Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Решение дифференциальных уравнений в частных производных методом функционального программирования в Maple

КурсоваяПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Построение формального решения на входном Maple-языке Проблема решения дифференциальных уравнений в частных производных средствами MAPLE представляет собой программную задачу, сочетающую использование инструментов пакета с необходимыми дополнительными алгоритмами: учет начальных и граничных условий (НУ и ГУ), сложные и, зачастую, нетривиальные преобразования промежуточных результатов (основанные… Читать ещё >

Решение дифференциальных уравнений в частных производных методом функционального программирования в Maple (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

КУРСОВАЯ РАБОТА Решение Дифференциальных уравнений в частных производных методом функционального программирования в maple

РЕФЕРАТ Курсовая работа посвящена решению дифференциальных уравнений в частных производных методом функционального программирования в прикладном математическом пакете Maple.

Составлены таблицы типов информации и типы операций, требующиеся при формальном построении решения дифференциального уравнения в частных производных.

На примере были рассмотрены функциональные алгоритмы построения формальных решений одномерных и двумерных уравнений параболического типа методами, такими как метод разделенных переменных, методы Грина и другие. В приложении показаны примеры решения неоднородных уравнений параболического типа методом Грина.

Работа состоит из введения, 3 разделов, 2 таблиц, заключения, библиографического списка из 4 источников, одного приложения, в котором приведена реализация примеров решения уравнений.

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ

1. Построение формального решения на входном Maple-языке

2. Метод разделения переменных

3. Метод функций Грина и другие методы ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПРИЛОЖЕНИЕ А

ВВЕДЕНИЕ

Прикладной математический пакет MAPLE обладает большим набором инструментов для работы с дифференциальными уравнениями в частных производных. Среди них: установление порядка уравнения, исследование на возможность разделения переменных, определение условий поиска решения в виде суммы или произведения функций, получение решения из функций, получаемых командой pdsolve для разделенных уравнений, выполнение замены переменных и различных подстановок и т. п.

Между тем последовательное решение дифференциальных уравнений в частных производных (даже в самых простых случаях) представляет собой сложную комплексную задачу, требующую специальных математических навыков, корректного учета начальных и граничных условий, проведения исследования полученных решений. При этом трудоемкие разделы математики — векторный анализ, специальные функции, теория рядов, интегральные преобразования и другие — являются необходимыми средствами для решения задач математической физики. Заметим, что эти математические инструменты высокоразвиты в MAPLE и удобны для применения, по их использованию в научных исследованиях и образовании имеется обширная литература. Проблема же решения дифференциальных уравнений в частных производных с использованием математических пакетов в виду ее сложности до сих пор требует особых подходов и разработок. При этом оказывается, что для большого числа задач с использованием символьного MAPLE-процессора можно составить достаточно универсальные алгоритмы, с помощью которых на входном MAPLE-языке можно запрограммировать формальное построение решения дифференциальных уравнений в частных производных. Построенные общие решения могут быть программными же средствами использованы для конкретных физических задач.

1. Построение формального решения на входном Maple-языке Проблема решения дифференциальных уравнений в частных производных средствами MAPLE представляет собой программную задачу, сочетающую использование инструментов пакета с необходимыми дополнительными алгоритмами: учет начальных и граничных условий (НУ и ГУ), сложные и, зачастую, нетривиальные преобразования промежуточных результатов (основанные, например, на исследовании асимптотического поведения функций), программное использование дополнительной и/или специальной информации (например, использование рекуррентных соотношений для некоторых специальных функций, которые пока недоступны средствами MAPLE) и т. п. Более того, при решении сложных задач требуется программирование отдельных этапов решения с последующим объединением промежуточных результатов, а также создания комплексов программ (например, при комплексном аналитическом и численном — решении уравнений и различных способах визуализации и интерпретации результатов).

Для программирования построения формального решения на входном MAPLE-языке необходим ввод необходимой начальной информации (табл. 1) с последующим выполнением определенных алгоритмических операций (табл. 2).

Таблица 1

Типы информации при решении дифференциальных уравнений в частных производных средствами MAPLE

Тип информации

Основная Информация

Вызов пакетов расширения.

Задание системы координат.

Ввод дифференциального уравнения в частных производных.

Ввод начальных и граничных условий.

Ввод различных функций и операторов.

Вызов средств аналитического или численного решения уравнений.

Дополнительная информация

Представление функции при разделении переменных.

Выполнение замены переменных (при необходимости).

Переопределение постоянных, которые по умолчанию присваиваются пакетом.

Ввод математической информации, недопустимой в Maple.

Ввод специфических данных (физические параметры, габариты и т. д.).

Ввод и вывод информации, связанной с текущим контролем выполняемых операций (получение результата для известного частного случая, контроль другими средствами).

Ввод информации о форме представления результата (экспоненциальная, тригонометрическая и т. п. формы решения).

Ввод информации для исследования промежуточных и конечных результатов (о порядке разложения в ряд, асимптотике, сравнениях и т. п.).

Рабочая информация

Последовательность вывода полученных результатов.

Форматы переменных и данных.

Вывод промежуточных результатов.

Типы и форматы графиков.

Пределы изменения переменных.

Заметим, что если ввод и использование основной информации является хорошо разработанным алгоритмом для многих задач, решаемых в MAPLE, то именно программирование, использование дополнительной и рабочей информации, интерпретация промежуточных результатов и их дальнейшее использование при решении уравнений в частных производных представляет собой основную программную задачу.

При этом программные средства MAPLE дают возможность построения формализма решения в терминах и обозначениях известных классических подходов к решениям таких задач. Возможно, это и не является необходимым моментом, но может оказаться важным не только с точки методической точки зрения, но и по ряду существенных моментов, включающих апробацию разрабатываемых методов решений, их интерпретацию и применение.

Таблица 2

Основные типы операций при формальном построении решения дифференциального уравнения в частных производных средствами MAPLE

Тип операции

Выход

1. Ввод уравнения

Программная запись уравнения на входном MAPLE-языке.

Уравнение на входном MAPLE-языке.

2. Ввод дополнительных данных

Программная запись НУ и ГУ.

НУ и ГУ на входном MAPLE-языке.

3. Использование средств исследования уравнения суммы или произведения функций.

Установление порядка ДУ.

Вывод ответов программой.

Исследование возможности разделения переменных.

Определение условий поиска решения в виде.

4. Использование средств преобразования уравнения.

Выполнение замены переменных.

Вывод преобразованного уравнения.

Выполнение подстановок.

Тип операции

Выход

5. Использование основных инструментов решения уравнения

Получение разделенных уравнений по умолчанию с применением команды «pdsolve».

Вывод разделенных уравнений.

Получение разделенных уравнений в заданном виде с применением операторов «pdsolve» и «hint».

Получение решения с применением команды «build» (для тех случаев, когда это возможно).

Вывод решения уравнения.

6. Использование дополнительных инструментов решения уравнения

Учет НУ и ГУ при решении уравнений с применением команды «conds» (для тех случаев, когда это возможно).

Вывод решения уравнений с (частичным) учетом НУ и ГУ.

Проверка полученного решения с применением команды «pdetest».

Вывод результатов проверки.

7. Решение разделенных уравнений и учет НУ и ГУ на уровне разделенных уравнений

Решение задач на собственные значения и собственные функции.

Вывод решений разделенных уравнений в общем виде.

Определение собственных значений и собственных функций.

Вывод собственных функций

Определение коэффициентов разложения.

8. Построение частного решения

Получение частного решения исходного уравнения с учетом исходной факторизации при разделении переменных и коэффициентов разложения.

Вывод частного решения

9. Построение общего решения

Построение общего решения как суперпозиции частных решений.

Вывод общего решения

Учет НУ и определение оставшихся коэффициентов разложения

На основе этих операций можно сформулировать программные алгоритмы построения формальных решений в виде бесконечных рядов, которые необходимо исследовать на сходимость и дифференцируемость. Конечно, операции и действия могут меняться в зависимости от размерности задачи, типов начальных и граничных условий, а также от метода построения решения. Затем (в зависимости от конкретной ситуации) полученные средствами MAPLE решения можно визуализировать и исследовать с целью их интерпретации.

2. Метод разделения переменных Рассмотрим подробнее метод разделения переменных. Основными этапами построения решения этим методом являются:

1) ввод уравнения и разделение переменных;

2) решение разделенных уравнений;

3) построение общего решения;

4) учет начальных условий и определение коэффициентов разложения;

5) вывод общего решения в развернутом виде и его преобразование.

В простейших случаях такое количество этапов решения и, следовательно, количество программных позиций, будет достаточно, для многомерных систем число этапов и программных строк может увеличиться.

Для одномерных систем представим функциональные алгоритмы построения решений задачи о теплопроводности в бесконечном стержне.

Функциональный алгоритм построения формальных решений одномерных уравнений параболического типа методом разделения переменных:

1. Ввод уравнения и разделение переменных

PDE:=diff (u (t, x), t)=a2*diff (u (t, x), x, x);

struc:=pdsolve (PDE, HINT=T (t)*X (x));

2. Переобозначение постоянной и решение разделенных уравнений

_c[1]=-lambda2: dsolve (diff (T (t), t)=-lambda2*T (t)*a2);

dsolve (diff (X (x),`$`(x, 2))=-lambda2*X (x));

3. Построение общего решения

u[lambda](t, x):=(C1(lambda)*sin (lambda*x)+

+C2(lambda)*cos (lambda*x))*exp (-lambda2*a ^2*t);

u (t, x):=int (u[lambda](t, x), lambda=-infinity.infinity);

4. Учет начальных условий и определение коэффициентов разложения

u0(t, x):=eval (subs (t=0, u (t, x)))=f (x);

C1(lambda):=(1/(2*Pi))*int (f (xi)*sin (lambda*xi), xi=-infinity.infinity);

C2(lambda):=(1/(2*Pi))*int (f (xi)*cos (lambda*xi), xi=-infinity.infinity);

5. Вывод общего решения в развернутом виде и его преобразование

u (t, x):=combine (int ((C1(lambda)*sin (lambda*x)+

+C2(lambda)*cos (lambda*x))*exp (-lambda2*a2*t),

lambda=-infinity.infinity));

u (t, x):=(1/(2*a*sqrt (Pi*t)))* int (f (xi)*exp (-¼*(x-xi)^2/ a2/t), xi=

=-infinity.infinity);

Для многомерных систем представим функциональные алгоритмы построения решений задачи о теплопроводности в однородном цилиндре.

Функциональный алгоритм построения формальных решений двумерных уравнений параболического типа методом разделения переменных:

1. Ввод уравнения и разделение переменных

PDE:=diff (u (t, r), t)=a2*(diff (u (t, r), r, r)+(1/r)*diff (u (t, r), r));

struc:=pdsolve (PDE, HINT=T (t)*R®);

2. Переобозначения постоянной и решение разделенных уравнений

_c[1]=-lambda2*a2: dsolve (diff (T (t), t)=-lambda2*a2*T (t));

dsolve (diff (R®,`$`(r, 2))=-lambda2*R®-diff (R®, r)/r);

3. Учет условия регулярности решения в начале координат

BesselJ (0,lambda*r)=series (BesselJ (0,lambda*r), r=0,4):

BesselY (0,lambda*r)=series (BesselY (0,lambda*r), r=0,4):_C2=0;

4. Учет граничного условия для решения на краю области: r = r0

R[n]®:=BesselJ (0,lambda[n] *r);

BesselJ (0,mu[n])=0;

mu:=BesselJZeros:mu (0,n);

lambda[n]: =mu (0,n)/r0;

5. Вывод решений радиального и временного уравнений

R[n]®:=BesselJ (0,r*lambda [n]);

T[n](t):= C[n]*exp (-lambda[n]^2*a2*t);

6. Построение общего решения

u[n](t, r):=T[n](t)*R[n]®: u (t, r):=Sum (u[n](t, r), n=1.infinity);

7. Замена переменной

u (t, rho):=subs (r=rho*r0,u (t, r));

8. Учет начальных условий

simplify (subs (t=0,u (t, rho))= F (rho*r0));

9. Определение коэффициентов

C[n]: =2/BesselJ (1,BesselJZeros (0,n))^2*

*int (rho*BesselJ (0,BesselJZeros (0,n)*rho)*F (rho*r0), rho = 0. 1);

10. Вывод общего решения

(t, rho):=Sum (C[n]*exp (-BesselJZeros (0,n)^2/r02*a2*t)*

*BesselJ (0,BesselJZeros (0,n)*rho), n=1.infinity);

3. Метод функций Грина и другие методы Средства MAPLE позволяют использовать и другие методы решения уравнений. Рассмотрим процедуру построения формальных решений неоднородных уравнений параболического типа методом функций Грина.

Основными этапами построения решения этим методом являются:

1) ввод неоднородного уравнения;

2) ввод представления для решения уравнения в виде ряда Фурье;

3) разложение функций в ряд Фурье;

4) определение коэффициентов разложения;

5) подстановка разложений функций в исходное уравнение;

6) представление решения в виде суммы решений однородного и неоднородного уравнений;

7) учет НУ, определение коэффициентов и вывод решения однородного уравнения;

8) построение функции Грина;

9) вывод решения однородного уравнения и частного решения неоднородного уравнения с помощью функции Грина;

10) вывод решения уравнения.

Для неоднородных уравнений представим функциональные алгоритмы построения решений задачи о теплопроводности.

Функциональный алгоритм формального решения неоднородного уравнения параболического типа методом функций Грина:

1. Ввод неоднородного уравнения

PDE:=diff (u (t, x), t)=a2*diff (u (t, x), x, x)+w (t, x);

2. Ввод представления для решения уравнения в виде ряда Фурье

u (t, x):=Sum (u[n](t)*sin (Pi*n* x/L), n=1.infinity);

3. Разложение функций в ряд Фурье

w (t, x):=Sum (w[n](t)*sin (Pi*n*x/ L), n=1.infinity);

F (x):=Sum (F[n]*sin (Pi*n*x/L), n=1.infinity);

4. Определение коэффициентов разложения

w[n](t)=(2/L)*int (w (t, xi)*sin (Pi*n*xi/l), xi=0.L);

F[n]=(2/L)*int (F (xi)*sin (Pi*n* xi/L), xi=0.L);

5. Подстановка разложений функций u (t, x) и w (t, x) в исходное уравнение PDE;

6. Представление решения в виде суммы решений однородного и неоднородного уравнений

u[n](t)=u_Un[n](t)+u_Nu[n](t): u_Un[n](t):=_C1*exp (-a2*Pi2*n2/L2*t): u_Nu[n](t):=(Int (w[n](tau)*exp (a2*Pi2*n2/L2*(tau-t)), tau)):

7. Учет начальных условий, определение коэффициентов и вывод решения однородного уравнения

u0:=subs (t=0,u (t, x))=F (x): u[n](0)=F[n];

eval (subs (t=0,u_Un[n](t)))= F[n];

8. Построение функции Грина

G (x, xi, t, tau):=Sum (2/L*exp (-a2*Pi2*n2/L2*(ttau))*

*sin (Pi*n*xi/L)*sin (Pi*n*x/L), n=1.infinity);

9. Вывод решения однородного уравнения и частного решения неоднородного уравнения с помощью функции Грина

u_Un (t, x):=Sum (u_Un[n](t)*sin (Pi*n*x/L), n=1.infinity);

u_Nu (t, x):=int (int (G (x, xi, t, tau)*w (tau, xi), xi=0.L), tau=0.t);

10. Вывод решения исходного неоднородного уравнения

u (t, x):=u_Un (t, x)+u_Nu (t, x);

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

К дифференциальным уравнениям с частными производными мы приходим при решении самых разнообразных задач. Например, при помощи дифференциальных уравнений с частными производными можно решать задачи теплопроводности, диффузии, многих физических и химических процессов.

Курсовая работа посвящена именно решению дифференциальных уравнений в частных производных методом функционального программирования в прикладном математическом пакете Maple.

Были рассмотрены основные этапы реализации решений уравнений математическими методами, такими как метод разделенных переменных и метод Грина. Показаны решения уравнений параболического типа, и в приложении приведены примеры решения неоднородных уравнений методом функции Грина.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Араманович И. Г., Левин В. И. Уравнения математической физики. — М.: Наука, 1964.

2. Голоскоков Д. П. Уравнения математической физики. Решение задач в системе Maple. -С-Пб: Питер, 2004.

3. Сдвижников О. А., Математика на компьютере: Maple8. М.:Солон-Пресс, 2003. -176 с.

4. Тихоненко А. В. Компьютерные математические пакеты в курсе «Линейные и нелинейные уравнения физики». Часть 2. Параболические уравнения в MAPLE. — Обнинск: ИАТЭ, 2005. 80 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ, А Листинг программы на Maple 13

> restart;

Решить неоднородное уравнение с неоднородностью

> w (tau, xi):=mu*(x-L/2)*sin (x/7)*t*exp (-alpha*t);

и однородными начальными условиями.

Функция Грина (функция источника):

> G (x, xi, t, tau):=sum (2/L*exp (-a2*Pi2*n2/L2*(t-tau))*sin (Pi*n*xi/L)*sin (Pi*n*x/L), n = 1. infinity);

Решение уравнения:

> u (t, x):=simplify (sum (int (2/L*exp (-a2*Pi2*n2/L2*(t-tau))*int (mu*(x-L/2)*sin (x/7)*t*exp (-alpha*t)*sin (Pi*n*xi/L), xi = 0. L), tau = 0. t)*sin (Pi*n*x/L), n = 1. infinity)) assuming n: integer;

> a:=0.1;L:=100;mu:=1; alpha:=0.25;

u (t, x):=sum (-mu*sin (1/7*x)*t*L2*(-2*x+2*x*(-1)^n+L-L*(-1)^n)*(-1+exp (a2*Pi2*n2/L2*t))/a2/Pi3/n3*exp (-t*(a2*Pi2*n2+alpha*L2)/L2)*sin (Pi*n*x/L), n = 1. 300):

w (t, x):=mu*(x-L/2)*sin (x/7)*t*exp (-alpha*t);

Представим полученные решения в виде двумерных анимированных графиков:

> with (plots):

animate (plot,[w (t, x), x=0.L, color=blue], t=0.40,frames=20,thickness=3);

animate (plot,[u (t, x), x=0.L], t=0.40,frames=20,thickness=3);

Warning, the name changecoords has been redefined

прикладной математический дифференциальный уравнение

> restart;

Решить неоднородное уравнение

с неоднородностью

> w (t, x) :=x->piecewise ([0, x < 995/2],[1, x < 1005/2],[0, 1000 < x])*t*exp (-.25*t);

и однородными начальными условиями.

Функция Грина (функция источника):

> G (x, xi, t, tau):=sum (2/L*exp (-a2*Pi2*n2/L2*(t-tau))*sin (Pi*n*xi/L)*sin (Pi*n*x/L), n = 1. infinity);

Решение уравнения:

> u (t, x):=simplify (sum (int (2/L*exp (-a2*Pi2*n2/L2*(t-tau))*int (mu*exp (-alpha*t)*sin (Pi*n*xi/L), xi = l1. l2), tau = 0. t)*sin (Pi*n*x/L), n = 1. infinity)) assuming n: integer;

> a:=0.1;L:=1000;mu:=1;l1:=L/2-L/10;l2:=L/2+L/10;alpha:=0.25;

u (t, x):=sum (2*L2*mu*(cos (Pi*n*l1/L)-cos (Pi*n*l2/L))*(-1+exp (a2*Pi2*n2/L2*t))*exp (-t*(a2*Pi2*n2+alpha*L2)/L2)*sin (Pi*n*x/L)/a2/Pi3/n3, n = 1. 1000):

w (x):=piecewise (xL, 0);

w (t, x):=w (x)*t*exp (-alpha*t);

Представим полученные решения в виде двумерных анимированных графиков:

> with (plots):

animate (plot,[w (t, x), x=0.L, color=blue], t=0.40,frames=20,thickness=3);

animate (plot,[u (t, x), x=0.L], t=0.40,frames=20,thickness=3);

Warning, the name changecoords has been redefined

Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой