- •Московский Государственный Институт Электронной Техники
- •1. Введение
- •2. Постановка задачи
- •3.1. Уравнения математической физики
- •3.2. Краевые задачи для уравнения пуассона
- •3.3. Метод сеток
- •3.4. Разностная аппроксимация простейших дифференциальных операторов
- •4. Реализация метода сеток на эвм в среде matlab
- •4.1. Решение данной задачи
- •4.1А). Поточечный метод Зейделя (верхней релаксации).
- •4.1Б). Блочный метод Зейделя
- •4.1Б). Блочный метод Зейделя (верхней релаксации).
- •4.2A). Решение модельной задачи
4. Реализация метода сеток на эвм в среде matlab
4.1. Решение данной задачи
Будем решать данную систему методом верхней релаксации, который является обобщением метода Зейделя. Для ускорения сходимости метода Зайделя его несколько модифицируют введением параметра сходимости .
Двухслойное каноническое итерационное уравнение с параметром >0 записывается в виде:
,
k = 0,1,…;
z0
Hh
A=D+L+T, а B= D+L.
В частном случае, при =1 получаем метод Зайделя, при>1 – собственно метод верхней релаксации, где
;
;
Применительно к нашей конечно-разностной схеме, метод верхней релаксации записывается в виде:
.
(8)
В этой
итерационной процедуре (8) по методу
верхней релаксации сначала на (k+1)-ой
итерации находим промежуточное значение
по уже известным на данном шаге значениям
сеточной функции
с помощью первой формулы (8), а затем
окончательное значение
находим по второй формуле (8). Итерационный
процесс сходится для всех,
удовлетворяющих неравенству 1 << 2. Вопрос о выборе оптимального
значения
из данного промежутка, которое обеспечивало
бы максимальную скорость сходимости
метода верхней релаксации, требует
анализа спектральных характеристик
оператораА, что является достаточно
сложным в теоретическом отношении. Но
иногда удается получить значения близкие
к оптимальным, в результате машинного
эксперимента при варьировании параметрав интервале
(1,2).
4.1А). Поточечный метод Зейделя (верхней релаксации).
Метод верхней релаксации чрезвычайно просто алгоритмизуется для численных расчетов на ЭВМ. Он реализован в программе puasson1.m.
Таким
образом, было получено оптимальное
значение параметра сходимости
.
Это значение и используется при
вычислениях в программеpuasson2.m.
График найденной функции и её линии
уровня представлены на рисунках 4 и 5.
4.1Б). Блочный метод Зейделя

Рис.4. Изображение найденной функции с помощью программы puasson.m. на сетке с параметрами M =17 N = 6, = 0.912.
Рис.5. Изображение линий уровня функции с помощью программы puasson1.m. на сетке с параметрами M =17 N = 6, = 0.912.

Рис.6. График U(x)

Рис.7. График U(y)
|
i\j |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
0 |
0 |
2.0452 |
3.073 |
3.3761 |
2.6942 |
0 |
|
1 |
2.0946 |
2.6952 |
3.3235 |
3.7895 |
4.0346 |
4.1734 |
|
2 |
2.8249 |
3.308 |
3.9314 |
4.644 |
5.4413 |
6.3378 |
|
3 |
3.148 |
3.6589 |
4.356 |
5.2443 |
6.3303 |
7.5651 |
|
4 |
3.147 |
3.6608 |
4.3798 |
5.3235 |
6.5006 |
7.8438 |
|
5 |
2.8148 |
3.2771 |
3.9308 |
4.7967 |
5.8828 |
7.124 |
|
6 |
2.1767 |
2.5331 |
3.0355 |
3.7 |
4.5327 |
5.4834 |
|
7 |
1.3061 |
1.5146 |
1.7991 |
2.1679 |
2.6242 |
3.1406 |
|
8 |
0.31564 |
0.35429 |
0.38524 |
0.40782 |
0.42155 |
0.42616 |
|
9 |
-0.65988 |
-0.78931 |
-1.0104 |
-1.3331 |
-1.7613 |
-2.2683 |
|
10 |
-1.4852 |
-1.7569 |
-2.1915 |
-2.8067 |
-3.6096 |
-4.5503 |
Таблица
2. Результат вычислений программы
puasson1.m
при значениях N=6,M=10,
![]()
4.1Б). Блочный метод Зейделя (верхней релаксации).
Преобразуем аппроксимацию нашего дифференциального уравнения и его начальных условий к виду, удобному для прогонки, получим следующие выражения:
Полученная система линейных алгебраических уравнений (5)-(8) описывается трехдиагональной матрицей:

и в общем случае имеет вид:
где
(9)
Для решения таких систем применяется метод прогонки.
Вычисления прогоночных коэффициентов
Из (7) имеем:

Из (8) получаем:

На основе (5) можно записать:

Алгоритм решения системы (9) состоит из
двух этапов: прямого и обратного хода
прогонки. Обозначим
,
тогда из первого уравнения системы
следует:
![]()
Подставим
во второе уравнение системы (9) приi=1
и выразим
:

Продолжая подстановку далее, получим на к-ом шаге уравнение
, к =1,2,…М-1 (10)
где
и
;
(11)
причём
(12)
Формулы (11) определяют прямой ход
прогонки, в результате которого
рекуррентно вычисляются прогоночные
коэффициенты
и
.
Далее по известному коэффициенту
из (12) определяются
и
,
а затем по формуле (10) находятся остальные
.
Это обратный ход прогонки.
Устойчивость и корректность метода прогонки обеспечивается при условии выполнения следующей теоремы:
если коэффициенты системы уравнений метода прогонки удовлетворяют следующие условия

причем хотя бы одно из неравенств {1} или {2} является строгим, тогда для метода прогонки имеют место неравенства:
к
оторые
гарантируют корректность и устойчивость
метода прогонки. Выполнение этих условий
проверяется в процессе работы программы.
