yi b) metoda różnic skończonych

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Modelowanie i symulacja
Advertisements

Wykład Prawo Gaussa w postaci różniczkowej E
Czwartek demo 6.
Metody badania stabilności Lapunowa
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
Metody poszukiwania minimów lokalnych funkcji
Interpolacja Cel interpolacji
Różniczkowanie numeryczne
Równania różniczkowe cząstkowe
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Zadanie z dekompozycji
Metoda elementów skończonych
Metoda elementów skończonych cd.
Metody numeryczne wykład no 2.
Metody Numeryczne Wykład no 3.
Przykład: Dana jest linia długa o długości L 0 bez strat o stałych kilometrycznych L,C.Na początku linii zostaje załączona siła elektromotoryczna e(t),
Wykład no 11.
Problemy nieliniowe Rozwiązywanie równań nieliniowych o postaci:
Metoda węzłowa w SPICE.
Problemy nieliniowe Rozwiązywanie równań nieliniowych o postaci:
PROPOZYCJA PROJEKTÓW hp1d, hp2d, hp3d
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz,
1.
ELEKTROSTATYKA Prawo Gaussa
Metoda różnicowa Ludwik Antal - Numeryczna analiza pól elektromagnetycznych –W5.
Klasyfikacja problemów elektromagnetycznych
Równania i Nierówności czyli:
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metoda różnic skończonych I
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej
Podstawy analizy matematycznej III
ETO w Inżynierii Chemicznej
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody Lapunowa badania stabilności
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
Modelowanie i identyfikacja 2010/2011Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra.
Miary efektywności/miary dobroci/kryteria jakości działania SSN
Źródła błędów w obliczeniach numerycznych
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
Metoda Objętości Skończonych
METODA ELIMINACJI GAUSSA ASPEKTY NUMERYCZNE
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej Wykład 3. Całkowanie numeryczne.
Tematyka zajęć LITERATURA
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej
Zagadnienie własne Macierz wektorów własnych V=(v1,v2,...,vn) przekształca zatem macierz A do postaci diagonalnej: W większości zastosowań w chemii i fizyce.
Metody rozwiązywania układów równań nieliniowych
Metody nieinkluzyjne: Metoda iteracji prostej.
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Wykład Rozwinięcie potencjału znanego rozkładu ładunków na szereg momentów multipolowych w układzie sferycznym Rozwinięcia tego można dokonać stosując.
jawny schemat Eulera [globalny błąd O(Dt)]
Równania różniczkowe zwyczajne: problem brzegowy [1D]
Układ jest w stanie X. Do jakiego stanu przejdzie? wybieramy losowo stan próbny X p z pewnego otoczenia stanu X X p :=X+(  x 1,  x 2,...,  x n ) – 
region bezwzględnej stabilności dla ogólnej niejawnej metody RK
[przepis na kolejne wartości rozwiązania liczone
U(t) t  t u’(t)=f(t,u) u(t+  t)=u(t)+  (t,u(t),  t) RRZ: Jednokrokowy schemat różnicowy.
inżynierskie metody numeryczne
Równania różniczkowe: równania funkcyjne opisujące relacje spełniane przez pochodne nieznanej (poszukiwanej) funkcji cząstkowe: funkcja więcej niż jednej.
Czy błąd całkowity maleje gdy Dt maleje ? Czy maleje do zera?
jawna metoda Eulera niejawna metoda Eulera
Jawny schemat Eulera Czy błąd całkowity maleje gdy  t maleje ? Czy maleje do zera? eksperyment numeryczny problem początkowy: u’= u, u(0)=1 z rozwiązaniem.
Na szczęście nie jesteśmy skazani na iterację funkcjonalną 2)metoda Newtona-Raphsona (stycznych) szukamy zera równania nieliniowegoF(x) F(x n +  x)=F(x.
Niech f(x,y,z) będzie ciągłą, różniczkowalną funkcją współrzędnych. Wektor zdefiniowany jako nazywamy gradientem funkcji f. Wektor charakteryzuje zmienność.
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Temat – 5 Modelowanie różniczkowe.
Laboratorium rozwiązanie (bardzo) dokładne MRS: gęsta siatka  u.
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Sterowanie procesami ciągłymi
Zapis prezentacji:

yi b) metoda różnic skończonych nadal problem nieliniowy 2-go rzędu z warunkiem Dirichleta przedział (a,b) dzielimy na siatkę, powiedzmy o stałym kroku: punkty siatki: w metodzie strzałów używamy metod dla problemu początkowego, możemy sobie pozwolić na adaptację kroku itd. - w MRS raczej nie. A yi u y(x) B x b=xN a=x0 1

b) metoda różnic skończonych zastępujemy pochodne ilorazami różnicowymi – problem różniczkowy sprowadzony do algebraicznego wykorzystujemy rozwinięcie Taylora: pamiętamy, że całą obciętą sumę można zastąpić wyrażeniem z k-tą pochodną policzoną gdzieś w przedziale (x,x+Dx) dwupunktowy przedni i wsteczny iloraz różnicowy pochodnej (widzimy, że będą dokładne dla wielomianów stopnia 1) odjąć stronami r.T. (iloraz centralny, trójpunktowy) 2

b) metoda różnic skończonych iloraz centralny drugiej pochodnej: ilorazy, które poznaliśmy wystarczą aby rozwiązać problem modelowy: 3

dla i=1,...,N-1 u0=A, uN=B wracamy do metody RS problem algebraiczny: problem jest zbyt ogólny dla rozważań wstępnych, zawęźmy uwagę do problemu liniowego: 4

wersja zdyskretyzowana: równanie różniczkowe jego przybliżenie algebraiczne (różnicowe) błąd dyskretyzacji (definicja) błąd dyskretyzacji w przypadku równania liniowego: 5

+ + szacujemy błąd dyskretyzacji wiedząc, że: użyliśmy ilorazów dokładności Dx2 błąd dyskretyzacji tego samego rzędu + 6

Au=f problem algebraiczny: dla i=1,...,N-1 [dla i=0,N nie stosujemy równania tylko wb. punkty na brzegu nie spełniają rr] równanie różniczkowe liniowe  algebraiczny układ równań liniowych Au=f macierz trójprzekątniowa bo centralne ilorazy równań: N+1 – pierwsze i ostatnie wymuszają WB. można pozbyć się pierwszego i ostatniego równania 7

można pozbyć się pierwszego i ostatniego równania i=N-1 najlepiej zamiast np. eliminacji Gaussa rozwiązać problem algorytmem trójprzekątniowym zmodyfikowane wg wzoru 8

5n mnożeń /dzieleń 3n dodawań / odejmowań dla n=N-1 Uu=z Lz=f dekompozycja A=LU LUu=f rozwiązać Au=f itd.. 5n mnożeń /dzieleń 3n dodawań / odejmowań podczas gdy eliminacja Gaussa n3/3 operacji 9

Błąd globalny dla dwupunktowego problemu brzegowego definiowany (jak dla problemów początkowych) jako odchylenie od wartości dokładnej w problemie początkowym = widzieliśmy akumulację błędów lokalnych, w której wyniku rząd błędu globalnego był mniejszy o jeden niż błędu lokalnego lokalny:=O(dtn) (w jednym kroku) globalny w chwili t := zakumulowany w N krokach, gdzie N=t/dt O(dtn) t/dt daje błąd globalny rzędu O(dtn-1) jak jest w problemie brzegowym ? Czy następuje akumulacja błędu od brzegów?? problem początkowy kierunek generacji wyników wartości z wewnątrz obszaru całkowania wyliczane przy zafiksowanych wartościach na obydwu końcach przedziału warunki brzegowe przenoszone do wewnątrz obszaru całkowania. problem brzegowy: czy punkt ze środka jest policzony z gorszą (o jeden rząd dokładnością) niż punkt z brzegu ??? 10

Problem akumulacji błędu. Rząd błędu globalnego w zagadnieniu brzegowym [ten sam czy niższy niż błąd lokalny ?] – eksperyment numeryczny u’’(x)=u , u(0)=0, u(1)  u(x)=sinh(x)/sinh(1), sinh(x)=(exp(x)-exp(-x))/2 rachunek na N=2j+1 punktach z Dx=1/N, j=1,9 stosujemy iloraz centralny z błędem lokalnym O(Dx2) widzimy, że błąd globalny jest również rzędu 2 odchylenie = tam gdzie błędy arytmetyki wniosek: dla problemu brzegowego (dla zmiennej przestrzennej) błąd globalny jest tego samego rzędu co błąd lokalny  nie ma przestrzennej akumulacji błędu (błędy akumulują się tylko z czasem) ważne dla r.r. cząstkowych z (x oraz t): błędy w t się akumulują, w x nie: większa dokładność będzie wymagana dla t niż dla x 11

yi mieszany WB (Robina) dla równania liniowego pochodna z w prawym brzegu: mamy dostępne tylko punkty na lewo od niego: możemy zastosować wsteczną pochodną, ale – wprowadzimy w ten sposób błąd O(Dx) do całego rachunku możemy zastosować wzór wsteczny z 3-ma punktami, ale – zakłócimy trójprzekątniową strukturę problemu wyjście – fikcyjny punkt uN+1 w b+Dx A yi u y(x) B x b=xN a=x0 12

równanie na punkt ostatni z punktem fikcyjnym WB: równanie na punkt ostatni z punktem fikcyjnym fikcyjny punkt eliminowany z WB do równania: 2 p. trójp. 13

uwaga: dla Dirichleta – modyfikujemy prawą stronę (tzw. naturalny wb) p. trójp. uwaga: dla Dirichleta – modyfikujemy prawą stronę (tzw. naturalny wb) : dla Neumanna i Robina– modyfikujemy macierz A (tzw. istotny wb) 14

problem algebraiczny z dyskretyzacji równania nieliniowego układ równań nieliniowych: metoda Newtona dla układu równań: funkcja i pochodne liczone w 15

w każdej iteracji Newtona układ równań z macierzą trójprzekątniową do rozwiązania 16

Przykład: - problem pręta w imadle: zmieniamy oznaczenia s x, qu u – na siatce od 0 do ½ wzory ogólne: 1 1 17

Przykład: - problem pręta w imadle Wyniki druga iteracja trzecia iteracja u=q start x=s 18

Przykład: - problem pręta w imadle Wyniki bardzo zły start druga iteracja u=q u=q trzecia iteracja czwarta = bez zmian druga iteracja x=s x=s trzecia iteracja 19

równanie Poissona jako modelowe eliptyczne funkcjonał działania, zbieżność, relaksacje wielosiatkowe Eliptyczne: opisuje stany stacjonarne Rozkład potencjału elektrostatycznego [minimum działania w układzie ładunek/pole] 2) Rozkład temperatury przy stacjonarnym przepływie ciepła [ granica czasowa problemu parabolicznego ] ... wnętrze na brzegu musimy określić wartość rozwiązania lub jego pochodnej normalnej lub związek między nimi brzeg 20

wnętrze brzeg Warto wiedzieć: (zasada maximum) rozwiązanie równanie Laplace’a osiąga wartości ekstremalne na brzegach (dowód np. u Weinbergera) wnętrze dla metody RS: brzeg skoro każdy punkt z wewnątrz obszaru całkowania jest średnią arytmetyczną z sąsiadów nigdy nie będzie większy od żadnego z nich 21

Z elektrostatyki poprzez metodę różnic skończonych do równania Poissona i metod relaksacji i nadrelaksacji . Działanie dla układu ładunek ( r ) + pole : potencjał pola elektrycznego (to nie jest energia układu energia będzie gdy znak przy r będzie +) funkcja podcałkowa: tzw. lagranżjan układu pole - ładunek rozkład ładunku wektor pola elektrycznego Działanie jest najmniejsze dla potencjału, który spełnia równanie Poissona Zobaczymy to w 1D: 22

działanie a równanie Poissona w 1D Z warunkami brzegowymi typu Dirichleta Dla jakiego wartość działania jest ekstremalna ? (w praktyce minimalna, bo maksymalna nie istnieje). Ogólny problem minimum funkcjonału (całki funkcjonalnej) optymalny potencjał: minimalizuje działanie „bliski” optymalnemu i spełniający te same warunki brzegowe dowolna funkcja ciągła z pochodną mały parametr 23

z definicji: Wartość a=0 jest optymalna: Pochodna pod całkę: ( wstawiamy a=0 ) 24

dz pochodna iloczynu [całkowanie przez części] dowolna v(-d/2)=v(d/2)=0 czyli: równanie Eulera-Lagrange’a na funkcję dla której całka funkcjonalna minimalna 25

Równanie Eulera-Lagrange’a dla energii układu ładunek+pole minimalne działanie dostajemy dla potencjału spełniającego równanie Poissona 26

Działanie na siatce różnicowej Zdyskretyzowane działanie najprostszy iloraz różnicowy pierwszej pochodnej Minimum zdyskretyzowanego działania dla wszystkich oczek siatki i 27

wysumowane z deltami Kroneckera: 28

wysumowane z deltami Kroneckera: z zasady najmniejszego działania na siatce dostaliśmy dokładnie takie samo równanie, jak po bezpośredniej dyskretyzacji równania Poissona: z ilorazem róznicowym drugiej pochodnej 29

pozwala ocenić zbieżność procedur iteracyjnych wartość działania: pozwala ocenić zbieżność procedur iteracyjnych ponadto: nieoceniona do kontroli jakości rozwiązania w metodzie elementów skończonych (wybór elementów, wybór funkcji kształtu) 30