一维波动方程的有限差分法文档格式.docx

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指导教师

曾芳

成绩

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)

,利用中心差商,建立差分格式为:

(5)

对于边界条件

(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)

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;

forj=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

fork=1:

M+1

u(k,1)=0;

%定义x=1边界上的数值

u(k,N+1)=0;

%迭代计算开始,差分格式

fork=2:

M

forj=2:

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;

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);

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);

u(x,t)精确解的函数图像'

%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);

plot(x,wucha(51,:

),'

g*-'

holdon

gridon

plot(x,wucha(101,:

ro-'

holdon

plot(x,wucha(151,:

ks-'

plot(x,wucha(201,:

mp-'

t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的绝对误差函数图像'

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);

plot(x,u(51,:

plot(x,u(101,:

plot(x,u(151,:

plot(x,u(201,:

t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的数值解函数图像'

%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('

%ylabel('

%zlabel('

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1u(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

t=1.0

-0.3090

-0.5877

-0.8090

-0.9510

-0.9999

t=1.5

0.0020

0.0038

0.0052

0.0061

0.0064

t=2.0

0.3090

0.5878

0.8090

0.9511

1.0000

表2u(x,t)在t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的精确解

t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的精确解

0.0000

-0.5878

-0.9511

-1.0000

表3u(x,t)在t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的绝对误差

t=0.5,1.0,1.5,2.0时刻的绝对误差

0.0059

0.0113

0.0155

0.0182

0.0192

0.0001

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

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。

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