二维波动方程的有限差分法

实用文案
学生实验报告
实验课程名称偏微分方程数值解
开课实验室数统学院
学院数统年级2013 专业班信计02班
学生姓名学号
开课时间2015 至2016学年第 2 学期
数学与统计学院制
开课学院、实验室：数统学院实验时间：2016年6月20日
五．实验结果及实例分析
1、0.10.51.01.4
t 、、、时刻的数值解与精确解图
图1 t=0.1、0.5时刻的数值解、精确解
图2 t=1.0、1.4时刻的数值解、精确解
注：上两图为四个时刻的数值解与精确解，()1
0.12r p p h
p
τ
=
=<
=代表维数，本文 ，三层显格式达二阶收敛，不难看出，收敛效果很好，符合理论。

下图是四个时刻的绝对误差图像，从图中看出，绝对误差较小，且经过计算得到，收敛阶近似于2，正好符合理论值。

2、0.10.51.01.4t =、、、时刻的绝对误差图。

二维有限差分法
二维有限差分法是一种用于求解二维偏微分方程的数值解法。

它将待求解区域分割成有限个网格点，并利用差分近似方法将偏微分方程转化为代数方程组，然后通过迭代求解这个方程组来获得数值解。

具体来说，二维有限差分法将二维区域 $\Omega$ 划分成
$M$ 个横向离散点和 $N$ 个纵向离散点，得到一个 $M \times N$ 的网格。

偏微分方程在网格上被离散化为一组代数方程，其中每个网格点的解被近似表示为该点以及周围点的函数值。

在二维有限差分法中，常用的差分格式包括中心差分、向前差分和向后差分等。

通过差分近似，偏微分方程中的导数被转化为差分系数的线性组合。

然后，可以得到一个线性方程组，其中每个网格点的系数由该点周围网格点的差分系数决定。

解这个线性方程组可以使用迭代方法，如Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代或SOR（逐次超松弛法）迭代等。

迭代过程一般需要设定迭代停止条件，比如迭代次数的上限、残差的收敛精度等。

通过二维有限差分法，可以求解各种边界条件下的二维偏微分方程，比如泊松方程、热传导方程、扩散方程等。

它是一种经典且简单实用的数值方法，广泛应用于科学计算和工程领域。

二维声波方程有限差分求解声波是一种在空气、水和固体等介质中传播的机械波，其运动方式是由粒子的振动引起的。

在工程和科学中，对声波的研究和模拟有着重要的意义。

而二维声波方程有限差分求解方法，是其中一种常用且有效的求解手段。

二维声波方程有限差分求解方法基于离散化的思想，将连续的声波方程转化为离散的差分方程，通过对差分方程的求解，可以得到声波在二维空间中的传播状态。

这种方法的求解思路清晰明确，计算效率高，且可以应用于各种复杂的声波传播问题中。

在进行二维声波方程有限差分求解前，首先需要将空间和时间进行离散化处理。

一般来说，二维空间可以通过网格划分为若干个小区域，而时间则可以等间隔地进行划分。

然后，根据声波方程的性质，在每个离散的时刻和空间点上建立差分方程。

这些差分方程可以通过二阶精确或者更高阶的近似方式来进行求解。

求解二维声波方程的过程中，需要注意差分格式的选取。

常见的有显式格式和隐式格式两种。

显式格式求解简单，但是其稳定性受到一定限制；而隐式格式稳定性较好，但是求解过程中涉及到矩阵方程的求解，计算量较大。

可以通过组合显式格式和隐式格式，构造出适合特定问题求解的稳定且高效的差分格式。

在进行二维声波方程的有限差分求解后，可以通过可视化等方法对求解结果进行分析和展示。

通过观察声波在空间中的传播轨迹、传播速度以及幅值等特性，可以对具体问题的物理本质和行为进行深入理解。

这些结果不仅对声波传播问题的研究具有重要意义，也对工程实践中声波的控制和应用提供了指导。

总结一下，二维声波方程有限差分求解方法是一种常用且有效的数值求解手段。

通过对声波方程进行离散化处理，并选择适当的差分格式，可以求解出声波在二维空间中的传播状态。

求解结果的分析和展示可以进一步帮助我们理解声波传播的本质和特性。

在实际应用中，这种方法对于声波传播问题的研究和工程设计都具有重要的指导意义。

时域有限差分法二维1. 引言时域有限差分法（Finite Difference Time Domain, FDTD）是一种常用的数值计算方法，用于求解电磁场在时域中的传播和辐射问题。

本文将以二维情况为例，深入探讨时域有限差分法的原理和应用。

通过本文的介绍和解读，您将更全面地理解这一方法，并能够灵活应用于相关领域。

2. 时域有限差分法简介2.1 原理概述时域有限差分法是一种迭代求解偏微分方程的方法，通过将时域和空间离散化，将连续问题转化为离散问题。

在二维情况下，假设空间网格分辨率为Δx和Δy，时间步长为Δt。

根据电磁场的麦克斯韦方程组，可以利用中心差分公式进行离散化计算，得到求解方程组的更新方程。

2.2 空间离散化对于二维情况，空间离散化可以采用正交网格或非正交网格。

常见的正交网格包括方形格点、Yee网格等，而非正交网格则具有更灵活的形态。

根据需要和应用场景，选择合适的离散化方法对问题进行求解。

2.3 时间离散化时间离散化主要有显式和隐式两种方法。

显式方法将时间推进方程展开成前一时刻的电场和磁场与当前时刻的源项之间的关系，容易计算但对时间步长有限制；隐式方法则是通过迭代或矩阵计算求解当前时刻的电场和磁场。

3. 时域有限差分法的应用领域时域有限差分法广泛应用于电磁场传播和辐射问题的数值模拟中。

以下是几个典型的应用领域：3.1 辐射问题时域有限差分法可以模拟电磁波在空间中的辐射传播过程。

可以用于分析天线的辐射特性，设计无线通信系统的天线，或者分析电磁波在无线电频段的传播情况。

3.2 波导问题对于波导结构，时域有限差分法可以求解其模式、传输特性等问题。

波导结构广泛应用于光子学器件、微波器件等领域，时域有限差分法为建立数值模型和解析波导特性提供了一种有效的数值计算手段。

3.3 散射问题时域有限差分法在散射问题的数值模拟中也有重要应用。

通过模拟散射体与电磁波的相互作用过程，可以研究和分析散射体的散射特性，例如雷达散射截面的计算、微波散射问题等。

二维波动方程 python
二维波动方程是描述二维空间中波动现象的数学模型。

在数值
计算中，我们可以使用Python来模拟和求解二维波动方程。

在Python中，我们可以使用科学计算库如NumPy和SciPy来进行数值
计算，也可以使用可视化库如Matplotlib来展示结果。

首先，二维波动方程的一般形式可以写成：
∂^2u/∂t^2 = c^2(∂^2u/∂x^2 + ∂^2u/∂y^2)。

其中，u是波函数，t是时间，x和y分别是空间中的两个维度，c是波速。

为了求解这个方程，我们可以使用有限差分法（finite difference method）来离散化偏微分方程。

具体来说，我们可以将
空间和时间分别离散化，然后通过迭代求解来模拟波动的演化过程。

在Python中，我们可以使用NumPy来创建表示波函数的二维数组，并使用SciPy来进行数值计算。

例如，我们可以使用SciPy中
的solve_ivp函数来求解偏微分方程的数值解。

另外，我们还可以
使用Matplotlib来可视化波函数随时间和空间的演化过程。

总的来说，使用Python来求解二维波动方程涉及到数值计算和可视化两个方面，需要结合使用NumPy、SciPy和Matplotlib等库来完成。

当然，具体的实现方式会根据具体的问题和求解方法而有所不同。

希望这个回答能够帮助到你理解如何在Python中处理二维波动方程。

在对介质模型进行离散化处理的过程中，网格
是一种常用手段。对波动方程进行网格离散，可以
利用交错网格的差分形式。交错网格就是把速度和
应力分配到两套不同的网格中，这样可以使速度、应
力得到很好的耦合［２］。利用交错网格有限差分法对
一阶速度—应力波动方程进行求解时，应力、速度等
分量在模型交错网格节点中的位置分布如图 １所示。
－Ｕ ］ ｋ＋１／２ ｉ，ｊ－ｎ＋１
其中 ｘ＝ｉΔｘ，ｚ＝ｊΔｚ，ｔ＝ｋΔｔ，ｉ、ｊ、ｋ分别表示空 间和时间网格点。Ｕｋｉ，＋ｊ１／２，Ｗｋｉ＋＋１１／／２２，ｊ＋１／２，Ｐｋｉ，＋ｊ＋１１／２／２，Ｑｋｉ，ｊ＋１／２ 和 Ｓｋｉ＋１／２，ｊ分别是速度 Ｖｘ、Ｖｚ与应力 σｘｘ、σｚｚ、σｘｚ的离 散值。
数的问题转化为求解网格节点上的差分方程组的问
题，得到数值解。在波动方程网格离散化的过程中，
可以利用交错网格的差分形式。
１．１ 均匀各向同性介质二维声波方程
均匀各向同性介质二维声波方程可表示为：
２ｕ（ｘ，ｘｙ２，ｚ，ｔ）＋２ｕ（ｘ，ｚｙ２，ｚ，ｔ）＝
ｖ２（１ｘ，ｚ）２ｕ（ｘ，ｔｙ２，ｚ，ｔ）
（１）
应力 Ｐｘｘ： Ｐｋｉ＋＋１１／２，ｊ＝Ｐｋｉ＋１／２，ｊ＋Ｃ１１ΔΔｘｔｎΣＮ＝１ＣＮｎ［Ｕｋｉ＋＋ｎ１，／ｊ２－Ｕｉｋ－＋ｎ１＋／２１，ｊ］＋
Ｃ１３ΔΔｚｔｎΣＮ＝１ＣＮｎ［Ｗｉｋ＋＋１１／／２２，ｊ＋ｎ－１／２
－Ｗ ］ ｋ＋１／２ ｉ＋１／２，ｊ－ｎ１／２
应力 Ｑｚｚ： Ｑｉｋ＋＋１１／２，ｊ＝Ｑｋｉ＋１／２，ｊ＋Ｃ１３ΔΔｘｔｎΣＮ＝１Ｃ（ｎＮ）［Ｕｉｋ＋＋ｎ１，／ｊ２－Ｕｉｋ－＋ｎ１＋／２１，ｊ］＋
Ｃ３３ΔΔｚｔｎΣＮ＝１Ｃ（ｎＮ）［Ｗｋｉ＋＋１１／／２２，ｊ＋ｎ－１／２－Ｗｉｋ＋＋１１／／２２，ｊ－ｎ＋１／２］

§3.7 有 限 差 分 法
有限差分法（Finite Differential Method）是基于差分原理的一种
数值计算法。其基本思想：将场域离散为许多小网格，应用差分原理，将
求解连续函数的泊松方程的问题转换为求解网格节点上 的差分方程组的
问题。
1. 二维泊松方程的差分格式
二维静电场边值问题：
2
x 2
2
y 2
F
(1)
f (s)
(2)
L
通常将场域分成足够小的正方形网格， 网格线之间的距离为h，节点0,1,2,3,4上
的电位分别用0 ,1,和2 ,表3 示。4
设函数 在x0处可微 , 则沿x方向在 x0处的泰勒公式展开为
x
n (K )
Kn )
0
1 4
(1
2
3
4)
若场域离散为矩形网格, 差分格式为:
1•
2
1 h12
(1
2)
1 h2 2
( 2
4
)
(
1 h12
1 h2 2
)20
F
2.边界条件的离散化处理 ⑴第一类边界条件 给边界离散节点直接赋已知电位值。
⑵对称边界条件 合理减小计算场域, 差分格式为
•
0
1 4
(21
2
4
h2F)
⑶第二类边界条件 边界线与网格线相重合的差分格式:
(3)
将 x 和x1 分x别3 代入式(3),得
1
0
h(
x
)0
1 2!
h
2
(
2
x 2
)0
1 3!
h
3
(
3
x3

摘 要本文以偏微分方程在初值问题的数值解法为核心研究内容，主要针对实际二维问题进行数值求解，并对二维有限差分的数值方法古典显格式、古典隐格式，Crank-Nicholson格式予以定性总结，对问题的结果与数值解作出类比分析，并验证它们的正确性。

论文主要用到的实际问题模型为一维热传导方程问题，系统地对问题作出介绍、利用matlab求解数值解，并阐述了各种数值方法在应用时的准确性比较与分析。

关键词：微分方程数值解 有限差分法 古典显格式 古典隐格式 Crank-Nicholson格式AbstractThis article takes the numerical initial value problems in partial differential equations as the object of studying, and the main aim is the finite difference method. I summarize the two-dimensional finite-difference method of classical explicit method, classical implicit method and Crank-Nicholson method. Qualitative method is used to sum up the results of the practical problems of the numerical solution. Moreover, I analog and analyse, and verify their correctness.This article mainly applies practical problems in the model of the one-dimensional heat conduction problem. I systematically introduce the problems and get the numerical solution by using the matlab. Finally I elaborate the numerical methods in the application of the above models and analyse the result.Key words: Numerical value in differential equations, finite difference method, classical explicit form, classical implicit form, Crank-Nicholson from目 录第一章 前言 (1)1.1 选题背景及研究意义 (1)1.2 本文主要工作 (2)第二章 二维问题的有限差分法 (3)2.1 有限差分法简介 (3)2.2 二维有限差分法几种格式的算法构造 (3)2.3 二维有限差分法几种格式的特征性质类比 (8)第三章 实际问题的数据对比 (14)3.1 古典显格式的差分计算 (14)3.2 古典隐格式的差分计算 (17)3.3Crank-Nicholson格式的差分计算 (22)3.4 计算结果的比较分析 (25)第四章 全文总结 (27)参考文献 (28)致 谢 (29)声 明 (30)第一章 前 言1.1 选题背景及研究意义1.1.1选题背景微分方程是数学的一个重要分支，同样也是微积分、变分法、控制论、复变函数、组合拓扑等数学学科的基础。

二维声波方程有限差分求解1. 引言声波方程是描述声波传播的基本方程之一，它在许多领域中都有重要的应用，如声学、地震学和无损检测等。

有限差分法是一种常用的数值求解方法，可以将连续的偏微分方程转化为离散形式进行计算。

本文将介绍二维声波方程的有限差分求解方法，并给出相应的代码实现。

2. 二维声波方程模型二维声波方程可以表示为：)其中，u是声压场强度，t是时间，x和y是空间坐标，c是介质中的声速。

为了进行数值求解，我们需要将上述偏微分方程转化为离散形式。

3. 有限差分离散化为了将二维声波方程离散化，我们可以使用中心差分法。

将时间和空间坐标分别离散化，可以得到如下的差分方程：)其中，是时间步长，和是空间步长。

根据初始条件和边界条件，我们可以使用上述差分方程进行迭代计算，从而得到声波场在不同时间步的数值解。

4. 代码实现下面给出使用Python编写的二维声波方程有限差分求解的代码示例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 参数设置c = 343 # 声速L = 1 # 空间长度T = 1 # 总时间Nx = 100 # 空间网格数Nt = 1000 # 时间步数dx = L / Nx # 空间步长dt = T / Nt # 时间步长# 初始化声压场矩阵u = np.zeros((Nx+1, Nx+1))u_prev = np.zeros((Nx+1, Nx+1))# 初始条件：声压场在t=0时刻为正弦波形状x = np.linspace(0, L, Nx+1)y = np.linspace(0, L, Nx+1)X, Y = np.meshgrid(x, y)u_prev[:,:] = np.sin(X*np.pi/L) * np.sin(Y*np.pi/L)# 迭代计算声压场的数值解for n in range(1, Nt+1):for i in range(1, Nx):for j in range(1, Nx):u[i,j] = (2*(1-c**2*dt**2/dx**2)*(u_prev[i,j]) - u[i,j]) + (c**2*d t**2/dx**2) * (u_prev[i-1,j] + u_prev[i+1,j] + u_prev[i,j-1] + u_prev[i,j+1])# 边界条件：固定边界上的声压为零（反射边界）u[0,:] = 0u[Nx,:] = 0u[:,0] = 0u[:,Nx] = 0# 更新声压场矩阵u_prev[:,:] = u# 绘制声波场的数值解plt.imshow(u, cmap='hot', origin='lower', extent=[0, L, 0, L])plt.colorbar()plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.title('Numerical Solution of 2D Acoustic Wave Equation')plt.show()5. 结果与讨论运行上述代码，我们可以得到二维声波方程的数值解。

0 z ≠0 ,
u( x0 , z , t) =
φ( x0 , t) z 0 z ≠0 ,
= 0in5Ω
;
∫ S
1 0
=
v
v2 +
5v 5x
2
d x < ∞, v (0 , z , t) =
0 , v ( x 0 , z , t)
= 0 ,in5Ω
;
∫ D ( u , v) =
52 u 5 x2
得到 。
偏微分方程组 (5) ～ (7) 和原偏微分方程 (1)
以及式 (2) 等价 。这样对原问题偏微分方程的求解 ,
变成对离散后的等价偏微分方程组的求解 。根据上
面的表达可以得出 , 矩阵 M 、K 、H 均为对称正定
阵 。当速度为常数 c 时 , Mc2 = H , M 、H 可以同时对
角化 ,方程组解耦 ,且特征值为正 ,因此 ,这种情况下
微分描述记为 P1 , 对应的 Galerkin 形式记为 P2 。这个问题的 P2 描述为[7 ,8 ] :
求 u ∈ Sφ1 ,使得下式成立 :
D ( u , v) -
F( v)
= 0,
v
∈
S
1 0
.
(2)
其中
∫ Sφ1 = u
u2 +
5u 5x
2
dx
<
∞,
u(0 , z , t)
=
φ(0 , t) z = 0
+
52 u 5 z2
-
1 52 u a2 ( x , z) 5 t2
vd x ;
x
F( v) = 0.
对 D ( u , v) 进行变换 ,得到如下形式 :

学生实验报告实验课程名称偏微分方程数值解 _______________________ 开课实验室 _____________ 数统学院 __________________________ 学院数统年级2013 专业班信计02班学生姓名 _____________________ 学号 ___________开课时间2015至2016学年第 ____________________ 2学期(2)(3)数学与统计学院制开课学院、实验室： 数统学院 实验时间：2016年6月20日一.实验目的通过该实验，要求学生掌握求解二维波动方程的有限差分法， 并能通过计算机语言编程 实现。

.实验内容考虑如下的初值问题:网格划分h0.1,0.1h ，故 N 1 h 10, M 口140，人 ih, y jt k k ，k 0,1,||,140 。

在内网点x, y j ,tk ，利用二阶中心差商， 对（ k 1_ kk 1k_ kk kkkU i,j2u- 厶i ,ju i,ju i 1,j2u i,jU i 1,ju i,j12u i,ju i,j12h 2h 2整理得到：k 12 kk kkc,2kk 1u i,jr u i 1,j u i 1,ju i,j 1u i,j 124ru i,ju ,j1）建立差分格式:jh, i,j 0,1,|||,10,三.实验原理、方法（算法）、步骤2. 3.2u t 2 2u~~2xu x, y,0 u x, y,t2u—,x,y y20,1 ,tsin xsin y,一u x, y,0 0, x,y ,t 0,1.4在第三部分写出问题（1）三层显格式。

根据你写出的差分格式，编写有限差分法程序。

取 h 0.1,该问题的解析解为u x,y,t示，对数值结果进行简单的讨论。

4. 0,1.40, x, y20,1(1)将所写程序放到第四部分。

0.1h ，分别将t 0.5,1.0,1.4时刻的数值解画图显示。

数学中的波动方程数值求解波动方程是数学中的重要方程之一，它描述了许多自然界中的现象，例如声波、电磁波、地震波等等。

对于这些波动现象，我们通常要求能够对其进行预测和模拟，以方便实际应用。

求解波动方程通常需要使用数值方法，因为波动方程并不一定有解析解，即使有解析解，也常常很难求出。

因此，数值方法是波动方程求解中非常重要的一部分。

本文将介绍波动方程数值求解的一些常见方法，并分析其优缺点，帮助读者更好地理解和应用这些方法。

一、有限差分法有限差分法是一种最基础的数值求解方法，它的思想很简单：用差商来近似导数，然后用差分来近似微分方程。

对于波动方程，可以将其离散化为$$u_{i,j+1}=2u_{i,j}-u_{i,j-1}+c^2\Delta t^2(u_{i+1,j}+u_{i-1,j}-2u_{i,j})$$其中，$u_{i,j}$表示波动方程在第$i$个空间点和第$j$个时间点的值，$c$是波速，$\Delta t$是时间步长。

这个式子就是有限差分法的核心部分。

有限差分法的主要优点是简单易懂，容易实现。

缺点是精度比较低，需要使用较小的时间步长和空间步长才能得到较好的数值解。

二、有限体积法有限体积法是一种比有限差分法更高级的数值求解方法。

它的主要思想是将物理区域划分成许多小的体积单元，并在每个单元中求解方程，然后将各个单元的解连接起来得到整个物理区域的数值解。

对于波动方程，有限体积法的离散化形式为$$\frac{1}{V_i}\int_{V_i}\frac{\partial^2u}{\partialt^2}dV=c^2\frac{1}{S_i}\int_{S_i}(\nabla u)\cdot ndS$$其中，$V_i$和$S_i$分别表示第$i$个体积单元的体积和表面积，$n$是表面上的法向量。

有限体积法的优点是精度较高，在一定条件下可以得到较为准确的数值解。

缺点是实现比较复杂，需要大量的计算和存储，而且算法的收敛性需要仔细分析。

二维波动方程的解法二维波动方程是一种常见的偏微分方程形式，它描述了二维空间中的波动现象，如水波、电磁波等。

解决二维波动方程，对于理解复杂物理问题有很大帮助。

本文将介绍二维波动方程的解法，包括分离变量法、变换方法等。

二维波动方程是指一个偏微分方程，如下所示：$$\frac{\partial^2 u}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 u}{\partialy^2}=\frac{1}{v^2}\frac{\partial^2 u}{\partial t^2}$$其中，$u$是波函数，$v$是波速，$t$是时间，$x$和$y$是二维空间的坐标。

我们假设边界条件为$u(x,0)=f(x)$和$u(x,y)|_{\partial D}=0$。

其中，$f(x)$是已知函数，$\partial D$是区域D的边界。

接下来，我们将介绍几种解决二维波动方程的方法。

分离变量法在这种方法中，我们假设解的形式为$u(x,y,t)=X(x)Y(y)T(t)$。

将$X(x)$，$Y(y)$和$T(t)$代入原方程，可以得到：$$\frac{X''(x)}{X(x)}+\frac{Y''(y)}{Y(y)}=\frac{1}{v^2}\frac{T''( t)}{T(t)}$$由于每个因子只与对应的变量相关，所以我们可以令每个因子等于一个常数，即$$\frac{X''(x)}{X(x)}=-k^2_x$$$$\frac{Y''(y)}{Y(y)}=-k^2_y$$$$\frac{T''(t)}{T(t)}=-v^2k^2$$这样，我们就得到了三个常微分方程，它们的解分别为：$$X(x)=A_x\sin(k_xx)+B_x\cos(k_xx)$$$$Y(y)=A_y\sin(k_yy)+B _y\cos(k_yy)$$$$T(t)=C\sin(vkx)$$其中，$A_x$，$B_x$，$A_y$，$B_y$和$C$是常数，$k_x$，$k_y$和$k$是相应常数。

ｔ）一 ，则 得 到 误 差 方程 ，
（一 ） —２） ＝ ） Ａ （ ， （ ； Ｔ２ ＋ ×
ｅ
，
Ｊ
＋Ｒ
０≤ ， ≤ 一１， Ｏ≤ ｎ≤ Ⅳ 一 １
用 ｒ表示时 间步 长 ， ｈ表 示空 间步 长 ， １给 出 了 当 ７＝ 表 －
（） ８
ｅ ＝ｏ
ｈ ［ （ Ｌ 曰
Ａ
（
３ 数值 验 证
对于式 （ ）一（ ） 令 （ ｙ ￣ ， ｉ（ ）ｉ（ｒ） （ １ ４， ， ）＝ ２ ｒｎ ｓ Ｔ ， ， ｒ ｓ ｎ ｙ
Ｙ ）＝０ｇ ， ，） ， 问题 的精确解 为 ／ ， ，）＝ ｉ（ 订 ） ，（ Ｙ ｔ ＝０ 则 ２ Ｙ ｔ ｓ ｔ （ ｎ ｓ （Ｔ）ｉ（ｒ） ｉ ＇ ｓ 叮 。数值 实验计算是用 Ｆ ￣ａ ７语言进行编程 ｎＩ ｎ ｙ Ｘ ｏ ｒｎ７
ｈ） 。 阶精度的数值 解。孙 志 忠 提 出 了求 解二 维波 动方 程 的 高精度交替方 向隐式 方法 ， 并且是无条件稳定 的。有关这方 面 最新 的一 些 工作 可参 见 文献 ［ ６—８ 。本文 在 此工 作基 础 之 ］
上， 利用 Ｒｃ ａ ｓｎ外推法进 一步 提 高计 算精 度 ， ｉ ｒｏ ｈｄ 最终 可得 到
ｏ≤ √≤ 一１
４ ｔ ｈ ，＝１时刻 ， 本文格 式在不 同网格步 长下误 差 的 、 、
范数 ， 以及与四阶 Ａ Ｉ Ｄ 格式 计 算结 果 的 比较 。Ｌ 范 数定 义 ２
厂］ｉ 面＝广——一 『
ｄ］ ＝ ｏ 。 ｅ
＼ ｅ ＝０
。 ≤ Ｍ
一
１
层的。即每一次时间推进都需要知道前 两个 时间步 的值 ， ０ 第
求解该 问题 精度为 Ｏ（ ＋ 。 的数值解 。 ｈ）

.学生实验报告实验课程名称偏微分方程数值解开课实验室数统学院学院数统年级2013 专业班信计02班学生姓名学号开课时间2015 至2016学年第 2 学期数学与统计学院制开课学院、实验室：数统学院实验时间：2016年6月20日五．实验结果及实例分析1、0.10.51.01.4t =、、、时刻的数值解与精确解图图1 t=0.1、0.5时刻的数值解、精确解图2 t=1.0、1.4时刻的数值解、精确解注：上两图为四个时刻的数值解与精确解，()10.12r p p hpτ==<=代表维数，本文，三层显格式达二阶收敛，不难看出，收敛效果很好，符合理论。

下图是四个时刻的绝对误差图像，从图中看出，绝对误差较小，且经过计算得到，收敛阶近似于2，正好符合理论值。

2、0.10.51.01.4t 、、、时刻的绝对误差图图3 四个时刻的绝对误差3、四个时刻（t=0.1、0.5、1.0、1.4）的绝对误差表t=0.1时刻的绝对误差0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0001 0.0001 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0001 0.0001 0.00000.0000 0.0001 0.0003 0.0004 0.0004 0.0005 0.0004 0.0004 0.0003 0.0001 0.00000.0000 0.0002 0.0004 0.0005 0.0006 0.0006 0.0006 0.0005 0.0004 0.0002 0.000011。

二维波动方程的差分法 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
学生实验报告
实验课程名称偏微分方程数值解
开课实验室数统学院
学院数统年级 2013 专业班信计02班
学生姓名学号
开课时间 2015 至 2016学年第 2 学期
数学与统计学院制
开课学院、实验室：数统学院实验时间： 2016年 6月20日
j i j=+
,,
2
0,00,N ,0N u u u u ===,0,1,
j =
时刻的点为内点，则满足差分格式（2），代入上式得到：)20()())0,,,0,1,i j u i j =
五．实验结果及实例分析
1、0.10.51.01.4t =、、、时刻的数值解与精确解图
图1 t=、时刻的数值解、精确解
图2 t=、时刻的数值解、精确解
注：上两图为四个时刻的数值解与精确解，
()1
0.12r p p h
p
τ
=
=<
=代表维数，本文 ，三层显格式达二阶收敛，不难看出，收敛效果很好，符合理论。

下图是四个时刻的绝对误差图像，从图中看出，绝对误差较小，且经过计算得到，收敛阶近似于
2，正好符合理论值。

2、0.10.51.01.4
t 、、、时刻的绝对误差图
图3 四个时刻的绝对误差3、四个时刻（t=、、、）的绝对误差表
t=时刻的绝对误差
t=时刻的绝对误差
t=时刻的绝对误差。

实用文案学生实验报告实验课程名称偏微分方程数值解开课实验室数统学院学院数统年级 2013 专业班信计02班学生姓名学号开课时间 2015 至 2016学年第 2 学期数学与统计学院制开课学院、实验室： 数统学院 实验时间 ： 2016年 6月20日1,2k i j u u +-+考虑边界条件()(),,0,,u x y t x y =∈∂Ω，差分格式为：，利用二阶差商近似：时刻的点为内点，则满足差分格式（2），代入上式得到：()(),0,sin sin ,,0,1,N N ih jh i j ππ=0,1,,10j =图1 t=0.1、0.5时刻的数值解、精确解 图2 t=1.0、1.4时刻的数值解、精确解 注：上两图为四个时刻的数值解与精确解，()10.12r p p hpτ==<=代表维数，本文，三层显格式达二阶收敛，不难看出，收敛效果很好，符合理论。

下图是四个时刻的绝对误差图像，从图中看出，绝对误差较小，且经过计算得到，收敛阶近似于2，正好符合理论值。

图3 四个时刻的绝对误差3、四个时刻（t=0.1、0.5、1.0、1.4）的绝对误差表t=0.1时刻的绝对误差0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0001 0.0001 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0002 0.0001 0.0001 0.00000.0000 0.0001 0.0003 0.0004 0.0004 0.0005 0.0004 0.0004 0.0003 0.0001 0.00000.0000 0.0002 0.0004 0.0005 0.0006 0.0006 0.0006 0.0005 0.0004 0.0002 0.00000.0000 0.0002 0.0004 0.0006 0.0007 0.0007 0.0007 0.0006 0.0004 0.0002 0.00000.0000 0.0002 0.0005 0.0006 0.0007 0.0008 0.0007 0.0006 0.0005 0.0002 0.00000.0000 0.0002 0.0004 0.0006 0.0007 0.0007 0.0007 0.0006 0.0004 0.0002 0.0000。