Нелинейные эллиптические уравнения второго порядка

Нелинейные эллиптические уравнения второго порядка

Мир математических уравнений

Точные решения > Нелинейные уравнения в частных производных > Нелинейные уравнения второго порядка эллиптического типа

3. Нелинейные уравнения второго порядка эллиптического типа

3.1. Стационарные уравнения нелинейной теплопроводности вида w_xx + w_yy = f(w)

3.2. Уравнения анизотропной теплопроводности вида [f(x)w_x]_x + [g(y)w_y]_y = h(w)

3.3. Уравнения анизотропной теплопроводности вида [f(w)w_x]_x + [g(w)w_y]_y = h(w)

1. w_xx + [(αw + β)w_y]_y = 0. Стационарное уравнение Хохлова—Заболоцкой.
2. w_xx + (ae βww_y)_y = 0.
3. [f(w)w_x]_x + [g(w)w_y]_y = 0.

Веб-сайт EqWorld содержит обширную информацию о решениях различных классов обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных уравнений в частных производных, интегральных уравнений, функциональных уравнений и других математических уравнений.

Нелинейные эллиптические уравнения второго порядка

Посмотреть карту
Схема проезда

Научно-образовательный центр при МИАН

Нелинейные уравнения с частными производными. Вводный курс (продолжение)
Лектор — С. И. Похожаев

1. Метод монотонности в теории нелинейных уравнений.
   • Нелинейные эллиптические уравнения с монотонными операторами.
   • Нелинейные параболические уравнения с монотонными операторами.
   • Нелинейные гиперболические уравнения с монотонными операторами.
2. Метод компактности в теории нелинейных уравнений.
   • Квазилинейные эллиптические уравнения второго порядка. Условие Бернштейна–Нагумо.
   • Квазилинейные эллиптические уравнения высшего порядка. Условие роста подчиненных нелинейных операторов.
   • Квазилинейные параболические уравнения. Условие роста подчиненных нелинейных операторов.
   • Нелинейные волновые уравнения.
3. Теория разрушения решений нелинейных уравнений. Метод нелинейной емкости.
   • Нелинейные эллиптические уравнения и системы таких уравнений.
   • Критические показатели нелинейности и их зависимость от данных задачи.
   • Зависимость критического размера области от данных задачи.
   • Нелинейные параболические уравнения и системы таких уравнений.
   • Критические показатели нелинейности и их зависимость от данных задачи.
   • Нелинейные гиперболические уравнения и системы таких уравнений.
   • Критические показатели нелинейности и их зависимость от данных задачи.
   • Зависимость времени существования решений от данных задачи.

1. Ж.-Л. Лионс, Некоторые методы решения нелинейных краевых задач, М., 1972.
2. Д. Гильберт, Н. Трудингер, Эллиптические дифференциальные уравнения с частными производными второго порядка, М., 1989.
3. Э. Митидиери, С. И. Похожаев, Априорные оценки и отсутствие решений нелинейных уравнений и неравенств в частных производных, Труды МИАН, 2001, т. 234.

Численные методы решения уравнений эллиптического типа

Введение

Наиболее распространённым уравнением эллиптического типа является уравнение Пуассона.
К решению этого уравнения сводятся многие задачи математической физики, например задачи о стационарном распределении температуры в твердом теле, задачи диффузии, задачи о распределении электростатического поля в непроводящей среде при наличии электрических зарядов и многие другие.

Для решения эллиптических уравнений в случае нескольких измерений используют численные методы, позволяющие преобразовать дифференциальные уравнения или их системы в системы алгебраических уравнений. Точность решения опреде­ляется шагом координатной сетки, количеством итераций и разрядной сеткой компьютера [1]

Цель публикации получить решение уравнения Пуассона для граничных условий Дирихле и Неймана, исследовать сходимость релаксационного метода решения на примерах.

Уравнение Пуассона относится к уравнениям эллиптического типа и в одномерном случае имеет вид [1]:

(1)

где x – координата; u(x) – искомая функция; A(x), f(x) – некоторые непрерывные функции координаты.

Решим одномерное уравнение Пуассона для случая А = 1, которое при этом принимает вид:

(2)

Зададим на отрезке [xmin, xmax] равномерную координатную сетку с шагом ∆х:

(3)

Граничные условия первого рода (условия Дирихле) для рассматривае­мой задачи могут быть представлены в виде:

(4)

где х1, xn – координаты граничных точек области [xmin, xmax]; g1, g2 – некоторые
константы.

Граничные условия второго рода (условия Неймана) для рассматривае­мой задачи могут быть представлены в виде:

(5)

Проводя дискретизацию граничных условий Дирихле на равномерной координатной сетке (3) с использованием метода конечных разностей, по­лучим:

(6)

где u1, un – значения функции u(x) в точках x1, xn соответственно.

Проводя дискретизацию граничных условий Неймана на сетке (3), по­лучим:

(7)

Проводя дискретизацию уравнения (2) для внутренних точек сетки, по­лучим:

(8)

где ui, fi – значения функций u(x), f(x) в точке сетки с координатой xi.

Таким образом, в результате дискретизации получим систему линейных алгебраических уравнений размерностью n, содержащую n – 2 уравнения вида (8) для внутренних точек области и уравнения (6) и (7) для двух граничных точек [1].

Ниже приведен листинг на Python численного решения уравнения (2) с граничными условиями (4) – (5) на координатной сетке (3).

Разработанная мною на Python программа удобна для анализа граничных условий.Приведенный алгоритм решения на Python использует функцию Numpy — u=linalg.solve(a,b.T).T для решения системы алгебраических уравнений, что повышает быстродействие при квадратной матрице . Однако при росте числа измерений необходимо переходить к использованию трех диагональной матрицы решение для которой усложняется даже для очень простой задачи, вот нашёл на форуме такой пример:

Программа численного решения на равномерной по каждому направлению сетки задачи Дирихле для уравнения конвекции-диффузии

(9)

Используем аппроксимации центральными разностями для конвективного слагаемого и итерационный метод релаксации.для зависимость скорости сходимости от параметра релаксации при численном решении задачи с /(х) = 1 и 6(х) = 0,10. В сеточной задаче:

(10)

Представим матрицу А в виде суммы диагональной, нижней треугольной и верхней треугольных матриц:

(10)

Метод релаксации соответствует использованию итерационного метода:

(11)

При \ говорят о верхней релаксации, при — о нижней релаксации.

На графике показана зависимость числа итераций от параметра релаксации для уравнения Пуассона (b(х) = 0) и уравнения конвекции-диффузии (b(х) = 10). Для сеточного уравнения Пуассона оптимальное значении параметра релаксации находится аналитически, а итерационный метод сходиться при .

1. Приведено решение эллиптической задачи на Python с гибкой системой установки граничных условий
2. Показано что метод релаксации имеет оптимальный диапазон () параметра релаксации.

Ссылки:

1. Рындин Е.А. Методы решения задач математической физики. – Таганрог:
   Изд-во ТРТУ, 2003. – 120 с.
2. Вабищевич П.Н.Численные методы: Вычислительный практикум. — М.: Книжный дом
   «ЛИБРОКОМ», 2010. — 320 с.