对流扩散方程
对流扩散方程解析解
对流扩散方程解析解对流扩散方程是一种时空连续的偏微分方程，用来描述包括物理场、热力学场等复杂的时空连续的系统的变化，它的应用非常广泛，涉及地质、海洋、流体力学、化学、生物学等领域，在物理学和数学领域也有广泛的应用。
对流扩散方程最早由瑞士数学家、物理学家和社会理论家埃德加勒索维茨（Ernst Le Saux）发现于20世纪50年代初，他首次提出了独立变量表示温度、浓度、压强等量的方程，开创了流体力学的新时代，使研究者能够更精确地描述物质在自然界中怎样运动和分布。
对流扩散方程有两种解：解析解和数值解。
解析解可以利用偏微分方程的精确解决方案，而数值解可以基于一定的算法，将偏微分方程拆分为一组数学问题来求解。
在研究和模拟流体力学过程方面，这两种方法都有其独特的优势。
解析解的优势在于它可以用更简单的数学方法来求解对流扩散方程。
解析解是由正则运动的对流、扩散和反应可以分解为普朗克方程，从而得到精确的解析解。
解析解可以更容易地揭示出物理性质，但它受限于求解复杂偏微分方程的可行性。
数值解的优势在于它可以更容易地求解复杂的偏微分方程，但由于数值近似的取样和数据处理，它不能得到物理问题的准确的解析解，它只能解决特定条件下的偏微分方程，其结果可能不如解析解的精确。
基于上述分析，求解复杂的对流扩散方程，解析解和数值解可配合使用，以求得更全面的解决方案。
首先，利用解析解可以求得对流扩散方程的精确解，但解析解有可求性和可行性的限制，因此，利用数值解可以求得更为准确的解，可以克服解析解的缺点，求得更全面的解决方案。
其次，可以利用数值解和解析解混合的方式，有效解决对流扩散方程的高精度求解，同时兼顾正确性和可行性。
最后，通过使用数值模拟计算的结果，可以更加直观地得到问题的物理结果，并可以结合解析解的结果，更好地揭示物理规律，为解决有关的实际问题提供更有效的方法。
综上所述，对流扩散方程的解析解和数值解是一种有效的解决方案，既可以提供精确的解决方案，又可以克服解析解的缺点，从而使研究者能够更加准确地描述和模拟物质在自然界中的运动和分布。
对流扩散方程解析解
对流扩散方程解析解对流扩散方程(Convection-DiffusionEquation,CDE)一类傅里叶方程，用于研究物理系统中物质的运动行为。
它通常用来解释流体或溶液在空间和时间内的扩散过程。
这类方程可以通过求解数学解析解来进行解，也可以使用数值解，如有限元等进行解算。
对流扩散方程的推导可以从推导物理系统的分量开始。
在一个包含温度、速度和浓度的物理系统中，我们可以认为这些物质的变化是由守恒定律和扩散定律推导出来的，从而形成了一般的对流扩散方程。
对流扩散方程的一般形式为：$$frac{partial{boldsymbol{u}}}{partial{t}} +ablacdot(boldsymbol{u} otimes boldsymbol{u}) -abla cdot left(xiablaboldsymbol{u} right) = boldsymbol{S}$$其中，$boldsymbol{u}$表示物理量，$t$表示时间，$xi$表示扩散系数。
$boldsymbol{S}$表示物理量的源。
例如，在某个区域内，如果有物质被外界源消耗掉，$boldsymbol{S}$的值就会变小。
对于一般的对流扩散方程，我们可以分解出一个动能方程和一个扩散方程来进行解算：动能方程：$$frac{partial{boldsymbol{u}}}{partial{t}} +ablacdot(boldsymbol{u} otimes boldsymbol{u}) = boldsymbol{S}$$扩散方程：$$abla cdot (xiablaboldsymbol{u}) = 0$$解决对流扩散方程的解析解有几种方法，其中最常用的是求解Laplace换和 Laplace阵。
Laplace换是对一个函数 $f(t)$变换，用 Laplace换将$f(t)$换成 $F(s)$形式，其中，$s$ Laplace换的参数。
对流扩散方程解析解
对流扩散方程解析解对流扩散方程（Convection-DiffusionEquation，CDE）是描述物理系统中物质扩散和热对流运动的方程。
它源于20世纪30年代真空磁体理论中发现的电子运动方程，在50年代被普及应用于各种工程、物理学和化学领域，如电子、热传输、水力学等，具有不可缺少的重要意义。
一般来说，对流扩散方程可以被描述为：$$frac{partial y}{partial t}=afrac{partial^2 y}{partial x^2}+bfrac{partial y}{partial x}+cfrac{partial y}{partial y}+d$$其中，a、b、c和d是常数，t和x分别代表时间和物理位置。
若把空间坐标投射到它们的平面上，则可以用更具体的形式表述为： $$frac{partial y}{partial t}=afrac{partial^2 y}{partial x^2}+bfrac{partial y}{partial x}+cfrac{partial y}{partial y}+d+frac{partial y}{partial z}$$其中，z是投射后的空间坐标，a、b、c和d也可以改变以适合不同的实际应用场景。
对于对流扩散方程的解析解，有两种基本方法：一种是用不定积分法；另一种是用微分平面法，也称作渐进分析方法。
从一般的原理上来看，不定积分法是把对流扩散方程拆解成多个简单的可求解的微分方程，然后分别求解它们，最后再综合求得总解。
此外，它还可以运用标准积分法来近似求解，特别有利于解复杂的多变量方程。
而渐进分析（Perturbation Analysis）是把复杂的问题划分成几个渐进步骤，每一步把问题简化为可以近似解决的状态，依此不断迭代，最终求得近似解。
这种技术通常用来求解非线性方程，对于对流扩散方程求解也非常有效，能有效地提高准确度和计算速度。
此外，还有其他一些求解方法，比如拉格朗日法（Lagrange Method）、拉普拉斯正则化（Laplace Regularization）以及偏微分方程的泛函理论方法（Functional Theory of Partial Differential Equations）等。
输运方程对流扩散方程
输运方程对流扩散方程输运方程是描述物质传输过程的数学模型，常见的有对流扩散方程。
对流扩散方程是由对流和扩散两种机制共同产生的输运过程来描述的，它的一般形式为：∂c/∂t+∇·(v*c)=∇·(D*∇c)其中，c表示物质的浓度或者响应变量，t表示时间，v表示流体的速度场，D表示物质的扩散系数，∇表示梯度运算符。
对流项描述了物质的对流运动，即物质随着流体的移动而移动。
对于三维坐标系来说，对流项可以表示为∇·(v*c)。
具体来说，对流项的每一项分别表示了物质在x、y和z方向上的携带速度与浓度梯度的乘积。
扩散项描述了物质由浓度高处至浓度低处的扩散现象，即物质自发性地从高浓度区域向低浓度区域传播。
扩散项可以表示为∇·(D*∇c)，其中D是扩散系数，表示物质扩散的速率与浓度梯度的乘积。
对流扩散方程的物理意义是描述了物质在流体中传输的速率与物质浓度梯度之间的关系。
通过对流项，方程能够描述物质随着流体的运动快速传输的现象；而通过扩散项，方程能够描述物质由浓度高处向浓度低处传输的现象。
综合考虑对流和扩散的作用，对流扩散方程能够比较准确地描述物质在流体中的传输过程。
对流扩散方程在科学和工程领域有广泛的应用。
例如，在污染物传输和扩散模拟中，对流扩散方程可用于描述污染物由源区到周围空气或水体的传输过程。
在热传导模拟中，对流扩散方程可用于描述热量由高温区域到低温区域的传导过程。
在物质传递过程中，对流扩散方程也被广泛应用于描绘物质的传输行为。
总结起来，对流扩散方程是一种常见的输运方程，它能够描述物质由流体传输并扩散的过程。
通过对流项和扩散项的综合作用，对流扩散方程能够比较准确地描述物质在流体中的传输行为，所以在科学和工程领域有着广泛的应用。
对流扩散方程clank
对流扩散方程clank标题：对流扩散方程的概述引言概述：对流扩散方程是数学中常见的描述物质传输过程的方程。
它在众多领域中都有广泛的应用，如流体力学、热传导、质量传输等。
本文将从五个大点出发，详细阐述对流扩散方程的相关内容。
正文内容：1. 对流扩散方程的基本概念1.1 对流扩散方程的定义1.2 对流扩散方程的一般形式1.3 对流扩散方程的物理意义2. 对流项与扩散项的影响2.1 对流项的作用2.2 扩散项的作用2.3 对流项与扩散项的相互作用3. 对流扩散方程的解析解与数值解3.1 解析解的求解方法3.2 数值解的求解方法3.3 解析解与数值解的比较4. 对流扩散方程的边界条件和初值条件4.1 边界条件的选择与影响4.2 初值条件的确定与影响4.3 边界条件和初值条件的耦合效应5. 对流扩散方程的应用领域5.1 流体力学中的应用5.2 热传导中的应用5.3 质量传输中的应用总结：对流扩散方程是描述物质传输过程的重要方程，其基本概念包括方程的定义、形式和物理意义。
对流项和扩散项是方程中的两个关键因素，它们分别对物质传输起到对流和扩散的作用，并且相互作用影响着传输过程。
对流扩散方程的求解可以采用解析解和数值解两种方法，它们各有优劣，需要根据具体情况选择。
边界条件和初值条件是方程求解中必要的条件，它们的选择与确定对结果有重要影响。
对流扩散方程在流体力学、热传导和质量传输等领域都有广泛应用，它为我们理解和解决实际问题提供了重要的数学工具。
总之，对流扩散方程是一个复杂而重要的数学方程，它在物质传输过程中起着关键作用。
深入理解和研究对流扩散方程，对于解决实际问题具有重要意义。
对流扩散方程
对流扩散方程ν22u u ua t x x抖 +=抖¶ 网格比λt a x D =D ， ν2t r xD =D 而它们的比值λνν2t a a x x r t x D D D ==D D 是一个无量纲量，称为网格雷诺数，也就是以网格尺寸 x D 为特征长度的雷诺数，通常记作 Re x D 。
（1） 显式中心差分格式ν11111222n nn nn n nj jj j j j j u u u u u u u atxx++-+----++=D D D即()()λ1111122n n nn n n nj jj j j j j u u u u r u u u ++-+-=--+-+ 精度：()O 2 , n j R t x =D D稳定性分析：设 jikx n nj k C eε= ，则()1j ik x xn n j k C e ε-D -= ，()ε1j ik x xn n j k C e+D += ，11jikx n n j k C eε++=代入差分格式()()()()λ122jj jj j j j ik x xik x xikx ikx n n n n kkk kik x x ik x x ikx n n n k k k Ce C eC e C er C e C e C e +D -D ++D -D 骣÷ç=--÷ç桫骣÷ç+-+÷ç桫令 k x α=D ，可求出增长因子()()()ααααλλαααααλ121221sin 2cos 114sin 2sin cos 222n k nk i i i i C G C e e r e e i r r i +--==--+-+=-+-骣骣鼢珑鼢=-+珑鼢珑鼢桫桫所以αααλααααλαααλ22222242222222214sin 2sin cos 22218sin16sin4sincos22221424sin cos sin 222G r r r r r 骣骣鼢珑鼢=-+珑鼢珑鼢桫桫=-++骣÷ç÷=---ç÷ç÷桫因此ααλ222221 124sin cos 022G G r r ［［--我们来考虑函数()αααλ222224sin cos 22f r r =--的极值。
tvd格式_对流扩散方程_解释说明
tvd格式对流扩散方程解释说明1. 引言1.1 概述对流扩散方程是描述物质传输中对流和扩散过程的数学模型，广泛应用于自然科学和工程领域。
为了准确地求解对流扩散方程，需要选择适当的数值方法。
TVD(Total Variation Diminishing)格式是一种被广泛应用于求解对流扩散方程的数值方法，具有一阶或高阶精度、小量级能量损失等优点。
1.2 文章结构本文分为五个部分来讨论TVD格式与对流扩散方程。
首先，在引言部分概述了文章的背景和主要内容。
其次，在第二部分将简要介绍TVD格式和对流扩散方程，并探讨了TVD格式在解决对流扩散方程中的应用。
接下来，在第三部分详细介绍了TVD格式的原理和推导过程，还讨论了TVD限制器的作用和选择方法。
第四部分将通过数值实验和应用案例的分析，深入研究TVD格式的效果，并探讨其在实际问题中的应用意义。
最后，在第五部分总结本文研究工作并给出未来研究方向展望。
1.3 目的本文的主要目的是介绍TVD格式在求解对流扩散方程中的应用，并探讨其原理和推导过程。
希望通过数值实验和应用案例分析，验证TVD格式的有效性，同时提出改进方法。
本文还将总结研究工作的贡献点，并展望未来在这一领域的深入研究方向。
通过本文的撰写，旨在增加人们对TVD格式与对流扩散方程相关知识的了解，并为相关领域研究者提供参考和启示。
以上是“1. 引言”部分内容，包括概述、文章结构以及目的三个小节。
下文将继续详细阐述其他部分内容。
2. TVD格式与对流扩散方程2.1 TVD格式简介TVD（Total Variation Diminishing）格式是求解对流扩散方程的一种数值方法。
它在处理具有激烈变化、激波或阶跃的解时表现出色，并且能够有效地抑制数值耗散和震荡现象。
TVD格式广泛应用于流体力学、传热学等领域中。
2.2 对流扩散方程概述对流扩散方程是描述一维物理过程中物质输运的数学模型。
它由对流项和扩散项组成，其中对流项描述了物质通过速度场的输运，而扩散项则描述了物质因浓度或温度差异而发生的不规则传播。
对流扩散方程解析解
对流扩散方程解析解对流扩散方程（CDE）是用来描述流动物质或能量在物理系统中的流动的基础的方程，它是热力学的基础，被广泛应用于大气科学、流体力学、热力学和非均匀物质动力学领域。
它的核心思想是基于大自然中的物理原理，探讨流体的对流和扩散过程，并可以帮助我们更好地理解和研究物理系统。
CDE属于非线性方程，它包含一个变量和三个参数，它在相应区域内表示流体物质的分布。
它有三种不同的形式：经典、非独立和独立。
经典和非独立的形式是在空间中的，独立形式是在时间中的。
由于CDE的复杂性，一般情况下不能用微分方程的定性法来解决，而是需要采用数学解析方法，以解决其解析问题。
解析法是从方程解析出给定条件下物质分布的解，方程的解通常是指方程的普通解，它包含位置和时间，而其求解方法又叫解析解法，是一种以求解物质分布，描述流体运动情况的精确方法。
然而，由于CDE的公差与方程的解析解有很高的复杂性，所以一般来说，解析解法只能求解出较简单的CDE。
为了求解CDE，然而，采用迭代收敛法是一种有用的解析解方法。
在这种方法中，首先假设一个物质分布，这是一种接近解的分布，然后，将这个分布代入CDE，求出初始的物质分布，再根据初始物质分布求出更加精确的物质分布，最终得到CDE的解析解。
此外，可以将CDE进行小扰动分析，以研究它在空间上的分布特性及其影响。
在这种分析中，假设CDE中参数存在较小的变化，即将CDE的解看作基本解加上一个微小的扰动，从而证明CDE的解可以在特定条件下发生变化。
最后，可以采用谱方法来求解CDE，它是在不同频率下求解CDE 的一种有效方法，它可以很好地描述CDE的物质分布的解的特性，并有助于分析CDE的影响。
总而言之，解析解是求解CDE最有效的方法之一，它可以根据不同的方法来求出CDE的解析解，为研究CDE的影响提供有力支持。
对流扩散方程解析解
对流扩散方程解析解对流扩散方程（Convection-DiffusionEquation）是在求解流体，如气体或液体的输运问题时需要使用的普通微分方程。
它表示物质被三种因素作用所引起的质量流动：对流、扩散和反应。
在本文中，我们将讨论对流扩散方程的解析解，以及它在工程中的重要作用。
首先，要理解对流扩散方程，我们必须从它的数学形式开始。
它可以用以下形式表示：$$frac{partial c}{partial t}+ vec{u} cdotabla c-Dabla^2 c=R$$在这里，$c$表示物质的浓度，$vec{u}$表示流体的速度，$D$表示物质的扩散系数，$R$表示反应的密度。
对流扩散方程的解析解是一种运用数学方法来求解这个方程的方法。
它主要是利用积分变换法（Integral Transform Method），将复杂的运动学问题转化为一组常微分方程求解。
解析解方法在解决一定类型的常微分方程时尤其有用，特别是当一个系统的边界条件是确定的时。
解析解的优势在于它可以提供直观的解，方便比较和评估结果，便于理解物理机理。
它也可以提供准确的结果，并可以用于组合的求解方法中。
在工程领域，对流扩散方程解析解的应用非常重要。
它可以被应用于温度或物质浓度输运，以及其他类似现象的计算。
例如，对流扩散方程可以用来模拟一定范围内扩散方式的热量传输，从而推测温度场分布；也可以用来模拟入口流场和出口的物质浓度的变化；它还可以用来描述各种物质在工程系统内的扩散问题。
再者，解析解方法也被广泛应用于制药行业。
对流扩散方程可以用来模拟药物在体内的运动，从而计算出最佳控制方案，以达到药物最佳疗效。
这不仅可以为药物分布模型提供依据，还可以用来估算药物组分以及药物与体细胞的相互作用等工程相关问题，从而帮助制药公司最大程度地提高药品安全性和疗效。
最后，对流扩散方程的解析解是一种非常有效的数学方法，它可以帮助我们更加清晰地理解流体输运问题，并可以提供准确可靠的结果。
第五章对流扩散方程
• 比混合格式复杂，计算量增加，但准确性 提高
• 稳定性：若用中心差分格式不能体现对流 项的物理本质，常会引起数值解的振荡
• 经济性：若用高阶格式，无数值振荡，但 格式复杂，求解相对困难，机时消耗较多
5.2 一维稳态对流扩散问题
d (u)
dx
d dx
d
dx
5.2.1 模型方程的精确解
d (u)
dx
d dx
d
dx
边界条件：
x 0, 0；x L, L
采用迎风思想：从来流上游方向找依赖区
在界面e上,若 ue 0,则e P ;若 ue 0,则e E ; 在界面w上,若 uw 0,则w W ;若 uw 0,则w P
界面流量
• 引入符号 • 对流：
a1, a2 max(a1, a2 )
(u)e Fee P Fe,0 E Fe,0 , (u)w Fww W Fw,0 P Fw,0
• 控制方程变为： dJ 0; 或 J const dx
J
F
0
0 L
exp(Pe) 1
界面上通量
Jw
Fw
W
W P
exp(Pw )
1Hale Waihona Puke JeFeP
P
exp(
E
Pe )
1
Fe exp( exp(Pe
Pe )
) 1
Fw exp(Pw )
1 P
Fe exp(Pe )
1E
Fw exp(Pw exp(Pw )
) 1
W
合并整理结果
aPP aEE aWW
• 系数
aE
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所 以 迎 风 格 式 的 稳 定 性条 件 是
h2 2 ah
当a 0时 ， 情 况 类 似 ， 稳 定 性条 件 是
h2 2 a h
也可以利用中心显格式来讨论稳定性,于是将上面格式改为:
u n1 j
u
n j
a
un j 1
只需验证 G 1,由于 1 cos wh 0，条件转化为：
4 4 2 (1 cos wh) r 2 (1 cos wh) 0
即 4 - 2r 2 (4 2 r 2 )(1 cos wh) 0
由于 1 cos wh 0,1,上述不等式转化为
2
4 2r 2 0, 4 2r 2 2(r 2 4 2 ) 0
为了简单方便,设a>0,先对方程作扰动,得到另外一对流
扩散方程
u t
a u x
1
1 R
2u x 2
其中R 1 ha
2
对上面的方程构造迎风格式
u n1 j
u
n j
a
u
n j
u
n j 1
h
1
1 R
un j 1
2u
n j
h2
u
n j 1
称为逼近对流扩散方程的Samarskii格式.
n j
u n1 j
2 得到如下差分格式：
u n1 j
u
n j
a
u
n j 1
u
n j 1
2h
（
2
a
2）u
n j 1
2u
n j
h2
u
n j 1
稳 定 性 分 析 完 全 类 似 于中 心 差 分 格 式 ， 显 然 有
h2
1（a ）2
2h
1 2
4.3: 迎风差分格式
在 中心 显 式差 分 格式 的稳 定性 条 件中 ， 当G
不 变 ，很 小 时 ，只 能 取 得 很 小 ， 格 式 显得 不合适，当 0（极限情况）时，微分方 程
化 为对 流 方程 ， 中 心显式 格式 转 化为 绝 对不
稳 定的 ， 故 考虑 迎 风格式 ：
u
n1 j
u
n j
a
u
n j
u
n j 1
h
u
n j 1
2u
n j
h2
u
n j 1
(a 0)
即：unj 1 (r )unj1 (1 r 2)unj unj1 ,(a 0)
2(r 2 ) 2r 2 (r 2 (r 2 )2 )(1 cos h) 0
由 于 1 cos h 0,2, 条 件 化 为 ：
2(r 2 ) 2r 2 0和 2(r 2 ) 2r 2 2（r 2 (r 2 )2） 0
而 2(r 2) 2r 2 2(r 2 (r 2)2 ) 2(r 2)(1 (r 2)) 0 1 (r 2) 0
u
n j
un j 1
2u
n j
h2
u
n j 1
n j
a
u
n j
u
n j 1
h
（ 1 1 R
1）
un j 1
2u
n j
h2
u
n j 1
由Taylor公式可以得到
n j
(
u t
)
n j
(
2u x 2
)
n j
O(
h2 )
n j
a(
u x
)
n j
R 1
2
R
(
2u x 2
)
n j
O(h2 )
于是截断误差有 O（ h2） 类似迎风格式的稳定性分析，可以得到
unj1 )
(u
n j1
2unj
u
n j 1
)
增长因子为：
G (r, ) 1 2(1 coswh) ir sin wh
G(r, ) 2 r2 sin2 wh 1 4 2 (1 cos wh)2 4r(1 cos wh)
1 (1 cos wh) 4 4 2 (1 cos wh) r2 (1 cos wh)
将r1, r2代入，即得条件：
2
a2
,
h2 2
此两不等式为中心显式格式稳定的条件。
4.2: 修正中心差分格式
中
心
显格式的
截
断 误 差为
：
2
2u t 2
h2
4u x 4
假设对流 扩散方程的解充分光滑 ，对方程两 边
同 时 对t求 导 有 ：
2u t 2
2
4u x 4
2a
3u x 3
a2
2u x 2
其增长因子
G 1 (r 2)(1 cosh) ir sinh
G 2 r 2 sin2 h (1 (r 2)(1 cos h))2
1 (1 cos h) 2(r 2) 2r 2 (r 2 (r 2)2 )(1 cos h)
类 似 的 迎 风 格 式 稳 定 的充 要 条 件 是G 1, 相 当 于 要求：
4:对流扩散方程
对流扩散方程的初值问题：
u t
a
u x
2u x 2
u( x,0) f ( x)
x , t 0
x , 0
4.1、中心显式差分格式
u n1 j
u
n j
a
un j 1
un j 1
un j 1
2u
n j
u
n j 1
2h
h2
其 截 断 误 差 为 ：E O( h2 )， 而 且 当 0时 ，
un j 1
2h
(
ah
)
u
n j 1
2h
2u
n j
h2
u
n j 1
取
v
v
ah
，则变为中心格式，于是
2
2 a2
v, (1)
v
h2
1 , (2) 2
通过简单的推导,可以发现第一个稳定条件可以由第2个 条件推出,于是迎风格式的稳定条件就是(2).
4.4:Samarskii格式
Samarskii格式是具有迎风效应的关于空间的二阶格式,
于 是 导 致 了 扩 散 效 应 的损 失 ， 特 别 在 a2 0
2 时 ， 中 心 差 分 格 式 相 容对 于 流 方 程 ， 而 此 时 中心
格 式 是 绝 对 不 稳 定 的 ，为 了 减 少 扩 散 效 应 的 损失 ，
在 相 应 的 扩 散 项 增 加 扩散 的 系 数 为 a2。 这 样
格 式 为 近 似 对 流 方 程 的无 条 件 不 稳 定 格 式 ； 当
a 0时 ， 格 式 是 近 似 扩 散 方程 的 古 典 显 式 格 式 ，
只 有ar 1 时 ， 格 式 才 稳 定 。 2
下面讨论稳定性：
设r a h , h2 ,格式改写成：
unj 1
u
n j
1 2
r ( u nj 1
于 是 方程 的 截 断 误差 可以 改 写为 ：
（
2
2
4u x 4
2a
3u x 3
a2
x2 u2 ）
h2
4u x 4
2
a2
2u x 2
（
2
2
4u x 4
2a
x3 u3 ）
h2
4u x 4
由此有当不趋近于0时，差分格式与下面的方程相容：
u t
a
u x
（
2
a
2） 2u x2
然 而 在 数 值 计 算 的 时 候是 一 不 为0的 固 定 常 数 ，