matlab用有限元法求解matlab 求解黎曼边界条件下,初始值为[1;1],tau=1.7的方程$$ \begin{cases} \frac{\partial u}{\partial t}(x,t) = \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}(x,t) + u-u^2-u*v/(0.5*v+1)\\ \frac{\partial v}{\partial t}(x,t) = \frac{\partial^2 v}{\partial x^2}(x,t) + 20*u(x,t-tau)*v/(0.5*v(x,t-tau)+1)-v-v^2, \end{cases} $$代码实现

时间: 2023-07-26 21:03:49 浏览: 42
这里提供一个用有限元法求解黎曼边界条件下该方程组的 MATLAB 代码,具体实现过程如下: 首先,我们需要定义一些必要的参数,包括空间离散化的步长 dx,时间离散化的步长 dt,以及待求解区间的左右端点 x0 和 xn。同时,我们也需要设定一些模型参数,比如 tau 和 v0。 ```matlab % 定义参数 dx = 0.01; dt = 0.01; x0 = 0; xn = 1; tau = 1.7; v0 = 0.1; % 计算空间和时间步数 Nx = floor((xn - x0) / dx) + 1; Nt = 500; % 初始化网格和时间向量 x = linspace(x0, xn, Nx)'; t = linspace(0, dt * Nt, Nt + 1); ``` 接下来,我们需要定义初始值条件和边界条件。由于该方程组的边界条件为黎曼边界条件,因此我们需要在左右端点处分别设置固定的值。 ```matlab % 定义初始值条件 u0 = ones(Nx, 1); v0 = v0 * ones(Nx, 1); % 定义边界条件 u_left = 1; u_right = 1; v_left = v0(1); v_right = v0(end); ``` 然后,我们需要按照有限元法的思路,构建刚度矩阵和质量矩阵。这里我们采用了三点中心差分格式来对二阶导数进行离散化。 ```matlab % 构造刚度矩阵和质量矩阵 A = zeros(Nx, Nx); M = zeros(Nx, Nx); for i = 2:Nx-1 A(i, i-1:i+1) = [1, -2, 1] / dx^2; M(i, i) = 1; end % 处理边界条件 A(1, 1:2) = [2, -2] / dx^2; A(Nx, Nx-1:Nx) = [2, -2] / dx^2; M(1, 1) = dx / 2; M(Nx, Nx) = dx / 2; ``` 接下来,我们可以开始进行时间迭代了。每一步迭代过程中,我们需要先计算出当前时刻的 u 和 v 值,然后使用三点中心差分格式计算出二阶导数,最后再按照有限元法的格式进行离散化。 ```matlab % 时间迭代 for n = 1:Nt % 计算当前时刻的 u 和 v u = u0 + dt * (A * u0 - u0.^2 - u0 .* v0 ./ (0.5 * v0 + 1)); v = v0 + dt * (A * v0 + 20 * u(x, t(n)-tau) .* v0 ./ (0.5 * v0 + 1) - v0 - v0.^2); % 处理边界条件 u(1) = u_left; u(end) = u_right; v(1) = v_left; v(end) = v_right; % 计算二阶导数 d2u = (A * u) / dx^2; d2v = (A * v) / dx^2; % 离散化方程组 u_new = u0 + dt * (d2u - u0.^2 - u0 .* v0 ./ (0.5 * v0 + 1)); v_new = v0 + dt * (d2v + 20 * u(x, t(n)-tau) .* v0 ./ (0.5 * v0 + 1) - v0 - v0.^2); % 更新 u 和 v u0 = u_new; v0 = v_new; end ``` 最后,我们可以绘制出 u 和 v 随时间变化的图像。 ```matlab % 绘制 u 和 v 随时间变化的图像 figure; plot(x, u0, 'b-', x, v0, 'r-'); xlabel('x'); ylabel('u, v'); legend('u', 'v'); ``` 完整的 MATLAB 代码如下:

相关推荐

最新推荐

recommend-type

####这是一篇对python的详细解析

python
recommend-type

菜日常菜日常菜日常菜日常

菜日常菜日常菜日常菜日常
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

用Spring boot和vue写一个登录注册界面

好的,这是一个比较常见的技术问题,我可以为您提供一些参考资料和思路。首先,您可以使用Spring Boot作为后端框架来处理用户认证和注册的逻辑,比如使用Spring Security实现用户登录认证。同时,您还需要设计相应的数据模型和数据库表结构来存储用户信息。在前端方面,您可以使用Vue.js作为框架来构建登录注册页面,使用Axios来发起API请求并和后端进行交互。当然,在实现过程中,还需要考虑一些具体细节,比如数据校验、安全性和用户体验等方面。希望这些信息能够帮助到您。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

命名ACL和拓展ACL标准ACL的具体区别

命名ACL和标准ACL的主要区别在于匹配条件和作用范围。命名ACL可以基于协议、端口和其他条件进行匹配,并可以应用到接口、VLAN和其他范围。而标准ACL只能基于源地址进行匹配,并只能应用到接口。拓展ACL则可以基于源地址、目的地址、协议、端口和其他条件进行匹配,并可以应用到接口、VLAN和其他范围。