第五讲：有限差分法原理
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第五讲
海洋数值模拟 第五讲
显式差分/隐式差分 显式差分 隐式差分
• 显式差分： 显式差分 向前差分用于方程的处理可以得到新时间步上的值及由X（
n+1)=Q[X(n)]来得到新值，其中X(n)为T时刻的值，X（n+1)为T+1时刻的值，也 就是说显式差分完全可以有已知或已算出的值来计算出下一个时间步的值。
• 隐式差分 隐式差分要获得新时间步的值不仅要已知或已算出的值还要用到 隐式差分：
新时间步的值，及X（n+1)=Q[X(n)，X（n+1)]，可以看出这样的方程来求解新 时间步就要用到迭代，像这样的求解新时间步时同时用到旧值和新值的差分 就是隐式差分方法。
wenku.baidu.com
由于隐式差分是无条件稳定的，所以隐式算法不存在稳定性问题。
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显式差分/隐式差分 显式差分 隐式差分
• 显式差分： 显式差分 向前差分用于方程的处理可以得到新时间步上的值及由X（
n+1)=Q[X(n)]来得到新值，其中X(n)为T时刻的值，X（n+1)为T+1时刻的值，也 就是说显式差分完全可以有已知或已算出的值来计算出下一个时间步的值。
• 隐式差分 隐式差分要获得新时间步的值不仅要已知或已算出的值还要用到 隐式差分：
新时间步的值，及X（n+1)=Q[X(n)，X（n+1)]，可以看出这样的方程来求解新 时间步就要用到迭代，像这样的求解新时间步时同时用到旧值和新值的差分 就是隐式差分方法。
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由于隐式差分是无条件稳定的，所以隐式算法不存在稳定性问题。