一维波动方程的有限差分法
数学中的波动方程研究
数学中的波动方程研究波动方程是数学中的重要概念之一，在物理学、工程学和计算机图形学等领域都有广泛的应用。
它描述了波动现象的传播和变化规律，对我们理解自然界中的波动现象和工程应用具有重要的意义。
本文将介绍波动方程的基本概念和应用，并探讨一些相关的研究进展。
一、波动方程的基本概念波动方程是偏微分方程的一种，可以描述波在空间和时间上的变化。
在一维情况下，波动方程的一般形式为：∂^2u/∂t^2 = c^2∂^2u/∂x^2其中，u是波的振幅，t是时间，x是空间位置，c是波速。
这个方程表明波的振幅随着时间和位置的变化而变化，波速决定了波的传播速度。
二、波动方程的应用1. 声波传播模拟波动方程被广泛应用于声波传播模拟。
在建筑设计、音乐制作和声学实验室等领域，我们常常需要模拟声波在不同环境中的传播情况。
通过求解波动方程，我们可以预测声波在不同介质中的传播路径和传播速度，并对声音的衰减和干涉等现象进行分析。
2. 地震波分析地震波是地震爆发后产生的波动现象，对地球内部结构和地震灾害的研究具有重要的意义。
利用波动方程，我们可以模拟地震波在地球内部的传播路径和传播速度，研究地震波在地壳、地幔和地核中的反射、折射和干涉等现象，从而提高地震灾害的预警和防护水平。
3. 光学和电磁波研究波动方程在光学和电磁波研究中也有重要应用。
例如，利用波动方程可以模拟光在介质中的传播和折射现象，研究光的衍射、干涉和偏振等性质。
同样地，利用波动方程可以分析电磁波在天线、导波管和光纤中的传播特性，实现信号的发送和接收。
三、波动方程的研究进展1. 数值解法求解波动方程的数值方法是波动方程研究中的重要课题。
由于波动方程的复杂性，直接求解它通常是困难的。
因此，我们需要借助数值方法来逼近方程的解。
常用的数值方法包括有限差分法、有限元法和谱方法等，它们通过将波动方程离散化为代数方程组，然后利用计算机进行求解。
2. 非线性波动方程除了线性波动方程，非线性波动方程也是波动方程研究中的一个重要分支。
5第五讲 典型模型方程-波动方程的差分格式
得到 高阶精度的Runge-Kutta方法，其步骤相同。如四阶精度的Runge-Kutta方法
若采用二阶空间差分格式，则其 提高时间导数的差分精度。
， Runge-Kutta方法仅
Comments
• 高阶精度的差分格式需要更多的计算资源和推
导计算的复杂性。 • 一般情况下，二阶精度的差分格式能提供足够 的精度。 • 对于一维波动方程，二阶精度的显格式如 Lax-Wendroff格式在计算资源消耗少的情 况下能给出很好的数值解。隐格式在相对较小 的时间步长情况下，计算中可能导致一些不稳 定解，且需要存储中间时间层上的值和求解方 程组，消耗较多的计算资源，不一定是最优的 原则。
为了使其为稳定差分方法，修正如下
：
因此，此差分方程不一定总相容于PDE，当 则相容，为条件相容。
t 0, x 0 x
t 0, x 0
2
t
0
?
时，v保持为常数，
Lax差分方法的耗散性和色散性分析
当v不为1时，耗散性很强。
理解下图？？？
Euler差分方法（如下）不稳定
其辐角误差为：
因此相对相位误差（relative phase shift error）（见图4.3）为：
因此，当
1 e 1 e
leading phase error lagging phase error
solution : u ( x, t ) sin[6 ( x ct )]
（4-2）
泰勒展开：
n n 1 u u 在 j 处展开， j 在 u n j 处展开，
utt j 在 utt nj 处展开，相减后 泰勒展开：
n 1
（4.57）式两式相减，并整理得：
完整word版,一维扩散方程有限差分法matlab
Fpg一维扩散方程の有限差分法——计算物理实验作业七 陈万物理学 2013 级 题目：编程求解一维扩散方程の解uD 2u 2 (0 x a 0 ,0 t t max ) tx u(x,t) |t 0 e x ua 1ub 1 nc 1(x 0)a 2ub 2 uc 2( x a 0 )n取 a 1 1,b 1 1, c 1 0, a 2 1, b 21, c 2 0, a 0 1.0,t max 。
输出 t=1,2,...,10 时辰の x 和 u(x), 并与解析解 u=exp(x+0.1t)作比较。
主程序：% 一维扩散方程の有限差分法 clear,clc;%定义初始常量a1 = 1; b1 = 1; c1 = 0; a2 = 1;b2 =-1; c2 = 0;a0 = 1.0; t_max = 10; D = 0.1; h = 0.1; tao = 0.1;%调用扩散方程子函数求解u = diffuse_equation(a0,t_max,h,tao,D,a1,b1,c1,a2,b2,c2);子程序 1：function output = diffuse_equation(a0,t_max,h,tao,D,a1,b1,c1,a2,b2,c2)% 一维扩散方程の有限差分法，采用隐式六点差分格式 (Crank-Nicolson)% a0: x の最大值% t:_max: t の最大值% h: 空间步长% tao: 时间步长% D ：扩散系数% a1,b1,c1是（ x=0）界线条件の系数； a2,b2,c2是（ x=a0）界线条件の系数x = 0:h:a0;n = length(x);t = 0:tao:t_max;k = length(t);P = tao * D/h^2;P1=1/P+1;P2 = 1/P- 1;u = zeros(k,n);%初始条件u(1,:) = exp(x);%求 A 矩阵の对角元素dd = zeros(1,n);d(1,1) = b1*P1+h*a1;d(2:(n-1),1) = 2*P1;d(n,1) = b2*P1+h*a2;%求 A 矩阵の对角元素下边一行元素ee= -ones(1,n-1);e(1,n-1) = -b2;%求 A 矩阵の对角元素上边一行元素ff= -ones(1,n-1);f(1,1) = -b1;R = zeros(k,n);%求 R%追赶法求解for i = 2:kR(i,1) = (b1*P2-h*a1)*u(i -1,1)+b1*u(i -1,2)+2*h*c1;for j = 2:n-1R(i,j) = u(i -1,j-1)+2*P2*u(i -1,j)+u(i -1,j+1);endR(i,n) = b2*u(i -1,n-1)+( b2*P2-h*a2)*u(i -1,n)+2*h*c2;M = chase(e,d,f,R(i,:));u(i,:) = M';plot(x,u(i,:)); axis([0 a0 0 t_max]); pause(0.1)endoutput = u;%绘图比较解析解和有限差分解[X,T] = meshgrid(x,t);Z = exp(X+0.1*T);surf(X,T,Z),xlabel( 'x'),ylabel('t'),zlabel('u'),title( '解析解 '); figuresurf(X,T,u),xlabel('x'),ylabel('t'),zlabel('u'),title( '有限差分解 ');子程序 2：function M = chase(a,b,c,f)%追赶法求解三对角矩阵方程， Ax=f%a 是对角线下边一行の元素%b 是对角线元素%c 是对角线上边一行の元素%M 是求得の结果，以列向量形式保存n = length(b);beta = ones(1,n-1);y = ones(1,n);M = ones(n,1);for i = (n-1):(-1):1a(i+1) = a(i);end%将 a 矩阵和 n 对应beta(1) = c(1)/b(1);for i = 2:(n-1)beta(i) = c(i)/( b(i) -a(i)*beta(i -1) );endy(1) = f(1)/b(1);for i = 2:ny(i) = (f(i) -a(i)*y(i -1))/(b(i) - a(i)*beta(i-1));endM(n) = y(n);for i = (n-1):(-1):1M(i) = y(i) -beta(i)*M(i+1);endend结果：比较解析两图，结果令人满意。
一维导热方程有限差分法matlab实现
第五次作业（前三题写在作业纸上）一、用有限差分方法求解一维非定常热传导方程，初始条件和边界条件见说明.pdf 文件，热扩散系数α=const ，22T T t xα∂∂=∂∂ 1. 用Tylaor 展开法推导出FTCS 格式的差分方程2. 讨论该方程的相容性和稳定性，并说明稳定性要求对求解差分方程的影响。
3. 说明该方程的类型和定解条件，如何在程序中实现这些定解条件。
4. 编写M 文件求解上述方程，并用适当的文字对程序做出说明。
（部分由网络搜索得到，添加，修改后得到。
）function rechuandaopde%以下所用数据，除了t 的范围我根据题目要求取到了20000，其余均从pdf 中得来 a=0.00001;%a 的取值xspan=[0 1];%x 的取值范围tspan=[0 20000];%t 的取值范围ngrid=[100 10];%分割的份数，前面的是t 轴的，后面的是x 轴的f=@(x)0;%初值g1=@(t)100;%边界条件一g2=@(t)100;%边界条件二[T,x,t]=pdesolution(a,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid);%计算所调用的函数[x,t]=meshgrid(x,t);mesh(x,t,T);%画图，并且把坐标轴名称改为x ，t ，Txlabel('x')ylabel('t')zlabel('T')T%输出温度矩阵dt=tspan(2)/ngrid(1);%t 步长h3000=3000/dt;h9000=9000/dt;h15000=15000/dt;%3000,9000,15000下，温度分别在T矩阵的哪些行T3000=T(h3000,:)T9000=T(h9000,:)T15000=T(h15000,:)%输出三个时间下的温度分布%不再对三个时间下的温度-长度曲线画图，其图像就是三维图的截面%稳定性讨论,傅里叶级数法dx=xspan(2)/ngrid(2);%x步长sta=4*a*dt/(dx^2)*(sin(pi/2))^2;if sta>0,sta<2fprintf('\n%s\n','有稳定性')elsefprintf('\n%s\n','没有稳定性')errorend%真实值计算[xe,te,Te]=truesolution(a,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid);[xe,te]=meshgrid(xe,te);mesh(xe,te,Te);%画图，并且把坐标轴名称改为xe，te，Texlabel('xe')ylabel('te')zlabel('Te')Te%输出温度矩阵%误差计算jmax=1/dx+1;%网格点数[rms]=wuchajisuan(T,Te,jmax)rms%输出误差function [rms]=wuchajisuan(T,Te,jmax)for j=1:jmaxrms=((T(j)-Te(j))^2/jmax)^(1/2)endfunction[Ue,xe,te]=truesolution(a,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid)n=ngrid(1);%t份数m=ngrid(2);%x份数Ue=zeros(ngrid);xe=linspace(xspan(1),xspan(2),m);%画网格te=linspace(tspan(1),tspan(2),n);%画网格for j=2:nfor i=2:m-1for g=1:m-1Ue(j,i)=100-(400/(2*g-1)/pi)*sin((2*g-1)*pi*xe(j))*exp(-a*(2*g-1)^2*pi^2*te(i)) endendendfunction [U,x,t]=pdesolution(a,f,g1,g2,xspan,tspan,ngrid)n=ngrid(1);%t份数m=ngrid(2);%x份数h=range(xspan)/(m-1);%x网格长度x=linspace(xspan(1),xspan(2),m);%画网格k=range(tspan)/(n-1); %t网格长度t=linspace(tspan(1),tspan(2),n);%画网格U=zeros(ngrid);U(:,1)=g1(t);%边界条件U(:,m)=g2(t);U(1,:)=f(x);%初值条件%差分计算for j=2:nfor i=2:m -1U(j,i)=(1-2*a*k/h^2)*U(j -1,i)+a*k/h^2*U(j -1,i -1)+a*k/h^2*U(j -1,i+1);endend5. 将温度随时间变化情况用曲线表示x t T6. 给出3000、9000、15000三个时刻的温度分布情况，对温度随时间变化规律做说明。
经典波动方程
经典波动方程经典波动方程是描述波动现象的重要数学工具，广泛应用于物理学、工程学和其他领域。
下面将列举一些关于经典波动方程的重要内容，希望能够帮助读者更好地理解这一概念。
1.波动方程的基本形式波动方程是描述波动传播的偏微分方程，通常具有形式∂^2u/∂t^2=c^2∇^2u，其中u是波函数，c是波速，∇^2是拉普拉斯算子。
这个方程描述了波动在空间和时间上的演化规律。
2.一维波动方程在一维情况下，波动方程可以简化为∂^2u/∂t^2=c^2∂^2u/∂x^2，这是最简单的波动方程形式。
它描述了沿着一根直线传播的波动，如弦上的横波或纵波。
3.二维波动方程对于二维情况，波动方程可以写为∂^2u/∂t^2=c^2(∂^2u/∂x^2+∂^2u/∂y^2)，描述了在平面上传播的波动现象，比如水面的波动或者声波在二维空间中的传播。
4.三维波动方程在三维空间中，波动方程形式为∂^2u/∂t^2=c^2(∂^2u/∂x^2+∂^2u/∂y^2+∂^2u/∂z^2)，描述了在三维空间中传播的波动，比如光波在空气中的传播或者地震波在地球内部的传播。
5.波动方程的解波动方程是一个线性偏微分方程，可以通过分离变量、变换法或者格林函数等方法求解。
波动方程的解通常包含波函数的形式，描述了波动的幅度和相位随时间和空间的变化。
6.波动方程的应用波动方程在物理学、工程学和其他领域有着广泛的应用，如声波传播、光波传播、地震波传播等。
通过波动方程，可以研究波的传播特性、反射折射现象以及波的干涉和衍射现象。
7.波动方程的数值模拟对于复杂的波动现象，常常需要借助数值方法对波动方程进行求解。
有限差分法、有限元法和谱方法等数值方法可以有效地模拟波动方程的解，并得到更加精确的结果。
8.波动方程的稳定性和收敛性在数值模拟波动方程时，需要考虑方案的稳定性和收敛性。
稳定性保证了数值解不会发散或者产生奇异现象，收敛性保证了数值解能够逐渐接近真实解。
9.波动方程的数学性质波动方程是一个双曲型方程，具有良好的数学性质。
1-有限差分法的基本知识汇总
x x 2u( x, t ) u( x x, t ) u( x, t ) T xg x F ( , t )dx 2 x x x t
等号两边用中值定理：并令 x 0
2u ( x, t ) 2u ( x, t ) T g F ( x, t ) 2 2 x t
Q1 Q2
2
M
S
热场
k TdV dt
2 t1 V
t2
t2
t1
T c dVdt t V
三维热传导方程
T k T c t
T k 2 T a 2 2T t c
T a 2 2T f t
Q3
t2
t1
FdV dt
二维波动方程：
2 2 2u u u 2 a 2 2 f ( x, y , t ) 2 t y x
三维波动方程：
2 2 2 2u u u u 2 a 2 2 2 f ( x, y , z , t ) 2 t z x y
V
有热源三维热传导方程
☆ 一维浓度扩散方程
☆ 动量输运方程
抛物型 方程
C 2C 2 F x, t t x
C为物质浓度，λ为扩散系数。
u 2u f t x 2 x
u为速度，fx为流体体积力，ν 为流体粘性系数。
显然，热传导、物质扩散、动量输运这些过程属于同
☆ 一维波动方程 最典型的一维波动问题是均匀弦的横向振动问题。 一根紧拉着的均匀柔软弦，长为l，两端固定在X轴上O、 L两点，当它在平衡位置附近做垂直于OL方向的微小横向 振动时，求这根弦上各点的运动规律。
波动方程差分方法初步(PPT文档)
交替地取正号和负号，利用收敛性分析立即
得到误差
u n1 j
u n1 j
n n
m0
m
1 a
m (a)nm
u u 0 jnm
0 jnm
(1 2a)n
不稳定
问题2
1、差分格式
U
n1 j
U
n j
a
U
n j
U
n j 1
0是否收敛？
h
2、当初始数据的选取存在误差时，考察上述差分
格式的误差在以后的计算中的传播趋势(即差分格
式的稳定性）
收敛性分析
差分格式改写为：U
n1 j
U
n j
a
U
n j
U
n j 1
，
其中
h
u n1 j
(1
a
)u
n j
au
n j 1
f (x j a(tn1)) (1 a) f (x j atn ) a f (x j1 atn )
0,
0 x L,t 0
u(0, x
t
)
0
(t)u(0,
t)
1(t
),
u(L, x
t)
0
(t)u(L,
t)
1
(t)
u(x, 0) f (x), ut (x, 0) g(x), 0 x L
U
n1 j
2(1
2
)U
U
第二章 时域有限差分法_II-一维FDTD
2017/5/2
4
2017/5/2
5
进一步，得到迭代公式
E
n 1/2 x
k E
n 1/2 x
t n n H k 1/ 2 H k y y k 1/ 2 0 x t n 1/2 n 1/2 E k 1 E k x x 0 x
n
n n 1 D 1
0
t n E 0
关于频域依赖媒质的迭代方程及代码 D(k) = D(k)+ eta *( H(k-1)-H(k) ); E(m)=ga(m)*(D(m)-I(m)); I(m)=I(m)+gb(m)*E(m); H(j)=H(j)+eta*(E(j)-E(j+1))； ga(m) = 1/(epsilon+(sigma*dt/epszero));
ct n n 2 r n 1/2 0.5 n 1/2 H y k 1/ 2 H y k 1/ 2 Ex k E k ct x c t 1 r 1 2 r 2 r
t
x 2c0
This value of η motivates Sullivan's choice of boundary conditions at the left boundary given by
n Ex 1 Exn2 2
Similarly, for the right boundary conditions we use
上面两方程的迭代方程
c t 1 取 x 2
ct n n 2 r n 1/2 0.5 n 1/2 H y k 1/ 2 H y k 1/ 2 Ex k Ex k ct c t 1 r 1 2 r 2 r
【doc】有限差分法在一维输运方程定解中的运用
有限差分法在一维输运方程定解中的运用2012年2月第12卷第1期廊坊师范学院(自然科学版)JournalofLangfangTeachersCollege(NaturalScienceEdition)Feb.2012V0l_12No.1有限差分法在一维输运方程定解中的运用林喜季(福建江夏学院,福建福州350108)【摘要】有限差分方法就是一种数值解法,在一维输运方程定解中可以巧用它来解题,把表示变量连续变化关系的偏微分方程离散为有限个代数方程,然后利用电子计算机求此线性代数方程组的解.【关键词】一维输运方程;有限差分法;定解问题FiniteDifferenceMethodin0ne—DimensionalTransport EquationintheUseofDefiniteSolutionLINXii【Abstract】Thefinitedifferencemethodisanumericalmethod,one-dimensionaltransportequationinth esolutioncanbeskillfullyusedittosolveproblems,thecontinuousvariationofthatvariablepartialdifferential equationisdiscretizedintoafinitenumberofalgebraicequations,andthenusethecomputertosolveThishnearalgebraice quations.【Keywords】one-dimensionaltransportequation;finitedifferencemethod;definitesolutionproblem[中图分类号]0175.2(文献标识码]A[文章编号]1674—3229(2012)01—0016—03 在数学中,有限差分法的内涵是指用差商代替微商,即用泰勒级数展开式将变量的导数写成变量在不同时间或空间点值的差分形式的方法.它的基本思想是按时间步长和空间步长将时间和空间区域剖分成若干方格网,用泰勒级数展开近似式代替所用偏微分方程中出现的各阶导数,从而把表示变量连续变化关系的偏微分方程离散为有限个代数方程,然后,解此线性代数方程组.l导数用泰勒级数展开近似式导数(微商)y:=m0=±,是无限小的微分m0△),除以无限小的微分是△的商.它可以分别近似为:,,=dxAx=(1)y=Ax=(2)y=dxAx=坐(3)式(1),(2)相当于把泰勒级数y(+~xx)=y()+(Ax)y+1(△)+…(—Ax)=y()一(△)y+1(△)+…截断于(Ax)v项,把(Ax)项以及更高幂次的项全部略去.式(3)相当于把泰勒级数y(+Ax)一Y(一△)=2(Ax)Y+(△)y,-+..截断于2(Ax)项,把(Ax)项以及更高幂次的项全部略去.因此,式(3)的误差小于式(1)和(2).二阶导数类似的可近似为差商的差商,一X[dx…一血dx【一止]:志[(+△)+y(—Ax)一2y()](4)[收稿日期]2011—11—21[作者简介]林喜季(1977一),女,福建江夏学院讲师,研究方向:代数表示论.16?第12卷?第1期林喜季:有限差分法在一维输运方程定解中的运用2012年2月这相当于把泰勒级数Y(+△)一v(一△)=2y()+(△)+(△)Y+..'截断于(△)项,把(△)项以及更高幂次的项全部略去.偏导数也可仿照式(1)一(4)近似为商差.这样一来,偏微分方程就成了差分方程.2一维输运方程的定解问题如,在区间(0,L)上求解一维输运方程"='axx.分析:(1)把整个空间分为.,个"步子",每一步的长度=I/J.于是,自变量以步长跳跃,它的取值是(i=0,1,2,…,.,).把时间步长取为zI,即自变量t取值t=kv(k=0,1,2,…,).(2)仿照式(1)和(4),一维输运方程可近似为(1)=(1—2lM(￡),2+l_!["(+l,t)+u(一1,t)】(5)这样只要知道某个时刻t的u在各个地点的值(,t),代人式(5)就可以得到下个时刻t…的的各个地点的值u(i,t).但这种解法时间t的步长z.不能太大,必须满足条件≤1,否则,由于舍入误差,会在其后各步的计算中产生雪崩影响,以致计算结果完全失去意义. (3)仿照式(2)和(4),一维输运方程可近似为u(,t)一U(i,t一1)r2(+1,t)+u(i一1,t)一2U(,t)即"(¨)=(1+2竿)Ⅱ(),2一旦j三[(+1,t)+"(,t)】(6)这样做可以取消对步长r的限制.但是知道某个时刻t的Ⅱ在各个地点的值(,t),并不能代入式(6)直接得到下个时刻t川的的各个地点的值(,t),且必须把i=1,2,3,…,.,一1的共计J一1个同式(6)的方程联立起来求解u(t,t+1),u(2,t+1),…,u(J一1,t%+1),当然这种联立方程的计算依靠电子计算机还是很方便的.(4)仿照式(3),偏导数近似为u(Xi'tk+1):,从而一维输运方程可近似为M(,t+1)一u(,t):u(Xi+?,tk+1)+u(—t,+.)一2u(,t+吉).上式中(,tk+)可理解为:[配(,t+.)+u(,t)】/2,于是,上例差分方程即为窘u(…)一(+字)"()+au("~i-1+)=一Ⅱ()一(1一窘)"(3Ci~tk)一骞H+1)(7)知道某个时刻t的在各个地点的值M(,t)后,必须把i=1,2,3,…,J一1的共计.,一1个同式(7)的方程联立起来求解"(.,t…),U(2,t+1),…,(J—l,t+1),当然这种联立方程的计算依靠电子计算机还是很方便的.这种解法对时间的步长也有限制,应满足2≤1,但与解法(2)相比限制要宽些.3用近似式求一维波动方程的定解问题如,在区间(0,L)上求解一维波动方程%一a"=0.把整个空间分为.,个"步子",每一步的长度=l/J.把时间步长取为r,仿照式(4),一维波动方程可近似为"(戈,t+1)+(,t一1)一2u(,t)即(.):2(1一譬)u(+旦}[(+1,tk)+(;一1,)一¨(,一1)】.这就是说,只要知道某时刻t及其以前时刻的U在各个地点i的值u(,t),代入上式,就可以得到下个时刻tk+.的的各个地点的值"(,t…).在此f青景下,时间的步长r的限制条件为≤1.17?,J,L2一,J一,L2"r,+,L22012年2月廊坊师范学院(自然科学版)第12卷?第1期从上述例子可以看出,在研究一维输运方程定解问题时,可采用有限差分法,按适当的数学变换把定解问题中的微商换成差商,从而把原问题离散化为差分格式,进而求出数值解.该方法具有简单,灵活,容易在计算机上实现的特点.并且该方法还有很强的通用性,如热传导过程,气体扩散过程这类定解问题,其过程都与时间有关,利用差分法解这类问题,就是从初始值出发,通过差分格式沿时间增加的方向,逐步求出微分方程的近似解.再如弹性力学中的平衡,电磁场及引力场等问题,其特征均为椭圆型方程,利用差分法解这类问题,就是合理选定的差分方格网,建立差分格式,最后求解代数方程组.[参考文献][1]吴顺唐,邓之光.有限差分法方程[M].南京:河海大学出版社.1993.[2]陈祖墀.偏微分方程[M].合肥:中国科学技术大学出版社.2004.[3]王晓东.算法与数据结构[M].北京:电子工业出版, 1998.[4]王震,谢树森.解四阶拟线性波动方程的一类二阶差分格式[J].中国海洋大学,2004,(34).(上接15页)将上述n为奇数与n为偶数两种情况统一起来,可得数列{a)的通项公式为.=1[(口.+.)+(一1)(.一n.)】?r.2)看P≠1,根据文献l3j结论司知,b=+()p,即有an+lan=+【一)p,从而anan_l=+(?一-qp)p.若令一1)=+(一,(n≥2),贝0ana一:f(一1).当p≠±,g≠o时,一)+(g一)p=一p棚=qp(1一p)≠0(n≥2),从而,('一p)≠0(n≥).由%a一.=/(n一1)递推可得:当n为大于1奇数时,(n一1)(一1)厂(//,一3).n':(—.—.::—0n一:je'.——.::—'':e';:—:二—;0n一=?…?f1al;一厂(n一2)厂(一4)厂(3)'()'当ll,为大于2的偶数时,n=:;{—;——{.一:=.一18?=船?…?n一12Ⅱ[,(2Jl})]即当n为大于1奇数时,a=丁_—一a.;Ⅱ厂()Ⅱ()当n为大于2的偶数时,.=T或改写为a=Ⅱ[,(2)]二者可统一为n=—1[(nl+口2)+(一1)(n2一口1)]?{{一吉【3+(一1)】)n一吉[3+(一1)】[Ⅱ[(2)]/Ⅱ厂(+)](-1),nEN+且n≥3,其中f(n)=(1一p),n∈N+.[参考文献][1]劳建祥.递推数列求通项大观[J].数学教学,2005,(3): 41—42.[2]高焕江.也谈二阶线性递推数列的周期?t:ff-[J].廊坊师范学院,2009,9(6):8—10.[3]高焕江.二阶线性递推数列的通项公式[J].保定学院学报,2010,23(3):34—37.。
波动微分方程解法
波动微分方程解法波动微分方程解法波动微分方程是数学中的一种重要模型，被广泛用于描述物体振动、波动等现象。
其解法主要分为两类：初值问题和边值问题。
初值问题初值问题即对于一个已知初态的波动微分方程，如何求得未来的演化。
其解法主要依靠分离变量法和傅里叶级数法。
分离变量法的基本思想是将波动微分方程中的传播变量和振动变量分离出来，从而得到一个简单的常微分方程组，可用数学方法求解得到。
这种方法适用于一维的线性波动方程和二维中的平面波动方程。
傅里叶级数法则是基于任何初值函数都可表示为其傅里叶级数的思想，将波动微分方程中的复杂初值函数表示为一些简单的三角函数求和形式，从而将问题转化为求每个分量的时间演化，最终得到完整初始时刻状态的解。
这种方法适用于具有周期性初值的波动微分方程，如弦振动、空气传播声波等问题。
边值问题边值问题的解法主要依靠分离变量法、格林函数法和有限差分法。
分离变量法试图将边值问题转化为常微分方程组的边值问题，并采用类似于初值问题的方法求解出对应的周期解。
格林函数法则是通过引入格林函数，将波动微分方程转化为积分方程，通过求解格林函数和积分方程求解边值问题。
这种方法适用于具有非齐次边值条件的一维、二维问题。
有限差分法是使用有限差分代替微分算子，并将波动微分方程离散为差分方程。
通过数值方法求解差分方程，得出波的数值解。
这种方法适用于具有复杂边界条件或非线性边界条件的一维、二维或三维问题。
总结波动微分方程是描述一类自然现象的基本模型之一。
初值问题和边值问题是常见的求解方法，其解法分别适用于不同的情况。
对于初学者来说，建议从分离变量法和傅里叶级数法入手，掌握基本的求解技巧。
在实际问题中，需要根据具体情况选择适合的方法进行求解。
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学生实验报告实验课程名称偏微分方程数值解
开课实验室数统学院
学院数统年级2013 专业班信计02班
学生姓名______________ 学号
开课时间2015 至2016 学年第 2 学期
数学与统计学院制
开课学院、实验室：数统学院实验时间：2016年6月20日
1、三层显格式建立
由于题中h 0.1, 0.1h，x 0,1 ,t 0,2，取N 10, M 200，故令网比r 0.1，h
X j j h, j 0,1,2,L 10，t k k ,k O,1L ,200 ,在内网个点处，利用二阶中心差商得到如下格式:
k 1 k
U J 2U J
2-
k 1
U j k k
U j 1 2U j h2
k
U j 1
o h2
略去误差项得到:
k 1
U j 其中j 1,2丄9,k
对于初始条件
2 k r U J1
1,2,L ,199，局部截断误差为
U x,0 sin
U J k
U j
k
r U j
2 o
k 1
U J
h2。
(3)
对于初始条件-u x,0 t
x，建立差分格式为：
sin x j sin Jh , J
利用中心差商，建立差分格式为:
0,1,2,L 10 (4)
对于边界条件将差分格式延拓使综上（3 ）、
（4 ）、
k 1
u j
其中r山o.1
1
U J
2
1
U j
0,即U1二U j1, J 0,1,2,L 10 (5)
0,t 0,2 ，建立差分格式为：
U N 0,k 0,1,L ,200
k 0为内点，代入（3）得到的式子再与（5）联立消去
1 1
2 0 ’ 2 0 1
5 r U, 1 1 r U, r
J 2 J J 2
（7 ）得到三层显格式如下：
U 0,t U 1,t
k
U0
(6 )
、
2 k
r U j 1 2 1 r2k 2 k
U J r U J 1 k 1・
U j , J
U j
（6）
1后整理得到:
U j 1 (7)
（局部截断误差为
1,2,L 9,k 1,2,L ,199
h2)
1
U j
U J sin
1 2 0
2r U J 1
k
U o
X j
k
U N
sin
2 0
r U j
0,k
0,1,2,L 10
Jh ,J
1
2r2u01, J 1,2,L 9
0,1L ,200
(8)
四•实验环境（所用软件、硬件等）及实验数据文件Matlab
%作出数值解的函数图像
subplot(2,2,1);
mesh(x,t,u);
title('u(x,t)数值解的函数图像');
xlabel('x 变量');
ylabel('t 变量');
zlabel('u 值');
%作出精确解的函数图像
subplot(2,2,2);
u1=cos(pi*t).*s in (pi*x);
mesh(x,t,u1);
title('u(x,t)精确解的函数图像');
xlabel('x 变量');
ylabel('t 变量');
zlabel('u 值');
%作出t=0.5 ,1.0 , 1.5, 2.0时刻的绝对误差图像
subplot(2,2,3);
wucha=abs(u-u1);
x=0:h:1;
plot(x,wucha(51,:),'g*-');
hold on
grid on
plot(x,wucha(101,:),'ro-');
hold on
plot(x,wucha(151,:),'ks-');
hold on
plot(x,wucha(201,:),'mp-');
title('t=0.5 , 1.0 , 1.5, 2.0时刻的绝对误差函数图像');
xlabel('x 变量');ylabel('绝对误差值');legend('t=0.5','t=1.0','t=1.5','t=2.0'); %作出t=0.5 , 1.0 , 1.5, 2.0时刻的数值解函数图像
subplot(2,2,4);
x=0:h:1;
plot(x,u(51,:),'g*-');
hold on
grid on
plot(x,u(101,:),'ro-');
plot(x,u(151,:),'ks-'); hold on plot(x,u(201,:),'mp-');
五•实验结果及实例分析
1、u(x,t)在 t=0.5,1.0,1.5,2.0
时刻的数值解、精确解以及绝对误差
)在t=0.5,1.0,1.5,2.0 时刻的数值解
表 1
u(x,t
时刻t
t=0.5,1.0,1.5,2.0
时刻的数值解
-0.005
-0.011 -0.015
-0.018
-0.019
-0.018 -0.015
-0.011
-0.005
t=0.5
9 3
5
2 2 2 5
3 9
-0.309
-0.587 -0.809
-0.951
-0.999
-0.951
-0.809
-0.587
-0.309
t=1.0
7
9
7
t=1.5
0.0020
0.0038 0.0052
0.0061
0.0064
0.0061
0.0052
0.0038
0.0020
t=2.0
0.3090
0.5878
0.8090
0.9511
1.0000
0.9511
0.8090
0.5878
0.3090
表2 u(x,t)在t=0.5,1.0,1.5,2.0 时刻的精确解
时刻t
t=0.5,1.0,1.5,2.0
时刻的精确解
t=0.5
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
-0.309
-0.587 -0.809
-0.951
-1.000
-0.951 -0.809
-0.587
-0.309
t=1.0
8
1
1
8
t=1.5
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
t=2.0
0 0.3090
0.5878 0.8090 0.9511 1.0000 0.9511 0.8090 0.5878 0.3090 0
ulnHl9 ■•噩出・■・X ■御■
图1数值解、精确解以及绝对误差函数图像
说明：上两图为函数的数值解与精确解，下两图为t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的数值解、绝对误差函数图像，符合理论解。
教师签名
-可编辑修改-
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-可编辑修改-。