差分方法
计算方法常微分方程的差分方法

y' (xn ) phy'' (xn ) O(h2 )
从而有 而
yn1 y(xn ) hy' (xn ) ph2 y'' (xn ) O(h3 )
有: λp=1/2。
y ( xn1 )
y(xn ) hy' (xn )
h2 2
y'' (xn ) O(h3 )
——二阶Runge-Kutta格式
yn1 yn' f
yn (xn ,
h[(1 yn )
)
yn' 1
yn'
]
yn' 1
f ( xn1, yn1)
yn1
yn
h 2
( yn' 1
yn' )
二阶隐式Adams格式
37
• 三阶隐式Adams格式
yn1
yn
h 12
(5
yn' 1
8 yn'
yn' 1)
• 四阶隐式Adams格式
yn1
yn
33
1.什么是传统机械按键设计?
传统的机械按键设计是需要手动按压按键触动PCBA上的开关按键来实现功 能的一种设计方式。
传统机械按键结构层图:
按键
PCBA
开关键
传统机械按键设计要点:
1.合理的选择按键的类型,尽量选择 平头类的按键,以防按键下陷。
2.开关按键和塑胶按键设计间隙建议 留0.05~0.1mm,以防按键死键。 3.要考虑成型工艺,合理计算累积公 差,以防按键手感不良。
h 24
(9 yn' 1
19 yn'
5 yn' 1
差分方法计算函数的导数值

差分方法计算函数的导数值
差分方法是一种通过函数在某一点左、右两侧的取值差异来估计函数导数值的方法。
一般来说,计算函数f(x) 在x_0 处的导数f'(x_0),可以采用如下方法:
1. 前向差分法
在x_0 的右侧取一个很小的增量h,则x_0+h 是x_0 的邻点,可以用x_0+h 和x_0 的函数值之差除以h 得到导数值的估计:
f'(x_0)\approx\frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}
这个方法叫做前向差分法,因为它利用了x_0 右边的信息。
对于f(x) 具有足够的光滑性的函数,这个方法的误差可以达到O(h)。
2. 后向差分法
类似地,在x_0 的左侧取一个很小的增量h,则x_0-h 是x_0 的邻点,可以用x_0 和x_0-h 的函数值之差除以h 得到导数值的估计:
f'(x_0)\approx\frac{f(x_0)-f(x_0-h)}{h}
这个方法叫做后向差分法,因为它利用了x_0 左边的信息。
对于f(x) 具有足够
的光滑性的函数,这个方法的误差也可以达到O(h)。
3. 中心差分法
前向差分和后向差分法的误差都是O(h),但它们只利用了一个邻点的信息。
为了提高精度,可以同时利用x_0 左右两个邻点的信息,采用如下公式:
f'(x_0)\approx\frac{f(x_0+h)-f(x_0-h)}{2h}
这个方法叫做中心差分法,因为它利用了x_0 左右两侧的信息。
对于f(x) 具有足够的光滑性的函数,这个方法的误差可以达到O(h^2),即比前向差分和后向差分法更精确。
常微分方程的差分方法

(i 0,1,2,...n,1) (2.9)
21
不管是显式欧拉格式〔2.2〕,还是隐式欧拉格式 〔2.6〕,它们都是单步格式或称为一步格式。因 为它们在计算yi+1时只用到前一步所得结果yi一个 信息;而格式〔2.8〕那么除了yi外,还需用到更 前一步所得信息yi-1,即需调用前两步的信息,因 此〔2.8〕称为两步欧拉格式,或称为中点欧拉格 式。
y(3)(i)
y(xi1)2hf(xi,y(xi))
(i 0,1,2,...n,1)
20
y(x)y ,(x)和 y(x)分别用其近似值代入,则得
i1
i
i1
yi1 yi1 2hf(xi,yi) (2.8) (i0,1,2,...n,1)
显然,其局部截断误差为
h3 R
y ( (3) )
i3
i
O(h3)
第章常微分方程的差 分方法
1
§1 引 言 在工程和科学技术的实际问题中,常需要解常微分方程。但常微分方程组中往往只有少数较简单和典型
的常微分方程〔例如线性常系数常微分方程等〕可求出其解析解。对于变系数常微分方程的解析求解就比 较困难,而一般的非线性常微分方程就更不用说了。在大多数情况下,常微分方程只能用近似法求解。这 种近似解法可分为两大类:一类是近似解析法,如级数解法、逐次逼近法等;另一类那么是数值解法,它 给出方程在一些离散点上的近似解。
在具体求解微分方程时,需要具备某种定解条件,微分方程和定解条件合在一起组成定解问题。定解 条
2
件有两种:一种是给出积分曲线在初始点的状态,称为 初始条件,相应的定解问题称为初值问题 ;另一种是 给出积分曲线首尾两端的状态,称为边界条件 ,相应 的定解问题那么称为边值问题。
差分方法的原理和应用

差分方法的原理和应用1. 原理介绍差分方法是一种数值计算方法,通过利用函数在某点附近的导数来近似计算函数的值。
差分方法主要基于以下两个原理:1.1 前向差分前向差分是通过计算函数在某点和其前面一个点的差值来近似计算函数的导数。
假设函数 f(x) 在点 x 处的导数为f’(x),则前向差分的公式可以表示为:f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x))/h其中,h 是一个小的正数,表示所选取的差分步长。
1.2 中心差分中心差分是通过计算函数在某点前后两个点的差值来近似计算函数的导数。
假设函数 f(x) 在点 x 处的导数为f’(x),则中心差分的公式可以表示为:f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h))/(2h)同样,h 是一个小的正数,表示所选取的差分步长。
2. 应用案例差分方法在许多科学和工程领域中都有广泛的应用。
以下列举了几个常见的应用案例:2.1 数值求导差分方法可以用于数值求导,即通过差分近似计算函数在某点处的导数。
通过选择合适的差分步长,可以获得足够高的精度。
数值求导在计算机图形学、数值分析等领域中被广泛使用。
2.2 数值积分差分方法还可以用于数值积分,即通过将函数离散化为一系列的差分点,然后计算这些差分点的和来近似计算函数的积分。
差分方法在求解常微分方程、偏微分方程等问题中也有重要的应用。
2.3 数据平滑差分方法可以用于数据平滑,即通过计算数据点之间的差分来减小数据的噪声。
通过选择合适的差分步长和平滑算法,可以过滤掉数据中的噪声,并提取出数据的趋势。
2.4 图像处理差分方法在图像处理中也有广泛的应用。
例如,图像边缘检测算法就是基于差分方法的。
通过计算图像中像素之间的差分,可以检测出图像中的边缘。
2.5 数值优化差分方法还可以用于数值优化,即通过利用函数在某点附近的差分信息来搜索函数的最优解。
差分方法在机器学习、优化算法中有重要的应用。
3. 总结差分方法是一种常见的数值计算方法,通过利用函数在某点附近的导数来近似计算函数的值。
有限元几种差分方法

有限元几种差分方法有限元法是一种常用的数值计算方法,广泛应用于工程领域中各种结构的分析与设计。
在有限元法中,差分方法是计算过程中的一项重要技术,它可以将连续的物理问题转化为离散的数值计算问题。
本文将介绍有限元法中几种常用的差分方法。
1. 前向差分法(Forward Difference Method)前向差分法是一种简单直观的差分方法,它通过将函数的导数定义中的极限转化为有限差分的形式来求解微分方程。
该方法的基本思想是使用函数在某一点的近似导数来代替实际的导数,从而得到微分方程的数值解。
前向差分法的优点是计算简单,但由于近似误差较大,精度相对较低。
2. 向后差分法(Backward Difference Method)向后差分法与前向差分法类似,也是通过差分逼近来求解微分方程。
其原理是使用函数在某一点的近似导数来代替实际的导数,从而得到微分方程的数值解。
与前向差分法不同的是,向后差分法使用函数在当前点和前一点的差值作为近似导数,因此误差相对较小,计算结果更加准确。
3. 中心差分法(Central Difference Method)中心差分法是一种更为精确的差分方法,它通过使用函数在当前点两侧的差值来逼近导数的值。
中心差分法的基本思想是使用函数在当前点两侧的差值的平均值作为近似导数,从而得到微分方程的数值解。
相对于前向差分法和向后差分法,中心差分法的精度更高,但计算复杂度也更高。
在有限元法中,这些差分方法常用于离散化微分方程的空间项。
通过将连续的物理问题离散化为有限个节点上的代数方程组,再进行求解,可以得到微分方程的数值解。
在实际应用中,根据问题的具体特点和要求,可以选择合适的差分方法来求解微分方程。
除了上述介绍的几种差分方法外,还有其他一些常用的差分方法,如高阶差分法、多步差分法等。
这些方法在不同的问题和场景中具有不同的优势和适用性。
因此,在实际应用中,需要根据问题的特点选择合适的差分方法,以获得更准确和可靠的数值解。
difference method 差分法

差分法,又称差分分析法,是数学,经济学,物理学,工程学等各个领域使用的有力工具。
这种方法涉及将两个数据点之间的差数用于分析两个点之间的变化速率或"偏差"。
通过了解数据如何随时间变化或跨越不同的变量,可以获取宝贵的见解,并用来作出知情的决定。
在数学中,微积分中常用差法来计算一个函数的变化率。
通过找到代表某一函数在特定间隔期间平均变化速率的差价,数学家可以理解该函数的行为,并对其未来值作出预测。
在经济学中,差异法用于分析GDP,通货膨胀率,就业数字等经济指标的变化。
通过逐年比较这些指标的差异,经济学家可以评估一个经济体的健康,并就政策变化提出建议。
在物理学中,差异法用于分析物体的运动及其随时间的变化位置。
物理学家通过取不同时点的位置值差异,可以计算一个物体的速度和加速,提供关于其行为的宝贵信息。
在工程学中,差异法被用于信号处理,控制系统,优化等各种应用。
通过分析输入和输出信号的差异,工程师可以设计应对环境变化的系统,并发挥最佳性能。
行动差异方法的一个例子是金融领域,它用来计算股票或资产的每日收益。
通过将连续两天的股票收盘价格之间的差额,分析家可以计算日收益,分析股票的波动性和性能。
另一个例子是环境科学,其中使用差异法分析温度、降水量和其他气候指标的变化。
通过长期比较这些指标的差异,科学家可以评估气候变化的影响,并对未来趋势作出预测。
总体而言,差别方法是一个多功能和强大的工具,可用于广泛的领域,以获得洞察力和作出知情决定。
无论是分析某一函数在数学中的变化速度,还是评估某一存量在金融中的表现,差异法都提供了宝贵的信息,可以用来推动进步和创新。
第三章 常微分方程的差分方法

Euler法的求解过程是:从初始点 P0(即点(x0,y0))出发,作积分曲线 y=y(x)在P0点上切线 P0 P (其斜率 1 为 y( x0 ) f ( x0 , y0 ) ),与x=x1直线
x0
x1
xi
xi+1
自 动 化 工 程 学 院
School of Automation Engineering
第 三 章
P1 P1 P0
常微分方程的差分方法
Pi+1 Pn Pi Pi+1 Pi y=y(x) Pn
x0
x1
xi
xi+1
xn
由此获得了P2的坐标。重复以上过程,就可获得一系列的 点:P1,P1,…,Pn。对已求得点 Pn ( xn , y n ) 以 y ( xn ) = f ( xn , yn )为斜率作直线 当 x xn1 时,得 取 y( xn ) y n
第 三 章
常微分方程的差分方法
第三章 常微分方程的差分方法
引言
包含自变量、未知函数及未知函数的导数或微分的方
程称为微分方程。在微分方程中, 自变量的个数只有一个, 称为常微分方程。自变量的个数为两个或两个以上的微分 方程叫偏微分方程。微分方程中出现的未知函数最高阶导 数的阶数称为微分方程的阶数。如果未知函数y及其各阶导 数
对于初值问题
散化,建立求数值解的递推公式。递推公式通常有两类,一 类是计算yi+1时只用到xi+1, xi 和yi,即前一步的值,因此有了 初值以后就可以逐步往下计算,此类方法称为单步法;其代 表是龙格—库塔法。另一类是计算yi+1时,除用到xi+1,xi和yi以 外,还要用到 xi p , yi p ( p 1,2,, k ) ,即前面k步的值,此类 方法称为多步法;其代表是亚当斯法。
差分法:通过数列的差分性质,求得通项。

差分法:通过数列的差分性质,求得通项。
差分法:通过数列的差分性质,求得通项简介差分法是一种通过数列的差分性质来推导数列通项的方法。
差分法可以应用于各种数列,包括等差数列和等比数列。
通过观察数列的差分,我们可以找到数列的规律,并推导出数列的通项公式。
差分法的步骤1. 确定数列的差分次数:根据所给数列的性质,确定需要进行几次差分才能找到规律;2. 进行差分运算:将数列的连续项之间进行差分运算,得出新的数列;3. 分析差分后的数列:观察新数列的性质,判断是否存在某种规律;4. 推导数列通项公式:利用差分后的数列的性质,得出数列的通项公式。
例子假设有一个等差数列:1, 3, 5, 7, 9,我们想通过差分法求得该数列的通项。
1. 确定差分次数:由于该数列的项之间的差值都为2,我们只需要进行一次差分运算即可。
2. 进行差分运算:对该数列进行一次差分运算,得到新的数列:2, 2, 2, 2。
3. 分析差分后的数列:观察新数列,发现所有项的值都相同,说明这是一个等差数列。
4. 推导通项公式:由于每次差分的结果都是2,我们可以得出差分前的项之间的关系为+2,即 a(n) = a(n-1) + 2。
通过差分法,我们成功地推导出了等差数列 1, 3, 5, 7, 9 的通项公式:a(n) = 2n - 1。
总结差分法是一种简单而有效的方法,通过数列的差分性质可以推导出数列的通项公式。
通过确定差分次数、进行差分运算、分析差分后的数列和推导通项公式,我们可以解决各种数列问题,并找到数列的规律。
差分法在数学中有广泛的应用,对于求解数列问题很有帮助。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
解题的时间范围为 ,初始条件是 。
为了有足够的精度,将初始化的网格作了两次细分。而作图的选项为Contour和Animation。
作为对比,可以更改初始条件为 ,即 。
资料来源:数学物理方程与Matlab可视化.
end
mesh(X,Y,un);
axis([-1 1 -1 1 -0.4 0]);
pause(0.1)
end
figure(2)
wn=0;
fork=1:N
wnn=2*(U0-u0)*(-1)^k.*sin(k.*pi.*RR).*exp(-k^2*pi^2*a2*TT)./(pi*k.*RR);
wn=wn+wnn;
,即
稳定且非振荡的条件为
截断误差为
另一种格式为
即
该式称为隐式格式。对任何步长都是恒稳定的。在 上取值的唯一限制是,要将截断误差保持在合理的程度上从而节约计算时间。
截断误差为
。
二、一维热传导方问题
2.1 无限长细杆的热传导
无限长细杆的热传导的定解问题是
利用Fourier变换求得问题的解是
其中取初始温度分布如下:
end
2.3输运问题(非齐次方程)
定解问题是
解析解为
其中
我们分别用解析解与差分方程的数值解画图。
计算中取 ,这个时间很短,因为这个过程的时间很短。解析解的图形如图3所示,其中图(a)是以 为变量所画的表面图,从图中可以看出变化的全貌,图(b)是初始状态,图(c)是最后的状态。解析解在初始状态所画出的图形与差分方程的解有一定的偏差。
为了作图,取 ,在级数求和中只取了前面10项。
【程序】
U0=2;u0=0;a2=2;N=10;
r=eps:0.05:1; theta=linspace(0,2*pi,100);
t=0.1:0.001:0.2;
[RR,TT]=meshgrid(r,t);
figure(1)
[R,TH]=meshgrid(theta,r);
一、差分方法
1.1导数的差分公式
在 附近对 展开,由泰勒展开公式
得到前差公式为
同理也可以得到后差公式
由后差分公式可以得到二阶导数的差分公式为
叫中心差分公式。
利用这些公式可以将微分方程写成差分方程。
1.2热传导方程的差分公式
热传导方程是
可以写成差分形式
即
令
上式可以写为(显示格式)
可以证明,上式的稳定条件为
4.2球体内的热传导问题之二( 的应用)
半径 为 的匀质球,初始时刻温度分布为 ,保持球面温度为零度让他冷却,求球内个点的温度变化。
定解问题是
这个问题的解析解是
其中 ,而 是方程 的第n个根。
这个问题的解析解很复杂,我们直接使用偏微分方程工具箱求解这个问题。初始条件是 。
画一个中心在原点半径为1的圆。按照题意,圆的边界都是Direchlet条件,可取 。
tt=0:0.05:2;
tau=0:0.1:1;
a=2;
[X,T,TAU]=meshgrid(xx,tt,tau);
F=1/4./sqrt(pi*T).*exp(-(X-TAU).^2/16./T);
js=0.5*trapz(F,3);
waterfall(X(:,:,1),T(:,:,1),js)
2.2 有限长细杆的热传导
u=0;
forn=1:30
An=quad(Anfun,0,1,[],[],n);
un=An*exp(-(n*n*pi*pi*50+25/4/2500).*t).*exp(5/2/50.*x).*sin(n*pi*x);
u=u+un;
size(u)
end
mesh(x,t,u)
figure
subplot(2,1,1)
(a) 整体图
(b) 上图:初始状态,(c)下图:最后状态
图3 解析解的图形
【程序】:
a2=50;b=5;
[x,t]=meshgrid(0:0.01:1,0:0.000001:0.0005);
Anfun=inline('2*(x-0.5).^2.*exp(5*x./2./50).*sin(n*pi*x)','x','n');
【程序】:
functionjxj
N=50;
t=1e-5:0.00001:0.005;
x=0:0.21:20;
w=rcdf(N,t(1));
h=plot(x,w,'Linewidth',5);
axis([0,20,0,1.5]);
forn=2:length(t)
w=rcdf(N,t(n));
set(h,'ydata',w);
uu(1,2)=0;
uu(100,2)=0;
uu(:,1)=uu(:,2);
set(h,'YData',uu(:,1));
drawnow;
pause(0.01)
end
2.4 第三类边界条件下饿细杆导热问题
定解问题是
这个问题的解析解为
其中
而 是方程
的解,这里 。
2.5 第一类齐次边界条件的定解细杆的热传导的定解问题是
其中 ,即 ,取 且
所得的解为
图 2
从画面可以看出,当热量没有传到边界上时,也就是边界的影响没有起作用时,由于初始条件相同,有限长的杆的温度与无限长的杆的温度分布是一样的。所以,所谓的无限长的杆的热传导现象实际上就是指边界的影响还没有产生作用时,有限长的杆上的热传导现象的一种近似。
[X,Y]=pol2cart(R,TH);
fortt=1:100
un=0;
fork=1:N
unn=2*(U0-u0)*(-1)^k.*sin(k.*pi.*(X.^2+Y.^2).^0.5).*exp(-k^2*pi^2*a2*t(tt))./(pi*k*((X.^2+Y.^2).^0.5));
un=unn+un;
uu(1:100,1)=(x-0.5).^2;
figure
h=plot(x,uu(:,1),'linewidth',5);
set(h,'EraseMode','xor')
axis([0,1,0,0.25]);
fork=2:200
uu(2:99,2)=(1-2*c)*uu(2:99,1)+c*(uu(3:100,1)+uu(1:98,1))-b*dt/dx*(uu(3:100,1)-uu(2:99,1));
drawnow;
end
functionu=rcdf(N,t)
x=0:0.21:20;u=0;
fork=1:2*N
cht=2/k/pi*(cos(k*pi*10/20)-cos(k*pi*11/20))*sin(k*pi*x./20);
u=u+cht*exp(-(k^2*pi^2*10^2/400*t));
plot(u(1,:))
subplot(2,1,2)
plot(u(end,:))
差分方程所得的数值解的图形如图4所示,其中(a)是开始状态,(b)是最后状态。
(a) 初始状态
(b) 最后状态
【程序】
N=500;dx=0.01;dt=0.000001;
c=50*dt/dx/dx;
A=500;b=5;
x=linspace(0,1,100)';
这是在区间0—1之间高度为1的一个矩形脉冲,于是得到
可以用图1所示的瀑布图来表示稳定随时间与空间的变化。
从图中可以看到,在开始时,温度分布是原点附近的一个脉冲状得分布,随着时间的增加,热量向两边传播,形成一个平缓的波包,不难想象如果时间足够长,最终杆上的温度会全部为零。
图 1
【程序】:
xx=-10:0.5:10;
设定解问题为
四、三维热传导问题
4.1 球体内的热传导问题之一( 的应用)
半径 为 的匀质球放在温度为 的烘箱中,初始时刻球体的温度为 ,求此后球内各点的温度变化情况。
令 ,则 的定解问题是
这个问题的解是
在解中只有一个空间变量 ,为了与偏微分方程工具箱的结果作对比,我们将 表示成 的函数,画一个随时间变化的二维图形(下面程序的第一个图形结果)。不难想象,这时等温线其实是一些同心圆。也可以用瀑布图来表示解析解的结果,在瀑布图中,是以 作为自变量,这就是下面程序中第二部分的做法。它表示的是一条半径上的温度随时间 的变化。
end
waterfall(RR,TT,wn)
xlabel('r')
ylabel('t')
再用偏微分方程工具箱求解这个问题。画一个中心在原点半径为1的圆。按照题意,圆的边界都是Direchlet边界条件,可取 。
方程的设置是parobolic型,系数取为 。
解题的时间范围为 ,初始条件是 。
为了有足够的精度,将初始化的网格做了两次细分。而作图的选项为Color、Height(3-D plot),Animation和Show mesh,同时在Colormap中选择hot。