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相似文献
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1.
本文在C△(G)[1]函数类中证明二维Poisson方程的通解.  相似文献   

2.
讨论了用矩形网格离散化对流方程的一般方法 若格式含有N个网点 ,则其最高阶格式为N- 2阶 ,同时构造了一些新的高精度差分格式  相似文献   

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讨论了用矩形网格离散化对流方程的一般方法。若格式含有N个网点,则其最高阶格式为N-2阶,同时构造了一些新的高精度差分格式。  相似文献   

4.
建立了求解双调和方程边值问题离散化得到的大型块五对角线性代数方程组的PEk方法,对系数矩阵为Hermite正定矩阵的情形,证明了PEk方法的可解性和收敛性,并给出了参数k的选取范围。  相似文献   

5.
本文用构造函数序列的方法和待定系数法获得了两类Poisson 方程的级数形式的解答。这两类 Poisson 方程对解决某些工程实际问题是非常有用的。由于所得解答是方程的通解,故它们有比较广泛的适用性。另外,本文所采用的方法是具有典型性的,最后给出若干个计算实例。  相似文献   

6.
一维热传导方程逆问题的离散正则化求解方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
一维热传导方程第二类边值问题的初始条件逆问题的研究,说明该问题是一强不适定问题,首先将其化为第一类Fredholm积分方程,然后采用数值积分进行离散化,最终转化为高度病态的线性方程组,此问题对于数据扰动相当敏感,右端项数据的微小误差都将会导致解的极大震荡,用传统的方法根本不可能得出有效的结果.为求得稳定的数值解,借助Tikhonov正则化方法对其进行求解,并且应用多种方法来确定正则化参数,数值模拟结果表明,该方法可行、有效.  相似文献   

7.
利用局部间断Galerkin(LDG)有限元方法求解二维区域上Poisson方程。介绍了局部间断有限元方法的构造。详细地讨论了该方法在二维三角形网格上的线性元与二次元的算法实现,包括数值积分、质量矩阵公式以及迭代运算求解方程组。最后,给出数值算例,验证了该方法的收敛精度。  相似文献   

8.
得到非完整系统ЧаЦЛЫГИН方程的代数结构,建立方程积分的Poisson理论,并举例说明结果的应用.  相似文献   

9.
使用多项式方程方法解决一类一性二次控制问题,讨论的问题包括线性调节器,状态估计器,状态线性函数观测器,及不完全或有噪声测量的线性二次控制,得到简单有效的控制系统设计算法。  相似文献   

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11.
针对一类二维依赖于时间的线性薛定谔方程,在空间方向采用双线性有限元进行离散,时间方向利用向后欧拉方法得到全离散有限元格式,构造一种全离散有限元两层网格算法,对薛定谔方程耦合的实部和虚部进行解耦。从而将在细网格上进行求解,简化为在粗网格上求解原问题以及在细网格上求解两个泊松方程。数值实验结果表明,两层网格有限元方法比标准有限元方法更高效,且当粗细网格尺寸满足一定条件时,数值解具有相同的最优误差阶。  相似文献   

12.
本文针对二维自然对流换热的控制方程的数值求解 ,利用交替方向隐式格式 ,改善数值方法的收敛性。为提高计算的速度 ,将稳态的椭圆型方程改写成非稳态的抛物型方程 ,通过时间推进得到稳态数值 ,避免了费时的迭代计算 ,明显提高数值计算的收敛速度。  相似文献   

13.
二次矩阵方程的根   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   

14.
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本文作者讨论的是泊松方程的线性三角元法。应用三角剖分、引入面积坐标来求出方程的近似解。最后用程序算出数值解 ,可知泊松方程的线性三角元法收敛且有较高的精确度  相似文献   

16.
Poisson方程三类问题的通解   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究二维到四维空间上Poisson方程.采用求出其通解的方法,分别给出了该方程Cauchy问题、Direchlet问题和Neunmann问题的通解的解析表达式,从而得出其后面两类问题均存在无限多个解的结论.  相似文献   

17.
本文作者讨论的是泊松方程的线性三角元法。应用三角剖分、引入面积坐标来求出方程的近似解。最后用程序算出数值解,可知泊松方程的线性三角元法收敛且有较高的精确度。  相似文献   

18.
本文考虑离散系统最优控制及滤波与估计理论中非常有用的Riccati非线性矩阵方程的解法。在Hamilton矩阵的特征值已求得(它亦可通过闭环系统特征值(极点配置)给出),可通过线性代数方程组来解。它是连续系统LQP问题的Riccati方程解法的推广。  相似文献   

19.
本文利用保形变换给出Poisson方程Dirichlet问题的一个正则性结果。  相似文献   

20.
一个二次矩阵方程的解   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用矩阵的秩分解,得到了一个二次矩阵方程的通解,圆满解决了廖祖华于1999年提出的公开问题.  相似文献   

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