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有限差分法求解偏微分方程

有限差分法求解偏微分方程
有限差分法求解偏微分方程

变分原理与变分法

第一章 变分原理与变分法 1.1 关于变分原理与变分法(物质世界存在的基本守恒法则) 一、 大自然总是以可能最好的方式安排一切,似乎存在着各种安排原理: 昼/夜,日/月,阴/阳,静止/运动 等矛盾/统一的协调体; 对静止事物:平衡体的最小能量原理,对称/相似原理; 对运动事物:能量守恒,动量(矩)守恒,熵增原理等。 变分原理是自然界静止(相对稳定状态)事物中的一个普遍适应的数学定律,获称最小作用原理。 Examples : ① 光线最短路径传播; ② 光线入射角等于反射角,光线在反射中也是光传播最短路径(Heron ); ③ CB AC EB AE +>+ Summary : 实际上光的传播遵循最小能量原理; 在静力学中的稳定平衡本质上是势能最小的原理。 二、变分法是自然界变分原理的数学规划方法(求解约束方程系统极值的数学方 法),是计算泛函驻值的数学理论 数学上的泛函定义 定义:数学空间(集合)上的元素(定义域)与一个实数域间(值域)间 的(映射)关系 特征描述法:{ J :R x R D X ∈=→?r J )(|} Examples : ① 矩阵范数:线性算子(矩阵)空间数域 ‖A ‖1 = ∑=n i ij j a 1 max ;∑=∞=n j ij i a A 1max ;21 )(11 2 2∑∑===n j n i ij a A ② 函数的积分: 函数空间数域

D ?=?n b a n f dx x f J )( Note : 泛函的自变量是集合中的元素(定义域);值域是实数域。 Discussion : ① 判定下列那些是泛函: )(max x f f b x a <<=; x y x f ??) ,(; 3x+5y=2; ?+∞∞-=-)()()(00x f dx x f x x δ ② 试举另一泛函例子。 物理问题中的泛函举例 ① 弹性地基梁的系统势能 i. 梁的弯曲应变能: ?=∏l b dx dx w d EJ 02 22)(21 ii. 弹性地基贮存的能量: dx kw l f ?=∏0 221 iii. 外力位能: ?-=∏l l qwdx 0 iv. 系统总的势能: 00 0;})({2 2122202 1===-+=∏?dx dw w x dx qw kw dx w d EJ l 泛函的提法:有一种梁的挠度函数(与载荷无关),就会有一个对应的系 统势能。 泛函驻值提法:在满足位移边界条件的所有挠度函数中,找一个w (x ),使 系统势能泛函取最小值。 ② 最速降线问题 问题:已知空间两点A 和B ,A 高于B ,要求在两点间连接一条曲线,使 得有重物从A 沿此曲线自由下滑时,从A 到B 所需时间最短(忽略摩擦力)。 作法: i. 通过A 和B 作一垂直于水平面的平面,取坐标系如图。B 点坐标(a , b ),设曲线为y = y (x ),并已知:x = 0,y = 0;x = a ,y = b ii. 建立泛函: x

有限差分法、有限单元和有限体积法简介

有限差分法、有限单元法和有限体积法的简介 1.有限差分方法 有限差分方法(Finite Difference Method,FDM)是计算机数值模拟最早采用的方法,至今仍被广泛运用。该方法将求解域划分为差分网格,用有限个网格节点代替连续的求解域。有限差分法以Taylor级数展开等方法,把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散,从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。该方法是一种直接将微分问题变为代数问题的近似数值解法,数学概念直观,表达简单,是发展较早且比较成熟的数值方法。 对于有限差分格式,从格式的精度来划分,有一阶格式、二阶格式和高阶格式。从差分的空间形式来考虑,可分为中心格式和逆风格式。考虑时间因子的影响,差分格式还可以分为显格式、隐格式、显隐交替格式等。目前常见的差分格式,主要是上述几种形式的组合,不同的组合构成不同的差分格式。差分方法主要适用于有结构网格,网格的步长一般根据实际地形的情况和柯朗稳定条件来决定。构造差分的方法有多种形式,目前主要采用的是泰勒级数展开方法。其基本的差分表达式主要有三种形式:一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等,其中前两种格式为一阶计算精度,后两种格式为二阶计算精度。通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合,可以组合成不同的差分计算格式。 2.有限元方法 有限元方法(Finite Element Method,FEM)的基础是变分原理和加权余量法,其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元,在每个单元内,选择一些合适的节点作为求解函数的插值点,将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式,借助于变分原理或加权余量法,将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数形式,便构成不同的有限元方法。 有限元方法最早应用于结构力学,后来随着计算机的发展慢慢用于流体力学的数值模拟。在有限元方法中,把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元,在每个单元内选择基函数,用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解,整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的,则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成。 在数值模拟中,常见的有限元计算方法是由变分法和加权余量法发展而来的

差分法求解偏微分方程MAAB

南京理工大学 课程考核论文 课程名称:高等数值分析 论文题目:有限差分法求解偏微分方程 姓名:罗晨 学号: 成绩: 有限差分法求解偏微分方程 一、主要内容 1.有限差分法求解偏微分方程,偏微分方程如一般形式的一维抛物线型方程:具体求解的偏微分方程如下: 2.推导五种差分格式、截断误差并分析其稳定性; 3.编写MATLAB程序实现五种差分格式对偏微分方程的求解及误差分析;

4.结论及完成本次实验报告的感想。 二、推导几种差分格式的过程: 有限差分法(finite-differencemethods )是一种数值方法通过有限个微分方程近似求导从而寻求微分方程的近似解。有限差分法的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;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。 推导差分方程的过程中需要用到的泰勒展开公式如下: ()2100000000()()()()()()()......()(()) 1!2!! n n n f x f x f x f x f x x x x x x x o x x n +'''=+-+-++-+-(2-1) 求解区域的网格划分步长参数如下: 11k k k k t t x x h τ ++-=?? -=?(2-2) 2.1古典显格式 2.1.1古典显格式的推导 由泰勒展开公式将(,)u x t 对时间展开得 2,(,)(,)( )()(())i i k i k k k u u x t u x t t t o t t t ?=+-+-?(2-3) 当1k t t +=时有 21,112,(,)(,)( )()(())(,)()() i k i k i k k k k k i k i k u u x t u x t t t o t t t u u x t o t ττ+++?=+-+-??=+?+?(2-4) 得到对时间的一阶偏导数 1,(,)(,)()=()i k i k i k u x t u x t u o t ττ+-?+?(2-5) 由泰勒展开公式将(,)u x t 对位置展开得 223,,21(,)(,)()()()()(())2!k i k i k i i k i i u u u x t u x t x x x x o x x x x ??=+-+-+-??(2-6) 当11i i x x x x +-==和时,代入式(2-6)得

有限差分法求解偏微分方程MATLAB教学教材

有限差分法求解偏微分方程M A T L A B

南京理工大学 课程考核论文 课程名称:高等数值分析 论文题目:有限差分法求解偏微分方程姓名:罗晨 学号: 115104000545 成绩: 有限差分法求解偏微分方程

一、主要内容 1.有限差分法求解偏微分方程,偏微分方程如一般形式的一维抛物线型方程: 22(,)()u u f x t t x αα??-=??其中为常数 具体求解的偏微分方程如下: 22001 (,0)sin()(0,)(1,)00 u u x t x u x x u t u t t π???-=≤≤?????? =??? ==≥??? 2.推导五种差分格式、截断误差并分析其稳定性; 3.编写MATLAB 程序实现五种差分格式对偏微分方程的求解及误差分析; 4.结论及完成本次实验报告的感想。 二、推导几种差分格式的过程: 有限差分法(finite-difference methods )是一种数值方法通过有限个微分方程近似求导从而寻求微分方程的近似解。有限差分法的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;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。 推导差分方程的过程中需要用到的泰勒展开公式如下: ()2 100000000()()()()()()()......()(()) 1!2!! n n n f x f x f x f x f x x x x x x x o x x n +'''=+-+-++-+- (2-1) 求解区域的网格划分步长参数如下:

有限元法与有限差分法的主要区别

有限元法与有限差分法的主要区别 有限差分方法(FDM)是计算机数值模拟最早采用的方法,至今仍被广泛运用。该方法将求解域划分为差分网格,用有限个网格节点代替连续的求解域。有限差分法以Taylor级数展开等方法,把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散,从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。该方法是一种直接将微分问题变为代数问题的近似数值解法,数学概念直观,表达简单,是发展较早且比较成熟的数值方法。对于有限差分格式,从格式的精度来划分,有一阶格式、二阶格式和高阶格式。从差分的空间形式来考虑,可分为中心格式和逆风格式.考虑时间因子的影响,差分格式还可以分为显格式、隐格式、显隐交替格式等.目前常见的差分格式,主要是上述几种形式的组合,不同的组合构成不同的差分格式。差分方法主要适用于有结构网格,网格的步长一般根据实际地形的情况和柯朗稳定条件来决定。构造差分的方法有多种形式,目前主要采用的是泰勒级数展开方法。其基本的差分表达式主要有三种形式:一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等,其中前两种格式为一阶计算精度,后两种格式为二阶计算精度。通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合,可以组合成不同的差分计算格式。有限元方法的基础是变分原理和加权余量法,其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元,在每个单元内,选择一些合适的节点作为求解函数的插值点,将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式,借助于变分原理或加权余量法,将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数形式,便构成不同的有限元方法。有限元方法最早应用于结构力学,后来随着计算机的发展慢慢用于流体力学的数值模拟。在有限元方法中,把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元,在每个单元内选择基函数,用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解,整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的,则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成.在河道数值模拟中,常见的有限元计算方法是由变分法和加权余量法发展而来的里兹法和伽辽金法、最小二乘法等.根据所采用的权函数和插值函数的不同,有限元方法也分为多种计算格式。从权函数的选择来说,有配置法、矩量法、最小二乘法和伽辽金法,从计算单元网格的形状来划分,有三角形网格、四边形网格和多边形网格,从插值函数的精度来划分,又分为线性插值函数和高次插值函数等。不同的组合同样构成不同的有限元计算格式。对于权函数,伽辽金(Galerkin)法是将权函数取为逼近函数中的基函数;最小二乘法是令权函数等于余量本身,而内积的极小值则为对代求系数的平方误差最小;在配置法中,先在计算域内选取N个配置点。令近似解在选定的N个配置点上严格满足微分方程,即在配置点上令方程余量为0.插值函数一般由不同次幂的多项式组成,但也有采用三角函数或指数函数组成的乘积表示,但最常用的多项式插值函数。有限元插值函数分为两大类,一类只要求插值多项式本身在插值点取已知值,称为拉格朗日(Lagrange)多项式插值;另一种不仅要求插值多项式本身,还要求它的导数值在插值点取已知值,称为哈密特(Hermite)多项式插值。单元坐标有笛卡尔直角坐标系和无因次自然坐标,有对称和不对称等。常采用的无因次坐标是一种局部坐标系,它的定义取决于单元的几何形状,一维看作长度比,二维看作面积比,三维看作体积比。在二维有限元中,三角形单元应用的最早,近来四边形等参元的应用也越来越广。对于二维三角形和四边形电源单元,常采用的插值函数为有La g range插值直角坐标系中的线性插值函数及二阶或更高阶插值函数、面积坐标系中的线性插值函数、二阶或更高阶插值函数等.对于有限元方法,其基本思路和解题步骤可归纳为(1)建立积分方程,根据变分原理或方程余量与权函数正交化原理,建立与微分方程初边值问题等价的积分表达式,这是有限元法的出发点。(2)区域单元剖分,根据求解区域的形状及实际问题的物理特点,将区域剖分为若干相互连接、不重叠的单元。区域单元划分是采用有限元方法的前期准备工作,这部分工作量比较大,除了给计算单元和节点进行编号和确定相互之间的关系之外,还要表示节点的位置坐标,同时还需要列出自然边界和本质边界的节点序号和相应的边界值。(3)确定单元基函数,根据单元中节点数目及对近似解精度的要求,选择满足一定插值条件的插值函

第十章-偏微分方程数值解法

第十章 偏微分方程数值解法 偏微分方程问题,其求解十分困难。除少数特殊情况外,绝 大多数情况均难以求出精确解。因此,近似解法就显得更为重要。本章仅介绍求解各类典型偏微分方程定解问题的差分方法。 §1 差分方法的基本概念 1.1 几类偏微分方程的定解问题 椭圆型方程:其最典型、最简单的形式是泊松(Poisson )方程 ),(22 2 2y x f y u x u u =??+??=? 特别地,当 0),(≡y x f 时,即为拉普拉斯(Laplace )方程,又称 为调和方程 22 22 =??+??=?y u x u u Poisson 方程的第一边值问题为 ?? ?? ?Ω ?=Γ=Ω∈=??+??Γ∈),(),(),(),(),(22 22y x y x u y x y x f y u x u y x ? 其中 Ω为以Γ为边界的有界区域,Γ为分段光滑曲线, ΓΩY 称为定解区域,),(y x f ,),(y x ?分别为Ω,Γ上的已知连 续函数。 第二类和第三类边界条件可统一表示为

),(),(y x u u y x ?α=??? ? ??+??Γ∈n 其中n 为边界Γ的外法线方向。当0=α时为第二类边界条件, 0≠α时为第三类边界条件。 抛物型方程:其最简单的形式为一维热传导方程 2 20(0)u u a a t x ??-=>?? 方程可以有两种不同类型的定解问题: 初值问题 ?? ???+∞ <<∞-=+∞<<-∞>=??-??x x x u x t x u a t u )()0,(,00 22 ? 初边值问题 2 212 00,0(,0)()0(0,)(),(,)()0u u a t T x l t x u x x x l u t g t u l t g t t T ????-=<<<

《有限差分法在微分方程中的应用》课程论文

课程论文

有限差分法在微分方程中的应用 本学期学习了《微分方程数值解》,本书中有限差分法给我留下的印象比较深刻,下边说说自己在方面的一点理解,请老师指正。 1.有限差分法的基本思想: 当系统的数学模型建立后,我们面对的主要问题就是微分积分方程的求解。基本思想是用离散的只含有限个未知量的差分方程组去近似地代替连续变量的微分方程和定解条件,并把差分方程组的解作为微分方程定解问题的近似解。将原方程及边界条件中的微分用差分来近似,对于方程中的积分用求和或及机械求积公式来近似代替,从而把原微分积分方程和边界条件转化成差分方程组。 2.有限差分法求解偏微分方程的步骤: 区域离散,即把所给偏微分方程的求解区域细分成由有限个格点组成的网格,这些离散点称作网格的节点; 近似替代,即采用有限差分公式替代每一个格点的导数。 逼近求解,换而言之,这一过程可以看作是用一个插值多项式及其微分来代替偏微分方程的解的过程。 从原则上说,这种方法仍然可以达到任意满意的计算精度。因为方程的连续数值解可以通过减小独立变量离散取值的间格,或者通过离散点上的函数值进行插值计算来近似得到。理论上,当网格步长趋近于零时,差分方程组的解应该收敛于精确解,但由于机器字节的限制,网格步长不可能也没有必要取得无限小,那么差分法的收敛性或者说算法的稳定性就显得至关重要。因此,在运用有限差分法时,除了要保证精度外,还必须要保证其收敛性。 3.构造差分法的几种形式: 主要草用的是泰勒级数展开的方法。其基本差分表达式主要有三种形式:一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等。其中前两种形式为一阶计算精度,后一种为二阶计算精度。

变分原理及变分法

第一章 变分原理与变分法 1.1 关于变分原理与变分法(物质世界存在的基本守恒法则) 一、 大自然总是以可能最好的方式安排一切,似乎存在着各种安排原理: 昼/夜,日/月,阴/阳,静止/运动 等矛盾/统一的协调体; 对静止事物:平衡体的最小能量原理,对称/相似原理; 对运动事物:能量守恒,动量(矩)守恒,熵增原理等。 变分原理是自然界静止(相对稳定状态)事物中的一个普遍适应的数学定律,获称最小作用原理。 Examples : ① 光线最短路径传播; ② 光线入射角等于反射角,光线在反射中也是光传播最短路径(Heron ); ③ CB AC EB AE +>+ Summary : 实际上光的传播遵循最小能量原理; 在静力学中的稳定平衡本质上是势能最小的原理。 二、变分法是自然界变分原理的数学规划方法(求解约束方程系统极值的数学方 法),是计算泛函驻值的数学理论 数学上的泛函定义 定义:数学空间(集合)上的元素(定义域)与一个实数域间(值域)间 的(映射)关系 特征描述法:{ J :R x R D X ∈=→?r J )(|} Examples : ① 矩阵数:线性算子(矩阵)空间 ‖A ‖1 = ∑=n i ij j a 1 max ;∑=∞=n j ij i a A 1 max ;21 )(11 2 2 ∑∑===n j n i ij a A

② 函数的积分: 函数空间 数域 D ?=?n b a n f dx x f J )( Note : 泛函的自变量是集合中的元素(定义域);值域是实数域。 Discussion : ① 判定下列那些是泛函: )(max x f f b x a <<=; x y x f ??) ,(; 3x+5y=2; ?+∞∞-=-)()()(00x f dx x f x x δ ② 试举另一泛函例子。 物理问题中的泛函举例 ① 弹性地基梁的系统势能 i. 梁的弯曲应变能: ?=∏l b dx dx w d EJ 02 22)(21 ii. 弹性地基贮存的能量: dx kw l f ?= ∏02 2 1 iii. 外力位能: ?-=∏l l qwdx 0 iv. 系统总的势能: 00 0;})({221222 021 ===-+=∏?dx dw w x dx qw kw dx w d EJ l 泛函的提法:有一种梁的挠度函数(与载荷无关),就会有一个对应的系 统势能。 泛函驻值提法:在满足位移边界条件的所有挠度函数中,找一个w (x ),使系 统势能泛函取最小值。 ② 最速降线问题 问题:已知空间两点A 和B,A 高于B ,要求在两点间连接一条曲线,使得 有重物从A 沿此曲线自由下滑时,从A 到B 所需时间最短(忽略摩擦力)。 作法: i. 通过A 和B 作一垂直于水平面的平面,取坐标系如图。B 点坐标(a , b ),设曲线为y = y (x ),并已知:x = 0,y = 0;x = a ,y = b ii. 建立泛函: x

有限差分法求解偏微分方程复习进程

有限差分法求解偏微 分方程

有限差分法求解偏微分方程 摘要:本文主要使用有限差分法求解计算力学中的系统数学模型,推导了有限差分法的 理论基础,并在此基础上给出了部分有限差分法求解偏微分方程的算例验证了推导的正确性及操作可行性。 关键词:计算力学,偏微分方程,有限差分法 Abstract:This dissertation mainly focuses on solving the mathematic model of computation mechanics with finite-difference method. The theoretical basis of finite-difference is derived in the second part of the dissertation, and then I use MATLAB to program the algorithms to solve some partial differential equations to confirm the correctness of the derivation and the feasibility of the method. Key words:Computation Mechanics, Partial Differential Equations, Finite-Difference Method

1 引言 机械系统设计常常需要从力学观点进行结构设计以及结构分析,而这些分析的前提就是建立工程问题的数学模型。通过对机械系统应用自然的基本定律和原理得到带有相关边界条件和初始条件的微分积分方程,这些微分积分方程构成了系统的数学模型。 求解这些数学模型的方法大致分为解析法和数值法两种,而解析法的局限性众所周知,当系统的边界条件和受载情况复杂一点,往往求不出问题的解析解或近似解。另一方面,计算机技术的发展使得计算更精确、更迅速。因此,对于绝大多数工程问题,研究其数值解法更具有实用价值。对于微分方程而言,主要分为差分法和积分法两种,本论文主要讨论差分法。 2 有限差分法理论基础 2.1 有限差分法的基本思想 当系统的数学模型建立后,我们面对的主要问题就是微分积分方程的求解。基本思想是用离散的只含有限个未知量的差分方程组去近似地代替连续变量的微分方程和定解条件,并把差分方程组的解作为微分方程定解问题的近似解。将原方程及边界条件中的微分用差分来近似,对于方程中的积分用求和或及机械求积公式来近似代替,从而把原微分积分方程和边界条件转化成差分方程组。有限差分法求解偏微分方程的步骤主要有以下几步: 区域离散,即把所给偏微分方程的求解区域细分成由有限个格点组成的网格,这些离散点称作网格的节点;

有限差分法解微分方程两点边值问题

使用有限差分方法解边值问题: 由两点边值问题的一般形式: 根据差分方程: 当网格划分均匀,即有,化简差分方程: 代入再次化简: 用方程组展开写成矩阵形式: MATLAB编程:

运行后算出的结果:0 0.00376645934479969 0.00752341210586145 0.0112613555020809 0.0149707943560995 0.0186422448923756 0.0222662385306948 0.0258333256736017 0.0293340794862392 0.0327590996670822 0.0360990162080584 0.0393444931425513 0.0424862322797872 0.0455149769241112 0.0484215155776656 0.0511966856249889 0.0538313769980622 0.0563165358203363 0.0586431680282822 0.0608023429690169

0.0627851969725639 0.0645829368973219 0.0661868436473210 0.0675882756598612 0.0687786723621374 0.0697495575954688 0.0704925430057619 0.0709993313988528 0.0712617200593841 0.0712716040318917 0.0710209793627865 0.0705019463019362 0.0697067124625652 0.0686275959382091 0.0672570283754778 0.0655875580013963 0.0636118526041142 0.0613227024657904 0.0587130232464804 0.0557758588178718 0.0525043840457360 0.0488919075199819 0.0449318742312199 0.0406178681927653 0.0359436150070336 0.0309029843752992 0.0254899925498146 0.0196988047273101 0.0135237373829146 0.00695926054356603 0 与精确解比较:

偏微分方程求解-有限差分法解析

--以有限差分法为例偏微分方程数值求解 1. 偏微分方程求解问题的描述 教材P653[12.1.1]椭圆型 教材P653[12.1.2] 教材P664[12.2.1]双曲型 教材P665[12.2.4]拉普拉斯泊松 对流 波动 教材P684[12.3.1]抛物型 教材P685[12.3.6]扩散 对流扩散 教材P686[12.3.8]二维扩散 教材P678[12.2.23]二维对流

??????????????????????≥≤≤==≥≤≤==≤≤=>≥≤≤≤≤???? ????+??=??0,0, ),(),,(),(),0,(0,0,),(),,(),(),,0(,0,),()0,,(0,0 , 0 , 0 21212222t L x t x v t L x u t x v t x u t L y t y t y L u t y t y u L y x y x y x u b t L y L x y u x u b t u μμ?Ω 求解域初值条件边值条件) ,,(t y x u 未知函数

????? ? ????????????????????≥<<-==≥<<==≥≤≤-==≥≤≤==≤≤==≤≤≤≤≤≤???? ????+??=??0 , 50 , sin 255sin ),(),5,(0 , 50 , 0),(),0,(0 , 50 , 5sin sin 25),(),,5(0 , 50 , 0),(),,0(5,0,0),()0,,( 10000 , 50 , 50 001.022********t x x x t x v t x u t x t x v t x u t y y y t y t y u t y t y t y u y x y x y x u t y x y u x u t u μμ?Ω 求解域初值条件边值条件以具体问题为例演示具体的求解过程) ,,(t y x u 未知函数

第九章 偏微分方程差分方法

170 第9章 偏微分方程的差分方法 含有偏导数的微分方程称为偏微分方程。由于变量的增多和区域的复杂性,求偏微分方程的精确解一般是不可能的,经常采用数值方法求方程的近似解。偏微分方程的数值方法种类较多,最常用的方法是差分方法。差分方法具有格式简单,程序易于实现,计算量小等优点,特别适合于规则区域上偏微分方程的近似求解。本章将以一些典型的偏微分方程为例,介绍差分方法的基本原理和具体实现方法。 9.1椭圆型方程边值问题的差分方法 9.1.1 差分方程的建立 最典型的椭圆型方程是Poisson (泊松)方程 G y x y x f y u x u u ∈=??+??-≡?-),(),,()(2222 (9.1) G 是x ,y 平面上的有界区域,其边界Γ为分段光滑的闭曲线。当f (x ,y )≡0时,方程 (9.1)称为Laplace(拉普拉斯)方程。椭圆型方程的定解条件主要有如下三种边界条件 第一边值条件 ),(y x u α=Γ (9.2) 第二边值条件 ),(y x n u β=??Γ (9.3) 第三边值条件 ),()( y x ku n u γ=+??Γ (9.4) 这里,n 表示Γ上单位外法向,α(x,y ),β(x,y ),γ(x,y )和k (x,y )都是已知的函数,k (x,y )≥0。满足方程(9.1)和上述三种边值条件之一的光滑函数u (x ,y )称为椭圆型方程边值问题的解。 用差分方法求解偏微分方程,就是要求出精确解u (x ,y )在区域G 的一些离散节点(x i ,y i )上的近似值u i ,j ≈(x i ,y i )。差分方法的基本思想是,对求解区域G 做网格剖分,将偏微分方程在网格节点上离散化,导出精确解在网格节点上近似值所满足的差分方程,最终通过求解差分方程,通常为一个线性方程组,得到精确解在离散节点上的近似值。 设G ={0

五点差分法(matlab)解椭圆型偏微分方程

用差分法解椭圆型偏微分方程 -(Uxx+Uyy)=(pi*pi-1)e^xsin(pi*y) 0kmax) break; end if(max(max(t))

变分原理

变分原理 变分原理是自然界静止(相对稳定状态)事物中的一个普遍适应的数学定律,或称最小作用原理。 例如:实际上光的传播遵循最小能量原理: 在静力学中的稳定平衡本质上是势能最小的原理。 一、举一个例子(泛函) 变分法是自然界变分原理的数学规划方法(求解约束方程系统极值的数学方法),是计算泛函驻值的数学理论。 在理论上和实践上均需要放宽解的条件。因此,引入弱解以及边值问题的弱的形式即变分形式。在讨论二阶椭圆边值问题时的Lax-Milgram 定理。 Poisson 方程的Neumann 问题 设Ω是单连通域,考察Poisson 方程的Neumann 问题 (N) ??? ? ??? =??=?-Γ,g n u f u u ,在Ω内,,使得求函数 这里)(),(2/12Γ∈Ω∈-H g L f ,且满足 01 ,=+Γ Ω ? g f d x 其中的对偶积表示)()(,2/12/1Γ?Γ??-ΓH H . 问题(N )的解,虽然是不唯一的,但是,若把问题(N )局限于商空间)(V 1Ω=H 内求解,且赋予商范数 ΩΩ∈Ω=,1) (/)(1 1i n f ?v v H v R H ,V v ∈? 可以得到唯一解。实际上,由定理5.8推出R H v /)(1?Ω等价于半范Ω→,1?v v . 定义双线性泛函R V V →?: V v u v v u u v u v u B ∈∈∈???=?,?,?,?),,()?,?( 和线性泛函 V v v v u g fdx v l ∈∈?+→Γ Ω??,?,,?:. 其右端与v v ?∈无关。因此v ?中的元素仅仅相差一个任意常数,同时,可以判定'V l ∈,实际上 ,,2/1,2/1,0,0)?(ΓΓ -Ω Ω +≤v g v f v l

五点差分法解椭圆型偏微分方程

用差分法解椭圆型偏微分方程 -(Uxx+Uyy)=(pi*pi-1)e^xsin(pi*y) 0kmax) break; end if(max(max(t))

有限差分法解薛定谔方程与MATLAB实现

第30卷 第3期高师理科学刊Vol.30No.32010年5月Journal of Science of Teachers ′College and University May 2010 文章编号:1007-9831(2010)03-0068-03 有限差分法解薛定谔方程与 MATLAB 实现 刘晓军(齐齐哈尔大学理学院,黑龙江齐齐哈尔161006) 摘要:介绍了用有限差分法解薛定谔方程,以一维无限深势阱、含位势的一维无限深势阱为例求解,并应用M ATL AB 软件编程计算,模拟画出几率图形. 关键词:有限差分法;薛定谔方程;一维无限深势阱 中图分类号:O413.1文献标识码:A doi :10.3969/j.issn.1007-9831.2010.03.022 在量子力学中求解薛定谔方程是一个重要的问题,但在实际问题中往往很难确定解析解,这样利用数值方法求数值解就有一定的优势和实际意义[1].还可以利用计算机手段给出形象化分析,更有利于理解和应用.根据有限差分法中的二阶微分中心差分算符(其中忽略3x 及更高阶项) [2]222 )()(2)()(d d x x x f x f x x f x f x ++=(1) 可将一维定态薛定谔方程[3])()()()(d d 22 2 2x E x x V x x =+=(2)化为)(])([)(2)()(2)(22x E x V x x x x x x =++= (3)以点x n x n =(N n ....3,2,1=)将坐标分为N 个相等的间隔,当N 充分大时,x 就足够小.将第k 个分点的波函数简记为)(x k k =[4].同时满足条件 00==n ,则式(3)化简为k k k k k E x β2211)(2=++=(4) 式中)()(2222x k V x k + ==β(5)0...000 (000) ..................00...R -0 00...00 (01) 221 =E R R E E R E R R E N N ααααα(6)式(6)为对应的久期方程.式中)(2;)(222 x k V R x R k +==α=(7) 将相对复杂的方程就转化为解久期方程的问题,即使维数再高也是容易求解的. 收稿日期:35 作者简介:刘晓军(),男,黑龙江富裕人,副教授,硕士,从事理论物理与数值模拟研究.:xj @632010-0-01972-E-mail l https://www.wendangku.net/doc/b018919724.html,

有限差分法解偏微分方程

有限差分法解偏微分方程综述 绪论 有限元方法最早应用于结构力学,后来随着计算机的发展慢慢用于流体力学的数值模拟。在有限元方法中,把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元,在每个单元内选择基函数,用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解,整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的,则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成。 有限差分方法(FDM)是计算机数值模拟最早采用的方法,至今仍被广泛运用。该方法将求解域划分为差分网格,用有限个网格节点代替连续的求解域。有限差分法以Taylor 级数展开等方法,把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散,从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。该方法是一种直接将微分问题变为代数问题的近似数值解法,数学概念直观,表达简单,是发展较早且比较成熟的数值方法。 对于有限差分格式,从格式的精度来划分,有一阶格式、二阶格式和高阶格式。 从差分的空间形式来考虑,可分为中心格式和逆风格式。 考虑时间因子的影响,差分格式还可以分为显格式、隐格式、显隐交替格式等。 目前常见的差分格式,主要是上述几种形式的组合,不同的组合构成不同的差分格式。差分方法主要适用于有结构网格,网格的步长一般根据实际地形的情况和柯朗稳定条件来决定。构造差分的方法有多种形式, 目前主要采用的是泰勒级数展开方法。其基本的差分表达式主要有三种形式:一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等,其中前两种格式为一阶计算精度,后两种格式为二阶计算精度。通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合,可以组合成不同的差分计算格式。 有限元方法的基础是变分原理和加权余量法,其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元,在每个单元内,选择一些合适的节点作为求解函数的插值点,将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式,借助于变分原理或加权余量法,将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数形式,便构成不同的有限元方法。 有限差分法求解偏微分方程 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,即所谓的有限差分法。有限差分法求解偏微分方程的步骤如下: 1、区域离散化,即把所给偏微分方程的求解区域细分成由有限个格点组成的网格; 2、近似替代,即采用有限差分公式替代每一个格点的导数; 3、逼近求解。换而言之,这一过程可以看作是用一个插值多项式及其微分来代替偏微分方程的解的过程 有限差分法的应用 抛物型方程的差分方法 1. 简单差分法

变分原理与变分法

第一章 变分原理与变分法 1、1 关于变分原理与变分法(物质世界存在的基本守恒法则) 一、 大自然总就是以可能最好的方式安排一切,似乎存在着各种安排原理: 昼/夜,日/月,阴/阳,静止/运动 等矛盾/统一的协调体; 对静止事物:平衡体的最小能量原理,对称/相似原理; 对运动事物:能量守恒,动量(矩)守恒,熵增原理等。 变分原理就是自然界静止(相对稳定状态)事物中的一个普遍适应的数学定律,获称最小作用原理。 Examples : ① 光线最短路径传播; ② 光线入射角等于反射角,光线在反射中也就是光传播最短路径(Heron); ③ 光线折射遵循时间最短的途径 CB AC EB AE +>+ Summary : 实际上光的传播遵循最小能量原理; 在静力学中的稳定平衡本质上就是势能最小的原理。 二、变分法就是自然界变分原理的数学规划方法(求解约束方程系统极值的数学 方法),就是计算泛函驻值的数学理论 数学上的泛函定义 定义:数学空间(集合)上的元素(定义域)与一个实数域间(值域)间的(映 射)关系 特征描述法:{ J :R x R D X ∈=→?r J )(|} Examples : ① 矩阵范数:线性算子(矩阵)空间 ‖A ‖1 = ∑=n i ij j a 1 max ;∑=∞=n j ij i a A 1max ;21 )(11 2 2∑∑===n j n i ij a A

② 函数的积分: 函数空间 D ?=?n b a n f dx x f J )( Note : 泛函的自变量就是集合中的元素(定义域);值域就是实数域。 Discussion : ① 判定下列那些就是泛函: )(max x f f b x a <<=; x y x f ??) ,(; 3x+5y=2; ?+∞∞-=-)()()(00x f dx x f x x δ ② 试举另一泛函例子。 物理问题中的泛函举例 ① 弹性地基梁的系统势能 i 、 梁的弯曲应变能: ?=∏l b dx dx w d EJ 02 22)(21 ii 、 弹性地基贮存的能量: dx kw l f ?= ∏02 2 1 iii 、 外力位能: ?-=∏l l qwdx 0 iv 、 系统总的势能: 00 0;})({221222 021 ===-+=∏?dx dw w x dx qw kw dx w d EJ l 泛函的提法:有一种梁的挠度函数(与载荷无关),就会有一个对应的系统 势能。 泛函驻值提法:在满足位移边界条件的所有挠度函数中,找一个w (x ),使系 统势能泛函取最小值。 ② 最速降线问题 问题:已知空间两点A 与B ,A 高于B ,要求在两点间连接一条曲线,使得有 重物从A 沿此曲线自由下滑时,从A 到B 所需时间最短(忽略摩擦力)。 作法: i 、 通过A 与B 作一垂直于水平面的平面,取坐标系如图。B 点坐标(a , b ),设曲线为y = y (x ),并已知:x = 0,y = 0;x = a ,y = b ii 、 建立泛函: x

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