🥥Python解偏微分方程
Python | 偏微分方程 | 泊松方程 | 数学 | 有限元变分公式 | Numpy | Matplotlib | 热方程式 | 非线性泊松方程 | 线性弹性方程 | 纳维-斯托克斯方程 | 平流-扩散-反应方程组 | 狄利克雷条件 | 诺依曼条件 | 罗宾条件 | 泊松求解器 | 线性求解器 | 自由度
数学问题公式化
其中, 为未知函数, 为规定函数, 为拉普拉斯算子(常写为 ), 为空间域, 为 的边界。 泊松问题,包括偏微分方程 和 上的边界条件 ,是边界值问题的一个例子,在开始使用 FEniCS 解决它之前必须精确说明。
在坐标为 x 和 y 的二维空间中,我们可以写出泊松方程为
未知数 现在是两个变量的函数,,在二维域 上定义。
泊松方程出现在许多物理环境中,包括热传导、静电、物质扩散、弹性杆的扭曲、无粘性流体流动和水波。 此外,该方程出现在更复杂的偏微分方程系统的数值分裂策略中,尤其是 Navier-Stokes 方程。
求解边界值问题(例如 FEniCS 中的泊松方程)包括以下步骤:
有限元变分公式
FEniCS 基于有限元方法,它是 PDE 数值解的通用且高效的数学机器。 有限元方法的起点是以变分形式表示的偏微分方程。
将 PDE 转化为变分问题的基本方法是将 PDE 乘以函数 ,在域 上对所得方程进行积分,并通过具有二阶导数的部分项进行积分。 乘以 PDE 的函数 称为测试函数。 要逼近的未知函数 称为试验函数。 术语试验和测试功能也用于 FEniCS 程序。 试验和测试函数属于某些所谓的函数空间,这些函数空间指定了函数的属性
在本例中,我们首先将泊松方程乘以测试函数 并在 上积分:
我们在这里让 dx 表示域 Ω 上积分的微分元素。 我们稍后将让 ds 表示在 Ω 边界上积分的微分元素。
当我们推导出变分公式时,一个常见的规则是我们尽量保持 和 的导数的阶数尽可能小。 在这里,我们有 的二阶空间导数,可以通过应用部分积分技术将其转换为 和 的一阶导数。 公式是这样写的
其中 是 在边界外法线方向 上的导数。
变分公式的另一个特点是测试函数 需要在解 已知的边界部分消失。 在当前问题中,这意味着整个边界 上的 。 因此,等式(5)右边的第二项消失了。 从等式(4)和(5)可以得出
抽象有限元变分公式
事实证明,为变分问题引入以下规范符号是很方便的:找到 使得
对于泊松方程,我们有:
有限元求解器库
子域和边界条件
改进泊松求解器
Last updated
Was this helpful?