effective求表面格林函数迭代方法

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格林函数方法

格林函数方法

格林函数方法
1、格林函数
格林函数(Green's function)是指由著名数学家.格林(Green)提出的数学方法,它是一种可以求解各种微分方程的技术。

格林函数的定义是对于任意给定的初值问题,在区间上的解的和等于给定的数值13。

其用法主要有两种:一种是用于求解某些有定型的初值问题;另一种是求解某些微分方程的积分解。

格林函数的结果可以用来解决复杂的初值问题和理解复杂的微分方程以及系统的时间变化。

2、格林函数的原理
格林函数可以用来解决一类有特定初值条件的常微分方程组。

它的原理是基于一种叫做拉普拉斯变换(Laplacetransform)的数学变换理论,它是一种将微分方程组变换成求积分方程组的方法,从而可以使原本困难的初值问题变得容易解决,其在解决物理学中不变解中特别有用。

3、格林函数的计算
对于特定的初值条件,可以使用格林函数计算出拉普拉斯变换得到的积分方程的结果,从而计算得到解析解。

计算过程比较复杂,需要用到积分变换和methods。

总之,格林函数是一种可以求解复杂常微分方程的有效数学方法,它基于拉普拉斯变换的原理,对于特定的初值问题,运用格林函数,可以计算出相应的解析解。

格林函数法

格林函数法

(14.2.12)
考虑到格林函数的齐次边界条件,由公式(14.2.9) 可得第一类边值问题的解
u (r0 ) G (r , r0 ) f (r )dV (r )
T
G (r , r0 ) n
dS
(14.2.13)
另一形式的第一类边值问题的解
u (r ) G (r , r0 ) f ( r0 )dV0 ( r0 )
T 中具有连续二阶导数,应用矢量分析的高斯定理


A S d

AdV =
T

divAdV (14.1.1)
T
单位时间内流体流过边界闭曲面S的流量
单位时间内V内各源头产生的流体的总量
将对曲面 的积分化为体积分


uv S uv )dV uvdV u vdV d (
T0
(14.3.1)
选取 u (r ) 和 G(r , r0 ) 分别满足下列方程
u (r ) f (r )
G(r , r0 ) (r - r0 )
(14.3.2) (14.3.3)
14.3.1 三维球对称
对于三维球对称情形,我们选取 对(14.3.3)式两边在球内积分
r0 0
(14.2.4)
(r r0 ) 代表三维空间变量的 函数,在直角坐标系中其形式为
(r r0 ) ( x x0 ) ( y y0 ) ( z z0 )
(14.2.4)式中
函数前取负号是为了以后构建格林函数方便
格林函数的物理意义【2】:在物体内部(T 内) r0 处放置一个单位点电荷,而该物体的界面保持电位为零, 那么 该点电荷在物体内产生的电势分布,就是定解问题(14.2.4)的解 ――格林函数.由此可以进一步理解通常人们为什么称格林函 数为点源函数.

FEKO7.0各类求解器的介绍

FEKO7.0各类求解器的介绍

FEKO各类求解器的介绍FEKO中的求救器有矩量比(MOM八多层快速多圾子方法(MLFMM人杨理光学法(POJ. 一致性统射理怡(UTD人有限元(FEM丿等计算方法,FEKO SUite 7.0&其原有算法基础上,新增肘城有限差分(FQg求解器,同肘增加了多层快速多圾子(MLFMM)与杨理光竽(PO)的混合算法。

1.矩量法矩量冻是一种基于积分方程的严格的数值方空,其赫度主要取决于目标儿何建栈新度和正确的基权函数的选择及阻抗元素的计算。

其思想主要是将儿何n标剖分富散,雀其上定义合适的基函数,然后建立积分方程,用权函数检验从而产生一个矩阵方程,求解该矩阵方程,即可得列几何目标上的电流分布,从而其它近迄场信息可从该电浇分布求得。

下面以电场积分方程求解理想导体的电该散射问題为例,简要介绍矩量法的一般方出。

由麦丸斯维方程纽和理想导体的边界条件可以推导出,表面电场积分方程(EFlEJ 如下:(jcvA+ VΨ)tnn = E霊,T On S.(1)其中,A为矢量该伐,¥为标量电住,在达形式分别如下:_ -Λ∣∕r-^∣初诃0)⑵田㈢=丄∫σ(r ) r^l--√∕5£()Js 4^lr-r I定义基函数糸J n ,将电流展开为j ≈∑I ll J n⑷π-l 其中人为匀第"个基函IUfI 关的的电流展开糸数。

为了将积分方程富我成为 矩阵方程,采用伽略金匹配方法,选取与基函数和同的函数糸刃作为权函数,哀 示Λ g •对式(3-1)求积得j3 <Λ,J m > + < VΨ, J m >=< E inC , J m > ⑸(3-4)代入式(45),得列包令N 个未知量的N 个线性方程,可以写成I2a jl∕ J = I V ;]其中,[Z mπ]^jN×N 的矩阵,[人]和[匕:]均为NXI 的向量,[人]为电流糸妳 [V ; ] 7⅛激励向量,N 为未知量数目。

数学物理方法--格林函数法

数学物理方法--格林函数法
第二类边界条件 第三类边界条件
0, 0
泊松方程与第一类边界条件,构成第一边值问题(狄里希利问题)
泊松方程与第二类边界条件,构成第二边值问题(诺依曼问题) 泊松方程与第三类边界条件,构成第三边值问题
6
4. 泊松方程的基本积分公式
点源泊松方程
G(r , r ') 4 (r r ')
3
感应电荷 是边界问题
2. 格林公式 第一格林公式: 区域 T,边界
定解=通解+边界条件 求通解=积分

定解=积分+边界条件 (格林函数法)
u (r ) 和 设
T


上有连续一阶导数。由高斯定理 uv dS (uv)dV

T
v(r ) 在 T 中具有连续二阶导数,
7
5. 边值问题的格林函数
第一边值问题(狄里希利问题)
还需知道点源泊松方程度解的边界条件。
u

f
u (r , r ') G(r , r ') 0
第一边值问 题格林函数
1 u (r0 ) 4
1 G (r , r0 )r (r )dV 4 T
1
1
12.1
泊松方程的格林函数法
有源问题
定解=通解+边界条件 求通解=积分
1. 源问题 例 静电场 a.无界空间

定解=积分+边界条件 (格林函数法)
q 4
r'
r r ' r
r
处静电场
1 (r ) u0 (r , r ') G(r , r ') r r '

格林函数法详解

格林函数法详解

V
q (r r') /0
解 u f (r')d ' G 1 V q
4 | r r'|
4 | r r'|
40 | r r'|
基本思路
原问题 点源问题
关系
u f (r ) u | 0
G (r r ' )
G | 0
f (r) f (r') (r r')d '
A JGdV
V
Am J mGdV V
3、格林函数的一般概念
• 定义:纯点源产生的场
– (不计初始条件和边界条件的影响)。
– 例子:
• ΔG = δ(r-r’),G|Γ=0 • (t – a2Δ) G = δ(r-r’)δ(t-t’), G|Γ= G|t=0=0
– 一般形式
• L G(xi) = δ(xi-xi’) • G|边界= G|初始=0
林函数
• 性质:
– 设数学物理方程为 L u(x) = f (x) – 而格林函数方程为 L G(x) =δ(x-x’) – 在相同的齐次定解条件下 – 因为: f(x) =∫f (x’)δ(x-x’) dx’ – 所以: u(x) =∫f (x’) G(x-x’) dx’
• 应用(求解数学物理方程的格林函数法)
格林函数法
• 有源电磁场问题要求解非齐次波动方程,格林函数法 是其中一种重要的求解方法。
• 格林函数表示单位强度的点源的产生的场,是非齐次 波动方程的基本解。
• 在此基础上,可利用叠加原理求得任意分布的源所产 生的场。确定论问题
• 如果源的分布是未知的,也可借助格林函数建立积分 方程,将求解非齐次波动方程转换为求解积分方程, 从而有利于用数值方法对问题进行求解. 边值问题

第三章格林函数法

第三章格林函数法

r
r0
0
1
ln
R
1
2 r0 r2 r12 2rr1 cos 0
1 ln
1
2 r2 r02 2rr0 cos 0
1
ln
R
2 r2r02 R4 2R2rr0 cos 0
G
= G
1
ln
R
n r0 R r0 r0 R 2 r0 r 2r02 R4 2R2rr0 cos 0
2
r0
注意:这只是二维空间中圆形区域的格林函数表达式
例4 求解圆内拉普拉斯方程狄利克雷问题 2u 0 r R
u
rR
解:由例3,圆内泊松方程狄利克雷问题的格林函数为:
G= 1
2
ln
1 r r0
1
2
ln
R r0
1 r r1
= -1 ln
1
2 r2 r02 2rr0 cos 0
G
r;r0
f
r0
dS0
G0
4
1 r r0
G0
1
2
ln
1 r r0
c0
G1 0 G1 G0
例2 试求解球内的泊松方程的狄利克雷问题
P
3u 0 r R
u rR f ,
R
O r0
r
M0
M1
M
解:设 M0 r0 , M r 的球坐标为 r0,0,0 ,r,, r1 OM1
积分得到
任意源在相同初 始和边界条件下 产生的场
格林函数 :代表一个点源在一定的边界条件和初 始条件下所产生的场
§5.1 泊松方程的格林函数法
1. 边值问题的提法
① 第一边值问题(狄里希利问题) 求一函数,使之在区域内满足泊松方程或拉普拉斯方程,

离散周期lyapunov方程和离散周期riccati方程的迭代算法

离散周期lyapunov方程和离散周期riccati方程的迭代算法

摘要作为线性时变系统的最简单形式,线性周期系统由于其广泛的应用,一直是学者们研究的热点。

线性周期系统,是一类系数矩阵带有周期性的线性系统,在各个领域中都有着广泛的应用。

为了研究离散周期系统的稳定性问题,离散周期Lyapunov方程的求解就显得至关重要。

同样,在进行离散周期系统的线性二次最优状态反馈控制器的设计时,需要用到离散周期Riccati方程的解。

基于这样的研究背景,本文针对离散周期系统下的Lyapunov方程和Riccati方程,给出了其求解的迭代算法。

针对离散周期Lyapunov方程,推导出了相应的迭代算法,分别对零初始条件和任意初始条件的情况给出了严谨的收敛性证明,并通过数值仿真验证了算法的有效性。

并且将最新估计信息的思想引入了迭代算法,得到了新的基于最新估计信息的迭代算法,同样对给出了算法在零初始条件下和非零初始条件下,迭代算法的严谨的收敛性证明,利用数值仿真例子证明了算法是有效并且收敛的。

并且通过对两种算法的数值仿真对比发现,基于最新估计信息的迭代算法的收敛速度要快于原始的迭代算法,从而验证了加入最新估计信息的迭代算法的优越性。

针对推导出的离散周期Riccati方程的迭代算法,给出了其在零初始条件下的收敛性证明,并通过数值仿真验证了算法的有效性,同样,为了改进算法,加入了最新估计信息,得到了新的基于最新估计信息的迭代算法。

同样对该算法的收敛性进行了严谨的证明与数值仿真验证,说明了该算法是有效可用的。

针对两种方程的迭代算法,为了研究最新估计信息对迭代算法的影响程度,引入了加权的思想,得到了带权重因子的新的迭代算法,并进行了收敛性证明。

通过数值仿真,给出了不同权重因子下的收敛性曲线,通过对比可以看出当全部使用最新估计信息时,算法的收敛速度最快,由此可见,加入最新估计信息能有效提高迭代算法的收敛速度。

关键词:离散周期系统;Lyapunov方程;Riccati方程;迭代算法AbstractAs the simplest form of time-varying linear systems, periodic linear systems have been attracting much attention during the past several decades. This is partially because this type of systems has very wide application. To investigate the stabilization problem of the periodic linear systems, it is important to achieve the solution of the periodic Lyapunov matrix equation. Similarly, the design of linear quadratic optimal state feedback controller based on the robust control is related to the stabilizing positive definite solution of Riccati equation. Based on this research background, we propose iterative algorithms for solving discrete-time periodic Lyapunov matrix equation and discrete-time periodic Riccati matrix equation.Iterative algorithms for discrete periodic Lyapunov equations are derived, respectively to the zero initial conditions and arbitrary initial conditions. And the proof of convergence is given. The effectiveness of the algorithm is verified by numerical simulation. And the latest information estimation theory is into the iterative algorithm, the proof of the convergence is also given. The validity of the algorithm is verified by numerical simulations. Finally, the simulation analysis of the two algorithms find that the convergence rate of the iterative algorithm based on the estimation of the latest information is faster than the original algorithm. It proves the superiority of the iterative algorithm adding the latest information of the estimation.Iterative algorithm for discrete periodic Riccati equations is derived, given the zero initial condition of convergence, and the effectiveness of the algorithm is verified through numerical simulation. In order to improve the algorithm with the latest estimate information, a new iterative algorithm based on the information of the latest estimation is given. The convergence of the new algorithm is proved and the validity of the algorithm is verified by numerical simulation. Through numerical simulation, the convergence curves of different weighting factors are given. It found that using the latest estimate information, the convergence speed is the fastest. Therefore, adding the latest estimation information can effectively improve the convergence speed of iterative algorithm.Key words:discrete-time linear periodic system,periodic Lyapunov equations,periodic Riccati equations,iterative algorithms目录摘要 (I)ABSTRACT ..................................................................................................................... I I 第1章绪论 . (1)1.1课题的来源及研究的背景意义 (1)1.2国内外在该方向上的研究现状及分析 (2)1.3本文的主要研究内容 (6)第2章离散周期系统Lyapunov方程快速迭代算法 (8)2.1相关的概念与性质 (8)2.2原始迭代算法 (9)2.2.1显式迭代算法 (9)2.2.2数值仿真 (12)2.3基于最新估计信息的迭代算法 (16)2.3.1显示迭代算法 (16)2.3.2数值仿真 (19)2.4本章小结 (24)第3章离散周期Riccati方程的迭代算法 (25)3.1相关的概念与性质 (25)3.2问题的描述 (25)3.3原始迭代算法 (25)3.3.1显示迭代算法 (26)3.3.2数值仿真 (28)3.4基于最新估计信息的迭代算法 (29)3.4.1显示迭代算法 (30)3.4.2数值仿真 (32)3.5本章小结 (34)第4章离散周期Riccati方程的加权最新估计迭代算法 (35)4.1 带加权因子的快速迭代算法 (35)4.2数值仿真 (37)4.3本章小结 (39)结论 (40)参考文献 (41) (45)致谢 (46)第1章绪论1.1课题的来源及研究的背景意义随着对控制系统的研究越来越深入,人们发现,许多生活中的系统是线性周期系统。

第四章 Green函数法(all)

第四章     Green函数法(all)

u(r0 ) G( r ,r0 ) f (r)dV G( r ,r0 )(r)dS
T
意义:Poisson方程边值问题的解在 T 内任一 点的值可由Green函数 G(r,r0 ) 和问题的已知函数 f 和 φ 的积分表示.
由以上讨论知, 要求解Poisson方程边值问题, 就要首先求出相应的Green函数。要知区域 T上 的Green函数, 还必须解一个特殊的定解问题。以 第一边值问题为例, 须求解
减T 去①式得:
u[vx cos( n, x) v y
(vu uv)dV
T
co(sv(nun,
y)uvvz
cos(
)dS
n
n, z)]dS
……②

第二Green公式
uvdV
T
u
v dS n
(uxvx
T
uyv y
uzvz )dV……①
第一Green公式
2.基本解
定义:设 M ( r ), M0(r0 ) 为n维空间中的点,
ln[1
02
20
cos(
)]
k 1
k 0
cos k(
k
)

G1
|
1
4
k 1
0k
k
(cos k
cos k
sin k
sin k
)
通过比较系数可得
a0 0,
ak
k 0
4 k
cos k ,
bk
0k 4 k
sin k
从而得:
G1( , ;0 ,
)
1
4
(0 )k
k1 k
cos k(
)
1
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Abstract. The surface and bulk densities of states of a solid described by the stacking of principal layers are obtained by means of an iterative procedure which allows (i) the inclusion of 2” layers after n iterations, (ii) the simultaneous calculation of the Green functions for both the ‘right’ and ‘left’ surfaces as well as for the bulk (or central) principal layer, and (iii) the use of imaginary parts q as small as one wishes in the energy without any large increase in computing time, so that the limit q - 0 can really be obtained. As a by-product we obtain (i) the ‘right’ and ‘left’ transfer matrices of the ‘effective field’ or continuous fraction approach and (ii) a factorisation theorem which relates the Green functions of both surfaces to the Green functions of the bulk and the free metal atom.
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PleaseБайду номын сангаасnote that terms and conditions apply.
I. Phys. F: Met. Phys. 15 (1985) 851-858. Printed in Great Britain
Highly convergent schemes for the calculation of bulk and surface Green functions
M P Lopez Sancho, J M Lopez Sancho and J Rubio
Instituto de Fisica de Materiales, CSIC, Serrano 144, 28006 Madrid, Spain Received IO August 1984, in final form 19 October 1984
0 1985 The Institute of Physics
85 1
852
M P Lopez Sancho et a1
of the original chain. This replacement can be repeated iteratively until the residual interactions between effective layers are as small as one wishes. After n iterations, say, one has a chain of lattice constant 2" times the original one, each effective layer replacing 2" original layers. The effective interlayer interactions become vanishingly small after a few Ryd). Note that each new iteration doubles the iterations (usually five or six for q = number of original layers included in the new effective layer. This is where the big advantage of the method lies, making it extremely powerful just in those situations where conventional iteration methods converge so slowly as to become almost hopeless. For instance, small q values (e.g. Ryd) require 12-14 iterations, i.e. about 2.5 times the iterations needed for q = Ryd. To get the same accuracy, 212-2'4 (4096-16384) iterations would be required in the conventional T-matrix approach! The format of this paper is as follows. The effective chain is introduced in 0 2, followed by the iterative procedure which allows us to obtain effective chains with successively weaker residual interactions. This leads to expressions for the Green functions for the 'right' and 'left' surfaces as well as for the bulk, which can be computed rather efficiently. Section 3 establishes a connection with usual T-matrix approaches and ends with recurrence formulae for matrix elements involving inner layers. Section 4 starts with the tight-binding version of the factorisation theorem which serves to link with other approaches like the matching Green function method (Garcia-Moliner and Rubio 1969, 197 1, Inglesfield 197 1) and discusses some unclear points about surface boundary conditions. Finally, some concluding remarks are made in 0 5 .
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Highly convergent schemes for the calculation of bulk and surface Green functions
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1. Introduction
Recently a large number of papers have appeared where different kinds of Green functions are calculated by one of the several iterative methods available (Cyrot Lackmann 1970, Haydock et a1 1972, Anishchik et a1 1976, Mele and Joannopoulos 1978). One of the most popular is the ‘effective field’ or transfer matrix approach (Falicov and Yndurain 1975, Lee and Joannopoulos 198 1a, b). Most of them have in common a relatively slow convergence, particularly near singularities (Dy et a1 1979, Lee and Joannopoulos 1981a, b). This problem has been touched upon in two recent publications (Guinea et af 1983, Lopez Sancho et a1 1984) which propose iterative schemes quicker than the usual one in the transfer matrix approach. One of them (Guinea et a1 1983) aims at obtaining effective interactions for two-dimensional Hamiltonians at surfaces by means of decimation techniques, while the other (Lopez Sancho et a1 1984) presents a quick iterative method for the calculation of the transfer matrix so as to save computation time in the calculation of densities of states. Although the two approaches seem different at first sight, they really correspond to different versions of a general scheme for quick convergence of iterative processes, ultimately related to the renormalisation-group method (Gongalves d a Silva and Keiller 198 1). In this paper, decimation techniques are reformulated with the help of the effectivelayer concept. We take as an illustrative example the problem of solving the conventional linear chain of equations for the matrix elements of the Green operator G(w)=(a- H ) in a basis of localised functions. The method involves replacing the original chain by an effective one of twice the lattice constant, where each layer plus its two nearest neighbours in the original chain are replaced by an effective layer in the new chain; these effective layers interact through energy-dependent residual interactions which are weaker than those 0305-4608/85/04085 1 + 08S02.25
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