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一、扩散方程稳态扩散与非稳态扩散1．稳态扩散下的菲克第一定律（一定时间内，浓度不随时间变化dc/dt=0）单位时间内通过垂直于扩散方向的单位截面积的扩散物质流量（扩散通量）与该面积处的浓度梯度成正比即J=－D（dc/dx）其中D：扩散系数，cm2/s，J：扩散通量，g/cm2·s ，式中负号表明扩散通量的方向与浓度梯度方向相反。
可见，只要存在浓度梯度，就会引起原子的扩散。
x轴上两单位面积1和2，间距dx，面上原子浓度为C1、C2则平面1到平面2上原子数n1=C1dx ，平面2到平面1上原子数n2=C2dx若原子平均跳动频率f, dt时间内跳离平面1的原子数为n1f·dt跳离平面2的原子数为n2fdt，但沿一个方向只有1/2的几率，则单位时间内两者的差值即扩散原子净流量。
令，则上式2．扩散系数的测定：其中一种方法可通过碳在γ-Fe中的扩散来测定纯Fe的空心园筒，心部通渗碳气氛，外部为脱碳气氛，在一定温度下经过一定时间后，碳原子从内壁渗入，外壁渗出达到平衡，则为稳态扩散单位时单位面积中碳流量：A：圆筒总面积，r及L：园筒半径及长度，q：通过圆筒的碳量则：即：则：q可通过炉内脱碳气体的增碳求得，再通过剥层法测出不同r处的碳含量，作出C-lnr曲线可求得D。
第一定律可用来处理扩散中浓度不因时间变化的问3．菲克第二定律：解决溶质浓度随时间变化的情况，即dc/dt≠0两个相距dx垂直x轴的平面组成的微体积，J1、J2为进入、流出两平面间的扩散通量，扩散中浓度变化为，则单元体积中溶质积累速率为（Fick第一定律）（Fick第一定律）（即第二个面的扩散通量为第一个面注入的溶质与在这一段距离内溶质浓度变化引起的扩散通量之和）若D不随浓度变化，则故：4．Fick第二定律的解：很复杂，只给出两个较简单但常见问题的解a. 无限大物体中的扩散设：1）两根无限长A、B合?金棒，各截面浓度均匀，浓度C2>C12）两合金棒对焊，扩散方向为x方向3）合金棒无限长，棒的两端浓度不受扩散影响4）扩散系数D是与浓度无关的常数根据上述条件可写出初始条件及边界条件初始条件：t=0时, x>0则C=C1，x<0, C=C2边界条件：t≥0时, x=∞,C=C1, x=－∞, C=C2令，代入则,则菲克第二定律为即（1）令代入式（1）则有（2）若代入（2）左边化简有而积分有（3）令，式（3）为由高斯误差积分：应用初始条件t=0时x>0, c=c1,x<0, c=c2,从式（4）求得(5)则可求得(6)将（5）和（6）代入（4）有：上式即为扩散偶经过时间t扩散之后，溶质浓度沿x方向的分布公式，其中为高斯误差函数，可用表查出：根据不同条件，无限大物体中扩散有不同情况（1）B金属棒初始浓度，则（2）扩散偶焊接面处溶质浓度c0，根据x=0时，，则，若B棒初始浓度，则。
非线性对流扩散方程论文：非线性对流扩散方程的特征有限元法及其误差分析【中文摘要】对流扩散方程是一类基本的运动方程,它可描述质量、热量的运输问题以及反映扩散过程等众多物理现象,所以,寻找稳定快速的数值方法有着重要的理论和实际意义。
本文针对此类非线性对流扩散方程,构造了一种隐式特征有限元格式,并研究了此方程的收敛性。
当方程的非线性项b=b(x,t,u,▽u),f=f(x,t,u,▽u)时,我们得到了L2(Q)模次优、H1(Q)模最优的误差估计；而当方程的非线性项b=b(x,t,u), f=f(x,t,u)时, L2(Ω)模和H1(Ω)模都得到了最优的误差估计。
【英文摘要】Convection diffusion equation is a kind of basic equation of motion, it can describe the quality、the heat transport problems、reaction-diffusion process and many other physical phenomena. Therefore, it is very meaningful both in theoretical and practical points to find a steady and rapid numerical method to solve these kind of equations.In this paper, an implicit characteristic finite element scheme is constructed to solve such nonlinear diffusion equation and the convergence of the scheme is studied. Fo...【关键词】非线性对流扩散方程特征有限元法误差估计【英文关键词】Nonlinear convection diffusion equationCharacteristic finite element method Error estimate【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【目录】非线性对流扩散方程的特征有限元法及其误差分析摘要5-6ABSTRACT6引言8-10第一章非线性对流扩散方程的特征有限元法和L~2(Ω)模估计10-19§1.1预备知识10-12§1.2 特征有限元格式12-13§1.3L~2(Ω)模误差估计13-19第二章非线性对流扩散方程的特征有限元法和H~1(Ω)模估计19-23§2.1 特征有限元格式19-20§2.2 H~1(Ω)模误差估计20-23参考文献23-26致谢26。
对流方程差分格式稳定性判定李五明【摘要】The paper decided the stability of different difference schemes of the one dimension convection equation using Fourier stability analysis. The fundamental idea of Fourier stability analysis is to extend periodically the error of solution for the linear differential equation and express it using Fourier series, then check the enlargement and decay of every component of the Fourier series. According to Fourier series for each component change over time, we judged the stability of difference schemes by the magnification factor. Using the method, the paper decided the stability of different difference schemes for the given equation.%用傅里叶稳定性分析法判断一维对流方程不同差分格式的稳定性．傅里叶稳定性分析法的基本思想是：对于线性微分方程，将解的误差做周期延拓并用傅里叶级数表示出来，然后考察每一个傅里叶级数分量的增大和衰减情况；根据傅里叶级数每一个分量随时间的变化情况，由放大因子判断差分格式的稳定性．用该方法对给定方程不同差分格式的稳定性进行了判断．【期刊名称】《河南理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(031)003【总页数】4页(P369-372)【关键词】对流方程;差分格式;稳定性【作者】李五明【作者单位】河南理工大学数学与信息科学学院,河南焦作454000【正文语种】中文【中图分类】O175.210 引言用有限差分法数值求解偏微分方程是计算数学中的一个重要课题．在有限差分法中，差商代替了微商，差分方程代替了微分方程．然而，并不是任何情况下，差分方程都可以逼近原微分方程．因为，方程形式的逼近是一回事，方程解的逼近又是一回事．因此，在基本理论上必须解决数值计算中可能出现的诸如稳定性、精度等问题．采用有限差分法求解由偏微分方程所描述的具体问题时，在确定差分离散格式是否可用之前必须解决3个问题：当差分网格的时间与空间步长都趋近于零时，差分方程是否充分逼近原微分方程；差分格式的真解是否充分逼近原微分方程的精确解；差分格式的近似解与真解之间的误差是否有界．这3个问题在有限差分理论中分别称为相容性、收敛性和稳定性．差分格式的相容、收敛和稳定并不是孤立的，而是互有联系．根据LAX等价定理，若线性微分方程的初值问题适定、差分格式相容，则稳定性是收敛性的必要和充分条件．因此，常常通过判定一个差分格式的稳定性来判定其收敛性．因为，直接证明一个差分格式的收敛性是比较困难的，但对稳定性的证明却容易得多，且现有的方法也比较有效．本文介绍其中最常用的一种分析差分格式稳定性的方法：傅里叶稳定性分析法．傅里叶稳定性分析法的基本思想是将解的误差做周期延拓并用傅里叶级数表示出来，然后考察每一个傅里叶级数分量的增大和衰减情况．如果每一个分量的强度(或振幅)是随时间的推移而增大的，则所讨论的差分格式是不稳定的；反之，若每一个分量的振幅是随时间的推移而衰减或保持不变的，则格式是稳定的．为了进行这种分析，可以把某一分量的表达式代入到误差传播方程中，以得出相邻两时间层该分量的振幅比(通常称为放大因子)．稳定性的条件要求放大因子的绝对值(或模)小于或等于1．当放大因子等于1时，称为中性稳定．在这种情况下，任何时刻引进的误差都不会衰减或放大．本文主要针对一维对流方程，利用傅里叶稳定性分析方法讨论其不同差分格式的稳定性．1 傅里叶稳定性分析法针对一个具体的方程来考察傅里叶稳定性分析法，然后再将该方法推广到其他差分格式．一维对流方程的初值问题如下：，(1)问题的定解域为x-t的上平面(图1)，分别引入平行于x轴和平行于t轴的两族直线，把求解域划分为矩形网格．网格线的交点称为节点，x方向上网格线之间的距离Δx称为空间步长，t方向上网格线之间的距离Δx称为时间步长．这样，两族网格可记为x=xi=iΔx,(i=0,±1,±2,…)，t=tn=nΔt,(n=0,1,2,…).网格划定后，就可针对其中的任一节点，如图1中的节点(xi,tn)．将函数u在该点记为,tn)=u(iΔx,nΔt).(2)方程(1)的FTCS(Forward Time Central Space)格式为α.(3)将式(3)改写为易于递推计算的差分格式，有，式中：λ为网格比．相应于上式的误差传播方程为,(4)式中：ε为各节点上的误差．如果对ε在正负方向上作周期延拓，即把ε看作是以某一定值为周期的周期函数，则εn，εn+1可以展开为以下的傅里叶级数[5-6]：.于是，，(5),(6)式中：将式(5)和(6)代入式(4)得.(7)式(7)相当于将零展开成傅里叶级数，式中{ }内相当于傅里叶系数，它对于所有的k都等于零，即，(8)令,(9)则式(8)成为(不失一般性，支掉式中的下标记号k)Cn+1=GCn,(10)表示误差从第n层传播到第n+1层时，以傅里叶级数表示的每一误差分量的振幅放大或衰减了G倍．所以，称G为放大因子．傅里叶稳定性分析法就集中在对G 的分析上，如果|G|>1，则误差的振幅随n的增大而增大，差分格式不稳定；如果|G|≤1，则误差的振幅随n的增大而减小或不变，差分格式稳定．应用欧拉公式e±iz=cos z±isin z，将式(9)改写为G=1-iαλsin kΔx，得|G|2=1+α2λ2sin2kΔx．当sin2kΔx≠0时，选取网格比λ总有|G|>1．因此，差分格式(3)是不稳定的．从上例的分析注意到，以傅里叶稳定性分析法判断差分格式稳定性时，是从误差传播方程出发，将计算节点的误差延拓为傅里叶级数，并通过分析式(7)中傅里叶级数任一系数来确定放大因子G，进而确定差分格式的稳定性．对于齐次线性微分方程，由于误差传播方程与其相应的差分方程形式相同，在傅里叶稳定性分析中，只要令，(11)并将它们代入相应的差分格式中，同样可以得到与上例相同的放大因子G的表达式．为方便起见，在以后的傅里叶稳定性分析讨论中将采用式(11)的方式．2 应用举例例1 试讨论一维对流方程(1)的FTCS隐式差分格式的稳定性．解：方程(1)的FTCS隐式差分格式为α,(12)或写为，λ,将式(11)代入上式，有Cn+1eik(xi-Δx)]=Cneikxi，约去公因子eikxi后，得，即，由此得放大因子为,即≤1，所以，式(12)是无条件稳定的.例2 试讨论一维对流方程(1)的格式的稳定性．解：方程(1)的格式为，(13)或，λ，将式(11)代入上式，有，约掉公因子eikxi，得，由此得放大因子为，有|G|2=1.所以，差分格式(13)是无条件稳定的.3 结论(1)本文利用傅里叶稳定性分析法仅讨论一维对流方程不同差分格式稳定性的判断，实际上，该方法对二维对流方程、一(二)维扩散方程、一维对流-扩散方程也是适用的．(2)本文没有给出一维对流方程迎风格式稳定性的判定，主要是因为需要考虑CFL(Courant-Friedrichs-Lewy)条件，并且要对α的正负进行讨论．限于篇幅，略去．(3)傅里叶稳定性分析法只适用于线性微分方程，对于非线性方程差分格式稳定性的判定，目前还没有严格的一般性理论处理．通常的做法是，从非线性方程对应的线性化模型得出的稳定性判定准则出发，对非线性方程差分格式的稳定性进行大致估计，然后在实际计算中采用试算方法将其扩展到非线性问题中去．参考文献：[1] 张国强，吴家鸣.流体力学[M].北京：机械工业出版社，2005.[2] 顾丽珍.求解对流扩散方程的一些高阶差分格式[J].清华大学学报：自然科学版，1996，36(2)：9-14.[3] 管秋琴.一类对流扩散方程组的差分格式与稳定性[J].上海电力学院学报，2009，25(2)：192-195.[4] 余德浩，汤华中.微分方程数值解法[M].北京：科学出版社，2003.[5] 范德辉，陈辉，王秀凤，等.对流扩散方程差分格式稳定性分析[J].暨南大学学报：自然科学与医学版，2006，27(1)：24-29.[6] 阴继翔，李国君，李卫华,等.对流扩散方程不同格式的数值稳定性分析[J].太原理工大学学报：自然科学版，2004，35(2)：121-124，133.[7] 马荣，石建省，张翼龙，等.对流-弥散方程显式差分法稳定性分析方法的初探[J].水资源与水工程学报，2010，21(1)：132-134.[8] 陆金甫，关治.偏微分方程数值解解法[M].北京：清华大学出版社，2004.[9] 王静，王艳.RICCATI方程有理展开法及其在非线性反应扩散方程中的应用[J].河南理工大学学报：自然科学版，2010，29(5)：689-694.[10] 王同科，马明书.二维对流扩散方程的二阶精度特征差分格式[J].工程数学学报，2004，21(5)：727-731.。
对流扩散方程解析解对流扩散方程（Convection-DiffusionEquation，CDE）是描述物理系统中物质扩散和热对流运动的方程。
它源于20世纪30年代真空磁体理论中发现的电子运动方程，在50年代被普及应用于各种工程、物理学和化学领域，如电子、热传输、水力学等，具有不可缺少的重要意义。
一般来说，对流扩散方程可以被描述为：$$frac{partial y}{partial t}=afrac{partial^2 y}{partial x^2}+bfrac{partial y}{partial x}+cfrac{partial y}{partial y}+d$$其中，a、b、c和d是常数，t和x分别代表时间和物理位置。
若把空间坐标投射到它们的平面上，则可以用更具体的形式表述为： $$frac{partial y}{partial t}=afrac{partial^2 y}{partial x^2}+bfrac{partial y}{partial x}+cfrac{partial y}{partial y}+d+frac{partial y}{partial z}$$其中，z是投射后的空间坐标，a、b、c和d也可以改变以适合不同的实际应用场景。
对于对流扩散方程的解析解，有两种基本方法：一种是用不定积分法；另一种是用微分平面法，也称作渐进分析方法。
从一般的原理上来看，不定积分法是把对流扩散方程拆解成多个简单的可求解的微分方程，然后分别求解它们，最后再综合求得总解。
此外，它还可以运用标准积分法来近似求解，特别有利于解复杂的多变量方程。
而渐进分析（Perturbation Analysis）是把复杂的问题划分成几个渐进步骤，每一步把问题简化为可以近似解决的状态，依此不断迭代，最终求得近似解。
这种技术通常用来求解非线性方程，对于对流扩散方程求解也非常有效，能有效地提高准确度和计算速度。
此外，还有其他一些求解方法，比如拉格朗日法（Lagrange Method）、拉普拉斯正则化（Laplace Regularization）以及偏微分方程的泛函理论方法（Functional Theory of Partial Differential Equations）等。
对流扩散方程的数值方法流扩散方程是描述物质在流动中同时进行的扩散过程的方程。
在很多科学和工程领域，如物理、化学、生物学等，流扩散方程都具有重要的应用。
为了解决流扩散方程，在数值计算中可以采用不同的数值方法。
本文将介绍几种常用的数值方法，包括有限差分法、有限元法和谱方法等。
有限差分法是一种常用且简单的数值方法，可用于解决流扩散方程。
它将空间和时间离散化，并采用中心差分近似来计算偏导数。
通过将方程离散化为代数方程组，可以使用迭代方法（如雅可比方法、高斯-赛德尔方法等）求解。
有限差分法的主要优点是简单易行，且可以方便地处理复杂的边界条件。
然而，它在处理不规则边界和复杂的时间变化时可能会出现精度问题。
有限元法是一种更加灵活和通用的数值方法，可用于解决流扩散方程。
它将连续的空间和时间域划分为离散的小单元，并利用有限元近似来计算解。
有限元法的优点是适用于各种不规则边界和复杂的几何结构，且能够提供更高的精度。
它通常使用高阶基函数来提高数值解的精确度，但计算复杂度较高，并且需要额外的后处理步骤来获得所需的物理量。
谱方法是一种基于傅里叶级数和函数的展开来计算数值解的方法，也适用于解决流扩散方程。
它使用特殊类的基函数（如傅里叶基函数或Chebyshev基函数）来表示解，并利用傅里叶级数的收敛性和高精度的性质来求解偏微分方程。
谱方法的优点是能够提供非常高的精度，并且适用于各种边界条件和几何结构。
但是，谱方法通常对于非线性问题的数值求解比较困难，且需要合适的扩展性来处理大规模问题。
对于流扩散方程的数值方法，除了上述几种常见的方法外，还有其他一些方法如交替方向隐式方法（ADI方法）和双曲正切方法（双曲正切线性增量法）等。
这些方法在特定情况下可能更适用于一些问题，但在一般情况下，有限差分法、有限元法和谱方法是流扩散方程数值计算的主要选择。
在选择数值方法时，需要综合考虑问题的特点和要求。
有限差分法适用于简单的几何结构和边界条件，有限元法适用于复杂的几何结构和边界条件，谱方法适用于需要高精度和快速收敛的问题。
非线性扩散方程的精确解
介绍
非线性扩散方程是一种在生物、物理过程中经常出现的基础方程，可以用来描述物质在空间中的迁移、随时间变化的聚集情况以及其它科学问题。
它描述的是物质在不同空间点之间的扩散过程，影响其扩散的因素包括：物质的初始分布、扩散系数、粘度系数等。
非线性扩散方程的求解有两种主要方法，一种是近似数值解法，另一种是精确解法。
数值解法可以在计算量较小的条件下计算出扩散方程的解，但是解的精度有限，有时会受到离散化造成的误差影响。
精确解法能够求出扩散方程的精确解，但往往结果要耗费更多的计算时间，而且可能有更多的参数要调整。
经典的精确求解方法有受限最小值算法（LMM）、拉普拉斯
增广算法（LALM）、带边界条件的最小二乘算法（LSBC）、多变量精确积分算法（MVIF）等。
至于精确解的应用，可以
用于评估情况（例如计算物质在空间中的分布情况），并且在建模中可以为政策和管理暗示新的方向。
总之，非线性扩散方程是一种非常重要的模型，它不仅描述物质在空间和时间中的扩散情况，而且可以用来研究各种科学问题。
它的精确解给了我们一种准确评估的方法，有助于后续的政策制定和管理工作。
对流-扩散方程逆过程反问题的稳定性及数值求解
潘军峰 ;闵涛 ;周孝德 ;冯民权
【期刊名称】《武汉大学学报：工学版》
【年(卷),期】2005(38)1
【摘要】对流-扩散方程逆过程反问题是一不适定问题. 利用 Fourier分析理论研究了该类反问题,得到了在空间L2中的稳定性定理. 利用Tikhonov正则化方法给出了一种反演算法. 数值模拟结果表明,利用此方法求解对流扩散方程逆过程反问题具有稳定性好、精度高的特点.
【总页数】4页(P10-13)
【关键词】对流-扩散;反问题;不适定;正则化;Fourier分析
【作者】潘军峰 ;闵涛 ;周孝德 ;冯民权
【作者单位】西安理工大学,陕西,西安,710048;山西省水利科学研究所,山西,太原,030002
【正文语种】中文
【中图分类】O242
【相关文献】
1.节块展开法求解对流扩散方程的稳定性和数值耗散特性分析 [J], 周夏峰;李富
2.基于遗传算法的对流扩散方程逆时反问题的数值求解 [J], 王燕;左锦辉;张小明
3.对流扩散方程逆过程反问题的光滑迭代数值解法 [J], 张静;李俊芳
4.二维对流扩散方程逆过程的最小二乘支持向量机求解 [J], 吴自库;陈建毅
5.数值求解对流扩散方程有限分析方法的稳定性与收敛性 [J], 孙毓平;吴江航因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一、扩散方程稳态扩散与非稳态扩散1．稳态扩散下的菲克第一定律（一定时间，浓度不随时间变化dc/dt=0）单位时间通过垂直于扩散方向的单位截面积的扩散物质流量（扩散通量）与该面积处的浓度梯度成正比即J=－D（dc/dx）其中D：扩散系数，cm2/s，J：扩散通量，g/cm2·s ，式中负号表明扩散通量的方向与浓度梯度方向相反。
可见，只要存在浓度梯度，就会引起原子的扩散。
x轴上两单位面积1和2，间距dx，面上原子浓度为C1、C2则平面1到平面2上原子数n1=C1dx ，平面2到平面1上原子数n2=C2dx若原子平均跳动频率f, dt时间跳离平面1的原子数为n1f·dt跳离平面2的原子数为n2fdt，但沿一个方向只有1/2的几率，则单位时间两者的差值即扩散原子净流量。
令，则上式2．扩散系数的测定：其中一种方法可通过碳在γ-Fe中的扩散来测定纯Fe的空心园筒，心部通渗碳气氛，外部为脱碳气氛，在一定温度下经过一定时间后，碳原子从壁渗入，外壁渗出达到平衡，则为稳态扩散单位时单位面积中碳流量：A：圆筒总面积，r及L：园筒半径及长度，q：通过圆筒的碳量则：即：则：q可通过炉脱碳气体的增碳求得，再通过剥层法测出不同r处的碳含量，作出C-lnr曲线可求得D。
第一定律可用来处理扩散中浓度不因时间变化的问3．菲克第二定律：解决溶质浓度随时间变化的情况，即dc/dt≠0两个相距dx垂直x轴的平面组成的微体积，J1、J2为进入、流出两平面间的扩散通量，扩散中浓度变化为，则单元体积中溶质积累速率为（Fick第一定律）（Fick第一定律）（即第二个面的扩散通量为第一个面注入的溶质与在这一段距离溶质浓度变化引起的扩散通量之和）若D不随浓度变化，则故：4．Fick第二定律的解：很复杂，只给出两个较简单但常见问题的解a. 无限大物体中的扩散设：1）两根无限长A、B合?金棒，各截面浓度均匀，浓度C2>C12）两合金棒对焊，扩散方向为x方向3）合金棒无限长，棒的两端浓度不受扩散影响4）扩散系数D是与浓度无关的常数根据上述条件可写出初始条件及边界条件初始条件：t=0时, x>0则C=C1，x<0, C=C2边界条件：t≥0时, x=∞,C=C1, x=－∞, C=C2令，代入则,则菲克第二定律为即（1）令代入式（1）则有（2）若代入（2）左边化简有而积分有（3）令，式（3）为由高斯误差积分：应用初始条件t=0时x>0, c=c1,x<0, c=c2,从式（4）求得(5)则可求得(6)将（5）和（6）代入（4）有：上式即为扩散偶经过时间t扩散之后，溶质浓度沿x方向的分布公式，其中为高斯误差函数，可用表查出：根据不同条件，无限大物体中扩散有不同情况（1）B金属棒初始浓度，则（2）扩散偶焊接面处溶质浓度c0，根据x=0时，，则，若B棒初始浓度，则。
对流扩散方程解析解对流扩散方程（CDE）是用来描述流动物质或能量在物理系统中的流动的基础的方程，它是热力学的基础，被广泛应用于大气科学、流体力学、热力学和非均匀物质动力学领域。
它的核心思想是基于大自然中的物理原理，探讨流体的对流和扩散过程，并可以帮助我们更好地理解和研究物理系统。
CDE属于非线性方程，它包含一个变量和三个参数，它在相应区域内表示流体物质的分布。
它有三种不同的形式：经典、非独立和独立。
经典和非独立的形式是在空间中的，独立形式是在时间中的。
由于CDE的复杂性，一般情况下不能用微分方程的定性法来解决，而是需要采用数学解析方法，以解决其解析问题。
解析法是从方程解析出给定条件下物质分布的解，方程的解通常是指方程的普通解，它包含位置和时间，而其求解方法又叫解析解法，是一种以求解物质分布，描述流体运动情况的精确方法。
然而，由于CDE的公差与方程的解析解有很高的复杂性，所以一般来说，解析解法只能求解出较简单的CDE。
为了求解CDE，然而，采用迭代收敛法是一种有用的解析解方法。
在这种方法中，首先假设一个物质分布，这是一种接近解的分布，然后，将这个分布代入CDE，求出初始的物质分布，再根据初始物质分布求出更加精确的物质分布，最终得到CDE的解析解。
此外，可以将CDE进行小扰动分析，以研究它在空间上的分布特性及其影响。
在这种分析中，假设CDE中参数存在较小的变化，即将CDE的解看作基本解加上一个微小的扰动，从而证明CDE的解可以在特定条件下发生变化。
最后，可以采用谱方法来求解CDE，它是在不同频率下求解CDE 的一种有效方法，它可以很好地描述CDE的物质分布的解的特性，并有助于分析CDE的影响。
总而言之，解析解是求解CDE最有效的方法之一，它可以根据不同的方法来求出CDE的解析解，为研究CDE的影响提供有力支持。
2013—2014学年第二学期 《Matlab 编程技术》作业
专业班级 石工博13-02
研究方向 油气田开发
姓 名 王壮壮
学 号
B********
结合自己研究方向，运用Matlab编写科学计算及可视化或其它相关程序。
要求：
1）将要解决的问题交代清楚（数学模型、目标等）；
2）编写的程序的关键语句要有注释说明；
3）程序能顺利运行，运行结果和编写的m文件一并提交；
4）独立完成。
非线性对流扩散方程不同解法稳定性比较
流体力学基本方程组本身就是非线性的对流扩散方程，非线性Burgers 方程就是N-S 方程很好的模型方程，它的一维形式如下：
L x x
u x u u t u ≤≤∂∂=∂∂+∂∂022μ (1) 边界条件为
⎩
⎨
⎧====0,,00
u L x u u x (2) 初始条件是任意可以给出的。
我们知道，遇到对流项，我们用迎风格式是绝对没有问题，无论是一阶迎风还是二阶迎风格式都是能够解决非线性对流方程的，如果网格Peclet 数允许的话，中心差分也是可以考虑的。
不过，对于非线性对流，我们来看看另外两个G-S 格式，一个是G-S 型迎风半隐格式，另一个是G-S 型Samarskii 半隐格式，对于任何类型的对流扩散方程，可以收敛到定常解，并且是绝对稳定的，特别适合于解决定常问题。
对于式(1)这两个格式分别为
()
2
11
111111212h u u u R h u u u u u n i n i n i n i n i n i n
i
n
i n i +-+++-+++-+=-+-μτ (3) 21
1
1111112112h u u u R R h u u u u u n i n i n i n i n i n i n i n
i
n
i n i +-+++-+++-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++=-+-μτ
(4) 其中
μ
2h u R n i n i =
式(3)就是G-S 型迎风半隐格式，它具有一阶精度，是从一阶迎风格式发展而来的；式(4)是G-S 型Samarskii 半隐格式，具有二阶精度，它是从Samarskii 格式发展而来的。
上面说过，它们只适用于求解定常解，因此上标的时层n 可以看作是迭代步，可以说它们没有时间精度，如果想用这两个格式求解非定常解，那可是徒劳的。
对于上两式，我们可以采用迭代法求解，把它们写成迭代式，分别为
()[](
)(
)
(
)
n
i n
i
n i n i n i n i n i n i n i
R h u h u u R u u u h u
++++++--=
+-++-++142212*********τμτμτ (5)
()[]()
⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛+++++⎪
⎪⎭⎫ ⎝⎛+++--=
+-++-++n i n
i n i n i n i n i n i n i n i n i n i R R h u h u u R R u u u h u 11422112221111111
τμτμτ (6) 这样我们可以看出来，其实时间步长τ就充当了一个松弛因子的角色。
首先式(1)是有定常精确解的，解为
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢
⎢
⎢⎣
⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎭⎫ ⎝⎛
--=L L x u L L x u u u u L L Re exp 1Re exp 10 (7) 式中
μ
L
u L 0Re =
(8)
()
L u u u Re ex p 1
1
-=+- (9)
程序3.3 非线性Burgers 方程计算程序
%-------------------------------------程序开始---------------------------------
>> clear
>> Re=100; %式(8) L=5; %计算域，可以随意设置 u0=1; %内边界条件，u0可随意 miu=u0*L/Re; %扩散系数 N=41; %网格节点数
t=2; %时间步长(松弛因子) h=L/(N-1); %网格步长 for i=1:N %网格划分 x(i)=(i-1)*h; end
%---------------------G-S 型迎风半隐格式计算----------------------- u=zeros(N,1); %迭代初值 u(1)=u0; %内边界条件 u1=u; tol=1;p=0;
while tol>=1e-5 %收敛精度，0.00001 for i=2:N-1
R(i)=abs(u(i))*h/2/miu;
u1(i)=(-t*h*(u(i)*(u(i+1)-u1(i-1)))+2*t*miu*(1+R(i))*(u(i+1)+u1(i-1))
+2*h^2*u(i))/(2*h^2+4*t*miu*(1+R(i)));
end
tol=max(abs(u-u1)); %计算两个迭代层的误差
u=u1;
p=p+1;
if p>=5000
disp('G-S型迎风半隐格式不收敛！')
break
end
end
%------------------------G-S型Samarskii型半隐格式计算--------------- tol=1;p=0;
v=zeros(N,1); %迭代初值
v(1)=u0; %内边界条件
v1=v;
while tol>=1e-5 %收敛精度，0.00001
for i=2:N-1
R(i)=abs(v(i))*h/2/miu;
v1(i)=(-t*h*(v(i)*(v(i+1)-v1(i-1)))+2*t*miu*(1/(1+R(i))+R(i))*(v(i+1) +v1(i-1))+2*h^2*v(i))/(2*h^2+4*t*miu*(1/(1+R(i))+R(i)));
end
tol=max(abs(v1-v)); %计算量迭代层误差
v=v1;
p=p+1;
if p>=5000
disp('G-S型Samarskii型半隐格式不收敛！')
break
end
end
%-----------------------牛顿迭代法计算 --------------------
tol=1;U=2; %误差；迭代初值
while tol>=1e-10 %收敛精度0.0000000001
f=(U-1)/(U+1)-exp(-U*Re); %式(9)建立的函数
fd=1/(U+1)-(U-1)/(U+1)^2+Re/exp(U*Re); %式(9)建立的函数的导数
U1=U-f/fd;
tol=abs(U-U1); %计算误差
U=U1;
end
%--------------------------计算精确解-----------------------------------
for i=1:N
ue(i)=u0*U*((1-exp(U*Re*(x(i)/L-1)))/(1+exp(U*Re*(x(i)/L-1)))); end
plot(x,ue,'-*',x,u,'-or',x,v,'-<g') %作图
Re=5
Re=20
Re=100
式(8)定义的参数L Re 就相当于流体力学中的雷诺数，如果雷诺数较大的话，表明对流占优。
上三个图就表示了随L Re 增大的各个解的情况。
我们看到在L Re 比较小的时候，G -S 迎风格式和G -S 型Samarskii 格式都与精确解十分接近，Sanaskii 格式的精度更高一些。
在L Re 较大的情况下，G -S 迎风格式脱离精确解的情况比较严重，可以明显看出它伴随着很强的假扩散效应，而Samarskii 格式却不存在这种现象，或者说这种现象不明显。
所以，我们说这两种差分格式特别适用于各种对流扩散方程，计算也十分稳定。
