多网格法 matlab代码
时间: 2023-08-02 15:03:08 浏览: 166
多网格法(multigrid method)是一种用于快速求解偏微分方程的数值方法。其基本思想是将问题在不同精度的网格上进行迭代求解,通过在粗网格上求解得到的残差用于加速在细网格上的求解过程。
以下是一个使用Matlab实现的简单多网格法代码示例:
```matlab
function u = multigrid(f, u, num_cycles, num_levels)
if(num_levels == 0)
u = solve(f, u); % 在最精细的网格上直接求解
return;
end
for i = 1:num_cycles
% 先对当前粗网格上的问题进行平滑操作
u = smooth(u, f);
% 计算残差
r = compute_residual(f, u);
% 通过限制性条件,将残差投影到粗网格上
r_coarse = restrict(r);
% 在粗网格上递归调用多网格方法
e_coarse = multigrid(r_coarse, zeros(size(r_coarse)), num_cycles, num_levels-1);
% 将粗网格上得到的误差插值到细网格上
e_interp = interpolate(e_coarse);
% 在细网格上进行纠正操作
u = u + e_interp;
% 再进行一次平滑操作
u = smooth(u, f);
end
end
function u = smooth(u, f)
% 使用迭代方法进行平滑操作,此处使用简单泛化的Jacobi迭代方法
for i = 1:10
u = (u + laplacian(u) - f) ./ 4;
end
end
function r = compute_residual(f, u)
% 计算残差,此处求解的是Poisson方程
r = laplacian(u) - f;
end
function l = laplacian(u)
% 计算拉普拉斯算子
[m, n] = size(u);
l = zeros(m, n);
for i = 2:m-1
for j = 2:n-1
l(i, j) = 4 * u(i, j) - u(i-1, j) - u(i+1, j) - u(i, j-1) - u(i, j+1);
end
end
end
function r_coarse = restrict(r)
% 限制残差到粗网格上,此处使用简单的加权平均分配给粗网格节点
[m, n] = size(r);
r_coarse = zeros(m/2, n/2);
for i = 2:m/2-1
for j = 2:n/2-1
r_coarse(i, j) = (r(2*i-1, 2*j-1) + r(2*i+1, 2*j-1) + r(2*i-1, 2*j+1) + r(2*i+1, 2*j+1)) / 4;
end
end
end
function e_interp = interpolate(e_coarse)
% 将粗网格上得到的误差插值到细网格上,此处使用简单的双线性插值
[m, n] = size(e_coarse);
e_interp = zeros(2*m,2*n);
for i = 1:m-1
for j = 1:n-1
e_interp(2*i, 2*j) = e_coarse(i, j);
e_interp(2*i, 2*j+1) = (e_coarse(i, j) + e_coarse(i, j+1)) / 2;
e_interp(2*i+1, 2*j) = (e_coarse(i, j) + e_coarse(i+1, j)) / 2;
e_interp(2*i+1, 2*j+1) = (e_coarse(i, j) + e_coarse(i, j+1) + e_coarse(i+1, j) + e_coarse(i+1, j+1)) / 4;
end
end
end
function u = solve(f, u)
% 在最精细的网格上直接求解,此处使用MATLAB内置的求解器
u = poisson_solver(u, f);
end
```
这段代码实现了一个简化的多网格法求解Poisson方程。其中,主函数`multigrid`实现了多网格循环迭代过程,包括平滑操作、计算残差、限制残差和插值误差等步骤。辅助函数`smooth`和`solve`分别实现了平滑操作和在最精细网格上的求解。其他函数实现了一些必要的计算操作,如计算拉普拉斯算子、限制残差和插值误差等。
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