算出来结果不对
时间: 2024-02-25 20:55:26 浏览: 12
非常抱歉,我建议你检查一下程序是否正确,可能是有一些小错误导致结果不对。
此外,我也可以给你提供一个改进版的代码,可以避免使用LU分解法,直接用numpy.linalg.solve函数求解线性方程组。
```python
import numpy as np
# 设置参数
L = 1 # 区间长度
T = 1 # 时间长度
n = 5 # x方向网格数
m = 150 # t方向网格数
h = L / (n - 1) # x方向步长
tau = T / m # t方向步长
r = tau / (h ** 2) # 稳定性参数
# 创建系数矩阵A和初始值矩阵U
A = np.zeros((n - 2, n - 2))
for i in range(n - 2):
A[i][i] = 1 + 2 * r
if i > 0:
A[i][i - 1] = -r
if i < n - 3:
A[i][i + 1] = -r
U = np.zeros((n, m))
U[:, 0] = 4 * np.arange(0, 1 + h, h) * (1 - np.arange(0, 1 + h, h))
# 古典显式分差方法求解
for j in range(1, m):
b = np.zeros(n - 2)
for i in range(n - 2):
b[i] = U[i + 1][j - 1]
x = np.linalg.solve(A, b)
for i in range(n - 2):
U[i + 1][j] = x[i]
# 输出结果
print(U)
```
这个版本的代码更加简洁,而且使用了numpy的线性方程组求解函数,可以避免手动实现LU分解算法导致的错误。
希望这个改进版的代码可以解决问题,如果还有问题请尽管问我。
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