资源描述
一维波动方程的有限差分法
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
总 成 绩
教师签名
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
实验项目
名 称
一维波动方程的有限差分法
实验项目类型
验证
演示
综合
设计
其他
指导教师
曾芳
成 绩
是
一.实验目的
通过该实验,要求学生掌握求解一维波动方程的有限差分法,并能通过计算机语言编程实现。
二.实验内容
考虑如下的初值问题:
(1)
1.在第三部分写出问题(1)三层显格式。
2.根据你写出的差分格式,编写有限差分法程序。将所写程序放到第四部分。
3.取,分别将时刻的数值解画图显示。
4. 该问题的解析解为,将四个时刻的数值解的误差画图显示,对数值结果进行简单的讨论。
三.实验原理、方法(算法)、步骤
1、三层显格式建立
由于题中,,取,故令网比,,,在内网个点处,利用二阶中心差商得到如下格式:
(2)
略去误差项得到:
(3)
其中,局部截断误差为。
对于初始条件,建立差分格式为:
(4)
对于初始条件,利用中心差商,建立差分格式为:
(5)
对于边界条件,建立差分格式为:
(6)
将差分格式延拓使为内点,代入(3)得到的式子再与(5)联立消去后整理得到:
(7)
综上(3)、(4)、(6)、(7)得到三层显格式如下:(局部截断误差为)
(8)
其中。
四.实验环境(所用软件、硬件等)及实验数据文件
Matlab
三层显格式程序如下:
%一维波动方程,三层显格式求解法
h=0.1;tau=0.1*h;
r=tau/h;N=1/h;M=2/tau;
x=0:h:1;t=0:tau:2;
u=sin(pi*x);%计算t=0时刻的u值
u(1,11)=0;
for j=2:N
u(2,j)=0.5*r^2*u(1,j+1)+(1-r^2)*u(1,j)+0.5*r^2*u(1,j-1);
end
%定义x=0边界上的数值
for k=1:M+1
u(k,1)=0;
end
%定义x=1边界上的数值
for k=1:M+1
u(k,N+1)=0;
end
%迭代计算开始,差分格式
for k=2:M
for j=2:N
u(k+1,j)=r^2*u(k,j+1)+2*(1-r^2)*u(k,j)+r^2*u(k,j-1)-u(k-1,j);
end
end
u(201,:)=zeros(1,11);
%计算k=201行的数值解
u2(201,11)=0;
for j=2:N
u2(201,j)=r^2*u(200,j+1)+2*(1-r^2)*u(200,j)+r^2*u(200,j-1)-u(199,j);
end
u=u+u2;
u=rot90(u,2);%将矩阵u旋转180度赋值于u
%作出图像
[x,t]=meshgrid(0:0.1:1,0:0.01:2);%划分网格
%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).*sin(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-');
hold on
plot(x,u(151,:),'ks-');
hold on
plot(x,u(201,:),'mp-');
title('t=0.5,1.0,1.5, 2.0时刻的数值解函数图像');
xlabel('x变量'); ylabel('u值');legend('t=0.5','t=1.0','t=1.5','t=2.0');
%当然也可以作出u(x,t)绝对误差的函数图像
%mesh(x,t,wucha);
%title('u(x,t)绝对误差的函数图像');
%xlabel('x变量');
%ylabel('t变量');
%zlabel('绝对误差值');
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
表1 u(x,t)在t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的数值解
时刻t
t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的数值解
t=0.5
0
-0.0059
-0.0113
-0.0155
-0.0182
-0.0192
-0.0182
-0.0155
-0.0113
-0.0059
0
t=1.0
0
-0.3090
-0.5877
-0.8090
-0.9510
-0.9999
-0.9510
-0.8090
-0.5877
-0.3090
0
t=1.5
0
0.0020
0.0038
0.0052
0.0061
0.0064
0.0061
0.0052
0.0038
0.0020
0
t=2.0
0
0.3090
0.5878
0.8090
0.9511
1.0000
0.9511
0.8090
0.5878
0.3090
0
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
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0
t=1.0
0
-0.3090
-0.5878
-0.8090
-0.9511
-1.0000
-0.9511
-0.8090
-0.5878
-0.3090
0
t=1.5
0
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0
t=2.0
0
0.3090
0.5878
0.8090
0.9511
1.0000
0.9511
0.8090
0.5878
0.3090
0
表3 u(x,t)在t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的绝对误差
时刻t
t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的绝对误差
t=0.5
0
0.0059
0.0113
0.0155
0.0182
0.0192
0.0182
0.0155
0.0113
0.0059
0
t=1.0
0
0.0000
0.0000
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0000
0.0000
0
t=1.5
0
0.0020
0.0038
0.0052
0.0061
0.0064
0.0061
0.0052
0.0038
0.0020
0
t=2.0
0
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0
说明:在t=0.5时刻的绝对误差最大,t=1.5时刻次之,t=1与t=2时刻的绝对误差均较小,由于,该格式稳定,由数值计算得到的矩阵不难看出,数值解符合理论解。
2、u(x,t)在t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的数值解、绝对误差函数图像
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
年 月 日
11
展开阅读全文