(完整word版)偏微分方程数值解实验报告

偏徽今方程毅值解

(一)实验一

一.上机题目:

用线性元求解下列边值问题的数值解:

I, . 7T27T2. 7T小-I

-y H ----- y = —sin- x, 0

J 4 丿2 2

y(0)=0, y'(l) = o

二、实验程序:

function S=bz

x=fzero(@zfun r1);

[t y]=ode45(@odefun r [0 1]z [0 x]);

S.t=t;

S.y=y;

plot(t,y)

xlabel(!x: z从0 •直到1‘)

ylabel (1 y1)

title (,线性元求解边Fi问题的数值解•)

function dy=odefun(x,y)

dy=[0 0]•;

dy (1) =y (2);

dy (2) = (pi A2) /4*y (1) - ( (pi A2) /2) *sin (x*pi/2);

function z=zfun(x);

[t y]=ode45(@odefun z [0 1]z [0 x]);

z=y(end)-0;

三、实验结果:

1.以步长h=0.05进行逐步运算,运行上面niatlab程序结果如下:

ans

t: [57x1 double: y: "57x2 doubled

2.在0

(二)实验二上机题目:

求解Hehnlioltz方程的边值问题:

—Aw — k2u = 1,于Q = (0,1) *(0,1)

u=o,于= {x = 050< y

—=0,于I"2 = {0 S x S1, y = 0} U {x = 1,0 S y S 1}

dn '

其中k=l,5,10,15,20

五、实验程序:

(采用冇限元方法,这里对[0,1]*[0,1]采用屮11的划分,n为偶数)

n=10;

a=zeros(n);f=zeros(n);b=zeros(l r n);U=zeros(n f1);u=zeros(n,1);

for i=2:n

a(i-l f i-l)=pi A2/(12*n)+n;

a(i-l f i)= pi A2/(24*n)-n;

a (i,i-1)= pi A2/(24*n)-n;

for j=l:n

if j==i-l

a(i, j)=a(i,i-1);

else if j==i

a (i-l f j-1)=2*a(i-1,i-1);

else if j==i+l

a(i, j)=a(i,i+1);

else

a(i, j)=0;

end

end

end

end

end

a(n,n)=pi A2/(12*n)+n;

for i=2:n

f (i-1/ i) =4/pi*cos ( (i-1) *pi/2/n) -8*n/ (pi A2) *sin (i*pi/2/n) +8*n/ (pi A2) *s in ((i-1)*pi/2/n); end

for i=l:n

f (i z i)=-4/pi*cos(i*pi/2/n)+8*n/(pi A2)*sin(i*pi/2/n)-8*n/(pi A2)*sin((i

-1)*pi/2/n);

end

%b(j)=f(i-1,j)+f(i, j)

for i=l:(n-1)

b(i)=f(i,i)+f (i r i+1);

end b (n) =f (n f n);

tic;

n=20;

can=20;

s=zeros (22,10);

h=l/n;

st=l/(2*n A2);

A=zeros( (n+1)A2# (n+1)A2);

syms x y;

for k=l:l:2*n A2

s(k,1)=k;

q=fix(k/(2*n));

r=mod(k r (2*n));

if (r-=0)

r=r;

else r=2*n;q=q-l;

end

if (r<=n)

s(k,2)=q*(n+1)+r;

s(k,3)=q*(n+l)+r+l;

s(k z4)=(q+l)*(n+l)+r+l;

s(k z 5) = (r-1)*h;

s(k,6)=q*h;

s(k z7)=r*h;

s(k z 8)=q*h;

s(k,9)=r*h;

s(k,10)=(q+l)*h;

else

s(k z 2)=q*(n+1)+r-n;

s(k,3)=(q+1)*(n+1)+r-n+l;

s(k z 4) = (q+1)*(n+1)+r-n;

s(k,5)=(r-n-l)*h;

s(k z 6)=q*h; s(k z7)=(r-n)*h; s(k,8)=(q+l)*h;

s(k,9)=(r-n-l)*h; s(k,10)=(q+l)*h;

end

end

d=zeros(3,3);

B=zeros((n+1)A2f1);

b=zeros (3,1);

for k=l:l:2*n A2

L(l) = (l/(2*st))*( (s(k/7)*s(k r10)-s(k/9)*s(k r8)) + (s(k r8)-s(k f 10))*x+(s

(k f9)-s(k r7))*y);

L(2) = (l/(2*st) )*( (s(k/9)*s(k,6)-s(k z5)*s(k/10)) + (s(k r10)-s(k/6) )*x+(s (k,5)-s(k,9))*y);

L(3) = (l/(2*st))*( (s(k/5)*s(k z8)-s(k z7)*s(k/6) ) + (s (k, 6)-s (k, 8) ) *x+(s (k ,7)-s(k,5))*y);

for i=l:l:3

for j=i:3

d(i z j)=int(int(((((diff(L(i),x))*(diff(L(j),x)))+((diff(L(i),y))*(dif f (L(j) ,y) ) ) )-( (can A2) *L (i) *L (j ) ) ) , x, 0,1), y, 0,1);

d(j, i)=d(i, j);

end

end

for i=l:l:3

for j=l:l:3

A(s(k, (i+l)),s(k, (j+1) ) ) =A(s (:c z (i+l)),s(k z (j+ 1) ) )+d (i, j ); end end

for i=l:l:3

b (i) =int (int ( (L(i) ) ,x,0z 1) ,y,0,l);

B(s(k,(i+1))r l)=B(s(k r (i+1)),l)+b(i);

end

end

M=zeros((n+1)A2r n A2);

j=n A2;

for i=(n A2+n):-l:l

if ( (mod (i, (n+1)) ) -^=1)

M(: r j ) =A (: r i);

else continue

end

end

preanswer=M\B;

answer=zeros((n+1)A2Z1);

j=l;

for i=l:l:(n A2+n)

if ((mod(i f (n+1)))~=1)

answer(i)=preanswer(j);

j=j+l;

else answer(i)=0;

end

end

Z=zeros((n+1), (n+1)); for i=l:l:(n+1)A2 s=fix(i/(n+l))+l; r=mod(i,(n+1));

if(r==0)

r=n+l;

s=s-l;

else

end

Z (r r s)=answer(i);

end

[X f Y]=meshgrid(l:-h:0,0:h:l); surf(X r Y r Z);

toe;

t=toc;

K=a ;

B=b» ;

U=inv(K)*B

for i=l:n u(i r l)=4/(pi A2)*sin(pi*i/n/2);

end

u

e=U-u

六、实验结果:

程序中的变量can为问题中的k,为了方便比较,采用了画图的方式。

在n=10时,分别考察can=k=l,5,10,15,20时的情况。

l.can=k=l 时

2.can=k=5 时

3.can=k=10 时

4.can=k=15 时

5.can=k=20 时

六.实验总结

本次实验第二题很难,通过查找资料和请教同学,学到了很多。通过本次实验,我也进一步了解了线性元求边值问题的数值解的思想和方法,同时了解了matlab工具包中相关类库对求边值问题数值解的支持,更加熟悉了matlab的编程语法。

偏微分方程的数值解法研究

偏微分方程的数值解法研究 偏微分方程是数学中的一个重要分支,它研究的是包含未知函数及其偏导数的方程。这类方程在物理、工程、金融等领域中有着广泛的应用。然而,由于偏微分方程的复杂性,往往难以找到解析解。因此,数值解法成为解决偏微分方程的重要手段之一。 数值解法是通过离散化空间和时间,将连续的偏微分方程转化为离散的代数方程组,从而求得近似解。常用的数值解法有有限差分法、有限元法和谱方法等。 有限差分法是最常用的数值解法之一。它将求解区域划分为有限个网格点,并通过差分近似来逼近偏微分方程中的导数。例如,对于一维热传导方程,我们可以将求解区域划分为若干个等距的网格点,然后利用中心差分公式来近似一阶导数。通过迭代计算,可以逐步求得方程的数值解。 有限元法是另一种常用的数值解法。它将求解区域划分为若干个小区域,称为有限元。每个有限元内部的解通过插值函数来逼近,然后通过加权残差法将偏微分方程转化为代数方程组。有限元法在处理复杂的几何形状和边界条件时具有优势,因此在工程领域得到广泛应用。 谱方法是一种基于傅里叶级数展开的数值解法。它利用傅里叶级数的收敛性和正交性质,将未知函数展开为一系列基函数的线性组合。通过选取适当的基函数和展开系数,可以将偏微分方程转化为代数方程组。谱方法在处理高精度问题时具有优势,但对几何形状和边界条件的要求较高。 除了以上三种常见的数值解法,还有很多其他方法可以用于求解偏微分方程。例如,有限体积法、边界元法等。每种数值解法都有其适用的范围和优势,选择合适的方法需要根据具体问题的特点和求解要求进行综合考虑。 在实际应用中,数值解法的稳定性和收敛性是非常重要的考虑因素。稳定性保证了数值解的长期行为是合理的,而收敛性则保证了数值解能够逼近真实解。为了

偏微分方程数值解法

《偏微分方程数值解法》 课 程 设 计 题 目: 六点对称差分格式解热传导方程的初边值问题 姓 名: 王晓霜 学 院: 理学院 专 业: 信息与计算科学 班 级: 0911012 学 号: 指导老师:翟方曼 2012年12月14日 一、题目 用六点对称差分格式计算如下热传导方程的初边值问题 已知其精确解为 二、理论 1.考虑的问题 考虑一维模型热传导方程 (1.1) )(22x f x u a t u +∂∂=∂∂,T t ≤<0 其中a 为常数。)(x f 是给定的连续函数。(1.1)的定解问题分两类: 第一,初值问题(Cauchy 问题):求足够光滑的函数()t x u ,,满足方程(1.1)和初始条件: (1.2) ()()x x u ϕ=0,, ∞<<∞-x 第二,初边值问题(也称混合问题):求足够光滑的函数()t x u ,,满足方程(1.1)和初始条件: ()13.1 ()()x x u ϕ=0,, l x l <<- 及边值条件

()23.1 ()()0,,0==t l u t u , T t ≤≤0 假定()x f 和()x ϕ在相应的区域光滑,并且于()0,0,()0,l 两点满足相容条件,则上述问题有唯一的充分光滑的解。 现在考虑边值问题(1.1),(1.3)的差分逼近 取 N l h =为空间步长,M T =τ为时间步长,其中N ,M 是自然数, jh x x j ==, ()N j ,,1,0 =; τk y y k ==, ()M k ,,1,0 = 将矩形域G {}T t l x ≤≤≤≤=0;0分割成矩形网格。其中 ()j i y x ,表示网格节点; h G 表示网格内点(位于开矩形G 中的网格节点)的集合; h G 表示位于闭矩形G 中的网格节点的集合; h Γ表示h G -h G 网格边界点的集合。 k j u 表示定义在网点()k i t x ,处的待求近似解,N j ≤≤0,M k ≤≤0。 注意到在节点()k i t x ,处的微商和差商之间的下列关系((,)k j k j u u x t t t ∂∂⎛⎫≡ ⎪∂∂⎝⎭): 2.区域网格剖分 取空间步长l h N =和时间步长T M τ=,其中,N M 都是正整数。用两族平行直线(0,1,,)j x x j h j N ===L 和(0,1,,)k t t k k M τ===L 将矩形域{}0;0G x l t T =≤≤≤≤分割成矩形网格,网格节点为(,)j k x t 。以h G 表示网格内点集合,即位于开矩形的网点集合;h G 表示所有位于闭矩形G 的网点集合;h h h G G -=Γ是网格界点集合。 其次,用k j u 表示定义在网点(,)j k x t 的函数,M k N j ≤≤≤≤0,0 3.建立相应差分格式 数值分析中,Crank-Nicolson 方法是有限差分方法中的一种,用于数值求解热方程以及形式类似的偏微分方程。它在时间方向上是隐式的二阶方法,数值稳定。该方法诞生于20世纪,由John Crank 与Phyllis Nicolson 发展。 ①向前差分格式 ()24.1 ()j j j x u ϕϕ==0 , k u 0=k N u =0 ② 向后差分格式

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法 偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)是描述物理、化学、工程学等许多科学领域中变化的方程。由于PDE的求解通 常是困难的,因此需要使用数值方法。本文将介绍偏微分方程的 数值解法。 一般来说,求解PDE需要求得其解析解。然而,对于复杂的PDE,往往不存在解析解,因此需要使用数值解法求解。 数值解法可以分为两类:有限差分法和有限元法。有限差分法 是将计算区域分成网格,利用差分公式将PDE转化为离散方程组,然后使用解线性方程组的方法求解。有限元法则是将计算区域分 成有限数量的单元,每个单元内使用多项式函数逼近PDE的解, 在单元之间匹配边界条件,得到整个区域上的逼近解。 首先讨论有限差分法。常见的差分公式包括前向差分、后向差分、中心差分等。以一维热传导方程为例,其偏微分方程形式为: $$ \frac{\partial u}{\partial t}=\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} $$

其中,$u(x,t)$表示物理量在时刻$t$和位置$x$处的值。将其离 散化,可得到: $$ \frac{u(x_i,t_{j+1})-u(x_i,t_j)}{\Delta t}=\frac{u(x_{i+1},t_j)- 2u(x_i,t_j)+u(x_{i-1},t_j)}{\Delta x^2} $$ 其中,$x_i=i\Delta x$,$t_j=j\Delta t$,$\Delta x$和$\Delta t$分别表示$x$和$t$上的网格大小。该差分方程可以通过简单的代数操作化为: $$ u_{i,j+1}=u_{i,j}+\frac{\Delta t}{\Delta x^2}(u_{i+1,j}- 2u_{i,j}+u_{i-1,j}) $$ 其中,$u_{i,j}$表示在网格点$(x_i,t_j)$处的数值解。 由于差分方程中一阶导数的差分公式只具有一阶精度,因此需 要使用两个网格点来逼近一阶导数。而二阶导数的差分公式则可 以使用三个网格点来逼近,因此具有二阶精度。对于高维情况, 可以将其转化为一维问题求解,这样就可以使用一维的差分公式。

偏微分方程数值解上机实验报告(matlab做的)

偏微分方程数值解法上机报告(一) 一、实验题目:用Ritz-Galerkin 方法求解边值问题2u '',01(0)0,(1)1 u x x u u ⎧-+=<<⎨==⎩的第n 次 近似()n u x ,基函数()sin(),1,2,...,i x i x i n ϕπ==. 二、实验目的:通过本次上机实验,理解求解初值问题的变分问题的最重要的近似解法——Ritz-Galerkin 方法,以便为学习有限元法打好基础。此外,要熟悉用Matlab 解决数学问题的基本编程方法,提高运用计算机解决问题的能力。 三、实验代码: n=5; syms x; for i=1:n p(i)=sin(i*pi*x); q(i)=-i^2*pi^2*sin(i*pi*x); end for i=1:n b(i)=2*int(p(i),0,1); for j=1:n A(i,j)=int((-q(j)+p(j))*p(i),0,1); end end t=inv(A)*b' 四、运行结果: t= 2251799813685248/3059521645650671/pi 281474976710656/9481460623939047/pi 281474976710656/43582901062631895/pi 五、总结:通过本次上机,我了解了Ritz-Galerkin 方程 n j j p f c j p i p a n i i ,...,2,1)),(,())(),((1==∑=,明白了用Ritz-Galerkin 方法解决边值问 题的变分问题的基本原理,并接近一步提高自己的编程动手能力,受益匪浅。

偏微分方程数值解

偏微分方程数值解 一、偏微分方程(组)的解法介绍引导 我们知道物理现象中很多问题可以用偏微分方程描述,例如振动、热传导、扩散等。一些典型物理方程的构建及解析解法,有兴趣的用户可参考顾樵编著的《数学物理方法》。 涉及到多变量或多领域的偏微分方程就存在着变量的耦合,很难用数解析解法或无法用解析解法求得耦合偏微分方程解,此时就需要我们是用数值解法进行求解,本文的主题就放在耦合的偏微分方程组的数值解法介绍上。 上篇文章我们简单介绍了锂离子电池的P2D模型,即一个耦合的偏微分方程组。具体可查看上篇文章。 要想求解如上篇文章形式的偏微分方程组我们通常可以选择有限差分法、正交配置法和有限元法。由于有限差分法操作简单,本文的重点介绍有限差分法。newman编写的电池模型程序就是基于有限差法。 二、有限差分法介绍 有限差分法顾名思义可分为有限+差分。

有限——我们可以理解为连续(无限)的求解域,通过离散化变为由有限个网格节点构成的求解域。下图形象的将r和y构成的连续域离散为由网格节点构成的有限域。 差分——由数学定义我们可以理解差分,具体如下图。差分分为三种形式 向前差分、向后差分和中心差分,对于边界点还有特定的处理。 有限差分法求解偏微分方程的基本过程是: 1)划分网格。将连续的求解域划分为有限的差分网格,将求解的变量存放在网格的各个节点上。 2)差分构建。在每个点上将偏微分方程的微分项用合适的差商代替,从而将偏微分方程转换为代数形式的差分方程,每个节点的差分方程组合在一起就构成了一个代数方程组,我们利用初始值和边界条件,即可求解代数方程组的解,获取每个节点的变量值,即偏微分方程的数值解。

偏微分方程的数值解法及应用研究

偏微分方程的数值解法及应用研究 偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDE)是数学中的一个重要分支,它与物理、工程、生命科学等领域都有着密切的联系。由于大多数实际问题都无法通过解析方法得到精确的解,因此需要一种数值方法,来近似求解偏微分方程的解。本文将介绍偏微分方程的数值解法及应用研究。 一、偏微分方程的类型 偏微分方程可以分为三类:椭圆型、双曲型和抛物型。其中椭圆型方程的解具有稳定性;双曲型方程的解描述的是波动;抛物型方程的解描述的是扩散。 二、数值解法 1.有限差分法 有限差分法是一种求解偏微分方程的数值方法。其基本思想是将偏微分方程中涉及到的所有变量取离散值,在离散点上逐一计算,然后通过代数方法求解,得到偏微分方程的数值解。 以二维泊松方程为例,其一般形式为: $$\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+\frac{\partial^2u}{\partial y^2}=f(x,y)$$ 其中,$u$是未知函数,$f(x,y)$是已知函数。对于该方程的数值解,可以通过将定义域在$x$和$y$方向上分别等距离散化,然后在离散点上采用中心差分公式得到。 2.有限元法 有限元法是一种广泛应用的PDE数值解法。其基本思想是将自由度分别对应于定义域的一个区域(单元),在单元内用一个简单的函数逼近未知函数的变化,用各单元中函数的拼接表示问题的整体行为。

以二维波动方程为例,其一般形式为: $$\frac{\partial^2u}{\partial t^2}=c^2\nabla^2u+f(x,y,t)$$ 其中,$u$是波函数,$f(x,y,t)$是外力项,$c$是波速。对于该方程的数值解,可以将定义域分解为若干三角形或四边形单元,然后在每个单元上通过插值法得到近似解,最后用所有单元的近似解拼接得到整个解。 三、应用研究 偏微分方程的数值解法在数学、物理、工程、计算机等领域都有广泛的应用。以下是其中的几个例子: 1.海洋气象预报 海洋气象预报是一种基于偏微分方程的气象学应用研究。通过数值方法求解偏微分方程,可以对海洋气象进行模拟,预测未来的天气情况,为人们的出行和生活提供重要的参考。 2.医学影像处理 医学影像处理是一种基于偏微分方程的医学应用研究。通过数值方法求解偏微分方程,可以对医学影像进行处理和分析,帮助医生制定有效的治疗方案,为病患的康复提供帮助。 3.材料科学 材料科学是一种基于偏微分方程的工程应用研究。通过数值方法求解偏微分方程,可以对材料的性质进行模拟和预测,为工程设计和制造提供参考。 四、总结与展望 偏微分方程的数值解法及其应用研究是一个广阔而深入的领域,其涉及的应用范围非常广泛,涵盖了数学、物理、工程、医学等领域。未来,随着计算机技术的

偏微分方程的数值解法

偏微分方程的数值解法 在科学和工程领域中,偏微分方程(Partial Differential Equations, 简称PDEs)被广泛应用于描述自然现象和工程问题。由于许多复杂的PDE难以找到解析解,数值方法成为了求解这些方程的重要途径之一。本文将介绍几种常见的偏微分方程数值解法,并探讨其应用。 一、有限差分法 有限差分法是求解偏微分方程最常用的数值方法之一。其基本思想 是将空间和时间连续区域离散化成有限个点,通过差分逼近偏微分方 程中的导数,将偏微分方程转化为差分方程。然后,利用差分方程的 迭代计算方法,求解近似解。 以一维热传导方程为例,其数值解可通过有限差分法得到。将空间 区域离散化为若干个网格点,时间区域离散化为若干个时间步长。通 过差分逼近热传导方程中的导数项,得到差分方程。然后,利用迭代 方法,逐步更新每个网格点的数值,直到达到收敛条件。最终得到近 似解。 二、有限元法 有限元法是另一种常用于求解偏微分方程的数值方法。它将连续的 空间区域离散化为有限个单元,将PDE转化为每个单元内的局部方程。然后,通过将各个单元的局部方程组合起来,构成整个区域的方程组。最后,通过求解这个方程组来获得PDE的数值解。

有限元法的优势在于可以适应复杂的几何形状和边界条件。对于二维或三维的PDE问题,有限元法可以更好地处理。同时,有限元法还可以用于非线性和时变问题的数值求解。 三、谱方法 谱方法是利用一组基函数来表示PDE的解,并将其代入PDE中得到一组代数方程的数值方法。谱方法具有高精度和快速收敛的特点,在某些问题上比其他数值方法更具优势。 谱方法的核心是选择合适的基函数,常用的基函数包括Legendre多项式、Chebyshev多项式等。通过将基函数展开系数与PDE的解相匹配,可以得到代数方程组。通过求解这个方程组,可以得到PDE的数值解。 四、有限体积法 有限体积法是将空间域划分为有限个小体积单元,将PDE在每个小体积单元上进行积分,通过适当的数值通量计算来近似描述流体在边界上的净流量。有限体积法适用于守恒型方程的求解,具有保守性和守恒性。 有限体积法相对于有限差分法和有限元法更容易处理复杂的几何体和非均匀网格。同时,有限体积法具有良好的稳定性和收敛性。 结论 本文简要介绍了偏微分方程的几种常见数值解法:有限差分法、有限元法、谱方法和有限体积法。这些数值解法在实际问题中有着广泛

偏微分方程数值解

偏微分方程数值解 偏微分方程(PDEs)是描述自然界中的许多现象的语言工具,从流体力学和电动力学到化学反应和生物学都有应用。虽然有些 偏微分方程可以通过解析方法精确解决,但是常常需要用数值方 法来近似求解。本文将讨论偏微分方程数值解。 PDE问题的分类 偏微分方程可以分为两大类:椭圆型和非椭圆型。椭圆型PDE 描述从一个状态到另一个状态的变化是稳定且平稳的,如流体稳 定流动。椭圆型问题通常需要解决边界值问题(boundary value problems,BVP),即在指定的区域内求解PDE,并且在该区域 的边界上指定边界条件。非椭圆型PDE描述状态如何变化,例如 热传导,它们需要解决初始值问题(initial value problems,IVP),即找到状态的初始条件,即在某一时刻给定PDE,并找到它随着 时间的演化。无论是BVP还是IVP,它们都可以通过数值方法进 行近似计算。 有限差分法简介

最常见的数值方法是有限差分法(finite difference method,FDM)。 FDM从PDE中的原始方程中获得其差分形式,然后通 过将其离散化到有限差分点上,并在离散的网格点上近似解决它。例如,考虑1D热传导方程: $$\frac{\partial u}{\partial t} = \alpha\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}$$ 其中$u$是温度分布,$\alpha$是热扩散系数。对$x$的离散化 得到: $$\frac{u^{n+1}_i - u^n_i}{\Delta t} = \alpha\frac{u^n_{i+1} - 2u^n_i + u^n_{i-1}}{\Delta x^2}$$ 其中$n$和$n+1$代表时间步,$u^n_{i}$是在时间$n$时刻位置 $i$的温度。这个方程的具体形式取决于左右边界条件的选择,例如,Dirichlet条件: $$u(0, t) = u(L, t) = 0, t>0$$

偏微分方程数值解

偏微分方程数值解 引言 偏微分方程是描述自然界中许多物理现象的数学模型。然而,大多数偏微分方程的解析解是难以找到的,因此需要采用数值方法来求解。本文将介绍偏微分方程数值解的基本概念和常用算法。 偏微分方程的分类 根据方程中未知函数的个数和自变量的个数,偏微分方程 可以分为三类:椭圆型偏微分方程、双曲型偏微分方程和抛物型偏微分方程。 椭圆型偏微分方程通常用于描述稳态问题,如热传导方程。双曲型偏微分方程适用于描述波动现象,如波动方程。抛物型偏微分方程常用于描述时间与空间的关系,如扩散方程。

常用数值方法 有限差分法 有限差分法是求解偏微分方程数值解的一种常见方法。通 过在网格上进行离散化,将偏微分方程转化为代数方程组,并利用差分近似来求解。 求解偏微分方程的关键是将偏导数用差商来近似。通常选 择中心差分、前向差分和后向差分等差分格式来近似求解。差分格式的选择取决于问题的特性和精度要求。 有限元法 有限元法是另一种常用的数值方法,特别适用于求解二维 和三维偏微分方程。有限元法是将问题的连续域划分为有限个单元,利用基函数来逼近解,通过构造能量泛函最小化问题,得到离散方程组的解。 有限元法的优势在于可以适应复杂的几何形状和边界条件,并且能够很好地处理不规则网格。然而,有限元法的计算量较大,对计算资源的要求较高。

有限体积法 有限体积法是一种在控制体积内对连续方程进行积分得到离散形式的方法。通过对方程进行积分,然后在网格单元内求解积分方程得到离散方程组。 有限体积法的优点是可以直接处理守恒型方程,并且可以较好地处理对流项和障碍物。然而,有限体积法的精度通常低于有限差分法和有限元法。 数值实例 一维热传导方程的数值解 考虑一维热传导方程: $$ \\frac{\\partial u}{\\partial t} = \\alpha \\frac{\\partial^2 u}{\\partial x^2} $$ 其中,u(u,u)是温度场,$\\alpha$是热扩散系数。 我们可以使用有限差分法来求解这个方程的数值解。将时间和空间进行离散化,得到如下差分格式: $$ \\frac{u_{i}^{k+1} - u_{i}^{k}}{\\Delta t} = \\alpha \\frac{u_{i+1}^{k}-2u_{i}^{k}+u_{i-1}^{k}}{\\Delta x^2} $$

微分方程数值解实验报告

微分方程数值解法 课程设计报告 班级: 姓名: 学号: 成绩: 2017年 6月 21 日

摘要 自然界与工程技术中的很多现象,可以归结为微分方程定解问题。其中,常微分方程求解是微分方程的重要基础内容。但是,对于许多的微分方程,往往很难得到甚至不存在精确的解析表达式,这时候,数值解提供了一个很好的解决思路。,针对于此,本文对常微分方程数值解法进行了简单研究,主要讨论了一些常用的数值解法,如欧拉法、改进的欧拉法、Runge—Kutta方法、Adams法以及椭圆型方程、抛物型方程的有限差分方法等,通过具体的算例,结合MATLAB求解画图,初步给出了一般常微分方程数值解法的求解过程。同时,通过对各种方法的误差分析,让大家对各种方法的特点和适用范围有一个直观的感受。 关键词:微分方程数值解、MATLAB 目录

摘要 (2) 目录 (3) 第一章常微分方程数值解法的基本思想与原理 (4) 1.1常微分方程数值解法的基本思路 (4) 1.2用matlab编写源程序 (4) 1.3常微分方程数值解法应用举例及结果 (5) 第二章常系数扩散方程的经典差分格式的基本思想与原理 (6) 2.1常系数扩散方程的经典差分格式的基本思路 (6) 2.2 用matlab编写源程序 (7) 2.3常系数扩散方程的经典差分格式的应用举例及结果 (8) 第三章椭圆型方程的五点差分格式的基本思想与原理 (10) 3.1椭圆型方程的五点差分格式的基本思路 (10) 3.2 用matlab编写源程序 (10) 3.3椭圆型方程的五点差分格式的应用举例及结果 (12) 第四章总结 (12) 参考文献 (12)

偏微分方程的数值解

偏微分方程是数学中非常重要的一类方程,它描述了物理、化学、工程等领域 中许多现象的演化规律。在实际应用中,我们经常面临着无法解析求解偏微分 方程的困难,因此需要借助数值方法来获得其近似解。本文将就偏微分方程的 数值解的求解方法进行阐述。 首先,单个偏微分方程求解的数值方法主要有有限差分法、有限元法和有限体 积法等。其中,有限差分法是最为经典和常用的方法之一。有限差分法将连续 的空间域离散化为一组有限的网格点,将连续的时间域离散化为一组有限的时 间步长。通过在网格点上近似求解偏微分方程,我们可以得到方程在整个空间 和时间域上的数值解。此外,有限元法和有限体积法是一种更加灵活和通用的 数值方法,它们能够适用于各种复杂的物理模型和几何形状。这些方法利用了 分片连续函数的逼近性质,在每一个片段上构建逼近函数,并通过求解矩阵方 程来获得数值解。 其次,多个偏微分方程之间可能存在耦合性,即它们之间相互依赖或相互影响。在求解这种情况下的偏微分方程组时,我们常常需要采用迭代求解的方法。例如,将几个方程按照某种次序进行求解,并将已知的数值解作为新的边界条件 代入下一个方程的求解中。通过多次迭代求解,我们可以得到偏微分方程组的 数值解。 最后,为了提高数值解的精度和稳定性,我们常常需要选择合适的数值格式和 数值算法。在有限差分法中,常用的数值格式有前向、后向和中心差分格式等。这些格式的选择要根据具体方程的性质和求解的目标来确定。同时,我们还需 要关注数值格式的稳定性和精度。稳定性保证了数值解的长时间稳定性,而精 度则决定了数值解的误差大小。 总的来说,偏微分方程的数值解既是一种求解复杂方程的有效方法,也是研究 数学模型的重要手段。在实际应用中,我们常常需要根据具体问题的需求来选 择合适的数值方法,并进行适当的数值格式和算法的选择和调整。通过不断改 进和优化数值方法,我们能够获得更加可靠和准确的数值解,从而为实际问题 的分析和处理提供有力支持。

偏微分方程数值解实验报告

偏微分方程数值解 上 机 实 验 报 告

(一)实验一 一、上机题目: 用线性元求解下列边值问题的数值解: -y′′+π2 4y=π2 2 sinπ 2 x,0

2.在0

五、实验程序: (采用有限元方法,这里对[0,1]*[0,1]采用n*n的划分,n为偶数) n=10; a=zeros(n);f=zeros(n);b=zeros(1,n);U=zeros(n,1);u=zeros(n,1); for i=2:n a(i-1,i-1)=pi^2/(12*n)+n; a(i-1,i)= pi^2/(24*n)-n; a(i,i-1)= pi^2/(24*n)-n; for j=1:n if j==i-1 a(i,j)=a(i,i-1); else if j==i a(i-1,j-1)=2*a(i-1,i-1); else if j==i+1 a(i,j)=a(i,i+1); else a(i,j)=0; end end end end end a(n,n)=pi^2/(12*n)+n; for i=2:n f(i-1,i)=4/pi*cos((i-1)*pi/2/n)-8*n/(pi^2)*sin(i*pi/2/n)+8*n/(pi^2)*s in((i-1)*pi/2/n); end for i=1:n f(i,i)=-4/pi*cos(i*pi/2/n)+8*n/(pi^2)*sin(i*pi/2/n)-8*n/(pi^2)*sin((i -1)*pi/2/n); end %b(j)=f(i-1,j)+f(i,j) for i=1:(n-1) b(i)=f(i,i)+f(i,i+1); end b(n)=f(n,n);

数值计算方法实验报告

数值计算方法实验报告 一、实验目的 本实验旨在通过数值计算方法的实验操作,深入理解数值计算方法的原理与应用,掌握数值计算方法的相关技能,提高数值计算方法的实际应用能力。 二、实验内容 1.数值微积分 2.数值代数 3.数值微分方程 4.数值线性代数 5.数值优化 6.数值统计分析 7.数值随机模拟

8.数值傅立叶分析 9.数值偏微分方程 三、实验步骤 1.数值微积分:通过不同的数值积分方法,计算给定函数的定积分值,并对不同数值积分方法的误差进行分析。 2.数值代数:通过使用线性代数方法,求解给定的线性方程组,并分析不同线性方程组求解方法的优劣。 3.数值微分方程:通过使用常微分方程数值解法,求解给定的微分方程,并比较不同求解方法的精度和稳定性。 4.数值线性代数:通过使用特征值分解方法,对给定的矩阵进行特征值分解,并分析不同特征值分解方法的优缺点。 5.数值优化:通过使用不同的优化方法,求解给定的优化问题,并比较不同的优化方法的效率和精度。

6.数值统计分析:通过使用不同的统计分析方法,对给定的数据进行统计分析,并分析不同的统计方法的优缺点。 7.数值随机模拟:通过使用随机模拟方法,模拟给定的概率分布,并分析不同随机模拟方法的效率和精度。 8.数值傅立叶分析:通过使用傅立叶分析方法,对给定的信号进行频谱分析,并分析不同的傅立叶分析方法的优缺点。 9.数值偏微分方程:通过使用偏微分方程数值解法,求解给定的偏微分方程,并比较不同求解方法的精度和稳定性。 四、实验结果与分析 本实验中,通过对不同的数值计算方法的实验操作,我们可以更深入地理解数值计算方法的原理与应用,并掌握数值计算方法的相关技能,提高数值计算方法的实际应用能力。同时,通过实验结果的分析,我们可以更好地比较不同数值计算方法的优缺点,为实际应用提供参考依据。 五、实验总结

数学专业的偏微分方程数值解

数学专业的偏微分方程数值解数学作为一门基础学科,为多个学科领域的发展提供了理论支持和 工具方法。在数学的各个分支中,偏微分方程是一门研究重点。偏微 分方程广泛应用于物理、工程、经济等领域,而数值解是解决偏微分 方程的一种重要方法。本文将介绍数学专业的偏微分方程数值解的概念、方法和应用。 一、偏微分方程数值解的定义 偏微分方程数值解是指通过数值计算方法来近似求解偏微分方程的解。而偏微分方程是描述自变量的函数与自变量的偏导数之间关系的 方程。通常,偏微分方程数值解问题可以转化为网格、差分、插值等 数值计算问题,通过计算机进行近似求解。 二、偏微分方程数值解的方法 1. 有限差分法 有限差分法是求解偏微分方程数值解最常用的方法之一。该方法将 偏微分方程所在范围划分为若干个网格点,通过有限差分近似偏导数,得到离散形式的方程组。再通过数值计算方法求解离散方程组,得到 偏微分方程的数值解。 2. 有限元法 有限元法也是常用的偏微分方程数值解方法。该方法将偏微分方程 的求解区域划分为若干个有限元,通过近似变分原理和试验函数,得

到离散化的代数方程组。再通过数值计算方法求解代数方程组,得到 偏微分方程的数值解。 3. 谱方法 谱方法是一种基于函数空间的偏微分方程数值解方法。该方法利用 了函数在特定函数空间的展开形式,通过将偏微分方程化为代数方程组,再通过数值计算方法求解代数方程组,得到偏微分方程的数值解。 三、偏微分方程数值解的应用领域 1. 物理学领域 在物理学中,很多现象可以通过偏微分方程进行描述。例如,热传 导方程、波动方程和斯托克斯方程等都可以通过数值解法求解,用于 模拟物理现象和预测实验结果。 2. 工程学领域 工程学中的许多问题也可以转化为偏微分方程的数值解问题。例如,热传导问题、流体力学问题以及结构力学问题等,通过数值解法可以 得到工程实际运行中的响应和性能。 3. 经济学领域 在经济学中,偏微分方程的数值解也有重要应用。例如,布莱克-斯科尔斯期权定价模型就是基于偏微分方程的数值解方法,可以用于金 融衍生品的定价和评估。 四、偏微分方程数值解的发展前景

偏微分方程数值解法

一、问题 用有限元方法求下面方程的数值解 in on in 二、问题分析 第一步利用Green公式,求出方程的变分形式 变分形式为:求 ,使得 (*) 以及 . 第二步对空间进行离散,得出半离散格式

对区域 进行剖分,构造节点基函数,得出有限元子空间: ,则(*)的Galerkin逼近为: ,求 ,使得 (**) 以及 , 为初始条件 在 中的逼近,设 为 在 中的插值. 则 ,有

, = ,代人(**)即可得到一常微分方程组. 第三步进一步对时间进行离散,得到全离散的逼近格式对 用差分格式.为此把 等分为n个小区间 ,其长度 , . 这样把求 时刻的近似记为 , 是 的近似.这里对(**)采用向后的欧拉格式,即 (***)

i=0,1,2…,n-1. = 由于向后欧拉格式为隐式格式且含有非线性项,故相邻两时间步之间采用牛顿迭代,即: 其中用 作为牛顿迭代的初值. 三、计算流程 取 作为方程的准确解,算得初值函数: 右端函数: + . 取

. 1 对 作三角剖分:分别沿x , y方向对[0,1]区间作N等分并将每个小正方形沿对角线分为两个三角形. 2 对节点进行总体编码(这里按先沿x方向再沿y方向进行顺序编码),并建立局部编码和总体编码之间的对应关系. 3 计算各个节点的实际坐标,找出边界点. 4 构造单元形状函数,计算雅可比矩阵并利用高斯求积公式计算单元刚度矩阵和单元列阵. 5 合成总刚度矩阵和总列阵. 6 处理本质边界条件,求解线性方程组. 7 在第n个时间步利用牛顿迭代法算得第n+1个时间步的数值解,取 . 8 计算各个时间步的有限元数值解和L2误差. 四、误差分析 L2误差 的阶数为 其中 为时间步长,

偏微分方程解的几道算例(差分、有限元)-含matlab程序(

《偏微分方程数值解》 上机报告 实验内容1: 分别用向前差分格式、向后差分格式及六点对称格式,求解下列问题: 22 2, 01, 0, (0, (1, 0,1, (, 0 sin( (1. u u x t t x u t u t t u x x x x ? ??=+<<>? ?n?? ==>?? =+- ? x 方向0.1h =, t 方向0.01 T在0.25t =时观察数值解与精确解2 sin( (1 u e x x x 的误差+.-(—算法描述: 匚实验结果: 1.误差的数值解结果数值对比 (A向前差分格式”程序: >>forward(0.1,0.01,0.25 Current plot held ans = 0.00000.00270.0051 0.00700.00820.00870.00820.00700.0051 0.00270.0000(B向后差分格式”程序:

>>back(0.1,0.01,0.25 Curre nt plot held ans = 0.0000-0.0037-0.0071 -0.0097-0.0114-0.0120-0.0114-0.0097-0.0071 -0.00370.0000(C六点差分格式”程序: >>six(0.1,0.01,0.25 Current plot held ans = 0.0000-0.0005-0.0009 -0.0013-0.0015-0.0016 -0.0015-0.0013-0.0009-0.00050.0000 注:这里的"误差"=精确解-数值解. 2.精确解与数值解结果图像对比 向前差分格式

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