新型变系数Korteweg-de Vries模型转化在等离子体与流体动力学中的应用

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"这篇论文由张春义等人撰写,探讨了一种新的变换方法,该方法应用于广义变系数Korteweg-de Vries (vcKdV)模型,这些模型在描述等离子体和流体动力学中的复杂现象时比标准模型或圆柱型模型更具威力。研究中通过符号计算构造了一个新的变换,可以将某些vcKdV模型转化为标准的KdV方程或圆柱型KdV方程,前提是系数函数满足Painlevé条件。论文还讨论了变换的性质以及vcKdV模型的孤波解。" 正文: Korteweg-de Vries (KdV)方程是经典非线性偏微分方程之一,广泛用于描述波动现象,如水波、等离子体波和声波等。在物理和工程领域,它尤其在流体动力学和等离子体物理学中占有重要地位。标准KdV方程是一个一维的常系数非线性演化方程,能很好地捕捉一些基本的波动特性,如波的传播、碰撞和稳定性的变化。 然而,实际物理系统中的波过程往往涉及变系数和额外项,因此产生了广义变系数Korteweg-de Vries (vcKdV)模型。这些模型能够更精确地反映物理系统的复杂动态,比如空间和时间变化的物理参数。vcKdV模型通常包括依赖于空间和时间的系数以及可能的非线性项,这使得它们在处理非均匀介质或非恒定状态的流动问题时非常有用。 本论文的创新之处在于提出了一种新的变换方法,可以将一些vcKdV模型转化为更简单的形式,如标准KdV或圆柱型KdV方程。这一变换的构造是基于符号计算技术,这是一种强大的数学工具,用于自动化处理复杂的数学表达式。变换的条件是系数函数必须满足Painlevé条件,这是一个与可积性密切相关的数学条件,满足该条件的方程通常有解析解,这对于理解和分析这些模型的解非常关键。 作者们还深入探讨了这个新变换的一些性质,并且研究了vcKdV模型的孤波解。孤波解是KdV方程的一个重要特征,代表一种保持形状不变并以恒定速度传播的波动,这在物理系统中具有实际意义,如水波的孤立波。通过新变换,vcKdV模型的孤波解可以被转换为标准KdV或圆柱型KdV模型的孤波解,从而简化了解的求解过程。 这项工作对理解变系数非线性波动方程的理论和应用有着重要贡献。新的变换方法提供了一种有效工具,使得对复杂物理系统的研究变得更加可行,有助于科学家和工程师更好地预测和控制非均匀介质中的波动现象。此外,由于Painlevé条件的引入,这项研究也可能对非线性科学和可积系统理论的发展产生积极影响。

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally distributed from dataframe def normal_test(df): for i in range(len(df.columns)): y = select_data(df,i) p = kstest(y,'norm') print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1])) # rescale feature i in dataframe def standard_rescale(df, i): y = select_data(df,i) m = np.mean(y) s = np.std(y) y = (y-m)/s return y # log-transform feature of dataframe def log_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.log(y) return y # square root transform feature of dataframe def sqrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.sqrt(y) return y # cube root transform feature of dataframe def cbrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.cbrt(y) return y # transform dataframe into one of: standard, log, sqrt, cbrt def transform_dataframe(df, transformation): df_new = [] if transformation == "standard": for i in range(len(df.columns)-1): y = standard_rescale(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "log": for i in range(len(df.columns)-1): y = log_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "sqrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = sqrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "cbrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = cbrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) else: return "wrong arguments" df_new = pd.DataFrame(df_new) df_new = df_new.T return df_new df = pd.read_csv('iris.csv') no_feats = 4 df.columns =['0', '1', '2', '3', '4'] #normal_test(df) df_standard = transform_dataframe(df, "standard") #df_log = transform_dataframe(df, "log") #df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt") #df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt") #df_wrong = transform_dataframe(df, "lo") #print("standard-----------------------------------------") #normal_test(df_standard) #print("log-----------------------------------------") #normal_test(df_log) #print("square root-----------------------------------------") #normal_test(df_sqrt) #print("cube root-----------------------------------------") #normal_test(df_cbrt) result = df_standard # create new csv file with new dataframe result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)解释每一行代码

2023-06-11 上传