波动方程的初值问题模型为
给定空间和时间步长:$$h$$ 和
引入网比
可得
进一步变形可得:
$$ \begin{aligned} &-r^2\theta u_{j+1}^{n+1} + (1 + 2r^2 \theta) u_{j}^{n+1}
- r^2\theta u_{j-1}^{n+1} \ = & r^2(1 - 2\theta)u_{j+1}^n + \left(2 - 2r^2(1 - 2\theta)\right)u_{j}^n
- r^2(1 - 2\theta)u_{j-1}^n\ & + r^2\theta u_{j+1}^{n-1} -(2r^2\theta + 1) u_j^{n-1} + r^2\theta u_{j-1}^{n-1} \end{aligned} $$
最后可得上述格式的矩阵形式 $$ A_0 U^{n+1} = A_1 U^{n} + A_2 U^{n-1} $$
上面的格式中要用到过去两个时间层的函数值,所以必须知道第 0 层和第 1 层的函数值 ,才能用上面的格式进行计算。下面讨论如何构造第 1 层的函数值。首先假设第 0 层下 在还有一个第 -1 层, 利用中心差分格式可得下式
用数值微分替代在第 0 层的导数条件
上面两式结合,消去
利用有限差分法去求解
$$
\begin{align}
\frac{\partial^2 u}{\partial t^2} - a^2\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}
= & 0, \quad 0 < x < 1, \quad 0 < t < 4, \
u(0,t)= & 0,\
u(1,t)= & 0,\
u(x,0)= &
\begin{cases}
\frac{0.5}{7}x, & x<0.7\
\frac{0.5}{3}(1-x), & x\geq 0.7
\end{cases}\
u_t(x,0) = &0.
\end{align}
$$
其中系数
function pde = model_data(t0, t1, x0, x1)
% MODEL_DATA 模型数据
pde = struct(...
'init_solution', @init_solution, ...
'init_dt_solution', @init_dt_solution, ...
'left_solution', @left_solution, ...
'right_solution', @right_solution, ...
'source', @source, ...
'time_grid', @time_grid, ...
'space_grid', @space_grid, ...
'a', @a);
function [T,tau] = time_grid(NT)
T = linspace(t0, t1, NT+1);
tau = (t1 - t0)/NT;
end
function [X,h] = space_grid(NS)
X = linspace(x0, x1, NS+1)';
h = (x1 - x0)/NS;
end
function u = init_solution(x)
u = zeros(size(x));
u(x < 0.7) = 0.5/7*x(x<0.7);
u(x >= 0.7) = 0.5/3*(1-x(x>=0.7));
end
function u =init_dt_solution(x)
u = zeros(size(x));
end
function u = left_solution(t)
u = zeros(size(t));
end
function u = right_solution(t)
u = zeros(size(t));
end
function f = source(x,t)
f = zeros(size(x));
end
function a = a()
a = 1;
end
end
%% 一维一维弦振动方程有限差分方法主测试脚本 main_test.m
% 依次测试:
% 显格式 (theta = 0)
% 隐格式(theta = 0.5)
% 并可视化数值计算结果。
%
% 作者:魏华祎 <weihuayi@xtu.edu.cn>
t0 = 0;
t1 = 4;
x0 = 0;
x1 = 1;
pde = model_data(t0, t1, x0, x1); %模型数据结构体
% 显格式
[X,T,U] = wave_equation_fd1d(100,800,pde);
showvarysolution(X,T,U);% 以随时间变化方式显示数值解
showsolution(X,T,U); % 以二元函数方式显示数值解
% 隐格式
[X,T,U] = wave_equation_fd1d(100,400,pde,0.5);
showvarysolution(X,T,U);% 以随时间变化方式显示数值解
showsolution(X,T,U); % 以二元函数方式显示数值解
function [X, T, U] = wave_equation_fd1d(NS, NT, pde, theta)
%% WAVE_EQUATION_FD1D 利用有限差分方法计算一维弦振动方程
%
% 输入参数:
% NS 整型,空间剖分段数.
% NT 整型,时间剖分段数.
% pde 结构体,待求解的微分方程模型的已知数据,
% 如边界、初始、系数和右端项等条件.
% theta 双精度类型, 隐格式参数, 在 [0,1] 之间,
% 当 theta=0 时,格式为显格式.
% 输出参数:
% X 长度为 NS+1 的列向量,空间网格剖分
% T 长度为 NT+1 的行向量,时间网格剖分
% U (NS+1)*(NT+1) 矩阵,U(:,i) 表示第 i 个时间层网格部分上的数值解
%
% 作者:魏华祎 <weihuayi@xtu.edu.cn>
if nargin < 4
theta = 0; % 默认用显格式
end
[X, h] = pde.space_grid(NS);
[T, tau] = pde.time_grid(NT);
N = length(X);
M = length(T);
r = pde.a()*tau/h;
if r >=1 && theta==0
error('时间空间离散不满足显格式的稳定条件!')
end
r2 = r*r;
U = zeros(N,M);
% 初值条件
U(:,1) = pde.init_solution(X);
U(2:end-1,2) = r2/2*(U(1:end-2,1)+U(3:end,1)) + (1-r2)*U(2:end-1,1)...
+ tau*pde.init_dt_solution(X(2:end-1));
% 边值条件
U(1,:) = pde.left_solution(T);
U(end,:) = pde.right_solution(T);
%% 隐格式
d = 1 + 2*ones(N-2,1)*r2*theta;
c = -ones(N-3,1)*r2*theta;
A2 = diag(c,-1) + diag(c,1)+diag(d);
d = 2 - 2*ones(N-2,1)*r2*(1-2*theta);
c = ones(N-3,1)*r2*(1-2*theta);
A1 = diag(c,-1) + diag(c,1)+diag(d);
d = -1 - 2*ones(N-2,1)*r2*theta;
c = ones(N-3,1)*r2*theta;
A0 = diag(c,-1) + diag(c,1)+diag(d);
for i=3:M
RHS = tau*tau*pde.source(X,T(i));
RHS(2) = RHS(2) + theta*r2*U(1,i) + ...
(1-2*theta)*r2*U(1,i-1)+ theta*r2*U(1,i-2);
RHS(end-1) = RHS(end-1) + theta*r2*U(end,i) + ...
(1-2*theta)*r2*U(end,i-1)+ theta*r2*U(end,i-2);
U(2:end-1,i) = A2\(A1*U(2:end-1,i-1) + A0*U(2:end-1,i-2)+RHS(2:end-1));
end
end
function e = getmaxerror(X,T,U,u)
%% GETMAXERROR 求最大模误差
% E(h,\tau) = max_{x_i,t_j}| u_exact(x_i,t_j) - U(i,j)|
% = O( \tau + h^2)
%
% 输入参数:
% X 长度为 N 的列向量,空间剖分
% T 长度为 M 的行向量,时间剖分
% U N*M 的矩阵,U(:,i) 表示第 i 个时间步的数值解
% u_exact 函数句柄,真解函数
% 输出参数:
% e 最大模误差
%
% 作者:魏华祎 <weihuayi@xtu.edu.cn>
[x,t] = meshgrid(X,T);
u = u(x',t');
e = max(max(abs(u - U)));
function showsolution(X, T, U)
%% SHOWSOLUTION 以二元函数方式显示数值解
%
% 输入参数:
% X 长度为N的列向量,空间网格剖分
% T 第度为M的行向量,时间网格剖分
% U N*M 矩阵,U(:,i) 表示第 i 个时间层网格部分上的数值解
%
% 作者:魏华祎 <weihuayi@xtu.edu.cn>
[x, t] = meshgrid(X, T);
mesh(x, t, U');
xlabel('X');
ylabel('T');
zlabel('U(X,T)');
end
function showvarysolution(X, T, U)
%% SHOWVARYSOLUTION 显示数值解随着时间的变化
%
% 输入参数:
% X 长度为N的列向量,空间网格剖分
% T 第度为M的行向量,时间网格剖分
% U N*M 矩阵,U(:,i) 表示第 i 个时间层网格部分上的数值解
%
% 作者:魏华祎 <weihuayi@xtu.edu.cn>
M = size(U, 2);
figure
xlabel('X');
ylabel('U');
s = [X(1), X(end), min(min(U)), max(max(U))];
axis(s);
for i = 1:M
plot(X, U(:,i));
axis(s);
pause(0.01);
title(['T=', num2str(T(i)),' 时刻数值解的图像'])
end
利用下面差分格式
$$
\frac{u_{j}^{n+1}-2 u_{j}^{n}+u_{j}^{n-1}}{\tau^{2}}
= a^{2} \frac{u_{j+1}^{n}-2 u_{j}^{n}+u_{j-1}^{n}}{h^{2}}
$$
其中
及初始差分方程
数值求解
$$ \begin{array}{l} { \frac{\partial^{2} u}{\partial t^{2}}- \frac{\partial^{2} u}{\partial x^{2}} = 0,\quad 0 <x<1,\quad t>0 } \ { u(x, 0) = \phi_{0}(x), u_{t}(x, 0) = \phi_{1}(x),\quad 0<x<1, }\ u(0, t) = \varphi_{0}(t), u(1, t) = \varphi_{1}(t), \quad t\leq=0. \end{array} $$ 其中
真解为 $$ u(x, t) = \frac{\sin\pi (x - t) + \sin\pi (x + t)}{2} - \frac{\sin\pi (x - t) - \sin\pi (x + t)}{2\pi}. $$
(1) 取
(2) 取