变系数椭圆型方程定解问题的一种数值解法

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浅谈椭圆中定值问题的解决方法

浅谈椭圆中定值问题的解决方法

浅谈椭圆中定值问题的解决方法椭圆中的定值问题主要是指如何找到椭圆方程中的常数值。

解决该问题的常用方法有以下几种:1. 已知椭圆上两个点坐标,求解常数值假设椭圆方程为:$\\frac{(x-a)^2}{h^2}+\\frac{(y-b)^2}{k^2}=1$,已知椭圆上任意两个点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$的坐标,可列出以下两个方程:$\\frac{(x_1-a)^2}{h^2}+\\frac{(y_1-b)^2}{k^2}=1$ 和$\\frac{(x_2-a)^2}{h^2}+\\frac{(y_2-b)^2}{k^2}=1$将两个方程相减可以消去关于$a$和$b$的项,得到:$\\frac{(x_1-x_2)(x_1+x_2-2a)}{h^2}+\\frac{(y_1-y_2)(y_1+y_2-2b)}{k^2}=0$从而可以求得常数值。

2. 已知椭圆上一点坐标和椭圆长轴、短轴长度,求解常数值假设椭圆长轴长度为$2a$,短轴长度为$2b$,一点坐标为$(x_1,y_1)$,椭圆方程为$\\frac{(x-a)^2}{a^2}+\\frac{(y-b)^2}{b^2}=1$,可先求出椭圆中心点坐标为$(a,b)$,再代入已知点坐标,即可解出常数值。

3. 已知椭圆在$y$轴上截距和离心率,求解常数值假设椭圆方程为$\\frac{x^2}{a^2}+\\frac{(y-b)^2}{b^2}=1$,已知在$y$轴上截距为$c$和离心率为$e$,可得以下两个方程:$c=\\pm b\\sqrt{1-\\frac{e^2}{a^2}}+b$ 和 $e=\\sqrt{1-\\frac{b^2}{a^2}}$将两个方程代入椭圆方程中,可以解出常数值。

以上是解决椭圆中定值问题的一些常用方法,实际中还有其他方法,但基本思路都是相似的。

浅谈椭圆中定值问题的解决方法

浅谈椭圆中定值问题的解决方法
定值 。
解: 由题知设直线 l 的方程为: y — Y = — 姜 L _x — x , ) ,
即- ' X x + 2 y 。 Y 一 ( x + 2 y 。 2 ) : 0 , 则d = l 二 警
由椭圆的方程知 : r l = 2 + x l , r 2 : 2 一 。 ,
求证 : 直线 O P 、 O Q的斜率之积的绝对值为定值。 解: ( 1 ) 过程略 , 椭 圆的方程 为 : 2 x 2 + 4 y 2 = 1 , ( 2 ) 设P ( x 。 , y , Q ( x 2 , y 2 ) 直线 O P 、 O Q的斜率分别为 k l , k :

叫 ; 宝 据
一 .
i O P 1 %l O Q i = = 3
: 1
k l 2
翮 有 X 2  ̄ - 奏
1 1
一-_ ’
解 之得 : I k  ̄ k 2 1 = 1
总结 : 本题如果还采取上 题中设点的方法 , 难点与缺点 是有 四个 变量 , 变量 多 , 且变 量间 的关 系也多 , 运算 比较繁 琐, 运 算量也非常大。而采取引入直线斜率 的方法 , 只要两 个参数 就可 以把 P 、 Q的坐标 表示 出来 , 而且 很容易表示 条
豳 文 理 器 髓2 0 1 5 / 0 4
准线为 x = 1 , 倾斜角为孚 的直线 l 交椭圆于 A 、 B两点, 且线
段 A B 的 中点 为 ( 一 1, 1) ,
( 1 ) 求椭圆 的方程 ;

( 2 ) P 、 Q 为 椭圆 上两点, 0 为 原点, 且 满足 l 0 P I 2 + l 0 Q l 乙 },

求证 :

椭圆边值问题的galerkin法及最小二乘法处理

椭圆边值问题的galerkin法及最小二乘法处理

椭圆边值问题的galerkin法及最小二乘法处理本文主要介绍了椭圆边值问题Galerkin法和最小二乘法处理方法。

文章将从最小二乘法和Galerkin法的基本理论介绍开始,然后讨论椭圆边值问题的Galerkin法和最小二乘法处理,介绍这两种方法的优缺点,并分析椭圆边值问题的两种解决方案的适用性。

最后,提出对本文讨论的椭圆边值问题的Galerkin法和最小二乘法处理方法的建议和未来研究方向。

由于椭圆值问题的几何形状复杂性,解决它的有效方法是用一种有力的数值解决方案。

一般来说,最小二乘法和Galerkin法是被广泛用来解决椭圆边值问题的两种方法。

最小二乘法是一种常见的数值方法,它基于拟合最佳误差平方和,从而使预测函数离真实函数有最小差距。

它通常可以有效地拟合数据,但有时会得到不稳定的近似结果。

Galerkin法是另一种处理椭圆边值问题的有效方法,它将椭圆边值问题的解写成线性的函数组合的形式,以实现对问题的全局拟合。

它使用几何形状函数和拉普拉斯算子,使得可以近似地将椭圆边值问题拟合到一个线性方程组中,从而求出此方程组的解。

为了更准确地处理椭圆边值问题,我们可以结合使用最小二乘法和Galerkin法,即将真实的椭圆边值问题的解写成一个线性方程组,对这个方程组求解,然后用最小二乘法对其进行拟合。

这样可以使方程的解更加准确。

总的来说,最小二乘法的优点在于它简单易用,可以拟合数据,但缺点是拟合结果往往不稳定。

Galerkin法的优点是拟合的解决方案更加准确,但缺点是计算较复杂,消耗较多时间和空间。

为了选择更加合适的方案,要评估椭圆边值问题处理时最小二乘法和Galerkin法的可行性和有效性,并判断出哪种方法更加适合特定问题的处理。

本文讨论的椭圆边值问题的Galerkin法和最小二乘法处理方法各有优势,对椭圆边值问题的解决有较大的帮助,但还有一些可以改进的地方。

首先,在求解椭圆边值问题时,可以考虑使用多种解法,例如有限元法,以求得最优解。

各类椭圆型微分方程的解法

各类椭圆型微分方程的解法

各类椭圆型微分方程的解法
椭圆型微分方程是数学中重要的一类方程,解决这类方程的方法可以根据具体方程的形式和性质进行选择。

以下是一些常见的解法:
分离变量法
对于具有分离变量形式的椭圆型微分方程,可以将方程中的变量分开并独立求解。

这种方法常用于一维问题,例如求解泊松方程和拉普拉斯方程等。

特征值方法
当椭圆型微分方程的系数具有特殊的形式或性质时,可以采用特征值方法来求解。

这种方法利用特征值和特征函数的性质,将椭圆型方程转化为常微分方程或代数方程进行求解。

特征值方法常用于求解二维泊松方程、二维拉普拉斯方程等问题。

能量方法
能量方法是求解椭圆型微分方程的重要方法之一。

该方法基于
能量守恒原理,通过最小化能量泛函求得方程的解。

能量方法在求
解各种带边界条件的椭圆型微分方程问题中得到广泛应用。

变分法
变分法是一种广泛应用于微分方程求解的方法,包括椭圆型微
分方程。

利用变分法,将原始方程转化为变分问题,并通过求解变
分问题来找到方程的解。

数值解法
对于复杂的椭圆型微分方程,常常无法得到解析解,此时可以
采用数值解法进行求解。

常用的数值方法包括有限元法、有限差分
法和谱方法等,这些方法利用数值计算的手段来逼近方程的解。

以上是一些常见的椭圆型微分方程解法。

根据具体的方程形式
和性质,选择适合的解法可以更高效地求解椭圆型微分方程的问题。

椭圆型方程

椭圆型方程

22
2
构成 I 的一个对偶剖分.
(3) 将方程 (2.1) 在内点 x i 处离散化.
u(xi1) u(xi1) hi hi1
d du xi hi12hi ddx2u2i O(h2)
(2.3)
p(xi12)u(xi)hiu(xi1) pdduxi122hi42 pddx3u3i12O(h3)
pdduxi122hi42pddx3u3i O(h3)
由 Taylor 展开得
u (x i 1 ) 2 u h (x i) u (x i 1 ) d d x 2 u 2 i 1 h 2 2 d d x 4 u 4 o (h 3) 其中 [ ] i 表示方括号内的函数在 x i 点取值. 于是在 x i 将方程 (1.1) 写成
u ( x i 1 ) 2 u h ( 2 x i) u ( x i 1 ) q ( x i)u ( x i) f( x i) R i( u ) , ( 1 .3 )
hixixi 1, hm a ixhi.
于是,得到 I 的一个网格剖分. Ih表示网格内点,(不包含x0,xN)
(2) 对 I = [a, b] 进行对偶剖分
取 x i 1 , x i 的中点
1
xi1 22xi1xi ,
i1,2,L,N
称为半整数点,则
a x 0 x 1 x 3 L x N 1 x N b
lh i m 0||R h (u )|| 0 ,
(1 .6 )
称差分算子 L h 逼近微分算子 L ,并称 (1.6)
为相容条件.
注 当用 L h 逼近 L 时,选择网函数的范数不同,逼近的
阶也就不同.
| |R h ( u ) | | c O ( h 2 ) , | |R h ( u ) | | 0 O ( h 2 ) , | |R h ( u ) | | 1 O ( h ) .

三维变系数椭圆型方程数值求解的交替方向法

三维变系数椭圆型方程数值求解的交替方向法

三维变系数椭圆型方程数值求解的交替方向法椭圆型偏微分方程是一类重要的气象、地球物理、生命科学以及工程学科中常见的数学模型,其数值求解一直是热门研究领域之一。

在这个领域中,交替方向法是大多数数值求解方法中备受关注的一种。

交替方向法最初是针对二维分别向x方向和y方向交替求解的偏微分方程进行优化的一种方法,后来发展成了针对三维变系数椭圆型方程的数值求解方法。

该算法的主要思想是将三维空间分解为多个二维平面,然后在这些平面上分别交替进行求解。

这样就能够缩小问题的规模,并且可以减少计算的时间和复杂度。

具体来说,交替方向法通常需要按照以下步骤进行:1.将三维空间分解为不同的二维平面,然后在每个二维平面上分别构建一个带有变系数的偏微分方程模型;2.按照x、y、z三个轴的顺序交替求解每个二维平面上的偏微分方程模型,每次求解后都需要更新相应的变量;3.不断迭代交替求解过程,直到算法收敛并给出最终的解;4.对求解得到的结果进行评估,并针对不同情况进行优化。

交替方向法的优点在于它能够有效地减小问题的规模,并且能够在不牺牲精度的情况下加速求解过程。

此外,该算法还可以灵活应用于多种不同的偏微分方程模型中,使得这种方法在实际应用中有着重要的价值。

当然,交替方向法在实际应用中仍存在一些挑战和限制。

例如,当偏微分方程模型非常复杂或者存在大量非线性项时,该算法的求解效果可能不尽如人意。

此外,该算法在处理大规模数据时也存在一定的局限性,因为需要计算的平面数量会增加,从而增加了计算量。

总的来说,交替方向法是一种比较优秀的三维变系数椭圆型方程数值求解方法,可以为实际问题的求解提供很大帮助。

在未来,随着计算机算力和计算技术的发展,预计该算法将会在更多领域扮演重要的角色。

浅谈椭圆中定值问题的解决方法

浅谈椭圆中定值问题的解决方法

浅谈椭圆中定值问题的解决方法椭圆中定值问题是椭圆曲线密码学的一个重要组成部分,可以用来保护数字通信和访问受保护的资源。

椭圆中定值问题是一种典型的NP难题,其解决方法也是一个复杂的过程,在本文中我们将着重介绍它的解决方法。

首先,椭圆定值问题被表达为:给定椭圆曲线 E:Y^2=X^3 + AX+B 和一个点 P (x,y),求满足条件XP ≡ x mod m 的 X 值,这一距离被称为“定值”。

因为该问题是 NP 难题,无法使用暴力搜索的方法来解决,而必须使用特定的算法。

常用的算法之一是采用 Baby Step-Giant Step 算法,它是一种快速的椭圆定值算法,可以有效解决此问题。

该算法的步骤是:首先,找到在 P(x, y) 上的两个可逆元素 k1、k2,然后将 k2 扩展到 k1 的模 m 上;其次,计算出 k1 和 k2 的积 k ;最后,找出满足 k = X1 * X2 + X3 * Y1 + X4 * Y2 + X5 * Z2 的X1、X2、X3、X4、X5,其中 Z2 是 P(x, y) 上的单位元素,即使 X1、X2、X3、X4、X5 满足等式的条件也可以将它们映射到 k1 上。

此外,对于椭圆定值问题的求解,还可以使用 Pollard Rho 算法,它是一种基于“传递闭包”方法的基于离散对数的定值算法。

该算法使用一种称为“Pollard Rho迭代”的快速算法,使用了概率性的技术,能够比较有效地求解椭圆定值问题,但如果某个问题不能在规定时间内求解,则可以重新尝试算法,直到求出正确答案。

最后,另一种大规模椭圆定值问题求解方法是使用多项式求解的方法,即使用多项式来表示椭圆定值问题中的函数,然后使用多项式求解器来求解多项式方程。

这种算法的优点是效率高、可以有效解决大规模椭圆定值问题,但也有缺点是实施起来较复杂,实现难度较大。

总之,椭圆定值问题的解决方法有很多,上面三种最常用的分别是 Baby Step-Giant Step 算法、Pollard Rho 算法和多项式求解法。

有限体积法实现变系数椭圆型方程数值解

有限体积法实现变系数椭圆型方程数值解

Ke y wo r d s : E l l i p t i c e q u a t i o n, Di f f e r e n c e me t h o d, T h e i f n i t e v o l u me me t h o d
0 引言
随着科 学技 术 的发 展 , 偏 微 分 方 程 已成 为 数
的计 算精度 , 并得 出了一些普遍且有益的结论 。
关键 词 : 椭 圆方程 ; 差分法; 有限体积法
中 图分 类 号 : 0 2 4 1 . 8 2 文献标识码 : A
A Fi ni t e Vo l u me Me t h o d o f Nu me r i c a l So l ut i o n f o r S o l v i ng Va r i a bl e Co e ic f i e nt El l i pt i c Eq ua t i o ns
第3 l卷
第 3期
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ江
西


Vo 1 . 31 No . 3
2 0l 3年 6 月
J I A NGXI S CI ENCE
J u n . 2 0 1 3
文章 编 号 : l O O l 一3 6 7 9 ( 2 0 1 3 ) 0 3— 0 3 1 4一 O 4
有 限体 积 法实 现 变 系数 椭 圆型方 程数 值 解
吴 红 利
( 东华理工大学 , 江西 南昌 3 3 0 0 1 3 )
摘要: 研 究 了变 系数椭 圆型偏微分方程的有限体积 法, 该方法将研 究区域划分为一 系列不重复的分割 区域 , 并 且每个 网格点都 包含在一个分割 区域 , 再 用待 求的偏微 分方程对每 个分割 区域进行积 分,便 可得到 一组 离 散方程。基 于这些 离散方程 , 采 用 ma t l a b编程达到数值 实现的 目的。最后 , 通过数值 实例展 示 了有 限体积 法
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1. 引言
目前关于常系数椭圆型方程定解问题的数值解法已有很多差分格式[1]-[6]。 而变系数椭圆型方程定解 问题的数值解法相对比较复杂,数值解的精度一般比较低,因此构造求解变系数椭圆型方程定解问题的 高精度差分格式具有实际意义。在文献[7]中讨论了变系数பைடு நூலகம்圆型方程的紧致差分格式,证明了差分格式 解的存在唯一性,稳定性和收敛性。在文献[8]中考虑了狄利克雷边界条件的椭圆型方程定解问题。在文 献[9]中提出了椭圆型方程定解问题的自适应网格的紧凑差分格式, 此方法加密网格时大大增加了计算量, 而本文利用极坐标下的差分格式建立了一种差分格式–交错五点差分格式,对于求解一类变系数椭圆型 方程的定解问题,减少了计算量,得到了相应的误差估计,并进行了数值模拟。我们讨论的问题如下:
{U
1i
ij
0 ≤ i ≤ m, 0 ≤ j ≤ n}
其中
= U ij
{u ( x , x ) 0 ≤ i ≤ m, 0 ≤ j ≤ n}.
2j
2.1. 交错五点差分格式
把问题(1)用极坐标下的差分格式:
DOI: 10.12677/aam.2018.710151 1300 应用数学进展
朱多薇 等
(2) r 1 u ri+1,θ j − ri+ 1 + ri− 1 u ri ,θ j + ri− 1 u ri−1,θ j i+ 2 2 2 2 x 2 = r x12 + x2 离 散 [10] , 其 中 , tan (θ ) = 2 , 整 个 x1 , x2 平 面 映 射 为 r , θ 平 面 上 的 半 带 型 域 x1 = Θ {( r , θ ) 0 ≤ r ≤ ∞, 0 ≤ θ ≤ 2 π} 分两步离散: ∂u ( x1 , x2 ) ∂ ∂ 先把括号外面的一阶微分 用半个步长的中心差 第一步, 对问题(1)中的 aij ( x1 , x2 ) , ∂xi ∂x j ∂xi 分代替。即 1 ∂ ∂u 1 r ∂r r ∂r ≈ 2 ij ri ( ∆r )
Keywords
Variable Coefficient Elliptic Equation, Numerical Solution, The Error Analysis
变系数椭圆型方程定解问题的一种数值解法
朱多薇1,娜扎开提·阿迪力1,伊马木·麦麦提2,阿不都热西提·阿不都外力1
1 2
新疆大学,数学与系统科学学院,新疆 乌鲁木齐 陕西师范大学,数学与信息学院,陕西 西安
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2018, 7(10), 1299-1307 Published Online October 2018 in Hans. /journal/aam https:///10.12677/aam.2018.710151
a11 1 , a12 1 , a 21 1 , a 22 1 , a111 , a121 , a 21 1 , a 22 1 .
i+ , j 2 i+ , j 2 i, j + 2 i, j + 2 i− , j 2 i− , j 2 i, j − 2 i, j − 2
以上离散格式(3),(4),(5),(6)略去高阶项后代入到问题(1)得到如下差分格式:
A Numerical Solution to a Solution Problem for Elliptic Equation with Variable Coefficients
Duowei Zhu1, Adil Nazakat1, Mamat Imam2, Abduwali Abdirixit1
域 = Ω
(1)
其中 aij > 0, ( i, j = 1, 2 ) 是关于 x1 , x2 的变系数函数, f ( x1 , x2 ) , g ( x1 , x2 ) 是 x1 , x2 的足够光滑的函数,求解区
[ a, b] × [c, d ] ,其边界 Γ 为分段光滑曲线。
2. 差分格式的建立
2 2 ∂ ∂u ( x1 , x2 ) aij ( x1 , x2 ) = f ( xi , x j ) , ∀ ( x1 , x2 ) ∈ Ω, −∑∑ ∂x ∂x j j 1 i =i 1 = x1 , x2 ) Γ g ( x1 , x2 ) , ∀ ( x1 , x2 ) ∈ Γ. u (=
(
)
( )
(
)
∂u ( x1 , x2 ) aij ( x1 , x2 ) ∂x j
1 i+ , j 2
∂u ( x1 , x2 ) − aij ( x1 , x2 ) ∂x j h
1 i− , j 2
为了推导差分格式,取沿 x1 方向和 x2 方向的步长 h 和 k,做两族分别 x1 轴和 x2 轴平行的直线:
, i 0,1, 2, , m, = x1i ih =
= x2 j jk = , j 0,1, 2, n,
两族直线的交点 ( x1i , x2 j ) 称为节点。若两个节点沿 x1 轴方向(或 x2 轴方向)只相差一个步长时,称两个
= Ωh 节点是相邻的。以
以 Γ h 表示网格线 x1 = x1i 或 x2 = x2 j 与 Γ 的交点的集合,并称此类点为边界节点。 记 Ω h 上的网格函数为:
= U
{( x , x ) ( x , x ) ∈ Ω} 表示所有属于 Ω 内部的节点集合,并称此类点为内节点。
1i 2j 1i 2j
(4)
(5)
∂ ∂u = a22 ∂x2 ∂x2
a 22
i, j+
1 2
(u
i , j +1
− ui , j ) − a 22 k2
i, j−
1 2
(u
i, j
− ui , j −1 )
+ O k2 ,
( )
(6)
其中变系数函数 a11 , a12 , a21 , a22 在半个步长上的值为
收稿日期:2018年10月1日;录用日期:2018年10月17日;发布日期:2018年10月24日


本文提出了一种求变系数椭圆型方程定解问题的数值解法,并进行了误差分析,通过数值实验验证了该 方法收敛速度快,误差小,在时间和空间上能达到二阶精度。
文章引用: 朱多薇, 娜扎开提·阿迪力, 伊马木·麦麦提, 阿不都热西提·阿不都外力. 变系数椭圆型方程定解问题的一 种数值解法[J]. 应用数学进展, 2018, 7(10): 1299-1307. DOI: 10.12677/aam.2018.710151
st th th
Received: Oct. 1 , 2018; accepted: Oct. 17 , 2018; published: Oct. 24 , 2018
Abstract
This paper proposes a numerical solution for solving that problem of fixed solution of the variable coefficient elliptic equation, and we get the corresponding error analysis, the method is verified by numerical experiments; convergence speed and small error, in time and space can achieve second-order accuracy.
+ O h2 ,
( )
(3)
12 −a 1 a121 u 1 1 −u 1 1 u 1 1 −u 1 1 i+ , j i+ , j + i+ , ji− , j i− , j + i− , j − ∂ ∂u 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = + O ( kh ) , a 12 ∂x1 ∂x2 h2 21 −a 1 a 21 1 u 1 1 −u 1 1 u 1 1 −u 1 1 i j + i + j + i − j + i j − i + j − i − j − , , , , , , ∂ ∂u 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = + O ( kh ) , a21 2 ∂x 2 ∂x1 h
(称为网格的中心点)交错得到的,从节点的角度看,用了五个节点 xi , j +1 , xi , j −1 , xi , j , xi−1, j , xi+1, j ,但是计 算的时候我们用到了网格的中心点,又可以看作是九个点的差分格式。因此,我们称差分格式(7)为交错 五点差分格式。
i+ , j 2 2
(7)
DOI: 10.12677/aam.2018.710151
1301
应用数学进展
朱多薇 等
其中 fi , j = f ( xi , x j ) 。 差分格式(7)是由节点和剖分所形成的网格的中心
1 1 1 1 1 1 1 1 i − , j − ,i − , j + ,i + , j − ,i + , j + 2 2 2 2 2 2 2 2
a111 + a111 a 22 1 + a 22 1 a111 a 22 1 i j i j i j i j i j i, j+ , , , , , + − + − − 2 2 2 2 ui+1, j + 2 2 2 + − ui , j − 2 ui −1, j − 2 ui , j +1 2 h h k h k 22 12 21 12 a 1 +a 1 a 1 + a 21 1 a 1 i, j− i+ , j i, j+ i, j− i+ 2, j 2 2 − 2 2 ui , j −1 − 2 ui+ 1 , j − 1 ui + 1 , j + 1 + kh kh k 2 2 2 2 a121 + a 21 1 a121 + a 21 1 i, j+ i , j- i− , j i- 2 , j 2 2 fi , j + 2 ui− 1 , j + 1 − ui− 1 , j − 1 = kh kh 2 2 2 2 a111
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