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模擬計算機獲取數學精確解決方法

發布時間:2023-05-09 12:15:32

㈠ 數值模擬的計算機方法

有限差分方法(FDM)是計算機數值模擬最早採用的方法,至今仍被廣泛運用。該方法將 求解域劃分為差分網格,用有限個網格節點代替連續的求解域。有限差分法以Taylor級 數展開等方法,把控制方程中的導數用網格節點上的函數值的差商代替進行離散,從而 建立以網格節點上的值為未知數的代數方程組。該方法是一種直接將微分問題變為代數 問題的近似數值解法,數學概念直觀,表達簡單,是發展較早且比較成熟的數值方法。 對於有限差分格式,從格式的精度來劃分,有一階格式、二階格式和高階格式。從差分 的空間形式來考慮,可分為中心格式和逆風格式。考慮時間因子的影響,差分格式還可 以分為顯格式、隱格式、顯隱交替格式等。目前常見的差分格式,主要是上述幾種形式 的組合,不同的組合構成不同的差分格式。差分方法主要適用於有結構網格,網格的步 長一般根據實際地形的情況和柯朗穩定條件來決定。

構造差分的方法有多種形式,目前主要採用的是泰勒級數展開方法。其基本的差分表達 式主要有三種形式:一階向前差分、一階向後差分、一階中心差分和二階中心差分等, 其中前兩種格式為一階計算精度,後兩種格式為二階計算精度。通過對時間和空間這幾 種不同差分格式的組合,可以組合成不同的差分計算格式。

有限元方法的基礎是變分原理和加權餘量法,其基本求解思想是把計算域劃分為有限個互不重疊的單元,在每個單元內,選擇一些合適的節點作為求解函數的插值點,將微分 方程中的變數改寫成由各變數或其導數的節點值與所選用的插值函數組成的線性表達式 ,藉助於變分原理或加權餘量法,將微分方程離散求解。採用不同的權函數和插值函數形式,便構成不同的有限元方法。有限元方法最早應用於結構力學,後來隨著計算機的發展慢慢用於流體力學的數值模擬。在有限元方法中,把計算域離散剖分為有限個互不重疊且相互連接的單元,在每個單元內選擇基函數,用單元基函數的線形組合來逼近單元中的真解,整個計算域上總體的基函數可以看為由每個單元基函數組成的,則整個計算域內的解可以看作是由所有單元上的近似解構成。在河道數值模擬中,常見的有限元計算方法是由變分法和加權餘量法發展而來的里茲法和伽遼金法、最小二乘法等。根據所採用的權函數和插值函數的不同,有限元方法也分為多種計算格式。從權函數的選擇來說,有配置法、矩量法、最小二乘法和伽遼金法,從計算單元網格的形狀來劃分,有三角形網格、四邊形網格和多邊形 網格,從插值函數的精度來劃分,又分為線性插值函數和高次插值函數等。不同的組合 同樣構成不同的有限元計算格式。對於權函數,伽遼金(Galerkin)法是將權函數取為逼近函數中的基函數 ;最小二乘法是令權函數等於餘量本身,而內積的極小值則為對代求系數的平方誤差最小;在配置法中,先在計算域 內選取N個配置點 。令近似解在選定的N個配置點上嚴格滿足微分方程,即在配置點上令方程餘量為0。插值函數一般由不同次冪的多項式組成,但也有採用三角函數或指數函數組成的乘積表示,但最常用的多項式插值函數。有限元插值函數分為兩大類,一類只要求插值多項式本身在插值點取已知值,稱為拉格朗日(Lagrange)多項式插值;另一種不僅要求插值多項式本身,還要求它的導數值在插值點取已知值,稱為哈密特(Hermite)多項式插值。單元坐標有笛卡爾直角坐標系和無因次自然坐標,有對稱和不對稱等。常採用的無因次坐標是一種局部坐標系,它的定義取決於單元的幾何形狀,一維看作長度比,二維看作面積比,三維看作體積比。在二維有限元中,三角形單元應用的最早,近來四邊形等參元的應用也越來越廣。對於二維三角形和四邊形電源單元,常採用的插值函數為有Lagrange插值直角坐標系中的線性插值函數及二階或更高階插值函數、面積坐標系中的線性插值函數、二階或更高階插值函數等。

對於有限元方法,其基本思路和解題步驟可歸納為
(1)建立積分方程,根據變分原理或方程餘量與權函數正交化原理,建立與微分方程初邊值問題等價的積分表達式,這是有限元法的出發點。
(2)區域單元剖分,根據求解區域的形狀及實際問題的物理特點,將區域剖分為若干相互連接、不重疊的單元。區域單元劃分是採用有限元方法的前期准備工作,這部分工作量比較大,除了給計算單元和節點進行編號和確定相互之間的關系之外,還要表示節點的位置坐標,同時還需要列出自然邊界和本質邊界的節點序號和相應的邊界值。
(3)確定單元基函數,根據單元中節點數目及對近似解精度的要求,選擇滿足一定插值條 件的插值函數作為單元基函數。有限元方法中的基函數是在單元中選取的,由於各單元 具有規則的幾何形狀,在選取基函數時可遵循一定的法則。
(4)單元分析:將各個單元中的求解函數用單元基函數的線性組合表達式進行逼近;再將 近似函數代入積分方程,並對單元區域進行積分,可獲得含有待定系數(即單元中各節點 的參數值)的代數方程組,稱為單元有限元方程。
(5)總體合成:在得出單元有限元方程之後,將區域中所有單元有限元方程按一定法則進 行累加,形成總體有限元方程。
(6)邊界條件的處理:一般邊界條件有三種形式,分為本質邊界條件(狄里克雷邊界條件 )、自然邊界條件(黎曼邊界條件)、混合邊界條件(柯西邊界條件)。對於自然邊界條件, 一般在積分表達式中可自動得到滿足。對於本質邊界條件和混合邊界條件,需按一定法 則對總體有限元方程進行修正滿足。
(7)解有限元方程:根據邊界條件修正的總體有限元方程組,是含所有待定未知量的封閉 方程組,採用適當的數值計算方法求解,可求得各節點的函數值。

有限體積法(Finite Volume Method)又稱為控制體積法。其基本思路是:將計算區域劃分為一系列不重復的控制體積,並使每個網格點周圍有一個控制體積;將待解的微分方程對每一個控制體積積分,便得出一組離散方程。其中的未知數是網格點上的因變數的數值。為了求出控制體積的積分,必須假定值在網格點之間的變化規律,即假設值的分段的分布的分布剖面。從積分區域的選取方法看來,有限體積法屬於加權剩餘法中的子區域法;從未知解的近似方法看來,有限體積法屬於採用局部近似的離散方法。簡言之,子區域法屬於有限體積發的基本方法。

有限體積法的基本思路易於理解,並能得出直接的物理解釋。離散方程的物理意義,就 是因變數在有限大小的控制體積中的守恆原理,如同微分方程表示因變數在無限小的控 制體積中的守恆原理一樣。 限體積法得出的離散方程,要求因變數的積分守恆對任意一組控制體積都得到滿足,對整個計算區域,自然也得到滿足。這是有限體積法吸引人的優點。有一些離散方法,例如有限差分法,僅當網格極其細密時,離散方程才滿足積分守恆;而有限體積法即使在粗網格情況下,也顯示出准確的積分守恆。就離散方法而言,有限體積法可視作有限單元法和有限差分法的中間物。有限單元法必須假定值在網格點之間的變化規律(既插值函數),並將其作為近似解。有限差分法只考慮網格點上的數值而不考慮值在網格點之間如何變化。有限體積法只尋求的結點值,這與有限差分法相類似;但有限體積法在尋求控制體積的積分時,必須假定值在網格點之間的分布,這又與有限單元法相類似。在有限體積法中,插值函數只用於計算控制 體積的積分,得出離散方程之後,便可忘掉插值函數;如果需要的話,可以對微分方程 中不同的項採取不同的插值函數。

㈡ 一般數學模型的驗證有哪些方法

數學建模應當掌握的十類演算法

1.蒙特卡羅演算法
該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機模擬來解決問題的演算法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法。
2.數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法
比賽中通常會遇到大量的數據需要處理,而處理數據的關鍵就在於這些演算法,通常使用Matlab作為工具。
3.線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題
建模競賽大多數問題屬於最優化問題,很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述,通常使用Lindo、Lingo軟冊念件實現。
4.圖論演算法
這類演算法可以分為很多種,包括最短路、網路流、二分圖等演算法,涉及到圖論的問題可以用這些方法解決,需要認真准備。
5.動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法
這些演算法是演算法設計中比較常用的方法,很多場合可以用到競賽中。
6.最優化理論的三大非經典演算法:模擬退火法、神經網路、遺傳演算法
這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法,對於有些問題非常有幫助,但是演算法的實現比較困難,需慎重使用。
7.網格演算法和窮舉法
網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法,在很多競賽題中有應用,當重點討論模型本身而輕視演算法的時候,可以使用這種暴力方案,最好使用一些高級語言作為編程工具。
8.一些連續離散化方法
很多問題都是實際來的,數據可以是連續的,而計算機只認的是離散的數據,因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。
9.數值分析演算法
如果在比賽中採用高級語言進行編程的話,那一昌升些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用。
10.圖象處理演算法耐姿老
賽題中有一類問題與圖形有關,即使與圖形無關,論文中也應該要不乏圖片的,這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題,通常使用Matlab進行處理。

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