4.有限差分法基本原理
有限差分法的原理与计算步骤
有限差分法的原理与计算步骤有限差分法（Finite Difference Method）是一种常用的数值计算方法，用于求解偏微分方程的数值解。
其基本原理是将连续的偏微分方程转化为差分方程，通过逼近导数，使用离散的点代替连续的点，从而将问题转化为代数问题。
下面将详细介绍有限差分法的原理和计算步骤：一、基本原理：有限差分法基于Taylor级数展开，通过利用函数在其中一点附近的导数信息来逼近函数在该点处的值。
该方法将连续的偏微分方程转化为差分方程，使用离散的点代替连续的点，从而将问题转化为代数问题。
在有限差分法中，常用的差分逼近方式有前向差分、后向差分和中心差分。
二、计算步骤：1.网格划分：将求解区域划分为有限个离散点，并定义网格上的节点和网格尺寸。
通常使用等距离网格，即每个网格点之间的间距相等。
2.离散化：将偏微分方程中的各个导数项进行逼近，利用差分近似来替代和求解。
一般采用中心差分逼近方式，即通过函数值在两侧点的差来逼近导数。
3.代数方程系统：利用离散化的差分方程，将偏微分方程转化为代数方程系统。
根据问题的边界条件和初值条件，构建代数方程系统的系数矩阵和常数向量。
4. 求解代数方程：利用求解线性方程组的方法求解代数方程系统，常用的方法有直接法（如高斯消元法、LU分解法）和迭代法（如Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）。
求解得到各个离散点的解。
5.后处理：根据求解结果进行后处理，包括结果的插值和可视化。
将离散点的解通过插值方法进行平滑处理，并进行可视化展示，以得到连续的函数解。
三、优缺点：1.直观：有限差分法基于网格划分，易于理解和实现。
2.精度可控：可通过调整网格大小和差分逼近方式来控制计算的精度。
3.广泛适用性：可用于求解各种偏微分方程，适用于不同的边界条件和初值条件。
然而，有限差分法也存在一些缺点：1.精度依赖网格：计算结果的精度受到网格划分的影响，因此需要谨慎选择网格大小。
2.限制条件：有限差分法适用于边界对应点处导数有定义的问题，不适用于奇异点和非线性问题。
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。
有限差分法基本原理
流体力学
模拟流体在各种情况下的运动和传输现象， 如空气动力学、水力学等。
热传导
用于研究材料中的热传导现象，如传热设 备的设计和材料的热特性分析。
结构力学
分析结构中的应力、应变等力学性质，用 于优化结构设计和评估结构的稳定性。
电磁场
分析电磁场的分布和变化规律，用于电磁 波传播、电路设计等领域。
有限差分法的优缺点
有限差分法在实际工程中的应用
流体动力学
模拟流体在航空、航天等领 域的流动性能，评估气动设 计和分 析材料的热传导特性、预测 温度场的分布。
结构分析
评估结构的稳定性和强度， 优化结构设计，分析材料的 力学性能。
3 差分法程式
利用节点上的差分近 似替代连续的偏微分 方程，从而得到离散 的差分方程。
有限差分法的基本步骤
网格划分
将求解域划分为离散的节 点，构建求解网格。
边界条件
明确边界上的条件，用于 确定差分方程的边界值。
离散方程
利用节点上的差分近似， 将偏微分方程转化为离散 的差分方程。
有限差分法的应用领域
有限差分法基本原理
有限差分法是一种数值计算方法，用于求解偏微分方程的数值逼近解。它通 过将连续的偏微分方程转化为差分方程，从而实现数值求解。
有限差分法的概述
1 定义
有限差分法是一种将 连续的偏微分方程离 散化为差分方程的数 值方法。
2 离散化
通过在网格上对偏微 分方程进行离散化， 将求解域划分为有限 个离散的节点。
隐式-显式格式
结合了显式和隐式格式的 优点，兼顾计算速度和稳 定性。
有限差分法的误差分析
1
稳定误差
2
主要由数值格式和边界条件的选择 引起，不会随网格精度改变而改变。
4.有限差分法基本原理
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
工程电磁场数值分析(有限差分法)_2023年学习资料
>实施步骤-设求解二维静电场边值问题：-LI Pl=fs-F-&x2-0y2-V20=F-og-=0-on -Le-器0
有限差分法是最古老、最直观的一种数值方法，直至现-在仍有强大的生命力，在许多学科领域广为应用。在电磁场-领 ，目前最受关注的是时域有限差分法Finite Difference-Time-Domain Method, DTD和有限体积法-Finite Volume-Method.FVM-进一步的参考书：-胡之光.电机电磁场 分析与计算.北京：机械工业出版-社，1989
从有限差分法看数值解的基本思想-离散解（数值解）的概念->方程的离散-化无限维问题为有限维问题-化微分方程 代数方程组，借助计算机求解->解的离散一-离散点上的数值解->数值法的一般步骤->求解区域的离散（前处理代数方程组的求解->离散数据的分析（后处理
各种数值方法的不同之处-在于离散方程所依据的原-理不同，从而导致方程求-8-解技术、求解效率、适用-对象等 不同。
网格划分-2-将场域划分为小的网格。-30-设为正方形网格，边长h。-4-方程离散-将节点上的电位值”作为 Le-求解变量，把微分方程化-为关于p的线性代数方程-≈9-20+p-组。-h2-a对内部节点-≈，-2+ -0,+p2+p,+p-4=-h'
b对边界节点-·第一类边界节点-只考虑节点位于边界上的情况-P:=f;-第一类边界条件-·第二类边界节点考虑齐次边界条件-9,+20+0:-40=F-h2-对所有的节点都建立一个方程，N个-齐次第二类边界条件点有N个未知数，建立N个方程。
第4章 有限差分法
可见， 对应于式（4-2）和式（4-3）， 它们 都截断于 hf′(x0)项， 而把 h2项和更高幂次的 项全部略去。 换句话说， 就式（4-2）、 式 （4-3）而言， 略去余数项所引入的误差将 大致和 h 的一次方成正比。
第 4 章
有 限 差 分 法
而对于式（4-4）的一阶中心差商表达式则相当于把相应的泰勒公式
第 4 章
有 限 差 分 法
应用二元函数的泰勒公式，节点 1 的位函数值 u1 可通过 u0 表示为
同理
以 h 和 h1 分别与以上两式相乘，且相加，然后截断于 h 的二次项，便得关 于 的差分表达式为
同理可得
第 4 章
有 限 差 分 法
令 h1 =αh， h2 =βh，代入以上两式，最终再代入给定的泊松方程，即得这类 边界情况所对应的差分计算格式为
第 4 章
有 限 差 分 法
（2） 第三类边界条件的差分离散化 对此，同样需分两种情况讨论。第一种情况是在边界处引入的相应节 点恰好落在边界 L上。 这时，取决于边界 L 在该边界节点处的外法线方向 是否与网格线相重合， 对应有不同的差分离散化结果。 当边界 L 在边界节点 o 处的外法向 n 与网格线相重合时，如图 4-4 所 示，则问题在于如何用差商近似替代法向导数 。 显然， 最简洁的处
3）由所建立的差分格式(即与原定解问题对应的离散数学模型——代数方程 组)，选用合适的代数方程组的解法，编制计算程序，算出待求的离散解。
有限差分法有上述大致固定的处理和计算模式，具有一定的通用性。
第 4 章
有 限 差 分 法
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， 而所谓差商则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 得到一个很小的增量Δx = h， 则 函数 f(x)的增量 称为函数 f（x）的一阶差分。显然，只要增量 h 很小， 差分Δf与微分 df之间 的差异将很小 。 一阶差分仍是自变量 x 的函数，相类似地按式（4-1）计算一阶差分的差 分， 就得到Δ2f(x)，称之为原始函数 f(x)的二阶差分。 同样， 当 h 很小时， 二阶差分Δ2f(x)逼近于二阶微分d2f。依同理，可以定义更高阶的差分。
偏微分方程数值求解方法
偏微分方程数值求解方法引言偏微分方程是数学中研究复杂现象的重要工具之一，它在许多领域都有广泛的应用，例如物理学、工程学和生物学等。
通过求解偏微分方程，我们可以获得系统的解析解或数值解，从而揭示底层的物理规律或实现工程设计。
在本文中，我们将介绍偏微分方程数值求解的常见方法，包括有限差分法、有限元法和谱方法等。
我们将详细介绍这些方法的基本原理、数值算法和实际应用。
有限差分法基本原理有限差分法是偏微分方程数值求解中最常用的方法之一。
它将连续的偏微分方程离散化为差分方程，通过计算差分方程的解来近似原方程的解。
有限差分法的基本思想是将求解域划分为离散的网格，然后在网格点上近似表示原方程。
数值算法有限差分法的数值算法主要包括离散化、边界条件处理和迭代求解三个步骤。
首先，我们将连续的偏微分方程在空间和时间上进行离散化，将其转化为差分方程。
然后，我们需要确定边界条件，即在边界上如何近似表示原方程。
最后，通过迭代计算差分方程的解，直到满足收敛条件。
实际应用有限差分法在许多领域都有广泛的应用。
例如，在流体力学中，它可以用来模拟气体或液体的流动。
在热传导方程中，它可以用来求解物体的温度分布。
此外，有限差分法还可以用来模拟结构力学中的弹性变形和振动问题等。
有限元法基本原理有限元法是一种基于分片线性函数空间的数值方法，用于求解偏微分方程。
它将求解域划分为离散的小单元，然后在每个单元上构造局部基函数，通过组合这些基函数来近似表示原方程的解。
数值算法有限元法的数值算法主要包括离散化、单元刚度矩阵的计算和全局方程的组装三个步骤。
首先，我们将连续的偏微分方程在空间上进行离散化，将其转化为离散的代数方程。
然后，针对每个单元，我们需要计算其对应的刚度矩阵和载荷向量。
最后，通过组装所有单元的刚度矩阵和载荷向量，得到全局方程，并通过求解全局方程来计算原方程的近似解。
实际应用有限元法在结构力学、固体力学和流体力学等领域有广泛的应用。
例如，在结构力学中，它可以用来计算材料的应力和变形分布。
有限差分法原理
有限差分法原理有限差分法（Finite Difference Method）是一种常见的数值分析方法，广泛应用于工程、物理、经济等领域的数值模拟和计算中。
它的基本原理是将微分方程转化为差分方程，通过在空间和时间上进行离散，将连续的问题转化为离散的问题，从而用计算机进行求解。
有限差分法在实际工程中具有重要的应用价值，本文将对有限差分法的原理进行详细介绍。
有限差分法的基本思想是将求解的区域进行网格划分，然后利用差分近似代替微分运算，通过有限差分近似的方式将微分方程转化为代数方程组，进而求解出数值解。
有限差分法的核心在于如何进行差分近似，以及如何选择合适的差分格式。
一般来说，差分格式可以分为前向差分、后向差分、中心差分等不同类型，根据不同问题的特点和求解精度的要求，选择合适的差分格式对问题进行离散化处理。
在空间上进行离散化时，通常采用均匀网格划分的方法，将求解区域划分为若干个小区间，每个小区间内的差分近似都可以通过相似的方式进行处理。
而在时间上进行离散化时，则需要根据具体问题选择合适的时间步长，通过逐步迭代的方式求解出时间上的数值解。
有限差分法的原理可以用一个简单的一维热传导方程来进行说明。
假设有一根长度为L的杆，其温度分布满足一维热传导方程，即∂u/∂t = α∂^2u/∂x^2，其中u(x,t)表示杆上某一点的温度分布，α为热传导系数。
我们可以将空间上的区域进行均匀网格划分，时间上进行等间隔的离散化，然后利用差分近似代替微分运算，最终得到一个关于时间和空间上温度分布的差分方程组，通过迭代计算得到数值解。
有限差分法作为一种数值计算方法，其精度和稳定性受到网格划分和时间步长的影响。
通常来说，网格划分越精细，时间步长越小，数值解的精度越高，但计算量也会相应增加。
因此，在实际应用中需要根据具体问题的要求和计算资源的限制进行合理的选择。
总之，有限差分法是一种重要的数值计算方法，通过将微分方程转化为差分方程，利用计算机进行求解，可以有效地解决实际工程中的复杂问题。
有限差分法基本原理
有限差分法基本原理有限差分法（Finite Difference Method）是一种常用的数值计算方法，用于求解偏微分方程的近似解。
其基本原理是将连续的偏微分方程转化为网格上的差分方程，通过对差分方程进行数值求解，得到问题的数值解。
首先，有限差分法将求解区域划分为一个个小网格。
通常使用矩形网格（二维）或立方体网格（三维），这些小网格称为离散点。
每个离散点上的函数值表示在该点处的近似解。
然后，将偏微分方程中的导数用差商来代替。
对于一阶导数，可以使用中心差商、前向差商或后向差商等。
中心差商是最常用的一种，它使用左右两个离散点的函数值来逼近导数的值。
例如，对于一维情况下的导数，中心差商定义为：f'(x)≈(f(x+h)-f(x-h))/(2h)其中，h表示网格的步长。
通过调整步长h的大小，可以控制逼近的精度。
对于高阶导数，可以使用更复杂的差分公式。
例如，对于二阶导数，可以使用中心差商的差商来逼近。
具体公式为：f''(x)≈(f(x+h)-2f(x)+f(x-h))/h^2通过将导数用差商代替，将偏微分方程转化为差分方程。
例如，对于二维泊松方程：∇²u(x,y)=f(x,y)其中，∇²表示拉普拉斯算子。
u(i,j)=1/4[u(i+1,j)+u(i-1,j)+u(i,j+1)+u(i,j-1)]-h²/4*f(i,j)其中，u(i,j)表示离散点(i,j)处的近似解，f(i,j)表示离散点(i,j)处的右端项。
最后，通过求解差分方程，得到问题的数值解。
可以使用迭代方法，例如Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法或SOR迭代法等，来求解差分方程。
迭代过程通过更新离散点上的函数值，直到满足收敛条件或达到指定的迭代次数。
总结来说，有限差分法通过将连续的偏微分方程转化为网格上的差分方程，然后通过数值求解差分方程，得到问题的近似解。
它是一种简单且高效的数值计算方法，广泛应用于科学计算、工程计算和物理仿真等领域。
”有限差分”是什么意思？
”有限差分”是什么意思？有限差分是一种数值计算方法，主要应用于求解偏微分方程。
它通过将连续的区域离散化成有限个网格节点，并利用差分近似公式来计算节点上的函数值，从而将连续的问题转化为离散的问题。
有限差分方法在科学计算、工程模拟等领域中得到了广泛的应用。
有限差分方法的基本原理是利用差商近似导数。
它将所求函数在离散的网格节点上进行逼近，通过近似求解差分方程，得到网格节点上的函数近似解。
具体而言，有限差分方法将求解区域划分为网格，每个网格节点上的函数值通过近似计算得到。
在计算过程中，需要选择适当的差分格式和网格节点布置方式，以保证数值解的精度和稳定性。
有限差分方法的优点是简单、直观，并且易于实现。
它可以处理各种不规则和复杂的几何形状，并且具有较好的数值稳定性和收敛性。
有限差分方法可以用于求解各种偏微分方程，如抛物型方程、椭圆型方程和双曲型方程等。
在工程实践中，有限差分方法被广泛应用于流体力学、结构力学、热传导等领域的数值模拟与分析中。
总结起来，有限差分是一种数值计算方法，适用于求解偏微分方程。
它通过将连续的问题离散化，利用差分近似公式来计算节点上的函数值。
有限差分方法简单实用，广泛应用于科学计算和工程模拟中。
下面是有限差分方法的几个主要特点和应用领域：1. 数值稳定性：有限差分方法对于一些非线性和刚性问题具有较好的数值稳定性。
通过选取合适的差分格式和网格布置方式，可以得到稳定的数值解。
2. 收敛性：有限差分方法具有较好的收敛性，即当网格节点无限细化时，数值解趋近于解析解。
因此，有限差分方法可以提供精确的数值模拟结果。
3. 多物理场耦合：有限差分方法可以方便地处理多物理场耦合问题。
通过将多个物理场的方程进行耦合，可以模拟更加真实的物理现象。
4. 高维问题：有限差分方法可以处理高维问题。
对于高维空间中的偏微分方程，有限差分方法能够提供有效的数值计算途径。
5. 并行计算：有限差分方法可以方便地进行并行计算。
地下水数值模拟03_有限差分法
试研究含水层的水头分布。
T
2H x2
*
H t
H (x,t) t0 H0 (x)
H (x,t)
x0
0 (t)
H (x,t) xL L (t)
T
hk i 1
2hik (x)2
hk i 1
=
*
hk 1 i
hik
t
截断误差为：O([Δx]2)+O(Δt)
整理得：
定义
Tt
* (x) 2
Tt
* (x) 2
hk i 1
2hik
hk i 1
hk 1 i
hik
hik 1 hik1 (1 2 )hik hik1
导数可以利用一阶、二阶导数的差商代替，由于一阶导数 可以有三种差商表示，因此分别对水头关于时间的导数项分 别运用前差、后差、中心差将得到三种差分格式。
显式有限差分 ← 前差
隐式有限差分 ← 后差
中心式有限差分 ← 中心差
一、一维显式有限差分格式
T
2H x 2
* H
t
向前差分
(i,k+1) (i-1,k) (i,k) (i+1,k)
收敛性：如果在△x, △t取得充分小时，差分方程的解和微 分方程的解析解很接近，便说这种差分格式是收敛的。
稳定性：差分计算时，每一步都有舍入误差，随着计算 时间或计算次数的增加，累积误差逐渐减小，以至于不 影响计算结果，那么这种差分格式便是稳定的。
《有限差分法初步》课件
改进方向
高阶有限差分法
通过引入高阶差分方案，可以提高有限 差分法的精度，减少数值误差。
并行算法优化
进一步优化并行算法，提高有限差分 法的计算效率。
自适应网格技术
采用自适应网格技术，根据问题求解 的需要动态地调整网格的密度和分布 ，以提高计算效率和精度。
边界条件处理技术
研究和开发更有效的边界条件处理技 术，减少有限差分法的误差累积。
离散化原理
离散化原理是有限差分法的基础，它通过将连续 的问题离散化，将连续的函数和微分转化为离散 的数值和差分，从而将原问题转化为有限差分方 程组进行求解。
离散化原理的应用范围广泛，可以用于求解微分 方程、积分方程以及偏微分方程等。
离散化原理的关键在于选择合适的离散点，以确 保离散化的结果能够近似反映原问题的真实情况 。
《有限差分法初步》ppt课件
• 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01
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，将其转化为差分方程进行求解。
02
它将连续的空间离散为有限个点，并使用离散点的 差分近似表示原方程中的导数。
对学习者在学习过程中可能遇到的问 题进行了详细解答，帮助解决疑惑， 提高学习效果。
展望
深入研究
鼓励学习者在掌握有限差分 法的基础上，进一步探索该 方法的理论和应用，提高自 己的学术水平。
实际应用
提倡将有限差分法应用于实 际问题中，通过实践加深对 该方法的理解和掌握，提高 解决问题的能力。
交流与合作
04
有限差分法的实现
编程语言的选择
Python
Python是一种易于学习且功能强大的 编程语言，适合初学者和科学计算。
有限差分法
班级：通信13-4 姓名：学号：指导教师：**成绩：电子与信息工程学院信息与通信工程系求解金属槽的电位分布1.实验原理利用有限差分法和matlab软件解决电位在金属槽中的分布。
有限差分法基本思想是把连续的定解区域用有限个离散点构成的网格来代替,这些离散点称作网格的节点；把连续定解区域上的连续变量的函数用在网格上定义的离散变量函数来近似；把原方程和定解条件中的微商用差商来近似,积分用积分和来近似,于是原微分方程和定解条件就近似地代之以代数方程组,即有限差分方程组,解此方程组就可以得到原问题在离散点上的近似解.然后再利用插值方法便可以从离散解得到定解问题在整个区域上的近似解.在采用数值计算方法求解偏微分方程时,若将每一处导数由有限差分近似公式替代,从而把求解偏微分方程的问题转换成求解代数方程的问题。
2.有限差分法方程的定解问题就是在满足某些定解条件下求微分方程的解。
在空间区域的边界上要满足的定解条件称为边值条件。
如果问题与时间有关，在初始时刻所要满足的定解条件，称为初值条件。
不含时间而只带边值条件的定解问题，称为边值问题。
与时间有关而只带初值条件的定解问题，称为初值问题。
同时带有两种定解条件的问题，称为初值边值混合问题。
定解问题往往不具有解析解，或者其解析解不易计算。
所以要采用可行的数值解法。
有限差分方法就是一种数值解法，它的基本思想是先把问题的定义域进行网格剖分，然后在网格点上，按适当的数值微分公式把定解问题中的微商换成差商，从而把原问题离散化为差分格式，进而求出数值解。
此外，还要研究差分格式的解的存在性和唯一性、解的求法、解法的数值稳定性、差分格式的解与原定解问题的真解的误差估计、差分格式的解当网格大小趋于零时是否趋于真解（即收敛性），等等。
有限差分方法具有简单、灵活以及通用性强等特点，容易在计算机上实现。
2.1有限差分法原理图1-1 有限差分法的网格划分导体槽中静电场的边值问题的拉普拉斯方程为：22220x y ϕϕ∂∂+=∂∂ (1-1) 为简单起见，将场域分成足够小的正方形网格，网格线之间的距离为h ，0h →。
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。
差分方法基础
第二讲 有限差分法基本原理一般的流体控制方程都是非线性的偏微分方程。
在绝大多数情况下，这些偏微分方程无法得到精确解；而CFD 就是通过采用各种计算方法得到这些偏微分方程的数值解，或称近似解。
当然这些近似解应该满足一定的精度。
目前，主要采用的CFD 方法是有限差分法和有限体积法。
本讲主要介绍有限差分法，它也是下一讲中的有限体积法的基础[1]。
有限差分法求解流动控制方程的基本过程是：首先将求解区域划分为差分网格，用有限个网格点代替连续的求解域，将待求解的流动变量（如密度、速度等）存储在各网格点上，并将偏微分方程中的微分项用相应的差商代替，从而将偏微分方程转化为代数形式的差分方程，得到含有离散点上的有限个未知变量的差分方程组。
求出该差分方程组的解，也就得到了网格点上流动变量的数值解。
2.1 差分和逼近误差由于通常数字计算机只能执行算术运算和逻辑运算，因此就需要一种用算术运算来处理函数微分运算的数值方法。
而有限差分法就是用离散网格点上的函数值来近似导数的一种方法。
设有x 的解析函数)(x f y =，从微分学知道函数y 对x 的导数为 xx f x x f x y dx dy x x ∆-∆+=∆∆=→∆→∆)()(lim lim 00 （2-1） dy 、dx 分别是函数及自变量的微分，dx dy /是函数对自变量的导数，又称微商。
相应地，上式中的x ∆、y ∆分别称为自变量及函数的差分，x y ∆∆/为函数对自变量的差商。
在导数的定义中x ∆是以任意方式逼近于零的，因而x ∆是可正可负的。
在差分方法中，x ∆总是取某一小的正数。
这样一来，与微分对应的差分可以有三种形式：向前差分 )()(x f x x f y -∆+=∆向后差分 )()(x x f x f y ∆--=∆中心差分 )21()21(x x f x x f y ∆--∆+=∆上面谈的是一阶导数，对应的称为一阶差分。
对一阶差分再作一阶差分，就得到二阶差分，记为y 2∆。
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
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时间导数用一阶向前差商近似代替：
n 1 n i i t t i n
空间导数用一阶中心差商近似代替：
n in i 1 1 2x x i n
则对流方程在 ( xi , t n ) 点对应的差分方程为
in 1 in
• 网格和相应变换
标准的有限差分方法要求在均匀的网格上进行，因为没有 在非均匀网格上利用有限差分方法求解流动控制方程的直 接方法
• 方程的一般变换
将物理平面的自变量（x,y,t)转换到计算平面内的新的 自变量 ( , , )
( x, y , t ) ( x, y , t ) (t )
显式有限差分模板：
时间推进：
显式和隐式算法
• 热传导方程
T 2T a 2 t x
T
n 1 3
• 显式（中心二阶差分）
t n n n T a ( 2 T T T 3 2 1 ) 2 (x )
n 2
• 隐式算法（将空间差分写成n和n+1时刻的平均）
1 n 1 1 1 n 1 n n 1 n n (Ti 1 Ti 1 ) (2Ti 2Ti ) (Ti 1 Ti n 1 n 1) Ti Ti 2 2 a 2 (x 2 ) t
Ti t
一般情况下，证明收敛性是非常难的，暂不予以证明。
2.稳定性 （1）离散误差。离散误差由差分方程的截断误差和由边界条件的 数值处理方法引入的误差组成。 （2）舍入误差。在计算中不断舍去有限位数以后的数字引起的数 值误差。 稳定性讨论的是差分解的误差在计算过程中的发展问题。在 数值解中，引进误差是不可避免的，电子计算机也有舍入误差， 因此实际算得的有限差分方程的解是近似解。这种误差是要向其 他方向传播的，如果计算中引入的误差在以后逐层计算过程中影 响逐渐消失或者保持有界，则称差分方程是稳定的。否则就是不 稳定的。
in 1 in a
t n n n ( 2 i 1 i i 1 ) 2 (x )
上式称为误差传播方程。
in 1 1 n i
a
t 1 (x 2 ) 2
x等价定理 对于一个适定的线性初值问题，如果有限差分近似是相 容的，则稳定性是收敛性的充分和必要条件。这是有限差分方 法最基本的定律。 适用条件： 1）偏微分方程的解存在、唯一且连续地依赖于初值； 2）该定理只适用于线性问题，对非线性此定理至今未 得到证明。 重要的实际意义：一般情况下，证明有限差分方程的解 收敛于它所近似的偏微分方程的解比较困难。而证明有限差分 方程的稳定性和相容性相对来说比较容易。根据该定理只要证 明有限差分方程是相容的、稳定的，就保证了收敛性。
数值离散概述
有限差分法求解流动控制方程的基本过程是：首先 将求解区域划分为差分网格，用有限个网格点代替连 续的求解域，将待求解的流动变量（如密度、速度等） 存储在各网格点上，并将偏微分方程中的微分项用相 应的差商代替，从而将偏微分方程转化为代数形式的 差分方程，得到含有离散点上的有限个未知变量的差 分方程组。求出该差分方程组的解，也就得到了网格 点上流动变量的数值解。
离散网格点
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： y dy f ( x x ) f ( x ) lim lim 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 y 为函数对自变量的差商。 函数及其自变量的差分， x
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。
• 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
小结
小结
思考：边界 如何处理？
差分方程的建立过程
差分相应于微分，差商相应于导数。只不过差分 和差商是用有限形式表示的，而微分和导数是以极限 形式表示的。如果将微分方程中的导数用相应的差商 近似代替，就可以得到有限形式的差分方程。
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：
有限差分法基本原理
流体的控制方程
u v w 0 t x y z
Du p u 2 u v w u 2 V Dt x x x 3 y y x z x z w v Dv p u v v 2 2 V Dt z y z y x y x y y 3
差分和逼近误差
差分的三种形式（一阶）： y f ( x x ) f ( x ) 向前差分 向后差分 中心差分
y f ( x ) f ( x x ) y f ( x x ) f ( x x )
与其对应的差商的三种形式（一阶）： f ( x x ) f ( x ) y 向前差商 x x y f ( x ) f ( x x ) 向后差商 x x y f ( x x ) f ( x x ) 中心差商 x 2 x
稳定性分析方法简介
分析例题
T 2T a 2 t x Ti
n 1
一维热传导方程
t n n n Ti a ( 2 T T T i 1 i i 1 ) 2 (x )
n
定义 D 为差分方程的精确解, 因此它精确满足差分方程。可以 写出：
Din 1 Din a t n n n D D D ( 2 i 1 i i 1 ) 2 ( x )
差分和逼近误差
由导数（微商）和差商的定义可知，当自变量的 差分（增量）趋近于零时，就可以由差商得到导数。 因此在数值计算中常用差商近似代替导数。
差分和逼近误差
用泰勒级数展开可以推导出导数的有限差分形式。
差分和逼近误差
差分和逼近误差
逼近误差：差商与导数之间的误差，表明差商逼近导数的程 度。 由函数的 Taylor 级数展开，可以得到逼近误差相对于自变量 差分的量级，称为用差商代替导数的精度。
隐式方法需要同时求解非线性方程组！
显式和隐式算法
• 显式算法
• 相对简单；对给定的 t , x 有一个由稳定性要求的上限。
• 隐式算法
• 较大时仍可满足稳定性的要求；但是相对复杂，通 常在每个时间步都需要处理大型的矩阵，由于采用的 t 较大，截断误差也较大，因此跟踪物理量的变化没有显式 方法得到的结果精确。
差分和逼近误差
差分和逼近误差
差分和逼近误差
差分和逼近误差
二阶中心差分：
差分和逼近误差
二阶中心差分：
差分和逼近误差
混合偏微分二阶中心差分：
ui 1, j 1 ui 1, j 1 ui 1, j 1 ui 1, j 1 2u ( )i , j = +[(x) 2 , (y ) 2 ] 4xy xy
Dw p w u v w w 2 2 V z Dt z y z 3 w x x z y
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
t n nt
n 0, 1, 2, ...,
2.针对某一点，用差商近似代替导数 对流方程在 ( xi , t n )点为
0 x i t i
n n
t
x t
t n 1 tn t n 1
x o
xi 1 xi xi 1
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
以对流方程说明差分方程的建立过程。
0 t x ( x,0) ( x)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, ...,