Lewy条件 )等。
不稳定性分析
对于某些初始条件和参数,有限差分法可能 会出现数值不稳定的情况,需要进行不稳定 性分析并采取相应的措施。
3
边界条件处理
在流体动力学应用中,有限差分法需要考虑复杂 的边界条件,如固壁、滑移边界等,以实现准确 的数值模拟。
有限差分法在电磁场模拟中的应用
麦克斯韦方程
01
有限差分法可以用于求解电磁场中的麦克斯韦方程,以模拟电
磁波的传播和散射等行为。
电磁波传播
02
通过有限差分法,可以模拟电磁波在复杂介质中的传播特性,
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未来研究方向与展望
研究方向 展望
针对有限差分法的局限性和不足,未来的研究可 以关注如何改进算法,提高计算精度和稳定性, 以及如何拓展该方法的应用范围。
随着计算机技术的不断发展和数值计算方法的进 步,有限差分法有望在未来得到更广泛的应用和 更深入的研究,为解决各种科学和工程问题提供 更加有效的数值计算方法。

第4章 有限差分法-1教材

第4章 有限差分法-1教材

采用双下标(i, j)的识别方法,设在这些离散节点上的待求 位函数u的近似值分别记作
参照式(4-7),二维泊松方程(4-8)可近似离散化表示为

此为对应于泊松方程的差分方程。
如果位函数u满足的是拉普拉斯方程(F=0),则差分离散化后所 得差分方程是
此时,节点O上的位函数值等于其周围四个相邻节点位函数值的平 均值。
4.3.1 偏微分方程的离散化 —五点差分格式
首先需从网格剖分着手决定离散点的分布方式。
原则上,可采用任意的网格剖分方式,但它直接影响所得差 分方程的具体内容,进而影响解题的经济性与计算精度。
为简化问题,通常采用完全有规律的分布方式,这样在每个 离散点上就能得出相同形式的差分方程,有效地提高解题速 度,
4.2 差分与差商
有限差分法是以差分原理为基础的一种数值计算方法,它用离散 的函数值所构成的差商来近似逼近相应的偏导数。
差商是基于差分应用的数值微分表达式。
设一函数f(x),其自变量x有一个很小的增量Dx=h,则函数f(x)的增 量
≈df
称为函数f(x)的一阶差分。
只要增量h很小,差分Df与微分df之间的差异将很小。
4.3.2 定解条件的离散化 ——各类差分计算格式
对于场域边界上给定的三类边界条件,第二类边界条 件可以看作为第三类边界条件的特殊情况,因此,只 需讨论第一、第三类边界条件的差分离散化处理。
(1)第一类边界条件的差分离散化
若如图4-2点M所示,划分网格时相应的网格节点 恰好落在边界L上,则只要直接把位函数 u |ML f (rM ) 的值赋给该对应的边界节点M即可。
经常采用正方形网格的剖分方式。
部分场域D的正方形网格
用分别与x, y两坐标轴平行的两簇等距(步距为h)网格线 来生成正方形网格,网格线的交点称为节点,这样,场域D 就被离散化为由网格节点构成的离散点的集合。

《计算机数值方法教学课件》第四章 有限差分法的基本概念

《计算机数值方法教学课件》第四章 有限差分法的基本概念
i, n
i 1, n
i 1, n 1
i, n 1
i 1, n 1
x
§4.2 导数的差分近似方法
(1) 泰勒级数展开法

一阶偏导数
t
i 1, n 1 i, n 1 i 1, n 1
时间前差
ui ui u ( t ) t t i
xi

xI
x
U ( x i , tn ) U
n i
discrete grids
§4.1 引言
(2) 离散化网格
复杂外形网格生成
§4.1 引言
(3) 离散化过程
网格生成
L(u)=0 B(u)=0
( u i , j ,k ) 0
n
( u i , j ,k )
g ( u i , j ,k )
第四章 有限差分法的基本概念
§4.1 §4.2 §4.3 §4.4 §4.5 §4.6

引言 导数的差分近似方法 差分方程 显式和隐式差分格式 差分格式的基本性质 数值耗散与数值色散
§4.1 引言
(1) 离散化概念
f(x)
y f ( x ),
i
x [a , b ]
x
u x
~ ~
ui1 ui x i1 x i
ui ui1 x i x i1
ui1 ui1
i1
向前差分
(前差)
向后差分
(后差)
xi-1
xi
xi+1
x
~x
x i1
中心差分
(中心差)
§4.1 引言
(5) 有限差分法
离散对象: 偏微分方程和定解条件

有限差分法基本原理课件

有限差分法基本原理课件
有限差分法基本原理
离散网格点
有限差分法基本原理
差分和逼近误差
差分概念:
设有x的解析函数 y f(x) ,函数y 对x 的导
数为:
d yli m ylim f(x x )f(x )
dx x 0 x x 0
x
dy dy 、dx 分别是函数及自变量的微分,dx 是函数 对自变量的导数,又称微商。上式中的y 、x 分别称 为函数及其自变量的差分,y 为函数对自变量的差商。
有限差分法基本原理
模型方程
为了抓住问题的实质,同时又不使讨论的问题过于
复杂,常用一些简单的方程来模拟流体力学方程进行讨 论分析,以阐明关于一些离散方法的概念。这些方程就 叫做模型方程。常用的模型方程:
对流方程:
0
t x
对流-扩散方程:
t
x
2x2
热传导方程:
2
t
x2
有限差分法基本原理
Poisson方程:
*n i
为差分方程的近似数

解,之间的误差为 。同样,近似数值解也满足同样的方程:
T i* n 1 S* i n T 1 ( 1 2 S )T * in S* i n T 1
in 1 Sn i 1 ( 1 2 S )n i Sn i 1
上式称为误差传播方程。
有限差分法基本原理
x等价定理
2
x2
2
y2
f
2 2
Laplace方程: x2 y2 0
有限差分法基本原理
差分方程的建立过程
以对流方程说明差分方程的建立过程。
0
t x
(x,0) (x)
有限差分法基本原理
差分方程的建立过程
1.划分网格

有限差分方法基础

有限差分方法基础

2!
3!
4!
(1-14)
f (x x) f (x) f (x) f (x) x f (x) (x)2 f IV (x) (x)3 O((x)4 )
x
2!
3!
4!
f (x) O(x)
(1-15)
11
第一节 差分原理及逼近误差/逼近误差(2/9)
f (x x) f (x) x f (x) (x)2 f (x) (x)3 f (x) (x)4 f IV (x) O((x)5 ),
t i
t
空间导数用一阶中心差商近似替代,即
n
n i 1
n i 1
x i
2x
则在 (xi ,tn )点旳对流方程就可近似地写作
n1 i
n i
n i 1
n i 1
0
t
2x
(2-2) (2-3) (2-4)
25
第二节 差分方程、截断误差和相容性/截断误差(1/6)
按照前面有关逼近误差旳分析懂得,用时间向前差商替代时间导数时旳误差为 O(t) ,
用空间中心差商替代空间导数时旳误差为 O((x)2 ),因而对流方程与相应旳差分方程之间也存在一种误差,它是
Rin O(t) O((x)2 ) O(t, (x)2 )
(2-5)
这也可由Taylor展开得到。因为
(xi , tn t) (xi , tn ) (xi x, tn ) (xi x, tn )
0
t x
(2-1)
23
第二节 差分方程、截断误差和相容性/差分方程(2/3)
xi x0 ix, i 0,1, 2,
tn nt,
n 0,1, 2,
图2-1 差分网格

有限差分基础(白)

有限差分基础(白)

显式差分格式 隐式差分格式
下一时刻节点的函数值可由当前时刻直接计算得到 差分格式在t=(j+1) △t时间层上包含多于一个节点的未知数
传热分析用到的物理参数及其单位:
温度 T T C k W /( m C ) 传导系数(导热系数) 3 密度 kg / m c c J /( kg C ) 比热容 导温系数(热扩散系数) m2 / s 时间 t ts 2 热流密度:单位时间通过单位面积的热流量 q W / m q 内热源强度 H H W / m2 h h W /( m 2 C )表面放热系数
2. 差分公式 偏微分方程数值解法的基本原理是用几个相邻点的函 数值和相邻点的间距来表示某点的导数。邻点间的距 离可以相等,也可以各不相等 。 现只讨论等间距即均匀网格中函数的导数。 考虑函数f(x),将自变量x等间 距离散化,取步长为△x,令 xi=i△x ,fi=f (xi) (i=0,1, …) 则依据所取函数值的不同,可 得到不同形式的差分公式。
3 热传导问题 1.热传导基本方程
2T 2T 2T H 1 T 2 2 2 t x y z
稳态时,T / t 0 ,有
2T 2T 2T H 2 2 0 2 x y z
T—t时刻点(x,y,z)处的温度; λ—为导热系数, α=λ/ρc— 导温系数或热扩散率; ρ— 密度,c—比热容,H—内 热源强度(单位体积的产热 量)。
1. 二维非稳态热传导方程
2T 2T H 1 T 2 2 t x y
(1) 离散化
• 几何区域离散化。假定区域离散化后,距离步长Δx=xi+1-xi, Δy=yj+1-yj,且Δx=Δy。显然,xi=iΔx;yj=jΔy,i,j=0,1,2,…。

chap4有限差分法

chap4有限差分法

( N 1) 按超松弛法进行一次迭代,求 i , j
Y
N
i(,kj1) i(,kj)
打印 N,(i , j )
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第 一 章
静 电 场
上机作业要求:
1. 试用超松弛迭代法求解接地金属槽内电位的分布。 a 已知: a 4 cm,h 10 mm 4 给定边值:如图示; 给定初值:
最佳收敛因子的经验公式(不唯一)

2 π 1 sin( ) p
(正方形场域、正方形网格)
1 1 2 π 2 2 2 (矩形场域、正方形网格) p q
收敛速度与电位初始值及网格剖分粗细有关;
迭代次数与工程精度 有关。
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第 一 章
静 电 场
程序框图
边界节点赋已知电位值 赋节点电位初始值 累计迭代次数 N=0 N=N+1
误差范围: 10
5
图1.6.7 接地金属槽内半场域 的网格剖分
计算:1) 迭代次数 N = ? , i , j 分布;
2) 按电位差 10 画出槽中等位线。
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第 一 章
3.选做题
静 电 场
已知:无限长矩形屏蔽空腔中长 直矩形导体的横截面如图示,且 给定参数为
1 0 (21 2 4 h 2 F ) 4 第二类边界条件
图 1.6.3 对称边界 图 1.6.4 对称分界
1 0 f 2=( ) 0 , 0 1 f 2 h n h 分界面衔接条件 1 2 2K 0 ( 1 2 3 4 ) , 4 1 K 1 K
1 I M , J 1 或 J N, 0 1 J N,
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网格
有限差分采用结构化网格划分
计算分子(computational molecule) 计算分子( )
计算节点和相关的相邻点
网格
一维
Nj
1 i-1 i i+1 N
二维
j+1 j j-1 (i,j)
结构化网格
1 1 i-1 i i+1
计算分子( 计算分子(computational molecule) )
特别是,在使用广泛应用的一 般坐标系上的守恒表达形式的 条件下,要达到实质性的收敛 解,需采用双精度,可使误差 充分减少,但此时如采用单精 度,可能误差都达不到3阶。
离散误差(discretization error)
离散解 - 精确解 =离散误差 指在无舍入误差的条件下,差分方程的 解(即差分方程的严密解)和微分方程 的精确解之差。
NN
N
N WW W P S E W EE S
T P B N E
W
P
E
W P
3点计算分 子(1D)
E
S
SS
5点计算分子 (2D)
9点计算分子
7点计算分子 (3D)
3点: aPφP + aEφE + aWφW = bP 5点: aPφP + aEφE + aWφW + aNφN + aSφS = bP 9点:........
向前差分(forward difference,FDS)
向前展开
2 1 ∂φ 2∂ φ φi+1 = φi + ∆x + (∆x ) 2 + ⋅ ⋅ ⋅ ∂x i ∂x i 2
φ j +1 − φ j ∂φ = + O(∆x) ∂x j ∆x
向前差分式
向后差分(backward difference,BDS) 向后差分 ,
i-1/2 i-1 i
i+1/2 i+1
(i±1/2)∆x的Taylor展开
∂φ ∂x =
i+ 1 2
φi +1 − φi
xi +1 − xi
∂φ ∂x
=
i− 1 2
φi − φi −1
xi − xi −1
φ − 2φi + φi −1 ∂ 2φ = i +1 + O(∆x 2 ) ∂x 2 i ∆x 2
4.4 数值误差
误差的来源:∆=计算值-精确值, 源于:错误、离散、舍入、截断
截断误差(truncation error) 舍入误差 ( round-off error ) 离散误差 (discretization error)
微分方程 精确解 差分方程 近似解
截断误差 离散误差
截断误差(truncation error)
∂φ ∂t
n +1 i
+
∂φ ∂x
n i
n +1
∂φ = 2 ∂x
2
n +1
∂φ φ − φ = ∆t ∂t i
∂φ φin+1 − φin+1 −1 = +1 2∆x ∂x
∂ 2φ = f φ in +1 , φ in +1 , φ in +1 −1 +1 ∂x 2
)
L (T ) − L' (Ti n ) = error trunc误差趋近于零
截断误差的计算
热传递方程
将进行时间方向的Taylor 展开和进行空间方向的 Taylor展开 • 时间方向的Tayor展开
Ti
n +1 2 ∂T 1 2∂ T = Ti + ∆t + (∆t ) 2 + ... ∂t i 2 ∂t i n n n
2次精度向前差分 次精度向前差分
(j+1,+2)处进行Taylor展开
∂φ − 3φi + 4φi +1 − φi + 2 = + O ( ∆x 2 ) ∂x i 2 ∆x
上风法、迎风法( 上风法、迎风法(upwind difference, UDS) )
与速度有关的微分
u<0
φi − φi −1 ρu x − x , if ∂ (ρuφ ) i i −1 ≈ ∂x ρu φi +1 − φi , if xi +1 − xi u > 0; 向后 u < 0; 向前
2 1 ∂φ 2∂ φ φi+1 = φi + ∆x + (∆x ) 2 + ⋅ ⋅ ⋅ ∂x i ∂x i 2
φ i −1
2 ∂φ 1 2 ∂ φ = φi − ∆x + (∆ x ) − ⋅⋅⋅ ∂x i 2 ∂x 2 i
∂φ φi +1 − φi −1 = + O (∆x 2 ) ∂x i 2∆x
∂T ∂ 2T − α 2 = 0 ≡ L(T ) ∂t ∂x
方程的截断误差为
微分形式
∂T ∂ 2T −α 2 ∂t i ∂x
n n n n Ti n+1 − Ti n Ti +1 − 2Ti n + Ti −1 = −α + ∆t (∆x )2
i
• 空间方向的Tayor展开
0
T
n i ±1 2 3 ∂T 1 1 2∂ T 3∂ T = Ti ± ∆x + (∆x ) ± (∆x ) 3 ∂x i 2 ∂x 2 i 6 ∂x n n n n
∂φ φin 1 − φin 1 − = + 2∆x ∂x
∂ 2φ = f φ in +1 , φ in +1 , φ in +1 −1 +1 ∂x 2
(
)
∑a
nb
nb
φ
n +1 nb
= ∑ a φ + bi
n nb i nb
4.6 稳定性条件
相容性 稳定性 收敛性 Lax的等同定理(Lax’s Equivalence Theorem) Von Neumann 稳定性条件
微分方程 - 差分方程 = 截断误差 由Taylor展开产生的 截断误差 例如:热传递方程
∂T ∂T − α 2 = 0 ≡ L(T ) ∂t ∂x
2
• 时间向前差分,空间 中心差分得离散方程
T jn +1 − T jn ∆t −
(∆x )
α
2
(T
n j +1
− 2T jn + T jn−1 = 0 ≡ L' (Ti n )
数值流动与传热 第四章 有限差分基础
第四章 有限差分基础(finite difference method,FDM) 目录
4.1 偏微分方程的一般形式 4.2 网格划分 4.3 基本差分格式 4.4 数值误差 4.5 显式、隐式和半隐式求解格式 4.6 稳定性条件 4.7 流动常用方程式的差分及物理意义
∂φ φin 1 − φin 1 − = + 2∆x ∂x
∂φ
∂φ φin +1 − φin = ∆t ∂t i
∂ 2φ = f φin 1 , φin , φin 1 − + 2 ∂x
(
)
φ
n +1 i
= ∑ a φ + bi
n nb nb nb
隐式格式
向后展开
φ i −1
2 ∂φ 1 2∂ φ = φi − ∆x + (∆ x ) + ⋅⋅⋅ 2 ∂x i 2 ∂x i
∂φ φi − φi −1 = + O(∆x) ∂x i ∆x
向后差分式
时间导数、推进型、单向性强 时间导数、推进型、单向性强的 项常用向后差分。
中心差分( 中心差分(central difference,CDS) , )
n (∆t ) ∂ 2T n (∆x )2 ∂ 4T + ... − +α 2 ∂x 2 i 12 ∂x 4 i
O(∆t )
O ∆x 2
( )
截断误差
0
i
4 1 4∂ T + (∆x ) ... ∂x 4 i 24
n
截断误差的第一项为O(∆t, ∆x2), 为时间一次精度,空间二次精度。
对于时间推进问题,有显式、半隐式和隐 式三种基本格式 旧时刻
显式格式 隐式格式 半隐式格式
新时刻 (下一时刻) 时间项:向前差分 (上一时刻)
∂φ φ − φ = ∆t ∂t i
n +1 i
n i
空间离散点 序号
时间离散点 序号
显式格式
∂φ ∂ 2φ + = 2 ∂t ∂x ∂x
由相位误差引起的离散误差
精确解
u (0, x) = 1 x < x0 u (0, x) = 0 x > x0 ∂u ∂u =a ∂t ∂x
前进相位误差 : 波的位置在真 波前发生
延迟相位误差 : 波的位置在真 波后发生
4.5 显式、隐式和半隐式求解格式
∂φ ∂t + ∂ρuφ ∂x ∂ ∂φ = Γ + qφ ∂x ∂x
相容性
指差分方程接近微分方程的程度。 时间方向和空间方向的分割(∆t, ∆x)变小, 截断误差逐渐消失,即差分方程接近原来 的微分方程,则称为该差分形式与偏微分 方程的相容(consistent)。 大部分差分方法满足此条件。如上面差分 式中只要满足 ∆t ∆x→0的条件,则相容.
稳定性
稳定性是指,计算的一步步进行,不管什 么原因引起的误差都不会使其成长。 对于发展性问题,基本可以满足数值的稳 定性这一条件。
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