python有限差分
时间: 2023-08-21 08:17:09 浏览: 341
用有限差分估计导数_Python_Makefile_下载.zip
有限差分是一种数值计算方法,用于近似计算函数的导数。在Python中,可以使用sympy库来进行有限差分的计算。根据差分的方向和阶数,有三种常见的有限差分方法:向前差分、向后差分和中心差分。
向前差分是使用函数在当前点和向前一点的差值来近似计算导数。可以使用以下代码实现一阶向前差分:
```python
import sympy
from sympy import diff, symbols
x = 16
k = 2
x1 = x + k
def func(t):
return 2000 * sympy.log(14*10000/(14*10000-2100*t))-9.8*t
def for_difference():
a_for_diff = (func(x1) - func(x))/k
for_error = abs(a_for_diff - a_true)/a_true
print(f'{x}的一阶向前差分值:{a_for_diff}')
print(f'{x}的一阶向前差分的误差:{for_error*100}%')
if __name__ == '__main__':
t = symbols("t")
a_true = diff(func(t), t).subs(t, x)
for_difference()
```
向后差分是使用函数在当前点和向后一点的差值来近似计算导数。可以使用以下代码实现一阶向后差分:
```python
import sympy
from sympy import diff, symbols
x = 16
k = 2
x2 = x - k
def func(t):
return 2000 * sympy.log(14*10000/(14*10000-2100*t))-9.8*t
def beh_difference():
a_beh_diff = (func(x) - func(x2))/k
beh_error = abs(a_beh_diff - a_true)/a_true
print(f'{x}的一阶向后差分值:{a_beh_diff}')
print(f'{x}的一阶向后差分的误差:{beh_error*100}%')
if __name__ == '__main__':
t = symbols("t")
a_true = diff(func(t), t).subs(t, x)
beh_difference()
```
中心差分是使用函数在当前点的前后两个点的差值来近似计算导数。可以使用以下代码实现二阶中心差分:
```python
import sympy
from sympy import diff, symbols
x = 16
k = 2
x1 = x + k
x2 = x - k
def func(t):
return 2000 * sympy.log(14*10000/(14*10000-2100*t))-9.8*t
def cen_difference():
a_cen_diff = (func(x1)-func(x2))/(k*2)
cen_error = abs(a_cen_diff - a_true)/a_true
print(f'{x}的二阶中心差分值:{a_cen_diff}')
print(f'{x}的二阶中心差分的误差:{cen_error*100}%')
if __name__ == '__main__':
t = symbols("t")
a_true = diff(func(t), t).subs(t, x)
cen_difference()
```
以上代码演示了在给定函数和差分点的情况下,如何使用Python进行一阶和二阶有限差分的计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python有限差分法——向前差分,向后差分和中心差分的Python程序](https://blog.csdn.net/weixin_48615832/article/details/109166380)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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