一维浅水波系统KdV极限的数学分析

0 下载量 7 浏览量 更新于2024-07-16 收藏 200KB PDF 举报
"KdV Limit for the One-dimensional Shallow Water Type System - 雷小慧 - 重庆大学数学与统计学院" 这篇论文“一维浅水波类型系统的KdV极限”由雷小慧撰写,发表于重庆大学数学与统计学院,主要探讨了一维浅水波类型系统在特定压力项影响下的KdV极限理论。Korteweg-de Vries (KdV) 方程是描述非线性波动现象,尤其是浅水波现象的重要数学模型。在物理中,浅水波通常出现在水深远小于波长的环境中,如河流、运河等。 文章的核心内容集中在利用Gardner-Morikawa变换对一维浅水波类型系统进行分析。Gardner-Morikawa变换是一种在非线性偏微分方程研究中常用的技巧,能够将复杂的问题转化为更简单的形式,便于求解。通过这种变换和扰动方法,作者展示了当参数ε趋于0时,这些系统的解如何逐渐趋近于KdV方程的解。这一结果是通过严谨的数学证明得出的,确保了物理现象的数学准确性。 KdV方程是长波长极限(long-wavelength limit)理论的一个关键应用,它描述了在浅水条件下,长波的演化行为。在该极限下,可以忽略短波成分,只保留长波成分,从而简化了模型。在水波问题中,KdV方程可以用来解释孤波(solitary waves)的形成和稳定性,孤波是一种保持形状不变并能在不改变其特征的前提下传播的波。 关键词“浅水波方程”指的是描述浅水波动态的数学模型,通常包含深度、速度和波高等参数。“KdV方程”则是一个著名的非线性偏微分方程,用于模拟长波的非线性传播。“长波长极限”是指在数学建模中忽略短波效应,专注于长波的行为,这是KdV方程适用的物理条件。“Gardner-Morikawa变换”是一种将复杂问题简化为线性或近似线性问题的数学技巧。 这篇论文深入研究了一维浅水波在特殊压力条件下的动力学行为,通过对KdV极限的数学分析,提供了对浅水波模型理解的新洞察,对于理解和预测非线性水波现象具有重要的科学价值。

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

2023-06-10 上传