偏微分方程的离散化方法课件
《偏微分方程》课件
非线性偏微 分方程：方 程中含有偏 导数，且偏 导数项的系 数不是常数
椭圆型偏微 分方程：方 程中只含有 二阶偏导数， 且二阶偏导 数项的系数 是常数
抛物型偏微 分方程：方 程中只含有 二阶偏导数， 且二阶偏导 数项的系数 不是常数
双曲型偏微 分方程：方 程中只含有 二阶偏导数， 且二阶偏导 数项的系数 是常数，但 方程的解不 是实数
边界条件：确定求解区域和边界条件，如Dirichlet边界条件、 Neumann边界条件等
初值条件：确定求解区域的初值条件，如Cauchy问题、初边值问题等
稳定性和收敛性：分析求解方法的稳定性和收敛性，确保解的准确性和 可靠性
应用实例：通过具体实例，展示求解方法的应用和效果
课件结构
课件目录
偏微分方程的应用
物理领域：描述 流体力学、热力 学、电磁学等现 象
工程领域：解决 结构力学、材料 力学、电子工程 等问题
生物领域：模拟 生物系统的生长、 扩散、反应等过 程
经济领域：用于 金融、经济模型、 风险管理等方面
偏微分方程的求解方法
分析法：通过分析方程的性质，寻找解的性质和形式
数值法：通过数值计算，求解偏微分方程的数值解
偏微分方程的求解方法：展示偏微分方程的求解方法，如分离变量法、积分因子法等
公式素材
偏微分方程的 定义和性质
偏微分方程的 应用实例
偏微分方程的 求解方法
偏微分方程的 扩展和研究进
展
动画素材
动画类型：2D动画、3D动画、Flash动画等 动画内容：偏微分方程的求解过程、应用实例等 动画风格：简洁明了、生动有趣、易于理解 动画时长：根据课件内容需要，控制在5-10分钟以内
偏微分方程PPT课件
第5章偏微分方程值解ppt课件
t
t nt , x ix , y jy , z kz
总目录
本章目录
5.1
5.2
5.3
5.4
5.2 基本离散化公式
以3对于二阶偏导，我们可以通过对泰勒展开式处 理技术得到下面离散化计算公式：
2u t 2 2u x 2 2u y 2 2u z 2
总目录
本章目录
5.1
5.2
5.3
5.4
5.3 几种常见偏微分方程的离散化计算
例下面介绍3种迭代格式： 1 u (u u u u (1)同步迭代： 4 1 u (u u u u (2)异步迭代： 4 1 u u u ) u (u 4 (3)超松弛迭代：
（5-4） (计算实例VB程序见课本)
总目录
本章目录
5.1
5.2
5.3
5.4
5.3 几种常见偏微分方程的离散化计算
2、一维流动传热传导方程的混合问题 一维流动传热传导方程的混合问题：
2 u u 2 u b f (u, t ) a 2 t x x u t 0 (x), u 0 x x l u x 0 μ1(t)
u
x0
1 (t ),u xt 2 (t )
为初值条件 为边值条件
当该波动方程只提初值条件时，称此方程为波动 方程的初值问题，二者均提时，称为波动方程的 混合问题。
总目录 本章目录
5.1
5.2
5.3
5.4
5.3 几种常见偏微分方程的离散化计算
t t
x
0
x
0
l
(a)初值问题
《偏微分方程数值解》课件
未来发展方向
展望偏微分方程数值解领域的未来发展，如高性能 计算、机器学习等的应用。
结束语
感谢各位的聆听！偏微分方程数值解是一个充满挑战和发展机遇的领域。如果有任何问题，请随时提问交流。
将二维泊松方程转化为离散的网格形式，
通过迭代计算得到数值解。
3
对流-扩散方程的数值解
结合对流和扩散项，通过数值方法求解 对流-扩散方程。
有限元法
一维泊松方程的数值解
将一维泊松方程离散化为一系列局部子区域，并通过插值方法来求解。
二维泊松方程的数值解
将二维泊松方程转化为离散的网格形式，利用变分法求解。
对流-扩散方程的数值解
通过离散化和插值方法，求解对流-扩散方程的数值解。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
迭代法
1
雅可比迭代法的实现
利用矩阵分块对称的性质，通过迭代更
高斯-赛德尔迭代法的实现
2
新猜测值来求解偏微分方程。
进一步改进雅可比迭代法，通过利用最 新的更新结果来加速迭代收敛。
总结与展望
各种数值方法的比较
总结离散化方法、迭代法在不同情况下的优缺点， 帮助选择合适的数值方法。
《偏微分方程数值解》 PPT课件
本课程将介绍偏微分方程数值解的基本概念和常见的数值解方法，包括离散 化方法、迭代法等，以及这些方法在泊松方程和对流-扩散方程中的应用。欢 迎加入我们的学习旅程！
课件大纲
1 简介
介绍偏微分方程及数值解的重要性和应用领 域。
2 常见的数值解方法
探索离散化方法和迭代法，并介绍有限差分 法、有限元法、雅可比迭代法和高斯-赛德尔 迭代法。
常见的数值解方法
离散化方法
通过将连续的偏微分方程转化为离散形式，如有限 差分法和有限元法，从而进行数值计算和求解。
偏微分方程的离散化方法4
P
3
PPP
P
4
PPP
P
5
PP
P
1P
PP
P
2
P
PPP
P
3
P
PPP
P
4
P
PPP
P
5
P
PP
P
1
P
PP
P
2
P
PPP
P
3
P
PPP
P
4
P
PPP
P
5
P
PP
P
1
P
PP
P
2
P
PPP
P
3
P
PPP
P
4
P
PPP
P
5
P
PP
P
1
P
PP
2
P
PPP
3
P
PPP
4
P
PPP
5
P
PP
3、Crank_Nicolson 差分格式
Crank_Nicolson 差分格式（简称 C_N 格式）是综合显式和隐式格式而构建， 将空间二阶差商取为 n 时刻与 n+1 时刻的算术平均值，则：
Pi
n 1,
j
)
n1/ 2
P P i1, j
n1/ 2 i 1, j
P n1 i, j
Pn i, j
2x 2
2x
t
四、边界条件的处理
（一）、内边界条件处理
定产条件：即井以一定产量 q 生产。如在网格（i，j）上有一口井，产量 q，
则可在渗流方程左边加上产量相，生产井 q 为负，注水井 q 为正。
偏微分方程的数值离散方法
偏微分方程的数值离散方法一维抛物方程是一个常见的偏微分方程，可以用来描述热传导问题。
其一般形式为：∂u/∂t=α(∂²u/∂x²)其中，u是温度的函数，t是时间，x是空间坐标，α是热扩散系数。
为了求解这个方程，我们可以使用显式差分法。
首先，在空间上进行离散化，将连续的空间坐标x划分成离散的节点。
然后，在时间上进行离散化，将连续的时间t划分成离散的时间步长。
通过将偏微分方程中的导数近似为差分，我们可以得到一个差分方程来逼近原方程。
在一维抛物方程中，使用中心差分法可以得到如下的差分方程：(u_i^(n+1)-u_i^n)/Δt=α(u_{i+1}^n-2u_i^n+u_{i-1}^n)/Δx²其中，u_i^n表示在节点i和时间步n的温度值，Δt和Δx分别是时间步长和空间步长。
然后，我们可以根据初始条件和边界条件来逐步更新节点的温度值，直到达到预定的时间。
另一个常见的偏微分方程是一维波动方程，可以用来描述波动的传播。
其一般形式为：∂²u/∂t²=ν²∂²u/∂x²其中，u是波动的位移函数，t是时间，x是空间坐标，ν是波速。
对于这个方程，我们可以使用数值离散方法，如有限差分法来求解。
类似于抛物方程，我们首先在空间上和时间上进行离散化。
然后，我们根据差分逼近，得到如下的差分方程：(u_i^{n+1}-2u_i^n+u_i^{n-1})/Δt²=ν²(u_{i+1}^n-2u_i^n+u_{i-1}^n)/Δx²其中，u_i^n表示在节点i和时间步n的位移值。
通过使用适当的初始条件和边界条件，我们可以逐步更新节点的位移值，直到达到预定的时间。
尽管上述方法对于一维问题是有效的，但是对于更复杂的二维或三维问题，就需要使用更高阶的差分方法，如二维抛物方程和二维波动方程中的五点差分法或九点差分法。
此外，还有其他更高级的数值方法，如有限元法和谱方法，可以用于求解偏微分方程。
三偏微分方程的数值离散方法市公开课金奖市赛课一等奖课件
第15页
3.1.6.1 两层格式
• Crank-Nicolson格式
u c u 0 t x
u n1 i
uin
c
u n (
u n1 )
0
t 2 x x
u n1 i
uin
t
c 4x
(uin1
un i 1
u n1 i 1
u n1 i 1
)
0
4
u n1 i 1
u n1 i
4
u n1 i 1
uin
常系数Jacobian时与单步LW等价。但计算更简朴，不涉及矩阵相 乘。
18
第18页
3.1.6.1 两层格式(cont.）
• Mac Cormack 格式 (1969)
两步格式
u f 0 t x
P : ui* uin t
1 x
(
f
n i 1
fin )
0
C
:
uin1
1 2
(uin
t
ui* )
u
n j
1 2
u j1 u j1
1 2 2
u j1
2u j
u j1
(2)
Taylor展开
u n1 j
u
n j
t
u t
1 t 2 2!
2u t 2
1 tቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 3!
3u t 3
t
(e t 1)u
u
j 1
u
j
x
u x
1 x2 2!
2u x 2
1 x3 3!
3u x3
x
(e x 1)u
x
u j1 (e x 1)u (2)等价于：
偏微分方程的离散化方法
偏微分方程的离散化方法偏微分方程是数学中一个重要的研究方向，它描述了在空间中各点的物理量随时间和空间变化的关系。
在实际问题中，我们常常需要求解偏微分方程的数值解。
然而，偏微分方程的解析解往往很难获得，因此我们需要对偏微分方程进行离散化处理，通过数值方法求解。
离散化方法是将连续的偏微分方程转化为离散的代数方程组的过程。
离散化的基本思想是将自变量和依变量都用有限个点表示，并采用差分近似方式将微分算子离散化。
下面将介绍几种常见的离散化方法。
1. 有限差分方法（Finite Difference Method）有限差分方法是最常用的离散化方法之一、它基于泰勒展开将偏微分方程中的导数项用差分表示，然后在离散点上构建差分方程，最后求解得到数值解。
有限差分方法在空间和时间上都进行离散化，通常采用中心差分或者向前、向后差分的方式来逼近导数项。
2. 有限元方法（Finite Element Method）有限元方法是另一种常用的离散化方法，它将求解区域划分为有限个离散的子区域，称为单元，然后在单元上构建适当的插值函数，将偏微分方程转化为一个代数方程组。
有限元方法在时间上进行离散化，通常采用线性或非线性插值函数来逼近解。
3. 边界元方法（Boundary Element Method）边界元方法是一种特殊的有限元方法，它将偏微分方程转化为边界上的积分方程，从而将偏微分方程转化为一个边界上的代数方程组。
边界元方法只在边界上进行离散化，对内部区域不需要离散化，因此可以减少计算量。
4. 谱方法（Spectral Method）谱方法基于函数在一定函数空间的展开表示，将偏微分方程转化为一个无限维度的代数方程组。
谱方法通过选择合适的基函数，可以获得非常高的数值精度。
常见的基函数包括傅里叶基函数和勒让德基函数等。
除了以上介绍的几种常见离散化方法，还有其他一些方法，如有限体积法、有限差分积分法等。
这些方法各有特点，适用于不同类型的偏微分方程。
偏微分方程的离散化方法研究
三对角矩阵形式
1 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 P P 2 P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P 3 4 5 1 2 3 4 5
2、椭圆型方程： 二维不稳定渗流方程
2P 2P P x 2 y 2 t 采用：等距网格差分 （1）显示差分：在点（i，j，n）的差分方程（图示）
t 2 ，截断误差： O ( t x ) x 2
从方程可以看出：如果已知第 n（本步时间）的值 Pi n ，就可以求得第 n+1 时刻（下步时间）的值 Pi n 1 。因此如初始条件，即 n=0 时各网格的 P 值已给定， 就可以依次求得以后各时间的 P 值。 这种差分格式是显式差分格式。 在显式差分 格式中：只有一个未知数 Pi n 1 ，由一个方程就可以求出。简单，精度较差，时间 步长受到严格限制，基本不用。
2 O ( x ) 忽略二阶截断误差
Pi 1 2 Pi Pi 1 2 P P( x x ) 2 P( x ) P( x x ) 2 P ， (用节点位置) 2 2 2 2 x i x x x
1、
一种常用二阶差商处理方法
k x x u u k k x x x 1 x x x2
3、
一阶中心差商
2 O ( x ) 忽略截断误差
P Pi 1 P P ( x x ) P ( x x ) P ， i 1 x 2 x x i 2x
P Pi 1 / 2 P P ( x x / 2) P ( x x / 2) P ， i 1 / 2 忽略截断误差 O (( x / 2) 2 ) x x x i x
偏微分方程的离散化方法PPT精选文档
2!
3!
4!
(*)
P(x) xP(x) O(x)
P(x x) P(x) x P(x) (x/2)2 P(x) (x/2)3 P(x)
2
2
2!
3!
P(x) x P(x)O(x)
2
2
16
1、 一 阶 前 差 商
P P ( x x ) P ( x ) ， P Pi1 Pi
x
x
x i
P P ( x x / 2 ) P ( x x / 2 ) ， P Pi1 / 2 Pi1 / 2 忽 略 截 断 误 差 O (( x / 2 ) 2 )
x
x
x i
x
17
1、 二阶差商
将 方 程 (*)正 负 相 加 ,可 得 : P(x x) P(x x) 2P(x) x 2 P '' (x) x 4 P (4) (x) .........
x
2、 一 阶 后 差 商
P P ( x ) P ( x x ) ， P Pi Pi1
x
x
x i
x
3、 一 阶 中 心 差 商
P P ( x x ) P ( x x ) ， P Pi1 Pi1
x
2x
x i
2x
忽 略 截 断 误 差 O(x) 忽 略 截 断 误 差 O(x) 忽 略 截 断 误 差 O (x2)
2
（1）离散空间：把所研究的空间划分成某种类型的网格， 大的空间转化为若干小单元组成，网格之间动态连接，通 常采用矩形网格（正方体）。 （2）离散时间：把研究的时间域分成若干小的时间段， 在每个时间段内，对问题求解，时间段之间有机连接。步 长大小取决于所要解决的实际问题。
最新偏微分方程数值解课件ppt
t
u
u u n
n
i , j,k 1
i , j ,k
z t n t ,x i x ,y j y ,z k z
x
Email: Jansweili@ Phone: 029—85583997
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休 息
5.2 离散化公式
对于二阶偏导，我们可以通过对泰勒展开式处理技术得到下面离散化 计算公式：
u
un i 1 , j,k
un i , j ,k
x t n t ,x i x ,y j y ,z k z
x
u
un i , j 1 ,k
un i , j ,k
y
y
t n t ,x i x , y j y ,z k z
u
uin , j,1kuin ,j,k
tt(n1)t,xix,yjy,zkz
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休 息
5.2 离散化公式推导
将uk+1在uk处按二阶泰勒式展开：
u k 1u kh u x kh 22 ! 2 x u 2 kO (h 3)
将uk-1在uk处按二阶泰勒式展开：
u k 1u kh u x kh 22 ! 2 x u 2 kO (h 3)
二式相加得：
x2u2 uk1
在化工或化学动态模拟方程中，常常有一个自变量是时间， 其它的自变量为空间位置。如果只考虑一维空间，则只有 两个自变量；如果考虑两维空间，则有3个自变量。 许多 化工过程均是通过对偏微分方程的求解进行工艺参数的确 定或数值模拟。
Email: Jansweili@ Phone: 029—85583997
散化，补充方程，启动递推运算
Step4 数值解计算：求解离散系统问题
偏微分方程的离散化方法课件
P
PPP
3
P
PPP
4
P
PPP
5
P
PP
.
3、Crank_Nicolson 差分格式
Crank_Nicolson 差分格式（简称 C_N 格式）是综合显式和隐式格式而构建， 将空间二阶差商取为 n 时刻与 n+1 时刻的算术平均值，则：
1
(
Pn i1,
j
2
2Pi,nj x 2
Pn i 1,
j
P n1 i1, j
以上方程的一般形式： ci Pi1 ai Pi bi Pi1 di ，形成三对角矩阵。
.
三对角矩阵形式
1 2 3 4 512345
1PP
2PPP
3 PPP
4
PPP
5
P PP
1
PPP
2
PPP
3
PPP
4
PPP
5
PP
.
2、椭圆型方程： 二维不稳定渗流方程
2 P x 2
2P y 2
P t
采用：等距网格差分 （1）显示差分：在点（i，j，n）的差分方程（图示）
2
P n1 i, j
P n1 i1, j
x 2
P n1 i, j1
2
Pi
n1 ,j
P n1 i, j1
y 2
P n1 i, j
Pn i, j
t
若取正方形网格：则： x y
P n1 i, j1
P n1 i1, j
(4
1
)
Pi
n 1 ,j
P n1 i1, j
Pn i, j1
1
Pn i, j
该线性代数方程组在节点（i，j）列方程式，也要用到（i，j），（i+1，j），
偏微分方程的离散化方法4
偏微分方程的离散化方法4偏微分方程的离散化方法4偏微分方程是描述自然现象和物理过程的重要数学工具。
离散化方法是对偏微分方程进行数值求解的一种常用方法，通过将连续的自变量离散化成一系列离散点，将偏微分方程转化为一组代数方程，从而实现通过数值计算求解偏微分方程的目的。
离散化方法有多种，本文将介绍四种常用的离散化方法：有限差分法、有限元法、谱方法和配点法。
一、有限差分法（Finite Difference Method）有限差分法是一种常用的离散化方法，它将偏微分方程中的导数项用差商逼近。
对于偏微分方程中的一阶导数项，可以使用一阶中心差分公式进行离散化：\[f'(x_i) = \frac{f(x_{i+1})-f(x_{i-1})}{2h},\]其中$h$为离散步长。
对于二阶导数项，可以使用二阶中心差分公式：\[f''(x_i) = \frac{f(x_{i+1})-2f(x_i)+f(x_{i-1})}{h^2}.\]根据具体问题的边界条件，可以将偏微分方程离散化为一组代数方程，通过求解这组代数方程得到数值解。
二、有限元法（Finite Element Method）有限元法是一种广泛应用于结构力学、流体力学等领域的离散化方法。
与有限差分法类似，有限元法也将偏微分方程中的导数项离散化，但是它将求解区域划分为若干个小区域，称为有限元。
每个有限元内部的离散点称为节点，假设在每个有限元内，问题的解可以用一个简单的多项式逼近，如线性多项式或二次多项式。
在每个有限元内，偏微分方程的解用这些节点的函数值进行近似，通过确定节点上的函数值可以得到整个求解区域上的数值解。
三、谱方法（Spectral Method）谱方法是一种基于函数空间变换的离散化方法，它可以达到很高的精度。
谱方法基于傅里叶分析的思想，使用特定选择的基函数进行近似。
对于一维偏微分方程，可以使用傅立叶级数或切比雪夫多项式作为基函数。
三偏微分方程的数值离散方法课件.ppt
x3
3u x3
x
(e x 1)u
x
u j1 (e x 1)u ( 2 ) 等价于：
u 1 t t 2
2u t 2
1 t2 6
3u t 3
c
u x
1 x2 6
3u x3
c
2
t
1 2
2u x 2
1 24
4u x 4
(3)
• 差分方程(2)写成算子的形式：
2021/3/6
（三）偏微分方程的数值离散方法
• 3.1 有限差分法 • 3.2 有限体积法 • (有限元，谱方法，谱元，无网格，有限
解析，边界元，特征线）
2021/3/6
1
3.1 有限差分法
• 3.1.1 模型方程的差分逼近 • 3.1.2 差分格式的构造 • 3.1.3 差分方程的修正方程 • 3.1.4 差分方法的理论基础 • 3.1.5 守恒型差分格式 • 3.1.6 偏微分方程的全离散方法
5
3.1.3 差分方程的修正方程 (续)
2021/3/6
t
(e t
1)u
1 2
x
(e x
x
e x )u
1 2
2
e
x
x
2
x
e x
u
(4)
记算子
t
(e t
1)
t
u t
1 t2 2!
2u t2
1 t3 3!
3u t3
则
t
(e t
1)2
t2
2u t2
1 2
1 2
t 3
A n1
2021/3/6
G An 1
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x2 )
从方程可以看出：如果已知第 n（本步时间）的值 Pin ，就可以求得第 n+1
时刻（下步时间）的值
P n1 i
。因此如初始条件，即
n=0
时各网格的
P
值已给定，
就可以依次求得以后各时间的 P 值。这种差分格式是显式差分格式。在显式差分
格式中：只有一个未知数 Pin1 ，由一个方程就可以求出。简单，精度较差，时间
步长受到严格限制，基本不用。
（2）隐式差分：利用 P（x，t）关于 t 的一阶向后差商和关于 x 的二阶差商， 在点（i，n+1）的差分方程：
P n1 i 1
2Pin1 x 2
P n1 i1
P n1 i
Pi n
t
(1
2
) Pi n 1
(
P n1 i1
Pi
n 1 1
)
Pi n
从方程可以看出：如果已知第 n（本步时间）的值 Pin ，为了求得第 n+1 时刻（下
（1）离散空间：把所研究的空间划分成某种类型的网格， 大的空间转化为若干小单元组成，网格之间动态连接，通 常采用矩形网格（正方体）。
（2）离散时间：把研究的时间域分成若干小的时间段， 在每个时间段内，对问题求解，时间段之间有机连接。步 长大小取决于所要解决的实际问题。
离散空间
P
t
离散时间
1、网格系统 它有x，y两个自变量，在平面上用平行线分割成许多网格， 如考虑时间，则。编号：x→i，y→j，t→n。为步长（对三 维z→k）。 节点：网格的交点叫网格节点。取一些与边界s接近的网格 节点，把他们连成折线Sh，Sh所围成的区域记为Dh，Dh 内的节点为内部节点、边界上的节点为边界节点。
3!
4!
(*)
P(x) xP(x) O(x)
P(x x) P(x) x P(x) (x / 2)2 P(x) (x / 2)3 P(x)
2
2
2!
3!
P(x) x P(x) O(x)
2
2
1、 一阶前差商
P P(x x) P( x) ， P Pi1 Pi
x
x
x i
x
x
P lim P(x) P(x x)
x x0
x
P
P(x x) P(x x)
lim
x x0
2x
P
前差商 后差商 中心差商
x
函数 P(x+Δx)利用 Talor 公式逼近导数
P(x x) P(x) xP(x) x 2 P(x) x3 P(x) x 4 P (4) (x)
2!
y
x
无效网格 有效网格 点中心网格 块中心网格
z
x y
局部网格加密
模拟区网格图（井位、边界、断层）
五点法注水开发5年后XW3层含水饱和度分布图
五点法注水开发20年后XW3层含水饱和度分布图
z
r
混合网格
二、有限差分法----导数的差商逼近
P lim P(x x) P(x)
x x0
偏微分方程的离散化方法
一、离散化的概念
油藏是非均质的，岩石和流体性质伴随时间常常是发生变化的，建立的偏微 分方程一般是非线性的，求解偏微分方程的解析解比较困难，常用数值求解。 目前工程上应用的离散化方法有：有限差分法、有限元法、边界元法、变分 法等。 离散化的核心是把整体分成若干单元来处理，而每个小单元的形状是规则的， 并可以认为是均质的，从而把形状不规则的非均质的问题转化为形状规则的 均质的问题——非线性问题线性化。 计算过程中可以控制精度。要求的精度越高，则需要划分的单元就越多，计 算工作量相应就越大，反之，单元划分得少些，计算工作量就小，但精度变 差些。 微分方程离散化，主要在空间和时间两方面被离散化
忽略二阶截断误差 O(x 2 )
2P x 2
P(x
x)
2P(x) x 2
P(x
x)
，
2P x 2
Pi1
2Pi x 2
Pi1
(用节点位置)
i
1、 一种常用二阶差商处理方法
k u k u
x
k
x
x x x1 2 x
x x x2 2
， x
1 2
(x1
x2
)
u
u(x x1, y, t) u(x, y, t)
1、抛物型方程：一维不稳定渗流方程：
2 P x 2
P t
（1）显示差分：利用 P（x，t）关于 t 的一阶向前差商和关于 x 的二阶差商，在 点（i，n）的差分方程。
Pn i 1
2Pin x 2
Pn i 1
P1 i
(1 2 )Pin
(
Pn i1
Pn i1
)
，
t x
2
，截断误差：O(t
x
x
x i
x
1、 二阶差商
将方程(*)正负相加,可得: P(x x) P(x x) 2P(x) x 2 P '' (x) x 4 P (4) (x) .........
12
上式两端同除 x 2 ,整理得:
P '' (x) P(x x) 2P(x) P(x x) O(x 2 ) x 2
2、 等距网格就是指建立差分网格时，所采用的步长都是 相等的，反之称为不等距网格。
3、网格类型 常规网格系统： （1）块中心网格：用网格小块的几何中心来表示小块的坐标 （2）点中心网格：用节点的坐标来表示小块的坐标
块中心网格和点中心网格的离散点数不同，但最终形成一样的差分方程，只 有在处理边界条件时各有方便之处，块中心网格比较容易处理定流量边界， 点中心网格比较容易处理定压边界。 非常规网格系统： （1）局部网格加密 （2）混合网格 （3）多边形网格
2、 一阶后差商
P P(x) P( x x) ， P Pi Pi1
x
x
x i
x
3、 一阶中心差商
P P( x x) P(x x) ， P Pi1 Pi1
x
2x
x i
2x
忽略截断误差 O(x) 忽略截断误差 O(x) 忽略截断误差 O(x 2 )
P P( x x / 2) P( x x / 2) ，P Pi1/2 Pi1/2 忽略截断误差 O((x / 2)2 )
步时间）的值 Pin1 ，必须解一个线性代数方程组。即：要想求出 Pin1 值，需用
，
u
u(x, y, t) u(x x2 , y, t)
x x x1
x1
x x x1
x2
2
2
k u
k x x1 2
u(x
x1,
y, t) x1
u( x,
y,
t)
k x x2 2
u(x, y, t) u(x x2 , y, t) x2
x x
x
Δx
Δx1 Δx2
三、有限差分方程的建立