Дискретное уравнение Пуассона

редактировать

Конечно-разностное уравнение

В математике Дискретное уравнение Пуассона является конечно-разностным аналогом уравнения Пуассона. В нем дискретный оператор Лапласа заменяет оператор Лапласа. Дискретное уравнение Пуассона часто используется в численном анализе в качестве замены непрерывного уравнения Пуассона, хотя оно также изучается как отдельная тема в дискретной математике.

Содержание
  • 1 На двумерной прямоугольной сетке
  • 2 Пример
  • 3 Способы решения
  • 4 Приложения
  • 5 Сноски
  • 6 Ссылки
На двумерной прямоугольной сетке

Использование численного метода конечных разностей для дискретизации 2-мерного уравнения Пуассона (предполагая равномерную пространственную дискретизацию, Δ x = Δ y {\ displaystyle \ Delta x = \ Delta y}\ Delta x = \ Delta y ) на сетке m × n дает следующую формулу:

(∇ 2 u) ij = 1 Δ x 2 (ui + 1, j + ui - 1, j + ui, j + 1 + ui, j - 1–4 uij) = gij {\ displaystyle ({\ nabla} ^ {2} u) _ {ij} = {\ frac {1} {\ Delta x ^ {2}}} (u_ {i + 1, j} + u_ {i-1, j} + u_ {i, j + 1} + u_ {i, j-1} -4u_ {ij}) = g_ {ij}}({\ nabla} ^ 2 u) _ {ij} = \ frac {1} {\ Delta x ^ 2} (u_ {i + 1, j} + u_ {i-1, j} + u_ {i, j + 1} + u_ {i, j-1} - 4 u_ {ij}) = g_ {ij}

где 2 ≤ я ≤ м - 1 {\ displaystyle 2 \ leq i \ leq m-1}2 \ le i \ le m-1 и 2 ≤ j ≤ n - 1 {\ displaystyle 2 \ leq j \ leq n-1}2 \ le j \ le n-1 . Предпочтительным расположением вектора решения является использование естественного упорядочения, которое до удаления граничных элементов будет выглядеть так:

u → = [u 11, u 21,…, um 1, u 12, u 22,…, um 2,…, umn] T {\ displaystyle {\ vec {u}} = {\ begin {bmatrix} u_ {11}, u_ {21}, \ ldots, u_ {m1}, u_ {12}, u_ {22}, \ ldots, u_ {m2}, \ ldots, u_ {mn} \ end {bmatrix}} ^ {T}}{\ vec {u}} = {\ begin {bmatrix} u _ {{11}}, u _ {{21}}, \ ldots, u _ {{m1}}, u _ {{ 12}}, u _ {{22}}, \ ldots, u _ {{m2}}, \ ldots, u _ {{mn}} \ end {bma трикс}} ^ {T}

Это приведет к линейной системе mn × mn:

A u → = b → {\ displaystyle A {\ vec {u}} = {\ vec {b}}}A {\ vec {u}} = {\ vec {b}}

где

A = [D - I 0 0 0… 0 - ID - I 0 0… 0 0 - ID - I 0… 0 ⋮ ⋱ ⋱ ⋱ ⋱ ⋱ ⋮ 0… 0 - ID - I 0 0…… 0 - ID - I 0……… 0 - ID], {\ displaystyle A = { \ begin {bmatrix} ~ D -I ~ 0 ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ - I ~ D -I ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ ~ 0 -I ~ D -I ~ 0 \ ldots ~ 0 \\\ vdots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ vdots \\ ~ 0 \ ldots ~ 0 -I ~ D -I ~ 0 \\ ~ 0 \ ldots \ ldots ~ 0 -I ~ D -I \\ ~ 0 \ ldots \ ldots \ ldots ~ 0 -I ~ D \ end {bmatrix}},}{\ displaystyle A = {\ begin {bmatrix} ~ D -I ~ 0 ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ - I ~ D -I ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ ~ 0 -I ~ D -I ~ 0 \ ldots ~ 0 \\\ vdots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ vdots \\ ~ 0 \ ldots ~ 0 -I ~ D -I ~ 0 \\ ~ 0 \ ldots \ ldots ~ 0 -I ~ D -I \\ ~ 0 \ ldots \ ldots \ ldots ~ 0 -I ~ D \ end {bmatrix}},}

I {\ displaystyle I}I- это единичная матрица размера m × m , и D {\ displaystyle D}D, также m × m, определяется следующим образом:

D = [4 - 1 0 0 0… 0 - 1 4 - 1 0 0… 0 0 - 1 4 - 1 0… 0 ⋮ ⋱ ⋱ ⋱ ⋱ ⋱ ⋮ 0… 0 - 1 4 - 1 0 0…… 0 - 1 4 - 1 0……… 0 - 1 4], {\ displaystyle D = {\ begin {bmatrix} ~ 4 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ - 1 ~ 4 -1 ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 4 -1 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\\ vdots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ vdots \\ ~ 0 \ ldots ~ 0 -1 ~ 4 -1 ~ 0 \\ ~ 0 \ ldots \ ldots ~ 0 -1 ~ 4 -1 \\ ~ 0 \ ldots \ ldots \ ldots ~ 0 -1 ~ 4 \ end {bmatrix}},}{\ displaystyle D = {\ begin {bmatrix} ~ 4 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ - 1 ~ 4 -1 ~ 0 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 4 -1 ~ 0 \ ldots ~ 0 \\\ vdots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ ddots \ vdots \\ ~ 0 \ ldots ~ 0 -1 ~ 4 -1 ~ 0 \\ ~ 0 \ ldots \ ldots ~ 0 -1 ~ 4 -1 \\ ~ 0 \ ldots \ ldots \ ldots ~ 0 -1 ~ 4 \ end {bmatrix}},}

и b → {\ displaystyle {\ vec {b}}}{\ vec {b}} определяется как

b → = - Δ x 2 [g 11, g 21,…, gm 1, g 12, g 22,…, gm 2,…, gmn] T. {\ displaystyle {\ vec {b}} = - \ Delta x ^ {2} {\ begin {bmatrix} g_ {11}, g_ {21}, \ ldots, g_ {m1}, g_ {12}, g_ { 22}, \ ldots, g_ {m2}, \ ldots, g_ {mn} \ end {bmatrix}} ^ {T}.}{\ vec {b}} = - \ Delta x ^ {2} {\ begin {bmatrix} g_ { {11}}, g _ {{21}}, \ ldots, g _ {{m1}}, g _ {{12}}, g _ {{22}}, \ ldots, g _ {{m2}}, \ ldots, g_ {{mn}} \ end {bmatrix}} ^ {T}.

Для каждого uij {\ displaystyle u_ {ij}}u_ {ij} уравнение, столбцы D {\ displaystyle D}Dсоответствуют блоку из m {\ displaystyle m}mкомпонентов в u { \ displaystyle u}u :

[u 1 j, u 2 j,…, ui - 1, j, uij, ui + 1, j,…, umj] T {\ displaystyle {\ begin {bmatrix} u_ {1j}, u_ {2j}, \ ldots, u_ {i-1, j}, u_ {ij}, u_ {i + 1, j}, \ ldots, u_ {mj} \ end {bmatrix}} ^ {T }}\ begin {bmatrix } u_ {1j}, u_ {2j}, \ ldots, u_ {i-1, j}, u_ {ij}, u_ {i + 1, j}, \ ldots, u_ {mj } \ end {bmatrix} ^ {T}

в то время как столбцы I {\ displaystyle I}Iслева и справа от D {\ displaystyle D}Dсоответствуют другим блокам из m {\ displaystyle m}mкомпонентов в u {\ displaystyle u}u :

[u 1, j - 1, u 2, j - 1,…, ui - 1, j - 1, ui, j - 1, ui + 1, j - 1,…, um, j - 1] T {\ displaystyle {\ begin {bmatrix} u_ {1, j-1}, u_ {2, j-1}, \ ldots, u_ {i-1, j-1}, u_ {i, j-1}, u_ {i + 1, j-1 }, \ ldots, u_ {m, j-1} \ end {bmatrix}} ^ {T}}\ begin {bmatrix} u_ {1, j-1}, u_ {2, j-1}, \ ldots, u_ {i-1, j-1}, u_ {i, j-1}, u_ {i + 1, j-1}, \ ldots, u_ {m, j-1} \ end {bmatrix} ^ {T}

и

[u 1, j + 1, u 2, j + 1,…, ui - 1, j + 1, ui, j + 1, ui + 1, j + 1,…, um, j + 1] T {\ displaystyle {\ begin {bmatrix} u_ {1, j + 1}, u_ { 2, j + 1}, \ ldots, u_ {i-1, j + 1}, u_ {i, j + 1}, u_ {i + 1, j + 1}, \ ldots, u_ {m, j + 1} \ end {bmatrix}} ^ {T}}\ begin {bmatrix} u_ {1, j + 1}, u_ {2, j + 1}, \ ldots, u_ {i-1, j + 1}, u_ {i, j + 1}, u_ {i + 1, j + 1}, \ ldots, u_ {m, j + 1} \ end {bmatrix} ^ {T}

соответственно.

Из вышеизложенного можно сделать вывод, что существуют n {\ displaystyle n}n блочные столбцы m {\ displaystyle m}mв A {\ displaystyle A}A . Важно отметить, что для предписанных значений u {\ displaystyle u}u (обычно лежащих на границе) соответствующие элементы будут удалены из I {\ displaystyle I}Iи D {\ displaystyle D}D. Для общего случая, когда все узлы на границе установлены, мы имеем 2 ≤ i ≤ m - 1 {\ displaystyle 2 \ leq i \ leq m-1}2 \ le i \ le m - 1 и 2 ≤ j ≤ n - 1 {\ displaystyle 2 \ leq j \ leq n-1}2 \ le j \ le n - 1 , и система будет иметь размеры (m - 2) (n - 2) × (m - 2) ( n - 2), где D {\ displaystyle D}Dи I {\ displaystyle I}Iбудет иметь размеры (m - 2) × (m - 2).

Пример

для 5 × 5 (m = 5 {\ displaystyle m = 5}m = 5 и n = 5 {\ displaystyle n = 5}n = 5 ) со всеми заданными граничными узлами, система будет выглядеть так:

[U] = [u 22, u 32, u 42, u 23, u 33, u 43, u 24, u 34, u 44] T {\ displaystyle {\ begin {bmatrix} U \ end {bmatrix}} = {\ begin {bmatrix} u_ {22}, u_ {32}, u_ {42}, u_ {23 }, u_ {33}, u_ {43}, u_ {24}, u_ {34}, u_ {44} \ end {bmatrix}} ^ {T}}\ begin {bmatrix} U \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} u_ {22}, u_ {32}, u_ {42 }, u_ {23}, u_ {33}, u_ {43}, u_ {24}, u_ {34}, u_ {44} \ end {bmatrix} ^ {T}

с

A = [4 - 1 0 - 1 0 0 0 0 0 - 1 4 - 1 0 - 1 0 0 0 0 0 - 1 4 0 0 - 1 0 0 0 - 1 0 0 4 - 1 0 - 1 0 0 0 - 1 0 - 1 4 - 1 0 - 1 0 0 0 - 1 0 - 1 4 0 0 - 1 0 0 0 - 1 0 0 4 - 1 0 0 0 0 0 - 1 0 - 1 4 - 1 0 0 0 0 0 - 1 0 - 1 4] {\ displaystyle A = \ left [{\ begin {array} {ccc | ccc | ccc} ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \\ - 1 ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 4 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \\\ hline -1 ~ 0 ~ 0 ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 \\ ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 ~ 0 ~ 0 -1 \\\ hline ~ 0 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 4 -1 ~ 0 \\ ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 -1 \\ ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 \ end {array}} \ right]}{\ displaystyle A = \ left [{\ begin {array} {ccc | ccc | ccc} ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \\ - 1 ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 4 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 0 \\\ hline -1 ~ 0 ~ 0 ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 -1 ~ 0 -1 ~ 0 \\ ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 ~ 0 ~ 0 -1 \\\ hline ~ 0 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 ~ 0 ~ 4 -1 ~ 0 \\ ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 -1 \\ ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 ~ 0 -1 ~ 0 -1 ~ 4 \ end {array}} \ right]}

и

b → = [- Δ x 2 g 22 + u 12 + u 21 - Δ x 2 g 32 + u 31 - Δ x 2 g 42 + u 52 + u 41 - Δ x 2 g 23 + u 13 - Δ x 2 g 33 - Δ x 2 g 43 + u 53 - Δ x 2 g 24 + u 14 + u 25 - Δ x 2 g 34 + u 35 - Δ x 2 g 44 + u 54 + u 45]. {\ displaystyle {\ vec {b}} = \ left [{\ begin {array} {l} - \ Delta x ^ {2} g_ {22} + u_ {12} + u_ {21} \\ - \ Delta x ^ {2} g_ {32} + u_ {31} ~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g_ {42} + u_ {52} + u_ {41} \\ - \ Дельта x ^ {2} g_ {23} + u_ {13} ~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g_ {33} ~~~~~~~~~~~~~ ~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g_ {43} + u_ {53} ~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g_ {24} + u_ {14} + u_ {25} \\ - \ Delta x ^ {2} g_ {34} + u_ {35} ~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g_ {44} + u_ {54} + u_ {45} \ end {array}} \ right].}{\ vec {b}} = \ left [{\ begin {array} {l} - \ Delta x ^ {2} g _ {{22}} + u _ {{ 12}} + u _ {{21}} \\ - \ Delta x ^ {2} g _ {{32}} + u _ {{31}} ~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2 } g _ {{42}} + u _ {{52}} + u _ {{41}} \\ - \ Delta x ^ {2} g _ {{23}} + u _ {{13}} ~~~~~~ ~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g _ {{33}} ~~~~~~~~~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g _ {{43}} + u _ {{53}} ~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g _ {{24}} + u _ {{14}} + u _ {{25}} \\ - \ Delta x ^ {2} g _ {{34}} + u _ {{35}} ~~~~~~~~ \\ - \ Delta x ^ {2} g _ {{44}} + u _ {{54}} + u _ {{45}} \ end {array}} \ right].

Как видно, граница u {\ displaystyle u}u смещена вправо -сторона уравнения. Вся система имеет размер 9 × 9, в то время как D {\ displaystyle D}Dи I {\ displaystyle I}Iимеют размер 3 × 3 и задаются следующим образом:

D = [4-1 0-1 4-1 0-1 4] {\ displaystyle D = {\ begin {bmatrix} ~ 4 -1 ~ 0 \\ - 1 ~ 4 -1 \\ ~ 0 -1 ~ 4 \\\ end {bmatrix}}}D = \ begin {bmatrix} ~ 4 -1 ~ 0 \\ -1 ~ 4 -1 \ \ ~ 0 -1 ~ 4 \\ \ end {bmatrix}

и

- I = [- 1 0 0 0 - 1 0 0 0 - 1]. {\ displaystyle -I = {\ begin {bmatrix} -1 ~ 0 ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 0 \\ ~ 0 ~ 0 -1 \ end {bmatrix}}.}-I = \ begin {bmatrix} -1 ~ 0 ~ 0 \\ ~ 0 -1 ~ 0 \\ ~ 0 ~ 0 - 1 \ end {bmatrix}.
Методы решения

Поскольку [A] {\ displaystyle {\ begin {bmatrix} A \ end {bmatrix}}}\ begin {bmatrix} A \ end {bmatrix} является трехдиагональным и разреженным блоком, было разработано множество методов решения для оптимального решения эта линейная система для [U] {\ displaystyle {\ begin {bmatrix} U \ end {bmatrix}}}\ begin {bmatrix} U \ end {bmatrix} . Среди методов - обобщенный алгоритм Томаса с результирующей вычислительной сложностью O (n 2.5) {\ displaystyle O (n ^ {2.5})}{\ displaystyle O (n ^ {2.5})} , циклической редукцией, последовательное чрезмерное расслабление, которое имеет сложность O (n 1.5) {\ displaystyle O (n ^ {1.5})}{\ displaystyle O (n ^ {1.5})} , и быстрое преобразование Фурье, которое является O (n журнал ⁡ (n)) {\ displaystyle O (n \ log (n))}{\ displaystyle O (n \ log (n))} . Оптимальное O (n) {\ displaystyle O (n)}О (п) решение также может быть вычислено с использованием многосеточных методов.

Пуассоновская сходимость различных итерационных методов с бесконечными нормами остатков по отношению к итерациям счетчик и компьютерное время.
Приложения

В вычислительной гидродинамике для решения задачи о потоке несжимаемой жидкости условие несжимаемости действует как ограничение для давления. В этом случае для давления нет явной формы из-за сильной связи полей скорости и давления. В этом условии, взяв расходимость всех членов в уравнении количества движения, можно получить уравнение Пуассона давления.

Для несжимаемого потока это ограничение задается следующим образом:

∂ vx ∂ x + ∂ vy ∂ y + ∂ vz ∂ z = 0 {\ displaystyle {\ frac {\ partial v_ {x}} { \ partial x}} + {\ frac {\ partial v_ {y}} {\ partial y}} + {\ frac {\ partial v_ {z}} {\ partial z}} = 0}\ frac {\ partial v_x} {\ partial x} + \ frac { \ partial v_y} {\ partial y} + \ frac {\ partial v_z} {\ partial z} = 0

где vx {\ displaystyle v_ {x}}v_x - скорость в направлении x {\ displaystyle x}x, vy {\ displaystyle v_ {y}}v_y - скорость в y {\ displaystyle y}yи vz {\ displaystyle v_ {z}}v_z - скорость в z {\ displaystyle z}z направление. Принимая дивергенцию уравнения количества движения и используя ограничение несжимаемости, уравнение Пуассона давления формируется следующим образом:

∇ 2 p = f (ν, V) {\ displaystyle \ nabla ^ {2} p = f (\ nu, V)}\ набла ^ 2 п = е (\ ню, V)

где ν {\ displaystyle \ nu}\ nu - кинематическая вязкость жидкости, а V {\ displaystyle V}V - вектор скорости..

Дискретное уравнение Пуассона возникает в теории цепей Маркова. Он появляется как функция относительного значения для уравнения динамического программирования в марковском процессе принятия решений и как управляющая переменная для применения в сокращении дисперсии моделирования.

Сноски
Ссылки
  • Хоффман, Джо Д., Численные методы для инженеров и ученых, 4-е изд., McGraw – Hill Inc., Нью-Йорк, 1992.
  • Свит, Роланд А., SIAM Журнал численного анализа, Vol. 11, No. 3, June 1974, 506–520.
  • Press, WH; Теукольский С.А.; Феттерлинг, штат Вашингтон; Фланнери, ВР (2007). «Раздел 20.4. Методы Фурье и циклической редукции». Числовые рецепты: искусство научных вычислений (3-е изд.). Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-88068-8.
Последняя правка сделана 2021-05-17 08:47:42
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте