<<
>>

4. Методы расщепления для прикладных задач математической физики

Методы расщепления широко используются для численного решения разнообразных задач математической физики. При этом можно следовать двумя путями. Первый из них заключается в аппроксимации исходной задачи по пространственным переменным на первом этапе решения задачи и в последующем применении методов расщепления для аппроксимации задачи по временной переменной, т.

е. метод расщепления применяется к системе обыкновенных дифференциальных уравнений.

Второй путь состоит в том, что сначала метод расщепления используется для редуцирования исходной задачи к системе подзадач с более простыми операторами, которые затем решаются известными численными методами.

Преимущество первого подхода к решению задач методами расщепления — в том, что не возникает проблем с граничными условиями для подзадач на «дробных шагах». Однако здесь сохраняются трудности с построением подходящих аппроксимаций по пространственным переменным, которые значительно возрастают в многомерных задачах.

Второй подход в настоящее время широко применяется для решения сложных задач математической физики. Поскольку в нем операторы краевых подзадач на дробных (промежуточных) шагах имеют более простую структуру, то построение их численных аппроксимаций значительно проще и нередко осуществляется хорошо изученными численными методами. Однако в данном подходе одна из трудностей связана с выбором граничных условий для «промежуточных подзадач». Следует отметить, что проблема выбора граничных условий для задач на дробных шагах и корректная аппроксимация граничных условий из исходной постановки вообще свойственны методам расщепления.

Ниже приводятся некоторые из методов расщепления для уравнений теплопроводности, Навье-Стокса, мелкой воды, а также при численном моделировании морских и океанических течений.

4.1. Методы расщепления для уравнения теплопроводности.

4.1.1.

Метод дробных шагов. Рассмотрим трехмерную задачу для уравнения теплопроводности

Эф

-г— — ДФ = 0 в Q х Qr,

dt * (59)

ф = 0 на dQ, q> = g в Q при t — О,

где Q = {(*,>>,г): 0 < х, у, z < 1}, Q, = (О, Т), g — заданная функция, Д = д2/дх1 + Э2/Эу2 + Э2/Эг2. Выполняя аппроксимацию (59) методом ко-нечных разностей по переменным х, у, г и учитывая при этом заданные граничные условия из (59), приходим к матричной эволюционной задаче

— + Аф = 0 в Q,, ф = ? при t = О, dt

где (см. также пример из п. 2.3.1 )

А = Ax + Ay + Az,

AX=-(AXVX)=AU Ay = -(AyVy) = A2, Аг = -(Д:Уг)гЛ3, a g, ф-векторы, причем при формировании ф = ф(г) учитываются заданные граничные условия. Оператор А рассматривается в гильбертовом пространстве Ф = F с нормой

ч*= і /=і р= і Схема (44) в применении к задаче (59) имеет вид „7+1/3

ї — + Ліф7 ' = о,

т

Решение каждого уравнения из (60) можно просто осуществить методом факторизации (прогонки). Схема (60) абсолютно устойчива и имеет первый порядок аппроксимации по т, а значит, имеет место соответствующая теорема сходимости.

4.1.2. Локально-одномерные схемы Если в (43) операторы Аа (или их аппроксимации) одномерные дифференциальные, то соответствующую разностную схему называют еще локально-одномерной.

Теория локально-одномерных схем для ряда дифференциальных уравнений разработана А. А. Самарским. Сформулируем такую схему в приме-нении к задаче для уравнения теплопроводности:

Эф

тг- +Аф = / в QxQr, dt (61)

Ф|эя = Ф(г) (*>')> Ф = « в Q при f = 0,

где А = Xa=iAot' Аа = -д2/дх2, х= (хи...,хп) Є О. = {0 < ха < 1, а = = 1,...,н}. Предполагается, что задача (61) имеет единственное достаточно гладкое решение.

В случае t Є 9; = {tj < t < tj+i) будем вместо (61) решать последова-тельность уравнений

Эфа

-^-+Аафа=/а * Є Q, t Є 9;, а=1,...,л, (62)

с начальными условиями

Фі(*,0)=«, Фі (x,tj)=(f>„(x,tj), j = 1,2,...,

Фа(*,(/) = фа-і(*,(/+і), у = 0,1,..., а = 2,3,...,и,

где полагаем ф(х,г;+і) = ф„(х,/;+1).

Здесь /а — некоторые функции, такие, что /а = /. Граничные условия для фа задаются лишь на части dQa границы 3Q, состоящей из граней ха = 0 и ха = 1. Введем в О. равномерную сетку по каждой переменной с шагом h. Определим разностную аппроксимацию оператора Аа ¦ Да = -(Дюс^ха)/(Л2), а = 1,...,я. Переходя от (62) к разностным аппроксимациям задач по пространствен-ным переменным, когда фа,/а — векторы, Аа — матрицы, О. — сеточная область, а дОа — сетка на гранях ха = 0 и ха = 1, и выполняя аппроксимацию по г с помощью двухслойной неявной схемы первого порядка точности по т, приходим к локально-одномерной схеме

т +ЛаФ^'=/а(0+1/2), а=1,...,и, у = 0,1,..., (63) с начальными условиями

Ф?=«. ф{=ф/< у'=1,2,...,

(64)

Фа = Фа-'l' а = 2,3,...,и, у = 0,1,...,

и граничными условиями

J+1

Фа |ЭО«=Ф(П(0+0- (65>

Каждая из задач (63)-(65) при каждом фиксированном а есть одно-мерная первая краевая задача, и решить ее можно методом прогонки.

Чтобы найти приближенные значения решения исходной задачи на слое tj+i по данным на слое tj, надо последовательно решить п одномерных задач. Локально одномерная схема (63)-(65) устойчива по начальным и граничным данным и по правой части в метрике ||Ф||с = тахх,є?ї |ф7|, т. е. равномерно. Если же решение задачи (61) имеет единственное непрерывное в ОхО, решение ф = ф(х, /) ив QxQ, существуют производные

Э2ф Э4ф Э3ф Э2/

0 < а, (3 < п,

Э/2' Э4Э*2' Э/Э*2' Эх2'

то схема (63)-(65) равномерно сходится со скоростью 0(H2 + X), т. е. имеет первый порядок точности по т, поэтому

ІІФ'-Ф№<Л*(А2 + т), у =1,2,...,

где М = const не зависит от х и Л.

4.1.3 Схемы переменных направлений Пусть требуется решить следующую краевую задачу для уравнения теплопроводности без смешанных производных:

Эф

-+ДФ = /вахЯ„ (бб)

Ф|Э?2 = Ф(Г) (*•')> Ф = «М В Й при Г = 0,

где

А = У. Аа, Аа = — - ка - , а~Г[ оха ох а

х=(хи...,х2) Є & = {0 < ха < 1, а= 1,2}, ка> 0.

Предполагается, что задача (66) имеет единственное достаточно гладкое решение.

В Q = QUдО построим равномерную по ха сетку О1' с шагами «а- Операторы Аа заменим разностными операторами

Да-' Л«ф = -(ДХа^Улаф)/(/12).

В отличие от случая постоянных коэффициентов операторы Аа положительные и самосопряженные, но не перестановочные.

Вместо задачи (66) рассмотрим аппроксимирующую ее задачу

^ + Лф = / в О.'1, Л = Лі + Аг, dt (67)

Ф1ЭП*=Ф(г)> (P = 8h в Qh пРИ ' = 0-

В соотношениях (67) фи/— теперь векторы, а Лі и Аг — матрицы. Будем считать, что решение ф принадлежит пространству Ф сеточных функций. В слое tj ф7+1 -fXP~ + І(Лf''У^^фО = І/Л (68)

7 = 0,1,2,...,

с начальными условиями

Ф?=«. (69)

К уравнениям (68), (69) надо добавить разностные краевые условия, которые могут быть записаны, например, в виде

Ф'+ІІао*=Ф(Г)(0+і)» Ф'+1/2Ц=Ф(г), (70)

где — сетка на гранях ха = 0 и ха = 1,

1 т

Ф(Г) = j [Ф(Г)(0+0 + Ф(Г)(0)] + -Л2[Ф(г)(0+і) -Ф(г)(0)]-

Перепишем (68) в виде

(71)

Нф>+»/2 +^+>/2^+1/2 = FJ} FJ = lyJ - ДУ+/Л

+Л f V+I =^+l/2, F^+I/2= ?ф^>/2_Д^1/2ф;+1/2 + fj

Каждая из задач (71) с соответствующими условиями из (70) является одномерной первой краевой задачей, и ее можно решить методом прогонки.

Если значение в узле ia рассчитывается, например, по формуле (*o)ia - [М*<а) +^а(хіа+і)]/2, 1 < la < Іа, то оператор Ла аппрок-симирует оператор Аа со вторым порядком, т.е. Лаф — Даф = Пусть ka = const Оператор Л самосопряжен и положителен в Ф. Введем метрику

11 = 112 = 1 11 = 1 12=1? В этой метрике схема (68)-(70) устойчива по начальным и краевым условиям и по правой части.

Пусть решение задачи (66) имеет единственное непрерывное в QxQ, решение ф = ф(д:,г) и существуют в йхй, ограниченные производные

Э3ф Э5ф Э4Ф

Тогда схема (68)-(70) сходится в сеточной норме со скоростью О [у2 + |Л2|), так что

ІІФ7 — ф(0)Ил < Л/(|А|2 -ь т2), где т — const не зависит от т и |й|.

4.2. Методы расщепления для задач гидродинамики.

4.2.1. Методы расщепления для уравнений Навье-Стокса. Рассмот-рим нестационарную задачу для уравнений Навье-Стокса

^-vAu+(u,V)u + Vp = f в й х (О, Т), at

divu = 0 в йх(0, Т), (72)

и = 0 на Г х [О, Т], и(х,0) = uo(x) в й,

где й С R" — ограниченная область с границей Г, v = const > О, u = (ui,...,u„) — вектор-функция (вектор скорости), р — скалярная функция (давление), f є (?г(й х (0, Т)))п (причем почти при всех t Є (О, Т) функция / принадлежит замыканию гладких вектор-функций v = = (vj,..., v,i) с компактным носителем в й таких, что div v = dvjdxi — 0).

о

Считаем, что ио(х) Є (W2)", а также divuo = 0.

Сформулируем некоторые из схем расщепления для (72).

Первая схема:

,,л+1/2 ,, і

-—-—- - V Ди"+1/2 + (ип+'/2, V)u"+1/2 + - (divu"+I/2)u"+1/2 = f" в Й,

цН+1/2 _ Q на

Др"+І = -divu"+'/2 в Й, ^=0наГ, Т on

UH+1 =u,.+ i/2_TVpn+i в „-0,1,2,....yv,

где

нт

Г = І / КГ,Х)Л> т=І.

(и- 1)/т

Здесь задача для и"+1/2 есть «обычная» нелинейная задача Дирихле, а задача для p"+l есть задача Неймана для уравнения Пуассона.

Отметим, что граничные условия др/дп на Г для «истинного давления» p(t, х) не выполняются. Появление его для p"+l обусловлено ошиб-ками аппроксимации в принятой схеме расщепления.

Численное решение задач для и"+1/2, р"+[ может быть осуществлено методами конечных разностей или конечных элементов с использованием подходов, применяемых к решению нелинейных уравнений.

Вторая схема (схема переменных направлений):

„н+1/2 _ „л

— - v Ди"+1/2 + Vp"+]'2 + (u", V)u" = f"+1/2 в ?2,

т/2

divu"+1/2 = 0 в Q, и"+1/2 = 0на Г,

и"+1 _и"+1/2

+ (и"+1/2, V)u"+I - vAu"+I/2 + Vp"+1/2 = f"+I в Q,

т/2

где и0 = ио- Здесь задача для и"+1/2 есть линейная задача — «обобщенная задача Стокса», для решения которой разработаны многие эффективные алгоритмы, тогда как уравнение для u"+1 имеет первый порядок и может быть решено методом характеристик.

Третья схема (схема переменных направлений с весом):

„н+1/2 _ „н

— - 6VvAu"+1^2 + рп+х!2 — (1 - 6)vAu" + (u", V)u" = tn+x'2,

т/2

divu«+l/2 = 0 в Q и"+1/2 _ q на Г)

„п+1 _ „н+1/2

- (1 - 6)vAu"+1 + (u"+1, V)u"+1 - 6vAu"+1/2+

т/2

+Vp"+I/2 = f"+1 в Q, u"+1 = 0 на Г.

где и0 = ио, а «вес» 6 выбирается из интервала (0, 1).

Дальнейшая реализация данной схемы состоит в численном решении обобщенной задачи Стокса и нелинейной задачи Дирихле.

Исследование приведенных и ряда других схем расщепления для уравнений Навье-Стокса и разработка численных алгоритмов их реализации осуществлялись в работах А. Чорина, Р. Темама, Ф. Харлоу, Р. Гловинско- го, О.М.Белоцерковского, В.А.Гущина, В.В.Щенникова, В.М.Ковени, Г.

А. Тарнавского, С. Г. Черного и многих других исследователей.

4.2.2. Метод дробных шагов для уравнений мелкой воды. Пусть О. С С R2 есть ограниченная область (в некоторой горизонтальной плоскости — «плоскости отсчета») с границей Г = dQ, п = (пх, пу) — единичный вектор внешней нормали к Г, т = (-пу, пх). Через х, у є Q = ?2ид?2 обозначим пространственные переменные, a t Є [О, Т] есть временная переменная. Предполагается, что Г = Гор U Гс (Гор П Гс = 0), где Гор = Um=i Гор,т (М < оо) есть открытая часть границы («жидкая граница»), тогда как Гс — замкнутая часть границы («твердая граница»).

Пусть V(JC, у, t) = (и, v)r представляет собой вектор скорости, у, t) есть уровень жидкости в ?2 относительно плоскости отсчета, —ho(x, у) — глубина жидкости под этой плоскостью, h = ?+/»<)• Рассмотрим уравнения мелкой воды в консервативной форме

^^ + V • (Aw) - V • (/t,AVv) +ghVA = hF(v,h),

dh (73) — + V • (Av) = 0,

где

F(v,A)=/(v,A)-/xv-^f, w V P

/(v, A) = gVA0+ —u - —- = (/,, /2)г, v• V = divv, p ft p

lx\=(-lv,lu)T,

g — ускорение силы тяжести, / — параметр Кориолиса, С — коэффициент Шези, w = (wA, wy)T — напряжение силы ветра, Ра — атмосферное давление на свободной поверхности, р = const - плотность воды. Отметим, что влияние изменений глубины жидкости будет иметь место, если в (73) член F(v, А) задается в виде

F(v,A)=/(v,/0-/xv-J^,

где К — коэффициент Стриккера.

В качестве граничных условий для v, А выберем следующие:

д\

v„ = 0, /лА^-т = 0 на Гсх(0, Г),

/ dvn дА(г) \ 3vT (74)

ІІІіНдї+дГ)=0' ^^=0наГорх(0,Г),

(|vn| — vh)(A(d — А) = 0 на Гор х (0, Г), где v„ = (v, n), vT = (v, т), А(Г) — заданная функция. Начальные условия для v, А есть

v = V(0), А = А(о) при / = 0, (х, у) Є ?2. (75)

Запишем (73)-(75) в слабой форме: найти

p = (v,A)eX = WxW21(?2) Vf, чтобы выполнились равенства

(|в(а)ф,ф) + Х«і(ф;ф,Ф) = І/;(ф,Ф) we (о,г), (?g)

ф = ф(0) при t = 0, V(p Є W х W2' (?2), где использованы следующие обозначения:

<р=(у,/г)Г, ф = (v, h)T = (й, v, h)T, ф = (v> h)T = (й, v, h)T, W = (v = (Й, v)r: Й, veU^Q), (v, n) = 0 на rC)(v,x) = 0 на Гор},

a

ві(ф;ф,ф) = - /*v(v, h{({V, n) + |((v, n)|)vv^r-

?2 Г

-|/v-(Av)v*rfQ, а Є [-2,2], г

?2

а3(ф;ф,ф) = J(ghV ¦ (h\) - gh(\, V)h + lh{uv- vu)) dQ +

+ n)| + (v, п))АЫГ,

г

/і (Ф; Ф) = \ JHr)(|(v, n)| - (v,n))vvrfr, г

/г(ф; Ф) = / (^V^AoP-^ + ^v^- Jni^p-(v, n) ?2 Г

/з(ф; ф) = 5 /n)|-(v, п))Л(Г)й<ЛГ, г

Г = r0urop)mfurop,out, Го = {х Є Г: (v(jt), n(x)) =0}, а Є [0, 2],

Гop,mf = {х Є Г: (v(x), п(х)) < 0}, Г0Р(0Ш = {х6 Г: (v(x), п(х)) > 0}.

Принимая ф = ф, равенства (76) можно переписать в операторной форме вида

Э 3 3

д-В(Л)ф+Хл,(ф)ф=Х/.(ф). f є (о, Г), ф(0)=ф(0)> т і=і і=і

где оператор {Л,} и функции правых частей {/,} определяются с помощью следующих соотношений:

(А,(ф)ф,ф) =а,(ф;ф,ф), (/„ф) =/,(ф;ф) Щ, фЄХ, /=1,2,3.

Пусть At > 0 есть шаг по временной переменной, ts — jAt, (у = = 0,1,...,/), атакже (p>,\J, ... есть значения ф, v, ... при t =tj. Предположим, что ф-'-1 известна, ф° = ф(0) • Тогда начально-краевую задачу для

уравнений мелкой воды можно переформулировать следующим образом: найти ф Є X (Vr Є (tj, tJ+i)), удовлетворяющую уравнениям вида

|в(Л)ф+ХЛ,(Ф)Ф = ?/,, от i=i i=i

'€(0,0+1), ф(0)=фЛ у = 0,1,...,7-і.

Легко проверить, что если а = 1, ho > 0 и С(ф) + V • (Av) /2 > 0, то (А,(ф)ф, ф) >0 Уф Є X. Эти свойства операторов {А,} позволяют сфор-мулировать схему дробных шагов:

|B(h)J+l/3 + А,= /,(ф), t Є (tj, tj+i), ф'+1/3(0)= ф>(0),

Ф'+2/3(0) = Ф'+1/3(0+І), (77)

+Аз(ф)ф'+1 =/З(Ф), t Є (0,0+1),

<ря-'(0)=Ф'+2/3(0+і)>

У = 0,1,... ,У — 1, ф"('о) = Ф(о),

где ф = (v, h)T есть аппроксимация ф на (0,0+ 0- Пусть ф = Если функции q>J+!/3, q>J+2/3, (pJ+l, определяемые посредством (77), достаточно гладкие, то схема (77) может быть переписана в терминах диф-ференциальных операторов с соответствующими граничными условиями в следующей форме:

dhvJ+1/3 + v {Ш+1/3) _ a v, 1/3 = о в

at 2

йуЯ-'/з , vJ+1/3-n = 0 на rcx((j,rj+1),

'у О

h\J+l/3 — A(r)V на Г1пГ(^)х(0,0+і), - V • (nihVvJ+2^) + (С(ф) + |V • (/iv)) v^+2/3 =

= ^V($ftop-/»e) + ^ в Qx(0,0+i).

йу^2/3 , т = 0, vJ+2/3-n на Гсх(г,,г,+1),

h 'j+i on

, Э^+2/3 Эй(п \ - Ь\1+г!г

ц\ \h ^ n+-^j=0, ціИ ^ т = 0 на Гор х (t},t}+x),

IT ,+і n dhvJ+l , /Г j+i л

—^ Ihv* + gh—?—=0, +lhuJ +gh^r—=0

от ox dt dy

, В Qx(tj,tj+1),

g-^+gV-{h\J+l) = 0 в Qx(0,0+1),

Av7+1 I = , hJ+x\t —

I * 1 * . .

'O+i

• n) = - V) на Гор x (,„ 0+1), vJ+l-n = 0 на rcx(/;,(J+i) 0 = 0,1,2 У- 1).

(/»)

Если принять а = 2 и пренебречь членами, включающими /, то уравнения для vJ+1/3, vJ+1, hJ+l из (78) сводятся соответственно к следующим уравнениям:

;w+1/3

+ (v,V)v'+1/3=0 в Qx(tj,tj+l), = А,,

v = v на Г,„/ х (tj,tj+\), \J+l/3 • n = 0 на Гс х {tJy tJ+l),

V• (h.VhJ+x) = 0 в ax(tjttj+i),

hJ+x I =/^+2/3| , = -V- (ftv;+2/3) I ,

I tj lrJ+, dt Uj lr,+ ,

T.dhJ+l , д ( +1 |v„| + v„ , Kl-M . _ , . <79> + 2 (r) 2 )= Ha Г°рх(0.0+І)'

dhJ+x ^ .

0 Ha rcx (0»0+0.

dhvJ+x

— —ghVhJ+ в Qx(0,0+1),

dt

hvJ+x I = hxJ+V3

O+i

vJ+l n = 0 на Гсх(0,0+1),

O+i

а задача для \J+2/3 имеет тот вид, что и в (78) (при а = 2). (Обратим внимание на тот факт, что в схемах расщепления (78), (79) решена также проблема выбора граничных условий для задач на «дробных шагах».)

Следующий этап численного решения исходной задачи состоит в решении начально-краевых задач из (78), (79). Для этого могут быть применены хорошо известные разностные схемы по t (явные или неявные, схемы расщепления и др.) и подходящие аппроксимации этих задач по пространственным переменным (метод конечных элементов, методы ко- иечных разностей, и т. д.). На основе результатов по теории данных схем и аппроксимаций могут быть сформулированы соответствующие утверждения для всего численного алгоритма решения уравнений мелкой воды.

Приведенные выше схемы расщепления для уравнений мелкой воды предложены и исследовались В. И. Агошковым и Ф. Салери, которыми рассмотрены также и другие типы краевых условий.

4.3. Метод расщепления для модели динамики морских и океанических течений.

4.3.1. Нестационарная модель динамики морских и океанических течений. Рассмотрим систему уравнений динамики океана

ди ди ди ди I др . Э ди

+ /v+ — — = цАи +

at ах ay oz po ox az az

dv dv dv dv , 1 dp д dv

-Г- +urr-+v— + wrr- + lu+ v = flAv + — Vtt-,

at ax dy dz po dy dz dz dp

(80)

Tz= ди dv dw

dx dy dz d T d T dT dT _ d dT

эГ + маx+v^ + wTz+yTW = ,iTAT + FzVT^ dS dS dS dS d dS

dt+udx + vd^ + wdi+ysw = fls divsdi'

p = aTT + asS.

В качестве граничных и начальных условий для системы (80) примем условия

ди -Tr dv —Ту dT , dS

(81)

Tz = ^r0> Tz-ф Э7=/з' dz = - =

1=0, | = 0, |=0, | = 0, w = 0 при z = Н, дТ dS

н = 0, v = 0, ^ = 0, ^ = 0 на 2, ^

и = и°, v = v°, Г = Г°, 5 = 5° при t = tj.

Отметим, что для системы (80) с граничными и начальными Условиями (81), (82) (а также при ряде других постановок граничных условий) имеет место единственность классического решения.

Исключим из (80) функцию р и линеаризуем полученную систему уравнений на интервале времени tj-i (83)

ВФ = BF при t = 0. Здесь и

V w

Р Т S R і -Ро 1 0 Ро 1 Ri 0 1 А = 0 0 0 д э э дх *у dz 0 0 gaTE 0 0 ga.sE Po Е 0 0 0 0 0 0 Po Е 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8_агЕ 0 Ут 0 0 0 0 0 gas

д_ дх д_

ду д_

dz

о о о

0 0

-gasE

0 0 /?4

о о

-gaTE

0 R3 0

Ф =

и0 1

V0 0 О

¦рО

в =

F =

ys

R,=D0 + D„ Do = divu7-1, / Э Э\

Предполагается, что решение задачи (83) принадлежит множеству не-прерывно дифференцируемых функций, удовлетворяющих граничным ус-ловиям (81). Введем скалярное произведение соотношением

Оa,b) = YJ[a>b> dQ, i=iJ

я

где а, и Ь, — компоненты вектор-функций а и Ь. Можно убедиться, что на функциях из этого подпространства оператор А является неотрицательным.

4.3.2 Метод расщепления Представим оператор А в виде суммы двух операторов: О О О О О

о r4 О О

-gO-тЕ

О О О

А\ =

0 0 0 0 О О О /?з

ООО

о

_Э Эд: Э

ду ?

dz О О О

R1 о о о о о

О О

-gctsE

О О О

-ро IE

о о

Эу о

о

О Ро IE О

а* о

о

ООО R2 О О ООО

о —

Аг =

о

dz gaTE

ga-sE первый из которых — положительно полуопределенный, а второй — антиэрмитов: A =Ai +Aj, (Ліф, ф) > 0, (ЛгФ, ф) = 0.

Рассмотрим теперь весь временной интервал 0 < t ~дї

(84)

В

-+Аіфі=0, Вц\ на интервале tj-\ 7-1 -ВфГ1

(85)

В^-М2ф 2 = 0, B,Эф3

+1

В ^ +Л1Ф3 = 0, BQ>{ = • В покомпонентной форме задача (84) имеет следующий вид: Эй]

~эГ

3vi

9иі

¦fdivu7- иі = р&щ + 3~Vi

8z Эz ' /-і » д 3vi

_ + divu7 'vi = fiAvi + тг-Vi -5-,

dt dz oz V- + divuy '51= nASi + ^-Vs-^- ot dz az

при условии

divu7-1 =0,

а также при граничных условиях (81) и начальных данных „Ґ1 = v^-1 = W-1, T{~x=Ti-\ =

на интервале tj-1 + = о, ^ + ^ + ^ =

от po ax dx dy dz

dv2 . 1 dp2 dT2

-r lu2 + j- = 0, -^г+Ут^2 = 0,

dt po dy dt '

dp? . dS2 _

-jg- = g(arT2 + asS2), -gjj- + ysw2 = 0

при условиях

w2 = 0 при z = О, W2 = 0 при z = Н, (иг)п = 0 на 2

и начальных данных

"2 — «1» — M> l2 — M' J2 —

На последнем шаге расщепления (tj-i Эиз . ,_i d du3

-г—-t-divu-' 'мз = fii Ди3 + -5-Vi —, от dz dz

dv3 Э Эуз

— h dlVU-' V3 = /І2 Д V3 + гг— V] -r ,

от аг ог

ЭГз л Э Э7з

-r— -t-divu-' '7з = IXtAT3 + ^-VT-^-, dt dz dz

+ divu7 'S3 = UsASs + ^-y/s-^- at dz dz

при условии

divu-'-1 =0,

a также при граничных условиях (81) и начальных данных

- — "J+l vi = v{+\ Ti = T'+\ S{ = S{+1

"з = "2

Решение подзадач, входящих во все этапы метода расщепления, можно осуществить методом конечных разностей или другими подходящими методами вычислительной математики.

<< | >>
Источник: Агошков, Валерий Иванович. Методы решения задач математической физики:. 2002

Еще по теме 4. Методы расщепления для прикладных задач математической физики:

  1. Агошков, Валерий Иванович. Методы решения задач математической физики:, 2002
  2. 15.Постановка задач математической физики. Начальные и граничные условия. Понятие о корректности задачи.
  3. Глава 1 Основные задачи математической физики
  4. з. Основные уравнения и задачи математической физики
  5. 8. Приложения к некоторым задачам математической физики
  6. 3. Применение теории потенциала в классических задачах математической физики
  7. 4. Математические задачи — для фронта
  8. 3. Методы расщепления
  9. Классическая задача математического программирования. Метод множителей Лагранжа. Достаточные условия локального условного экстремума функции нескольких переменных.
  10. Классическая задача математического программирования. Метод множителей Лагранжа. Достаточные условия локального условного экстремума функции нескольких переменных.
  11. 7. Метод собственных функций для задач теории колебаний
  12. О физических и математических моделях и идеальных и идеализированных объектах в физике
  13. Лекция по математической физике, 2017
  14. Классификация основных типов уравнений математической физики.
  15. Вывод классических уравнений математической физики
  16. 6. Метод собственных функций для задач теплопроводности