Métodos en diferencias en regiones irregulares

Documentos relacionados
Parte 9. Ecuaciones en derivadas parciales

Parte 9. Ecuaciones en derivadas parciales

APLICACIONES COMPUTACIONALES

Método de diferencias finitas para ecuaciones diferenciales parciales elípticas. (Parte I)

ANALISIS NUMERICO. Práctica 1 - Diferencias Finitas

Introducción a EDP: Ecuaciones hiperbólicas y parabólicas

Método de diferencias finitas: María Cecilia Rivara 2011/2

Introducción a los métodos de solución numérica de E.D.P.

Introducción a la resolución numérica de problemas para ecuaciones en derivadas parciales (I)

3. Ecuación de difusión

Métodos numéricos para problemas de contorno

DIFERENCIAS FINITAS PROBLEMA ELIPTICOS

Clasificación de Ecuaciones Diferenciales Parciales

7 Simulación Numérica

Ejemplos de Modelos en Ecuaciones Diferenciales en Derivadas Parciales

Sobre la estabilidad de esquemas de diferencias finitas para la ecuación de advección en regiones planas irregulares.

Ecuaciones en Derivadas Parciales y Análisis Numérico

Métodos Matemáticos I

Ejemplo. Métodos Numéricos - cap. 7. Ecuaciones Diferenciales PVF 1/5. Problemas de contorno o valores de frontera (PVF) Método del disparo

Soluciones Numéricas de Modelos Matemáticos

Diferencias finitas en la resolución de EDPs

Ampliación de Matemáticas y Métodos Numéricos

Métodos en diferencias para problemas de contorno

MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS Y EL USO DE MATLAB PARA ECUACIONES ELÍPTICAS SOBRE CONDUCTIVIDAD TÉRMICA

Resolución de la ecuación de Difusión en 2-D y 3-D utilizando diferencias finitas generalizadas. Consistencia y Estabilidad.

ECUACIONES DIFERENC IALES II

1. El Método de Diferencias Finitas

Solución numérica de Ecuaciones Diferenciales Elípticas en Regiones Planas Irregulares Usando Mallas Estructuradas.

Métodos Numéricos con Diferencias Finitas para EDPs de evolución

Ecuaciones en Derivadas Parciales y Análisis Numérico

Resolución de la ecuación de advección-difusión en 2-D utilizando diferencias finitas generalizadas. Consistencia y Estabilidad.

Asignaturas antecedentes y subsecuentes Programación I, Análisis Numérico I y Álgebra Lineal Numérica.

Método de las Diferencias Finitas y su Aplicación a Problemas de Electrostática

Ejemplo. Métodos Numéricos - cap. 7. Ecuaciones Diferenciales PVF. Problemas de contorno o valores de frontera (PVF) Método del disparo 1/5

Métodos numéricos para sistemas de ecuaciones. (Prácticas) Damián Ginestar Peiró UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA

Partial Differential Equation PDE Toolbox

ANALISIS NUMERICO AVANZADO y. Profesor: Dr. Angel N. Menéndez

1) Determinar qué elección de h asegurará, a priori, que la solución numérica del P.C.: con el método de diferencias centrales, existe y es única.

MÉTODO DE DIFERENCIAS FINITAS (FDM)

Ecuaciones diferenciales parciales

Metodos libres de mallas y teoría de funciones radiales

Fecha de elaboración: Agosto de Fecha de última actualización: Julio de 2010.

ECUACIONES DIFERENCIALES EN DERIVADAS PARCIALES

Simulación de Sistemas Continuos y a Tramos. Prof. Dr. François E. Cellier Institut für Computational Science ETH Zürich.

Resolución numérica de Ecuaciones en Derivadas Parciales (EDP) con Elementos Finitos usando FreeFem++

Dinámica de Fluidos Computacional: DFC Discretización temporal. Versión 0.1.0

En efecto, si tenemos el siguiente problema de contorno (1.1) con condiciones de frontera homogéneas, donde Ω es una región dada donde está definido

Problema de Valor de Frontera

Preliminares Problemas de Valor Inicial Problemas de Contorno ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS

Transferencia de Calor Cap. 5. Juan Manuel Rodríguez Prieto I.M., M.Sc., Ph.D.

Bajo estas hipótesis la ley de Newton permite escribir las ecuaciones del cohete (ver Figura 1.1) como. = m(t) g + T (t), = g + dx dt (0) = v 0.

A = α cuyos VAPs son λ = 2 y λ ± = α ± i. (No hace falta que comprobeis este dato.) a) Calcular la solución general real del sistema x = Ax.

PRÁCTICA 9. TRANSFORMADA DE FOURIER

ÍNDICE Capítulo 2 La transformada de Laplace 1 Capítulo 2 Series de Fourier 49 Capítulo 3 La integral de Fourier y las transformadas de Fourier 103

Lista de ejercicios # 5

Resolución de la ecuación de Ondas en 2-D y 3-D utilizando diferencias finitas generalizadas. Consistencia y Estabilidad.

1. Estudio de la caída de un puente.

La ecuación de calor (El problema directo) L. Roberto Hernández C. J. Armando Velazco V.

CÁLCULO NUMÉRICO I (Tema 2 - Relación 1)

Prerrequisitos de la asignatura Álgebra Lineal Numérica

Solución numérica de ecuaciones en derivadas parciales Ecuaciones diferenciales parciales elípticas

Cálculo en varias variables

Un recorrido por Clawpack: Breve teoría y ejemplos.

02 Elementos finitos para tensión/ compresión axial. Diego Andrés Alvarez Marín Profesor Asistente Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales

6.1 Transformada de Fourier

Formulación de Galerkin El método de los elementos finitos

Problemas de AMPLIACIÓN DE MATEMÁTICAS

Lectura 8 Ampliación de Matemáticas. Grado en Ingeniería Civil

CÁLCULO III. Problemas

APLICACIONES DE LA INTEGRAL DEFINIDA

Solución a Problemas de tipo Dirichlet usando Análisis

Cálculo Numérico (0258) TEMA 6 SOLUCIÓN NUMÉRICA DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. Semestre

Tema 4: Variable Aleatoria Bidimensional

DESARROLLO DEL MÉTODO DE COLOCACIÓN TREFFTZ-HERRERA. APLICACIÓN A PROBLEMAS DE TRANSPORTE EN LAS GEOCIENCIAS TESIS

TEMA 9: TIPOS DE PROBLEMAS DE VALOR FRONTERA EN MÁS DE UNA DIMENSIÓN ESPACIAL EN INGENIERÍA QUÍMICA

Jorge Mozo Fernández Dpto. Matemática Aplicada

Curso de Métodos Numéricos. Derivada Numérica

Tema 12: Ecuaciones diferenciales de primer orden Métodos elementales de integración. Teoremas de existencia y unicidad. Aplicaciones.

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES ACATLÁN LICENCIATURA EN MATEMÁTICAS APLICADAS Y COMPUTACIÓN

SISTEMAS DISCRETOS Y SISTEMAS CONTINUOS. INTRODUCCIÓN AL MÉTODO DE ELEMENTOS FINITOS. Mercedes López Salinas

Diferenciación numérica: Método de Euler explícito

Diferenciación numérica: Sistemas de ecuaciones lineales ordinarias Método predictor-corrector Método de disparo

Examenes de Física Matemática (Ecuaciones en Derivadas Parciales e Integrales)

Diferenciación numérica: Método de Euler implícito Métodos tipo Runge-Kutta

2 Obtener el término general de las siguientes sucesiones definidas por recurrencia: y0 = a > 0

Un esquema simplificado de primer orden para la solución de ecuaciones de Poisson en regiones irregulares del plano.

c) Dibujar la gráfica del potencial U(x), las curvas de nivel de la energía E(x, v) y un croquis aproximado del sistema.

Curso de Elemento Finito con el software ALGOR

Ejercicio 3.1. Sea el campo de velocidades de un escurrimiento definido por : v = x 2 yē x + x 2 tē y (3.1)

ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE. ASIGNATURA Metodos numericos avanzados y ecuaciones diferenciales

Diferenciación numérica: Método de Euler explícito

Parametrización de curvas Integrales de linea. h"p://

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA: Curso académico 2012/13

Métodos Matemáticos de la Física II

Ecuaciones en Derivadas Parciales.

Solución Numérica de la ecuación vectorial de Saint-Venant utilizando Métodos Híbridos

Transcripción:

Métodos en diferencias en regiones irregulares Pablo Barrera Sánchez, Guilmer González Flores, Francisco Domínguez Mota XXII ENOAN, 19-23.03.2012

Índice 1 Introducción y motivación Introducción y motivación 2 Dominios rectangulares Diferencias finitas Ecuación de calor 1D Ecuación de Poisson 1D Ecuación de Poisson 2D Comentarios finales 3 Dominios irregulares 4 Bibliografía Bibliografía

Introducción y motivación Un número importande de ecuaciones diferenciales, que describen el comportamiento de fenómenos reales", no pueden ser resueltos en forma cerrada: Shallow water (uh) t (vh) t h t + (uh) + (vh) x y + (u2 h+ 1 2 gh2 ) x + (uvh) x + (uvh) y + (v 2 h+ 1 2 gh2 ) y = 0 = 0 = 0

Introducción y motivación Figure: Circulación del viento en chapala.

Introducción y motivación Un problema clásico y simple en su formulación Péndulo simple θ = g L sen θ, θ(0) = θ 0, θ(0) = v 0 involucra un esfuerzo en resolver de manera aproximada la solución.

Introducción y motivación Diversos Métodos Algunos de ellos son Colocación Diferencias Finitas Elemento Finito Volúmenes Finitos Métodos Espectrales Métodos sin mallas

Introducción y motivación Clasificación de las EDPs Planteamiento general Algunas ecuaciones diferenciales parciales se pueden escribir en la forma A 2 u(x, y)+b 2 x2 x y ( ) 2 u(x, y)+c u(x, y) = f x, y, u, y 2 x u(x, y), u(x, y) y la cual permite una clasificación análoga a las cónicas Elíptica, si B 2 4AC < 0 Parábolica, si B 2 4AC = 0 Hiperbólica si B 2 4AC > 0.

Introducción y motivación Ejemplos de la Física Ecuación de Laplace 2 x 2 u(x, y)+ 2 y 2 u(x, y) = 0, representa un problema elíptico bidimensional relativo al fenómeno de calor, distribución de potenciales eléctricos en un campo electrostático, deformación elástica de un sólido, etc. Ecuación de calor 2 t u(x, t) κ u(x, t) = 0, con κ > 0. x 2 Representa usualmente el calor dentro de un alambra aislado (condiciones de dirichlet). Ecuación de onda 2 u(x, t) α 2 2 u(x, t) = 0, representa t 2 x 2 un problema hiperbólico unidimensional.

Diferencias finitas Diferencias finitas Métodos La idea principal del Metodo de Diferencias Finitas consiste en reemplazar las derivadas de las ecuaciones diferenciales por combinaciones lineales. Sabemos por definición du dx lim u(x + h) u(x) h 0 h

Diferencias finitas Figure: Una aproximación.

Diferencias finitas Esquemas Diferencia hacia adelante du u(x i + h) u(x i ) = dx i+1/2 (x i + h) x i u i+1 u i x i+1 x i Diferencia hacia atrás du u i u i 1 = dx 1 1/2 x i x i 1

Diferencias finitas Lectura1 Revisemos la lectura1.pdf. Diferencia centrada du u i+1 u i 1 =. dx i x i+1 x i 1

Diferencias finitas Esquemas Diferencia de segundo orden d 2 u i u i+1 2u i + u i 1 = dx 2 h 2 d 2 u dx 2 i = u i+1 2u i + u i 1 h 2 +O(h 2 )

Ecuación de calor 1D Ecuación de calor 1D Ecuación de calor Se tiene una varilla a la cual se le aplica una fuente de calor inicia y el interés en determinar el comportamiento a lo largo del tiempo u(x, 0) = f(x) u t = κu xx x ( L/2, L/2) condicion inicial u( L/2, t) = T l u(l/2, t) = T r condicion de frontera La primera idea es usar un esquema hacia adelante en el tiempo y un esquema central para la variable espacial. Este esquema es un clásico y se conoce en la literatura como FTCS.

Ecuación de calor 1D Práctica 1 Usemos la Practica1.PDF 1200 1100 1000 900 800 700 600 500 400 300 25 20 15 10 5 0 5 10 Figure: Primeros pasos en el tiempo.

Ecuación de calor 1D Ejercicio 1 Implementar una versión implícita: usar diferencias hacia atrás en el tiempo y diferencias centrales en el espacio u n i u n 1 i Δt = κ un i+1 2un i + u n i 1 Δx 2 Nuevamente, es necesario resolver una sistema de ecuaciones en casa paso del tiempo, un sistema tridiagonal. Pero ganamos estabilidad en el método. Ejercicio implementar este método y comparar con el anterior explícito.

Ecuación de calor 1D Ejercicio 2 Implementar Crack-Nicholson La idea es sencilla, aproximar la derivada espacial por un promedio entre diferencias centrales del paso del tiempo siguiente y el actual u xx 1 2 (un+1 i+1 2un+1 i + u n+1 i 1 Δx 2 + un i+1 2un i + ui 1 n Δx 2 ) Nuevamente, es necesario resolver una sistema de ecuaciones en casa paso del tiempo, un sistema tridiagonal el algoritmo de Thomas puede ser usado. Por una parte ganamos estabilidad en el método; sin embargo, el costo por cálculo sube. Ejercicio implementar este método y comparar con el anterior explícito.

Ecuación de Poisson 1D Poisson 1D Ecuación Poisson 1D Considere uno de los problemas más sencillo y en 1D u = f, x (0, 1) u(0) = α, u(1) = β, x R. donde el lado derecho es conocido. Si hacemos una partición o una malla del intervalo [0, 1], pensado nuevamente en una malla uniforme de n puntos y usando un esquema de diferencias ceentrales de orden 2

Ecuación de Poisson 1D Poisson 1D Esquema en diferencias Como resultado u i+1 2u i + u i 1 h 2 = f(x i ) 2 1 0 0 1 2 1 0..... 0 1 2 1 0 0 1 2 u 1. u n 1 h 2 f(x 1 )+α h 2 f(x 2 ) =. h 2 f(x n 1 )+β Debemos resolver un sistema tridiagonal.

Ecuación de Poisson 2D Ecuación de Poisson 2D Ejemplo 2 u = F, (x, y) R = (0, 1) (0, 1) u = f, (x, y) R. Como resultado tenemos u j+1,k 2u j,k + u j 1,k Δx 2 u j,k+1 2u j,k + u j,k 1 Δy 2 = F j,k j = 1,..., M 1, k = 1,..., N 1 Es necesario resolver una sistema de ecuaciones.

Ecuación de Poisson 2D Algorithm 2.1: Algoritmo de la ecuación de Poisson 1 Data: n 2 dx = 1/(n 1);dy = dx; 3 itersor = 1; 4 5 6 7 8 while flag y itersor < kmaxsor do uold = u(2 : (n 1), 2 : (n 1)); for i = 2 to n 1 do for j = 2 to n 1 do u(i, j) = soreval(f(i, j), u((i 1) : (i + 1),(j 1) : (j + 1)), dx, dy,ω); 9 10 11 12 13 14 itersor = itersor + 1; err = norm(uold u(2 : (n 1), 2 : (n 1))); if err < tolsor then flag0 = 0; return u ;

Ecuación de Poisson 2D Algorithm 2.2: Función soreval 1 Data: f, x, dx, dy,ω 2 dxx = Δx 2 ; 3 dyy = Δy 2 ; 4 dxy = 4ΔxΔy; 5 p = Ω (f +2 0/dxy (x(3, 1) x(1, 1)+x(1, 3) x(3, 3))+1/dxx (x(2, 1)+x(2, 3))+... 6 1/dyy (x(1, 2)+x(3, 2)))/2/(1/dxx + 1/dyy)+... 7 (1 Ω) x(2, 2); 8 return p ;

Ecuación de Poisson 2D poisson2d.m Usemos el script de Matlab. 5 t=0.9 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Figure: Solución final.

Comentarios finales En general 1 Discretización 2 Métodos explícitos 1 sencillos 2 inestables 3 Métodos implícitos 1 Pueden ser complejos 2 estables Tenemos 3 problemas centrales: 1) Construir una malla de puntos. 2) Elegir el esquema en diferencias a emplear. 3) Resolver un sistema Ax = b.