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文档简介
1、偏微分方程数值解 所在学院: 数学与统计学院 课题名称:抛物形扩散方程的有限差分法及数值实例 学生姓名: 向聘 抛物形扩散方程的有限差分法及数值实例1.1抛物型扩散方程抛物型偏微分方程是一类重要的偏微分方程。考虑一维热传导方程: (1.1.1)其中是常数,是给定的连续函数。按照初边值条件的不同给法,可将(1.1.1)的定解分为两类:第一,初值问题(Cauchy 问题):求足够光滑的函数,满足方程(1.1.1)和初始条件: , (1.1.2)第二,初边值问题(也称混合问题):求足够光滑的函数,满足方程(1.1.1)和初始条件: , (1.1.3)及边值条件 , (1.1.4)假定和在相应的区域光
2、滑,并且于,两点满足相容条件,则上述问题有唯一的充分光滑的解。1.2抛物线扩散方程的求解下面考虑如下热传导方程 (1.2.1)其中,,(常数)是扩散系数。取为空间步长,为时间步长,其中,是自然数,用两族平行直线, 和, 将矩形域分割成矩形网格。其中 表示网格节点;表示网格内点(位于开矩形中的网格节点)的集合;表示位于闭矩形中的网格节点的集合;表示-网格边界点的集合。表示定义在网点处的待求近似解,。现在对方程进行差分近似:(一) 向前差分格式 (1.2.2), =0 (1.2.3)计算后得: (1.2.4)其中,。显然,这是一个四点显示格式,每一层各个节点上的值是通过一个方程组求解到的。方程组如
3、下: (1.2.5)若记,则显格式(1.2.4)可写成向量形式 (1.2.6)其中而对于向前差分格式,当网比时稳定,当时不稳定。这就意味着给定空间步长以后,时间步长必须足够小,才能保证稳定。1.3抛物型热传导方程数值算例对于(1.2.1)所描述的扩散方程,取已知方程的精确解为 : (1.3.1)设空间步长,时间步长为,网格比。向前格式: 边值条件:,.初值条件: 对时间和空间进行分割,令M=40,N=1600,通过Matlab计算得到该方程的解析解,数值解以及相对误差如下:图(1)解析解的图像图(2)数值解的图像图(3)M=40,N=1000的相对误差的图像我们取部分精确解和数值解进行比较,结
4、果如表(1)数值解精确解相对误差1510.1152 8150.084180.041830.01840.50.450.01170.01180.60.350.03000.0306840.0680840.50850.90.050.36540.3654表(1)数值解与精确解的比较由表(1)我们可以看出,精确解和数值解的绝对误差在以内,因此可以得出,在分割M=40,N=1600下,该有限差分方法对方程(1.3.1)是收敛和稳定的。下面,我们比较在不同的分割下对有限差分算法精度的影响
5、。在扩散系数不变的情况下,讲时间和空间进行更加细密的分割,取,其中,M表示空间上的分割,N表示时间上的分割。观察数值解与精确解在节点处的绝对误差值,如下图所示:图(4)M=50,N=10000的相对误差的图像由图(3)和图(4),两者在节点处的误差收敛分别是在和以内,因此,可以得出的结论是:在收敛范围内,随着时间和空间的分割越细,节点数越多,精确解和解析解之间的绝对误差也越小,有限差分法的算法精度也越高。最后,我们比较网比以及时扩散方程的收敛情况。当网比时,此时我们取M=10,N=50,这时,方程的数值解与解析解还有相对误差图如下:图(5)M=10,N=50的解析解的图像图(6)M=10,N=
6、50的数值解的图像图(7)M=10,N=50的绝对误差的图像此时,我们观察绝对误差发现,扩散方程(1.3.1)时不收敛不稳定的。而前面我们已经知道,到网格比为时,方程是收敛稳定的。所以,我们可以验证,当网比时稳定,当时不稳定。参考文献1李荣华,刘播.微分方程数值解法M.北京.高等教育出版社.2009.1.2王曰朋.偏微分方程数值解OL. /link?url=-UAAXRI8_V547zVS6UwenT8rGKsbwNf9CuDmh2qmsy5K8eQ32PzhYazZ_sWiHfz_Pj3LA7ufHH4O3t8NIlUCnXNUiyYhssqmNBe
7、ArsrLwQG3未知.偏微分方程的Matlab解法OL./link?url=WBlR0q9n02YsNg6UOLkCQ4Z5QOCefDKNdEglrNR2TJ8VlxaJ9IkCrLlaEDlJ_OHCLehf19UJU_B7PRe1skQTYaaLcAa1UWcwlv7GYsWNtG74周品,何正风.MATLAB数值分析.M.北京.机械工业出版社.2009.1.附录:L=1;M=40;N=1600;alfa=1;lambda=0.5;%网格比%*%h=L/M;%空间步长x=0:h:L;x=x;tao=lambda*h2/alfa;%时间步长tm=
8、N*tao;%热传导的总时间tm%tm=0.1;t=0:tao:tm;t=t;%计算初值和边值U=zeros(M+1,N+1);U(:,1)=sin(pi*x);U(1,:)=0;U(M+1,:)=0;%*用差分法求出温度U,与杆长L,时间T的关系*%for k=1:N j=2; while j=M U(j,k+1)=lambda*U(j+1,k)+(1-2*lambda)*U(j,k)+lambda*U(j-1,k); j=j+1; endend length(U);%*设置立体网格*%for i=1:N+1 X(:,i)=x;endfor j=1:M+1 Y(j,:)=t;endmesh(X,Y,U);legend(数值解);xlabel(X);ylabel(T);zlabel(U);z=zeros(M+1,N+1);for j=1:M+1 for k=1:N+1 z(j,k)=exp(-pi*pi*t(k)*sin(pi*x(j); endend%mesh(x,t,z)legend(解析解);xlabel(X);yl
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