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基于微分求积法及 V-变换的大规模动力系统快速数值计算方法

基于微分求积法及 V-变换的大规模动力系统快速数值计算方法

基于微分求积法及 V-变换的大规模动力系统快速数值计算方法汪芳宗;廖小兵【摘要】针对大规模动力系统动态响应的数值计算,传统的微分求积法通常在时间域上逐步离散、整体求解,存在“维数灾”问题。

在多级高阶时域微分求积法的基础上,提出了基于 V -变换的大规模动力系统动态响应的快速数值计算方法。

利用微分求积法的加权系数矩阵满足 V -变换这一重要特性,将离散后的雅可比矩阵方程进行解耦分块,推导形成了多级分块递推计算方法。

数值算例表明,即使采用相当于 Newmark 方法2s 倍的步长,微分求积法的计算精度仍比Newmark 方法要高出2~3个数量级。

进一步对3个不同规模的算例系统进行了测试,结果表明:相对于传统的数值计算方法,多级分块递推计算方法可以获得较大的加速比,能够显著提高大规模动力系统动态响应的计算效率。

%For numerical simulation of large-scale dynamic systems'response,the traditional differential quadrature method (DQM)usually adopts successively discrete and global solution in time domain,where there is the problem of“curse of dimensionality”.On the basis of the multi-stage high-order time domain differential quadrature method,a fast numerical calculation method for large-scale dynamic systems'response based on V-transformation was ing the V-transformation processed by the weighting coefficient matrix of DQM,the whole Jacobian matrix equations involved in the traditional approach of DQMwere decoupled into blocks,thus a multi-stage block recursive method was achieved.The numerical examples show that,even using a step size of 2s times that as high as in the Newmarkmethod,the calculation precision of the differential quadrature method is about 2 ~3 orders higher than that of the Newmark method.Furthermore, three different scale systems were used for computational efficiency test and the results show that the multi-stage block recursive method can obtain high speedup compared with the traditional numerical methods,which can significantly improve the computational efficiency of large-scale dynamic systems'response.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】7页(P73-78,128)【关键词】大规模动力系统;快速计算;微分求积法;V -变换;多级分块递推方法【作者】汪芳宗;廖小兵【作者单位】三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002;三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002【正文语种】中文【中图分类】O241.8;O313.3大规模动力系统动态响应的数值仿真可以准确地描述动力系统的动态特性和每时每刻的运动状态,一直以来是人们研究的热点问题。

余弦微分求积法求解Kuramoto-Sivashinsky方程的数值解

余弦微分求积法求解Kuramoto-Sivashinsky方程的数值解

质中空间均匀震荡的化学反应 、 降薄膜中的孤波 下 脉冲等 . 。 。 由于 K— 程具 有广 泛 的应 用性 , 以许 多学 S方 所 者 曾用不同方法对该方程进行过研究. 如: 正交 三 次 样条 配 置法 [ tn 引、a h函数 法[ 局 引、
部 间断 Gaekn法 [ C eyhv谱 配置法 [ B F l i 、 h bse r 引、 D 法 [ 五次 B样 条 配 置 法[] 四次 B样 条 Gaekn 、 、 lri
有 限元法 [3 1. 1 微 分求 积 法 ( QM ) 由 B l n和 C si D 是 e ma l at 于
阶 、 阶偏 导数分 别表 示 为 u x £沿 方 向上 的 二 ( ,)

所有网格点处 函数值的加权线性组合 , 即
“ ( ,)一 xi£

A( , ) ( £ , ( ,)一 i忌 “ z ,) “ xl£
t 0 > .
() 1
本文所考虑的该方程的初始条件为 ux O 一 厂 , ( ,) ( )X∈ [ , 口阳. () 2
多物理现象中都有广泛 的应用 , 可以用来模拟火焰
锋 位 置的波 动 、 流体沿 垂直墙 面 的下 降现 象 、 匀介 均
2 余 弦微分求积法
微分求积法 的基本思想是 , 区间[ ,] 置 在 n6 上 间距为h的7+1 \ 个等距网格点 。z . z , , , . N 将未 ’ 知 函数 u x 在 网格 节点 z 处 关于 空间 变量 X 的 ( ,)
C )
0, , , 1 … N
其中 :
1 K— S方程
K S方 程 的形 式 如下 —
+ + + 。 + J . 一 0, ∈ , ,

双曲型偏微分方程的求解及其应用文献综述

双曲型偏微分方程的求解及其应用文献综述

双曲型偏微分方程的求解及其应用文献综述双曲型偏微分方程的求解及其应用文献综述一、引言双曲型偏微分方程(Hyperbolic partial differential equation,简称HPDE)在物理、工程、生物等众多领域都有广泛的应用。

这类方程的求解问题一直是数学界研究的热点和难点。

本文将对双曲型偏微分方程的求解及其应用方面的文献进行综述。

二、双曲型偏微分方程的求解方法1.分离变量法分离变量法是一种求解双曲型偏微分方程的有效方法。

该方法通过将方程中的未知函数分离成不同的变量,使方程化简为多个常微分方程,从而简化求解过程。

例如,在求解二维波动方程时,可以将未知函数分离为x和y两个方向的函数,得到一系列的一阶常微分方程,再利用初始条件和边界条件求解。

2.行波法行波法是一种基于双曲函数展开的求解方法。

该方法通过将方程的解表示为双曲函数的展开形式,利用双曲函数的性质,得到方程的通解。

例如,在求解一维波动方程时,可以将解表示为双曲正弦函数的展开形式,再利用初始条件和边界条件求解。

3.有限差分法有限差分法是一种数值求解偏微分方程的方法。

该方法将连续的空间离散化为有限个离散点,将偏微分方程转化为差分方程,再利用迭代或递推的方式求解。

有限差分法在求解双曲型偏微分方程时具有简单、直观、易于编程等优点。

4.变分法变分法是一种通过寻找能量泛函的极值来求解偏微分方程的方法。

该方法将偏微分方程转化为变分问题,利用变分的性质和极值条件,得到方程的近似解。

变分法在求解双曲型偏微分方程时可以获得精确的数值解。

三、双曲型偏微分方程的应用1.波动问题双曲型偏微分方程在波动问题中有着广泛的应用。

例如,在地震波传播、声波传播、电磁波传播等问题中,都可以用双曲型偏微分方程来描述。

通过求解双曲型偏微分方程,可以得到波的传播速度、传播方向、振幅等特征。

2.流体动力学问题双曲型偏微分方程在流体动力学问题中也有重要应用。

例如,在空气动力学、水动力学等问题中,可以用双曲型偏微分方程来描述流体的运动规律。

非线性偏微分方程数值解法

非线性偏微分方程数值解法

非线性偏微分方程数值解法非线性偏微分方程(Nonlinear Partial Differential Equations, NPDEs)是研究物理、工程和应用数学等领域中的重要问题之一。

与线性偏微分方程不同,非线性偏微分方程的解不仅依赖于未知函数本身,还依赖于未知函数的导数、高阶导数和其他非线性项。

因此,求解非线性偏微分方程是一项困难而具有挑战性的任务。

为了解决这个问题,数学家们提出了多种数值方法和技术。

一种常用的求解非线性偏微分方程的数值方法是有限差分法(Finite Difference Method, FDM)。

有限差分法将求解区域离散化成网格,然后使用数值逼近来近似未知函数和导数。

通过将偏微分方程中的导数用离散化的差分近似表示,可以将原始的非线性偏微分方程转化为一组非线性代数方程。

然后,可以使用迭代方法(如牛顿法)求解这组方程,得到非线性偏微分方程的数值解。

除了有限差分法,其他常用的数值方法包括有限元法(Finite Element Method, FEM)、有限体积法(Finite Volume Method, FVM)和谱方法(Spectral Methods)等。

这些方法在不同的问题和领域中有着广泛的应用。

例如,有限元法在结构力学、流体力学和电磁学等领域中被广泛使用;有限体积法在计算流体动力学和多相流等问题中得到广泛应用;谱方法在流体力学、量子力学和声学等领域中得到广泛应用。

尽管非线性偏微分方程数值解法在实际应用中具有重要的地位,但由于非线性偏微分方程的复杂性,求解过程中常常会遇到一些困难。

其中之一是收敛性问题。

由于非线性偏微分方程的非线性项,往往导致数值方法的迭代过程不收敛或收敛速度很慢。

为了解决这个问题,可以采用加速技术(如牛顿—高斯—赛德尔方法)、网格重构和网格自适应等方法来改善收敛性。

另外,稳定性问题也是非线性偏微分方程数值解法中需要考虑的重要问题。

由于数值方法的离散化误差和时间步长的选择等因素,计算结果可能会产生不稳定性,例如数值震荡和破坏性的解。

非线性偏微分方程

非线性偏微分方程

非线性偏微分方程及其几种解法综述姓名:柏宝红学号:BY1004120目录1、绪论 (3)1.1背景 (3)1.2 现状 (7)2、非线性偏微分方程的几种解法 (10)2.1逆算符法 (10)2.2 齐次平衡法 (11)2.3 Jacobi椭圆函数方法 (12)2.4 辅助方程方法 (14)2.5 F-展开法 (15)2.6 双曲正切函数展开法 (17)1、绪论以应用为目的,或以物理、力学等其他学科问题为背景的微分方程的研究,不仅是传统应用数学中一个最主要的内容,也是当代数学的一个重要组成部分.它是数学理论与实际应用之间的一座重要桥梁,研究工作一直十分活跃,研究领域日益扩大。

目前微分方程研究的主体是非线性微分方程,特别是非线性偏微分方程(NLPDE).很多意义重大的自然科学和工程技术问题都可归结为非线性偏微分方程的研究.现实生活的许多领域内数学模型都可以用NLPDE来描述,很多重要的物理、力学等学科的基本方程本身就是NLPDE,另外,随着研究的深入,有些原先可用线性微分方程近似处理的问题,也必须考虑非线性的影响,所以对NLPDE的研究,特别是NLPDE求解精确解的研究工作就显示出了很重要的理论和应用价值,但是数学研究的结果,在目前还未能提供一种普遍有效的求精确解的方法.20世纪50年代以来,人们对非线性现象的研究中提出了“孤子”的概念,进而使得对NLPDE求解的研究成为非线性科学中的热点。

下面介绍一下孤立子理论的研究背景、研究现状。

1.1背景孤立子理论己经成为应用数学和数学物理的一个重要组成部分,在流体力学,等离子物理,经典场论,量子论等领域有着广泛的应用。

随着近代物理学和数学的发展,早在1834年由英国科学家Russell发现的孤立波现象近二十多年来引起了人们的极大关注,对这一现象的兴趣与日俱增.这是因为一方面孤立子具有粒子和波的许多性能,在自然界中有一定的普遍性,利用孤立子理论也成功地解释了许多物理上长期用经典理论未能解答的现象;另一方面,随着孤立子物理问题的深入研究,孤立子的数学理论也应运而生,并已初步形成比较完善的理论体系。

一种非光滑函数的二阶梯度微分方程求解算法

一种非光滑函数的二阶梯度微分方程求解算法

样本,从而更好地对微分交叉和变异算子进行采集计算⑺.在计算过程中易出现交叉算子部分位元交换现
象,需要进行替换,以此求解非光滑函数二阶梯度微分方程的最终结果.为避免传统的求解方法中常见的惯
性流变量问题,结合特征变量与线性加尔金法对求导结果进行配点比对 ,以提高计算精度.在二阶梯度微分
方程中,若收敛性变量拟稳态为狑犻,非光滑性动态信息特征数值为G”,梯度惯性流动近似比为T”.利用 非光滑函数的惯量积分进行奇异性数值的建模,为提高算法有效性,对微分方程的非光滑性特征进行约束.
性或仿射状态,因此需要进一步对方程求解方法进行条件附加,以实现对二阶梯度微分方程的有效求解.
1.3二阶梯度微分方程求解的实现 在二阶梯度微分方程的可行域中,结合非光滑函数算法进行目标函数值的规范计算,提高非光滑函数的
适用性.在初始解条件不变的情况下,对二阶梯度微分方程特征的联合性特征进行连接,并提供相应的交换
傅立叶变换积分,以此推导出一维数学物理方程的定解,并将其转化为常规微分方程,以此进一步对二阶梯
度微分定解进行推导.考虑到微分方程的非光滑性特征,在求解的过程中需要对导数的二阶梯度初始条件进
行反演.由于当前采用的经典方程在求解过程中,求解方法大多采用近似值模式进行定解的筛选,因此定解 求导结果容易出现差异,因此需要进一步进行优化,基于一阶偏微分方程进行二阶梯度状态的求导,若一阶
〔摘要〕为了更好地解决复杂非线性多目标模型求解问题,提出一种非光滑函数的二阶梯度 微分方程求解算法.结合非光滑函数针对二阶梯度微分方程中的 凸函数性质进行分析和演化,规范
J 凸 函数的一阶和二阶性质定义,8而 求解常微分方程和偏微分方 .进一步根据非光滑函数的基本
原理,对非光滑函数导数进行求解,并对非光滑函数的二阶梯度微分方程的误差数值进行检测和修 正,保证二阶梯度微分方程求解算法的有效性同时提高算法的防滑性能,最后通过对比实验证实了 非光滑函数的二阶梯度微分方程求解算法在实际应用过程中的可行性.

微分求积法英文

微分求积法英文

微分求积法英文(中英文实用版)Title: The Method of Differential QuadratureThe technique of differential quadrature, commonly abbreviated as DQ, represents a numerical approach for solving partial and ordinary differential equations. It has garnered significant attention due to its simplicity and effectiveness in various fields, including engineering, physics, and applied mathematics. This method is essentially based on the expansion of a function in terms of a set of base functions, which allows the transformation of differential equations into algebraic ones, thus simplifying the computational process.标题:微分求积法微分求积法,通常简称为DQ,是一种用于求解偏微分方程和常微分方程的数值方法。

由于其简洁和有效性,在工程学、物理学和应用数学等领域备受关注。

该方法本质上基于一组基函数展开函数,将微分方程转化为代数方程,从而简化计算过程。

In practice, the DQ method utilizes a series of nodal points where the function is to be approximated. By employing a suitable set of weighting functions, it is possible to represent derivatives of the function at these points in terms of the function values themselves. This leads to a linear system of equations that can be readily solved to obtain the unknown function values, providing an approximate solution to the originaldifferential equation.在实际应用中,微分求积法采用一系列节点,在这些节点上对函数进行近似。

偏微分方程数值算法综述及应用案例分析

偏微分方程数值算法综述及应用案例分析

偏微分方程数值算法综述及应用案例分析偏微分方程(Partial Differential Equation,简称PDE)是数学和工程学科领域中经常用到的基础概念。

偏微分方程的求解对于许多领域的研究和实践具有重要的作用,例如材料科学、地球物理学、计算机科学和机械工程学等。

然而,由于偏微分方程的求解难度较大,传统的解析方法无法处理更加复杂的情况。

为了解决这个问题,人们发展出了一些数值算法,使得偏微分方程的数值求解可以得以实现。

本文主要介绍偏微分方程数值算法的综述和应用案例分析。

一、偏微分方程数值算法综述偏微分方程的数值求解方法可以分为有限差分法、有限元法和谱方法等。

1. 有限差分法有限差分法是一种比较常见的偏微分方程数值求解方法。

其基本思想是用有限差分代替微分,将偏微分方程化为差分方程,并通过迭代求解差分方程得到数值解。

有限差分法的优点是实现简单,易于理解,缺点是精度较低,适用范围有限。

2. 有限元法有限元法是一种更为精确的偏微分方程数值求解方法。

在有限元法中,原问题被抽象成一组离散化的小问题,每一个小问题都在一个有限元形状中求解。

通过求解多个小问题的结果来近似求解原问题。

有限元法的优点是精度较高,适用范围广泛,缺点是计算量较大,实现难度也较大。

3. 谱方法谱方法是一种通过函数级数展开求解偏微分方程的方法。

谱方法基于傅里叶级数展开,将解表示为一组基函数的线性组合。

通过确定系数来求解偏微分方程,谱方法的优点是精度高,实现简单,缺点是需要求解傅里叶系数。

二、偏微分方程数值算法的应用案例分析偏微分方程的数值算法在科学计算和工程应用中有着广泛的应用。

本文简要介绍一些偏微分方程数值算法应用案例。

1. 热传导方程的数值求解偏微分方程中的热传导方程是一类广泛应用的模型。

通过对热传导方程的数值求解可以实现对一些热传导问题的模拟和实验研究。

其中,使用有限差分法可以求解热传导方程,并可以得到热传导的温度分布。

2. 构造三维曲面的谱方法谱方法在计算机辅助设计、建模和制造等领域中应用广泛。

非线性偏微分方程 偏微分方程数值方法

非线性偏微分方程 偏微分方程数值方法

非线性偏微分方程偏微分方程数值方法非线性偏微分方程偏微分方程数值方法非线性偏微分方程定义:各阶微分项有次数高于一的,该微分方程即为非线性微分方程(一)主要研究内容非线性偏微分方程是现代数学的一个重要分支,无论在理论中还是在实际应用中,非线性偏微分方程均被用来描述力学、控制过程、生态与经济系统、化工循环系统及流行病学等领域的问题。

利用非线性偏微分方程描述上述问题充分考虑到空间、时间、时滞的影响,因而更能准确的反映实际。

本方向主要研究非线性偏微分方程、H-半变分不等式、最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用。

1.非线性偏微分方程的研究:我们主要研究偏微分方程解的存在唯一性(和多解性)及稳定性;偏微分方程的初值问题、初边值问题的整体解(包括周期解和概周期解)的存在性及渐近性;平衡解的存在性,尤其是当问题依赖于某些参数时平衡解的分叉结构,以及平衡解的稳定性问题;非线性方程的数值解。

2.H-半变分不等式的研究:建立具有极大单调算子扰动的多值(S)型和伪单调型映象的广义度理论,广义不动点指标理论和具有非凸、不可微泛函的非线性发展型H-半变分不等式理论,由此来研究含间断项的非线性偏微分方程。

3.最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用:主要研究与电力生产有关的控制系统的理论和应用。

首先提出了对Banach空间中抽象非线性发展方程所描述的最优控制系统的研究。

引进非光滑分析,研究最优控制系统的微分方程,利用变分不等式理论研究多值问题、数值计算等,所获理论成果应用于电力系统的许多最优控制问题(如:电力系统励磁调节器传递函数的辨识、牛顿最优潮流的数学模型等)。

(二)研究方向的特色1.变分不等式理论与能量泛函的凸性密切相关,由于现代科学技术的需要,特别是研究自由边界和固体力学问题的需要,传统的方法往往都无法解决这类问题,人们对H-半变分不等式进行研究,研究涉及现代分析及应用、偏微分方程以及科学计算等众多领域中亟待解决和发展的重要课题。

求解偏微分方程的几种特殊方法

求解偏微分方程的几种特殊方法

求解偏微分方程的几种特殊方法程哲 PB06001070(中国科学技术大学数学系, 合肥, 230026)摘要:经过一个学期偏微分方程课程的学习,我们掌握了几种求解初等拟(半)线性方程,特别是三种典型方程的方法,如特征曲线法、反射法、降维法、分离变量法、特征函数展开法、求解非齐次方程的Duhamel 原理等。

此外,我们通过学习还掌握了求解波动方程的D'Alembert 公式,求解高维波动方程的Kirchhoff 公式和Poisson 公式,求解位势方程的Green 公式等等。

这些经典方法的综合运用可以求解很多初等偏微分方程,故而是基本而重要的。

本文还将总结作者了解的几种求解偏微分方程的特殊方法,它们是:级数法,Laplace 变换法,Fourier 变换法。

关键词:偏微分方程 级数法Laplace 变换 Fourier 变换1. 级数法求解偏微分方程1.1 波动方程Cauchy 问题的级数解法1.1.1 问题引入我们以三维波动方程的初值问题(P)为例:2()0,(1)()(,,,0)(,,),(,,,0)(,,)tt xx yy zz t u a u u u P u x y z x y z u x y z x y z ⎧−++=⎪⎨=Φ=Ψ⎪⎩ 由叠加原理易知问题(P)可分解为两个问题的叠加:2()0,()(,,,0)0,(,,,0)(,,)tt xx yy zz t u a u u u I u x y z u x y z x y z ⎧−++=⎪⎨==Ψ⎪⎩ 2()0,()(,,,0)(,,),(,,,0)0tt xx yy zz t u a u u u II u x y z x y z u x y z ⎧−++=⎪⎨=Φ=⎪⎩首先,受一维波动方程的D'Alembert 公式启发,我们可以假设问题()I 有如下形式的解:221(,,,)(,,)(2)4at w x y z t t dS a t ξηζπ=⋅Ψ∑∫∫其中球面22222:()()()atx y z a t ξηξ−+−+−=∑。

非线性偏微分方程数值解法

非线性偏微分方程数值解法

非线性偏微分方程数值解法非线性偏微分方程数值解法是现代数学中一个重要的研究领域,涵盖了广泛的应用领域,如流体力学、材料科学、地球科学等。

非线性偏微分方程具有复杂的数学性质,解析解往往难以获得,因此需要借助数值方法来求解。

本文将介绍几种常见的非线性偏微分方程数值解法,并分析其特点和适用范围。

有限差分法是求解非线性偏微分方程的常见数值方法之一。

该方法将偏微分方程中的微分算子用差分近似代替,将空间域和时间域划分为离散网格,通过迭代计算网格点上的函数值来逼近方程的解。

有限差分法简单易实现,适用于各种类型的非线性偏微分方程,如抛物型方程、椭圆型方程和双曲型方程。

然而,有限差分法的稳定性和精度受到网格剖分的影响,需要 carefully 选择合适的参数以获得准确的数值解。

有限元法是另一种常见的非线性偏微分方程数值解法。

该方法将求解区域划分为有限个单元,通过建立元素之间的连接关系,将原始方程转化为局部形式,再通过装配求解整体方程。

有限元法具有较高的精度和灵活性,适用于具有复杂边界条件和几何结构的问题。

然而,有限元法需要构建有效的网格剖分和选取合适的形函数,求解过程相对繁琐,需要较高的数值计算能力。

另外,谱方法也是一种常用的非线性偏微分方程数值解法。

谱方法利用谱逼近理论,将方程的解表示为一组基函数的线性组合,通过调整基函数的系数来逼近真实解。

谱方法在处理高度非线性和奇异问题时具有优势,能够提供高精度的数值解。

然而,谱方法对问题的光滑度和周期性要求较高,对基函数的选取也较为敏感。

总的来说,非线性偏微分方程数值解法包括有限差分法、有限元法和谱方法等多种方法,每种方法都有其适用的范围和特点。

在实际应用中,需要根据问题的具体特点和求解要求选择合适的数值方法,并结合数值分析和实验验证来确保数值解的准确性和可靠性。

希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解非线性偏微分方程数值解法的基本原理和应用方法。

非线性偏微分方程

非线性偏微分方程

非线性偏微分方程及其几种解法综述姓名:柏宝红学号:BY目录1、绪论.......................................................................................... 错误!未定义书签。

1.1背景................................................................................... 错误!未定义书签。

1.2 现状.................................................................................. 错误!未定义书签。

2、非线性偏微分方程的几种解法.............................................. 错误!未定义书签。

2.1逆算符法........................................................................... 错误!未定义书签。

2.2 齐次平衡法...................................................................... 错误!未定义书签。

2.3 Jacobi椭圆函数方法 ....................................................... 错误!未定义书签。

2.4 辅助方程方法.................................................................. 错误!未定义书签。

2.5 F-展开法........................................................................... 错误!未定义书签。

数值计算中的偏微分方程解法

数值计算中的偏微分方程解法

数值计算中的偏微分方程解法偏微分方程在科学、工程和金融等领域都有广泛的应用。

在现实生活中,许多问题都涉及到偏微分方程的解法,比如天气预报、机器学习和金融衍生品定价等。

然而,解析解并不总是可行的,因此需要数值计算方法来解决这些问题。

在本文中,我们将探讨数值计算中的偏微分方程解法。

一、有限差分法有限差分法是偏微分方程数值解法中最基本的方法之一。

该方法通过将偏微分方程中的导数用差分近似公式表示出来,然后建立一个离散的空间和时间网格。

在网格上求解方程,得到数值解。

例如,考虑一个二维热传导方程:$$ \frac{\partial u}{\partial t}= \alpha \left( \frac{\partial ^2u}{\partial x^2} +\frac{\partial ^2 u}{\partial y^2} \right) $$其中,$u(x,y,t)$是温度分布,$\alpha$是热传导系数。

我们可以将该方程在空间上进行离散化,用差分近似公式表示出导数。

以二阶中心差分为例,有:$$ \frac{\partial ^2 u}{\partial x^2} \approx \frac{u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j}}{\Delta x^2} $$$$ \frac{\partial ^2 u}{\partial y^2} \approx \frac{u_{i,j+1}-2u_{i,j}+u_{i,j-1}}{\Delta y^2} $$其中,$u_{i,j}$表示网格点$(i,j)$处的温度。

同样地,时间上也进行离散化,用前向差分公式表示导数,即:$$ \frac{\partial u}{\partial t} \approx \frac{u_{i,j}^{n+1}-u_{i,j}^n}{\Delta t} $$将上述离散化的结果代入方程中,可以得到:$$ \frac{u_{i,j}^{n+1}-u_{i,j}^n}{\Delta t}= \alpha\left( \frac{u_{i+1,j}^n-2u_{i,j}^n+u_{i-1,j}^n}{\Delta x^2}+\frac{u_{i,j+1}^n-2u_{i,j}^n+u_{i,j-1}^n}{\Delta y^2} \right) $$整理得到:$$ u_{i,j}^{n+1}= u_{i,j}^n+ \frac{\alpha \Delta t}{\Delta x^2} (u_{i+1,j}^n-2u_{i,j}^n+u_{i-1,j}^n)+ \frac{\alpha \Delta t}{\Delta y^2} (u_{i,j+1}^n-2u_{i,j}^n+u_{i,j-1}^n) $$这样,我们就可以用迭代法求解上述方程,得到网格上的温度分布。

用微分求积法分析轴向加速粘弹性梁的非线性动力学行为

用微分求积法分析轴向加速粘弹性梁的非线性动力学行为

模拟一对转动轮上的带 时, 轮子转动时的扰动, 会
国家 自 然科学基金重大项 目资助( 1 1 2 9 0 1 5 2 ) 和国家 自然科学 荩金 ( 1 0 7 3 2 0 2 0 , 1 1 0 7 2 0 0 8 ) 资助项 目
十通讯作者 E - m a i l : s a n d y z h a n g 0 @y a h o o . c o n r
DO / : 1 0. 6 0 5 2 /1 6 7 2- 6 55 3- 201 3- 00 7
引 言
轴 向移动粘弹性梁可 以作为多种工程装 置的 力学模型 , 比如动力传送带 、 磁带 、 带锯 、 空中缆车
时 间历 程 的非线性 动 力学性 质分 析 的还很 少 . 本 文
利用微 分求 积法 对 陈丽 华 等 人 建立 的轴 向加 速 粘弹性 梁 的横 向振动 的控制 方程 进行 了数 值 求解 ,

程有精确解析解 , 而大多数的偏微分方程是不能得
到精 确解 析解 的 , 尤 其 是非 线 性 的 . 为 了实 际 的 需
7 ( 2 u , , . + ( 1 )
要, 需寻求近似 的方法. 很多学者 , 比如 R a v i d r a 和
Z hu¨

边 界条件 为 :
第 1期
王冬 梅等 : 用微分求 积法 分析轴 向加速粘弹性梁 的非线性 动力 学行 为
4 3
引起带 轴 向移 动速 度 的扰 动.
( i=2, …, N 一1 )
( 6 )
2 微 分 求 积 法 的应 用
微分求积法 的基本原理是将 函数在求解 区域 内的每个 网格点处 的导数值用域 内全部 网格点上

辅助函数法求解非线性偏微分方程精确解

辅助函数法求解非线性偏微分方程精确解

辅助函数法求解非线性偏微分方程精确解杨健;赖晓霞【摘要】在数学和物理学领域,将含有非线性项的偏微分方程称为非线性偏微分方程.非线性偏微分方程用于描述物理学中许多不同的物理模型,范围涉及从引力到流体动力学的众多领域,还在数学中用于验证庞加莱猜想和卡拉比猜想.在求解非线性偏微分方程的过程中,几乎没有通用的求解方法能够应用于所有的方程.通常,可依据模型方程的数学物理背景来先验地假设非线性偏微分方程解的形式,并根据解的特点给出辅助方程.非线性偏微分方程可通过行波变换转化为常微分方程,再借助辅助方程来求解常微分方程.为此,借助行波变换及辅助方程的求解思路对BBM方程和Burgers方程进行了研究,并获得了其双曲正切函数及三角函数形式的精确解.研究结果表明,所采用的方法可广泛应用于若干在数学物理中有典型应用背景的非线性偏微分方程的精确解求解中.%In mathematics and physics,a nonlinear partial differential equation is a partial differential equation with nonlinear terms,which can describe many different physical models ranging from gravitation to fluid dynamics,and have been adopted in mathematics to solve problems such as the Poincaré conjecture and the Calabi conjecture. There are almost no general solutions that can be applied for all equa-tions. Nonlinear partial differential equation usually originates from mathematical and physical fields,such that the ansatz of the solutions has been given and an auxiliary function has been provided according to its mathematical and physical features. They can be transmitted to an ordinary differential equations via a traveling wave transformation. Through introduction of the auxiliary function into the ordinary dif-ferential equation a set of nonlinear algebra equations is acquired,which can supply solutions original partial differential equation in sol-ving process. Therefore,BBM equation and Burgers equation can be solved with the auxiliary function. The exact solutions include tan-gent function and trigonometric functions. The research shows that the proposed auxiliary function method can be applied to solve some other nonlinear partial differential equations with mathematical and physical background.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)011【总页数】5页(P196-200)【关键词】非线性偏微分方程;辅助函数法;BBM方程;Burgers方程;精确解【作者】杨健;赖晓霞【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安 710119;陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安 710119【正文语种】中文【中图分类】TP39非线性方程广泛应用于物理学和应用数学的许多分支,尤其在流体力学、固态物理学、等离子物理和非线性光学等。

利用微分算子巧解一类常系数非齐次线性微分方程的特解

利用微分算子巧解一类常系数非齐次线性微分方程的特解

利用微分算子巧解一类常系数非齐次线性微分方程的特解齐新社!王利娟!$西安通信学院!西安!#$"$"*%摘!要!给出了利用微分算子求解C ’Q (G +B -J ’-!C ’Q (G +J C G ’-!’B ’"’%(&"型微分方程特解的一个普遍适用的简便方法!得到了更一般的结论"关键词!微分算子&特解中图分类号!8$#)K $+文献标识码)<常系数非齐次线性微分方程特解的求法有许多种!针对不同的方程!各种方法的难易程度也有所不同"利用微分算子求解常系数非齐次线性微分方程的特解是一种有效的手段!具有重要的地位!如果能够熟练掌握#灵活应用!会起到事半功倍的效果"解题时以下两个公式会经常用到)’$($B ’Q %(B -J ’-+$B ’"’%(!’B ’"’%(&"("’%($B ’Q %(J C G ’-+$B ’"’%(J C G ’-!’B ’"’%(&"("王柔怀和伍卓群所著的*常微分方程讲义+中指出!微分算子多项式B ’Q (必须是关于Q %的多项式’即B ’Q %((时才可以应用!例如例$+求’Q %"$(G+J C G -H B -J %-的一个特解"解!G+$Q %"$’J C G -H B -J %-(+$Q %"$J C G -H $Q %"$B -J %-+"$%J C G -"$)B -J %-"但微分算子多项式B ’Q (是关于Q %的多项式的情形很少!更普遍的是B ’Q (是关于Q 的多项式!此时公式就不能直接运用!本文旨在将上面的公式加以推广!得到了更一般的有意义的结果"以教材中的一道例题来进行说明"例%+求’Q %"!QH %(G+B -J %-的一个特解"原教材中给出了如下的解法"解法$)!由于Q %"!QH %不是Q %的多项式!因此不能直接利用公式’$("考虑辅助方程’Q %"!QH %(G+E 5%-其一特解为)G+$Q %"!QH %E 5%-+E 5%-$’%5(%"!’%5(H %+E 5%-$"%"*5+E 5%-"%H *5&"+$%"’"$H !5(’B -J %-H5J C G %-(+"$%"B -J %-"!%"J C G %-H5!%"B -J %-"$%"J C G %()-"该式的实部"$%"’B -J %-H !J C G %-(便是原方程的一个特解!即G+"$%"’B -J %-H !J C G %-(便是原方程的一个特解!即G+"$%"’B -J %-H !J C G %-("#!,-./(!0-/!++++++++++++++++高等数学研究;>?/!%"")++++++++++++12345615078996:6;<2=6;<2571万方数据整个解题过程相当繁琐!下面从微分算子Q 的性质入手寻找更简便的方法"由于/Q %8H(’Q (0B -J ’-+/’"$(8’%8H(’Q(0B -J ’-所以$Q %8H(’Q (B -J ’-+$’"$(8’%8H(’Q (B -J ’-!其中(’Q (不是关于Q %的多项式!根据这一点我们可以简化微分算子多项式B ’Q (中的高次算子项!同理可得$Q %8H(’Q (J C G ’-+$’"$(8’%8H(’Q (J C G ’-"而对于Q %8H $这样的算子!同样也可以得到)$Q %8H $H(’Q (B -J ’-+$Q Q %8H(’Q (B -J ’-+$’"$(8’%8QH(’Q (B -J ’-"$Q %8H $H(’Q (JC G ’-+$Q Q %8H(’Q (J C G ’-+$’"$(8’%8QH(’Q (J C G ’-"反复运用上面这几组公式就可以将微分算子Q 的次数降为一次!再利用平方差公式将算子Q的次数升为二次’Q %(后!直接利用公式’$(和’%(即可求解"下面利用此法求解例%"解法%+G+$Q %"!QH %B -J %-+$"&"!QH %B -J %-+"$!QH %B -J %-+"!Q"%’!QH %(’!Q"%(B -J %-+"!Q"%’’Q %"&(B -J %-+’!Q"%(B -J %-&"+B -J %-H !JC G %-%""例!+求’Q )"Q &H %Q !HQ %"!QH %(G+J C G %-的一个特解"解!G+$Q )"Q &H %Q !HQ %"!QH %J C G %-+$Q Q &"Q &H %Q Q %HQ %"!QH %J C G %-+$$*Q"$*"(Q"&"!QH %J C G %-+$)Q"$(J C G %-+)QH $(’)Q"$((’)QH $((J C G %-+)QH $(’%)Q %"!%&(J C G %-+"’)QH $((J C G %-&%&+)B -J %-H ’J C G %-%$%"小结#综上所述!当微分算子多项式B ’Q (不是关于Q %的多项式时!我们可以利用上面的公式将算子多项式B ’Q (的次数降为Q 的一次!然后再根据平方差公式将算子Q 的次数升为二次!再次利用上面的公式即可简便地求出此类微分方程的一个特解!方法简单可行"参考文献/$0!王柔怀#伍卓群$常微分方程讲义/;0$北京)人民教育出版社!$’#("""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""’上接$#页(!!十二月份!数学大师陈省身先生逝世!巧合的是本期摘登了*陈省身传+的一节!建议!期刊以后适当地登载一些有关的纪念文章!寄托哀思"另外!陈先生所题刊名建议长期保留"南京航空航天大学倪勤教授%"")年!月$(日就本刊%""&年第)期评论指出)读了这一期特刊!使我对*高等数学研究+这一刊物有了很深的了解!我感到!这一刊物对热心数学教育的老师是非常有益的!我将非常乐意向我的同事推荐这本刊物"(!++高等数学研究+++++++++++++++%"")年)月万方数据利用微分算子巧解一类常系数非齐次线性微分方程的特解作者:齐新社, 王利娟作者单位:西安通信学院,西安,710106刊名:高等数学研究英文刊名:STUDIES IN COLLEGE MATHEMATICS年,卷(期):2005,8(3)被引用次数:1次1.王柔怀.伍卓群常微分方程讲义 19781.期刊论文李绍刚.徐安农.LI Shao-gang.XU An-nong二阶常系数线性微分方程特解的微分算子法-桂林电子科技大学学报2008,28(4)微分算子法是求解常系数非齐次线性微分方程特解的有效方法,基于算子多项式的理论,针对二阶常系数线性微分方程,论文给出了非线性项为指数函数、三角函数、幂函数及其混合函数的微分算子特解公式,实例表明特解公式在解题中具有可应用性、有效性和简捷性.2.期刊论文王欣欣.郑秉文用微分算子求常微分方程特解的注记-吉林师范大学学报(自然科学版) 2003,24(3)本文给出常系数线性微分方程最简特解的定义,论证了常系数线性微分方程最简特解的形式,同时给出了用微分算子求常系数线性微分方程最简特解的方法.3.期刊论文周展宏求常系数线性非齐次微分方程特解的微分算子级数法-高等数学研究2004,7(3)介绍一种简单、快速的求常系数线性非齐次微分方程特解的方法--微分算子级数法.并介绍其原理、公式和实例.4.期刊论文陈华喜.CHEN Hua-xi高阶常系数线性非齐次微分方程几种解法-河南城建学院学报2010,19(5)关于高阶常系数非齐次线性微分方程特解的求法,国内的<常微分方程>教材大多采用待定系数法进行求解,当方程的阶数较高时此方法较为繁琐.文章除了介绍高阶方程的待定系数法外,还介绍了常数变易法、拉普拉斯变换法、微分算子法,分析了各种解法的优缺点及适合的方程类型.5.期刊论文柯红路.谢和熙.Ke Honglu.Xie Hexi线性微分方程的微分算子级数解法-应用数学和力学1999,20(8)介绍了微分算子级数法及其求解线性常微分方程通解、特解的原理、方法和实例.这个方法和其它解法的差别,在于不借助其它学科知识的启示,直接通过方程中微分算子的运算求出方程的特解或通解.6.期刊论文陈新明.杨逢建用逆微分算子法求n阶常系数线性一般非齐次微分方程特解公式-数学的实践与认识2004,34(3)本文利用逆微分算子及其线性性质,给出了求n阶常系数线性一般非齐次项微分方程特解公式。

偏微分方程算法

偏微分方程算法

偏微分方程算法偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDE)是一类数学模型,广泛应用于天文学、物理学、工程学和金融学等领域。

它们描述的是一个变量的空间分布和时间演化,如流体的流动、电磁场的变化等。

因此,PDE算法是掌握这些领域前沿技术的必备知识。

PDE算法主要有三类:有限差分法、有限元法和谱方法。

它们的共同目的是为给定的PDE求解一个数学函数,该函数在空间和时间变量上满足PDE。

下面我们将逐一介绍这三种算法。

1. 有限差分法有限差分法(Finite Difference Method,简称FDM)是一种直接、有效的PDE求解方法。

它的基本思路是将连续的函数离散化为点集,然后用差分代替微分,通过计算这些点的值来逼近真实函数。

FDM的优点是简便易学、速度快,而且对于简单的PDE,求解精度也很高。

以二维Poisson方程为例,公式如下:∇2u = f其中u是待求的二元函数,∇2表示Laplace算子的二阶导数,f 是已知函数。

用有限差分法将其离散化,可以得到如下公式:u[i,j] = ( u[i+1,j] + u[i-1,j] + u[i,j+1] + u[i,j-1] - h2f[i,j] ) / 4其中h是网格步长,用于将求解域离散化成平面网格。

将上式写成矩阵形式,得到一个线性方程组Ax = b。

这个方程组可以用高斯消元法或迭代方法来求解。

2. 有限元法有限元法(Finite Element Method,简称FEM)是一种更广泛适用的PDE数值求解方法。

与FDM相比,它对于复杂的几何形状和边界条件的处理更灵活。

FEM的基本思路是将求解域划分为多个有限元,每个元内的函数与近似PDE解之间存在线性关系。

因此,求解过程就转化成了一个巨大的线性方程组。

以一维泊松方程为例,公式如下:-u'' = f, u(0) = 0, u(1) = 0其中u是待求函数,f是已知函数。

非线性偏微分方程解法研究

非线性偏微分方程解法研究

非线性偏微分方程解法研究非线性偏微分方程是一类普遍存在于自然科学、工程科学以及数学领域的重要数学模型。

由于其具有高度的复杂性和非可积性,非线性偏微分方程的研究一直是数学界和科学界的热点。

为了解决这类方程的求解问题,人们发展出了多种方法,其中常用的有数值方法和解析方法。

数值方法是通过将连续的偏微分方程模型离散化,转化为离散的代数方程系统,利用数值计算技术求解得到定量的近似解。

这类方法的优点在于其实现较为简单,计算能力强,可以求解各种形式的偏微分方程,并且在实际应用中往往能够取得令人满意的结果。

目前常见的数值方法有有限差分法、有限体积法、有限元法、谱方法等。

有限差分法是一种基于差商理论的数值解法,将连续的偏微分方程转化为差分方程,然后通过数值计算得到数值解。

有限差分法的求解过程分为两个步骤:建立离散方程和计算数值解。

离散方程的建立是通过将原方程进行差分而获得的,常见的差分格式有前向差分、后向差分和中心差分等。

求解数值解则需要解一个线性代数方程组,一般采用的是迭代法和直接法两种方法。

有限体积法则是一种将偏微分方程通过求解一些散度形式的积分方程而得到数值解的方法。

有限体积法将偏微分方程中的积分式子分解成各区域内平均量和区域间的通量表达式,从而得到离散的代数方程组。

这种方法最大的优点是可以保证物理量守恒,可以有效地处理非线性偏微分方程,适用范围广。

有限元法则是一种通过将求解区域分解为若干小区域,在每个小区域上近似求解偏微分方程的数值解法。

有限元法的基本思想是使用分段多项式函数构造一个逼近偏微分方程所涉及的函数空间,并在小区域内进行积分求解。

有限元法具有自适应性和灵活性,能够处理各种形式的偏微分方程,但需要较多的数值方法和分析技能。

谱方法是一种利用基函数展开式将解近似表示为级数形式,然后通过去掉高阶项保留足够级数项得到数值解的方法。

由于谱函数具有良好的逼近性和收敛性,已经成为非线性偏微分方程求解方法中的一种重要技术。

微积分的基本介绍

微积分的基本介绍

微积分的基本介绍微积分学基本定理指出,求不定积分与求导函数互为逆运算[把上下限代入不定积分即得到积分值,而微分则是导数值与自变量增量的乘积],这也是两种理论被统一成微积分学的原因。

我们可以以两者中任意一者为起点来讨论微积分学,但是在教学中,微分学一般会先被引入。

微积分学是微分学和积分学的总称。

它是一种数学思想,‘无限细分’就是微分,‘无限求和’就是积分。

十七世纪后半叶,牛顿和莱布尼茨完成了许多数学家都参加过准备的工作,分别独立地建立了微积分学。

他们建立微积分的出发点是直观的无穷小量,但是理论基础是不牢固的。

因为“无限”的概念是无法用已经拥有的代数公式进行演算,所以,直到十九世纪,柯西和维尔斯特拉斯建立了极限理论,康托尔等建立了严格的实数理论,这门学科才得以严密化。

学习微积分学,首要的一步就是要理解到,“极限”引入的必要性:因为,代数是人们已经熟悉的概念,但是,代数无法处理“无限”的概念。

所以,必须要利用代数处理代表无限的量,这时就精心构造了“极限”的概念。

在“极限”的定义中,我们可以知道,这个概念绕过了用一个数除以0的麻烦,相反引入了一个过程任意小量。

就是说,除的数不是零,所以有意义,同时,这个小量可以取任意小,只要满足在德尔塔区间,都小于该任意小量,我们就说他的极限为该数——你可以认为这是投机取巧,但是,他的实用性证明,这样的定义还算比较完善,给出了正确推论的可能性。

这个概念是成功的。

微积分是与实际应用联系着发展起来的,它在天文学、力学、化学、生物学、工程学、经济学等自然科学、社会科学及应用科学等多个分支中,有越来越广泛的应用。

特别是计算机的发明更有助于这些应用的不断发展。

客观世界的一切事物,小至粒子,大至宇宙,始终都在运动和变化着。

因此在数学中引入了变量的概念后,就有可能把运动现象用数学来加以描述了。

由于函数概念的产生和运用的加深,也由于科学技术发展的需要,一门新的数学分支就继解析几何之后产生了,这就是微积分学。

第二类两端奇异Fredholm积分方程的

第二类两端奇异Fredholm积分方程的

∑ n−1 λun (x) = f (x) + B1TP (x) + BiTσi (x) + BnTQ (x) ,
(2.14)
其中
i=2
B1 =
∫ a1 (y − a)α1 un (y) dy
a0
∫ a1
...
(y − a)αma un (y) dy
, Bi =
∫ ai li,1 (y) un (y) dy
ki (x, y) = k (x, ai−1) li,1 (y) + k (x, ai) li,2 (y) ,
(2.12)
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592
应用数学
2019
其中
li,1(y) =
ai − y ai − ai−1
a0
∫ a1
...
k (x, ai) (x − a)αma dx
,
a0
∫ a1
a0
∫ a1
C¯1
=

(x − a)α1 η1 (x) dx
a0
...
a1
(x − a)αma η1 (x) dx
... ... ···

(x − a)α1 ηmb (x) dx
a0
...
a1
(x − a)αma ηmb (x) dx
lj,γ (x) ξp (x) dx
aj−1
aj−1
[ ∑ n−1
∫ aj
p=1
aj−1
∫ aj
]
+
Bi,1
lj,γ (x) k (x, ai−1) dx + Bi,2
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i=l
i =
1, 2,..,ways of determining the coefficients uii . One method for determining these coefficients will be discussed below. Substitution of Eq. (3) into Eq. (1) yields the set of N ordinary differential equations
40
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DIFFERENTIAL QUADRATURE
41
in use have the characteristic that the solution must be calculated at a large number of points in order to obtain moderately accurate results at the points of interest. Consequently, both the computing time and storage required often prohibit the calculation. Furthermore, the mathematical techniques involved in finite difference schemesor in the Fourier transform methods, are often quite sophiscated and thus not easily learned or used. In this paper we wish to present a technique which can be applied in a large number of cases to circumvent both the above difficulties. We illustrate this technique with the solution of some partial differential equations arising in various simplified models of fluid flow and turbulence. It is not easy to provide any stability analysis becauseof the nonlinearity of the equations considered. In subsequentpapers, however, we will examine the stability of the numerical schemeapplied to various linear equations since some questions of independent interest arise. We shall also discuss a number of other types of boundary conditions and quadratures. 2. DIFFERENTIAL QUADRATURE Consider the nonlinear first-order partial differential equation Ut = g(t, x, u, u& -Go < x < co, t > 0 with initial condition 64x) = w,
1. INTRODUCTION
The numerical solution of nonlinear partial differential equations plays a prominent role in numerical weather forecasting [l], optimal control theory [2], radiative transfer [3], and many other areas of physics, engineering, and biology. In many casesall that is desired is a moderately accurate solution at a few points which can be calculated rapidly. The standard finite difference methods currently
* Supported by the National Science Foundation under Grant No. GP 29049 and the Atomic Energy Commission under Grant No. AT(4O-3), 113, Project No. 19.
Departments of Mathematics, Electrical Engineering and Medicine,
B. G. KASHEF
Department of Electrical Engineering, University of Southern California Los Angeles, California 90007
with initial conditions
40, Xi> = w4,
i=l,2
,***,N.
(5)
42
BELLMAN, KASHEF, AND CAST1
Hence, under the assumption that (3) is valid, we have succeededin reducing the task of solving Eq. (1) to the task of solving a set of ordinary differential equations with prescribed initial values. The numerical solution of such a system, Eq. (5), is a simple task for modern electronic computers using standard programs with minimal computing time and storage (in contrast to the case of partial differential equations). The additional storage neededfor the solution of a partial differential equation using the differential quadrature technique is that of storing the N x N matrix aii . Considering that in practice it turns out that relatively low order differential quadrature is all that is needed,the total amount of storage and time required on the machine is thus quite low. We also note that the number of arithmetic operations to be performed for every point is the N additions and multiplications, Eq. (3), plus the amount needed for the solution of the set of ordinary differential equations (which is, of course, method dependent).
JOURNAL
OF COMPUTATIONAL
PHYSICS
10,
40-52 (1972)
Differential Quadrature: A Technique for the Rapid Solution of Nonlinear Partial Differential Equations*
RICHARD BELLMAN
(2)
(1)
an equation arising in many mathematical models of physical processes.Let us make the assumption that the function u satisfying Eqs. (1) and (2) is sufficiently smooth to allow us to write the approximate relation Ux(tyXi) 5% $J QijU(tyXj),
AND
J. CASTI
Systems Control, Inc. Palo Alto, California 94306 Received May 13, 1971
The numerical solution of nonlinear partial differential equations plays a prominent role in numerical weather forecasting, optimal control theory, radiative transfer, and many other areas of physics, engineering, and biology. In many cases all that is desired is a moderately accurate solution at a few points which can be calculated rapidly. In this paper we wish to present a simple direct technique which can be applied in a large number of cases to circumvent the difficulties of programming complex algorithms for the computer, as well as excessive use of storage and computer time. We illustrate this technique with the solution of some partial differential equations arising in various simplified models of fluid flow and turbulence.
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