导热方程求解matlab
导热方程求解matlab
使用差分方法求解下面的热传导方程2(,)4(,)0100.2t xx T x t T x t x t =<<<<初值条件：2(,0)44T x x x =-边值条件：(0,)0(1,)0T t T t ==使用差分公式1,,1,222(,)2(,)(,)2(,)()i j i j i j i j i j i j xx i j T x h t T x t T x h t T T T T x t O h h h -+--++-+=+≈,1,(,)(,)(,)()i j i j i j i jt i j T x t k T x t T T T x t O k k k ++--=+≈上面两式带入原热传导方程,1,1,,1,22i j i ji j i j i jT T T T T k h +-+--+= 令224k r h=，化简上式的 ,1,1,1,(12)()i j i j i j i j T r T r T T +-+=-++ix jt j编程MATLAB 程序，运行结果如下x t Tfunction mypdesolutionc=1;xspan=[0 1];tspan=[0 0.2];ngrid=[100 10];f=@(x)4*x-4*x.^2;g1=@(t)0;g2=@(t)0;[T,x,t]=rechuandao(c,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid);[x,t]=meshgrid(x,t);mesh(x,t,T);xlabel('x')ylabel('t')zlabel('T')function [U,x,t]=rechuandao(c,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid)% 热传导方程：% Ut(x,t)=c^2*Uxx(x,t) a<x<b ts<t<tf% 初值条件：% u(x,0)=f(x)% 边值条件：% u(a,t)=g1(t)% u(b,t)=g2(t)%% 参数说明% c：方程中的系数% f：初值条件% g1,g2：边值条件% xspan=[a,b]：x的取值范围% tspan=[ts,tf]：t的取值范围% ngrid=[n,m]：网格数量，m为x网格点数量，n为t的网格点数量% U：方程的数值解% x,t：x和t的网格点n=ngrid(1);m=ngrid(2);h=range(xspan)/(m-1);x=linspace(xspan(1),xspan(2),m);k=range(tspan)/(n-1);t=linspace(tspan(1),tspan(2),n);r=c^2*k/h^2;if r>0.5error('为了保证算法的收敛，请增大步长h或减小步长k!')ends=1-2*r;U=zeros(ngrid);% 边界条件U(:,1)=g1(t);U(:,m)=g2(t);% 初值条件U(1,:)=f(x);% 差分计算for j=2:nfor i=2:m-1U(j,i)=s*U(j-1,i)+r*(U(j-1,i-1)+U(j-1,i+1));endend。
matlab傅里叶谱方法求解热传导方程
文章标题：深度解析matlab傅里叶谱方法求解热传导方程在工程学和科学领域中，热传导方程是一个非常重要的偏微分方程，描述了物体内部温度分布随时间的变化。
而傅里叶谱方法是一种常用的数值求解方法，能够高效地对热传导方程进行求解。
本文将深入探讨matlab傅里叶谱方法在求解热传导方程中的应用，以及该方法在实际工程中的意义。
1. 热传导方程的基本概念热传导方程是描述物体内部温度分布随时间演化的方程。
一维情况下，热传导方程可以表示为：$$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \frac{\partial^2 u}{\partialx^2}$$其中，$u(x,t)$是位置$x$和时间$t$的温度分布函数，$\alpha$是热扩散系数。
对于二维、三维情况，热传导方程的形式也可以相应拓展。
2. matlab傅里叶谱方法的基本原理傅里叶谱方法是一种基于傅里叶级数展开的数值求解方法。
它的基本思想是将热传导方程通过傅里叶变换转化为频域上的方程，再通过离散化的方式进行求解。
在matlab中，可以利用快速傅里叶变换（FFT）来高效地实现傅里叶谱方法。
该方法的优点是高精度、高效率，并且适用于多维情况。
3. matlab傅里叶谱方法的具体实现在matlab中，可以通过编写相应的程序来实现对热传导方程的求解。
首先需要将热传导方程进行离散化，得到一个离散的时间和空间网格。
然后利用傅里叶变换将热传导方程转化为频域上的方程，通过FFT算法高效地求解。
最后再利用逆傅里叶变换将频域上的解转化为时域的解。
通过这一系列步骤，就可以在matlab中实现对热传导方程的高效求解。
4. 实际工程中的应用与意义matlab傅里叶谱方法在实际工程中有着广泛的应用与意义。
例如在材料科学中，可以利用该方法对材料的热传导特性进行建模和仿真。
在电子工程领域，也可以利用该方法对电路元件的热特性进行分析和优化。
另外，在生物医学工程中，对人体组织的热传导特性进行研究也可以借助matlab傅里叶谱方法来实现。
一维热传导方程matlab程序
一维热传导方程matlab程序一维热传导方程是研究物体在一维情况下的温度分布变化的方程，其数学表达式为：∂u/∂t = α∂²u/∂x²其中，u表示温度，t表示时间，x表示空间位置，α表示热扩散系数。
为了求解一维热传导方程，我们可以采用有限差分法来进行数值计算。
具体来说，我们可以将时间和空间进行离散化，然后利用差分公式来逼近偏微分方程。
下面是一维热传导方程的matlab程序：% 定义参数L = 1; % 空间长度T = 1; % 时间长度N = 100; % 空间网格数M = 1000; % 时间网格数dx = L/N; % 空间步长dt = T/M; % 时间步长alpha = 0.1; % 热扩散系数% 初始化温度分布u = zeros(N+1,1);u(1) = 100; % 左端点温度为100度% 迭代求解for k = 1:Mfor i = 2:Nu(i) = u(i) + alpha*dt/dx^2*(u(i+1)-2*u(i)+u(i-1)); endend% 绘制温度分布图像x = linspace(0,L,N+1);plot(x,u,'LineWidth',2);xlabel('位置');ylabel('温度');title('一维热传导方程的数值解');在上述程序中，我们首先定义了一些参数，包括空间长度L、时间长度T、空间网格数N、时间网格数M、空间步长dx、时间步长dt 以及热扩散系数alpha。
然后，我们初始化了温度分布，将左端点的温度设为100度。
接下来，我们使用双重循环来迭代求解温度分布，最后绘制出了温度分布的图像。
通过这个程序，我们可以方便地求解一维热传导方程，并得到其数值解。
当然，如果需要更精确的结果，我们可以增加空间网格数和时间网格数，来提高计算精度。
一维非定常热传导方程的求解及matlab源程序
一维非定常热传导方程的求解及matlab 源程序1、计算模型本题计算的模型示意图如图1所示，在已知两边界点温度数值的情况下，根据一维非定常热传导方程，求解整个计算域长度上的温度分布。
一维非定常热传导方程为0x Tt T 22=∂∂⋅-∂∂α，式中α=1。
总长为10m ，两端的边界数值分别为T0=100℃和Tn=300℃。
计算域内的热传导满足方程：∂T ∂t −∂∙∂2T∂X2=0图1 一维非定常热传导方程计算模型示意图2、数值分析方法在本题的计算过程中，用到的数值分析方法有：差分近似导数，追赶法解三对角方程组。
对于一维非定常热传导而言，热传导参数的分布是连续的，具有无穷多个数值，它们的数值由给定的非定常热传导方程决定。
但是微分方程无法直接求解，因此通过差分近似导数的方法，将微分方程转化成代数方程，然后通过迭代即可计算出平衡时刻各个参考点的温度。
在计算时，先由一维非定常热传导的微分方程，推导出与其对应的线性方程，将第i 个时间层上某个离散点处的温度用第i-1个时间层上某些点的温度数值来表示。
这样在求解过程中，先假定第0时间层的时刻各参考点的温度初值，然后运用线性方程组推导出第1时间层时刻，各个参考点的温度数值，再求第2时间层时刻各个参考点处的温度数值，依次类推，直到相邻时间层上的速度残差达到预先设定的收敛要求为止。
此计算模型中给定的左边界温度值为T0=100℃，右边界温度值为Tn=300℃，均恒定不变。
总长度10m 进行N 等分。
3、数值计算过程一维非定常热传导方程为：0x T t T 22=∂∂⋅-∂∂α，移项处理得：22xT t T ∂∂⋅=∂∂α一阶向前差分：t T ∂∂=t 1n ∆-+nii T T ；二阶中心差分：()211222x T x T T T ni n i n i ∆+⋅-⋅∂=∂∂⋅∂-+； 因此可化简为代数方程为：()2111n 2t x T T T T T ni n i n i n i i ∆+⋅-⋅∂=∆--++ ; 即 ()()nin i n i n i iT T T T x tT ++⋅-⋅∆∆⋅∂=-++1121n 2；用()n i n i T T 11121++++代替n i T 1+，用()n i n i T T ⋅-⋅-+22211代替n i T ⋅-2，用()ni n i T T 11121-+-+代替n i T 1-，即： ()()()()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡++⋅-⋅-++⋅∆∂=∆+⋅-⋅∂=∆--+-++++-++n i n i n i n i n i n i n i n i n i n i i T T T T T T x x T T T T T 111111122111n 212221212t ()()()()()n i n i n i n i n i n i n i T T T x t T T x t T x t Tx t 1121121211222212-+++++-+⋅-⋅∆⋅∆⋅∂--=⋅∆⋅∆⋅∂+⋅⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∆∆⋅∂+-⋅∆⋅∆⋅∂因此，上式的含义是：第n+1个时间层上第i-1个，第i 个和第i+1个参考点处的温度值，与第n 个时间层上第i-1个，第i 个和第i+1个参考点处的温度值的关系式；代数关系式示意图如图2所示:图2代数方程式示意图令A=()22x t ∆⋅∆⋅∂，B=()21x t ∆∆⋅∂+ ，Ki=()()n i n i n i n i T T T x t T 11222-++⋅-⋅∆⋅∆⋅∂-- 则上式可化简为：Ki T A T B T A n i n i n i =⋅+⋅-⋅++++-11111即2321K T A T B T A =⋅+⋅-⋅'21232K T A K T A T B =⋅-=⋅+⋅-3432K T A T B T A =⋅+⋅-⋅112---=⋅+⋅-⋅n n n n K T A T B T A'1112----=⋅-=+⋅-⋅n n n n n K T A K T B T A⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--'16543'2165432B -A 0 0 0 0 0 00 0A B -A 0 0 00 0 0A B -A 0 00 0 0 0A B -A 00 0 0 0 0A B -A 0 0 0 0 0 0A B -n n K K K K K K T T T T T T当第0时间层时刻各个参考点温度已知时，方程式右侧的矩阵[K2’ K3 K4 K5 ……Kn-2 Kn-1’] ‘为已知量，系数矩阵U 也为已知量，则可以计算出第1时间层各个参考点的温度值[T2 T3 T4 T5 T6……Tn-1] ‘，并且T1=100，Tn=300。
一维稳态导热数值解法matlab
一维稳态导热数值解法matlab 在导热传输的研究中，解析方法常常难以适用于复杂的边界条件和非均匀材料性质的情况。
因此，数值解法在求解热传导方程的问题上发挥了重要作用。
本文将介绍一维稳态导热数值解法，以及如何使用MATLAB来实现。
稳态导热数值解法通常基于有限差分法(Finite Difference Method, FDM)，它将连续的一维热传导方程离散为一组代数方程。
首先，我们需要将热传导方程转化为差分格式，然后利用MATLAB编写程序来求解。
下面，将具体介绍该方法的步骤。
步骤一：离散化根据一维热传导方程，可以将其离散为一组差分方程。
假设被研究的材料长度为L，将其等分为N个离散节点。
令x为节点位置，T(x)表示节点处的温度。
则可以得到以下差分方程：d²T/dx² ≈ (T(x+Δx) - 2T(x) + T(x-Δx)) / Δx²其中，Δx = L/N是节点之间的间距。
将热传导方程在每个节点处应用上述差分格式后，我们便得到了一组代表节点温度的代数方程。
步骤二：建立矩阵方程将差分方程中各节点的温度代入，我们可以将其表示为一个线性方程组。
这个方程组可以用矩阵的形式表示为Ax = b，其中A是系数矩阵，x是节点温度的向量，b是右侧项的向量。
步骤三：求解方程组使用MATLAB的线性方程求解器可以直接求解上述的线性方程组。
具体而言，通过利用MATLAB中的"\ "操作符，我们可以快速求解未知节点的温度向量x。
步骤四：结果分析与可视化在得到节点温度向量后，我们可以对结果进行可视化和分析。
例如，可以使用MATLAB的plot函数绘制温度随位置的分布曲线，以及温度随节点编号的变化曲线。
这样可以直观地观察到温度的变化情况。
总结：本文介绍了一维稳态导热数值解法以及使用MATLAB实现的步骤。
通过将热传导方程离散化为差分方程，然后建立矩阵方程并利用MATLAB的线性方程求解器求解，我们可以得到节点温度的数值解。
利用matlab程序解决热传导问题
哈佛大学能源与环境学院课程作业报告作业名称：传热学大作业——利用matlab程序解决热传导问题院系：能源与环境学院专业：建筑环境与设备工程学号：姓名：盖茨比2015年6月8日一、题目及要求1.原始题目及要求2.各节点的离散化的代数方程3.源程序4.不同初值时的收敛快慢5.上下边界的热流量（λ=1W/(m℃））6.计算结果的等温线图7.计算小结题目：已知条件如下图所示：二、各节点的离散化的代数方程各温度节点的代数方程ta=(300+b+e)/4 ; tb=(200+a+c+f)/4; tc=(200+b+d+g)/4; td=(2*c+200+h)/4 te=(100+a+f+i)/4; tf=(b+e+g+j)/4; tg=(c+f+h+k)/4 ; th=(2*g+d+l)/4ti=(100+e+m+j)/4; tj=(f+i+k+n)/4; tk=(g+j+l+o)/4; tl=(2*k+h+q)/4tm=(2*i+300+n)/24; tn=(2*j+m+p+200)/24; to=(2*k+p+n+200)/24; tp=(l+o+100)/12 三、源程序【G-S迭代程序】【方法一】函数文件为：function [y,n]=gauseidel(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);G=(D-L)\U;f=(D-L)\b;y=G*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=G*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0;0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0;0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]';[x,n]=gauseidel(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6) xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.1523 84.1429 67.9096 63.3793 62.4214 20.1557 15.4521 14.8744 14.7746 【方法2】>> t=zeros(5,5);t(1,1)=100;t(1,2)=100;t(1,3)=100;t(1,4)=100;t(1,5)=100;t(2,1)=200;t(3,1)=200;t(4,1)=200;t(5,1)=200;for i=1:10t(2,2)=(300+t(3,2)+t(2,3))/4 ;t(3,2)=(200+t(2,2)+t(4,2)+t(3,3))/4;t(4,2)=(200+t(3,2)+t(5,2)+t(4,3))/4;t(5,2)=(2*t(4,2)+200+t(5,3))/4;t(2,3)=(100+t(2,2)+t(3,3)+t(2,4))/4;t(3,3)=(t(3,2)+t(2,3)+t(4,3)+t(3,4))/4; t(4,3)=(t(4,2)+t(3,3)+t(5,3)+t(4,4))/4; t(5,3)=(2*t(4,3)+t(5,2)+t(5,4))/4;t(2,4)=(100+t(2,3)+t(2,5)+t(3,4))/4;t(3,4)=(t(3,3)+t(2,4)+t(4,4)+t(3,5))/4;t(4,4)=(t(4,3)+t(4,5)+t(3,4)+t(5,4))/4;t(5,4)=(2*t(4,4)+t(5,3)+t(5,5))/4;t(2,5)=(2*t(2,4)+300+t(3,5))/24;t(3,5)=(2*t(3,4)+t(2,5)+t(4,5)+200)/24;t(4,5)=(2*t(4,4)+t(3,5)+t(5,5)+200)/24;t(5,5)=(t(5,4)+t(4,5)+100)/12;t'endcontour(t',50);ans =100.0000 200.0000 200.0000 200.0000 200.0000 100.0000 136.8905 146.9674 149.8587 150.7444 100.0000 102.3012 103.2880 103.8632 104.3496 100.0000 70.6264 61.9465 59.8018 59.6008 100.0000 19.0033 14.8903 14.5393 14.5117【Jacobi迭代程序】函数文件为：function [y,n]=jacobi(A,b,x0,eps)D=diag(diag(A));L=-tril(A,-1);U=-triu(A,1);B=D\(L+U);f=D\b;y=B*x0+f;n=1;while norm(y-x0)>=epsx0=y;y=B*x0+f;n=n+1;end命令文件为：A=[4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0;-1,0,0,0,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0; 0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0; 0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0;0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1,0,0,0,0;0,0,0,0,-1,0,-1,0,4,0,0,0,-1,0,0,0;0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,4,-1,0,0,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-2,4,0,0,0,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,0,24,-1,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1,0;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-2,0,0,-1,24,-1;0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,-1,12];b=[300,200,200,200,100,0,0,0,100,0,0,0,300,200,200,100]'; [x,n]=jacobi(A,b,[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]',1.0e-6); xx=1:1:4;yy=xx;[X,Y]=meshgrid(xx,yy);Z=reshape(x,4,4);Z=Z'contour(X,Y,Z,30)n =97Z =139.6088 150.3312 153.0517 153.5639108.1040 108.6641 108.3119 108.152384.1429 67.9096 63.3793 62.421420.1557 15.4521 14.8744 14.7746四、不同初值时的收敛快慢1、[方法1]在Gauss 迭代和Jacobi 迭代中，本程序应用的收敛条件均为norm(y-x0)>=eps ，即使前后所求误差达到e 的-6次方时，跳出循环得出结果。
matlab 热传导方程的差分
matlab 热传导方程的差分热传导方程是描述物体内部温度分布随时间变化的数学模型。
在工程和科学领域中，热传导方程的数值解是非常重要的，因为它可以帮助工程师和科学家们预测材料的温度变化，设计有效的散热系统等。
在本文中，我们将讨论如何使用Matlab对热传导方程进行差分求解。
差分法是一种常用的数值解法，它将连续的方程离散化为离散的点，通过迭代计算得到方程的近似解。
首先，让我们回顾一下热传导方程。
热传导方程通常写作：$$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha \nabla^2 u$$。
其中，$u$是温度分布，$t$是时间，$\alpha$是热传导系数，$\nabla^2$是拉普拉斯算子。
在一维情况下，热传导方程可以简化为：$$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}$$。
接下来，我们将使用有限差分法对这个一维热传导方程进行离散化。
假设我们有一个长度为$L$的杆，我们将其分成$n$个小段，每个小段的长度为$\Delta x = \frac{L}{n}$。
我们将温度在每个小段的离散点上进行逼近，即$u_i(t)$表示第$i$个小段上的温度，$t_j$表示第$j$个时间步。
我们可以使用中心差分法来逼近二阶导数：$$\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} \approx\frac{u_{i+1} 2u_i + u_{i-1}}{(\Delta x)^2}$$。
将这个逼近代入热传导方程，我们可以得到离散化的方程：$$\frac{u_i^{j+1} u_i^j}{\Delta t} = \alpha\frac{u_{i+1}^j 2u_i^j + u_{i-1}^j}{(\Delta x)^2}$$。
其中，$\Delta t$是时间步长。
通过这个离散化方程，我们可以使用Matlab编写一个迭代算法来求解热传导方程的数值解。
一维稳态导热数值解法matlab
一维稳态导热数值解法matlab 导热是物体内部热量传递的一种方式，对于一维稳态导热问题，我们可以使用数值解法来求解。
MATLAB是一种强大的数值计算软件，可以方便地实现一维稳态导热数值解法。
首先，我们需要了解一维稳态导热问题的基本原理。
一维稳态导热问题可以用一维热传导方程来描述，即：d²T/dx² = Q/k其中，T是温度，x是空间坐标，Q是热源的热量，k是热导率。
我们需要求解的是温度T在空间上的分布。
为了使用数值解法求解这个方程，我们需要将空间离散化。
假设我们将空间分成N个小区间，每个小区间的长度为Δx。
我们可以将温度T在每个小区间的位置上进行离散化，即T(i)表示第i个小区间的温度。
接下来，我们可以使用有限差分法来近似求解热传导方程。
有限差分法的基本思想是用差分代替微分，将微分方程转化为差分方程。
对于一维热传导方程，我们可以使用中心差分公式来近似求解：(T(i+1) - 2T(i) + T(i-1))/Δx² = Q(i)/k其中，Q(i)是第i个小区间的热源热量。
将上述差分方程整理后，可以得到：T(i+1) - 2T(i) + T(i-1) = (Q(i)/k) * Δx²这是一个线性方程组，我们可以使用MATLAB的矩阵运算功能来求解。
首先，我们需要构建系数矩阵A和常数向量b。
系数矩阵A是一个(N-1)×(N-1)的矩阵，其中A(i,i) = -2，A(i,i+1) = A(i,i-1) = 1。
常数向量b是一个(N-1)维的向量，其中b(i) = (Q(i)/k) * Δx²。
然后，我们可以使用MATLAB的线性方程组求解函数来求解这个方程组。
假设我们将求解得到的温度向量为T_solve，那么T_solve就是我们所求的稳态温度分布。
最后，我们可以使用MATLAB的绘图功能来可视化温度分布。
通过绘制温度随空间坐标的变化曲线，我们可以直观地观察到温度的分布情况。
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使用差分方法求解下面的热传导方程
2(,)4(,)0100.2t xx T x t T x t x t =<<<<
初值条件：2(,0)44T x x x =-
边值条件：(0,)0(1,)0
T t T t ==
使用差分公式
1,,1,222(,)2(,)(,)
2(,)()i j i j i j i j i j i j xx i j T x h t T x t T x h t T T T T x t O h h h -+--++-+=+≈
,1,(,)(,)
(,)()i j i j i j i j
t i j T x t k T x t T T T x t O k k k ++--=+≈
上面两式带入原热传导方程
,1,1,,1,22i j i j
i j i j i j
T T T T T k h +-+--+= 令224k r h
=，化简上式的 ,1,1,1,(12)()i j i j i j i j T r T r T T +-+=-++
i
x j
t j
编程MATLAB 程序，运行结果如下
x t T
function mypdesolution
c=1;
xspan=[0 1];
tspan=[0 0.2];
ngrid=[100 10];
f=@(x)4*x-4*x.^2;
g1=@(t)0;
g2=@(t)0;
[T,x,t]=rechuandao(c,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid);
[x,t]=meshgrid(x,t);
mesh(x,t,T);
xlabel('x')
ylabel('t')
zlabel('T')
function [U,x,t]=rechuandao(c,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid)
% 热传导方程：
% Ut(x,t)=c^2*Uxx(x,t) a<x<b ts<t<tf
% 初值条件：
% u(x,0)=f(x)
% 边值条件：
% u(a,t)=g1(t)
% u(b,t)=g2(t)
%
% 参数说明
% c：方程中的系数
% f：初值条件
% g1,g2：边值条件
% xspan=[a,b]：x的取值范围
% tspan=[ts,tf]：t的取值范围
% ngrid=[n,m]：网格数量，m为x网格点数量，n为t的网格点数量% U：方程的数值解
% x,t：x和t的网格点
n=ngrid(1);
m=ngrid(2);
h=range(xspan)/(m-1);
x=linspace(xspan(1),xspan(2),m);
k=range(tspan)/(n-1);
t=linspace(tspan(1),tspan(2),n);
r=c^2*k/h^2;
if r>0.5
error('为了保证算法的收敛，请增大步长h或减小步长k!')
end
s=1-2*r;
U=zeros(ngrid);
% 边界条件
U(:,1)=g1(t);
U(:,m)=g2(t);
% 初值条件
U(1,:)=f(x);
% 差分计算
for j=2:n
for i=2:m-1
U(j,i)=s*U(j-1,i)+r*(U(j-1,i-1)+U(j-1,i+1));
end
end。