偏微分方程(椭圆型)数值解2.1-2.3

椭圆型偏微分方程边值问题的一种数值解为了解不规则区域上的椭圆型偏微分方程边值问题, 首先要对区域进行剖分，这样做使得在整个解题过程中进行了两次边值问题的求解。

在学习中得到启发看到了一个方法，它将区域剖分的问题及求解的问题结合起来进行, 使整个求解过程得到简化这个方法求得的是未知函数的一组等值线,这在某些物理问题中是方便的。

（1）其中Ω是区域；Γ1、Γ2、Γ3、Γ4Ω的边界。

且Γ1、Γ3相对，Γ2、Γ4相对。

公式的系数分别是Ω上的连续函数。

φ1φ2是单调函数但可以不连续。

u 0，u n 是常数。

又设d>0,c<=0,u n >u 0.特殊的，Γ1、Γ2、Γ3、Γ4中至多有两个可以退化为一点。

为了求解上式，引入辅助问题（2）00:;m m v v v v <其中、是常数且 34ϕϕ、是单调函数, 也可以不连续，034m v v ϕϕ、、、可按解题方便来选取作变换(3)变换（3）区域Ω变为Ω`由椭圆型方程的性质可见(3)是可逆的。

设（3）的逆变换是（4）变换（3）将（1）（2）中的方程变为（5）（6）其中：，易见仍有即式（3）和（6）是一个拟线性椭圆型方程组。

设曲线的几何方程分别是解下面四组联立方程并分别记它们的解为于是（3）将（1）（2）、中的边界条件变为（7）现将方程（5）（6）加上边界条件（7）称为问题（1`）向题(1`), 虽然方程复杂, 但定解区域是矩形,用差分法离散, 迭代法求解是很方便的。

(1`) 的解形如(4).将u 视为常数, v是参数, (4)就是u的等值线的参数方程。

参考文献1、刘家琦。

应用求解拉普拉斯方程的边值问题建立有限元网格。

计算数学1988，5（1）：1~92、李子才。

具有奇点的Laplace方程边值问题的原始能量有限元结合法。

计算数学，1980，2（4）：319~328。

抛物型方程的向前Euler 格式1. 问题介绍考虑一维热传导方程： （1）,0),(22T t x f xu atu ≤<+∂∂=∂∂其中a 是正常数，)(x f 是给定的连续函数。

按照定解条件的不同给法，可将方程（1）的定解问题分为两类：第一类、初值问题（也称Cauthy 问题）：求具有所需次数偏微商的函数),(t x u ，满足方程（1）（∞<<∞-x ）和初始条件： （2）),()0,(x x u ϕ= ∞<<∞-x第二类、初边值问题（也称混合问题）：求具有所需次数偏微商的函数),(t x u ，满足方程（1）（l x <<0）和初始条件： （3）),()0,(x x u ϕ=l x <<0及边值条件 (4).0),(),0(==t l u t u T t ≤≤0假定)(x ϕ在相应区域光滑，并且在l x ,0=满足相容条件，使上述问题有唯一充分光滑的解。

2. 网格剖分及差分格式2.1网格剖分考虑边值问题（1），（4）的差分逼近。

取空间步长N l h /=和时间步长M T /=τ，其中N,M 都是正整数。

用两族平行直线：),,1,0(N j jh x x j ===),,1,0(M k k t t k ===τ将矩形域}0;0{T t l x G ≤≤≤≤=分割成矩形网格，网格节点为),(k j t x 。

以h G 表示网格内点集合，即位于开矩形G 的网点集合；h G 表示所有位于闭矩形G 的网点集合；h Γ=h G -h G 是网格界点集合。

差分格式用差商代替原热传导方程中的导数，就可以得到差分格式。

如下图所示，向前差分格式联系到第（k+1）层的点),(1+k j t x 和第k 层的点),(),,(1k j k j t x t x -及),(1k j t x +。

其差分格式如下：,22111j kj k j k j kjk jf hu u u au u ++-=--++τ)(j j x f f =，)(0j j j x u ϕϕ==， 00==kN ku u ，其中j = 1,2,…，N-1，k = 1,2,…,M-1。

偏微分方程的解法偏微分方程（Partial Differential Equations，简称PDEs）是数学中的一个重要分支，它描述了多变量函数的偏导数之间的关系。

这些方程在自然科学、工程应用和社会科学等领域都发挥着重要作用。

解决偏微分方程是一个复杂而有挑战性的过程，需要运用多种数学方法和工具来求解。

在本文中，我将为您介绍几种常见的偏微分方程的解法，并提供一些示例以帮助您更好地理解。

以下是本文的主要内容：1. 一阶线性偏微分方程的解法1.1 分离变量法1.2 特征线方法2. 二阶线性偏微分方程的解法2.1 分离变量法2.2 特征值法2.3 Green函数法3. 非线性偏微分方程的解法3.1 平移法3.2 线性叠加法3.3 变换法4. 数值方法解偏微分方程4.1 有限差分法4.2 有限元法4.3 谱方法5. 偏微分方程的应用领域5.1 热传导方程5.2 波动方程5.3 扩散方程在解一阶线性偏微分方程时，我们可以使用分离变量法或特征线方法。

分离变量法的基本思路是将方程中的变量分离，然后通过积分的方式求解每个分离后的常微分方程，最后再将结果合并。

特征线方法则是将方程中的变量替换为新的变量，使得方程中的导数项消失，从而简化求解过程。

对于二阶线性偏微分方程，分离变量法、特征值法和Green函数法是常用的解法。

分离变量法的核心思想与一阶线性偏微分方程相似，将方程中的变量分离并得到常微分方程，然后进行求解。

特征值法则利用特征值和特征函数的性质来求解方程，适用于带有齐次边界条件的问题。

Green函数法则通过引入Green函数来求解方程，其特点是适用于非齐次边界条件的情况。

非线性偏微分方程的解法则更加复杂，常用的方法有平移法、线性叠加法和变换法。

这些方法需要根据具体问题的特点选择合适的变换和求解技巧，具有一定的灵活性和创造性。

除了上述解析解法，数值方法也是解偏微分方程的重要手段。

常用的数值方法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。

椭圆型偏微分方程是一类非常重要的数学方程，它们是由一系列多元函数满足的偏微分方程的总称。

这类方程的名字来源于它们的解的形式，即椭圆型函数。

椭圆型偏微分方程的一般形式为：$$a_1\frac{\partial^2u}{\partialx^2}+2a_2\frac{\partial^2u}{\partial x\partialy}+a_3\frac{\partial^2u}{\partialy^2}+b_1\frac{\partialu}{\partia l x}+b_2\frac{\partial u}{\partial y}+cu=f(x,y)$$其中，$u(x,y)$ 为未知函数，$a_1,a_2,a_3,b_1,b_2,c$ 为常数。

如果所有的常数$a_1,a_2,a_3$ 都大于0，则称该方程为椭圆型偏微分方程。

Laplace 方程是最常见的椭圆型偏微分方程之一，它的形式为：$$\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+\frac{\partial^2u}{\partial y^2}=0$$ Laplace 方程可以用来描述许多物理现象，例如电场、热传导、流体动力学等。

Poisson 方程也是一种常见的椭圆型偏微分方程，它的形式为：$$\frac{\partial^2u}{\partialx^2}+\frac{\partial^2u}{\partial y^2}=f(x,y)$$ Poisson 方程可以用来描述电场、热传导、流体动力学等现象。

Helmholtz 方程是另一种常见的椭圆型偏微分方程，它的形式为：$$\frac{\partial^2u}{\partialx^2}+\frac{\partial^2u}{\partialy^2}+k^2u=f( x,y)$$其中，$k$ 是一个常数。

Helmholtz 方程可以用来描述许多物理现象，例如电磁场、声学现象等。

1 常微分方程及其数值解法1.1 常微分方程概述在数学上，物质的运动和变化规律是通过函数关系来表示的，在一些复杂的现象中，我们要求的未知量就变成了满足特定条件的一个或一些未知函数。

有的时候，我们需要利用导数或者微分的关系，即这些未知函数的导数与自变量满足某种关系，这种方程我们称之为微分方程。

未知函数是一元函数的微分方程称之为常微分方程，未知函数是多元函数的微分方程我们称之为偏微分方程，我们这里只考虑常微分方程。

常微分方程的解，就是找出一个代入方程使之成为恒等式的函数。

若微分方程的解中含有任意常数的个数与方程阶数相同，且任意常数之间不能合并，则称此解为该方程的通解。

当通解中的各任意常数都取特定值时所得到的解，称为方程的特解。

在实际问题中，这些函数往往还需要满足一些特定条件，这称之为定解条件。

但在实际问题中，很多常微分方程的解析表达式过于复杂，甚至得不到通解的解析表达式。

而且，常微分方程的特解是否存在，存在几个特解，这涉及到微分方程解的存在性和唯一性定理。

因此，在实际应用中，我们通常利用数值的方法来求得方程的数值解，在误差允许的范围内，我们用数值解来替代解析解。

所以，研究常微分的数值解法是很有必要的。

2.2 常微分方程的数值解法常微分方程的数值解法是有常微分方程的定解条件提出的，首先我们考虑如下一阶常微分方程的初值问题。

()()00(,)dx t f x t dtx t x⎧=⎪⎨⎪=⎩（2.1） 2.2.1 欧拉法欧拉法（又称差分法）是常微分方程初值问题数值解法中最简单最古老的方法，它的基本思路是将（2.1）式中导数项用差分来逼近，从而将一个微分方程转化为一个代数方程，以便迭代求解。

根据用于逼近的差分方式来分，可以分为向前差分、向后差分、中心差分。

()()()()()()()()()111112l l l l l l l l l dx t x t x t dt tdx t x t x t dt tdx t x t x t dt t++++--=∆-=∆-=∆ （2.2） 上式中，分别为向前差分法、向后差分法、中心差分法。

偏微分方程:《偏微分方程》共分八章：第一章为绪论；第二、三章分别介绍了一阶方程、具有两个自变量的二阶方程的基本知识；第四、五、六章分别介绍了三类基本方程：波动方程、热传导方程和Laplace方程的定解问题的适定性、求解方法及解的性质；第七章主要介绍了一阶拟线性双曲守恒律方程组的一些基本知识；第八章介绍了Cauehy-Kovalevskaya定理。

另有两个附录：Fourier反演公式；Li-Yau估计。

《偏微分方程》不仅把注意力集中在传统的偏微分方程基础知识上，而且还有目的地介绍一些当代数学知识，譬如在几何分析中具有重要作用的Li-Yau估计和Hamack不等式等。

《偏微分方程》的另一特点是，除在每节后面为读者准备了一些习题之外，还在一些章节后面为读者准备了一些思考题和“开放问题（open problem）”。

这些问题具有一定的启发性，对提高学生对本门课程的学习兴趣有很大帮助。

偏微分方程数值解：通过数值计算方法，在计算机上对偏微分方程的近似求解。

科学和工程中的大多数实际问题都归结为偏微分方程的定解问题，由于很难求得这些定解问题的解析解（在经典意义下甚至没有解），人们转向求解它们的数值近似解。

简介：通过数值计算方法，在计算机上对偏微分方程的近似求解。

科学和工程中的大多数实际问题都归结为偏微分方程的定解问题，由于很难求得这些定解问题的解析解（在经典意义下甚至没有解），人们转向求解它们的数值近似解。

通常先对问题的求解区域进行网格剖分，然后基于有限元法、有限差分法和有限体积法等数值方法，对原定解问题或其等价形式离散，并归结为一个线性代数方程组，最终在计算机上求得精确解在离散网格点上的近似值。

求解涉及数值方法及其理论分析（稳定性、收敛性、误差估计）、计算机上的实现等一系列问题。

求解效率：求解的效率，一方面依赖计算机运行的速度，另一方面也依赖数值方法或算法，而且这方而更为重要。

自从1946年第一台电子计算问世（运行速度每秒500次乘法），到目前的千万亿次的超级计算机，计算速度得到了飞速发展。

1 常微分方程及其数值解法1.1 常微分方程概述在数学上，物质的运动和变化规律是通过函数关系来表示的，在一些复杂的现象中，我们要求的未知量就变成了满足特定条件的一个或一些未知函数。

有的时候，我们需要利用导数或者微分的关系，即这些未知函数的导数与自变量满足某种关系，这种方程我们称之为微分方程。

未知函数是一元函数的微分方程称之为常微分方程，未知函数是多元函数的微分方程我们称之为偏微分方程，我们这里只考虑常微分方程。

常微分方程的解，就是找出一个代入方程使之成为恒等式的函数。

若微分方程的解中含有任意常数的个数与方程阶数相同，且任意常数之间不能合并，则称此解为该方程的通解。

当通解中的各任意常数都取特定值时所得到的解，称为方程的特解。

在实际问题中，这些函数往往还需要满足一些特定条件，这称之为定解条件。

但在实际问题中，很多常微分方程的解析表达式过于复杂，甚至得不到通解的解析表达式。

而且，常微分方程的特解是否存在，存在几个特解，这涉及到微分方程解的存在性和唯一性定理。

因此，在实际应用中，我们通常利用数值的方法来求得方程的数值解，在误差允许的范围内，我们用数值解来替代解析解。

所以，研究常微分的数值解法是很有必要的。

2.2 常微分方程的数值解法常微分方程的数值解法是有常微分方程的定解条件提出的，首先我们考虑如下一阶常微分方程的初值问题。

()()00(,)dx t f x t dtx t x⎧=⎪⎨⎪=⎩（2.1） 2.2.1 欧拉法欧拉法（又称差分法）是常微分方程初值问题数值解法中最简单最古老的方法，它的基本思路是将（2.1）式中导数项用差分来逼近，从而将一个微分方程转化为一个代数方程，以便迭代求解。

根据用于逼近的差分方式来分，可以分为向前差分、向后差分、中心差分。

()()()()()()()()()111112l l l l l l l l l dx t x t x t dt tdx t x t x t dt tdx t x t x t dt t++++--=∆-=∆-=∆ （2.2） 上式中，分别为向前差分法、向后差分法、中心差分法。

偏微分方程的解析与数值解法偏微分方程（Partial Differential Equations，简称PDE）是数学中一类重要的方程类型，广泛应用于物理、工程、经济等领域的建模和问题求解中。

解析解和数值解是求解偏微分方程的两种常见方法，在本文中我们将探讨偏微分方程的解析解法和数值解法，并讨论它们的特点和应用。

一、解析解法解析解是指能够用数学公式、解析表达式或函数形式明确求解的方程解。

对于一些简单的偏微分方程，我们可以通过解特征方程、利用变量分离法、套用标准的解析解公式等方法求得其解析解。

以一维热传导方程为例，其数学表达式为：（1）∂u/∂t = α∂²u/∂x²，其中 u(x, t) 为温度分布函数，α为热传导系数。

通过应用分离变量法，我们可以将热传导方程转化为两个常微分方程，从而求得其解析解。

当然，对于更复杂的偏微分方程，可能需要运用更高级的数学方法和技巧来求得其解析解。

解析解法的优点是可以给出精确的解，有助于深入理解问题的本质和特性。

它还能提供闭合的数学描述，便于进行进一步分析和推导。

然而，解析解法的局限性在于，只有少部分简单的偏微分方程能够求得解析解，大多数情况下我们需要借助数值方法求解。

二、数值解法数值解法是通过离散化空间和时间，并利用计算机进行数值计算的方法，近似求解偏微分方程。

数值解法的核心思想是将偏微分方程转化为代数方程组，并通过迭代算法求解方程组获得数值解。

常见的数值解法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。

以有限差分法为例，该方法将连续的空间和时间网格离散化为有限个点，然后利用差分格式逼近原偏微分方程，通过迭代求解差分方程组得到数值解。

对于上述的一维热传导方程，我们可以利用有限差分法进行求解。

将空间和时间划分为离散网格，利用差分近似替代导数项，然后利用迭代算法求解差分方程组。

通过不断减小网格的大小，我们可以提高数值解的精度，并逼近解析解。

数值解法的优点是能够处理复杂的偏微分方程，广泛适用于各种实际问题。

偏微分方程的解析解介绍偏微分方程（Partial Differential Equation, PDE）是一类涉及多个变量和它们的偏导数的方程。

在数学和物理学等领域中，偏微分方程广泛应用于描述自然界中的各种现象和过程。

解析解是指通过数学的推导和求解，得到的能够精确描述方程解的解析表达式。

本文将深入探讨偏微分方程的解析解的研究方法和应用领域。

偏微分方程的分类偏微分方程可以分为多个不同类型，常见的分类方法包括： 1. 椭圆型偏微分方程（elliptic PDEs）：这类方程中的二阶导数的系数满足某些条件，广泛应用于静电学、热传导等问题的建模。

2. 抛物型偏微分方程（parabolic PDEs）：这类方程常用于描述扩散过程、热传导过程等，它们的解析解在某些情况下可以直接求得。

3. 双曲型偏微分方程（hyperbolic PDEs）：这类方程常用于描述波动方程、传播过程等，求解方法相对较为复杂。

求解偏微分方程的方法针对不同类型的偏微分方程，可以采用不同的方法进行求解。

在此我们介绍几种常见的方法：分离变量法分离变量法是求解一类分离变量形式的偏微分方程的常用方法。

这种方法的基本思想是将多元函数表示为几个单变量函数的乘积形式，通过将原方程分离变量，分别对各个变量进行求解，再通过叠加得到原方程的解析解。

特征线法特征线法适用于一类具有常系数的线性偏微分方程。

通过构造特征线方程，将原偏微分方程转化为常微分方程，然后通过求解常微分方程来得到原方程的解析解。

特征线法在求解一些双曲型偏微分方程时常用。

变换法是通过对原方程进行一定的变换，将复杂的偏微分方程转化为简单的形式，进而求解得到解析解。

常见的变换方法包括拉普拉斯变换、傅里叶变换等。

变换法在一些特殊的偏微分方程求解问题中有重要应用。

数值方法对于一些复杂的偏微分方程，往往难以得到解析解。

此时，可以利用数值方法近似求解。

常见的数值方法包括有限差分法、有限元法、谱方法等。

数值计算中的偏微分方程数值解法数值计算在现代科学技术中扮演着重要的角色，它的应用范围不断扩大。

数值计算中的偏微分方程数值解法是其中最为重要的一部分。

在数学中，偏微分方程是一类涉及未知函数及其偏导数的方程，应用广泛，如机械、天气预报、波动、电磁等领域。

针对偏微分方程求解的方法称为数值解法，本文将讨论偏微分方程数值解法的相关知识。

1. 介绍偏微分方程数值解法是指通过计算，以得到近似解的方法。

由于大多数偏微分方程都没有精确解，因此需要使用数值计算方法求解。

迄今为止，已经发展出各种数值解法，如差分法、有限元法、边界元法、谱方法等。

这些方法都有其特点和优劣，选择何种方法要根据问题特点而定。

2. 差分法差分法是求解偏微分方程最基本的数值方法之一，它是将连续函数的导数用有限差商代替，通过计算有限差商的值得到近似解。

差分法的精度取决于差分的精度和步长，差分法通常易于实现和理解，也可以用于一些较简单的问题。

下面以热传导方程为例，来说明差分法的求解过程。

热传导方程的数学形式为$$\frac{\partial u}{\partial t} = k \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}$$其中，$u(x, t)$表示温度分布，$k$为热传导系数。

将空间尺度和时间尺度分别离散化，即用网格对$x$和$t$上的点进行离散，得到$$u_{i, j+1} = u_{i,j} + \frac{k \Delta t}{\Delta x^2} (u_{i+1,j} - 2u_{i,j} + u_{i-1,j})$$其中，$u_{i,j}$表示$u(x_i,t_j)$的近似值，$\Delta x$和$\Deltat$分别是$x$和$t$的步长。

3. 有限元法有限元法是一种广泛使用的偏微分方程数值解法，它将求解区域分成有限个小区域，建立适当的数学模型和计算方法，通过求解模型方程得到物理问题的近似解。

有限元法一般需要进行大量计算，但准确度较高，适用于非线性、复杂问题的求解。

偏微分方程数值解的计算方法偏微分方程是研究自然和社会现象的重要工具。

然而，大多数偏微分方程很难用解析方法求解，需要用数值方法求解。

本文将介绍偏微分方程数值解的计算方法，其中包括有限差分方法、有限体积法、谱方法和有限元方法。

一、有限差分方法有限差分法是偏微分方程数值解的常用方法，它将偏微分方程中的空间变量转换为网格点上的差分近似。

例如，对于一个二阶偏微分方程：$$\frac{\partial^{2}u}{\partialx^{2}}+\frac{\partial^{2}u}{\partial y^{2}}=f(x,y,u)$$可以使用中心差分方法进行近似：$$\frac{\partial^{2}u}{\partial x^{2}}\approx \frac{u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j}}{(\Delta x)^{2}}$$$$\frac{\partial^{2}u}{\partial y^{2}}\approx \frac{u_{i,j+1}-2u_{i,j}+u_{i,j-1}}{(\Delta y)^{2}}$$其中，$u_{i,j}$表示在第$i$行第$j$列的网格点上的函数值，$\Delta x$和$\Delta y$表示网格步长。

将差分近似代入原方程中，得到如下的差分方程：$$\frac{u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j}}{(\Deltax)^{2}}+\frac{u_{i,j+1}-2u_{i,j}+u_{i,j-1}}{(\Deltay)^{2}}=f_{i,j,u_{i,j}}$$该方程可以用迭代法求解。

有限差分方法的优点是易于实现，但在均匀网格下准确性不高。

二、有限体积法有限体积法是将偏微分方程中的积分形式转换为求解网格单元中心值的方法。

例如，对于如下的扩散方程：$$\frac{\partial u}{\partial t}=\frac{\partial}{\partialx}\left(D(u)\frac{\partial u}{\partial x}\right)$$可以使用有限体积法进行近似。

第一章 概 述大家采用下面的方法求解Terzaghi 一维固结方程。

1．1 偏微分方程工具箱的功能偏微分方程工具箱(PDE Toolbox)提供了研究和求解空间二维偏微分方程问题的一个强大而又灵活实用的环境。

PDE Toolbox 的功能包括：(1) 设置PDE (偏微分方程)定解问题，即设置二维定解区域、边界条件以及方程的形式和系数；(2) 用有限元法 (FEM) 求解PDE 数值解；(3) 解的可视化。

无论是高级研究人员还是初学者，在使用PDE Too1box 时都会感到非常方便。

只要PDE 定解问题的提法正确，那么，启动MATLAB 后，在MATLAB 工作空间的命令行中键人pdetool ，系统立即产生偏微分方程工具箱(PDE Toolbox)的图形用户界面(Graphical User Interface ，简记为GUI)，即PDE 解的图形环境，这时就可以在它上面画出定解区域、设置方程和边界条件、作网格剖分、求解、作图等工作，详见1．4节中的例子。

我们将在第二章详细介绍GUI 的使用，在第二章给出大量典型例子和应用实例。

除了用GUI 求解PDE 外，也可以用M 文件的编程计算更为复杂的问题，详见第三章和第四章的内容。

1．2 PDE Toolbox 求解的问题及其背景1．2．1 方程类型PDE Toolbox 求解的基本方程有椭圆型方程、抛物型方程、双曲型方程、特征值方程、椭圆型方程组以及非线性椭圆型方程。

椭圆型方程： (), ,c u au f in -∇⋅∇+=Ω，椭圆型方程：(),,c u au f in -∇⋅∇+=Ω其中Ω是平面有界区域，c ,a ,f 以及未知数u 是定义在Ω上的实（或复）函数。

抛物型方程：(), .u d c u au f in t∂-∇⋅∇+=Ω∂ 双曲型方程：22(), u c u au f in t∂∂-∇⋅∇+=Ω∂. 特征值方程：(), ,c u au du in λ-∇∇+=Ω其中d 是定义在Ω上的复函数，λ是待求特征值。