Tài liệu Giải số cho phương trình đạo hàm riêng tựa tuyến tính cấp 1 hai biến - Huỳnh Văn Tùng: TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 20 - 08/2016
17
GIẢI SỐ CHO PHƯƠNG TRÌNH ĐẠO HÀM RIÊNG
TỰA TUYẾN TÍNH CẤP 1 HAI BIẾN
NUMERICAL SOLUTION OF QUASI-LINEAR PARTIAL DIFFERENTIAL
EQUATION
Huỳnh Văn Tùng
Khoa Cơ Bản
Tóm tắt: Trong bài báo này chúng tôi trình bày phối hợp các phương pháp số, bao gồm: phương
pháp lưới, phương pháp đường đặc trưng, phương pháp nội suy Spline bậc 2 và phương pháp Runge –
Kutta bậc 4 để giải số cho phương trình đạo hàm riêng tựa tuyến tính cấp 1 hai biến. Kết quả số được
so sánh với nghiệm giải tích thông qua ví dụ mẫu.
Từ khóa: Phương trình đạo hàm riêng, cấp 1, tựa tuyến tính, phép nội suy, phương pháp Spline
bậc 2, phương pháp Runge – Kutta bậc 4, phương pháp lưới.
Abstract: This paper presents the combination of numerical methods, includes: Grid - based,
characteristic curves, quadratic spline interpolation and fourth order Runge – Kutta to find numerical
solutions for quasi - linear PDEs. The results will be...
5 trang |
Chia sẻ: quangot475 | Lượt xem: 422 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem nội dung tài liệu Giải số cho phương trình đạo hàm riêng tựa tuyến tính cấp 1 hai biến - Huỳnh Văn Tùng, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 20 - 08/2016
17
GIẢI SỐ CHO PHƯƠNG TRÌNH ĐẠO HÀM RIÊNG
TỰA TUYẾN TÍNH CẤP 1 HAI BIẾN
NUMERICAL SOLUTION OF QUASI-LINEAR PARTIAL DIFFERENTIAL
EQUATION
Huỳnh Văn Tùng
Khoa Cơ Bản
Tóm tắt: Trong bài báo này chúng tôi trình bày phối hợp các phương pháp số, bao gồm: phương
pháp lưới, phương pháp đường đặc trưng, phương pháp nội suy Spline bậc 2 và phương pháp Runge –
Kutta bậc 4 để giải số cho phương trình đạo hàm riêng tựa tuyến tính cấp 1 hai biến. Kết quả số được
so sánh với nghiệm giải tích thông qua ví dụ mẫu.
Từ khóa: Phương trình đạo hàm riêng, cấp 1, tựa tuyến tính, phép nội suy, phương pháp Spline
bậc 2, phương pháp Runge – Kutta bậc 4, phương pháp lưới.
Abstract: This paper presents the combination of numerical methods, includes: Grid - based,
characteristic curves, quadratic spline interpolation and fourth order Runge – Kutta to find numerical
solutions for quasi - linear PDEs. The results will be compared with analytic solution via examples.
Keywords: PDE, first order, quasi-linear, interpolation, quadratic spline interpolation, fourth
order Runge – Kutta method, grid - based method.
1. Giới thiệu
Phương trình đạo hàm riêng cấp 1
thường nảy sinh trong vật lý lý thuyết, động
lực học (mô tả những chuyển động chính
tắc), cơ học liên tục (để ghi lại sự bảo toàn
khối lượng, mô men lực) và quang học (để
mô tả sóng),
Trong bài báo này chúng ta xét phương
trình đạo hàm riêng tựa tuyến tính cấp 1 hai
biến có dạng:
t xu +c(x,t).u = F(x,t,u) (1)
(x,t) D = (a,b)×(0,T)
Thỏa mãn điều kiện đầu :
u(x,0) = φ(x), a < x < b (2)
Và điều kiện biên :
u (a,t) = g (t), 0 < t < T
u (b,t) = h (t), 0 < t < T
(3)
Trong đó:
u (x,t) : Hàm số cần tìm của hai biến;
x,t ; t : Biến thời gian;
c,F : Các hàm số cho trước.
Các ký hiệu:
t x
u u
u = , u =
t x
.
Phương trình đạo hàm riêng phi tuyến
nói chung là rất phức tạp, nhưng ta có thể sử
dụng những kỹ thuật khác nhau để nghiên
cứu các thông tin về nghiệm của chúng.
Trong bài báo này, chúng ta áp dụng phối
hợp các phương pháp số, bao gồm: Phương
pháp lưới, phương pháp đường đặc trưng,
phương pháp nội suy Spline bậc 2 và phương
pháp Runge – Kutta bậc 4 để giải số cho bài
toán (1) – (3).
2. Phương pháp lưới
Phương pháp lưới là một trong các
phương pháp số thông dụng để giải bài toán
biên đối với các phương trình đạo hàm riêng.
Ý tưởng của phương pháp lưới được thể hiện
như sau: Trong miền biến thiên của các biến
độc lập, chúng ta tạo ra một lưới nhờ các
đường thẳng song song với hai trục tọa độ.
Điểm giao nhau của các đường thẳng đó gọi
là các nút lưới (điểm lưới).
Ứng với mỗi bài toán, chúng ta áp dụng
các phương pháp số thích hợp để tìm giá trị
xấp xỉ của hàm số cần tìm tại các điểm lưới.
Trong phần này, chúng ta xét lưới đều
được xác định bởi hai họ đường thẳng song
song với các trục tọa độ:
i x
j t
x = x = a+i.h , i = 0,m
t = t = j.h , j = 0,n
(4)
Trong đó: x th >0, h >0 là các số đã cho
(bước lưới theo trục Οx,Οt ), hình 1.
18
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 20, Aug 2016
xh
th
0x a mx b
x
t
0
1t
2t
jt
nt T
1x ix
x a x b
0t Lớp thời gian
,i jN
Hình 1. Sơ đồ lưới.
Xuất phát từ giá trị của hàm u (x,t) tại
các điểm lưới trên lớp thời gian t = 0 :
i,0 i iu = u(x ,0) = φ(x ), i = 0,m (5)
Trên mỗi lớp thời gian jt = t (j = 1,n) kế
tiếp, chúng ta đi tìm các xấp xỉ:
i j i,ju (x ,t ) u (i = 1,m - 1) (6)
3. Phương pháp đường đặc trưng
Để khảo sát các đặc tính của hàm u (x,t)
tại một điểm lưới
i,j i jN (x ,t ) bên trong miền
khảo sát ở lớp thời gian
jt (hình 2), người ta
tìm một đường cong đặc trưng
i,jγ nằm trong
miền khảo sát nối
i,jN với một điểm i,j-1A
nằm ở lớp thời gian
j-1t đã được khảo sát.
Ba bài toán quan trọng của phương pháp
đường đặc trưng cần thực hiện là:
Bài toán 1: Xác định tọa độ chân đường
đặc trưng
i,j-1A .
Bài toán 2: Tìm giá trị nội suy
i,2s j-1u (x , t ) iAu tại chân i,j-1A thông qua
các giá trị đã biết: i,j-1u (i = 0,m) .
Bài toán 3: Từ giá trị iAu và đường đặc
trưng i,jγ , chúng ta tìm lại giá trị i,ju tại nút
i,jN .
Phương trình (1) có họ đặc trưng là:
dt dx
=
1 c(x,t)
(7)
Nếu coi x = x(t) là hàm của biến t thì
x = x(t) là phương trình của đường đặc trưng
i,jγ và nó là nghiệm của bài toán Cauchy:
/
j-1 j
j i
x (t) = c x(t),t
, t [t ;t ]
x(t ) = x
(8)
Dọc theo một đường đặc trưng
i,jγ , hàm
u(x,t) = u(x(t),t) là hàm của một biến t . Khi
đó ta có:
t x
du u u dx
= + = u +c(x,t)u
dt t x dt
(9)
Thay (9) vào (1) ta được:
du
= F x(t),t,u(x(t),t)
dt
(10)
Giá trị
i,ju là nghiệm xấp xỉ của bài toán
Cauchy sau tại
jt = t :
i,2s j-1 iA
du
=F x(t),t,u(x(t),t)
dt
u(x , t ) u
(11)
với
j-1 jt [t ;t ]
Trong đó:
i,2sx là hoành độ của i,j-1A .
,2ix
ix
,i jN
, 1i jA
,0i ix x
,1ix
,2 1i sx
,2i sx
Xá
c đ
ịnh
ch
ân
jtLớp thời gian
1jt Lớp thời gian
ht
,( , )i j i ju x t u
Xá
c đ
ịnh
gi
á t
rị h
àm
tạ
i
( ,
)
u
x t
,i j
,i jN
,
1
i jA
Hình 2. Đường đặc trưng xuất phát từ
,i jN .
4. Phương pháp nội suy Spline bậc 2
Cho n + 1 mốc nội suy cách đều với
bước h : i i(x ,y ), i = 0,n .
Tìm trên mỗi đoạn k-1 k[x ,x ], k = 1,n một
đa thức bậc hai là kP (x) sao cho nó đi qua
hai đầu mút và trên hai đoạn kề nhau, hai đa
thức được ghép trơn cấp 1 tại điểm chung
(nghĩa là đạo hàm cấp 1 của chúng bằng nhau
tại điểm đó), hình 3.
( , )k k kA x y
kx1kx 1kx
x
y
( )kP x
1( )kP x
0
Hình 3. Hai đa thức được ghép trơn tại kA .
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 20 - 08/2016
19
Tài liệu [7] đã đề nghị:
k-1 k
k k k-1
k k-1 k
x - x x - x
P (x) = y - y
h h
+ a (x - x )(x - x )
(12)
Trong đó các hệ số ka được tính theo
công thức:
k-1 k k+1
k+1 k 2
y - 2y + y
a + a =
h
(13)
(với k = 1,2,...,n - 1)
Hệ (13) có n - 1 phương trình nên còn
thiếu một điều kiện để xác định n hệ số
ka (k = 1,...,n) . Người ta thường bổ sung
thêm một điều kiện ở đầu dãy dữ liệu:
/ 1 0 0
1 0 0 1 2
y - y - a .h
P (x ) = a Ûa =
h
(14)
Trong đó 0a tương ứng là độ dốc của dãy
số liệu ở đầu dãy. Chúng được xấp xỉ bởi đạo
hàm của đa thức nội suy Newton tiến qua
bốn mốc nội suy ở đầu dãy số liệu.
2 3
0 0 0 0
1 1 1
a = Δy - Δ y + Δ y
h 2 3
(15)
Trong đó: i i+1 iΔy = y - y là sai phân cấp
1; k k-1 k-1
i i+1 iΔ y = Δ y - Δ y là sai phân cấp k .
Phương pháp nội suy Spline bậc 2 được
áp dụng để giải bài toán 2 trong phương
pháp đường đặc trưng.
5. Giải bài toán 1 và bài toán 3
5.1. Phương pháp Runge - Kutta bậc 4
Xét bài toán Cauchy:
/
0
0 0
y = f(x,y)
, x x x
y(x ) = y
(16)
Chia đoạn 0[x ,x] thành n đoạn bằng
nhau bởi các điểm chia
i 0x = x +i.h ;i = 0,n với bước
0x-xh =
n
. Cần
tìm các giá trị xấp xỉ i+1 i+1y(x ) y ,i = 0,n-1 .
Xuất phát từ giá trị 0y , hai nhà toán học
người Đức là Runge và Kutta đề xuất một
phương pháp tìm các giá trị i+1y ,i = 0,n-1
theo công thức sau:
i+1 i 1i 2i 3i 4i
1
y = y + k +2k +2k +k
6
(17)
Trong đó:
1i i i
2i i i 1i
3i i i 2i
4i i i 3i
k = h.f(x ,y )
k = h.f x +0.5h,y +0.5k
k = h.f x +0.5h,y +0.5k
k = h.f x +h,y +k
(18)
5.2. Giải bài toán 1 (xác định Ai,j-1)
Áp dụng phương pháp Runge – Kutta bậc
4 đối với bài toán Cauchy (8) trên đoạn
j-1 j[t ;t ] để tìm gần đúng chân đường đặc
trưng
i,j-1 i,2s j-1A (x ;t ) xuất phát từ điểm nút
i,j i jN (x ,t ) . Chia đoạn j-1 j[t ,t ] thành 2s đoạn
nhỏ bằng nhau với bước
t
tj
h
h =
2s
, các điểm
chia là: j,l j tjt = t - l.h , l = 0,2s . Các công thức
Runge – Kutta bậc 4 xác định
i,2sx là:
i,0 i
i, l+1 i,l 1l 2l 3l 4l
x = x
1
x = x + k +2k +2k +k
6
(19)
(với l = 0,2s -1)
1l j i,l j, l
2l j i,l 1l j,l tj
3l j i,l 2l j,l tj
4l j i,l 3l j,l tj
k = ht .c(x ,t )
k = ht .c x +0.5k ,t -0.5h
k = ht .c x +0.5k ,t -0.5h
k = ht .c x +k ,t -h
(20)
Khi l = 2s - 1 ta thu được i,2sx , đồng thời
tại các bước của vòng lặp, ta lưu lại các giá
trị
i,1 i,2x ,x ,..., i,2s-1x để sử dụng cho bài toán
3.
5.3. Giải bài toán 3 (tìm ui,j)
Khi chân đường đặc trưng
i,j-1A được
xác định, áp dụng phương pháp nội suy
Spline bậc 2 để tìm xấp xỉ giá trị
i,2s j-1 iAu(x , t ) u tại i,j-1A thông qua các giá
trị đã biết: 0,j-1 1,j-1 m-1,j-1 m,j-1u ,u ,...,u ,u .
Áp dụng phương pháp Runge – Kutta
bậc 4 cho bài toán (11) trên đoạn
j-1 j[t ;t ] để
tìm gần đúng giá trị i,ju tại i,j i jN (x ,t ) .
Để sử dụng được các giá trị i,0 i,1x ,x ,...,
i,2sx dọc theo đường cong đặc trưng i,jγ , ta
chia đoạn j-1 j[t ;t ] thành s đoạn nhỏ bằng
20
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 20, Aug 2016
nhau với bước chia:
t t
j tj
h h
Δt = = 2 = 2h
s 2s
bởi các điểm chia:
j, r j-1 j j,2s-2r
j tj
z = t + r.Δt = t
= t - (2s - 2r)h , r = 0,s
(21)
Ta có:
j, r j-1 j j,2s-2r
j, r j j,2s-2r tj j,2s-2r-1
j, r j j,2s-2r tj j,2s-2r-2
z = t +r.Δt = t
z + 0.5Δt = t +h = t
z +Δt = t +2h = t
j, r i,2s-2r
j,2s-2r-1 i,2s-2r-1
j, r j i,2s-2r-2
x(z ) x
x(t ) x
x(z +Δt ) x
(22)
Các công thức Runge – Kutta bậc 4 xác
định
i,ju :
0
i,j iA
r+1 r
i,j i,j 1r 2r 3r 4r
u = u
1
u = u + k +2k +2k +k
6
(23)
(với 0, 1r s )
r
1r r i,2s-2r j,r i,j
r
2r r i,2s-2r-1 j, r j i,j 1r
r
3r r i,2s-2r-1 j, r j i,j 2r
r
4r r i,2s-2r-2 j, r j i,j 3r
k = Δt F x ,z ,u
k = Δt F x ,z +0.5Δt ,u +0.5k
k = Δt F x ,z +0.5Δt ,u +0.5k
k = Δt F x ,z +Δt ,u +k
(24)
Khi r = s -1, ta thu được giá trị cần tìm:
s
i,j i,ju = u .
6. Giải số
Xét phương trình:
t xu + c(x,t).u = F(x,t,u) (25)
Điều kiện đầu:
u(x,0) = cosx , 0 < x < π (26)
Điều kiện biên:
t
t
u(0, t) = (1+ t)e
; 0 < t <1
u(p, t) = -(1+ t)e
(27)
Trong đó:
-te + sinx
c(x,t) =
1 + t
-t
2 t
2
e
F(x,t,u) = u + u + (cosx - 1)e - sinx
(1+t)
Nghiệm chính xác của bài toán (25) –
(27) là:
tu(x,t) = (1 + t).e .cosx (28)
Đặt: t
t
φ(x) = cosx , 0 < x < π
g(t) = (1+ t)e ,0 < t < 1
h(t) = (1 + t)e ,0 < t < 1
Xét các bước lưới tương ứng trục Οx,Οt
là:
x t
π
h = , h = 0.1
20
Tập các điểm lưới của miền khảo sát là:
i j i x j t(x ,t ):x = i.h ; t = j.h ;
G =
i = 0,20 ; j = 0,10
Ký hiệu:
jt
j iUexact = (1 + t ).e .cos(x ) là giá trị của
nghiệm đúng tại nút lưới
i,j i jN (x ,t ) .
i,jUj = u :i = 0,n là tập các giá trị xấp xỉ
của hàm u(x,t) tại các nút lưới trên lớp thời
gian
jt .
Lập trình số với phần mềm Mathematica,
ta có kết quả trong bảng sau trên lớp thời
gian 7t .
Bảng 1. So sánh giá trị xấp xỉ và giá trị đúng của
hàm ( , )u x t trên lớp
7
7
t
t h .
STT ix Uexact Xấp xỉ 7U
0 0.00000 3.42338 3.42338
1 0.15708 3.38123 3.38270
2 0.31416 3.25583 3.25667
3 0.47124 3.05025 3.05072
4 0.62832 2.76957 2.76971
5 0.78540 2.42069 2.42062
6 0.94248 2.01221 2.01205
7 1.09956 1.55418 1.55402
8 1.25664 1.05788 1.05761
9 1.41372 0.53553 0.53493
10 1.57077 0.00000 -0.00044
11 1.72788 -0.53553 -0.53483
12 1.88496 -1.05788 -1.06084
13 2.04204 -1.55418 -1.54922
14 2.19911 -2.01221 -2.02083
15 2.35619 -2.42069 -2.40824
16 2.51327 -2.76957 -2.78701
17 2.67035 -3.05025 -3.02799
18 2.82743 -3.25583 -3.28255
19 2.98451 -3.38123 -3.35183
20 3.14159 -3.42338 -3.42338
Nhận xét: Do xuất phát từ các giá trị
đúng trên lớp đầu tiên 0t = t = 0 nên khi j
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 20 - 08/2016
21
càng lớn thì các giá trị xấp xỉ
i,ju trên lớp
jt = t có thể chứa sai số tương đối lớn. Từ
giá trị bảng 1 của
i,ju so với giá trị đúng
i 7u(x ,t ) trên lớp 7t cho ta thấy rằng phương
pháp phối hợp các phương pháp số được
trình bày trong bài báo cho kết quả xấp xỉ
khá tốt. Hơn nữa, các giá trị
i,ju được tính chỉ
dựa trên các giá trị
i,j-1u {i = 0,m} nên độ
phức tạp của thuật toán là tương đối thấp.
Hình 4. Giá trị đúng và xấp xỉ trên lớp 7t .
Các đồ thị sau so sánh hàm nghiệm đúng
tu(x,t) = (1 + t).e .cosx và nghiệm xấp xỉ
U = Uj:j = 0,10 .
Hình 5. Đồ thị nghiệm đúng ( , )u x t .
Hình 6. Đồ thị mặt lưới xấp xỉ U .
7. Kết luận
Việc sử dụng kết hợp các phương pháp số
như phần trên đã trình bày sẽ giúp chúng ta
giải số nhiều lớp các phương trình đạo hàm
riêng với độ chính xác cao. Phương pháp
cũng có thể mở rộng cho bài toán số đối với
phương trình đạo hàm riêng tựa tuyến tính
cấp 1 nhiều biến
Tài liệu tham khảo
[1] R.S. Varga, Functional Analysis and
Approximation Theory in Numerical Analysis,
SIAM, Philadelphia, Pensylvania, 1971.
[2] W. Rudin, Principles of Mathematical Analysys,
(3rd Ed.), McGrawHill, 1976.
[3] L.C. Evans, Partial differential Equations, AMS
Press,1998.
[4] Phạm Kỳ Anh, Giải tích số, NXB Đại học Quốc
gia Hà Nội, 1998.
[5] Nguyễn Minh Chương (Chủ biên), Giải tích số,
NXB Giáo dục, 2003.
[6] Trần Đức Vân, Lý thuyết phương trình vi phân
đạo hàm riêng, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội,
2005.
[7] Huỳnh Văn Tùng, Tính tích phân xác định bằng
phương pháp Spline bậc 2, Tạp chí KHCN
GTVT, số 3 – 11/2012.
Ngày nhận bài: 25/07/2016
Ngày chuyển phản biện: 28/07/2016
Ngày hoàn thành sửa bài: 13/08/2016
Ngày chấp nhận đăng: 20/08/2016
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- 91_1_258_1_10_20170721_0293_2202523.pdf