非线性延迟波动方程的两类差分格式

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波动方程差分方法初步(PPT文档)

波动方程差分方法初步(PPT文档)

U

n1 j

(1
2 2 )U
n j

2
U
n j 1
U
n j 1

U
n1 j
U
n 0

(n
)

n,
U
n J

(n )

n,
n0
U
0 j

fj,

U
1 j

fj
gj
2
2
f j1 2 f j f j1 ,
0 jJ
h
U
1 j

2(1


2
)U
0 j

2
U
0 j 1
U
0 j 1

U
1 j
初始速度的离散
一、简单处理
初始位移
U
0 j

f
(
jh)

f
0 j
初始速度 u(xj ,tk ) u(x j ,tk ) u(x j ,tk ) O( )

t
u(x j ,tk ) u(x j ,tk ) u(x j ,tk )

U
0 j 1

U
1 j

2U
1 j

2(1


2
)U
0 j

2
U
0 j 1

U
0 j 1
2 g j
2f j 2 g j 2 f j1 2 f j f j1
U
1 j

fj
gj

5第五讲 典型模型方程-波动方程的差分格式

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:

无源对流扩散方程的两类修正差分格式

无源对流扩散方程的两类修正差分格式

应用数学MATHEMATICA APPLICATA 2020,33(3):757-769无源对流扩散方程的两类修正差分格式王彩华,杜金月,张静(天津师范大学数学科学学院,天津300387)摘要:本文研究含参数ε的无源对流扩散问题的有限差分格式.首先在三点模板上将两边结点处的函数值关于中心点进行泰勒展开,反复利用原微分方程,通过“降阶”的思想将两个泰勒展式中的高阶导数项化为只含一阶导数的展式,联立展式消去一阶导数项从而得到形式上精确的差分格式.由于形式上精确的差分格式的系数含无穷项,如何保留有限项使得差分格式分别适用于求解参数较大或参数较小的对流扩散问题是本文研究的重点,为此本文分情形设计了两类差分格式:当参数较大时,因h 的幂次对差分格式系数影响更大,本文设计出“横向系列修正差分格式(HDS)”,其精度分别可达到二阶、四阶、六阶、八阶;而对小参数问题,相对于步长,1/ε的幂次对差分格式的系数影响更大,据此本文设计出“纵向系列修正差分格式(VDS)”.数值算例将横向、纵向系列格式与七种参考文献给出的差分格式进行了数值比对,验证了本文设计的横向差分格式(HDS)适用于求解ε较大时的对流扩散问题,而纵向系列修正差分格式(VDS)适用于求解ε较小时的问题,且数值解精度较参考格式更高.关键词:对流扩散方程;小参数;差分格式;泰勒展式中图分类号:O241.82AMS(2000)主题分类:65L12;65N06文献标识码:A 文章编号:201908026(2020)03-0757-131.引言对流扩散方程常出现在流体力学、弹性力学、空气动力学、等离子体动力学、磁流体动力学、海洋学等流体运动领域[1],在科学工程上有着重要的应用.当对流占优时,问题的解往往会呈现小边界层,传统数值方法求解精度较差[2,11].本文研究适宜求解含参数无源对流扩散方程的有限差分方法,数学模型如下:{−εu ′′(x )+A (x )u ′(x )=0,x ∈I =(a,b ),u (a )=α,u (b )=β,(1.1)其中0<ε≤1为扩散系数(常数),A (x )为对流项系数,在区间¯I=[a,b ]上充分光滑,α、β是常数.当ε较小时,对流扩散方程的解常常会出现边界层,且A (x )>0时边界层位于右端x =b 附近,A (x )<0时边界层位于左端x =a 附近.本文为讨论方便,设A (x )≥A min >0(本文的差分格式对A (x )<0同样适用).将区间¯I =[a,b ]进行N 等分:a =x 0,x 1,···,x N =b ,网格步长记为h =(b −a )/N .网格结点集I h ={x i =a +ih |i =0,1,···,N },其中内结点集◦I h ={x i |i =1,2,···,N −1},边∗收稿日期:2019-08-28基金项目:国家自然科学基金(11871372,11501413),天津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5078)作者简介:王彩华,女,汉族,天津人,副教授,研究方向:偏微分方程数值解.758应用数学2020界点集Γ=Γh={x0,x N}.记结点集对应的下标集ω={i|i=1,2,···,N−1},γ={0,N},ω=ω∪γ={i|i=0,1,···,N}.本文中u(x0),u(x1),···,u(x N)为方程(1.1)在剖分结点处的精确值,简写为u0,u1,···,u N. U0,U1,···,U N为数值方法在结点处的近似值.A(x i)简记为A i,记P e(x)=A(x)h/ε,P e i= A i h/ε(i=1,2,···,N−1),µ=max1≤x≤N−1|P e i|>0.因本文在数值实验部分选取了多种差分格式进行了综合数值比对,这里先将相关参考文献中的差分格式(简记为FD1,FD2,...,FD7)及实验结果简介如下.基于模型方程(1.1),文[3]首先给出一种差分格式FD1,该格式具有二阶精度和无条件稳定收敛性,能够突破中心差分格式µ≤2的限制,实验表明此格式适合数值求解参数ε较大的对流扩散问题,但当ε减小时FD1数值精度下降.根据对流扩散过程的迎风效应,文[3]继续将FD1修改成具有二阶精度、无条件收敛的差分格式FD2;进一步地,文[3]在FD2基础上通过摄动处理,建立了具有四阶精度的差分格式FD3.实验表明差分格式FD2,FD3适合求解ε较小的问题,但当网格过密部分结点位于边界层附近时数值解精度变差.Dennis等人提出了四阶差分格式FD4[4],但数值实验表明仅当ε较大时数值精度较好.陈国谦在二阶指数型的Il’in[6]格式基础上,通过对系数进行二阶摄动修正,得到新的差分格式FD5[5],此差分格式具有四阶精度,针对无源对流扩散问题数值计算效果较好.但文[7]指出FD5求解含源问题时数值精度下降.文[7]通过对微分方程系数常数化处理与余项修正的思想,给出变系数的对流扩散方程的四阶指数型差分格式FD6[7],FD6与FD5针对无源问题数值计算效果相当,FD6亦适宜于求解含源问题.文[8]给出具有四阶精度的FOC差分格式,但此格式色散误差和耗散误差较大.基于截断误差余项修正思想,文[9]在FOC基础上给出一种有理型的四阶紧致差分格式FD7[9],实验结果表明该差分格式在ε较大时计算效果较好,却不适应小参数问题.综上可见,有些参考文献所给出的差分格式适合求解参数ε较大时的对流扩散问题,而有些格式适合求解参数ε较小时的问题.本文考虑能否在设计差分格式时即可根据ε的大小灵活选择合适的差分格式,且数值计算精度更高,为此设计了两类差分格式:一类是横向系列差分格式,适用于求解ε较大时的对流扩散问题,通过修正方法可使得该系列格式达到二阶、四阶、六阶、八阶数值精度,且第5节实验表明当参数较大时本文的高阶差分格式数值精度优于各种参考差分格式;另一类是纵向系列格式,适用于求解ε较小时的对流扩散问题,实验表明随着参数ε的减小,横向系列格式数值计算精度逐渐变差,而纵向系列格式数值精度逐渐提高,且亦优于参考格式.本文将横向系列修正差分格式简记为HDS1(同中心差分格式CDS),HDS2,HDS3,HD-S4等(HDS:Horizontal Difference Scheme);将纵向修正的系列差分格式简记为VDS1(同Il’in格式),VDS2,VDS3等(VDS:Vertical Difference Scheme).2.横向与纵向系列修正差分格式的设计思路设函数u(x)充分光滑,当i=1,2,···,N−1时,将u i+1、u i−1在点x i处进行Taylor展开u(x i+1)=u(x i)+u′(x i)h+u′′(x i)h22!+u(3)(x i)h33!+···,(2.1)u(x i−1)=u(x i)−u′(x i)h+u′′(x i)h22!−u(3)(x i)h33!+···,(2.2)其中u(k)(x i)=d k u(x)d x k|x=x i(k=0,1,2,···).由方程(1.1)知u′′(x)=A(x)εu′(x),反复利用此式,可对函数u(x)的高阶导数降阶.事实上第3期王彩华等:无源对流扩散方程的两类修正差分格式759如设u(n)(x)=q n(x)u′(x),(2.3)显然q1(x)=1.对上式两边求导,有u(n+1)(x)=q′n (x)u′(x)+q n(x)u′′(x)=(A(x)εq n(x)+q′n(x))u′(x),(2.4)得到递推公式q n+1(x)=A(x)εq n(x)+q′n(x),(2.5)依据上面递推公式,可列出u(x)的高阶导数降阶组式如下u′′(x)=q2(x)u′(x)=A(x)εu′(x),u(3)(x)=q3(x)u′(x)=(A(x)2ε2+A′(x)ε)u′(x),u(4)(x)=q4(x)u′(x)=(A(x)3ε3+3A(x)A′(x)ε2+A′′(x)ε)u′(x),u(5)(x)=q5(x)u′(x)=(A(x)4ε4+6A(x)2A′(x)ε3+3(A′(x))2ε2+4A(x)A′′(x)ε2+A(3)(x)ε)u′(x),u(6)(x)=q6(x)u′(x)=(A(x)5ε5+10A(x)3A′(x)ε4+15A(x)(A′(x))2ε3+10A(x)2A′′(x)ε3+5A(x)A(3)(x)ε2+10A′(x)A′′(x)ε2+A(4)(x)ε)u′(x),······(2.6)横向系列差分格式的设计思路:当ε较大时(例如为1时),将上面降阶组式(2.6)代入泰勒展式(2.1),(2.2),可见,(2.1),(2.2)中h幂次保留几项将对数值精度影响较大.如式(2.1),(2.2)只保留到u′′(x)项,且将组式(2.6)的u′′(x)=A(x)εu′(x)的表达式代入到式(2.1),(2.2),两式联立消去u′(x)即可得到二阶差分格式HDS1(同经典的中心差分格式CDS);在HDS1基础上继续修正, (2.1),(2.2)保留到u(3)(x),u(4)(x),组式(2.6)相应的降阶式子代入式(2.1),(2.2),消去u′(x),则得到四阶差分格式HDS2;继续修正,展式(2.1),(2.2)保留到u(5)(x),u(6)(x)可得到六阶差分格式HDS3;展式(2.1),(2.2)保留到u(7)(x),u(8)(x),可得到八阶差分格式HDS4.这一过程可以继续下去,本文仅详细给出了HDS1-HDS4的差分格式.纵向系列差分格式是在文[13]基础上的改进,设计思路为:当ε较小时(ε<<1),由降阶组式(2.6)可见ε的负指数幂次如何保留对数值格式精度影响远超过h的作用,此时上面的横向差分格式设计不适宜求解小参数问题,本文设计了纵向差分格式.如组式(2.6)仅保留纵向第一列关于1/ε指数幂次最大的项,舍去其他项,将其代入(2.1),(2.2),得到的关于u′(x)的系数是收敛级数,联立(2.1),(2.2)消去u′(x)即得到的纵向差分格式VDS1(同Il’in格式);在VDS1基础上继续修正,保留1/ε指数幂次下一项即次大的项,整理可得差分格式VDS2;同理进一步修正可得VDS3.这一过程可以继续下去,本文仅给出了VDS1-VDS3的差分格式.在纵向系列差分格式设计中,组式(2.6)中因为对u′′(x),u(3)(x)...都取了部分项作为近似代入(2.1),(2.2),这与常见差分格式构造思路不同,不能也不必进行关于h的截断误差分析.接下来具体给出横向系列差分格式与纵向系列差分格式.3.横向系列修正差分格式为简便记u(k)(x i)为u(k)i,联立式(2.1)和(2.2),且由降阶组式(2.6)可知,当i=1,2,···,N−1时u′i =u i+1−u i−12h−(u(3)ih23!+u(5)ih45!+···)=δx u i−∞∑k=1u(2k+1)ih2k(2k+1)!=δx u i−∞∑k=1q2k+1(x i)h2k(2k+1)!u′i,(3.1)760应用数学2020u′′i =u i+1−2u i+u i−1h2−2(u(4)ih24!+u(6)ih46!+···)=δ2xu i−2∞∑k=1u(2k+2)ih2k(2k+2)!=δ2xu i−2∞∑k=1q2k+2(x i)h2k(2k+2)!u′i,(3.2)其中一阶和二阶差分算子δx u i=u i+1−u i−12h,δ2xu i=u i+1−2u i+u i−1h2.当ε不是很小(如ε=1)时,式(3.1)、(3.2)右侧的无穷级数中如果取有限项近似u′i ,u′′i,并将降阶组式(2.6)相应地代入(3.1)、(3.2),即可得到一系列横向差分格式,其截断误差阶随着级数中保留的项增多而增大.特别地,如果式(3.1)、(3.2)右侧仅取δx u i,δ2x u i近似u′i,u′′i,得到的差分格式HDS1即是经典的中心差分格式(CDS).如果(3.1)、(3.2)中保留级数中k=1,2,···,m 的项,即截断k>m以后的项,整理后得到的一系列修正差分格式记作HDS2,HDS3,HDS4等.Ⅰ横向差分格式HDS1(同中心差分格式CDS)由带Lagrange余项的Taylor展式知式(3.1)与式(3.2)可写成如下式子u′i =u i+1−u i−12h−u(3)(ξi1)h26=δx u i−u(3)(ξi1)h26,(3.3)u′′i =u i+1−2u i+u i−1h2−2u(4)(ξi2)h24!=δ2xu i−u(4)(ξi2)h212,(3.4)其中ξi1,ξi2∈(x i−1,x i+1).将式(3.3)、(3.4)代入到式(1.1)中,并整理得L I h u i=−εδ2xu i+A iδx u i=R Ii(3.5)其中R Ii =−εu(4)(ξi2)h212+A iu(3)(ξi1)h26,忽略(3.5)式右端小量,即去掉截断误差项,并用近似解U i代替u i,可得差分格式{L Ih U i=−εδ2xU i+A iδx U i=0,i=1,2,···,N−1,U0=α,U N=β.(3.6)这就是我们所熟知的二阶中心差分格式.记区间[a,b]上任意连续的函数为v(x),I h上的网格函数为V={V i|i∈ω},定义范数∥v∥[c,d],∞=maxc≤x≤d|v(x)|,∥V∥I h,∞=maxi∈ω|V i|,∥V∥◦I h,∞=maxi∈ω|V i|,∥v∥[a,b],∞简记为∥v∥∞.定理3.1设U i是差分格式(3.6)的解,u i是微分方程(1.1)的解在结点处的精确值,P e i= A i h/ε(i=1,2,···,N−1),当µ=max1≤i≤N−1|P e i|<2时,有∥U i−u i∥I h,∞≤(ε12u(4)(x)∞+16A(x)u(3)(x)∞)h2.(3.7)参考文[12]应用极值原理该定理易证,限于篇幅,证明过程这里省略.注3.1对于定理3.1,把组式(2.6)中关于u(3)(x),u(4)(x)的相应降阶式代入(3.7),有∥U i−u i∥I h,∞≤C1∥u′∥∞h2ε2,(3.8)其中C1=b−a12A min(A3+3εAA′+ε2A′′∞+2A3+εAA′∞).第3期王彩华等:无源对流扩散方程的两类修正差分格式761可见当ε不是非常小时(如ε=1)中心差分格式有二阶精度;当ε→0时,有C1→(b−a)4A min∥A3∥∞.但由于奇异扰动问题的解∥u′∥∞一般随着参数ε减小而增大,且h2ε2很大,从误差估计式(3.8)可见CDS不适合于求解参数ε非常小的对流扩散问题.Ⅱ差分格式HDS2观察式(3.1),(3.2),由带Lagrange余项的Taylor展式知u′i =δx u i−q3(x i)u′i6h2−q5(ξi3)u′i(ξi3)120h4,(3.9)u′′i =δ2xu i−q4(x i)u′i12h2−q6(ξi4)u′i(ξi4)360h4,(3.10)其中ξi3,ξi4∈(x i−1,x i+1).式(3.9)整理可得u′i =6δx u i6+q3(x i)h2−q5(ξi3)u′(ξi3)20(6+q3(x i)h2)h4.(3.11)记一阶导数的四阶差分算子为H IIx u i=6δx u i6+q3(x i)h2.(3.12)将式(3.11)代入式(3.10),并整理得u′′i =δ2xu i−q4(x i)h212H IIxu i+(q5(ξi3)q4(x i)u′(ξi3)h21440+240q3(x i)h2−q6(ξi4)u′(ξi4)360)h4.(3.13)记二阶导数的四阶差分算子H IIxx u i=δ2xu i−q4(x i)h212H IIxu i.(3.14)将式(3.11),(3.13)代入到式(1.1)中,并整理,得L II h u i=−εH IIxxu i+A i H IIxu i=R IIi,(3.15)其中R IIi =ε(q5(ξi3)q4(x i)u′(ξi3)h21440+240q3(x i)h2−q6(ξi4)u′(ξi4)360)h4+A iq5(ξi3)u′(ξi3)120+20q3(x i)h2h4.(3.16)忽略(3.15)右端四阶小量,并用近似解U i代替上式的u i,可得四阶差分格式HDS2{L IIh U i=−εH IIxxU i+A i H IIxU i=0,i=1,2,···,N,U0=α,U N=β.(3.17)把上面的差分格式写成三点式,即(3.17)的第一个式子可写为L II h U i=−P i U i−1+2εh2U i−Q i U i+1=g i,(3.18)其中P i=εh2+ηiA i2h,(3.19)Q i=εh2−ηi A i2h,(3.20)ηi=12A i+h2εq4(x i)12A i+2h2A i q3(x i),(3.21)如取ηi=1时,HDS2格式则成为中心差分格式.当HDS2格式满足极值原理时,达到四阶精度.Ⅲ横向差分格式HDS3式(3.1),(3.2)Taylor展式如果比HDS2格式多保留一项,即取u′i =δx u i−q3(x i)u′i6h2−q5(x i)u′i120h4−q7(ξi5)u′(ξi5)5040h6,(3.22)762应用数学2020u′′i =δ2xu i−q4(x i)u′i12h2−q6(x i)u′i360h4−q8(ξi6)u′(ξi6)20160h6,(3.23)其中ξi5,ξi6∈(x i−1,x i+1).由(3.22)整理可得u′i =H IIIxu i−q7(ξi5)u′(ξi5)42(q5(x i)h4+20q3(x i)h2+120)h6,(3.24)其中一阶导数的六阶差分算子H IIIx u i=120δx u iq5(x i)h4+20q3(x i)h2+120.(3.25)同样由(3.23)推导可得u′′i =H IIIxxu i+((q4(x i)h212+q6(x i)h4360)q7(ξi5)u′(ξi5)42(q5(x i)h4+20q3(x i)h2+120)−q8(ξi6)u′(ξi6)20160)h6,(3.26)其中二阶导数的六阶差分算子H IIIxx u i=δ2xu i−(q4(x i)h212+q6(x i)h4360)H IIIxu i.(3.27)将式(3.24),(3.26)代入到式(1.1),并整理得−εH III xx u i+A i H III x u i=R III i,(3.28)其中R IIIi =ε((q4(x i)h212+q6(x i)h4360)q7(ξi5)u′(ξi5)42(q5(x i)h4+20q3(x i)h2+120)−q8(ξi6)u′(ξi6)20160)h6 +A iq7(ξi5)u′(ξi5)42(q5(x i)h4+20q3(x i)h2+120)h6.(3.29)忽略六阶小量,并用近似解U i代替上式的u i,可得六阶差分格式HDS3{L IIIh U i=−εH IIIxxU i+A i H IIIxU i=0,i=1,2,···,N−1,U0=α,U N=β.(3.30)Ⅳ横向差分格式HDS4保留式(3.1),(3.2)中级数的前三项,由拉格朗日余项知u′i =δx u i−q3(x i)u′i6h2−q5(x i)u′i120h4−q7(x i)h6u′i5040−q9(ξi7)h8u′(ξi7)362880,(3.31)u′′i =δ2xu i−q4(x i)u′i12h2−q6(x i)u′i360h4−q8(x i)u′i40320h6−q10(ξi8)u′(ξi8)1814400h8,(3.32)其中ξi7,ξi8∈(x i−1,x i+1).同前面格式推导过程一样地,整理式(3.31)可得u′i =H IVxu i−q9(ξi7)u′(ξi7)72(q7(x i)h6+42q5(x i)h4+840q3(x i)h2+5040)h8,(3.33)其中一阶导数的八阶差分算子为H IVx u i=5040δx u iq7(x i)h6+42q5(x i)h4+840q3(x i)h2+5040.(3.34)将式(3.33)代入(3.32),并记二阶导数的八阶差分算子为H IVxx u i=δ2xu i−(q4(x i)h212+q6(x i)h4360+q8(x i)h640320)H IVxu i.(3.35)第3期王彩华等:无源对流扩散方程的两类修正差分格式763可得u ′′i =H IVxx u i+((q 4(x i )h 212+q 6(x i )h 4360+q 8(x i )h 640320)q 9(ξi 7)u ′(ξi 7)72(q 7(x i )h 6+42q 5(x i )h 4+840q 3(x i )h 2+5040)−q 10(ξi 8)u ′(ξi 8)1814400)h 8.(3.36)将式(3.33),(3.36)代入到式(1.1)中,整理得−εH IV xx u i +A i H IV x u i =R IVi ,(3.37)其中R IVi =ε((q 4(x i )h 212+q 6(x i )h 4360+q 8(x i )h 640320)q 9(ξi 7)u ′(ξi 7)72(q 7(x i )h 6+42q 5(x i )h 4+840q 3(x i )h 2+5040)−q 10(ξi 8)u ′(ξi 8)1814400)h 8+A i q 9(ξi 7)u ′(ξi 7)72(q 7(x i )h 6+42q 5(x i )h 4+840q 3(x i )h 2+5040)h 8.(3.38)忽略(3.37)式右端小量,并用近似解U i 代替上式的u i ,可得差分格式{L IV h U i =−εH IV xx U i +A i H IVx U i =0,i =1,2,···,N −1,U 0=α,U N =β,(3.39)此即横向八阶HDS4格式.为数值实验编程方便,系列横向差分格式均可整理成三点形式.4.纵向系列修正差分格式由式(2.1),(2.2)及组式(2.6)得u i +1=u i +u i ′[q 1i h +q 2i h 22!+q 3ih 33!+···],(4.1)u i −1=u i −u ′i [q 1i h −q 2i h 22!+q 3ih 33!−···],(4.2)其中q n (x i )简写成q ni ,i =1,2,···,N −1,记S 1=q 1h +q 2h 22!+q 3h 33!+···,(4.3)S 2=q 1h −q 2h 22!+q 3h 33!−···.(4.4)(4.1),(4.2)式可以简写为u i +1=u i +u i ′S 1i ,(4.5)u i −1=u i −u i ′S 2i ,(4.6)其中S 1i =S 1(x i ),S 2i =S 2(x i ).上两式消去u i ′,即得到在点x i 处的精确差分方程S 1i u i −1+S 2i u i +1=(S 1i +S 2i )u i ,i =1,2,···,N −1.(4.7)显然要得到高精度的差分格式,目前我们要做的就是尽量准确地计算S 1i ,S 2i 的值.Ⅰ纵向差分格式VDS1对于式(4.3)和式(4.4)中的q k i 如何近似,与横向差分格式不同,当参数ε很小时,观察降阶组式(2.6)中的q k i (k =2,3,···),显然关于1/ε的幂次最大的项对于近似q k i 更重要,如保留每一个式子的第一项即组式(2.6)的第一列含(1/ε)(k −1)的项近似q k i 并省略其余项,得到S 1i ≈˜S I 1i =h +A i εh 22!+(A i ε)2h 33!+···=εA i ∞∑k =1P e i k k !=εA i(e P e i −1),(4.8)764应用数学2020S 2i ≈˜S I 2i =h −A i εh 22!+(A i ε)2h 33!−···=−εA i ∞∑k =1(−P e i )kk !=εA i(1−e −P e i ).(4.9)将式(4.8),(4.9)代入式(4.7)式有˜S I 1i U i −1+˜S I 2i U i +1=(˜S I 1i +˜S I 2i )U i .(4.10)将此差分格式记为VDS1,该格式与Il’in [6]格式相同.在进行数值计算时,小参数情形P e (x )=A (x )hε数过大,计算机计算e P e (x )值会出现上溢,为解决该问题将式(4.10)两端同乘以A i εe −P e i,接下来的格式VDS2与VDS3可进行同样处理.Ⅱ纵向差分格式VDS2由降阶组式(2.6)观察序列q k (k =3,4,···),纵向看,可见q k 的前两列通项公式为:(A (x )ε)k −1和(k −2)(k −1)2(A (x )ε)k −3A ′(x )ε,省略其余项保留这两列作为q k (k ≥4)的近似,与q 1,q 2,q 3一起代入式(4.3),(4.4),有S 1i ≈˜S II 1i =˜S I 1i +A ′i ε∞∑k =3(k −2)(k −1)2(A i ε)k −3h k k !=˜S I 1i +A ′i 2A i e P e i h 2(−2e −P e iP e i 2+2P e i 2−2P e i+1),(4.11)S 2i ≈˜S II 2i =˜S I 2i+A ′i ε∞∑k =3(−1)k −1(k −2)(k −1)2(A i ε)k −3h k k !=˜S I 2i +A ′i 2A i h 2(−2e −P e iP e i 2+2P e i 2−2e −P e i P e i−e −P e i ).(4.12)将式(4.11),(4.12)代入(4.7)式有˜S II 1i U i −1+˜S II 2i U i +1=(˜S II 1i +˜S II 2i )U i .(4.13)此格式记为VDS2.Ⅲ纵向差分格式VDS3观察组式(2.6)中q k (k =1,2,···),在VDS2基础上,如保留分母中关于ε相同幂次的第三列和第四列,即保留q k 的前四列,其通项分别为(A iε)k −1,k =1,2···,(4.14)(k −2)(k −1)2(A iε)k −3A ′i ε,k =3,4···,(4.15)(k −3)(k −2)(k −1)6(A iε)k −4A ′′i ε,k =4,5···,(4.16)(k −4)(k −3)(k −2)(k −1)8(A i ε)k −5(A ′iε)2,k =5,6···.(4.17)上面四个式子代入(4.3),(4.4)有S 1i ≈˜S III 1i=˜S II 1i +A ′′i ε∞∑k =4(k −3)(k −2)(k −1)6(A i ε)k −4h k k !+(A ′i ε)2∞∑k =5(k −4)(k −3)(k −2)(k −1)8(A i ε)k −5第3期王彩华等:无源对流扩散方程的两类修正差分格式765=˜S II 1i +A ′′i A i h 316e P e i (6e −P e i P e i 3−6P e i 3+6P e i 2−3P e i +1)+18(A ′i ε)2h 4e P e i (−24e −P e i P e i 4+24P e i 4−24P e i 3+12P e i 2−4P e i+1),(4.18)S 2i ≈˜S III 2i =˜S II 2i +A ′′i ε∞∑k =4(−1)k −1(k −3)(k −2)(k −1)6(A i ε)k −4h k k !+(A ′i ε)2∞∑k =5(−1)k −1(k −4)(k −3)(k −2)(k −1)8(A i ε)k −5=˜S II 2i +A ′′i A i h 316(6e −P e i P e i 3−6P e i 3+6e −P e i P e i 2+3e −P e iP e i+e −P e i )+18(A ′i ε)2h 4(−24e −P e i P e i 4+24P e i 4−24e −P e i P e i 3−12e −P e i P e i 2−4e −P e iP e i−e −P e i ).(4.19)将式(4.18),(4.19)代入式(4.7)式得˜S III 1i U i −1+˜S III 2i U i +1=(˜S III 1i +˜S III 2i )U i .(4.20)记此差分格式为VDS3.因此时差分格式的系数均是基于降阶组式(2.6)纵向保留,进行关于h 的误差阶分析无意义,而需进行关于ε的误差分析,这是当前研究的难点,本文亦尚在研究中.5.数值实验例5.1对流扩散问题{−εu ′′+(x +εx )u ′=0,0<x <1,u (0)=1,u (1)=0,(5.1)精确解u (x )=1−e x 2−12ε1−e −12ε.0.20.40.60.81.0x0.20.40.60.81.0u 图5.1参数不同时算例5.1的精确解图图5.1绘制了该问题精确解图像,可见当参数ε很小时,解出现右边界层.记E h 表示步长为h 的最大误差,收敛率rate =log 2(E 2hE h).以下表格中x E m 表示x m .从下表5.1可见,当ε=1时不同数值方法其数值精度从低到高约可排序为:FD1,FD2,FD4,VDS1,VDS2,CDS,FD3,FD6,VDS3,FD5,HDS2,FD7,HDS3,HDS4.横向修正的差分格式的数值结果是最好的.因为计算机双精度数机器精度约为10−16,数值结果的误差越小时受到舍入误差影响越大,造成收敛率与理论分析不完全一致.因本文纵向系列修正差分格式是针对ε较小时设计的格式,数值结果也验证了横向修正差分格式更适宜求解ε较大时的问题.766应用数学2020表5.1算例5.1,当ε=1时最大绝对误差及收敛阶比较Error/h1/641/1281/2561/5121/10241/2048FD19.77E-05 2.81E-057.94E-06 2.22E-06 6.14E-07 1.68E-07rate* 1.8 1.82 1.84 1.85 1.87FD29.29E-05 2.69E-057.63E-06 2.14E-06 5.94E-07 1.63E-07rate* 1.79 1.81 1.83 1.85 1.86FD3 6.23E-06 1.57E-06 3.93E-079.83E-08 2.46E-08 6.15E-09rate* 1.99 2.00 2.00 2.00 2.00FD4 1.45E-04 4.14E-05 1.16E-05 3.23E-068.87E-07 2.42E-07rate* 1.81 1.83 1.85 1.86 1.87FD5 3.35E-068.43E-07 2.11E-07 5.29E-08 1.32E-08 3.31E-09rate* 1.99 2.00 2.00 2.00 2.00FD6 6.12E-06 1.54E-06 3.86E-079.66E-08 2.42E-08 6.05E-09rate* 1.99 2.00 2.00 2.00 2.00FD7 1.62E-09 1.01E-10 6.28E-12 4.54E-13 3.01E-13 3.37E-13rate* 4.00 4.01 3.790.59-0.16CDS 1.33E-05 3.32E-068.31E-07 2.08E-07 5.19E-08 1.30E-08rate* 2.00 2.00 2.00 2.00 2.00HDS2 1.23E-097.68E-11 4.87E-12 5.95E-13 1.48E-12 3.94E-12rate* 4.00 3.98 3.03-1.32-1.41HDS3 5.22E-14 1.68E-14 6.77E-14 3.61E-14 2.98E-13 5.16E-12rate* 1.64-2.010.91-3.05-4.11HDS4 4.44E-15 1.31E-14 3.73E-14 3.61E-14 2.98E-13 5.16E-12rate*-1.56-1.510.05-3.05-4.11VDS1 6.25E-05 1.81E-05 5.15E-06 1.45E-06 4.01E-07 1.10E-07VDS2 1.27E-04 3.67E-05 1.04E-05 2.93E-068.12E-07 2.23E-07VDS3 4.35E-06 1.10E-06 2.75E-07 6.89E-08 1.72E-08 4.31E-09当参数ε=0.01时,表5.2中数值方法的精度从低到高约为:FD1,CDS,FD2,VDS1,FD3, FD7,HDS2,FD4,VDS2,FD6,FD5,HDS3,HDS4,VDS3.但与表5.1比较,随着参数ε的减小,横向差分格式的计算精度逐渐下降,而纵向差分格式计算精度逐渐提高,且此时本文的HDS3, HDS4,VDS3格式计算精度优于文献的七种参考格式.各种差分格式的计算收敛阶与理论分析基本吻合.表5.2算例5.1,当ε=0.01最大绝对误差及收敛阶比较Error/h1/641/1281/2561/5121/10241/2048FD1 4.17E-029.76E-03 2.39E-03 5.99E-04 1.49E-04 3.73E-05rate* 2.09 2.03 2.00 2.00 2.00FD2 2.07E-027.07E-03 2.05E-03 5.56E-04 1.44E-04 3.66E-05rate* 1.55 1.79 1.88 1.95 1.97FD37.53E-037.43E-04 5.72E-05 4.02E-06 2.65E-07 1.70E-08rate* 3.34 3.70 3.83 3.92 3.96FD4 3.03E-03 1.89E-04 1.16E-057.34E-07 4.63E-08 3.01E-09rate* 4.00 4.02 3.98 3.99 3.94FD5 2.47E-05 1.77E-06 1.13E-077.20E-09 4.51E-10 2.81E-11rate* 3.80 3.96 3.98 4.00 4.00FD6 2.74E-05 1.95E-06 1.25E-077.94E-09 4.97E-10 3.11E-11rate* 3.81 3.97 3.89 4.00 3.99第3期王彩华等:无源对流扩散方程的两类修正差分格式767FD78.66E-02 1.55E-03 5.89E-05 3.23E-06 1.94E-07 1.20E-08rate* 5.80 4.72 4.19 4.06 4.01CDS8.55E-02 1.95E-02 4.64E-03 1.16E-03 2.90E-047.24E-05rate* 2.14 2.07 2.00 2.00 2.00HDS2 1.09E-027.58E-04 4.81E-05 3.06E-06 1.91E-07 1.20E-08rate* 3.85 3.98 3.97 4.00 4.00HDS37.45E-04 1.34E-05 2.12E-07 3.38E-09 5.25E-11 1.01E-12rate* 5.80 5.98 5.97 6.00 5.70HDS4 2.99E-05 1.35E-07 5.35E-10 2.23E-12 2.98E-13 1.30E-12rate*7.797.987.90 2.90-2.13VDS1 6.43E-04 1.80E-04 4.61E-05 1.17E-05 2.92E-067.31E-07VDS2 3.25E-06 2.56E-07 2.38E-08 3.37E-09 6.77E-10 1.59E-10VDS3 1.06E-08 2.09E-10 4.82E-12 1.17E-13 1.13E-13 1.57E-13当参数ε=0.001时,表5.3可见各种方法的数值精度从低到高排列约为:CDS,FD1,FD4, FD7,HDS2,FD2,FD3,HDS3,FD6,FD5,VDS1,HDS4,VDS2,VDS3.与表5.1,表5.2中数据比较,随着参数ε减小,与差分格式设计初衷吻合,此时横向系列格式的计算精度变差,而纵向系列修正差分格式的数值精度明显优于横向系列格式,亦优于参考格式的计算精度,说明纵向格式更适宜求解参数ε较小的对流扩散问题.表5.3算例5.1,当ε=0.001最大绝对误差及收敛阶比较Error/h1/641/1281/2561/5121/10241/2048FD1 5.91E-01 3.73E-01 1.75E-01 6.21E-02 1.59E-02 3.74E-03rate*0.67 1.07 1.50 1.96 2.09FD2 6.80E-04 6.08E-03 2.24E-02 2.44E-02 1.04E-02 3.07E-03rate* 3.16-1.88-0.12 1.23 1.76FD3 1.85E-07 3.52E-04 6.93E-02 1.36E-02 1.69E-03 1.35E-04rate*-10.89-7.62 2.35 3.01 3.65FD4 4.61E-01 2.16E-01 5.50E-02 6.91E-03 4.90E-04 2.94E-05rate* 1.09 1.98 2.99 3.82 4.06FD5 3.46E-08 6.93E-06 1.87E-05 5.11E-06 4.53E-07 2.88E-08rate*-7.65-1.43 1.87 3.50 3.98FD6 3.65E-087.10E-06 1.89E-05 5.17E-06 4.57E-07 2.91E-08rate*-7.60-1.42 1.87 3.50 3.98FD78.93E-018.07E-017.17E-01 3.02E-01 5.38E-03 1.60E-04rate*0.150.17 1.25 5.81 5.07CDS7.71E-01 5.92E-01 3.42E-01 1.30E-01 3.27E-027.50E-03rate*0.380.79 1.40 1.99 2.13HDS2 5.98E-01 3.60E-01 1.32E-01 2.25E-02 1.85E-03 1.16E-04rate*0.73 1.45 2.55 3.61 3.99HDS3 4.59E-01 2.06E-01 3.95E-02 2.21E-03 4.74E-057.47E-07rate* 1.15 2.38 4.16 5.54 5.99HDS4 3.47E-01 1.07E-018.38E-03 1.26E-04 6.78E-07 2.67E-09rate* 1.70 3.68 6.057.547.99VDS1 2.07E-089.57E-068.18E-058.30E-05 2.88E-057.28E-06VDS2 1.01E-09 1.21E-07 2.54E-07 6.38E-08 5.55E-09 3.61E-10VDS3 3.67E-11 1.05E-09 5.31E-10 3.28E-117.03E-13 3.91E-14表5.4可见各种数值方法计算精度从低到高:FD1,FD4,FD7,CDS,HDS2,HDS3,HDS4,768应用数学2020FD2,FD3,FD5,FD6,VDS1,VDS2,VDS3,参数变得更小时,文[3-9]中的FD1,FD2,FD3, FD4,FD7差分格式数值精度亦很低,而FD5,FD6数值精度较高.本文设计的横向差分格式数值精度也逐渐变差,但纵向修正差分格式VSD1,VSD2,VSD3数值精度越来越高,且优于参考格式计算精度,说明纵向修正差分格式更适宜于求解小参数奇异扰动问题.表5.4算例5.1,当ε=0.0001最大绝对误差及收敛阶比较Error/h1/641/1281/2561/5121/10241/2048FD19.35E-018.95E-018.12E-01 6.64E-01 4.51E-01 2.32E-01rate*0.060.140.290.560.96FD2 1.09E-07 1.60E-06 2.27E-05 2.95E-04 3.11E-03 1.67E-02rate*-3.88-3.83-3.70-3.40-2.43FD3 2.22E-168.88E-16 1.67E-15 3.35E-09 5.69E-05 4.22E-01rate*-2.00-0.91-20.94-14.05-12.86FD49.26E-018.57E-017.35E-01 5.41E-01 2.94E-019.20E-02rate*0.110.220.440.88 1.66FD5 4.44E-16 2.66E-15 2.66E-15 1.47E-10 2.28E-07 1.88E-06rate*-2.890.00-15.75-10.60-3.04FD6 6.66E-16 1.44E-15 1.78E-15 1.49E-10 2.29E-07 1.88E-06rate*-1.12-0.30-16.35-10.59-3.04FD7 1.069.77E-019.56E-019.14E-018.39E-017.39e-01rate*0.120.030.060.120.18CDS9.75E-019.50E-019.02E-018.14E-01 6.60E-01 4.26E-01rate*0.040.070.150.300.63HDS29.50E-019.02E-018.15E-01 6.64E-01 4.42E-01 1.97E-01rate*0.070.150.290.59 1.17HDS39.26E-018.57E-017.35E-01 5.39E-01 2.86E-017.64E-02rate*0.110.220.450.91 1.90HDS49.02E-018.14E-01 6.62E-01 4.34E-01 1.75E-01 2.30E-02rate*0.150.300.61 1.31 2.93VDS1 4.44E-16 3.33E-167.77E-16 5.80E-11 2.19E-07 5.48E-06VDS2 2.22E-16 2.22E-16 1.78E-15 4.96E-13 4.51E-10 2.70E-09VDS3 2.22E-16 1.44E-15 1.55E-15 3.44E-15 6.29E-138.83E-13小结:实验结果与差分格式设计目的吻合,横向系列修正差分格式适合于求解ε较大时的对流扩散问题,而当ε较小时纵向系列修正差分格式数值精度更好.且本文设计的差分格式的数值精度优于文[3-9]中的差分格式的计算结果.我们亦针对另外两个算例进行了实验,得到了类似的结论,限于文章篇幅省略.参考文献:[1]PHANEENDRA K,RAKMAIAH S,REDDY M C K.Numerical treatment of singular perturbationproblems exhibiting dual boundary layers[J].Ain Shams Engineering Journal,2015,6:1121-1127.[2]LIU CheinShan.Solving singular convection-diffusion equation by exponentially-fitted trial functionsand adjoint Trefftz test functions[J].Journal of King Saud University-Science,2018,30:100-105.[3]陈国谦,陈矛章.基于中心差分的对流扩散方程四阶紧凑格式[J].计算数学,1994,11(4):413-424.[4]DENNIS S C R,HUDSON J pact h4finite-difference approximations to operators of Navier-Stokes type[J].Journal of Computational Physics,1989,85(2):390-416.[5]陈国谦,杨志峰,高智.对流扩散方程的四阶指数型差分格式[J].计算物理,1991,8(4):359-372.第3期王彩华等:无源对流扩散方程的两类修正差分格式769[6]ROOS H.Ten ways to generate the Il′in and related schemes[J].Journal of Computational andApplied Mathematics,1994,53:43-59.[7]TIAN Z F,DAI S Q.High-order compact exponentialfinite difference methods for convection-diffusiontype problems[J].Journal of Computational Physics,2007,220:952-974.[8]SUN H,ZHANG J.A high orderfinite difference discretization strategy based on extrapolation forconvection diffusion equation[J].Numerical Methods for Partial Differential Equations,2004,20(1): 18-32.[9]祁应楠,武莉莉.一维定常对流扩散反应方程的高精度紧致差分格式[J].华中师范大学学报,2017,51(1):1-6.[10]孙志忠.偏微分方程数值解法[M].北京:科学出版社,2005.[11]ROOS H G,STYNES M,TOBISKA L.Robust Numerical Methods for Singularly Perturbed Differ-ential Equations[M].Berlin:Springer-Verlag,2008.[12]STIG L,VIDAR T.Partial Differential Equations with Numerical Methods[M].Berlin:Springer-Verlag,2009.[13]杨雪源,王彩华,齐海涛,王同科.对流扩散方程的一种紧致差分方法[J].水动力学研究与进展,2008,24(4):426-437.Two Kinds of Modified Difference Schemes for Convective Diffusion Equations Without Source TermWANG Caihua,DU Jinyue,ZHANG Jing(School of Mathematical Science,Tianjin Normal University,Tianjin300387,China)Abstract:In this paper,equidistance difference schemes for the convection diffusion equation without source term are studied.The difference schemes are designed on the three-point template.After expanding the function values at both nodes about the center point by Taylor’s expansion,two Taylor expansions are obtained.While the original differential equation is used repeatedly,the higher derivative terms in two Taylor expansions are transformed into expansions containing only thefirst-order derivative term by means of the idea of“reduced order”.Then thefirst-order derivative can be eliminated combining the two Taylor expansions and a formally accurate difference scheme can be obtained.Since the coefficients of the difference scheme are composed of infinite series,how to preservefinite terms to make the difference scheme suitable for problems with large or small parameters is the focus of this paper. We design two kinds of difference schemes in different situations:when the parameter is large,the power of h has a greater impact on the difference scheme coefficient,so we design a kind of“horizontal series modified difference schemes(HDS)”,whose accuracy can reach the second order,the fourth order,the sixth order,the eighth order respectively.However,when the parameterεis very small,the power of1/εhas a greater impact on the difference scheme coefficient than the step size,therefore we design a kind of“vertical series modified difference schemes(VDS)”.One numerical example is selected to carry on the experiment,and the numerical comparisons are made among the HDS,VDS and the seven difference schemes given in the references.Results show that the horizontal difference schemes(HDS)designed in this paper are suitable for the case whereεis larger,and the vertical series modified difference schemes (VDS)are suitable for the case whereεis very small.And it is also showed that the accuracy of our method is better than that of the difference schemes in references.Key words:Convection diffusion equation;Small parameter;Difference scheme;Taylor expansion。

7第七讲 典型模型方程差分格式_bugers方程

7第七讲 典型模型方程差分格式_bugers方程

模型方程差分格式(2)高阶格式没有表现出比5点格式或9点格式更好的优点。

5点格式最常用。

B.C.,99×A is very sparseCan be solvedu x p yu v x u u t u 21∇+∂∂−=∂∂+∂∂+∂∂νρ特征线的交叉间断解本质区别:非线性波动方程的特征线会相交,而线性波动方程的特征线不会相交线性方程a a图非线性方程,波动方程非线性波动方程守恒形式其中,Weak solution(a)(b)故,(b)(微分方程)的任何连续可微解(古典解)都满足(a )(弱解积分关系式),因而也是弱解;反之,任何连续可微的弱解也是古典解。

因此,在连续可微的区域G上,古典解和弱解是完全一致的,但弱解允许在一些线段(或点)上间断。

间断线上的关系式由(a )(弱解积分关系式)得:=(c)故,若分片连续可微函数U(x,t)是微分方程(b)的弱解,则,它一定在连续区满足微分方程(b),而在间断线x=x(t)上满足间断关系式(c);反之,若分片连续可微函数U(x,t)在连续区满足微分方程(b),而在间断线上满足关系式(c),则它一定满足(a),即它是弱解。

弱解的两种定义:1、满足积分守恒型方程(a)2、在连续区满足微分方程(b),且在间断处满足间断关系(c)弱解的不唯一性中的每一个函数都是初值问题的弱解。

间断点处间断点满足:熵条件:熵条件满足熵条件的弱解是唯一的but即,在具有间断的问题中,1、只有1阶精度的差分格式,解才具有单调性;高于1解精度的差分格式,解不具有单调性。

2、单调性的解,具有很强的耗散性。

x A x F A j Δ ⎝⎛−⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+21??前差前差See from Fig. 4.37 and 4.36, under the same condition与Rusanov相似(精度相同,三阶)非线性项()12+n u展开代入4.175格式无耗散,震荡较剧烈在差分方程(4.176)右端加不改变差分方程的精度①Let②有粘性项的Burgers方程仅比无粘性项的Burgers方程多出了u对x的二阶导数,在无粘性的Burgers方程的差分方程中添加u对x二阶导数的中心差分格式,即得到了粘性Burgers方程的差分方程。

一类高精度非线性延迟抛物偏微分方程的紧差分格式

一类高精度非线性延迟抛物偏微分方程的紧差分格式

摘 要 : 一 类 带 有 初 边 值 问 题 的非 线 性 延 迟 抛 物 偏 微 分 方 程 建 立 了一 个 C a k Ni l n型 的 线 性 化 差 分 格 对 rn — c s o o
式 , 用 离 散 能 量 法 证 明 了 该 差 分 格 式 解 的 存 在 性 、 一性 和 收敛 性 , 差 分 格 式 在 L 范 数 下 的 收 敛 阶 数 为 并 唯 该 o r + h ) 仿 真 结 果 表 明 , 方法 优 于 文献 []的算 法 . ( . 该 3
De . 01 c2 O
文章 编 号 :1 0 — 3 3 2 1 ) 4 0 8 — 4 0 44 5 ( 0 0 0 — 2 7 0

类 高 精 度 非 线 性 延 迟 抛 物 偏 微 分 方 程 的 紧 差 分 格 式
池永 日
(延 边 大 学 理 学 院 数 学 系 , 林 延 吉 1 3 0 吉 3 0 2)
第 3 卷 第 4期 6
21 0 0年 1 2月
延 边 大 学 学 报( 自然 科 学 版 )
J u n l fYa ba i e st ( t r lS in e o r a n i n Un v r i o y Na u a ce c )
V0 . 6 No 4 I3 .
No ln a l y Pa a o i r i lDif r nta n i e r De a r b lc Pa ta f e e i lEqu to s ain
CH IY o — i ng r
(De a t n f M a h mais p rme t te t ,Colg f Sce c s a ba ie st o c le eo in e ,Y n i n Unv riy,Y n i1 3 0 a j 3 0 2,C n ) hia

非线性偏微分方程 偏微分方程数值方法

非线性偏微分方程 偏微分方程数值方法

非线性偏微分方程偏微分方程数值方法非线性偏微分方程偏微分方程数值方法非线性偏微分方程定义:各阶微分项有次数高于一的,该微分方程即为非线性微分方程(一)主要研究内容非线性偏微分方程是现代数学的一个重要分支,无论在理论中还是在实际应用中,非线性偏微分方程均被用来描述力学、控制过程、生态与经济系统、化工循环系统及流行病学等领域的问题。

利用非线性偏微分方程描述上述问题充分考虑到空间、时间、时滞的影响,因而更能准确的反映实际。

本方向主要研究非线性偏微分方程、H-半变分不等式、最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用。

1.非线性偏微分方程的研究:我们主要研究偏微分方程解的存在唯一性(和多解性)及稳定性;偏微分方程的初值问题、初边值问题的整体解(包括周期解和概周期解)的存在性及渐近性;平衡解的存在性,尤其是当问题依赖于某些参数时平衡解的分叉结构,以及平衡解的稳定性问题;非线性方程的数值解。

2.H-半变分不等式的研究:建立具有极大单调算子扰动的多值(S)型和伪单调型映象的广义度理论,广义不动点指标理论和具有非凸、不可微泛函的非线性发展型H-半变分不等式理论,由此来研究含间断项的非线性偏微分方程。

3.最优控制系统的微分方程理论及其在电力系统的应用:主要研究与电力生产有关的控制系统的理论和应用。

首先提出了对Banach空间中抽象非线性发展方程所描述的最优控制系统的研究。

引进非光滑分析,研究最优控制系统的微分方程,利用变分不等式理论研究多值问题、数值计算等,所获理论成果应用于电力系统的许多最优控制问题(如:电力系统励磁调节器传递函数的辨识、牛顿最优潮流的数学模型等)。

(二)研究方向的特色1.变分不等式理论与能量泛函的凸性密切相关,由于现代科学技术的需要,特别是研究自由边界和固体力学问题的需要,传统的方法往往都无法解决这类问题,人们对H-半变分不等式进行研究,研究涉及现代分析及应用、偏微分方程以及科学计算等众多领域中亟待解决和发展的重要课题。

41-波动方程的差分逼近知识讲解

41-波动方程的差分逼近知识讲解

41-波动方程的差分逼近第五章 双曲型方程的有限差分法 4.1 波动方程的差分逼近 1. 特征针对波动方程22222u u a t x ∂∂=∂∂ (1) 其初值条件为 01(,0)(),(,0)(),t u x x u x x x ϕϕ==-∞<<∞其中0a >是常数。

其相应的特征方程为characteristic equation 2220dx a dt -= 即 221()0dt a dx-= 得到两个特征方向:characteristic direction1dt dx a=± (3) 解(3),得到两族直线: 12,x at c x at c -=+= 2. 显格式取空间步长h 及时间步长τ,用两族平行直线two family of parallel lines,0,1,2,j x x jh j ===±±L,0,1,2,n t t n n τ===L作矩形网格rectangle 。

在(,)j n x t 对方程(1)离散,得到111122222,0,1,2,,,1,2,n n n n n nj j jj j j u u u u u u aj n h τ+-+--+-+==±±L L (5.1)初始条件为00()j j u x ϕ= (5.2)101()j jj u u x ϕτ-= (5.3)(5.1)式逼近的截断误差为22()h τO +。

由于(5.3)式逼近截断误差为()τO ,因此对(5.3)的逼近可作适当改进。

(5)可显示算出各网点的值。

(5.1)简化后可以写成122111()2n n n n n j j j j ju r u u r u u +--+=++-(1-) (6) 针对混合问题:2222201,0,0,(,0)(),(,0)(),(0,)(),(,)().t u ua x l t T t x u x x u x x u t t u l t t ϕϕαβ⎧∂∂=<<<<⎪∂∂⎪⎪==⎨⎪==⎪⎪⎩此时取空间步长l h J =及时间步长TNτ=,同样建立离散格式(5),针对边值条件,可给出离散的边值条件(),().nn l u n u n ατβτ==3. 稳定性分析为了利用Fourier 方法,令uv t∂=∂,将(1)化成一阶偏微分方程组: 222uv tv u a tx ∂⎧=⎪⎪∂⎨∂∂⎪=⎪∂∂⎩ (7) 再令uw ax∂=∂,则(7)变为 v w a t x w v a tx ∂∂⎧=⎪⎪∂∂⎨∂∂⎪=⎪∂∂⎩ (8)令(,)T U v w =及0a A a ⎛⎫=⎪⎝⎭则(8)变为0U UA t x∂∂-=∂∂ 因此,差分方程(5)可写成1112211111122n n n n j j j j n nn n j j j j w w v v a h w w v v ah ττ++-+++---⎧--⎪=⎪⎪⎨-⎪-⎪=⎪⎩(10) 按照Fourier 方法,设12exp(),exp()n n n nj j j j v v i x w v i x αα==,2p lπα=代入(10),消去公因子common factor exp()j i x α和12exp()j i x α-,得到1121111222(sin ),2(sin)n n n n n nphv ir v v lphir v v v lππ+++-=-+=即111122()n nn n v v ph G l v v π++⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭其中 21()(2sin )1ic phph G c r l l ic c ππ⎛⎫== ⎪-⎝⎭为增长矩阵,其特征方程为22(2)10c λλ--+= (14) 其根按模小于1的充要条件是absolute value of root 2|2|2c -≤ (15) 即1r ≤,此为必要条件。

fdm有限差分法不能求解的方程

fdm有限差分法不能求解的方程

有限差分法(Finite Difference Method, FDM)是一种常见的数值方法,用于求解偏微分方程。

然而,并非所有的方程都可以通过有限差分法来求解。

本文将讨论有限差分法不能求解的方程,并探讨其原因。

一、有限差分法求解的方程类型有限差分法主要用于求解偏微分方程,尤其是常见的热传导方程、扩散方程和波动方程等。

这些方程通常可以通过有限差分法离散化空间和时间,从而转化为代数方程组,再通过迭代等方法求解。

二、有限差分法不能求解的方程类型然而,并非所有的偏微分方程都适合用有限差分法求解。

以下是一些有限差分法不能求解的方程类型:1. 非线性偏微分方程:有限差分法主要适用于线性偏微分方程,对于非线性偏微分方程,由于其复杂的性质和解的多样性,有限差分法往往难以适用。

2. 高阶偏微分方程:有限差分法通常只适用于一阶和二阶偏微分方程,对于高阶偏微分方程,需要进行更复杂的离散化处理,难以直接通过有限差分法求解。

3. 变系数偏微分方程:对于系数随空间或时间变化的偏微分方程,有限差分法往往难以准确描述其变化规律,因此难以求解。

4. 非线性边值问题:对于带有非线性边值条件的偏微分方程,有限差分法的稳定性和收敛性难以保证,因此难以求解。

三、原因分析有限差分法不能求解某些偏微分方程的原因主要包括以下几点:1. 离散化处理困难:一些复杂的方程很难通过简单的差分离散化处理转化为代数方程组,从而难以应用有限差分法求解。

2. 解的多样性:对于非线性偏微分方程和非线性边值条件,解的多样性导致有限差分法往往无法准确描述其解的特性。

3. 稳定性和收敛性难以保证:对于一些特殊的偏微分方程,由于有限差分法的稳定性和收敛性难以保证,因此难以求解。

四、解决方法针对有限差分法不能求解的方程,可以考虑以下解决方法:1. 使用其他数值方法:对于非线性偏微分方程和高阶偏微分方程,可以考虑使用有限元法、有限体积法等其他数值方法进行求解。

2. 手工推导精确解:对于一些特殊的偏微分方程,可以尝试手工推导其解析解,从而获得准确的解。

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u=ik
1 hx2
uik+1 − 2uik + uik−1
,
m −1
u, v = hx uivi ,
i =1
m −1
u, v
1
=
hx
i =1
δ
x
u i

1 2
δ
x
v i

1 2
,
u=
(u,u) ,
u1 =
(
u,
u
)
1
,
u1 =
(u,
u
)
1
.
DOI: 10.12677/pm.2020.105062
ht
≤ 1 时,下列估计
( ) ek
2 1

c4
ht2 + hx2
(4a)
uik = φ ( xi ,tk ) , 0 < i ≤ m , −n1 ≤ k ≤ 0 ,
(4b)
u0k = ϕ (tk ) , u0k =ψ (tk ) , 0 ≤ k ≤ n .
(4c)
( ) 记网格步长比 r = a ht
hx
,对差分算子
δ
x2U
k i
做如下处理
( ) δ x2U=ik
陈景良,邓定文
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
(8a)
uik = φ ( xi ,tk ) , 0 < i ≤ m , −n1 ≤ k ≤ 0 ,
(8b)
u0k = ϕ (tk ) , u0k =ψ (tk ) , 0 ≤ k ≤ n .
(8c)
DOI: 10.12677/pm.2020.105062
510
理论数学
陈景良,邓定文
2.3. 差分格式的收敛性分析
∂t 4
)

a 2 hx2
∂4u (ξik
∂x4
, tk
)
12 ,
0 < i ≤ m,
0<k ≤n.
(3)

uik
代替
U
k i
,略去小量项
( R1
)k i
,得到第一个差分格式
( ) δt2uik − a2δ x2uik = f uik , uik −n1 , xi , tk , 0 < i ≤ m , 0 < k ≤ n ,
摘要
本文对一类非线性延迟波动方程建立了两类显式差分格式。运用能量法,证明了在最大模意义下它们在 时、空方向上均有二阶收敛率。数值结果验证了算法的精度和有效性。
关键词
非线性延迟波动方程,显式差分方法,收敛性
文章引用: 陈景良, 邓定文. 非线性延迟波动方程的两类差分格式[J]. 理论数学, 2020, 10(5): 508-517. DOI: 10.12677/pm.2020.105062
Pure Mathematics 理论数学, 2020, 10(5), 508-517 Published Online May 2020 in Hans. /journal/pm https:///10.12677/pm.2020.105062
步长 ht = ( ht s= n1 T n ), n1, n 均为整数,记 x=i b1 + ihx , tk = kht , 0 ≤ i ≤ m , −n1 ≤ k ≤ n , i, k 均为整
数。在结点
(
xi
, tk
)
处的精确解和数值解分别记为
U
k i

uik
。记网格剖分区域
{ } { } = Ωh ( xi ,tk ) | 0 ≤ i ≤ m, −n1 ≤ k ≤ n ,定义网格函数空间 uh = u | u= {ui | 0 ≤ i ≤ m},u0 = um = 0 ,对任意
K
∑ ( ) ( ) F k+1 ≤ A + Bht F k ,
k =0
则 max F k 0≤k ≤ K +1
≤ Aexp
B
K +1
ht
K +1
∑ ( ) 此外,若
F k +1

A+
Bht
k =0
Fk
,则
max F k
0≤k ≤ K +1
≤ Aexp
2B ( K +1) ht
。其中 ht 足够小,使得 Bht ≤ 1 2 。
Received: Apr. 20th, 2020; accepted: May 11th, 2020; published: May 18th, 2020
Abstract
This study is concerned with numerical solutions of delayed wave equations by explicit finite difference methods. By using the discrete energy method, it is shown that both of them are temporally and spatially second-order convergent in maximum norm. Numerical findings confirm the accuracy and efficiency of the algorithms.
uk ∈ uh ,引用差分算子,内积和范数如下
( ) ( ) ( ) δ
2 t
u=ik
1 ht2
uik +1 − 2uik + uik −1 = , δtˆuik
1 2ht
uik +1 − uik −1
,
k−1
δt= ui 2
1 ht
uik − uik −1
,
( ) ( ) ∑ ( ) ∑ δ
2 x
为研究上述两个差分格式的收敛性,我们现引入两个引理。
引理 2.1 [7] 设 v ∈ uh ,则有下列不等式成立
( ) −δ
2 x
v,
v
= δ xv 2 ,
v∞≤
b2 − b1 2
v1,
v

b2
− b1 6
v1,
hx δ xv 2 ≤ 4 v 2 .
{ } 引理 2.2 [8] 设 A 和 B 是非负常数, F k | k ≥ 0 是非负序列且满足
U
k i
− n1
,
xi
,
tk
+
R2
k,
i
0 < i ≤ m,
0<k ≤n,
(6)
其中
( ) R= 2 ik
(
R1
)k i
+
r2
( ∂2u xi ,ςik
∂t 2
)
,
0 < i ≤ m,
0<k ≤n.
(7)
舍去(6)式的
( R2
)k i
项,用
uik
代替
U
k i
,便得到了第二个差分格式
( ) ( ) 1+ r2 δt2uik − a2δ x2uik = f uik , uik −n1 , xi , tk , 0 < i ≤ m , 0 < k ≤ n ,
另外,存在常数 c1, c2 ,使得
( ) (
R1
)k i
≤ c1
ht2 + hx2
,
0 ≤ i ≤ m,
−n1 ≤ k ≤ n ,
(9)
(
R2
)k i

c2
ht2
+
hx2
+
ht2 hx2
,
0 ≤ i ≤ m,
−n1 ≤ k ≤ n ,
(10)
成立。
假设 f (u, v, x,t ) 满足局部 Lipschitz 条件。设 u,v 为问题方程(1a)~(1c)的真解,且存在正常数 c3 ,ε0 ,
显式差分法虽然是条件稳定的,但是由于不需要解线性方程组,程序易于实现、计算量小等优势受到 人们的青睐。特别对二阶波动来说,稳定条件是可接受的,并不苛刻。此外,为了克服抛物方程显式差分 法的稳定条件的限制,提出无条件稳定的 Du Fort-Frankel 格式。本文推广经典波动方程的显式差分格式, 对如下非线性延迟波动方程
+1
+
U
k i
−1
+
2 hx2
U
k i
+
ht2 hx2
∂2u
xi ,ςik ∂t 2
( ) =δ x2U
k i
− ht2 hx2
δt2U
k i
+
ht2 hx2
∂2u xi ,ςik ∂t 2
将(5)式代入(2)式中得
( ) ( ) ( ) 1+ r2 δt2= Uik − δ x2Uik
f
U
k i
,
Keywords
Nonlinear Wave Equation with Delay, Explicit Difference Methods, Convergence
非线性延迟波动方程的两类差分格式
陈景良,邓定文
南昌航空大学,数学与信息科学学院,江西 南昌
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