Алгоритм явной конечно разностной схемы. Разностные схемы

Сетка и шаблон. Для большинства разностных схем узлы сетки лежат на пересечении некоторых прямых линий (в многомерных задачах – гиперплоскостей), проведенных либо в естественной системе координат, либо в специально подобранной по форме области G .

Если одна из переменных имеет физический смысл времени t , то сетку обычно строят так, чтобы среди ее линий (или гиперплоскостей) были линии t = t m . Совокупность узлов сетки, лежащих на такой линии или гиперплоскости, называют слоем.

На каждом слое выделяют направления, вдоль которых меняется только одна пространственная координата. Например, для переменных x , y , t есть направления x (t = const , y = const ) и направление y (t = const , х = const ).

Составляя разностные схемы (26.2) и (26.4), мы использовали во всех внутренних узлах области однотипную разностную аппроксимацию производных. Иными словами, при написании каждого разностного уравнения около некоторого узла сетки бралось одно и то же количество узлов, образующее строго определенную конфигурацию, которую мы назвали шаблоном данной разностной схемы (см. рис. 26.2).

Определение. Узлы, в которых разностная схема записана на шаблоне, называются регулярными, а остальные – нерегулярными.

Нерегулярными являются обычно граничные узлы, а иногда также лежащие вблизи границы узлы (такие, что взятый около этого узла шаблон выходит за границу области).

Составление разностной схемы начинается с выбора шаблона. Шаблон не всегда определяет разностную схему однозначно, но существенно влияет на ее свойства; например, далее мы увидим, что на шаблоне рис. 26.2b нельзя составить хорошей разностной схемы для задачи теплопроводности (26.1). Для каждого типа уравнений и краевых задач требуется свой шаблон.

Явные и неявные разностные схемы

Обсудим вопрос о фактическом вычислении разностного решения. Большая часть физических проблем приводит к уравнениям, содержащим время в качестве одной из переменных. Для таких уравнений ставится обычно смешанная краевая задача, типичным случаем которой является задача теплопроводности (26.1).

К подобным задачам применяют послойный алгоритм вычислений. Рассмотрим его на примере схем (26.2) и (26.4).

В схеме (26.4) на исходном слоеm = 0 решение известно в силу начального условия. Положим m = 0 в уравнениях (26.4). Тогда при каждом значении индекса n уравнение содержит одно неизвестное ; отсюда можно определитьпри
Значенияиопределяются по краевым условиям (26.3). Таким образом, значения на первом слое вычислены. По ним аналогичным образом вычисляется решение на втором слое и т.д.

Схема (26.4) в каждом уравнении содержит только одно значение функции на следующем слое; это значение нетрудно явно выразить через известные значения функции на исходном слое, поэтому такие схемы называются явными.

Схема (26.2) содержит в каждом уравнении несколько неизвестных значений функции на новом слое; подобные схемы называются неявными. Для фактического вычисления решения перепишем схему (26.2) с учетом краевого условия (26.3) в следующей форме

(26.5)

На каждом слое схема (26.5) представляет собой систему линейных уравнений для определения величин
; правые части этих уравнений известны, поскольку содержат значения решения с предыдущего слоя. Матрица линейной системы трехдиагональная, и решение можно вычислить алгебраической прогонкой.

Рассмотренный сейчас алгоритм достаточно типичен. Он используется во многих неявных разностных схемах для одномерных и многомерных задач. Дальше мы будем вместо индекса m часто применять сокращенные обозначения

В этих обозначениях явная и неявная разностные схемы принимают соответственно следующий вид

Невязка. Рассмотрим операторное дифференциальное уравнение общего вида (не обязательно линейное)

Au = f , или Au – f = 0.

Заменяя оператор А разностным оператором A h , правую часть f – некоторой сеточной функцией , а точное решениеu – разностным решением y , запишем разностную схему

или
. (26.6)

Если подставить точное решение u в соотношение (26.6), то решение, вообще говоря, не будет удовлетворять этому соотношению
. Величину

называют невязкой.

Невязку обычно оценивают при помощи разложения в ряд Тейлора. Например, найдем невязку явной разностной схемы (26.4) для уравнения теплопроводности (26.1а). Запишем это уравнение в каноническом виде

Поскольку в данном случае
то

Разложим решение по формуле Тейлора около узла (x n , t m ), предполагая существование непрерывных четвертых производных по х и вторых по t

(26.7)

где

Подставляя эти разложения в выражение невязки и пренебрегая, в силу непрерывности производных, отличием величин
от (x n , t m ) найдем

(26.8)

Таким образом, невязка (26.8) стремится к нулю при
и
Близость разностной схемы к исходной задаче определяется по величине невязки. Если невязка стремится к нулю приh и стремящихся к нулю, то говорят что такая разностная схема аппроксимирует дифференциальную задачу. Аппроксимация имеетр -й порядок, если
.

Выражение (26.8) дает невязку только в регулярных узлах сетки. Сравнивая (26.3) и (26.1б), легко найдем невязку в нерегулярных узлах

Замечание 1. Решение задачи теплопроводности с постоянным коэффициентом (26.1) в области непрерывно дифференцируемо бесконечное число раз. Однако учет пятых и более производных в разложении в ряд Тейлора (26.7) прибавит к невязке (26.8) только члены более высокого порядка малости поиh , т.е. по существу, не изменит вида невязки.

Замечание 2. Пусть по каким-либо причинам решение исходной задачи дифференцируемо небольшое число раз; например, в задачах с переменным коэффициентом теплопроводности, гладким, но не имеющим второй производной, решение имеет лишь третьи непрерывные производные. Тогда в разложении в ряд Тейлора (26.7) последними будут члены
не точно компенсирующие друг друга. Это приведет к появлению в невязке (26.8) члена типа
т.е. невязка будет иметь меньший порядок малости, чем для четырежды непрерывно дифференцируемых решений.

Замечание 3. Преобразовав выражение невязки с учетом того, что входящая в него функция u (x ,t ) есть точное решение исходного уравнения и для нее выполняются соотношения

Подставляя это выражение в (26.8), получим

Если выбрать шаги по пространству и времени так, чтобы
то главный член невязки обратится в нуль и останутся только члены более высокого порядка малости поиh (которые мы опускали). Этим приемом пользуются при построении разностных схем повышенной точности.

Используя шаблон для каждого внутреннего узла области решения апроксимируется уравнение теплопроводности

Отсюда найдем:

Используя начальные и граничные условия, находят значения сеточной функции во всех узлах на нулевом временном уровне.

Затем с помощью соотношений

находятся значения этих функций во всех внутренних узлах на первом временном уровне, после чего находим значение на граничных узлах

В результате мы находим значение функций во всех узлах на первом временном уровне. После этого с помощью этих соотношений находим все остальные значения и т.д.

В рассматриваемой разностной схеме значения искомой функции на следующем временном уровне находится непосредственно, явно с помощью формулы

Поэтому рассматриваемая разностная схема, использующая этот шаблон, называется явной разностной схемой . Точность её имеет порядок .

Данная разностная схема проста в использовании, однако она обладает существенным недостатком. Оказывается, что явная разностная схема обладает устойчивым решением только в том случае, если выполняется условие :

Явная разностная схема является условно устойчивой . Если условие не выполняется, то небольшие погрешности вычислений, например, связанные с округлением данных компьютера приводит к резкому изменению решения. Решение становится неприемлемым для использования. Это условие накладывает весьма жесткие ограничения на шаг по времени, что может оказаться неприемлемым из-за значительного увеличения времени счета решения этой задачи.

Рассмотрим разностную схему, использующую другой шаблон

Метод 36

Неявная разностная схема для уравнения теплопроводности.

Подставим в уравнение теплопроводности:

Это соотношение записывается для каждого внутреннего узла на временном уровне и дополняется двумя соотношениями, определяющими значения в граничных узлах. В результате получается система уравнений для определения неизвестных значений функции на временном уровне.

Схема решения задачи следующая:

С помощью начальных и граничных условий находится значение функции на нулевом временном уровне. Затем с помощью этих соотношений и граничных условий строится система линейных алгебраических уравнений для нахождения значения функции на первом временном уровне, после чего опять с помощью этих соотношений строится система, и находятся значения на втором временном уровне и т.д.

Отличие от явной схемы - значения на очередном временном уровне вычисляются не непосредственно с помощью готовой формулы, а находится путем решения системы уравнений, т.е. значения неизвестных находятся неявно путем решения СЛАУ. Поэтому разностная схема называется неявной. В отличие от явной неявная является абсолютно устойчивой.

Тема №9

Задачи оптимизации.

Эти задачи являются одними из важнейших задач прикладной математики. Под оптимизацией понимают выбор наилучшего варианта из всех возможных решений данной задачи. Для этого необходимо сформулировать решаемую задачу как математическую, придав количественный смысл понятиям лучше или хуже. Обычно в процессе решения необходимо найти оптимизируемые значения параметров. Эти параметры называют проектными. А число проектных параметров определяет размерность задачи.

Количественная оценка решения производится с помощью некоторой функции зависящей от проектных параметров. Эта функция называется целевой . Она строится таким образом, чтобы наиболее оптимальное значение соответствовало максимуму(минимуму).

- целевая функция.

Наиболее просты случаи, когда целевая функция зависит от одного параметра и задаётся явной формулой. Целевых функций может быть несколько.

Например, при проектировании самолёта требуется одновременно обеспечить максимальную надежность, минимальные вес и стоимость и т.д. В таких случаях вводится система приоритетов . Каждой целевой функции ставится в соответствие некоторый целевой множитель в результате получается обобщенная целевая функция(функция компромиссов).

Обычно оптимальное решение ограничено рядом условий связанных с физической функцией задачи. Эти условия могут иметь вид равенств или неравенств

Теория и методы решения задач оптимизации при наличии ограничений составляют предмет исследований одного из разделов прикладной математики – математического программирования.

Если целевая функция линейна относительно проектных параметров и ограничения, накладываемые на параметры также линейны, то возникает задача линейного программирования . Рассмотрим методы решения одномерной задачи оптимизации.

Требуется найти значения на при которых целевая функция имеет максимальное значение. Если целевая функция задана аналитически и может быть найдено выражение для её производных, то оптимальное решение будет достигаться либо на концах отрезка, либо в точках в которых производная обращается в ноль. Это критические точки и . Необходимо найти значения целевой функции во всех критических точках и выбрать максимальное.

В общем случае для нахождения решения применяют различные методы поиска. В результате происходит сужение отрезка содержащего оптимальное решение.

Рассмотрим некоторые из методов поиска. Предположим, что целевая функция на промежутке имеет один максимум. В этом случае, разбив узловыми точками , число которых , вычисляют целевую функцию в этих узловых точках. Предположим, что максимальное значение целевой функции будет в узле , тогда можно считать, что оптимальное решение находится на интервале . В результате произведено сужение отрезка, содержащего оптимальное решение. Полученный новый отрезок вновь разбивают на частей и т.д. При каждом разбиении отрезок, содержащий оптимальное решение уменьшаются в раз.

Предположим, что произведено шагов сужения. Тогда исходный отрезок уменьшается в раз.

То есть, делаем пока выполняется (*)

При этом производится вычислений целевой функции.

Требуется найти такое значение, чтобы выражение (*) было получено при наименьшем

числе вычислений .

Метод 37

Метод половинного деления.

Рассмотрим метод поиска при . Он называется методом половинного деления, так как на каждом шаге отрезок, содержащий оптимальное решение уменьшается в два раза.

Эффективность поиска можно повысить путём специального выбора точек, в которых вычисляется целевая функция на определённом шаге сужения.

Метод 38

Метод золотого сечения.

Одним из эффективных способов является метод золотого сечения. Золотым сечением отрезка называется точка для которой выполняется условие

Таких точек две: =0,382 +0,618

0,618 +0,382 .

Отрезок делится точками и а после находится точка, целевая функция в которой максимальна. В результате чего находится изменённый отрезок длинною 0,618( - ) .

Одно значение золотого отрезка для суженного отрезка уже известно, поэтому на каждом последующем шаге требуется вычисление целевой функции только в одной точке (второй точки золотого сечения).

Метод 39

Метод покоординатного подъёма (спуска).

Перейдём к рассмотрению задачи оптимизации в случае, когда целевая функция зависит от нескольких значений параметров. Простейшим методом поиска является метод покоординатного подъёма (спуска).

Разностная схема

Разностная схема - это конечная система алгебраических уравнений, поставленная в соответствие какой-либо дифференциальной задаче, содержащей дифференциальное уравнение и дополнительные условия (например краевые условия и/или начальное распределение). Таким образом, разностные схемы применяются для сведения дифференциальной задачи, имеющей континуальный характер, к конечной системе уравнений, численное решение которых принципиально возможно на вычислительных машинах. Алгебраические уравнения, поставленные в соответствие дифференциальному уравнению получаются применением разностного метода , что отличает теорию разностных схем от других численных методов решения дифференциальных задач (например проекционных методов, таких как метод Галёркина).

Решение разностной схемы называется приближенным решением дифференциальной задачи.

Хотя формальное определение не накладывает существенных ограничений на вид алгебраических уравнений, но на практике имеет смысл рассматривать только те схемы, которые каким-либо образом отвечают дифференциальной задаче. Важными понятиями теории разностных схем являются понятия сходимости, аппроксимации, устойчивости, консервативности.

Аппроксимация

Говорят, что дифференциальный оператор , определённый на функциях , заданных в области , аппроксимируется на некотором классе функций конечно-разностным оператором , определённым на функциях , заданных на сетке, зависящей от шага , если

Говорят, что аппроксимация имеет порядок , если

где - константа, зависящая от конкретной функции , но не зависящая от шага . Норма , использованная выше, может быть различной, и понятие аппроксимации зависит от её выбора. Часто используется дискретный аналог нормы равномерной непрерывности :

иногда используются дискретные аналоги интегральных норм .

Пример . Аппроксимация оператора конечно-разностным оператором

на ограниченном интервале имеет второй порядок на классе гладких функций .

Конечно-разностная задача аппроксимирует дифференциальную задачу, и аппроксимация имеет порядок , если и само дифференциальное уравнение, и граничные (и начальные) условия аппроксимируются соответствующими конечно-разностными операторами, и аппроксимации имеют порядок .

Условие Куранта

Условие Куранта (в англоязычной литературе англ. Courant-Friedrichs-Levy condition , CFL) - скорость распространения возмущений в разностной задаче не должна быть меньше, чем в дифференциальной. Если это условие не выполнено, то результат разностной схемы может не стремиться к решению дифференциального уравнения. Другими словами, за один шаг по времени частица не должна «пробегать» более одной ячейки.

В случае схем, коэффициенты которых не зависят от решения дифференциального уравнения, условие Куранта следует из устойчивости.

Схемы на смещенных сетках

В этих схемах сетки, на которых задан результат, и данные смещены относительно друг друга. Например, точки результата находятся посередине между точками данных. В некоторых случаях это позволяет использовать более простые граничные условия.

См. также

Ссылки

• «Разностные схемы» - Глава в wikibooks на тему «Разностные схемы для гиперболических уравнений»
• Демьянов А. Ю., Чижиков Д. В. Неявная гибридная монотонная разностная схема второго порядка точности
• В. С. Рябенький, А. Ф. Филиппов. Об устойчивости разностных уравнений. - М .: Гостехиздат, 1956.
• С. К. Годунов, В. С. Рябенький. Введение в теорию разностных схем. - М .: Физматгиз, 1962.
• К. И. Бабенко. Основы численного анализа. - М .: Наука, 1986.
• Березин И.С., Жидков Н.П. Методы вычислений, - Любое издание.
• Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы, - Любое издание.
• Г. И. Марчук. Методы вычислительной математики. - М .: Наука, 1977.

Примечания

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Разностная схема" в других словарях:

Система разностных уравнений, аппроксимирующих дифференциальное уравнение и дополнительные (начальные, граничные и др.) условия. Аппроксимация исходной дифференциальной задачи Р. с. это один из способов приближенной дискретизации исходной задачи … Математическая энциклопедия

разностная схема конечных элементов - метод конечных элементов — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом Синонимы метод конечных элементов EN finite volume difference schedule …

Разностная схема это конечная система алгебраических уравнений, поставленная в соответствие какой либо дифференциальной задаче, содержащей дифференциальное уравнение и дополнительные условия (например краевые условия и/или начальное… … Википедия

конечно-разностная схема расчёта на основе контрольных объёмов - (напр. тепломассобмена, теплопроводности) [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN control volume based finite difference schedule … Справочник технического переводчика

Схема: графический документ ; изложение, изображение, представление чего либо в самых общих чертах, упрощённо (например, схема доклада); электронное устройство, содержащее множество компонентов (интегральная схема). Графический документ… … Википедия

Разностная схема, построенная на основе вариационной задачи, соответствующей краевой задаче для дифференциального уравнения. Основная идея построения Р. в. с. состоит в том, чтобы при специальном выборе координатных функций в Ритца методе… … Математическая энциклопедия

Численные методы решения методы решения уравнений гииерболпч. типа на основе вычислительных алгоритмов. Различные математич. модели во многих случаях приводят к дифференциальным уравнениям гиперболич. типа. Такие уравнения имеют точные аиалитич.… … Математическая энциклопедия

Раздел вычислительной математики, изучающий методы приближенного решения дифференциальных уравнений путем их замены конечноразностными уравнениями (р а з н о с т н ы м и с х е м а м и). Р. с. т. изучает способы построения разностных схем,… … Математическая энциклопедия

Численные методы решения для уравнений с частными производными приближенные методы решения, в результате к рых решение задачи представляется таблицей чисел. Точно решения (в виде явных формул, рядов и т. п.) К. з. можно построить лишь в редких… … Математическая энциклопедия

Методы решения задач газовой динамики на основе вычислительных алгоритмов. Рассмотрим основные аспекты теории численных методов решения задач газовой динамики, записав газовой динамики уравнения в виде законов сохранения в инерциальной… … Математическая энциклопедия электронная книга

Раздел ¹ 10. Численное решение уравнений в частных производных

Разностные схемы. Основные понятия

Пусть Д - некоторая область изменения независимых переменных x, y, ограниченная контуром. Говорят, что в области Д задано линейное дифференциальное уравнение второго порядка для функции U(x, y), если для любой точки из области Д имеет место соотношение

где a(x, y), b(x, y), . . . - коэффициенты, f(x, y) - свободный член уравнения. Эти функции известны и их обычно считают определенными в замкнутой области Д = Д + .

График решения представляет собой поверхность в пространстве Oxyz.

Назад Первая Предыдущая Следующая Последняя Перейти Предметный указатель

Уравнение теплопроводности (уравнение параболическго типа)

∂U = ∂ 2 U + f(x, t) ∂t ∂x2

Волновое уравнение (уравнение гиперболического типа)

∂2 U ∂2 U

∂x 2 + ∂y 2 = f(x, y)

Сходимость, аппроксимация и устойчивость разностных схем

Пусть U есть решение дифференциального уравнения

заданного в Д. Рассмотрим некоторое множество Дh = {Mh } состоящее из изолированных точек Mh , принадлежащих замкнутой области Д = Д + . Число точек в Дh , будем характеризовать величиной h; чем меньше h, тем большим будет число точек в Дh . Множество Дh называется сеткой, а точки Mh Дh - узлами сетки. Функция, определенная в узлах, называется сеточной функцией. Обозначим через U пространство непрерывных в D функций V (x, y). Через Uh обозначим пространство, образованное совокупностью сеточных функций Vh (x, y), определенных на Дh . В методе сеток осуществляется замена пространства U на пространство Uh .

Пусть U(x, y) - точное решение уравнения ((10.2 )) и U(x, y) принадлежит U. Поставим задачу отыскания значений Uh (x, y). Эти значения в совокупности образуют таблицу, в которой число значений

Назад Первая Предыдущая Следующая Последняя Перейти Предметный указатель

равно числу точек в Дh . Точно поставленную задачу удается решить редко. Как правило, можно вычислить некоторые сеточные значения U(h) , относительно которых можно предполагать, что

U(h) ≈ Uh (x, y).

Величины U(h) называются приближенными сеточными значениями решения U(x, y). Для их вычисления строят систему численных уравнений, которую мы будем записывать в виде

схемой. Пусть в линейных пространствах Uh и Fh введены соответственно нормы k · kU h и k · kF h , которые являются сеточными аналогами норм k · kU и k · kF в исходных пространствах. Будем говорить, что разностная схема (10.3 ) является сходящейся, если при h → 0 выполняется условие

kUh (x, y) − Uh kU h → 0.

Если выполняется условие

kUh (x, y) − Uh kU h 6 chs ,

где c - постоянная, не зависящая от h и s > 0, то говорят, что имеет место сходимость со скоростью порядка s относительно h.

Говорят, что разностная схема (10.3 ) аппроксимирует задачу (10.2 ) на решении U(x, y), если

Назад Первая Предыдущая Следующая Последняя Перейти Предметный указатель

Величина δf(h) называется погрешностью аппроксимации или невязкой разностной схемы. Если

δf (h) F h 6 Mh σ, где M - константа, не зависящая от h и σ > 0, то говорят, что задана разностная схема (10.3 ) на решении U(x, y) с погрешностью порядка σ относительно h.

Разностная схема (3) называется устойчивой, если существует такое h0 > 0, что для всех h < h0 и любых f(h) Fh выполняются условия

Иначе говоря, разностная схема является устойчивой, если ее решение непрерывно зависит от входных данных. Устойчивость характеризует чувствительность схемы к различного рода погрешностям, она является внутренним свойством разностной задачи и это свойство не связывается непосредственно с исходной дифференциальной задачей, в отличие от сходимости и аппроксимации. Между понятиями сходимости, аппроксимации и устойчивости существует связь. Она состоит в том, что из аппроксимации и устойчивости следует сходимость.

Теорема 1 Пусть разностная схема L h (U h (x, y)) = f (h) аппроксимирует задачу L(U) = f на решении U(x, y) с порядком s относительно h и устойчива. Тогда эта схема будет сходиться, и порядок ее сходимости будет совпадать с порядком аппроксимации, т.е. будет справедлива оценка

где k - постоянная, не зависящая от h .

Доказательство . По определению аппроксимации имеем

где K = MC. Таким образом, оценка (10.4 ) установлена и теорема доказана. Обычно применение метода сеток заключается в следующем:

1. Вначале указывается правило выбора сетки, т.е. указывается метод замены области Д и контура Г некоторой сеточной областью. Чаще всего сетка выбирается прямоугольной и равномерной.

2. Затем указывается и строится конкретно одна или несколько разностных схем. Проверяется условие аппроксимации и устанавливается ее порядок.

3. Доказывается устойчивость построенных разностных схем. Это один из наиболее важных и сложных вопросов. Если разностная схема обладает аппроксимацией и устойчивостью, то о сходимости судят по доказанной теореме.

4. Рассматривается вопрос численного решения разностных схем.

В случае линейных разностных схем это будет система линейных алгебраических уравнений. Порядок таких систем может быть большим.

Назад Первая Предыдущая Следующая Последняя Перейти Предметный указатель

Пример 1. Разностная схема для уравнения Пуассона, относящегося к эллиптическому типу.

Рассмотрим построение разностной схемы для первой краевой задачи для уравнения А и = f(x,y) в области, представляющей собой прямоугольник со сторонами, параллельными осям координат. Пусть с этим прямоугольником связана равномерная сетка с шагами h x и h y .

Краевую задачу

можно записать в операторной форме:

Отметим, что в эту запись включены и граничные условия.

Заменив дифференциальные операторы разностными, получим уравнения

которые аппроксимируют исходное дифференциальное уравнение со вторым порядком 0(h 2 + h 2) точности и действуют во всех внутренних точках области.

Разностные аналоги краевых условий будут иметь вид

Разностная аппроксимация дифференциального уравнения совместно с разностными аналогами краевых условий образуют разностную схему для уравнения Пуассона.

Разностную схему можно по аналогии с краевой задачей записать в операторном виде:

где в L/, включены как разностное уравнение, так и разностное краевое условие:

Разностное уравнение связывает значения сеточной функции в пяти точках, образующих разностный шаблон для этого уравнения. Для данного случая этот шаблон называют крест. Можно представить и другие шаблоны для этого уравнения.

Мы получим приближенное решение дифференциальной краевой задачи, если определим значения сеточной функции во всех внутренних узлах области. Для этого необходимо решить совместно систему алгебраических линейных уравнений, размерность которой равна количеству внутренних узлов области. В этом случае говорят о неявной разностной схеме. Любое интересующее нас значение Uij можно определить лишь из решения всей разностной задачи.

Относительно системы уравнений отметим два обстоятельства.

• 1. Система имеет очень высокую размерность (М - 1) х (N - 1), а традиционные методы точного решения (например, метод Гаусса) требуют для решения число алгебраических операций, пропорциональное третьей степени размерности системы.
• 2. В матрице системы много нулевых элементов (неплотная матрица). Это обстоятельства позволяет разработать экономичные методы приближенного решения.

Рассмотренная постановка разностной задачи характерна для эллиптических уравнений. В газовой динамике такой вид имеет уравнение для функции тока или для потенциала скорости. В других разделах мы рассмотрим эффективные методы разрешения таких разностных схем.

Рис. 2.8.

П р и м с р 2. Разностная схема для простейшего параболического уравнения (нестационарная теплопроводность в стержне единичной длины).

Рассмотрим следующую задачу:

Отмстим, что в случае параболического уравнения имеем открытую область. При построении разностной схемы возникают несколько вариантов связи между разностными производными по пространству и по времени.

Проинтегрируем уравнение в пределах одного временного шага:

В зависимости от того, какую квадратурную формулу мы примем для вычисления интеграла в правой части, получим разные разностные схемы (рис. 2.9).

Связывая разностную производную по времени с пространственной производной, определенной на п -м временном слое, получим

явную ’разностную схему

Это эквивалентно приближенному вычислению интеграла, стоящего в правой части (2.12), но способу левых прямоугольников.

Рис. 2.9. Сетка и шаблоны для уравнения теплопроводности: а - область и сетка; б - шаблон явной схемы; в - шаблон неявной схемы; г - шаблон семейства шеститочечных схем; д - шаблон схемы

«чехарда»

В приведенной формуле заключен и метод решения сеточных уравнений:

Значение сеточной функции на следующем временном слое

определяется через известные значения гф на предыдущем. Перемещаясь последовательно слоями от начального условия и(х , 0) = у(х), можно найти решение во всей расчетной области. Разностный шаблон для этой схемы приведен на рис. 2.9, б .

Оценивая интеграл через значение подынтегральной функции па слое п + 1, используем разностный шаблон вида рис. 2.9, б, а разностный аналог дифференциального уравнения примет вид

Для того чтобы найти значения сеточной функции на следующем временном слое, при использовании этой разностной схемы необходимо решить совместно столько уравнений вида (2.14), сколько внутренних узлов расположено на п - 1-1 -м временном слое. С учетом краевых условий = / п+1 , Мд Г +1 = m n+1 система позволяет построить решение на следующем временном слое при известных значениях сеточной функции на предыдущем. Передвигаясь от начальных значений слоями, на каждом из которых необходимо решать систему уравнений, можно построить приближенное решение во всей области.

Рассмотренная разностная схема представляет собой пример неявной разностной схемы, ее называют схемой с опережением или чисто неявной схемой.

Шеститочечный разностный шаблон порождает семейство разностных схем, частными случаями которого являются две предыдущие:

При а = 0 имеем явную схему, при а = I - неявную с опережением, при а > 0 - неявную. При а - 0,5 получаем широко известную в вычислительной практике симметричную схему Кранка Николсона.

Приведенные схемы, разумеется, не исчерпывают всего многообразия разностных схем, основанных на разностной аппроксимации дифференциальных операторов. Вот пример явной разностной схемы, основанной на центрировании временной производной, схемы, использующей сеточную функцию на трех временных слоях:

Разностный шаблон захватывает три временных слоя. Схема имеет второй порядок аппроксимации как по времени, так и по пространственной переменной и является явной. Эта схема обладает рядом существенных недостатков, от большей части которых можно избавиться, заменив и ” в аппроксимации пространственной производной средним значением по двум временным слоям:

Полученная таким образом явная трехслойная схема

называется схемой Дюфортпа - Франкела , а отсутствие в ней значения сеточной функции в центральном узле объясняет название «чехарда», которое иногда применяется для схем такого рода.

На примерах было показано, что для одной и той же краевой задачи можно записать несколько разных разностных схем, т.е. в распоряжении исследователя имеется достаточно большой их выбор. Каким же условиям должна удовлетворять разностная схема, чтобы разностное решение соответствовало решению исходной дифференциальной задачи? Этот вопрос будет рассмотрен в следующем разделе.