1.3.1. Постановка задачи. Алгоритм метода
Р (1.24) (1.25) (1.26) (1.27)
в области D={0≤x≤L, 0≤t≤T} с начальными условиями
и граничными условиями
Будем предполагать, что f(x), g(x) – достаточно гладкие функции, причем выполнены условия согласования в двух углах области D(x=0, t=0), (x=L, t=0), обеспечивающие существованне и единственность решения u(x, t).
Для дискретизации исходной задачи построим в области
прямоугольную сетку
где h – шаг сетки в направлении х, τ – шаг сетки в направлении t,
Используя для аппроксимации частных производных центральные разности второго порядка (1.10), для каждого внутреннего узла сетки получим систему разностных уравнений
которые аппроксимируют волновое уравнение (1.24) в узле (хi, tk) с погрешностью O(h2 + τ2).
Здесь ui,k – приближенное значение функции и(х, t) в узле (xi, tk).
Полагая λ = аτ/h, получим трехслойную разностнуюсхему:
Схема (1.28) называется трехслойной потому, что связывает между собой значения ui,k функции и(х, t) на трех временных слоях с номерами (k-l), k, (k+1).
Разностной схеме (1.28) соответствует пятиточечный трехслойный шаблон типа «крест» (рис. 1.2).
Рис. 1.2
С (1.29)
Для производной по времени применяем аппроксимацию (1.5)
(1.30)
отсюда
(1.31) (1.32)
Порядок аппроксимации (1.30) равен О(τ).
Заметим, что (1.29), (1.31) дают решения для первых двух строк: k=0, k=1. Подставляя k=1 в (1.28), получим:
Все слагаемые в правой части уравнения (1.32) включают значения иi,k только из первых двух строк сетки; но ведь все эти значения известны из начальных условий.
После этого, зная решения иi,1 , иi,2 , можно по (1.28) вычислить значения функции иi,k на третьем временном слое, четвертом и т. д.
Описанная выше схема вычислений (1.28) – (1.31) aппpoксимирует задачу (1.24) – (1.26) с точностью О(τ+h2). Невысокий порядок аппроксимации по τ объясняется использованием слишком грубой аппроксимации для производной по t в формуле (1. 30).
Рассмотрим теперь вопросы сходимости и устойчивости. Не приводя здесь доказательств, ограничимся формулировкой окончательных результатов. Схема вычислений будет устойчивой, если выполняется условие Куранта
τ (1.33)
Это означает, что при выполнении (1.33) малые погрешности, возникающие, например, при вычислении на первом слое, не будут неограниченно возрастать при переходе к каждому новому временному слою. При выполнении условия Куранта разностная схема (1.28) обладает равномерной сходимостью, т. е. при h→0 и τ→0 решение разностной задачи (1.28) – (1.31) равномерно стремится к решению исходной задачи (1.24) – (1.26).
Условие (1.33) является достаточным для сходимости, но не является необходимым. Другими словами, существуют уравнения и величины интервалов, для которых (1.33) не выполняется, но все же получается правильный результат. Все дело в том, что тогда нельзя гарантировать сходимость. В общем случае, конечно, желательно обеспечить сходимость наверняка, и поэтому требование соблюдения условия (1.33) обязательно.
Таким образом, как только выбрана величина шага h в направлении х, то появляется ограничение на величину шага τ по времени. Отличительная особенность всех явных методов заключается в том, что при их использовании должно соблюдаться некоторое условие типа (1.33), обеспечивающее сходимость и устойчивость метода.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Глава 1. Численные методы математической физики
- 1.1. Основные понятия
- 1.1.1. Классификация дифференциальных уравнений в частных производных
- 1.1.2. Аппроксимация частных производных
- 1.1.3. Метод сеток
- 1.2. Решение смешанной задачи для уравнения теплопроводности методом сеток
- 1.2.1. Постановка задачи
- 1.2.2. Явная разностная схема. Проблема устойчивости
- 1.2.3. Вычислительная схема (алгоритм) решения явной разностной схемы
- 1.3. Решение смешанной задачи для волнового уравнения методом сеток
- 1.3.1. Постановка задачи. Алгоритм метода
- 1.3.2. Вычислительная схема решения задачи
- 1.4. Решение уравнения лапласа методом сеток
- 1.4.1. Построение разностной схемы
- 1.4.2 Принцип максимума. Оценка погрешностей и сходимость решений разностных уравнений
- 1.4.3. Решение эллиптической разностной схемы
- 1.4.4. Алгоритм численного решения задачи Дирихле для уравнения Лапласа итерационным методом Гаусса-Зейделя