3_偏微分方程模型
数学建模偏微分方程
数学建模偏微分方程数学建模是数学与实际问题相结合的一种方法，它试图通过数学模型和解析技巧来解决现实生活中的问题。
在数学建模中，偏微分方程是一类非常重要的数学工具。
偏微分方程（Partial Differential Equation，简称PDE）是涉及到多个变量的函数而产生的方程。
它包含了未知函数的偏导数和自变量之间的关系，可以用来描述许多科学和工程领域中的问题。
偏微分方程广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域，并且在实际问题的求解中具有重要作用。
偏微分方程的求解过程通常分为两个基本步骤：建立数学模型和求解方程。
建立数学模型是将现实问题抽象化为数学问题，通常涉及到对问题的描述和假设的引入。
在建立数学模型时，我们需要考虑到问题的边界条件和初始条件，并根据问题的特征选择合适的数学方程。
常见的偏微分方程包括：抛物型方程、椭圆型方程和双曲型方程。
抛物型方程主要处理与时间有关的问题，如热传导方程和扩散方程；椭圆型方程主要处理静态问题，如拉普拉斯方程和泊松方程；双曲型方程主要处理与空间和时间有关的问题，如波动方程和传热方程。
求解偏微分方程的方法有多种，常见的方法包括分离变量法、特征线法、变换法和数值方法等。
分离变量法是将多自变量的偏微分方程转化为一元变量的常微分方程，从而简化求解过程；特征线法是利用特征线的性质来求解偏微分方程；变换法通过对原方程进行合适的变换来得到新的方程，从而简化求解过程；数值方法是通过数值逼近来求解偏微分方程，常用的数值方法有有限差分法、有限元法和谱方法等。
在实际应用中，偏微分方程被广泛应用于各个领域。
在物理学中，偏微分方程可以用来描述物体的运动、传热、电磁场等现象；在工程学中，偏微分方程可以用来优化结构、分析流体力学问题等；在经济学中，偏微分方程可以用来描述市场行为、金融衍生品定价等。
通过对这些领域的建模和求解，我们可以更好地理解和预测自然界和社会的行为。
总之，偏微分方程是数学建模中的重要工具，它可以用来描述和解决现实问题。
偏微分方程重点知识点总结
偏微分方程重点知识点总结一、偏微分方程的基本概念1. 偏导数偏微分方程是指含有多个自变量的函数的偏导数的方程。
在一元函数中，我们只需要考虑函数关于一个自变量的变化率，而在多元函数中，我们需要考虑函数关于每一个自变量的变化率，这就是偏导数的概念。
假设有一个函数f(x, y)，它对x的偏导数记作∂f/∂x，对y的偏导数记作∂f/∂y。
分别表示函数f关于x和y的变化率。
2. 偏微分方程的定义偏微分方程是一类包含多个自变量的偏导数的方程。
它通常表示物理、化学或工程问题中的一些基本规律。
偏微分方程通常可以用数学语言描述为F(x, y, u, ∂u/∂x, ∂u/∂y, ∂^2u/∂x^2, ∂^2u/∂y^2,…) = 0其中u是未知函数，x和y是自变量，F是已知函数。
二、偏微分方程的分类1. 齐次偏微分方程和非齐次偏微分方程齐次偏微分方程是指方程中不含有常数项或只含有未知函数及其偏导数项的方程，非齐次偏微分方程是指方程中含有常数项或者其他函数的项的方程。
2. 线性偏微分方程和非线性偏微分方程线性偏微分方程是指偏微分方程中未知函数及其各阶偏导数只含一次且不含未知函数的乘积的方程，非线性偏微分方程是指未知函数及其各阶偏导数含有未知函数的乘积的方程。
3. 定解问题定解问题是指在偏微分方程中，给出一些附加条件，使得可以从整个解的集合中找到符合这些条件的特定解。
定解问题通常包括边界条件和初始条件。
三、偏微分方程的解法1. 分离变量法分离变量法是对于一些特定形式的偏微分方程，可以通过假设解具有特定的形式来进行求解。
例如，对于一些可以分离变量的方程，我们可以假设解为u(x, y) = X(x)Y(y)，然后将方程进行变形，从而可以将偏微分方程化简为两个常微分方程，然后对这两个常微分方程分别求解。
2. 特征线法对于二阶线性偏微分方程，可以通过引入特征线的方法进行求解。
特征线方法可以将二阶偏微分方程化为两个一阶偏微分方程，然后对这两个一阶偏微分方程进行分别求解。
4.3偏微分方程模型
§4.3 偏微分方程模型如果一个微分方程中出现多元函数的偏导数，或者说如果未知函数和几个变量有关，而且方程中出现未知函数对几个变量的导数，那么这种微分方程就是偏微分方程。
本节以人口增长模型和扩散模型为例说明偏微分方程的建模过程以及相应的数值解法。
4.3.1 人口增长模型统计数据表明，世界人口在1800年达到10亿，1930年达到20亿，1960年达到30亿，1974年达到40亿，1987年达到50亿，1999年达到60亿，2011年10月31日突破70亿。
可以看出，人口每增加10亿的时间由100多年缩短为10余年。
人口的剧增导致资源消费量增加，引起资源蓄积量减少甚至枯竭，出现诸如过度开垦土地、沙漠化日益严重、不合理地砍伐森林、绿色空间缩小、能源紧张等问题。
人口剧增还会带来空气污染，引起全球气候变化异常等环境问题，造成全球性生态平衡失调。
而且，这么多数量的人口空间分布极其不均衡。
全球45个发达国家的生育率都低于人口平均增长率。
在世界出生率最低的25个国家中，有22个在欧洲。
人口数量的减少成为这些国家最大的危机，对经济发展和国家安全带来严峻挑战。
同时，世界上人口增长率最高的都是一些最不发达的国家，如阿富汗、布隆迪、刚果、利比里亚等，而发展速度较快的发展中国家，如中国、印度、埃及等，也身负人口增加给经济和环境带来的巨大压力。
中国是世界上人口最多的国家，根据2010年第六次人口普查登记的全国总人口为13.3972亿（不包括港澳台地区），其中，男性人口6.8685亿，女性5287亿；60岁以上人口为1.7765亿，占总人口的13.26%；城市人口为6.6558亿，农村人口为6.7415亿。
老龄化问题、男女比例失调、城镇化建设加速等问题成为我国人口问题的一些新特点，直接影响着我国人口的发展趋势[1]。
准确地对人口进行预测，有效地控制人口增长并制定合理的人口政策，是全面落实科学发展观、实现适当生育水平、提高人口素质、改善人口结构、引导人口合理分布、保障人口安全、促进人口与经济社会资源环境的协调和可持续发展的重要手段。
数学建模03-偏微分方程方法I_32
=(号)2 (yk+l — 2yk + yk-l), k = 1, • • • , n — 1
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
其中a2 = M， T是弦中的张力 （弦振动时它被当作常数）， M是总质点， 这些研究最终只对 二阶常微分 方程的理论有贡献.
开创了音乐审美.
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
传说有一天， 毕达哥拉斯外出散步， 经 过一家铁匠铺， 发现里面 传出打铁的声音,
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
要比别的铁匠铺 更加协调、悦耳. 他走进铺子， 量了量铁锤和铁砧的 大小,
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
发现了一个规律, 音响的和谐 与发 声体体积的 一定 比例有关.
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
而响度较小' 频率 加倍的辅助音 被 称为谐音.
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
飞利浦•拉莫(Jean-Philippe Rameau) 在 1722年
关于和声理论 阐述如下事实：
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
—声音的频率 是基音 频率的整数倍 则称为 乐声是和谐的. 由此激起了人们 运 用数学来研究 乐声 的和谐问题.
(AX)2
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
然后他注意到 当n 变成无穷时， △x趋于0, 方括号 内的表达式 就变 成了悬-
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
因此他推出了 包—a2 包(I 1) dt2 — a dx2 (丄•丄丿 其中 Q2 —岑是常数,
▼历史源头问题-从音乐审美谈起
得到了一个 二阶常微分方程 a x =s讷
_____
偏微分方程式
第一章偏微分方程式一、基本觀念一個偏微分方程式（partial differential equation；PDE）是一個包含未知函數，稱為u的一個或者多個偏微分的方程式。
依賴於兩個或者多個變數，通常是一個時間變數及一個或者多個空間變數。
方程式中最高階導數的階稱為偏微分方程式的階（order）。
如同對常微分方程一樣，如果一個偏微分方程式對於未知函數u及其偏導數都是一次的，則稱其為線性的（linear）。
否則，就稱其為非線性的（nonlinear）。
如果一個線性的偏微分方程式，它的每一項都包含u或其偏導數中的一個，稱方程式為齊次的（homogeneous）。
否則，稱為非齊次的（nonhomogeneous）。
重要的二階偏微分方程式如下:一維波動方程式一維熱傳方程式二維拉普拉斯方程式二維波義生方程式二維波動方程式三維拉普拉斯方程式此處c是一個正的常數，t是時間，x、y、z 是卡氏座標。
在方程式中座標的數目定義為維度（dimensions）定義在獨立變數空間某些區域R 的偏微分方程式其解（solution）是一個定義於包含R 在內的區域D上的函數，具有所有出現在偏微分方程式中的偏導數，並且在R上滿足偏微分方程式。
要求這個函數在R的邊界上連續，在R的內部具有那些偏導數，並且在R 內部滿足偏微分方程式。
讓R在D之內，可以簡化有關在R的邊界取導數這個情況，使得在R內部及R的邊界皆有相同的導數定義。
一個偏微分方程式解的整體是相當大的集合。
例如，以下的函數都可以驗證出的解，雖然它們彼此完全不同。
之後將會應用於一個給定物理問題的偏微分方程式要有唯一的解，要使用源自於問題本身的一些額外條件（additional conditions）。
例如，也許是這樣的條件，它要求解u在R 的邊界上有些給定的值[邊界條件（boundary conditions）]。
或者，當t 是變數之一時，也許要在t＝0 描述u（或u t＝∂u/∂t，或者兩者）[初始條件（initial conditions）]。
modelica求解偏微分方程
Modelica求解偏微分方程1. 引言在科学与工程领域中，许多实际问题可以通过数学模型来描述。
其中一类常见的问题是偏微分方程（Partial Differential Equations，简称PDEs）的建模与求解。
PDEs广泛应用于物理、化学、生物、经济等领域，例如流体力学、热传导、电磁场等。
Modelica是一种面向对象的建模和仿真语言，它提供了一种灵活且强大的方法来描述和求解各种物理系统。
本文将介绍如何使用Modelica来建立和求解偏微分方程。
2. Modelica简介Modelica是由Modelica协会开发的一种开放标准，用于描述动态系统的行为和结构。
它提供了一种统一的建模语言，可以用于描述各种不同领域中的物理系统。
Modelica基于对象-连接（object-oriented）方法，并使用方程（equation）来描述系统行为。
用户可以定义自己的组件（component），并通过连接这些组件来构建更复杂的系统。
Modelica不仅仅适用于模拟静态和动态行为，还能够处理包括代数方程、常微分方程和偏微分方程在内的各种数学方程。
3. 偏微分方程建模在Modelica中，可以使用partial关键字来定义偏微分方程。
偏微分方程通常涉及空间变量和时间变量，因此需要使用空间域和时间域进行建模。
下面是一个简单的一维热传导方程的建模示例：model HeatConductionimport Modelica.Constants.pi;import Modelica.SIunits.Conversions.*;import Modelica.SIunits.TemperatureDifference;parameter Real L = 1 "Length of the rod";parameter Real A = 0.01 "Cross-sectional area of the rod";parameter Real rho = 7800 "Density of the rod";parameter Real cp = 500 "Specific heat capacity of the rod";parameter Temperature T_initial = 300 "Initial temperature of the rod";Modelica.Thermal.HeatTransfer.Interfaces.HeatPort_a port_a annotation(Placement(transformation(extent={{-110,-10},{-90,10}})));equationder(T) = (1/(rho*cp*A))*der(T_port_a);initial equationT = T_initial;end HeatConduction;在上述示例中，我们定义了一个名为HeatConduction的Modelica模型。
微分方程与微分方程建模法
第三章 微分方程模型3.1微分方程与微分方程建模法一、 微分方程知识简介我们要掌握常微分方程的一些基础知识，对一些可以求解的微分方程及其方程组，要求掌握其解法，并了解一些方程的近似解法。
微分方程的体系：(1)初等积分法（一阶方程及几类可降阶为一阶的方程）→(2)一阶线性微分方程组（常系数线性微分方程组的解法）→(3)高阶线性微分方程（高阶线性常系数微分方程解法）。
其中还包括了常微分方程的基本定理。
0． 常数变易法：常数变易法在上面的（1）（2）（3）三部分中都出现过，它是由线性齐次方程（一阶或高阶）或方程组的解经常数变易后求相应的非齐次方程或方程组的解的一种方法。
1． 初等积分法：掌握变量可分离方程、齐次方程的解法，掌握线性方程的解法，掌握全微分方程（含积分因子）的解法，会一些一阶隐式微分方程的解法（参数法），会几类可以降阶的高阶方程的解法（恰当导数方程）。
分离变量法：（1）可分离变量方程： ;0)()()()();()(=+=dy y Q x P dx y N x M y g x f dx dy(2) 齐次方程：);();(wvy ux c by ax f dx dy x y f dx dy ++++== 常数变易法：(1) 线性方程，),()(x f y x p y =+'(2) 伯努里方程，,)()(n y x f y x p y =+'积分因子法：化为全微分方程，按全微分方程求解。
对于一阶隐式微分方程,0),,(='y y x F 有 参数法：(1) 不含x 或y 的方程:;0),(,0),(='='y y F y x F(2) 可解出x 或y 的方程：);,(),,(y y f x y x f y '='=对于高阶方程，有降阶法：;0),,(;0),,,,()()1()(='''=+y y y F y y y x F n k k 恰当导数方程一阶方程的应用问题（即建模问题）。
流体力学中的偏微分方程模型与数值模拟
流体力学中的偏微分方程模型与数值模拟流体力学是研究流体运动规律的一门学科，它涉及到许多复杂的数学模型和方程。
其中，偏微分方程模型在流体力学中扮演着重要的角色。
本文将介绍一些常见的偏微分方程模型，并探讨它们在数值模拟中的应用。
首先，我们来介绍一维不可压缩流体的模型。
一维不可压缩流体的流动可以用一维Navier-Stokes方程来描述。
该方程由连续性方程和动量守恒方程组成。
连续性方程描述了质量守恒，即质量在流体中的守恒性。
动量守恒方程描述了流体中的力和加速度之间的关系。
通过将这两个方程结合起来，我们可以得到一维Navier-Stokes方程。
在数值模拟中，我们可以使用有限差分或有限元方法来求解这个方程，从而得到流体的速度和压力分布。
接下来，我们来介绍二维不可压缩流体的模型。
二维不可压缩流体的流动可以用二维Navier-Stokes方程来描述。
与一维情况类似，二维Navier-Stokes方程由连续性方程和动量守恒方程组成。
不同的是，二维情况下的流体速度是一个矢量，而不是一个标量。
在数值模拟中，我们可以使用有限差分或有限元方法来求解这个方程，从而得到流体的速度和压力分布。
此外，为了简化计算，我们通常会引入一些近似方法，如雷诺平均Navier-Stokes方程，来减少计算量。
除了不可压缩流体，可压缩流体也是流体力学中的重要研究对象。
可压缩流体的流动可以用可压缩Navier-Stokes方程来描述。
可压缩Navier-Stokes方程由连续性方程、动量守恒方程和能量守恒方程组成。
连续性方程描述了质量守恒，动量守恒方程描述了流体中的力和加速度之间的关系，能量守恒方程描述了流体中的能量转换。
在数值模拟中，我们可以使用有限差分或有限元方法来求解这个方程，从而得到流体的速度、压力和温度分布。
在流体力学中，还有一些其他的偏微分方程模型，如输运方程和浸渗方程。
输运方程描述了流体中物质的输运过程，浸润方程描述了流体在多孔介质中的渗流过程。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（3）
对（1）式关于x从0到A积分，得：
A d P P (, t0 ) d (, txp ) (, tx ) d x 0 d t x A 2 b ( t ,) x k ( t ,) x p ( t ,) x d x d ( t ,) x p ( t ,) x d x
x 1
p p dt (,xpt ) (,x ) t x
（ 1） b(t,x)女性生育率
[x1,x（ 2]妇女生育期 2）
k(t,x)女性性别比
初始条件: 边界条件:
P(0,x)=P0(x)
x 2 x 1
P ( t , 0 ) ( tx , )( k tx ,) p ( tx ,) d x b
0
令：
b ( tx ,) k ( tx ,)( p tx ,) d x d ( tx ,)( p tx ,) d x B ( t ) , D ( t )
0 0 A A
P ( t )
此即Malthus模型
P ( t )
B(t)、D(t)分别为t时刻的生育率和死亡率。则有： d P ( Bt () D () t) Pt () d t dP ( B D ) P (t ) 若B(t)、D(t)与t无关，则可得: dt P (0) P0
人有年龄、性别等区别，本例中考虑到这些因素，用 分布参数法来建立人口问题的数学模型。 令p(t,x)为t时刻年龄为x的人口密度，则t时人口总数为： 其中A为人的最大寿命。 设t时刻年龄为x的人的死亡率为d(t,x)，则有：
Pt ( t d t , x ) d x p ( t , x d t ) d x d ( t , x d t ) p ( t , x ) d x d t dx=dt，由上式可导出：
q
根据美国公路实际统计： 当u≈75辆/每英里可达到最大车辆流 当u≈225辆/英里时，q≈0，即堵塞。
0 um 图1 uj u
根据图1中曲线的特征，可用多种函数来拟合q=q(u)。 Greenshields用二次函数来拟合。 他令： q uu 1 u /u f ( j) 0≤u≤uj uf为自由速度，uj为出现完全堵塞时的车流密度 。 有：u =u /2，q =u u /2 m j m f m 将Greenshields的基本方程代入（3.41），利用复合函数求导 法则并注意到uf、uj均为常数，可得： 2 uu u u f (, tx ) ( u ) (, tx ) 0 f t u x j 2u f h h (, tx ) h (, tx ) 0 令 h uf u ，方程可简化为： uj t x 2 uf 初值条件： h (0 , x) uf u ) 0(x uj
q (, tx ) (, tx ) 0 （4） t x
u ( t d t , x ) d x u ( t , x ) d x q ( t , x ) d t q ( t , x d x ) d t
由于安全上的原因，q是u的函数，该函数关系称为基本 方程或结构方程。
偏微分方程模型
前面建立的模型都用了考察对象在系统中的均匀分布假 设。这种方法建模被称为集中参数法。
考虑个体差异（或分布差异）的建模方法被称为分布参 数法。分布参数法用于连续变量的问题时，得到的通常都是 偏微分方程，无论建模还是求解都比较困难。仅举两个简单 例子，来说明这种方法的应用。
1.人口问题的偏微分方程模型
利用经验公式导出基本方程。 图1是根据美国公路上的车辆情况而统计出来的曲线,其中 u的单位是车辆数/每英里，q的单位为车辆数/每小时。图中可 以看出： （1）当u的值较小时，公路利用率较低，q较小（u=0时公 路是空置的，车辆率q为零）；随着u的增大，公路利用率逐渐 提高，q逐渐增大。 （2）u增大到一定程度（达到um）时，q达到最大；u继续 增大时，车辆流q将减小，这表示车辆密度太大反而会影响车 辆率，使之下降，（出现堵塞）。
2. 交通流问题
问题的两个角度： 司机或旅客 安全、快速地到达目的地
交通管理部门
集中参数法：
尽可能多的人安全地通过
假设车流量是均匀分布 目标使车流密度保持在安全的范围之内，让司机尽 可能开得快些即可，必要时司机自己会刹车。 现实生活中可能吗？
车流密度和车速不可能是常数
分布参数法： x轴表示公路，x轴正向表示车流方向。 如果采用连续模型，设u(t,x)为时刻t时车辆按x方向分布 的密度，再设q(t,x)为车辆通过x点的流通率。 车辆数守恒，有： 假设函数连续可微，有： u