二维波动方程的差分解法

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发表于 2023-12-31 18:06 |只看该作者 |正序浏览

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这段 MATLAB 代码实现了二维波动方程的差分解法，用于数值求解。主要使用了显式差分方法。以下是代码的主要解释：
close all;
clear all;
a = 0; b = 2; c = 0; d = 1;
n = 6; m = 5; TOL = 1e-10;
ITMAX = 100;
f = inline('x*exp(y)', 'x', 'y');
ga = inline('0', 'x', 'y'); gb = inline('2*exp(y)', 'x', 'y');
gc = inline('x', 'x', 'y'); gd = inline('exp(1)*x', 'x', 'y');
h = (b - a) / n;
k = (d - c) / m;
x = linspace(a, b, n + 1);
x = x(2:n);
y = linspace(c, d, m + 1);
y = y(2:m);
u = zeros(n - 1, m - 1);
lmd = h^2 / k^2;
mu = 2 * (1 + lmd);

for k = 1:ITMAX
z = (-h^2 * f(x(1), y(m - 1)) + ga(a, y(m - 1)) + lmd * gd(x(1), d) + ...
      lmd * u(1, m - 2) + u(2, m - 1)) / mu;
u(1, m - 1) = z;

for i = 2:n - 2
      z = (-h^2 * f(x(i), y(m - 1)) + lmd * gd(x(i), d) + u(i - 1, m - 1) + ...
         u(i + 1, m - 1) + lmd * u(i, m - 2)) / mu;
      u(i, m - 1) = z;
end

z = (-h^2 * f(x(n - 1), y(m - 1)) + gb(b, y(m - 1)) + ...
      lmd * gd(x(n - 1), d) + u(n - 2, m - 1) + lmd * u(n - 1, m - 2)) / mu;
u(n - 1, m - 1) = z;

for j = m - 2:-1:2
      z = (-h^2 * f(x(1), y(j)) + ga(a, y(j)) + lmd * u(1, j + 1) + ...
         lmd * u(1, j - 1) + u(2, j)) / mu;
      u(1, j) = z;

      for i = 2:n - 2
         z = (-h^2 * f(x(i), y(j)) + u(i - 1, j) + lmd * u(i, j + 1) + ...
            u(i + 1, j) + lmd * u(i, j - 1)) / mu;
         u(i, j) = z;
      end

      z = (-h^2 * f(x(n - 1), y(j)) + gb(b, y(j)) + u(n - 2, j) + ...
         lmd * u(n - 1, j + 1) + lmd * u(n - 1, j - 1)) / mu;
      u(n - 1, j) = z;
end

z = (-h^2 * f(x(1), y(1)) + ga(a, y(1)) + lmd * gc(x(1), c) + ...
      lmd * u(1, 2) + u(2, 1)) / mu;
u(1, 1) = z;

for i = 2:n - 2
      z = (-h^2 * f(x(i), y(1)) + lmd * gc(x(i), c) + ...
         u(i - 1, 1) + lmd * u(i, 2) + u(i + 1, 1)) / mu;
      u(i, 1) = z;
end

z = (-h^2 * f(x(n - 1), y(1)) + gb(b, y(1)) + lmd * gc(x(n - 1), c) + ...
      u(n - 2, 1) + lmd * u(n - 1, 2)) / mu;
u(n - 1, 1) = z;

x';
y';
u';
end

该代码通过显式差分方法逐步更新二维波动方程的数值解，直到达到最大迭代次数或误差小于指定的阈值。在每次迭代中，通过更新矩阵 u 中的元素来逼近方程的解。

zan