Giải Phương Trình Vi Phân Bằng Tính Toán Sử Dụng MATLAB

Khám phá phương pháp giải phương trình vi phân riêng phần bằng MATLAB trong bài viết này, cung cấp kiến thức và kỹ thuật hữu ích cho nghiên cứu.

Trường đại học

University of Nevada Las Vegas

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

sách

2008

376
3
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

Preface

Acknowledgments

1. Brief Overview of Partial Differential Equations

1.1. The parabolic equations

1.2. The wave equations

1.3. The elliptic equations

1.4. Differential equations in broader areas

1.4.1. Electromagnetics

1.4.2. Ground water contamination

1.4.3. Petroleum reservoir simulation

1.5. A quick review of numerical methods for PDEs

1.6. References

2. Finite Difference Methods for Parabolic Equations

2.1. Theoretical issues: stability, consistence, and convergence

2.2. 2-D and 3-D parabolic equations

2.2.1. Standard explicit and implicit methods

2.2.2. The ADI methods for 2-D problems

2.2.3. The ADI methods for 3-D problems

2.3. Numerical examples with MATLAB codes

2.4. References

3. Finite Difference Methods for Hyperbolic Equations

3.1. Some basic difference schemes

3.2. Dissipation and dispersion errors

3.3. Extensions to conservation laws

3.4. The second-order hyperbolic PDEs

3.5. Numerical examples with MATLAB codes

3.6. References

4. Finite Difference Methods for Elliptic Equations

4.1. Numerical solution of linear systems

4.1.1. Simple iterative methods

4.1.2. Modern iterative methods

4.2. Error analysis with a maximum principle

4.2.1. Mixed boundary conditions

4.2.2. Self-adjoint problems

4.2.3. A fourth-order scheme

4.3. Numerical examples with MATLAB codes

4.4. References

5. High-Order Compact Difference Methods

5.1. One-dimensional problems

5.2. Approximations of high-order derivatives

5.3. Low-pass spatial filter

5.4. Numerical examples with MATLAB codes

5.5. High-dimensional problems

5.5.1. Temporal discretization for 2-D problems

5.5.2. Extensions to 3-D compact ADI schemes

5.5.3. Numerical examples with MATLAB codes

5.6. Other high-order compact schemes

5.6.1. One-dimensional problems

5.6.2. Two-dimensional problems

5.7. References

6. Finite Element Methods: Basic Theory

6.1. Introduction to one-dimensional problems

6.1.1. The second-order equation

6.1.2. The fourth-order equation

6.2. Introduction to two-dimensional problems

6.2.1. The Poisson’s equation

6.2.2. The biharmonic problem

6.3. Abstract finite element theory

6.3.1. Existence and uniqueness

6.3.2. Stability and convergence

6.4. Examples of conforming finite element spaces

6.4.1. Triangular finite elements

6.4.2. Rectangular finite elements

6.5. Examples of nonconforming finite elements

6.5.1. Nonconforming triangular elements

6.5.2. Nonconforming rectangular elements

6.6. Finite element interpolation theory

6.7. Finite element analysis of elliptic problems

6.7.1. Analysis of conforming finite elements

6.7.2. Analysis of nonconforming finite elements

6.8. Finite element analysis of time-dependent problems

6.8.1. FEM for parabolic equations

6.9. References

7. Finite Element Methods: Programming

7.1. FEM mesh generation

7.2. Forming FEM equations

7.3. Calculation of element matrices

7.4. Assembly and implementation of boundary conditions

7.5. The MATLAB code for P1 element

7.6. The MATLAB code for the Q1 element

7.7. References

8. Mixed Finite Element Methods

8.1. An abstract formulation

8.2. Mixed methods for elliptic problems

8.2.1. The mixed variational formulation

8.2.2. The mixed finite element spaces

8.2.3. The error estimates

8.3. Mixed methods for the Stokes problem

8.3.1. The mixed variational formulation

8.3.2. Mixed finite element spaces

8.4. An example MATLAB code for the Stokes problem

8.5. Mixed methods for viscous incompressible flows

8.5.1. The steady Navier-Stokes problem

8.5.2. The unsteady Navier-Stokes problem

8.6. References

9. Finite Element Methods for Electromagnetics

9.1. Introduction to Maxwell’s equations

9.2. The time-domain finite element method

9.2.1. The mixed method

9.2.2. The standard Galerkin method

9.2.3. The discontinuous Galerkin method

9.3. The frequency-domain finite element method

9.3.1. The standard Galerkin method

9.3.2. The discontinuous Galerkin method

9.3.3. The mixed DG method

9.4. The Maxwell’s equations in dispersive media

9.4.1. Isotropic cold plasma

9.4.2. Double-negative metamaterials

9.5. References

10. Meshless Methods with Radial Basis Functions

10.1. The radial basis functions

10.2. The MFS-DRM

10.2.1. The fundamental solution of PDEs

10.2.2. The MFS for Laplace’s equation

10.2.3. The MFS-DRM for elliptic equations

10.3. Computing particular solutions using RBFs

10.4. The RBF-MFS

10.5. The MFS-DRM for the parabolic equations

10.5.1. Kansa’s method for elliptic problems

10.5.2. Kansa’s method for parabolic equations

10.5.3. The Hermite-Birkhoff collocation method

10.6. Numerical examples with MATLAB codes

10.7. Coupling RBF meshless methods with DDM

10.7.1. Non-overlapping DDM

10.7.2. One numerical example

10.8. References

11. Other Meshless Methods

11.1. Construction of meshless shape functions

11.1.1. The smooth particle hydrodynamics method

11.1.2. The moving least-square approximation

11.1.3. The partition of unity method

11.2. The element-free Galerkin method

11.3. The meshless local Petrov-Galerkin method

11.4. References

Appendix A Answers to Selected Problems

Index

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Giải Phương Trình Vi Phân Bằng Tính Toán Bằng MATLAB

Giải phương trình vi phân là một lĩnh vực quan trọng trong toán học ứng dụng. Việc sử dụng MATLAB để giải quyết các phương trình này mang lại nhiều lợi ích. MATLAB cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho việc mô phỏng và tính toán, giúp người dùng dễ dàng thực hiện các phép toán phức tạp. Bài viết này sẽ khám phá các phương pháp và ứng dụng của MATLAB trong việc giải phương trình vi phân.

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Phương Trình Vi Phân

Phương trình vi phân là các phương trình chứa các đạo hàm của một hàm chưa biết. Chúng được sử dụng để mô tả nhiều hiện tượng vật lý và kỹ thuật. Việc hiểu rõ về các loại phương trình vi phân là rất cần thiết để áp dụng các phương pháp giải quyết hiệu quả.

1.2. Tại Sao Nên Sử Dụng MATLAB

MATLAB là một công cụ mạnh mẽ cho việc giải quyết các bài toán vi phân. Nó cung cấp các hàm và thư viện sẵn có giúp người dùng dễ dàng thực hiện các phép toán phức tạp mà không cần phải viết mã từ đầu.

II. Thách Thức Trong Giải Phương Trình Vi Phân Bằng Tính Toán

Giải phương trình vi phân không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Có nhiều thách thức mà người nghiên cứu phải đối mặt, bao gồm tính ổn định, độ chính xác và khả năng hội tụ của các phương pháp giải. Những vấn đề này có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng của bài toán.

2.1. Vấn Đề Tính Ổn Định

Tính ổn định là một yếu tố quan trọng trong việc giải phương trình vi phân. Nếu phương pháp không ổn định, kết quả có thể bị sai lệch nghiêm trọng. Cần phải lựa chọn phương pháp phù hợp để đảm bảo tính ổn định.

2.2. Độ Chính Xác Của Phương Pháp

Độ chính xác của phương pháp giải cũng rất quan trọng. Các phương pháp khác nhau có thể cho ra các kết quả khác nhau. Việc phân tích độ chính xác giúp người dùng lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho bài toán của mình.

III. Phương Pháp Giải Phương Trình Vi Phân Bằng MATLAB

Có nhiều phương pháp khác nhau để giải phương trình vi phân bằng MATLAB. Các phương pháp này bao gồm phương pháp Euler, phương pháp Runge-Kutta và phương pháp phần tử hữu hạn. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

3.1. Phương Pháp Euler

Phương pháp Euler là một trong những phương pháp đơn giản nhất để giải phương trình vi phân. Nó sử dụng các giá trị tại thời điểm trước đó để tính toán giá trị tiếp theo. Mặc dù đơn giản, phương pháp này có thể không chính xác cho các bài toán phức tạp.

3.2. Phương Pháp Runge Kutta

Phương pháp Runge-Kutta là một phương pháp phổ biến hơn, cung cấp độ chính xác cao hơn so với phương pháp Euler. Nó sử dụng nhiều bước trung gian để tính toán giá trị tiếp theo, giúp cải thiện độ chính xác của kết quả.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của MATLAB Trong Giải Phương Trình Vi Phân

MATLAB được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kỹ thuật, vật lý và tài chính. Việc áp dụng MATLAB trong giải phương trình vi phân giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.

4.1. Ứng Dụng Trong Kỹ Thuật

Trong kỹ thuật, MATLAB được sử dụng để mô phỏng các hệ thống động lực học. Việc giải các phương trình vi phân giúp kỹ sư dự đoán hành vi của hệ thống dưới các điều kiện khác nhau.

4.2. Ứng Dụng Trong Vật Lý

Trong vật lý, MATLAB giúp giải quyết các bài toán liên quan đến cơ học, nhiệt động lực học và điện từ. Các phương trình vi phân mô tả các hiện tượng này có thể được giải quyết hiệu quả bằng MATLAB.

V. Kết Luận Về Giải Phương Trình Vi Phân Bằng Tính Toán Bằng MATLAB

Giải phương trình vi phân bằng MATLAB là một lĩnh vực quan trọng và có nhiều ứng dụng thực tiễn. Việc hiểu rõ các phương pháp và thách thức trong quá trình giải quyết sẽ giúp nâng cao hiệu quả công việc. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ với sự phát triển của công nghệ.

5.1. Tương Lai Của Giải Phương Trình Vi Phân

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các phương pháp giải phương trình vi phân sẽ ngày càng trở nên hiệu quả hơn. MATLAB sẽ tiếp tục là một công cụ quan trọng trong nghiên cứu và ứng dụng.

5.2. Khuyến Khích Nghiên Cứu Thêm

Cần khuyến khích nghiên cứu thêm về các phương pháp mới và cải tiến trong việc giải phương trình vi phân. Điều này sẽ giúp mở rộng khả năng ứng dụng của MATLAB trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

27/07/2025
Computational partial differential equations using matlab 1

Trích đoạn nội dung tài liệu

Computational Partial Differential Equations Using MATLAB® CHAPMAN & HALL/CRC APPLIED MATHEMATICS AND NONLINEAR SCIENCE SERIES Series Editors Goong Chen and Thomas J. Bridges Published Titles Computing with hp-ADAPTIVE FINITE ELEMENTS, Volume 1, One and Two Dimensional Elliptic and Maxwell Problems, Leszek Demkowicz Computing with hp-ADAPTIVE FINITE ELEMENTS, Volume 2, Frontiers: Three Dimensional Elliptic and Maxwell Problems with Applications, Leszek Demkowicz, Jason Kurtz, David Pardo, Maciej Paszyński, Waldemar Rachowicz, and Adam Zdunek CRC Standard Curves and Surfaces with Mathematica®: Second Edition, David H. von Seggern Exact Solutions and Invariant Subspaces of Nonlinear Partial Differential Equations in Mechanics and Physics, Victor A. Galaktionov and Sergey R.

Svirshchevskii Geometric Sturmian Theory of Nonlinear Parabolic Equations and Applications, Victor A. Galaktionov Introduction to Fuzzy Systems, Guanrong Chen and Trung Tat Pham Introduction to non-Kerr Law Optical Solitons, Anjan Biswas and Swapan Konar Introduction to Partial Differential Equations with MATLAB®, Matthew P. Coleman Introduction to Quantum Control and Dynamics, Domenico D’Alessandro Mathematical Methods in Physics and Engineering with Mathematica, Ferdinand F. Cap Mathematical Theory of Quantum Computation, Goong Chen and Zijian Diao Mathematics of Quantum Computation and Quantum Technology, Goong Chen, Louis Kauffman, and Samuel J.

Lomonaco Mixed Boundary Value Problems, Dean G. Duffy Multi-Resolution Methods for Modeling and Control of Dynamical Systems, Puneet Singla and John L. Junkins Optimal Estimation of Dynamic Systems, John L. Crassidis and John L.

Junkins Quantum Computing Devices: Principles, Designs, and Analysis, Goong Chen, David A. Church, Berthold-Georg Englert, Carsten Henkel, Bernd Rohwedder, Marlan O. Suhail Zubairy Stochastic Partial Differential Equations, Pao-Liu Chow CHAPMAN & HALL/CRC APPLIED MATHEMATICS AND NONLINEAR SCIENCE SERIES Computational Partial Differential Equations Using MATLAB® Jichun Li University of Nevada Las Vegas, NV, U. Yi-Tung Chen University of Nevada Las Vegas, NV, U.

MATLAB® and Simulink® are trademarks of the Math Works, Inc. and are used with permission. The Math- works does not warrant the accuracy of the text or exercises in this book. This book’s use or discussion of MATLAB® and Simulink® software or related products does not constitute endorsement or sponsorship by the Math Works of a particular pedagogical approach or particular use of the MATLAB® and Simulink® software.

CRC Press Taylor & Francis Group 6000 Broken Sound Parkway NW, Suite 300 Boca Raton, FL 33487-2742 © 2008 by Taylor & Francis Group, LLC CRC Press is an imprint of Taylor & Francis Group, an Informa business No claim to original U. Government works Version Date: 20131121 International Standard Book Number-13: 978-1-4200-8905-9 (eBook - PDF) This book contains information obtained from authentic and highly regarded sources. Reasonable efforts have been made to publish reliable data and information, but the author and publisher cannot assume responsibility for the validity of all materials or the consequences of their use. The authors and publishers have attempted to trace the copyright holders of all material reproduced in this publication and apologize to copyright holders if permission to publish in this form has not been obtained.

If any copyright material has not been acknowledged please write and let us know so we may rectify in any future reprint. Except as permitted under U. Copyright Law, no part of this book may be reprinted, reproduced, transmit- ted, or utilized in any form by any electronic, mechanical, or other means, now known or hereafter invented, including photocopying, microfilming, and recording, or in any information storage or retrieval system, without written permission from the publishers. For permission to photocopy or use material electronically from this work, please access www.

com (http://www.com/) or contact the Copyright Clearance Center, Inc. (CCC), 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, 978-750-8400. CCC is a not-for-profit organization that provides licenses and registration for a variety of users. For organizations that have been granted a photocopy license by the CCC, a separate system of payment has been arranged.

Trademark Notice: Product or corporate names may be trademarks or registered trademarks, and are used only for identification and explanation without intent to infringe. Visit the Taylor & Francis Web site at http://www.com and the CRC Press Web site at http://www.com Contents Preface xi Acknowledgments xiii 1 Brief Overview of Partial Differential Equations 1 1.1 The parabolic equations .2 The wave equations .3 The elliptic equations .4 Differential equations in broader areas .3 Ground water contamination .4 Petroleum reservoir simulation .5 A quick review of numerical methods for PDEs. 8 References 10 2 Finite Difference Methods for Parabolic Equations 13 2.2 Theoretical issues: stability, consistence, and convergence .4 2-D and 3-D parabolic equations .1 Standard explicit and implicit methods .2 The ADI methods for 2-D problems .3 The ADI methods for 3-D problems .5 Numerical examples with MATLAB codes. 33 References 36 v vi Computational Partial Differential Equations Using MATLAB 3 Finite Difference Methods for Hyperbolic Equations 39 3.2 Some basic difference schemes .3 Dissipation and dispersion errors .4 Extensions to conservation laws .5 The second-order hyperbolic PDEs .6 Numerical examples with MATLAB codes.

52 References 54 4 Finite Difference Methods for Elliptic Equations 57 4.2 Numerical solution of linear systems .2 Simple iterative methods .3 Modern iterative methods .3 Error analysis with a maximum principle .1 Mixed boundary conditions .2 Self-adjoint problems .3 A fourth-order scheme .5 Numerical examples with MATLAB codes. 76 References 78 5 High-Order Compact Difference Methods 79 5.1 One-dimensional problems .2 Approximations of high-order derivatives .4 Low-pass spatial filter .5 Numerical examples with MATLAB codes .2 High-dimensional problems .1 Temporal discretization for 2-D problems .3 Extensions to 3-D compact ADI schemes .4 Numerical examples with MATLAB codes .3 Other high-order compact schemes .1 One-dimensional problems .2 Two-dimensional problems. 127 Table of Contents vii 5. 127 References 130 6 Finite Element Methods: Basic Theory 133 6.1 Introduction to one-dimensional problems .1 The second-order equation .2 The fourth-order equation .2 Introduction to two-dimensional problems .1 The Poisson’s equation .2 The biharmonic problem .3 Abstract finite element theory .1 Existence and uniqueness .2 Stability and convergence .4 Examples of conforming finite element spaces .1 Triangular finite elements .2 Rectangular finite elements .5 Examples of nonconforming finite elements .1 Nonconforming triangular elements .2 Nonconforming rectangular elements .6 Finite element interpolation theory .7 Finite element analysis of elliptic problems .1 Analysis of conforming finite elements .2 Analysis of nonconforming finite elements .8 Finite element analysis of time-dependent problems .2 FEM for parabolic equations.

167 References 169 7 Finite Element Methods: Programming 173 7.1 FEM mesh generation .2 Forming FEM equations .3 Calculation of element matrices .4 Assembly and implementation of boundary conditions .5 The MATLAB code for P1 element .6 The MATLAB code for the Q1 element. 194 References 197 viii Computational Partial Differential Equations Using MATLAB 8 Mixed Finite Element Methods 199 8.1 An abstract formulation .2 Mixed methods for elliptic problems .1 The mixed variational formulation .2 The mixed finite element spaces .3 The error estimates .3 Mixed methods for the Stokes problem .1 The mixed variational formulation .2 Mixed finite element spaces .4 An example MATLAB code for the Stokes problem .5 Mixed methods for viscous incompressible flows .1 The steady Navier-Stokes problem .2 The unsteady Navier-Stokes problem. 235 References 237 9 Finite Element Methods for Electromagnetics 241 9.1 Introduction to Maxwell’s equations .2 The time-domain finite element method .1 The mixed method .2 The standard Galerkin method .3 The discontinuous Galerkin method .3 The frequency-domain finite element method .1 The standard Galerkin method .2 The discontinuous Galerkin method .3 The mixed DG method .4 The Maxwell’s equations in dispersive media .1 Isotropic cold plasma .4 Double-negative metamaterials. 281 References 283 10 Meshless Methods with Radial Basis Functions 287 10.2 The radial basis functions .3 The MFS-DRM .1 The fundamental solution of PDEs .2 The MFS for Laplace’s equation .3 The MFS-DRM for elliptic equations.

297 Table of Contents ix 10.4 Computing particular solutions using RBFs .5 The RBF-MFS .6 The MFS-DRM for the parabolic equations .1 Kansa’s method for elliptic problems .2 Kansa’s method for parabolic equations .3 The Hermite-Birkhoff collocation method .5 Numerical examples with MATLAB codes .6 Coupling RBF meshless methods with DDM .2 Non-overlapping DDM .3 One numerical example. 328 References 329 11 Other Meshless Methods 335 11.1 Construction of meshless shape functions .1 The smooth particle hydrodynamics method .2 The moving least-square approximation .3 The partition of unity method .2 The element-free Galerkin method .3 The meshless local Petrov-Galerkin method. 345 References 346 Appendix A Answers to Selected Problems 349 Index 361 Preface The purpose of this book is to provide a quick but solid introduction to advanced numerical methods for solving various partial differential equations (PDEs) in sciences and engineering. The numerical methods covered in this book include not only the classic finite difference and finite element meth- ods, but also some recently developed meshless methods, high-order compact difference methods, and finite element methods for Maxwell’s equations in complex media.

This book is based on the material that we have taught in our numerical analysis courses MAT 665/666 and MAT 765/766 at the University of Nevada Las Vegas since 2003. The emphasis of the text is on both mathematical theory and practical implementation of the numerical methods. We have tried to keep the mathematics accessible for a broad audience while still presenting the results as rigorously as possible. This book covers three types of numerical methods for PDEs: the finite difference method, the finite element method, and the meshless method.

In Chapter 1, we provide a brief overview of some interesting PDEs coming from different areas and a short review of numerical methods for PDEs. Then we introduce the finite difference methods for solving parabolic, hyperbolic, and elliptic equations in Chapters 2, 3, and 4, respectively. Chapter 5 presents the high-order compact difference method, which is quite popular for solving time-dependent wave propagation problems. Chapters 6 through 9 cover the finite element method.

In Chapter 6, fundamental finite element theory is introduced, while in Chapter 7, basic finite element programming techniques are presented. Then in Chapter 8, we extend the discussion to the mixed finite element method. Here both theoretical analysis and programming implemen- tation are introduced. In Chapter 9, we focus on some special finite element methods for solving Maxwell’s equations, where some newly developed algo- rithms and Maxwell’s equations in dispersive media are presented.

Chapter 10 is devoted to the radial basis function meshless methods developed in recent years. Some Galerkin-type meshless methods are introduced in Chapter 11. The book is intended to be an advanced textbook on numerical methods applied to diverse PDEs such as elliptic, parabolic, and hyperbolic equations. Each chapter includes about 10 exercises for readers to practice and enhance their understanding of the materials.

This book supplies many MATLAB R source codes, which hopefully will help readers better understand the pre- sented numerical methods. We want to emphasize that our goal is to provide readers with simple and clear implementations instead of sophisticated usages xi of MATLAB functions. The skilled reader should be able to easily modify or improve the codes to solve similar problems of his/her interest. This book can be used for a two-semester graduate course that provides an introduction to numerical methods for partial differential equations.

The first semester can cover the elementary chapters such as Chapters 1 through 5. This part can also be used at the undergraduate level as a one-semester introductory course on numerical methods or scientific computing. The rest of the chapters are more advanced and can be used for the second semester or a stand-alone advanced numerical analysis course. For product information, please contact: The MathWorks, Inc.

3 Apple Hill Drive Natick, MA 01760-2098 USA Tel: 508-647-7000 Fax: 508-647-7001 Email: info@mathworks.com Web: www.com Acknowledgments First, we would like to thank Professor Goong Chen for his kind support to accept our book into this book series. We also want to thank Shashi Kumar, Karen Simon, and Bob Stern for their always kind help during the production process. Then we have to thank the many students who suffered from our inaccurate and incomplete lecture notes.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ