Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych

Podobne dokumenty
Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Ukªady równa«liniowych

Funkcje wielu zmiennych

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Rozdziaª 13. Przykªadowe projekty zaliczeniowe

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Numeryczne zadanie wªasne

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Ekstremalnie fajne równania

5 Równania ró»niczkowe cz stkowe liniowe drugiego

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

Funkcje wielu zmiennych

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

Legalna ±ci ga z RRI 2015/2016

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

Wst p do sieci neuronowych 2010/2011 wykªad 7 Algorytm propagacji wstecznej cd.

Ukªady równa«liniowych - rozkªady typu LU i LL'

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

1 Ró»niczka drugiego rz du i ekstrema

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Funkcje wielu zmiennych

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Informacje pomocnicze

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

Matematyka II: Zadania przed 3. terminem S tu niektóre zadania z egzaminu z rozwi zaniami i troch dodatkowych

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n

Metody dowodzenia twierdze«

Teoria Sterowania. Warunki zaliczenia

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Dynamiczne wªasno±ci algorytmu propagacji przekona«

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Metoda Różnic Skończonych (MRS)

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Lab. 02: Algorytm Schrage

Opis matematyczny ukªadów liniowych

Rys.2 N = H (N cos = N) : (1) H y = q x2. y = q x2 2 H : (3) Warto± siªy H, która mo»e by uto»samiana z siª naci gu kabla, jest równa: z (3) przy

Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9

Ekonometria Bayesowska

Spis tre±ci. 1 Gradient. 1.1 Pochodna pola skalarnego. Plan

Ekonometria. wiczenia 2 Werykacja modelu liniowego. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Przeksztaªcenia liniowe

Zastosowanie MES do rozwiązania problemu ustalonego przepływu ciepła w obszarze 2D

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci metody prostokatów, metody trapezów oraz metody Simpsona

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Pewne algorytmy algebry liniowej Andrzej Strojnowski

Modele wielorównaniowe. Estymacja parametrów

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

r = x x2 2 + x2 3.

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

Równania różniczkowe cząstkowe. Wojciech Szewczuk

5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu

Spis tre±ci. Plan. 1 Pochodna cz stkowa. 1.1 Denicja Przykªady Wªasno±ci Pochodne wy»szych rz dów... 3

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Interpolacja Lagrange'a, bazy wielomianów

1 Elektrostatyka. 1.1 Wst p teoretyczny

LZNK. Rozkªad QR. Metoda Householdera

Matematyka z elementami statystyki

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

Przykªad obliczeniowy dla sko«czenie elementowego sformuªowania metody Galerkina

x = (x 1, x 2,..., x n ), p = (p 1, p 2,..., p n )

Przykªady problemów optymalizacji kombinatorycznej

5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczn

Zagdanienia do egzaminu z Inżynierskich Metod Numerycznych - semestr 1

2. Równania nieliniowe i ich uk lady

Strategie zabezpieczaj ce

Nieklasyczna analiza skªadowych gªównych

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia

y i b) metoda różnic skończonych nadal problem nieliniowy 2 go rzędu z warunkiem Dirichleta

Zadania z zyki statystycznej

1 Trochoidalny selektor elektronów

Zagdanienia do egzaminu z Inżynierskich Metod Numerycznych - semestr zimowy 2017/2018

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Makroekonomia Zaawansowana

Stabilno± ukªadów liniowych

Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne

Schematy blokowe ukªadów automatyki

Liczby zespolone Pochodna Caªka nieoznaczona i oznaczona Podstawowe wielko±ci zyczne. Repetytorium z matematyki

Transkrypt:

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdziaª 9 RÓWNANIA ELIPTYCZNE 9.1 Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych cz stkowych 9.1.1 Problemy z warunkami brzegowymi W przestrzeni dwuwymiarowej problemy te opisane s za pomoc równa«eliptycznych równa«o postaci ( ) 2 x + 2 ϕ(x, y) = S(x, y). (9.1) 2 y 2 Przykªadowe zastosowania równania (9.1) to: (i) Równanie Poissona w elektrostatyce: w tym przypadku ϕ jest potencjaªem elektrostatycznym, a S funkcj ¹ródªa, okre±lon przez rozkªad ªadunku S = ϱ/ε 0. (ii) Równanie opisuj ce stacjonarny przepªyw ciepªa: w tym przypadku ϕ = T = temperatura, a S jest szybko±ci ogrzewania lub chªodzenia. Warunki brzegowe dla problemu opisanego równaniem (9.1) zadajemy na brzegach obszaru D okre±lono±ci ϕ(x, y). Mo»na zada dodatkowe warunki brzegowe na dowolnej krzywej C wewn trz obszaru D. Dla wygody dalszych rozwa»a«wybieramy D jako jednostkowy kwadrat na pªaszczy¹nie xy (Rys. 9.1).

2 Rozdziaª 9. Równania eliptyczne \ & 5\V Rys. 9.1. Obszar D i kontur C. [ ' 9.1.2 Problemy wªasne: równanie Schr dingera niezale»ne od czasu Równanie to ma posta ( ) h2 2 2m x + 2 ψ(x, y) + U(x, y)ψ = Eψ(x, y). (9.2) 2 y 2 W tym przypadku warunki brzegowe zadane s w postaci Dirichleta. Równanie (9.2) mo»e by rozwi zywane podobnie do równania (9.1). W zwi zku z tym skoncentrujemy si teraz nad metodami numerycznymi rozwi zania równania (9.1). Nale»y jedynie zauwa»y,»e w równaniu Schr dingera wyst puje dodatkowa niewiadoma: warto± wªasna E, któr znajdujemy np. z warunków brzegowych na funkcj falow. 9.2 Dyskretyzacja równania h. Na pªaszczy¹nie x y wprowadzamy jednorodn sie w zªów o staªej sieci

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 3 \ 1 \ \ L 5\V K [ \ [ L [ [ 1 Rys. 9.2. Sie w zªów w kwadracie jednostkowym na pªaszczy¹nie x y. W zªy sieci (x i, y j ): x i = ih, gdzie i = 0, 1,..., N, y j = jh, gdzie j = 0, 1,..., N. Ponadto deniujemy oraz ϕ ij df = ϕ(xi, y j ) (9.3) S ij df = S(xi, y j ). (9.4) Stosujemy trójpunktowe przybli»enie drugiej pochodnej w ka»dym kierunku i otrzymujemy posta ró»nicow równania (9.1) ( ϕi+1,j 2ϕ ij + ϕ i 1,j h 2 + ϕ ) i,j+1 2ϕ ij + ϕ i,j+1 = S h 2 ij. (9.5) 9.3 Jednowymiarowe równanie Poissona d2 ϕ = S(x). (9.6) dx2

4 Rozdziaª 9. Równania eliptyczne Równanie (9.6) po dyskretyzacji ϕ i 1 2ϕ i + ϕ i+1 = h 2 S i (9.7) stanowi ukªad równa«liniowych na niewiadome ϕ i. 9.4 Metoda macierzowa Zaªó»my,»e zadane warunki brzegowe dla ukªadu równa«(9.7) maj posta ϕ 0 = c 0, ϕ N = c N. (9.8) Wtedy ukªad równa«(9.7) mo»na zapisa w postaci macierzowej AΦ = C, (9.9) gdzie Φ i C s (N + 1)-elementowymi macierzami jednokolumnowymi Φ = ϕ 0 ϕ 1. ϕ N 1 ϕ N c 0 h 2 S 1 C =. h 2 S N 1 c N A jest macierz kwadratow (N + 1) (N + 1) o postaci A = 1 0 0 0 0... 0 0 0 1 2 1 0 0... 0 0 0 0 1 2 1 0... 0 0 0..... 0 0 0 0 0... 1 2 1 0 0 0 0 0... 0 0 1 (9.10) (9.11) (9.12) W ten sposób problem (9.7)zostaª zredukowany do zagadnienia rozwi zywania ukªadu równa«liniowych o ogólnej postaci (9.9). Ukªady takie mo»na rozwi zywa korzystaj c z tego,»e odpowiedne macierze A s rzadkie, tzn. wi kszo± ich elementów jest równa zero. Np. w przypadku jednowymiarowym jest to macierz trójprzek tniowa (9.12), dla której istniej bardzo efektywne metody numeryczne.

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 5 9.5 Metoda relaksacyjna Metoda ta bazuje na iteracyjnej procedurze rozwi zywania problemu brzegowego. Rozwi zujemy równanie (9.7) ze wzgl du na ϕ i i otrzymujemy ϕ i = 1 2 (ϕ i 1 + ϕ i+1 + h 2 S i ) (9.13) Je»eli warto±ci ϕ i 1 oraz ϕ i+1 s znane, to wzór (9.13) mo»na interpretowa jako algorytm poprawiania przybli»e«dla ϕ i bazuj cy na s siednich w zªach sieci. Oznaczamy przez ϕ (s) i warto±ci zmiennej zale»nej w s-tym kroku iteracyjnym. Wtedy ϕ (s+1) i = 1 2 [ϕ(s) i 1 + ϕ (s) i+1 + h 2 S i ] (9.14) Rozwi zanie startowe ϕ (0) i mo»e by wybrane w sposób dowolny. Procedura iteracyjna z u»yciem wzoru (9.14) jest nazywana metod GaussaSeidla. 9.5.1 Przyspieszenie zbie»no±ci iteracji Zmierzanie warto±ci ϕ (s) i otrzymanych w kolejnych krokach iteracji do warto±ci poprawnych mo»e by potraktowane jako pewien zyczny proces relaksacji. Szybko± zbie»no±ci procedury iteracyjnej (szybko± relaksacji) mo»na zmieni wprowadzaj c parametr relaksacji ω. Wtedy w ka»dym kroku iteracji ϕ (s+1) i = (1 ω)ϕ (s) i + ω 2 [ϕ(s) i 1 + ϕ (s) i+1 + h 2 S i ]. (9.15) Warto± parametru relaksacji ω wybieramy metod prób i bª dów tak, aby uzyska najwi ksz szybko± zbie»no±ci procedury iteracyjnej. W przypadku jednowymiarowym mo»na pokaza,»e optymalne warto±ci parametru relaksacji s zawarte w przedziale 0 < ω < 2. (9.16) 9.6 Metoda relaksacyjna dla problemów dwuwymiarowych Dla dwóch zmiennych niezale»nych równanie ró»nicowe ma posta 4ϕ ij ϕ i+1,j ϕ i 1,j ϕ i,j+1 ϕ i,j 1 = h 2 S ij. (9.17)

6 Rozdziaª 9. Równania eliptyczne Rozwi zujemy je ze wzgl du na ϕ ij i otrzymujemy ϕ ij = 1 4 (ϕ i+1,j + ϕ i,j+1 + ϕ i 1,j + ϕ i,j 1 + h 2 S ij ), (9.18) Stosujemy uogólniony schemat iteracyjny (9.15) ϕ (s+1) ij = (1 ω)ϕ (s) ij + ωψ (s) ij, (9.19) gdzie ψ (s) ij = 1 ( (s) ϕ i+1,j + ϕ (s) i 1,j + ϕ (s) i,j+1 + ϕ (s) ) i,j 1 + h 2 S ij (9.20) 4 Rachunki wedªug schematu (9.20) wykonujemy dla ka»dego w zªa sieci na pªaszczy¹nie x y.