我正在尝试在matlab中实现有限差分方法。我做了一些计算,当我知道y(i)
和y(i-1)
时,我得到y(i+1)
是y(1)
和y(n+1)
的函数。但是,我不知道如何实现这一点,因此y
的值会以正确的方式更新。我尝试使用2 for
,但它不会那样工作。
EDIT 这是脚本,结果不对
n = 10;
m = n+1;
h = 1/m;
x = 0:h:1;
y = zeros(m+1,1);
y(1) = 4;
y(m+1) = 6;
s = y;
for i=2:m
y(i) = y(i-1)*(-1+(-2)*h)+h*h*x(i)*exp(2*x(i));
end
for i=m:-1:2
y(i) = (y(i) + (y(i+1)*(2*h-1)))/(3*h*h-2);
end
等式是: y'(x) - 4y'(x)+ 3y(x)= x * e ^(2x), y(0)= 4, y(1)= 6
感谢。
答案 0 :(得分:0)
请考虑以下代码。中心微分商是离散的。
% Second order diff. equ.
% y'' - 4*y' + 3*y = x*exp(2*x)
% (y(i+1)-2*y(i)+y(i-1))/h^2-4*(y(i+1)-y(i-1))/(2*h) + 3*y(i) = x(i)*exp(2*x(i));
指定了解决方案区域。
x = (0:0.01:1)'; % Solution region
h = min(diff(x)); % distance
正如我在评论中所说,使用这种方法,所有点都必须同时解决。因此,上述方程的数值近似在线性系统中进行了变换。
% System of equations
% Matrix of coefficients
A = zeros(length(x));
A(1,1) = 1; % known solu for first point
A(end,end) = 1; % known solu for last point
% y(i) y'' y
A(2:end-1,2:end-1) = A(2:end-1,2:end-1)+diag(repmat(-2/h^2+3,[length(x)-2 1]));
% y(i-1) y'' -4*y'
A(1:end-1,1:end-1) = A(1:end-1,1:end-1)+diag(repmat(1/h^2+4/(2*h),[length(x)-2 1]),-1);
% y(i+1) y'' -4*y'
A(2:end,2:end) = A(2:end,2:end)+diag(repmat(1/h^2-4/(2*h),[length(x)-2 1]),+1);
用微分方程的rhs。请注意,已知值由矩阵中的1
和解决方案向量中的实际值计算。
Y = x.*exp(2*x);
Y(1) = 4; % known solu for first point
Y(end) = 6; % known solu for last point
y = A\Y;
使用等式逼近一阶导数(见上文),您可以验证解决方案。 (注意,ddx2
是一个自己的函数)
f1 = ddx2(x,y); % first derivative (own function)
f2 = ddx2(x,f1); % second derivative (own function)
figure;
plot(x,y);
saveas(gcf,'solu1','png');
figure;
plot(x,f2-4*f1+3*y,x,x.*exp(2*x),'ko');
ylim([0 10]);
legend('lhs','rhs','Location','nw');
saveas(gcf,'solu2','png');
我希望下面显示的解决方案是正确的。