差分法求解初边值问题
边值问题的数值解法
M b a 2 y xk y k h ，k 1， 2， ，n 1。 96
2
y 4 x 。因此，当 h 0 时，差分方程的解收敛到微分方 其中 M max a x b
y f x，y，y， y x，y sk，
这里的 s k 为
（8.6.3）
y
在 处的斜率。令 z y ，上述二阶方程可降为一阶方程组
y z， z f x，y，z ，
（8.6.4）
y a ，z a sk。
计算结果表明打靶法的效果是很好的，计算精度取决于所选取的初值问题数
值方法的阶和所选取的步长 h 的大小。不过，打靶法过分依赖于经验，选取试射 值，有一定的局限性。
第八章常微分方程数值解法
8.6.2 差分方法
差分方法是解边值问题的一种基本方法，它利用差商代替导数，将微分方程 离散化为线性或非线性方程组（即差分方程）来求解。 先考虑线性边值问题（8.6.2）的差分法。将区间 a，b 分成 n 等分，子区间的
s2
，同理得到 yb，s2 ，再判断它是否满足精度要求
y b，s2 。如此重复，直到某个 s 满足 y b，sk ，此时得到 k
的 y xi 和 yi z xi 就是边值问题的解函数值和它的一阶导数值。上述方程 好比打靶， s k 作为斜率为子弹的发射，y b 为靶心，故称为打靶法。
y xy 4 y 12 x 2 3x， 0 x 1， y 0 0，y 1 2，
其解的解析表达式为 y
x x 4 x 。来自解 先将该线性边值问题转化为两个初值问题
xy1 4 y1 12 x 2 3 x， y1 1 0， y1 0 0，y1 xy2 4 y2 0， y2 1 1。 y2 0 0，y2
波动方程差分方法初步(PPT文档)
U
n1 j
(1
2 2 )U
n j
2
U
n j 1
U
n j 1
U
n1 j
U
n 0
(n
)
n,
U
n J
(n )
n,
n0
U
0 j
fj,
U
1 j
fj
gj
2
2
f j1 2 f j f j1 ,
0 jJ
h
U
1 j
2(1
2
)U
0 j
2
U
0 j 1
U
0 j 1
U
1 j
初始速度的离散
一、简单处理
初始位移
U
0 j
f
(
jh)
f
0 j
初始速度 u(xj ,tk ) u(x j ,tk ) u(x j ,tk ) O( )
t
u(x j ,tk ) u(x j ,tk ) u(x j ,tk )
U
0 j 1
U
1 j
2U
1 j
2(1
2
)U
0 j
2
U
0 j 1
U
0 j 1
2 g j
2f j 2 g j 2 f j1 2 f j f j1
U
1 j
fj
gj
波动方程模型中的初边值问题与数值解答
波动方程模型中的初边值问题与数值解答波动方程是描述波动现象的重要数学模型，广泛应用于物理学、工程学等领域。
在实际问题中，我们通常需要解决波动方程的初边值问题，并通过数值解答来获得精确的结果。
本文将介绍波动方程模型中的初边值问题以及常用的数值解答方法。
一、波动方程模型波动方程是描述波动现象的偏微分方程，通常可以写为：∂²u/∂t² = c²∇²u其中，u是波动的幅度，t是时间，c是波速，∇²是拉普拉斯算子。
二、初边值问题初边值问题是指在给定的区域内，波动方程在一些边界条件和初始条件下的解。
通常，初边值问题可以分为两类：初值问题和边值问题。
初值问题是指在给定的初始时刻t=0时，波动方程的初始条件。
例如，我们可以给定波动方程在初始时刻的波动幅度和速度分布。
边值问题是指在给定的边界上，波动方程的边界条件。
例如，我们可以给定波动方程在边界上的波动幅度或边界上的导数。
三、数值解答方法解决波动方程的初边值问题通常需要借助数值解答方法。
以下是几种常用的数值解答方法：1. 有限差分法有限差分法是最常用的数值解答方法之一。
它将连续的波动方程离散化为差分方程，通过计算差分方程的近似解来获得波动方程的数值解。
有限差分法的精度和稳定性受到差分步长的选择和边界条件的影响。
2. 有限元法有限元法是另一种常用的数值解答方法。
它将波动方程的解空间分割成若干个小单元，通过近似表示每个小单元内的波动幅度，进而得到波动方程的数值解。
有限元法的精度和稳定性受到网格划分和插值函数的选择的影响。
3. 谱方法谱方法是一种基于特殊函数（如傅里叶级数）的数值解答方法。
它通过选取一组适当的基函数，将波动方程的解表示为这些基函数的线性组合，从而得到波动方程的数值解。
谱方法的精度和稳定性受到基函数的选择和截断误差的影响。
四、数值解答的应用波动方程的数值解答在实际问题中具有广泛的应用。
例如，在声学中，我们可以通过数值解答波动方程来模拟声波的传播和反射；在地震学中，我们可以通过数值解答波动方程来模拟地震波的传播和地壳的响应。
热传导方程初边值问题
热传导方程初边值问题介绍热传导方程是描述物体内部温度分布随时间变化的一类偏微分方程。
在实际生活和工程中，了解和解决热传导问题对于保护环境和优化工艺非常重要。
本文将详细介绍热传导方程的初边值问题及其解决方法。
初边值问题的定义初边值问题是指在给定一定空间区域和时间区域内，求解偏微分方程在这些区域内满足一定初值和边界条件的解。
对于热传导方程，我们通常关注的是物体内部的温度分布随时间的变化，因此需要给出初始时刻物体内各点的温度，并指定物体表面与周围介质之间的热量交换方式。
热传导方程热传导方程描述了物体内部温度分布随时间变化的规律，其一维形式为：∂u ∂t =α∂2u∂x2其中，u(x,t)代表了某一点(x,t)处的温度，α代表热扩散系数，t代表时间，x代表空间位置。
初边值条件为了求解热传导方程的初边值问题，我们需要给出一些初始条件和边界条件。
常见的初边值条件包括： - 初始条件：u(x,0)=f(x)，给出初始时刻物体内各点的温度分布，f(x)代表初始时刻的温度函数。
- 边界条件：u(a,t)=g(t)和u(b,t)=ℎ(t)，指定物体表面与周围介质之间的热量交换方式，a和b分别为空间区域的起始和结束位置，g(t)和ℎ(t)为边界处的温度函数。
初边值条件的选择对于求解问题的精确性和适用范围具有重要影响。
解法针对热传导方程的初边值问题，我们可以通过数值方法或解析方法来求解。
下面介绍两种常见的解法。
球坐标系下的分离变量法对于某些具有球对称性的问题，可以采用球坐标系下的分离变量法来求解。
通过假设解具有分离变量形式u(r,θ,ϕ,t)=R(r)Θ(θ)Φ(ϕ)T(t)，将热传导方程分解成径向、角度和时间三个单变量函数的形式，然后带入原方程得到各个变量的微分方程。
最后通过求解单变量微分方程和利用边界条件，确定解的具体形式。
差分方法差分方法是一种常用的数值方法，通过将连续的空间和时间区域离散化，将热传导方程转化为有限差分方程组，并通过迭代求解来逼近真实的解。
二阶双曲方程显、隐差分法
一、研究对象
1. 研究的对象——二阶双曲型方程.
2 2 u( x , t ) 2 u( x , t ) a f ( x , t ), 0 x 1, 0 t T , 2 2 x t u u ( x , 0) ( x ), ( x , 0) ( x ), 0 x 1, t u(0, t ) ( t ), u(1, t ) ( t ), 0 t T ,
k u 将数值解 i 代替精确解 u( xi , tk ) 并忽略高阶小项， 则第四步，可以建立以下显差分格式：
k k k uik 1 2uik uik 1 2 ui 1 2ui ui 1 a f ( xi , t k ), 1 i m 1, 1 k n 1, 2 2 h 0 ui1 ui0 ( xi ), 0 i m , ui ( xi )， k k u0 ( t k )，um ( t k ), 1 k n.
从而得增长因子为
G 1 2r sin
2
h
2
4r sin
2
h
2
( r sin
2
h
2
1)
如果 r 1 ，则
G 1 2r sin
2
h
2
i 4r sin
2
h
2
(1 r sin
2
h
2
)
从而 | G | 1 ，满足Von Neumann 条件。 但此时由于 | G | 1 ，所以Von Neumann条件只 是差分格式稳定的必要条件而非充分条件。当 r <1
一维抛物型偏微分方程初边值问题求解
一维抛物型偏微分方程初边值问题求解摘要：一、引言二、一维抛物型偏微分方程初边值问题概述三、求解方法四、数值模拟与分析五、结论正文：一、引言一维抛物型偏微分方程在数学和物理等领域有着广泛的应用，比如热传导方程、波动方程等。
对于这种方程的初边值问题，人们进行了大量的研究，提出了多种求解方法。
本文将对这些方法进行综述和分析。
二、一维抛物型偏微分方程初边值问题概述一维抛物型偏微分方程形式为：$$frac{partial^2 u}{partial t^2} = c^2 frac{partial^2 u}{partial x^2}$$其中，$u(x,t)$ 是未知函数，$c$ 是常数。
初边值问题要求解该方程，并满足以下条件：1.$u(x,0) = f(x)$，即$t=0$ 时的函数值已知。
2.$frac{partial u}{partial t}(x,0) = g(x)$，即$t=0$ 时的导数值已知。
三、求解方法针对一维抛物型偏微分方程的初边值问题，目前主要有以下几种求解方法：1.分离变量法：适用于$c=1$ 的情况。
该方法将方程分解为两个独立的一阶线性微分方程，可以求得解析解。
2.矩方法：适用于$ceq 1$ 的情况。
该方法将方程转化为关于矩的递推关系式，可以求得数值解。
3.有限差分法：将方程离散化，通过差分方程求解。
该方法可以得到数值解，但可能会出现数值稳定性问题。
4.有限元法：将方程转化为有限个单元的积分方程，通过插值函数求解。
该方法可以得到较高质量的数值解，但计算复杂度较高。
四、数值模拟与分析为了比较不同方法的求解效果，我们取一维抛物型偏微分方程的一个具体例子，采用以上方法进行数值模拟。
通过对比分析，我们可以得出以下结论：1.分离变量法适用于$c=1$ 的情况，可以得到解析解，但求解范围有限。
2.矩方法对于$ceq 1$ 的情况有较好的适用性，可以得到数值解，但计算复杂度较高。
3.有限差分法易出现数值稳定性问题，求解精度较低。
一维抛物型偏微分方程初边值问题求解
一维抛物型偏微分方程初边值问题求解摘要：一、引言1.抛物型偏微分方程简介2.初边值问题的意义和重要性二、一维抛物型偏微分方程初边值问题的求解方法1.分离变量法2.紧差分法3.Crank-Nicolson 方法4.Richardson 外推法三、Matlab程序实现1.紧差分格式求解2.追赶法解线性方程组四、案例分析1.热传导方程的初边值问题求解五、结论与展望1.初边值问题求解的重要性2.未来研究方向和挑战正文：一、引言抛物型偏微分方程是一类重要的偏微分方程，其在物理、工程、数学等领域具有广泛的应用。
其中，一维抛物型偏微分方程的初边值问题更是研究的热点。
初边值问题是指在给定的边界条件下，求解方程在空间和时间上的演化过程。
本文将介绍一维抛物型偏微分方程初边值问题的求解方法，并以热传导方程为例进行具体分析。
二、一维抛物型偏微分方程初边值问题的求解方法1.分离变量法：这是一种常用的求解初边值问题的方法，主要思想是将偏微分方程分解为多个独立的常微分方程。
通过对每个常微分方程求解，最后得到偏微分方程的解。
2.紧差分法：这是一种求解偏微分方程的数值方法。
通过在空间和时间上进行离散化，将偏微分方程转化为线性代数方程组。
然后采用追赶法或迭代法求解线性方程组，从而得到偏微分方程的数值解。
3.Crank-Nicolson 方法：这是一种经典的有限差分法，用于求解一维抛物型偏微分方程。
通过在空间和时间上进行离散化，并采用中心差分公式，将偏微分方程转化为线性代数方程组。
然后求解线性方程组，得到偏微分方程的解。
4.Richardson 外推法：这是一种提高数值解精度的方法，通过多次迭代，逐渐减少空间和时间步长，使数值解接近真实解。
微分方程中的边值问题与初值问题
微分方程中的边值问题与初值问题微分方程是数学中的一种重要概念，广泛应用于科学和工程领域。
边值问题和初值问题是微分方程的两类基本问题。
本文将重点讨论微分方程中的边值问题与初值问题，并探讨它们在实际问题中的应用。
一、边值问题边值问题是指在给定的区间内，求解微分方程的解在区间两个端点处满足一些给定的条件。
通常情况下，边值问题的求解需要利用方程的边界条件来确定解的形式。
对于一阶微分方程，边值问题的一般形式可以表示为：$$\begin{cases}y'(x) = f(x, y(x)) \\y(a) = \alpha \\y(b) = \beta \\\end{cases}$$其中，$f(x, y(x))$是给定的函数，$a$和$b$是区间的端点，$\alpha$和$\beta$是给定的常数。
边值问题的求解可以利用一些经典的数值方法，如有限差分法、有限元法等。
这些方法将边值问题转化为一个离散的数值问题，并通过迭代求解来逼近真实的解。
边值问题在物理学、工程学和生物学等领域有广泛应用。
例如，在弹簧振动系统中，可以通过求解边值问题来确定系统的稳定状态。
在电路分析中，可以利用边值问题求解电路中的电压、电流分布等问题。
二、初值问题初值问题是指在给定的初始条件下，求解微分方程的解在某一点处的值。
与边值问题不同，初值问题只需要确定方程在某一点的解，而不需要确定整个区间上的解。
对于一阶微分方程，初值问题的一般形式可以表示为：$$\begin{cases}y'(x) = f(x, y(x)) \\y(x_0) = y_0 \\\end{cases}$$其中，$f(x, y(x))$是给定的函数，$x_0$是初始点的横坐标，$y_0$是初始点的纵坐标。
初值问题的求解可以采用一些经典的数值方法，如欧拉法、龙格-库塔法等。
这些方法通过迭代计算微分方程的斜率和步长，逐步逼近解的真实值。
初值问题在物理学、控制系统和经济学等领域有广泛应用。
抛物型方程的计算方法
分类号：O241.82本科生毕业论文（设计）题目：一类抛物型方程的计算方法作者单位数学与信息科学学院作者姓名专业班级2011级数学与应用数学创新2班指导教师论文完成时间二〇一五年四月一类抛物型方程的数值计算方法(数学与信息科学学院数学与应用数学专业2011级创新2班)指导教师摘要: 抛物型方程数值求解常用方法有差分方法、有限元方法等。
差分方法是一种对方程直接进行离散化后得到的差分计算格式，有限元方法是基于抛物型方程的变分形式给出的数值计算格式.本文首先给出抛物型方程的差分计算方法，并分析了相应差分格式的收敛性、稳定性等基本理论问题.然后，给出抛物型方程的有限元计算方法及理论分析.关键词：差分方法，有限元方法，收敛性，稳定性Numerical computation methods for a parabolic equationYan qian(Class 2, Grade 2011, College of Mathematics and Information Science)Advisor: Nie huaAbstract: The common methods to solve parabolic equations include differential method, finite element method etc. The main idea of differential method is to construct differential schemes by discretizing differential equations directly. Finite element scheme is based on the variational method of parabolic equations. In this article, we give some differential schemes for a parabolic equation and analyze their convergence and stability. Moreover, the finite element method and the corresponding theoretical analysis for parabolic equation are established.Key words: differential method, finite element method, convergence, stability1 绪 论1.1 引 言自然界里中热的传播，溶质在液体中弥散，多孔介质中渗流等随时间发展的现象和过程，都可以用抛物型方程来描述.因此，抛物型方程是刻画自然界的一类很重要的方程.然而，很多的方程我们并不能求出它的精解确，或者表达式过于复杂，所以需要采用数值方法去计算它们的近似解.抛物型方程最基本的计算方法当属有限差分法[1]，通过离散化便可得到计算格式，该方法构造简单，易于操作.但是在处理一些复杂的边值问题时计算会很复杂，因此我们需要探讨一些新的处理手段.有限元计算方法起源于椭圆型方程的计算，它将求解椭圆型方程的解转换为求解其变分形式的解[1],从而极大地丰富了偏微分方程的计算手段.正式由于其在椭圆型方程计算中的巨大优势，以及抛物型方程与椭圆型方程的密切联系，所以该方法很自然的被推广到了抛物型方程初边值问题的计算上[4].本文系统的总结了一类抛物型方程的计算方法，包括有限差分法和有限元方法.并且通过数值算例给出了两类方法的一个比较.为此,本文需要先给出一些基本的分析知识作为研究该问题的基础[6,7]，下来就给出了抛物型方程的变分形式，这个是构造有限元计算格式的基础，在此基础上，给出了有限元计算格式并讨论了其收敛性和稳定性. 1.2 准备知识抛物型偏微分方程是一类典型的发展方程，其一般形式如下：)()(x f u L tu=-∂∂ （1.1.1） 其中),(t x u 是空间自变量).....(1n x x x =和时间t 的未知函数，L 是关于空间变量的线性椭圆型微分算子，即f u c x b x x a L n i i i j i n j i ij=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+∂∂+∂∂±≡∑∂∑=21, 其系数的实函数为自变量和右端项)...(,,1n ij ij x x x f c b a =，且在方程（1.1.1）的定义域n R ∈Ω中满足椭圆性条件Ω∈∀∈=∀>≥∑∑==x x ix x aR nn ni j i nj i ij,}0{).....(,0)()()(1121,ξξξααξξξ（1.1.2）当L 是非线性椭圆型微分算子或者f 是u 的非线性函数时，则称相应的抛物型方程为非线性的.下面给出抛物型方程的定解条件： 初值条件，不妨设初始时刻0=t ,则Ω∈∀=x x u x u ),()0,(0 （1.1.3） 第一类边值条件：0,),,(),(>∀Ω∂∈∀=t x t x u t x u D （1.1.4） 第二类边值条件：0,),,(),(>∀Ω∂∈∀=∂∂t x t x g t x vu（1.1.5） 第三类边值条件：0,),,(),)((>∀Ω∂∈∀=+∂∂t x t x g t x u tuα （1.1.6） 其中00),(,,>≥ααα上，且至少在一部分边界的已知函数，是t x u g u D ，v 为的单位外法向量Ω∂.2，有限差分法本章将给出抛物型方程最基本的计算方法—有限差分法。
偏微分方程中的初边值问题
偏微分方程中的初边值问题在偏微分方程的研究中，初边值问题是一种经常遇到的重要问题。
初边值问题指的是在一定的边界条件下，求解一个偏微分方程的解，并且需要给定该方程在初始时刻（即初始条件）的解。
本文将介绍初边值问题的概念、求解方法以及在实际问题中的应用。
一、初边值问题的概念偏微分方程是一个关于未知函数及其偏导数的方程。
初边值问题是一类特殊的偏微分方程问题。
它在求解过程中要给定方程在边界上的一些条件，这些条件通常称为边值条件，同时还需要指定方程在初始时刻（即初始条件）的解。
通过这些条件，我们可以求解出偏微分方程的解。
二、求解初边值问题的方法1. 分离变量法分离变量法是求解偏微分方程初边值问题的常用方法之一。
该方法的基本思想是将多元函数拆分成单元函数的乘积形式，然后通过分别对各个单元函数积分来求解偏微分方程。
这种方法适用于一些满足特定条件的偏微分方程，例如波动方程、热传导方程等。
2. 特征线法特征线法是另一种常用于求解偏微分方程初边值问题的方法。
该方法的关键是找到方程的特征线，通过变量替换将原方程转化为常微分方程，然后利用常微分方程的解来求解原方程。
特征线法适用于一些具有特殊形式的偏微分方程，例如一阶线性偏微分方程等。
3. 数值解法除了上述的解析解法外，还可以使用数值解法来求解初边值问题。
数值解法通过离散化空间和时间，将偏微分方程转化为差分方程，并通过迭代计算逼近真实解。
常用的数值解法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。
数值解法的优点是适用于一般性的偏微分方程，但需注意选择合适的离散化方法和求解器，确保结果的准确性和稳定性。
三、初边值问题的应用初边值问题在物理学、工程学、经济学等领域有着广泛的应用。
以热传导方程为例，它描述了物体内部的热分布随时间的变化规律。
在工程实际中，我们经常需要求解物体的温度分布，以控制温度变化对材料的影响。
另外，初边值问题还可以用于电磁场、弹性力学和流体动力学等领域的研究。
总结起来，偏微分方程中的初边值问题是一类常见且重要的问题。
热传导方程的初边值问题
热传导方程的初边值问题热传导方程是研究物体在热传导过程中温度随时间和空间的变化规律的数学模型。
初边值问题是给定某个初始条件和边界条件，求解热传导方程的问题。
本文将讨论热传导方程的初边值问题，并介绍一些求解方法。
1. 热传导方程的基本概念热传导方程描述了物体内部的温度随时间和空间的变化规律。
它的数学表达式为：$$\frac{\partial u}{\partial t} - a^2\nabla^2u=0$$其中，$u$表示物体内每个点的温度，$a$代表物体的热传导系数，$\nabla^2u$表示温度的梯度。
这个方程可以描述一维、二维和三维的情况。
2. 初边值问题的基本概念在研究热传导方程时，通常需要解决初边值问题。
这个问题是在一定的时间范围内，在某些区域内确定某些温度和温度梯度的初始值和边界条件，然后根据热传导方程求解温度随时间和空间的变化规律。
初边值问题的形式可以表示为：$$\left \{\begin{aligned}&\frac{\partial u}{\partial t} - a^2\nabla^2u=0&\quad\Omega\times(0,T)\\&u(x,t)=u^0(x,t)&\quad\text{on }\ \partial\Omega\times(0,T)\\&u(x,0)=u_0(x)&\quad \text{in }\ \Omega\end {aligned}\right .$$其中，$\Omega$表示问题所在的区域，$T$表示时间范围，$u^0(x,t)$表示边界条件，$u_0(x)$表示初始条件。
3. 求解初边值问题的方法对于初边值问题，常见的求解方法有以下几种：（1）分离变量法分离变量法是一种常用的求解偏微分方程的方法。
可以根据问题的对称性，将其解分解成一个时间函数和一个空间函数的乘积。
通过对每一部分采用不同的数学处理方法，最终得到问题的解。
经典偏微分方程课后习题答案
第四章 抛物型微分方程有限差分法1设已知初边值问题22, 01, 0<(,0)sin , 01(0,)(1,)0, 0 u ux t t x u x x x u t u t t T π⎧∂∂=<<⎪∂∂⎪⎪=≤≤⎨⎪==≤≤⎪⎪⎩T ≤, 试用最简显格式求上述问题的数值解。
取h=0.1,r=0.1.0 1/10 2/10 … 1 T 2τ τt解: 1.矩形网格剖分区域. 取空间步长1, 时间2510h =0.00τ=以及0.01τ=的矩形网格剖分区域, 用节点)表示坐标点(,j k (,)(,)j k x t jh k τ=, 0,1,...1/; 0,1,...,/j h k T τ==, 如图所示.显然, 我们需要求解这(1/1)(/1)h T τ+×+个点对应的函数值. 事实上由已知初边界条件蓝标附近的点可直接得到, 所以只要确定微分方程的解在其它点上的取值即可. 沿用记号[]k(,)j j k u x t =。
u 2. 建立差分格式, 对于11,...1; 0,1,...,1Tj k hτ=−=−, 用向前差商代替关于时间的一阶偏导数, 用二阶中心差商代替关于空间的二阶偏导数, 则可定义最简显格式:1122k k k k k1jj j j u u u u u h ++−+=. 变形j τ−−有:1112(12) (k k k kj j j j u ru r u ru r h τ+−+=+−+=(4.1)用向后差商代替关于时间的一阶偏导数, 用二阶中心差商代替关于空间的二阶偏导数, 则可定义最简显格式最简隐格式:111122k k k k k j jj j j u u u u u h τ++++−−+=11+−1kj +,变形有:1111(12) k k k j j j ru r u ru u ++−−−++−= (4.2)(4.1)*0.5+(4.2)*0.5得CN 格式为:111112222k k k k k k k k j jj j j j j j u u u u u u u u h τ+++−+−−++−+=111++−1kj +x x变形有:111111(22)(22) k k k k k j j j j j ru r u ru ru r u ru ++−−+−−++−=+−+ (4.3)3 初边界点差分格式处理.对于初始条件u x (,0)sin , 01=π≤≤h 离散为(4.4)0sin 0,1,...1/j u jh j π==对于边界条件离散为(0,)(1,)0, 0 u t u t t T ==≤≤00 0,1,.../k k N u u k T τ===(4.5)总结: 联立方程(4.1)(4.4)(4.5)得到已知问题的最简显格式差分方程组:11100(12)1 1,...1; 0,1,...,1sin 0,1,...1/0 0,1,.../k k k k j j j j jk k N u ru r u ru T j k h u jh j h u u k T τπτ+−+⎧=+−+⎪⎪=−=−⎪⎨⎪==⎪⎪===⎩ 联立方程(4.2)( 4.4)( 4.5)得到已知问题的最简隐格式差分方程组:1111100(12) 1 1,...1; 0,1,...,1sin 0,1,...1/0 0,1,.../k k k k j j j j jk k N ru r u ru u T j k h u jh j h u u k T τπτ++−−+⎧−++−=⎪⎪=−=−⎪⎨⎪==⎪⎪===⎩ 联立方程(4.3)( 4.4)( 4.5)得到已知问题的CN 格式差分方程组:11111100(22)(22) 1 1,...1; 0,1,...,1sin 0,1,...1/0 0,1,.../k k k k k j j j j j jk k N ru r u ru ru r u ru T j k h u jh j h u u k T τπτ++−−+−⎧−++−=+−+⎪⎪=−=−⎪⎨⎪==⎪⎪===⎩1k j + 4 求解并显示结果利用软件计算(Matlab)如上最简显格式差分方程组.h=1/10;tau=0.0025;T=0.5; r=tau/h^2;M=1/h+1;N=T/tau+1; u=zeros(M,N);for m=1:Mu(m,1)=sin((m-1)*h*pi); endu(1,1:N)=0;u(M,1:N)=0;for n=1:N-1for m=2:M-1u(m,n+1)=r*(u(m+1,n)+u(m-1,n))+(1-2*r)*u(m,n); end end u=u’ 这样我们就计算出不同时刻不同位置k t j x 对应的函数值(,)j k u x t 取tau=0.0025, 即r=0.25绘图, 取tau=0.01, r=1再绘图,如图()图4.2 习题1数值解图示(左r=0.25, 右r=1)2.试构造初边值问题 ()()()()(), 0.51, 0,,0, 0.51,0.5,0, 1,0.51,, 0u u x x x T t x x u x x x u ⎪∂u t t u t t T x ϕ⎧∂∂∂⎛⎞=<<<≤⎜⎟⎪∂∂∂⎝⎠⎪⎪=≤≤⎨⎪==−≤≤⎪∂⎩的显格式，并给出其按最大范数稳定的充分条件。
常微分方程边值问题解法
常微分方程边值问题解法
常微分方程边值问题解法：
常微分方程边值问题是指在一定区间内，给定一个微分方程的初始条件和边界条件，求解微分方程的解在这个区间内满足这些条件的问题。
常见的边值问题有两种类型：Dirichlet边界条件和Neumann边界条件。
解决常微分方程边值问题的方法有很多种，下面介绍其中两种常用的方法：
1. 有限差分法：
有限差分法是利用差分近似替代微分，将微分方程转化为一组代数方程。
首先将区间离散化，将连续的函数转化为离散的数值，然后利用中心差分、前向差分或后向差分的方法，将微分方程变为代数方程组，最后利用线性代数的方法求解这个方程组。
2. 有限元法：
有限元法是将区间划分为若干个小的子区间，将微分方程转化为一组局部的代数方程组，然后将这些方程组组合成整个问题的全局方程组。
有限元法可以适用于更加复杂的边值问题，但是需要更多的计算量和更高的数学水平。
总之，常微分方程边值问题的解法有很多种，需要根据具体情况选择不同的方法。
一类发展方程初边值问题差分法的收敛性
本文研 究 的 问题 如 下 ：
＝
（ ） ｕ ，
（ ≤≤ ） ∈
（ ） ∈
（） １
（） ２
ｕ ｏ ＝“ （ （ ） ０ ）
三 ， ｕ ＝ ， （ ｏ （ ） ） ∈ ≤≤ ）
值 问题 ） 解的定义域 ， 是它 的边 界 ； ａ 其他符 号说 明见 文献 ［—］要求 提 出的初 边值 问题 是恰 当的 ． １ ． ２
洁起见 ， 在不 影 响正确 性 的前提 下 ， 将省 写 空间变 量 ．
本文的结论是 ： 差分格式（） ４ 在相容的条件下 ， 稳定性保证收敛性 ； 满足 Ｖ ｎＮ ｕ ａｎ条件保证稳定性 ； ｏ ｅｍ ｎ 在 相容条 件和 满足 Ｖ ｎＮ ｕ ａｎ条件 下 ， ｏ ｅｍ ｎ 差分 解 收敛 于真 解 ．
（） ４
其 中 Ｕ（ ＋盯 ， 是 初边 值 问题在 ｔ ｔ ） ＋盯 时 的差分 解 ； ｚ ） 示 从 ｔ Ｐ Ｃ（Ｉ 表 ， ＋盯 时 刻 到 ｔ 凡＋１ ｚ时刻 之 ＋（ ）Ｉ
， ０ａ 、 ， １ 、
间 对 关 ，于 （， Ｊ 三 ， Ｊ显 时 ￡ 以Ｐ （ 也 明 依 于￡ 下 叙 简 的 应 系由 和 （ 不 含 间 ， １ ｚ ）不 显 赖 ． 为 述 所 － ｃ， 以
研究用差分法求解自治的发展方程初边值问题时稳定性和收敛性之间的联系引入反投影算子将发展方程初边值问题的差分格式转化为与初值问题差分格式类似的逐步推进的形式从而得出
维普资讯
第３ ５卷第 ６ 期
２０ ０７年 １ 月 １
河 海 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）
∑Ｉ［ ｓ ）ｄ． 知： ， ，乘，（｝ ａｃ空 ， （ ］ｘ易 ｛ ＋数 Ｐ） ｎｈ 间， ， ２ 是Ｂａ
差分方程
描述线性、时不变离散系统的常系数线性差分方程的
一般形式可表示为： N
M
ak yn k br xn r
k 0
r0
式中ak、br是常数
求解常系数线性差分方程的方法一般有以下几种：迭代法、时域
经典法：齐次解+特解、零输入响应+零状态响应（利用卷积求系
统的零状态响应）、 z变换法（反变换y(n)）、状态变量（方
推论：一般情况下，若n= n0时，激励信号接入系统， 零状态是指 y-(n0-1)、 y-(n0-2) …... y-(n0-N)等于0。
讨论有关初值问题，引入起始样值y-(n)和初始样值 y+(n)的定义。这对于一些基本概念的理解是有益的。
例如，零输入响应是由起始样值y-(n)决定，而对于n= 0时刻接入的激励信号，系统的完全响应由
例7-4-3
常数C1、 C2、 ……、 CN 由边界条件决定。
（2）在特征根有重根的情况下，齐次解的形式将略有不
同。假定a1是特征方程的k重根，那么，在齐次解中，
相应于a1的解部分将有k项，即：
C1nk-1a1n+ C2nk-2a1n+ ……+ Ck-1na1n+ Cka1n 例7-4-4
非重根部分的解与（1）相同。齐次解=重根解+非重根解
已知 y(0)=2，y(1)=1。
特征方程 a2-5a +6=0
特征根 齐次解 定C1，C2
解出
a1=2，a2=3
yn C12n C23n
n 0 y0 C1 C2 2 n 1 y1 2C1 3C2 1
C1=5，C2= -3
所以
y(n)=（5*2n -3*3n）u(n)
微分方程的边值问题【最新】
微分方程边值问题的数值方法本部分内容只介绍二阶常微分方程两点边值问题的的打靶法和差分法。
二阶常微分方程为(,,),y f x y y a x b '''=≤≤(1.1)当(,,)f x y y '关于,y y '为线性时，即(,,)()()()f x y y p x y q x y r x ''=++，此时(1.1)变成线性微分方程()()(),y p x y q x y r x a x b '''--=≤≤(1.2)对于方程(1.1)或(1.2)，其边界条件有以下3类： 第一类边界条件为(),()y a y b αβ==(1.3)当0α=或者0β=时称为齐次的，否则称为非齐次的。
第二类边界条件为(),()y a y b αβ''==(1.4)当0α=或者0β=时称为齐次的，否则称为非齐次的。
第三类边界条件为0101()(),()()y a y a y b y b ααββ''-=+=(1.5)其中00000,0,0αβαβ≥≥+>，当10α=或者10β=称为齐次的，否则称为非齐次的。
微分方程(1.1)或者(1.2)附加上第一类，第二类，第三类边界条件，分别称为第一，第二，第三边值问题。
1 打靶法介绍下面以非线性方程的第一类边值问题(1.1)、(1.3)为例讨论打靶法，其基本原理是将边值问题转化为相应的初值问题求解。
【原理】假定()y a t '=，这里t 为解()y x 在x a =处的斜率，于是初值问题为(,,)()()y f x y y y a y a t α'''=⎧⎪=⎨⎪'=⎩(1.6)令z y '=，上述二阶方程转化为一阶方程组(,,)()()y zz f x y z y a z a tα'=⎧⎪'=⎪⎨=⎪⎪=⎩ (1.7)原问题转化为求合适的t ，使上述初值问题的解(,)y x t 在x b =的值满足右端边界条件(,)y b t β=(1.8)这样初值问题(1.7)的解(,)y x t 就是边值问题(1.1)、(1.3)的解。
一维定常热传导方程边值问题的隐式差分法
致收敛的隐式差分格式。内容的第一部分通过建立网格，基于
展开和差分
近似建立隐式差分格式，将微分方程问题转化为线性代数方程组问题，得到差分
方程问题的向量形式。第二部分分析隐式差分格式的稳定性和收敛性，证明其无
条件稳定，在 ， 保持有界的条件下一致收敛。第三部分通过数值算例，借
助
求解得到近似解，并将其与真解进行对比，讨论观察离散解的性质，
要求较高。
在实际应用中，除了一维热传导方程，更多的我们会遇到高维热传导方程，
以二维为例，热传导方程在二维的等方向均匀介质中的传播可表示为
=
+
通常用六点对称格式、 法、预较法和 金属凝固等方面有较为广泛的应用。
法求解[2]。在工业中的钢铁制造、
4
苏州大学本科生毕业设计（论文）
本文主要是对一维定常热传导方程的边值问题进行数值逼近，建立稳定的一
⎩ (1, ) = ( ) 0 ≤ ≤ ，
并且 (0) = (0)， (1) = (0)。
(2.1)
差分法的思想是在一系列离散点上去求解析解的近似值，因此第一步是用网格剖 分求解区域。
. 网格剖分
设沿 方向的步长 ℎ = ∆ ，沿 方向的步长 = ∆ ，分别为自变量 ， 的改变量， 建立长方形网格
= ， = 0,1,2, … , ； = ，
设差分算子 , ( , ) =
−
，
则
( )( , ) = , ( , ) + , ，
其中 , =
,̃ +
()
( , )。
()
(,) ，
定理 . . 若 ， 保持有界，则当ℎ → 0， → 0时，差分算子 , 逼近 的截 断误差为 ( + ℎ )。
六点差分.doc
偏微分方程数值解法课程设计学号：*******姓名：***专业：信息与计算科学一、题目用六点对称差分格式计算如下热传导方程的初边值问题⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≤≤-==≤≤=≤<<<∂∂=∂∂--10,),1(,),0(10),cos()0,(10,,10,2222t e t u e t u x x x u t x x ut u tt πππ 已知其精确解为)cos(),(2x e t x u tππ-=.二、理论进行区间剖分，取步长M T N l h ==τ,，其中N,M 都是整数，用两族平行直线),,1,0(N j jh x x j ===和),,1,0(M k k t t k ===τ将矩形域{}10,10≤≤≤≤=t x G 分割成矩形网格，网格节点为()k j t x ,，用k j u 表示定义在网点),(k j t x 的函数，M k N j ≤≤≤≤0,0。
用差商代替微商，得到向前差分格式，即21112h u u u u u kj k j k j kjk j -+++-=-τ得到的向后差分格式为21111112h u u u u u k j k j k j k jk j +-+++++-=-τ将向前差分格式和向后差分格式作算术平均，即得六点对称差分格式。
题目中的六点对称差分格式为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-===⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-++-=----++-++++tk N t kj k j k j k j k j k j k j k j k j e u e u x u h u u u h u u u u u 22,)cos(2221002112111111πππτ 其中j=1,2,……,N-1,k=1,2,……,M-1. 上式中差分格式可以化解为k j kj k j k j k j k j u r u r u r u r u r u r 11111112)1(22)1(2-++-++++-+=-++- 其中 2h r τ=差分格式的矩阵表示为⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+--+--+--+++--+-+-++)(200)(2122122122112212212211100122111121211k N k N k k k N k N k k k N k N k k u u r u u r u u u u r r r rr r r r r ru u u u r r r r r r r r r r三、稳定性分析稳定性分析：利用傅立叶方法，将jh i k p k j ev u ∂=代入计算， 得到格式为h j i k p jhi k p h j i k p h j i k p jhi k p h j i k p e v r e v r e v r e v r e v r e v r )1()1()1(11)1(12)1(22)1(2-∂∂+∂-∂+∂++∂++-+=-++- 化解上式，最后得到 k p k pv h r r h r r v )cos (1)cos (11∂-+∂--=+ 所以)cos (1)cos (1),(h r r h r r ph G ∂-+∂--=τ<1恒成立，即此差分格式恒稳定。
有限差分方法
n
Δt
（2-2）
空间导数用一阶中心差商近似代替，即
ζ in+1 − ζ in−1 ⎛ ∂ζ ⎞ ⎜ ⎟ ≈ 2Δx ⎝ ∂x ⎠ i
则在 ( xi , t n ) 点的对流方程就可近似地写作
（2-3）
ζ in +1 − ζ in
Δt
+α
ζ in+1 − ζ in−1
2Δx
（1-11）
当然，在某些情况下也可取向前或向后的二阶差商。
9
第一节 差分原理及逼近误差/差分原理 以上是一元函数的差分与差商。多元函数f(x,y,…)的差分与 差商也可以类推。 如一阶向前差商为
Δf f ( x + Δx , y , Λ ) − f ( x , y , Λ ) = , Δx Δx
Δf f ( x, y + Δy , Λ ) − f ( x, y , Λ ) = , Δy Δy ΛΛ
（1-6）
6
第一节 差分原理及逼近误差/差分原理 函数的差分与自变量的差分之比，即为函数对自变量的 差商。 一阶向前差商为 一阶向后差商为
f ( x + Δx) − f ( x) Δy = Δx Δx
（1-7）
f ( x ) − f ( x − Δx ) Δy = Δx Δx
（1-8）
7
第一节 差分原理及逼近误差/差分原理 一阶中心差商为
15
第一节 差分原理及逼近误差/非均匀步长
图1-2 均匀和非均匀网格实例1
16
第一节 差分原理及逼近误差/非均匀步长
图1-3 均匀和非均匀网格实例2
17
第二节 差分方程 差分相应于微分，差商相应于导数。差分和差商是用有限形 式表示的，而微分和导数则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，就可得到有限形式 的差分方程。现以对流方程为例，列出对应的差分方程。