数值求解二维扩散方程的初边值问题
波动方程模型中的初边值问题与数值解答
波动方程模型中的初边值问题与数值解答波动方程是描述波动现象的重要数学模型，广泛应用于物理学、工程学等领域。
在实际问题中，我们通常需要解决波动方程的初边值问题，并通过数值解答来获得精确的结果。
本文将介绍波动方程模型中的初边值问题以及常用的数值解答方法。
一、波动方程模型波动方程是描述波动现象的偏微分方程，通常可以写为：∂²u/∂t² = c²∇²u其中，u是波动的幅度，t是时间，c是波速，∇²是拉普拉斯算子。
二、初边值问题初边值问题是指在给定的区域内，波动方程在一些边界条件和初始条件下的解。
通常，初边值问题可以分为两类：初值问题和边值问题。
初值问题是指在给定的初始时刻t=0时，波动方程的初始条件。
例如，我们可以给定波动方程在初始时刻的波动幅度和速度分布。
边值问题是指在给定的边界上，波动方程的边界条件。
例如，我们可以给定波动方程在边界上的波动幅度或边界上的导数。
三、数值解答方法解决波动方程的初边值问题通常需要借助数值解答方法。
以下是几种常用的数值解答方法：1. 有限差分法有限差分法是最常用的数值解答方法之一。
它将连续的波动方程离散化为差分方程，通过计算差分方程的近似解来获得波动方程的数值解。
有限差分法的精度和稳定性受到差分步长的选择和边界条件的影响。
2. 有限元法有限元法是另一种常用的数值解答方法。
它将波动方程的解空间分割成若干个小单元，通过近似表示每个小单元内的波动幅度，进而得到波动方程的数值解。
有限元法的精度和稳定性受到网格划分和插值函数的选择的影响。
3. 谱方法谱方法是一种基于特殊函数（如傅里叶级数）的数值解答方法。
它通过选取一组适当的基函数，将波动方程的解表示为这些基函数的线性组合，从而得到波动方程的数值解。
谱方法的精度和稳定性受到基函数的选择和截断误差的影响。
四、数值解答的应用波动方程的数值解答在实际问题中具有广泛的应用。
例如，在声学中，我们可以通过数值解答波动方程来模拟声波的传播和反射；在地震学中，我们可以通过数值解答波动方程来模拟地震波的传播和地壳的响应。
python数值求解扩散方程
一、概述1.1 问题背景扩散方程是描述物质在空间中传播的数学模型，它在自然界和工程领域中具有广泛的应用。
数值求解扩散方程是计算数学中的一个重要问题，它涉及到数值方法、计算机编程等多个领域。
Python作为一种强大的编程语言，在数值计算方面具有得天独厚的优势，因此对于数值求解扩散方程来说，Python是一个理想的工具。
1.2 本文主要内容本文将介绍使用Python进行数值求解扩散方程的方法，包括有限差分方法和有限元方法两种常用的数值求解方法。
通过对这两种方法的介绍和实际案例的应用，读者可以了解到如何利用Python快速、准确地求解扩散方程。
二、扩散方程的数学模型2.1 扩散方程的基本形式扩散方程是描述物质在空间中传播过程的数学模型，其基本形式可以表示为：\frac{\partial u}{\partial t} = D\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}其中，u是物质浓度随时间和空间的变化，t是时间，x是空间坐标，D是扩散系数。
对于不同的物质和不同的传播环境，扩散系数D具有不同的取值。
2.2 边界条件和初始条件在求解扩散方程时，需要给定适当的边界条件和初始条件。
边界条件是指在空间边界上关于物质浓度的限制条件，而初始条件是指在初始时刻物质浓度的分布情况。
这些条件对于数值求解方法的选择和实现具有重要影响。
三、有限差分方法3.1 基本思想有限差分方法是一种常用的数值求解方法，它将求解区域离散化为网格，利用物质浓度在空间和时间上的变化来近似扩散方程，然后通过迭代计算网格点上的物质浓度值。
3.2 离散化和差分格式在有限差分方法中，空间上的导数和时间上的导数会被离散化为差分格式。
常见的差分格式包括向前差分、向后差分、中心差分等，它们各自对应不同的数值求解精度和稳定性。
3.3 Python实现利用Python可以快速编写有限差分方法的求解程序。
通过使用Python中的数值计算库和可视化库，可以直观地观察到扩散方程的解在空间和时间上的变化情况。
二维热传导方程数值解及matlab实现
在热传导学科中，二维热传导方程是一个非常重要的数学模型，用于描述二维热传导过程中温度分布随时间的变化规律。
通过对二维热传导方程的数值解及其在Matlab中的实现，可以更好地理解热传导过程及其在工程学、物理学和地球科学等领域的应用。
让我们来了解一下二维热传导方程的基本形式。
二维热传导方程通常可以表示为：$$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \left( \frac{\partial^2u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2} \right) $$在这里，$u(x, y, t)$代表温度随空间坐标$(x, y)$和时间$t$的变化，$\alpha$代表热扩散系数。
方程右侧的两项分别表示温度在$x$方向和$y$方向的二阶导数。
通过数值方法对这个方程进行离散化处理，可以得到其数值解。
在进行数值解的求解过程中，一个常用的方法是有限差分法。
有限差分法将空间和时间进行离散化，将连续的问题转化为离散的问题。
通过将偏导数用差分的形式进行逼近，可以得到关于温度在不同空间点和时间点的离散方程，进而通过迭代求解得到数值解。
这里要注意，为了保证数值解的准确性和稳定性，需要对离散化步长进行合理的选择，并对边界条件和初始条件进行适当的处理。
那么，在Matlab中，我们如何实现二维热传导方程的数值解呢？我们可以通过定义空间网格和时间步长来进行离散化处理，然后利用循环结构和矩阵运算来进行迭代求解。
Matlab提供了丰富的矩阵运算和可视化工具，可以方便地实现对二维热传导方程数值解的求解和结果的可视化呈现。
我个人认为，二维热传导方程的数值解及其在Matlab中的实现，不仅仅是一个数学问题，更是一个工程问题。
通过对二维热传导方程的数值解，可以更好地理解热传导过程的规律，为工程实践中的热传导问题提供重要的参考依据。
通过Matlab的实现，可以更好地将数学模型与工程实践相结合，实现对热传导问题的仿真分析和优化设计。
李荣华二维抛物方程的初边值问题matlab
李荣华二维抛物方程的初边值问题在数学和工程领域中扮演着重要角色。
通过使用Matlab，我们能够更深入地理解和解决这一问题。
在本文中，我们将从基础概念开始，逐步深入讨论李荣华二维抛物方程的初边值问题，并结合Matlab进行实际分析和解决。
一、初边值问题的概念和涵义1. 初边值问题的定义初边值问题是指在偏微分方程中，除了部分边界条件外，还需给出一些初始条件。
李荣华二维抛物方程的初边值问题即是在方程中给定初值条件和边界条件的问题。
2. 李荣华二维抛物方程简介李荣华二维抛物方程是描述热传导、扩散等现象的数学模型，在物理学和工程领域有着广泛的应用。
它的形式通常为一个关于未知函数和其在空间和时间上的导数的方程。
3. Matlab在初边值问题中的应用Matlab作为一种强大的数学建模和仿真工具，能够帮助我们求解各种类型的偏微分方程，包括初边值问题。
通过Matlab，我们可以对李荣华二维抛物方程进行数值求解和模拟，从而更清晰地理解问题本质。
二、李荣华二维抛物方程的初边值问题解析1. 方程的建立我们需要建立李荣华二维抛物方程的数学模型，并给定相应的初值条件和边界条件。
在Matlab中，我们可以通过定义矩阵和方程的形式来实现这一过程。
2. 数值求解我们利用Matlab提供的数值求解方法，如有限差分法或有限元法，对初边值问题进行求解。
通过程序的编写和运行，我们可以得到方程的数值解，并对物理过程有更直观的认识。
3. 结果分析在求得数值解之后，我们可以对结果进行分析和可视化。
通过Matlab 的绘图功能，我们能够直观地观察李荣华二维抛物方程的演化过程，以及初值条件和边界条件对解的影响。
三、个人观点和总结在本文中，我们深入探讨了李荣华二维抛物方程的初边值问题，并结合Matlab进行了实际分析和解决。
通过对问题的全面评估和数值求解，我们对方程的特性和行为有了更深入的理解。
个人观点上，我认为Matlab是一个非常强大的工具，能够帮助我们更直观、高效地处理数学问题。
扩散过程的数学建模
扩散过程的数学建模扩散过程是指物质、能量或信息在空间中传播和混合的过程。
数学建模是将现实世界的问题抽象化为数学形式，从而通过数学方法来解决问题。
在扩散过程的数学建模中，我们需要描述扩散物质的浓度分布、扩散速率和扩散距离等参数。
首先，扩散过程可以通过扩散方程描述。
扩散方程是一个偏微分方程，用于描述物质浓度随时间和空间的变化。
一维情况下，扩散方程可以写成以下形式：∂C/∂t=D∂²C/∂x其中，C是扩散物质的浓度，t是时间，x是空间坐标，D是扩散系数。
扩散系数D决定了扩散物质在单位浓度梯度下的扩散速率，它与扩散物质的性质、介质的性质以及环境条件等有关。
为了求解扩散方程，我们需要确定初始条件和边界条件。
初始条件是指在初始时刻t=0时的浓度分布，而边界条件是指在空间边界上的浓度分布。
常见的边界条件有固定浓度条件、固定扩散通量条件和无扩散通量条件。
针对特定问题，我们可以采用不同的数值解法来求解扩散方程。
常用的数值方法包括有限差分法、有限元法和有限体积法等。
这些方法将连续的扩散方程离散化成离散点上的代数方程组，通过迭代求解这个方程组，最终可以得到扩散物质的浓度分布。
此外，对于复杂的扩散过程，我们可能还需要考虑其他因素对扩散的影响。
例如，对流扩散方程可以考虑流体的流动对扩散过程的影响。
如果存在吸附或反应过程，可以将扩散方程与相应的吸附或反应方程耦合起来。
在实际应用中，扩散过程的数学建模广泛应用于环境科学、材料科学、化学工程等领域。
例如，研究地下水中污染物的扩散过程，可以预测污染物的传播范围和浓度分布，为环境保护提供科学依据。
另外，扩散过程的数学建模还可以应用于材料的表面处理、溶质输送以及化学反应器的设计等工程问题。
总之，扩散过程的数学建模是将扩散过程抽象化为数学形式，从而通过数学方法来解决与扩散相关的问题。
通过建立合适的扩散方程和边界条件，并选择适当的数值方法，我们可以研究和预测扩散物质的浓度分布、扩散速率和扩散距离等参数。
数值传热二维稳态导热问题及程序
问题：假定一个方形材料100mm*100mm，四边分别为第一、第二、第三类边界条件，无内热源，导热系数为常数，分析该区域内的温度变化。
2.求解过程—热平衡法（1）区域离散化对正方形区域进行离散，将该区域划分成不同节点数的不重叠子区域。
设置节点时采用内点法。
（2）控制方程离散化依据题意，二维稳态无源项的纯导热问题的控制方程如式（1） (1)扩散项——中心差分，如式（2）（3） (2) (3)将（2）、（3）、（4）式代入方程（1）可得到离散后的代数方程（5） (4)因为采用正方形的网格，即△x＝△y ，且无内热源(qV＝0) ，则式(4 ) 简化为（3）边界条件处理均为第一类边界条件，依据题意，设定边界条件如下：x=0时，t=800x=1时，t=600y=0时，t=200y=1时，t=1004.结果1.第一类边界条件下的温度分布：输入四个边界温度分别为 800k 600k 200k 100k节点数为11*21时候的温度分布图节点为21*21时候的温度分布图2，边界为第二类边界时的结果边界条件：X=0,t=10yY=0,t=10xX=100,t=10y+10(M-1)Y=100,t=10x+10(N-1)结果：3，边界为第一、第二类边界时：X=0,t=10yY=0,t=10xX=100,t=100Y=100,t=2003.程序//二维稳态导热数值计算程序//作者：石明//日期：2012年12月25日//功能：得出四边第一类边界条件下的长方形的温度分布#include<stdio.h>#include <stdlib.h>#include<math.h>#define M 10#define N 20void main(){/****************键盘输入边界条件**************/float Tleft, Tright, Tdown, Ttop;printf("请输入长方形的四边温度条件 Tleft Tright Tdown Ttop\n");scanf("%f%f%f%f",&Tleft,&Tright,&Tdown,&Ttop);/****************二维计算区域离散**************/float T[M][N];floatTcopy[M][N];//定义迭代对比矩阵int i,j,k;/*****************边界条件设置**************/for(i = 1;i < M-1;i++){T[i][0] = Tcopy[i][0] = Tleft;T[i][N-1] = Tcopy[i][N-1] = Tright;}for(j = 0;j < N;j++){T[0][j] = Tcopy[0][j] =Ttop;T[M-1][j] = Tcopy[M-1][j]= Tdown;}/*****************初始化**************/for(i = 1;i < M-1;i++)for(j = 1;j < N-1;j++){T[i][j] = Tcopy[i][j] = 0.25 * ( Tleft + Tright + Tdown +Ttop ); }/*****************迭代计算**************/float dif[M][N];float max,temp;for(i = 0;i < M;i++){for(j = 0;j < N;j++)dif[i][j] = 1.0;}float e =0.001;//设置迭代误差限；for(k=1;k <100;k++)// 设置最大迭代次数；{for(i = 1;i < M-1;i++) //完成一次迭代；for(j = 1;j < N-1;j++){T[i][j] = 0.25 * ( T[i-1][j] + T[i+1][j] + T[i][j-1] + T[i][j+1] );}for(i = 1;i < M-1;i++)//求相邻两迭代温度值的差值；for(j = 1;j < N-1;j++){dif[i][j] = fabs(T[i][j] - Tcopy[i][j]);}max = dif[1][1];for(i = 1;i < M-1;i++)//求相邻两迭代温度值的最大差值；for(j = 1;j < N-1;j++){if(max < dif[i][j])max = dif[i][j];}if(max <= e) break;for(i = 1;i < M-1;i++)for(j = 1;j < N-1;j++){Tcopy[i][j] = T[i][j];}}for(j = 0;j < N;j++)for(i = 0;i < M;i++){printf("%5.2f ", T[i][j]); if((i+1)%M==0) printf("\n"); }system("pause");}第二类边界条件的温度分布#include<stdio.h>#include <stdlib.h>#include<math.h>#define M 11#define N 21void main(){/****************二维计算区域离散**************/ float Tleft, Tright, Tdown, Ttop;float T[M][N];floatTcopy[M][N];//定义迭代对比矩阵int i,j,k;/*****************边界条件设置**************/for(i = 1;i < M-1;i++){T[i][0] = Tcopy[i][0] = Tleft=10*i;T[i][N-1] = Tcopy[i][N-1] = Tright=10*i+10*N-10;}for(j = 0;j < N;j++){T[0][j] = Tcopy[0][j] =Ttop=10*j;T[M-1][j] = Tcopy[M-1][j]= Tdown=10*j+10*M-10;}/*****************初始化**************/for(i = 1;i < M-1;i++)for(j = 1;j < N-1;j++){T[i][j] = Tcopy[i][j] = 0.25 * ( Tleft + Tright + Ttop + Tdown );}/*****************迭代计算**************/float dif[M][N];float max,temp;for(i = 0;i < M;i++){for(j = 0;j < N;j++)dif[i][j] = 1.0;}float e =0.001;//设置迭代误差限；for(k=1;k <100;k++)// 设置最大迭代次数；{for(i = 1;i < M-1;i++) //完成一次迭代；for(j = 1;j < N-1;j++){T[i][j] = 0.25 * ( T[i-1][j] + T[i+1][j] + T[i][j-1] + T[i][j+1] );}for(i = 1;i < M-1;i++)//求相邻两迭代温度值的差值；for(j = 1;j < N-1;j++){dif[i][j] = fabs(T[i][j] - Tcopy[i][j]);}max = dif[1][1];for(i = 1;i < M-1;i++)//求相邻两迭代温度值的最大差值；for(j = 1;j < N-1;j++){if(max < dif[i][j])max = dif[i][j];}if(max <= e) break;for(i = 1;i < M-1;i++)for(j = 1;j < N-1;j++){Tcopy[i][j] = T[i][j];}}for(j = 0;j < N;j++)for(i = 0;i < M;i++){printf("%5.2f ", T[i][j]); if((i+1)%M==0) printf("\n"); }system("pause");}第一第二类边界：#include<stdio.h>#include <stdlib.h>#include<math.h>#define M 11#define N 21void main(){/****************二维计算区域离散**************/ float Tleft, Tright, Tdown, Ttop;float T[M][N];floatTcopy[M][N];//定义迭代对比矩阵int i,j,k;/*****************边界条件设置**************/for(i = 1;i < M-1;i++){T[i][0] = Tcopy[i][0] = Tleft=10*i;T[i][N-1] = Tcopy[i][N-1] = Tright=100;}for(j = 0;j < N;j++){T[0][j] = Tcopy[0][j] =Ttop=10*j;。
数值计算方法解决二维热传导方程问题研究
数值计算方法解决二维热传导方程问题研究概述：热传导方程是描述物体中温度分布随时间演化的常见方程之一。
解决热传导方程的问题在工程、科学及实际应用中具有重要的意义。
然而，解析解往往难以得到，因此我们需要借助数值计算方法来求解这类问题。
本文将研究使用数值计算方法解决二维热传导方程问题，并介绍常用的数值方法及其应用。
引言：热传导方程是描述物体中温度分布的偏微分方程，通常形式为：∂u/∂t =α(∂^2u/∂x^2 + ∂^2u/∂y^2)，其中u(x, y, t)表示温度分布，α为热扩散系数。
本文将研究如何使用数值计算方法求解该方程的初始值问题。
数值方法介绍：1. 空间离散化在二维情况下，我们将区域划分为网格点，并对温度进行离散化。
常用的方法有有限差分法和有限元法。
有限差分法将二维空间离散化为矩形网格，根据差分近似导数并代入热传导方程，得到离散的方程组。
有限元法则通过将区域分解为多个小区域，利用试探函数对温度进行表示，在每个小区域内代入试探函数并求解线性方程组来得到温度分布。
2. 时间离散化对时间进行离散化也是求解二维热传导方程的重要步骤。
常用的方法有显式方法和隐式方法。
显式方法使用差分公式来逐步推进时间，从而求解温度在每个时间步长上的值。
隐式方法则利用迭代算法来求解线性方程组，通过反复迭代使得解逼近真实解。
数值方法应用与优缺点分析：1. 有限差分法有限差分法是最常用的数值方法之一，简单易于实现。
它将二维空间划分为网格点，并利用中心差分公式来近似偏导数。
在时间方向上，显式差分方法使用向前差分公式，而隐式差分方法则使用向后差分公式。
有限差分法的优点是计算效率高，在稳定性和精度上具有较好的表现，但对于非线性问题的处理稍显困难。
2. 有限元法有限元法是一种更为复杂的数值计算方法，对于复杂的边界条件和几何形状具有较好的适应性。
它将区域分解为小区域，并在每个小区域内引入试探函数。
通过求解线性方程组，可以得到温度的离散解。
求解二维对流扩散方程格子Boltzmann方法
1引言格子Boltzmann方法（简称LBM）是20世纪80年代末提出来的一种流体力学计算方法[1-3]，与传统的宏观连续方法和微观的分子动力学方法不同，格子Boltzmann 方法是一种介于宏观和微观之间的介观方法。
与传统的数值模拟方法相比，格子Boltzmann方法物理背景清晰，处理简单，具有天生的并行特性，而且边界容易处理，程序易于实施，从而得到国内外众多学者的关注。
近二十余年来，格子Boltzmann方法已经成功运用到流体运动的数值模拟[4-6]，在许多传统模拟方法难以胜任的领域，如微尺度流动、多孔介质、生物流体、磁流体、晶体生长等，格子Boltzmann方法都可以进行有效的模求解二维对流扩散方程的格子Boltzmann方法彭碧涛1，郑洲顺1，2，刘红娟1，汤慧萍2，王建忠2PENG Bitao1,ZHENG Zhoushun1，2,LIU Hongjuan1,TANG Huiping2,WANG Jianzhong21.中南大学数学与统计学院，长沙4100832.金属多孔材料国家重点实验室，西安7100161.School of Mathematics and Statistics,Central South University,Changsha410083,China2.State Key Laboratory of Porous Metal Materials,Xi’an710016,ChinaPENG Bitao,ZHENG Zhoushun,LIU Hongjuan,et ttice Boltzmann method for solving two dimensional convection-diffusion puter Engineering and Applications,2015,51（23）：68-73.Abstract：In view of two-dimensional convection diffusion equation,it deduces the conditions of equilibrium distribution function must to be satisfied in every velocity directions based on D2Q4Lattice velocity and gives the specific expres-sions of the equilibrium distribution function.Through Chapman-Enskog multi-scale analysis technology,taking the time scale directly to the second order and the spatial scale to the first order,the equilibrium distribution function can recover the original convection-diffusion equation,thus the new D2Q4Lattice Boltzmann（LB）model for solving two-dimensional convection diffusion equation is ing the model,it implements a diffusion equation and two convection dif-fusion equation with different initial and boundary conditions,the numerical results are in good agreement with analyticsolutions,furthermore the boundary error is very low compared with related document,therefore the effectiveness of the new model is verified.Key words：convection-diffusion equation;lattice Boltzmann method;D2Q4model;multi-scale analysis technology摘要：针对二维对流扩散方程，基于D2Q4格子速度，用Chapman-Enskog多尺度分析技术，将时间尺度取为二阶，空间尺度取为一阶，推导了各个速度方向上的平衡态分布函数所满足的条件，给出了简单且对称的平衡态分布函数表达式，所得到的平衡态分布函数能正确地恢复出二维对流扩散方程，从而构建了一种新的求解二维对流扩散方程的D2Q4格子Boltzmann（LB）模型。
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g=ti/(hi^2); %--------------------------------- g为网格比
u=ones(m+1,m+1); %------------------------输入初始值
for i=2:m
for j=2:m
u(i,j)=sin(pi*(i-1)*hi)*sin(2*pi*(j-1)*hi);
1.00000000000000
1.00000000000000
0.99999999970799
0.99999999944526
0.99999999923550
0.99999999910241
0.99999999905502
0.99999999910240
0.99999999923550
0.99999999944526
0.99999999970799
1.00000000000000
1.00000000000000
0.99999999944526
0.99999999894348
0.99999999854766
0.99999999829052
0.99999999820481
0.99999999829052
0.99999999854766
function pr(ti,h,t)
%-------------------------------------------ti:时间步长h:空间步长;
k=t/ti+1;
m=1/h+1;
r=ti/h^2; %------------------------------ r为网格比;
w=ones(m,m);
end
end
a(1:m-2)=-0.5*g;
b(1:m-1)=1+g;
c(1:m-2)=-0.5*g; %------------------------输入用局部一维差分格式求解的三对角矩阵
B=zeros(m-1,m+1);
for i=1:m-1
B(i,i)=0.5*g;
B(i,i+1)=1-g;
u(i,j)=sin(pi*(i-1)*h)*sin(2*pi*h*(j-1));
end
end
tic
for l=1:k
for i=2:m-1
for j=2:m-1
w(i,j)=r*u(i-1,j)+r*u(i,j-1)+r*u(i+1,j)+r*u(i,j+1)+(1-4*r)*u(i,j);
end
u=ones(m,m); %------------------------输入初始值
v=ones(m,m);
for i=2:m-1
for j=2:m-1
u(i,j)=sin(pi*(i-1)*h)*sin(2*pi*h*(j-1));
end
end
%------------------------输入用P-R差分格式求解的三对角矩阵
0.99999999694199
0.99999999709532
0.99999999752602
0.99999999820481
0.99999999905502
1.00000000000000
1.00000000000000
0.99999999910240
0.99999999829052
0.99999999765007 >'>
p(1)=2*r;
p(m-2)=2*r;
tic
for l=1:k
for i=2:m-1
d1=A*u(i,2:m-1)'+p;
d1=d1';
w(2:m-1,i)=zg(a,b,c,d1); %-------------------------调用追赶法求解
d2=A*w(2:m-1,i)+p;
v(i,2:m-1)=zg(a,b,c,d2); %-------------------------调用追赶法求解
温馨提示：如果这篇偏微分方程数值解上机文档不完整，请从下面的
0.99999999799851
0.99999999854766
0.99999999923550
1.00000000000000
1.00000000000000
0.9999999991ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ240
0.99999999829052
0.99999999765007
0.99999999723401
0.99999999709532
end
x(n)=y(n)/u(n); %------------------------追赶法求解之赶过程求解Uz=y;
for j=n-1:-1:1
if u(j)==0
break;
else
x(j)=(y(j)-c(j)*x(j+1))/u(j);
end
end
%-----------------------------------------------运用P-R差分格式求解二维扩散方程的初边值问题;
%--------------------------------------------d:追赶法所求方程的右端向量;
%--------------------------------------------l:系数矩阵A所分解成的下三角阵L中的下对角元素了l(i);
%--------------------------------------------u:系数矩阵A所分解成的下三角阵U中的主对角元素了u(i);
%--------------------------------------------a:方程组系数矩阵A的下对角元素;
%--------------------------------------------b:方程组系数矩阵A的主对角元素;
%--------------------------------------------c:方程组系数矩阵A的上对角元素;
end
u=v';
end
toc
t=toc
u
mesh(0:0.1:1,0:0.1:1,u)
局部一维格式:
将原格式化为:
代入边界条件,转化为三对角矩阵
附源程序:
%------------------------------------------运用局部一维格式求解二维扩散方程的初边值问题;
function god(ti,hi,t) %------------------------------------------------ti为时间步长, hi为空间步长;
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
1.00000000000000
end
u=w;
end
toc
t=toc
u
mesh(u)
交替方向隐式格式(P-R格式):
将原差分格式化为:
代入边界条件,转化为三对角矩阵
附追赶法源程序:
%-------------------------------------------追赶法求解三对角方程组;
function x=zg(a,b,c,d)
n=length(b);
u(1)=b(1);
y(1)=d(1);
for i=1:n-1 %--------------------------追赶法求解之追过程求解Ly=d;
l(i)=a(i)/u(i);
u(i+1)=b(i+1)-l(i)*c(i);
y(i+1)=d(i+1)-l(i)*y(i);
0.99999999723401
0.99999999765007
0.99999999829052
0.99999999910240
1.00000000000000
1.00000000000000
0.99999999905502
0.99999999820481
0.99999999752602
0.99999999709532
B(i,i+2)=0.5*g;
end
f=zeros(m-1,1);
f(1,1)=0.5*g;
f(m-1,1)=0.5*g;
w=ones(m+1,m+1);
for i=1:n
for j=2:m
d=B*u(:,j)+f;
%-------------------------调用追赶法求解
x=zg(a,b,c,d);
b=ones(1,m-2)*(2+2*r);
a=-r*ones(1,m-3);
c=-r*ones(1,m-3);
A=zeros(m-2,m-2);
for i=1:m-2
A(i,i)=2-2*r;
end
for i=1:m-3
A(i,i+1)=r;
A(i+1,i)=r;
end
p=zeros(m-2,1);
数值求解二维扩散方程的初边值问题
古典显式格式:
将原格式化为:
附源程序:
%-------------------------------------------运用古典显式差分格式求解二维扩散方程的初边值问题;