Khóa luận: Nghiệm số hệ phương trình nước nông bằng sai phân hữu hạn

Khóa luận về nghiệm số hệ phương trình nước nông đáy phẳng. Nghiên cứu phương pháp sai phân hữu hạn cân bằng, ứng dụng giải toán và phân tích kết quả.

Chuyên ngành

Toán Ứng Dụng

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Khóa luận tốt nghiệp

2022

41
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Mục lục

1. GIỚI THIEU

1. KIẾN THỨC CHUẨN BỊ

1.1. Hệ luật bảo toàn

1.2. Bài toán Cauchy, bài toán Riemann

1.3. Nghiệm cổ điển, nghiệm yếu

1.4. Nghiệm của bài toán Riemann

1.4.1. Sóng sốc

1.4.2. Sóng giãn

1.5. Phương pháp số Lax-Friedrichs

1.5.1. Lược đồ Lax-Friedrichs

1.5.2. Sai số toàn cục và sự hội tụ

2. HỆ PHƯƠNG TRÌNH NƯỚC NÔNG VỚI DAY PHANG

2.1. Xuất xứ

2.2. Hệ phương trình nước nông với đáy phẳng

2.3. Nghiệm của bài toán Riemann cho hệ phương trình nước nông với đáy phẳng

2.3.1. Sóng sốc

2.3.2. Sóng giãn

TÀI LIỆU THAM KHAO

LỜI CẢM ƠN

Tóm tắt

I. Hướng dẫn toàn diện nghiệm số phương trình nước nông

Nghiên cứu nghiệm số hệ phương trình nước nông là một chủ đề trọng tâm trong lĩnh vực Toán ứng dụng và Khoa học máy tính, đặc biệt là trong các khóa luận tốt nghiệp Toán Tin. Hệ phương trình này, bắt nguồn từ các định luật bảo toàn khối lượng và động lượng, mô tả các hiện tượng thủy động lực học phức tạp như dòng chảy sông ngòi, lũ lụt và đặc biệt là mô phỏng sóng thần. Do tính phi tuyến và sự phức tạp của các nghiệm, việc tìm ra lời giải giải tích chính xác cho các bài toán tổng quát là bất khả thi. Chính vì vậy, các phương pháp số đã trở thành công cụ không thể thiếu để tìm nghiệm xấp xỉ. Nội dung này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan, từ cơ sở lý thuyết đến các phương pháp giải quyết và kiểm định thực nghiệm, dựa trên nền tảng của các công trình nghiên cứu khoa học và khóa luận chuyên ngành. Việc nắm vững các kỹ thuật này không chỉ giúp sinh viên hoàn thành tốt nghiên cứu khoa học sinh viên mà còn mở ra nhiều hướng ứng dụng thực tiễn giá trị.

1.1. Cơ sở lý thuyết hệ phương trình nước nông với đáy phẳng

Hệ phương trình nước nông (Shallow Water Equations - SWE) với đáy phẳng là một hệ phương trình vi phân riêng phần hyperbolic. Hệ này bao gồm hai phương trình chính: phương trình bảo toàn khối lượng h_t + (hu)_x = 0 và phương trình bảo toàn động lượng (hu)_t + (hu² + gh²/2)_x = 0. Trong đó, h(x, t) là chiều cao cột nước, u(x, t) là vận tốc dòng chảy, và g là hằng số trọng trường. Hệ này được gọi là hyperbolic ngặt vì ma trận Jacobi của nó luôn có các giá trị riêng thực và phân biệt, cụ thể là λ₁,₂ = u ± √gh. Các giá trị riêng này đại diện cho tốc độ lan truyền của sóng trong môi trường. Việc hiểu rõ cơ sở lý thuyết phương trình nước nông là bước đầu tiên và quan trọng nhất để xây dựng các mô hình số chính xác.

1.2. Ý nghĩa của mô hình hóa toán học trong thủy động lực học

Mô hình hóa toán học cho phép chuyển đổi các hiện tượng vật lý phức tạp của dòng chảy thành một hệ phương trình có thể phân tích và giải quyết. Trong ngành thủy động lực học tính toán (Computational Fluid Dynamics - CFD), hệ phương trình nước nông là một mô hình đơn giản hóa nhưng hiệu quả cho các dòng chảy mà chiều sâu nhỏ hơn đáng kể so với chiều dài sóng. Mô hình này giúp dự đoán các kịch bản như bài toán vỡ đập (dam break) hoặc sự lan truyền của sóng do địa chấn, cung cấp thông tin quan trọng cho việc phòng chống thiên tai và quản lý tài nguyên nước. Đây là một ví dụ điển hình về việc ứng dụng toán học để giải quyết các vấn đề thực tiễn.

II. Thách thức khi giải hệ phương trình nước nông chính xác

Một trong những thách thức lớn nhất khi nghiên cứu nghiệm số hệ phương trình nước nông là sự tồn tại của các nghiệm gián đoạn, hay còn gọi là nghiệm yếu. Khác với các phương trình vi phân thông thường có nghiệm trơn, hệ luật bảo toàn phi tuyến thường phát sinh các gián đoạn như sóng sốc ngay cả khi điều kiện ban đầu hoàn toàn trơn. Theo tài liệu khóa luận của Đặng Thị Thục Quyên, 'tới một lúc nào đó, nghiệm u(x,t) sẽ không còn trơn'. Điều này làm cho các phương pháp giải tích cổ điển không còn áp dụng được và đòi hỏi một cách tiếp cận khác. Bài toán Riemann, với điều kiện ban đầu là một hàm hằng từng khúc, chính là bài toán điển hình để nghiên cứu các cấu trúc nghiệm yếu này. Việc giải quyết thành công bài toán Riemann là chìa khóa để xây dựng các lược đồ số cấp cao và chính xác cho các bài toán tổng quát hơn.

2.1. Tại sao nghiệm giải tích của bài toán Cauchy lại khó tìm

Bài toán Cauchy tổng quát cho hệ luật bảo toàn thường không có nghiệm cổ điển (nghiệm khả vi liên tục) tồn tại với mọi thời gian. Các đặc trưng của hệ hyperbolic có thể giao nhau, dẫn đến sự hình thành các điểm kỳ dị (singularities) trong một thời gian hữu hạn. Tại những điểm này, đạo hàm của nghiệm trở nên vô hạn, và khái niệm nghiệm cổ điển sụp đổ. Do đó, cần phải mở rộng khái niệm nghiệm sang 'nghiệm yếu', là các nghiệm thỏa mãn phương trình dưới dạng tích phân. Tuy nhiên, nghiệm yếu lại không duy nhất, đòi hỏi phải có thêm các điều kiện bổ sung (như điều kiện entropy) để chọn ra nghiệm có ý nghĩa vật lý.

2.2. Sự xuất hiện sóng sốc và sóng giãn trong nghiệm yếu

Nghiệm yếu của bài toán Riemann cho hệ phương trình nước nông thường bao gồm hai loại cấu trúc sóng cơ bản: sóng sốc (shock wave)sóng giãn (rarefaction wave). Sóng sốc là một sự thay đổi đột ngột, gián đoạn của các đại lượng như độ cao và vận tốc, tuân theo điều kiện Rankine-Hugoniot. Ngược lại, sóng giãn là một sự biến đổi trơn, liên tục kết nối hai trạng thái khác nhau. Việc xác định chính xác cấu trúc nghiệm, bao gồm sự kết hợp của các sóng này, là một bài toán phức tạp nhưng cực kỳ quan trọng để kiểm chứng độ chính xác của các phương pháp số.

III. Phương pháp Lax Friedrichs giải hệ phương trình nước nông

Để vượt qua các thách thức về nghiệm giải tích, phương pháp số được áp dụng rộng rãi. Trong số đó, lược đồ Lax-Friedrichs là một phương pháp sai phân hữu hạn nền tảng và dễ cài đặt, thường được chọn làm điểm khởi đầu trong các báo cáo đồ án chuyên ngành về nghiệm số hệ phương trình nước nông. Ý tưởng cốt lõi của phương pháp này là rời rạc hóa miền không gian và thời gian thành một lưới các điểm, sau đó xấp xỉ các đạo hàm bằng công thức sai phân. Điểm đặc biệt của lược đồ Lax-Friedrichs là việc sử dụng giá trị trung bình của các điểm lân cận ((U_{j+1} + U_{j-1})/2) để thay thế cho giá trị tại điểm đang xét, giúp tăng tính ổn định cho thuật toán. Mặc dù chỉ có độ chính xác cấp một, phương pháp này vẫn thể hiện hiệu quả đáng kể trong việc bắt các đặc điểm chính của nghiệm như sóng sốc.

3.1. Rời rạc hóa bằng phương pháp sai phân hữu hạn

Kỹ thuật sai phân hữu hạn (Finite Difference Method) là nền tảng của nhiều lược đồ số. Quá trình này bao gồm việc chia miền tính toán thành các ô lưới với bước không gian Δx và bước thời gian Δt. Các đạo hàm riêng theo thời gian và không gian trong hệ phương trình gốc được thay thế bằng các công thức xấp xỉ sai phân. Ví dụ, đạo hàm theo thời gian u_t có thể được xấp xỉ bằng (U_j^{n+1} - U_j^n) / Δt. Việc lựa chọn công thức sai phân (tiến, lùi, hay trung tâm) ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và tính ổn định của phương pháp. Các phương pháp phức tạp hơn như thể tích hữu hạn hay phần tử hữu hạn cũng dựa trên nguyên tắc rời rạc hóa này.

3.2. Cấu trúc và tính ổn định của lược đồ Lax Friedrichs

Công thức của lược đồ Lax-Friedrichs cho hệ luật bảo toàn u_t + F(u)_x = 0 có dạng: U_j^{n+1} = (U_{j+1}^n + U_{j-1}^n)/2 - (Δt/2Δx) * [F(U_{j+1}^n) - F(U_{j-1}^n)]. Lược đồ này được chứng minh là một lược đồ bảo toàn, một tính chất quan trọng để đảm bảo nghiệm số hội tụ đến đúng nghiệm yếu. Tính ổn định của nó được đảm bảo khi tuân thủ điều kiện ổn định CFL. Mặc dù có nhược điểm là làm 'nhòe' (smear) các gián đoạn mạnh, nó vẫn là một công cụ hiệu quả để kiểm tra và so sánh với các lược đồ bậc cao hơn như lược đồ Roe.

3.3. Tầm quan trọng của điều kiện ổn định CFL

Điều kiện Courant-Friedrichs-Lewy (CFL) là một yêu cầu bắt buộc để đảm bảo sự ổn định của các lược đồ số tường minh khi giải các phương trình hyperbolic. Điều kiện này phát biểu rằng bước thời gian Δt phải đủ nhỏ để miền phụ thuộc số của lược đồ có thể bao trùm miền phụ thuộc vật lý của phương trình. Đối với hệ phương trình nước nông, điều kiện này có dạng max|λ| * (Δt/Δx) ≤ 1, trong đó max|λ| là giá trị riêng lớn nhất. Việc vi phạm điều kiện CFL sẽ khiến nghiệm số phát triển không giới hạn và thuật toán thất bại. Do đó, việc tính toán và tuân thủ điều kiện CFL là tối quan trọng trong mọi chương trình mô phỏng số.

IV. Bí quyết mô phỏng số và kiểm định nghiệm trên MATLAB

Việc hiện thực hóa một lược đồ số từ lý thuyết sang mã nguồn là một bước quan trọng trong mọi khóa luận tốt nghiệp Toán Tin. Lập trình MATLAB là một lựa chọn phổ biến nhờ vào cú pháp rõ ràng, khả năng xử lý ma trận mạnh mẽ và công cụ trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Quá trình mô phỏng số bắt đầu bằng việc thiết lập lưới tính toán, định nghĩa điều kiện ban đầu và điều kiện biên. Sau đó, một vòng lặp thời gian được thực hiện để cập nhật giá trị nghiệm tại mỗi bước, tuân thủ nghiêm ngặt điều kiện ổn định CFL. Giai đoạn quan trọng nhất là kiểm định, tức là so sánh kết quả mô phỏng số với nghiệm giải tích chính xác của bài toán Riemann. Việc phân tích sai số giúp đánh giá độ tin cậy và sự hội tụ của phương pháp, như đã được trình bày chi tiết trong khóa luận của Đặng Thị Thục Quyên.

4.1. Xây dựng thuật toán mô phỏng số bằng MATLAB Python

Để xây dựng thuật toán, cần chia chương trình thành các module chức năng. Module đầu tiên khởi tạo các tham số: miền không gian, số điểm lưới, thời gian mô phỏng, và hằng số CFL. Module thứ hai thiết lập điều kiện ban đầu, ví dụ như hai trạng thái trái và phải trong bài toán Riemann. Vòng lặp chính sẽ tính toán bước thời gian Δt ở mỗi bước lặp để đảm bảo ổn định, sau đó áp dụng công thức của lược đồ Lax-Friedrichs để cập nhật trạng thái mới. Cuối cùng, một module trực quan hóa sẽ vẽ đồ thị so sánh nghiệm số và nghiệm chính xác. Cả mô phỏng bằng Python (với các thư viện NumPy, Matplotlib) và MATLAB đều là những lựa chọn xuất sắc cho công việc này.

4.2. Phân tích sai số toàn cục và sự hội tụ của nghiệm

Để đánh giá một phương pháp số, việc phân tích sai số toàn cục và sự hội tụ là không thể thiếu. Sai số toàn cục là sự chênh lệch giữa nghiệm số và nghiệm chính xác trên toàn miền tính toán. Sự hội tụ có nghĩa là khi bước lưới ΔxΔt tiến về 0, sai số này cũng phải tiến về 0. Trong khóa luận gốc, tác giả đã tiến hành kiểm định bằng cách chạy mô phỏng với số điểm lưới N khác nhau (100, 200, 500, 800). Kết quả nhất quán cho thấy 'khi độ chia N càng tăng, thì sai số càng giảm'. Đây là bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ cho thấy lược đồ Lax-Friedrichs đã hội tụ đến nghiệm yếu chính xác của bài toán.

V. Kết quả nghiệm số phương trình nước nông 5 Test tiêu biểu

Phần kiểm định là trái tim của một khóa luận về nghiệm số hệ phương trình nước nông. Tài liệu tham khảo đã thực hiện 5 bài toán Riemann (Test) tiêu biểu để đánh giá hiệu quả của lược đồ Lax-Friedrichs. Các bài toán này được thiết kế để tạo ra các cấu trúc nghiệm khác nhau, bao gồm sóng sốc đơn, sóng giãn đơn, và sự kết hợp phức tạp của cả hai. Bằng cách so sánh đồ thị nghiệm xấp xỉ từ mô phỏng bằng MATLAB với nghiệm giải tích, khóa luận đã đưa ra những kết luận thuyết phục về khả năng của phương pháp. Kết quả cho thấy lược đồ này, dù đơn giản, vẫn nắm bắt rất tốt vị trí và cường độ của các sóng, đặc biệt khi lưới tính toán đủ mịn. Các sai số tương đối được tính toán cũng xác nhận sự hội tụ của nghiệm khi tăng độ phân giải lưới.

5.1. Kiểm định nghiệm sóng sốc Test 1 và Test 5

Test 1 và Test 5 được thiết kế để nghiệm chính xác là các cấu trúc sóng sốc. Test 1 tạo ra một sóng sốc đơn, trong khi Test 5 tạo ra một cấu trúc phức tạp hơn với hai sóng sốc. Kết quả mô phỏng cho thấy lược đồ Lax-Friedrichs tạo ra một vùng chuyển tiếp thay vì một bước nhảy gián đoạn hoàn toàn, đây là đặc tính 'khuếch tán số' (numerical diffusion) của lược đồ. Tuy nhiên, vị trí của vùng chuyển tiếp này trùng khớp rất tốt với vị trí của sóng sốc trong nghiệm giải tích. Khi số điểm lưới tăng, vùng chuyển tiếp này trở nên hẹp hơn, tiệm cận gần hơn với một gián đoạn thực sự.

5.2. Phân tích kết quả nghiệm sóng giãn Test 2 và Test 3

Test 2 và Test 3 tạo ra các nghiệm dạng sóng giãn. Test 2 là một sóng giãn đơn, còn Test 3 là sự kết hợp của hai sóng giãn liên tiếp. Vì sóng giãn là một nghiệm trơn, lược đồ Lax-Friedrichs tái tạo lại hình dạng của chúng rất tốt. Các đồ thị trong khóa luận cho thấy sự trùng khớp gần như hoàn hảo giữa đường cong nghiệm xấp xỉ và nghiệm chính xác, ngay cả với lưới tính toán tương đối thô. Điều này cho thấy phương pháp này hoạt động hiệu quả đối với các vùng nghiệm biến đổi liên tục.

5.3. Mô phỏng trường hợp phức hợp sốc và giãn Test 4

Test 4 là bài toán kiểm tra khó nhất, khi nghiệm bao gồm một sóng sốc và một sóng giãn tương tác với nhau. Đây là kịch bản tiệm cận gần nhất với các bài toán thực tế. Kết quả mô phỏng một lần nữa khẳng định độ tin cậy của phương pháp. Lược đồ đã nắm bắt chính xác cả hai cấu trúc sóng: một bước nhảy bị làm nhòe tại vị trí sóng sốc và một đường cong trơn tại vị trí sóng giãn. Thành công trong việc mô phỏng trường hợp phức hợp này chứng tỏ lược đồ Lax-Friedrichs là một công cụ nền tảng vững chắc cho việc nghiên cứu nghiệm số hệ phương trình nước nông.

VI. Tương lai nghiên cứu nghiệm số và ứng dụng thực tiễn

Việc hoàn thành một khóa luận về nghiệm số hệ phương trình nước nông không phải là điểm kết thúc, mà là một nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu sâu hơn. Các phương pháp số ngày càng phát triển, với các lược đồ có độ chính xác cao hơn, khả năng xử lý các bài toán phức tạp tốt hơn. Hướng phát triển tự nhiên bao gồm việc mở rộng mô hình sang phương trình nước nông 2D để mô phỏng các hiện tượng trên một bề mặt, hoặc tích hợp các yếu tố phức tạp hơn như địa hình đáy không bằng phẳng, lực ma sát. Những cải tiến này giúp mô hình tiến gần hơn đến thực tế, nâng cao giá trị ứng dụng trong các lĩnh vực như dự báo thời tiết, quản lý tài nguyên nước, và kỹ thuật bờ biển. Sự kết hợp giữa lý thuyết toán học, kỹ năng lập trình và phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục là chìa khóa thành công trong lĩnh vực này.

6.1. Hướng phát triển cho khóa luận tốt nghiệp Toán Tin

Sinh viên có thể phát triển đề tài này theo nhiều hướng. Một hướng là cải tiến lược đồ số, chuyển từ Lax-Friedrichs sang các phương pháp bậc cao hơn như lược đồ Roe hoặc các lược đồ TVD (Total Variation Diminishing) để giảm khuếch tán số và bắt sóng sốc sắc nét hơn. Hướng thứ hai là chuyển sang các phương pháp khác như thể tích hữu hạn hoặc phần tử hữu hạn, vốn có ưu thế hơn trong việc xử lý các lưới không cấu trúc và hình học phức tạp. Một hướng khác là mở rộng mô hình vật lý, ví dụ như thêm các số hạng nguồn (source terms) để mô tả ma sát đáy hoặc mưa, làm cho mô hình trở nên thực tế hơn.

6.2. Ứng dụng mô phỏng sóng thần và bài toán vỡ đập

Ứng dụng thực tiễn là mục tiêu cuối cùng của các mô hình số. Hệ phương trình nước nông 2D là công cụ tiêu chuẩn trong việc mô phỏng sóng thần, giúp dự đoán thời gian sóng đến, độ cao sóng và các khu vực bị ngập lụt. Tương tự, bài toán vỡ đập (dam break) là một ứng dụng quan trọng trong an toàn công trình thủy lợi, giúp đánh giá rủi ro và lên kế hoạch ứng phó. Các mô hình này cũng được sử dụng để phân tích dòng chảy kênh hở, tối ưu hóa thiết kế kênh mương thủy lợi và hệ thống thoát nước đô thị. Việc làm chủ các kỹ thuật mô phỏng này mang lại giá trị to lớn cho xã hội.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 KIÊN THỨC CHUẨN BỊ 1.1 Hệ luật bảo toàn Cho 2 C RP là một tap mở. Giả sử trên © xác đình hàm khả vi liên tục với giá trị véc-tở f:Q—> Re. Dang tổng quát của hệ luật bảo toàn một biến không gian là ut f{w,=0, z€lE,t>0, (11) trong đó ấn hàm uv = u{z,f),2 € #,t > 0 là một ham giá trị véc-tơ từ # x (0,00) vào 9: Wy Q được gọi là tập trang thái và các ham fi fa f=]. fy được gọi là các ham thông lượng.

Ta nói rằng hệ được viết dưới dạng bảo toàn. Dang tổng quát của hệ luật bảo toàn hai biến không gian là u; + ƒ(u), + g(u),=0, (x,y) € R?t>0. Dang tổng quất của hệ luật bảo toàn ba biến không gian là ty + flu), + g(u), +h(u), =0, (z,w,2z) € #°,£ >0. Gọi ma tran Jacobi cha f{u) là : isikSp 5 Người thuc hiện: Đặng Thị Thục Quyên Khóa luân tốt nghiệp Khi đó hệ phương trình bảo toàn {L1} được viết lai là u; + A(uju, = 0.

Hệ {1 được gọi là hyperbolic nếu với mỗi € 2, ma tran Afi) thừa nhân p giá tri riêng Mau) Às(u) SS Apu). Hon nữa, nếu tắt cả các giá trị riêng Ay là phân biệt: À¡(0} < Ag(u) < +++ < Apfel), thì hệ {1} được gọi là hyperbolic ngặt.2 Bài toán Cauchy, bài toán Riemann Bài toán Cauchy déi với hệ {1.1 là bài toán tìm hàm +: R x [Ú, ) > 2 là nghiệm của {1} thỏa mãn diéu kiện dau u(z,() = uạ(+), 2 ER.2) Dac biệt, nếu điền kiện dau có dạng hằng từng khúc up, © <0, uo(z) = u R, x>O0 4 Ũ thì bài toán Cauchy còn được gọi là bài toán Riemann. Phương Đình đối lưu thuyền tính I chiều ư, + (au)„=0, rER t>0, trong đó a là hing số cho trước, « = u(x,t) là ấn hàm can tìm thỏa điều kiện ban đầu (œ,Ú) = uạ(+), zœe€ BE. Theo B] ta có nghiệm của bài toán Cauchy này là ư{z,È) = tạ( — af), z€R £>0.

Với khí lý tướng đẳng entropy, ta có phương trình trang thái Đ=p(U} =KR-U”, w>U l<*+< s Khi đá Uu=|”|. Frø=[ ” ư p Vi du 3. Mô hình nước nông đáu phẳng h, + (ha), = 0, gh? (hu) + | hu? + >i = 0, zclRt>0, trong đó, A(x, t) là chiều cao tính từ đáy đến mặt nước, u{a,t) là van tốc dòng nước, g là hãng số trọng trường. Khi đó h hou Ư = | F(U)= gh? hu hu? + —— 1.3 Nghiệm cổ điển, nghiệm yếu Định nghĩa 1.

Ham vu: Rx (0,00) => 9 được gói là nghiệm cổ điển của bài todn Cauchy (1). {t3 nêu œ là hàm khả vi liên tực va thỏa mãn các phương trình {7.9) tại timg điềm. Xét bài toán Cauchy {L1}, {1.2} và giả sử uọ(z) € //E(/8)”. Giả sử u là nghiệm cổ điển và hàm y € Œ2°(R x Í0,s))".

Ap dụng công thức Green ta được = -[ | (ur + f(u),) dxdt o JR = LỊ (use + f(w)„) dadt + f ns(2)e(z,0)dz » R R Nghĩa là nghiệm cố điển œ thỏa mãn đẳng thức tích phan [ | (uy, + ƒ(u)ø;} dzát + / u(x, 0)¿{z,0]dz+ = 0.3} a JR R Rõ ràng {t3} có nghĩa chi với giả thiết uạ(z) € LER). Cho dit là ug trơn (thuộc lớp C?), thì tới một lúc nào đó, nghiệm u(x,t) sẽ "khong còn tron", ví dụ như phương trình Burgers. Do đó ta cần khái niềm "nghiệm yếu”. Trong khái niệm nghiệm yếu ta chỉ yêu cầu vp, u khả tích địa phương.

7 Người thực hiện: Đặng Thị Thục Quyên Khóa luân tốt nghiệp Định nghĩa 1. Hàm u € LEAR x 0,%])" dược gói là nghiệm tiếu của bài toán Cauchy {.4 Nghiệm của bài toán Riemann 1.41 Sóng sốc Sóng sắc kết nối hai trạng thái bền trái Ứy với trang thái bén phải Up là nghiệm yếu có dang + a. ) Un, 4 <at, U(a,t) = Up, a>et, (1.4) trong đó, vận tốc sốc o của sóng gián đoạn phải thỏa mãn bắt dang thức Lax sốc sau (Uy) > (Ur, Up) > (Un), i= 1,2. (15) Ta gọi là một i— vận tốc Lax sốc nếu vận tốc sốc ø = o{U,, UR) thỏa man bắt dang thức Lax séc.

Diéu kién Rankine-Hugoniot Sóng sắc là một nghiệm yếu của bài toán Cauchy khi va chỉ khi U,, Up, ¢ thỏa diéu kiện Rankine - Hugoniot — ø[U] + [F(U)] = 0, (1.2 Sóng giãn Theo 2}, một sóng giãn kết nối hai trang thai bên trái U’;, với trang thái bên phải Us, là nghiêm yeu có dang Uy, + = if, U{2z,th=< V (7) , &t<a< &t, (1.7) Trong đó, £ = „ và là một hàm trơn với Wf(£¡) = wy, V(£;) = tự. Tuy nhiên không phải với trang thái tùy ý nào của Ứy va Up cũng có nghiệm dang này. Trong trường hợp tổng quát, khi bắt đẫu tại trạng thái bên trái Ủy có za đường cong bao gỗm trạng thái bên phải Up có thể kết nối với Ủy bài một sóng giãn nếu AU. Trong 2} đã chứng minh được rằng, v= 8 Khóa luân tốt nghiệp Người thực hiện: Dang Thị Thục Quyên 1.5 Phương pháp số Lax-Friedrichs 1.1 Lược đồ Lax-Friedrichs Xót bài toán Cauchy (1.

ut flu) =0, z€IE. Ta phan hoạch phẳng x — t bằng cách chia déu thành các mắc lưới có độ rộng là h = Ax và một bước nhảy thời gian là & = At, và ta định nghĩa các điểm lưới phân biết (z;,£„) là #=J7h, 7=. ta cũng đình nghĩa #/+1/2 = ty + >= € + 5) h. h 1 Phương pháp sai phân hữu han sẽ tao ra day xap xi UP € #'" tien đến nghiệm w{z;,f„) tại những điểm lưới phân biệt.

Giá trị của nghiệm đúng được biểu thi bằng uy = u(x; Ea). Nhung khi md rộng các phương pháp cho các luật bảo toàn, người ta thường xem U? như một xắp xi trung bình tích phân của u(2,t,) được định nghĩa bdi 1 T/+L/? uw | {(z, t„)da.9) h #;—l/2 hơn JA một xắp xi giá trị từng điểm uP. Ham ban dau trong phương pháp số ta ding up{x) để định nghĩa 9, giá trị từng điểm U? = x? hoặc } = Tý. Hd sử ta đã có day {UƑ};¿z là xắp xỉ cho nghiêm yếu u(x,t) ở thời điểm t = ¢, tai các điểm nút r = #y.

Dé tìm dãy {U?*”},¿z xấp xỉ cho nghiệm yếu u(z,f£) ở thời điểm £ = fa + Af tại các điểm nút x = x; bằng phương pháp sai phân hữu hạn. ta chỉ cần xấp xi các đạo hàm riêng uy, và f{u), bởi các công thức sai phan thích hợp, chẳng hạn: ụm" _[n uy (rytu) —. U7)— FUG a - Roi rac hệ luật cân bằng w, + f(u), = 0, chẳng han: nh —U" .10) Tuy nhiên, phương pháp này khong chắc h" có hội tụ hay không. Do đó để dam bảo sự hội tu, người ta tiếp tục xắp xi UN Un US x Pas 5 ta thu được lược đồ Lax - Friedrichs yo, + Un, n9 - “9 Ï ) - s2+1) — £(UP.2 Sai số toàn cục và sự hội tu Chúng ta can quan tâm nghiêm số U} gan đúng với nghiêm chính xác như thé nào, khi đó ta có định nghĩa sai số toàn cục là sai phân giữa nghiệm đúng với nghiêm số.

Dé thuận tiên hơn trong việc nghiên cứu, ta thường xét sai số từng điểm như sau i? = U; ¬ uy.12) Ta cũng có ham sai số với [f¿(z,£) là hàm hằng từng khúc với mọi z và ¢ từ những giá trị phân biệt UP Ux(a,t) = UP với (x, t} € (w;_3,a5_1) X [fas Ea): {1.14} Với những định nghĩa này, ta nói một phương pháp là hồi tu theo một chuẩn |Í - || nào dé nếu || Ex(-, £)|| —> 0 khi k — 0.15) với mọi £ > 0 cỗ định, với mọi giá trị ban dAu wp. Trong bài khóa luân này, ta sử dụng chuan-1 với định nghĩa như sau, và kế từ đây về sau, khi nói đến chuẩn nghĩa là chuẩn-1 đã được định nghĩa. Cho một ham ludi phân biệt U" ta dùng chudn-1 được định nghĩa hải (orth =3— UF.16) J Ta cũng có thể hiểu theo ý nghĩa "li = WUC. Dat Hy(U") = ut 1 trong đó, U5! đại điện cho vecto xip xi {U?*'} tại thời điểm t,.

Giá tri UP*? tại những điểm j cu thể phụ thuộc vào mét vài giá trị từ U”, vì vậy ta viết ụm = Hy (U": 7). 10 Khóa luân tốt nghiệp Người thực hiện: Dang Thị Thục Quyên Vi dụ. Hàm Hy trong phương pháp có dang Hu(U"s5) = UP — sạc [KU — AUP]. Tuy nhiên, dé nghiêm số dat được tiệm cận đến nghiệm chính xác dua trên định nghĩa sai số toàn cục 1A một điển không đề, Thay vào đề ta sử dung sai số chặt cụt địa phương và su én định của phương pháp để ước tính sai số toàn cuc từ sai số địa phương.3 Sai số chặt cụt địa phương Sai số chặt cut địa phương L„(z./) là phép do độ tốt của mô hình phương trình sai phân so với phương trình vi phân một cách cuc bộ.

Và sai số chat cụt địa phương được định nghĩa bằng cách thay thế nghiệm xắp xi UP? trong phương trình sai phân bởi nghiệm đúng #(z,,fa). nghiệm đúng của phương trình vi phan riêng chỉ là một nghiệm xắp xi của phương trình sai phan. Nghiêm đúng thỏa mãn phương trình sai phân như thế nào tức là nghiệm chính xác của phương trình sai phan cũng théa man phương trình vi phan. Xét phương pháp Lax-Friedrichs che hệ phương trình tuyển tính w+ Au, = 0, vdi A là ma trận hãng.

Phương pháp này gần giếng với phương pháp khong ốn định nhưng chỉ thay thế U? bởi 1 — At .) và on định với —— đủ nhỏ. Ta viết lại phương pháp này dưới dang bảo toàn 3 irl Stsau: Ar =Ai. Nếu bay giờ ta " L7 bởi nghiêm chính xác tại những điểm tương ứng, về trái sẽ không đạt được bằng 0 một cách chính xác, mà thay vào đó ta được sai số chat cut địa phương là L,{2,t) = -7 [ute t+k}— (ul — Ù,!) + u(œ + h,ay] ++5Aljee(a +h, t)—ufla—h,t)).17) 2 ta có Theo |Ð || Laf-,£}||< Crk với mọi k < kp, (1.18) với hing số Cy phụ thuộc vào điều kiện đầu ug. Khi đó, phương pháp Lax-Friedrichs được gọi là chính xác cấp 1 vì sai số cục bộ phụ thuộc tuyến tính vào È.

Phương pháp là tương thích néu |E„(-.3 (On định), Phương pháp gói là ổn định nếu với mỗi thời gian T cá một hang số C, vit một giá trị ky > 0 sao cho HEI] < Cy vei mọi nk < T, k < ko.20) trong đó, chỉ số trên của Hy chi lũy thừa của nó và Fer] = mp HEU") |].21) Jom | ad II Người thực hiện: Đặng Thị Thục Quyên Khóa luân tốt nghiệp 1.4 “The Lax Equivalence Theorem Day là một. định lý cơ bản vẻ sự hội tu cho phương pháp sai phan tuyến tinh.

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