Estou tentando aprender sobre resolver numericamente o PDE sozinho.
Estou começando com o método da diferença finita (FDM) há algum tempo, porque ouvi dizer que o FDM é o fundamento de vários métodos numéricos para o PDE. Até agora, eu tenho um entendimento básico do FDM e fui capaz de escrever códigos para alguns PDE simples, em regiões regulares, com os materiais que encontrei na biblioteca e na Internet, mas o mais estranho é que esses materiais que tenho geralmente falam pouco. sobre o tratamento de limites irregulares, curvos e estranhos, como este .
Além do mais, nunca vi uma maneira fácil de lidar com os limites curvos. Por exemplo, o livro Solução Numérica de Equações Diferenciais Parciais - Uma Introdução (Morton K., Mayers D) , que contém a discussão mais detalhada (principalmente em 3.4 da p71 e 6.4 da p199) que eu vi até agora, se voltou para uma extrapolação que é realmente pesada e frustrante para mim.
Então, como o título perguntou, quanto ao limite curvo, geralmente como as pessoas lidam com ele ao usar o FDM? Em outras palavras, qual é o tratamento mais popular para isso? Ou isso depende do tipo de PDE?
Existe uma maneira (pelo menos relativamente) elegante e de alta precisão para lidar com os limites curvos? Ou é apenas uma dor inevitável?
Eu até quero perguntar: as pessoas realmente usam o FDM para limites curvos hoje em dia? Caso contrário, qual é o método comum para isso?
Qualquer ajuda seria apreciada.
Os limites curvos são cobertos na maioria dos livros de CFD, por exemplo, Capítulo 11 de Wesseling ou Capítulo 8 de Ferziger e Peric .
Embora não seja um problema teórico fundamental, a complexidade prática da implementação de condições de limite para métodos de alta ordem em limites curvos é uma razão significativa para o interesse em métodos mais flexíveis geometricamente, como o método dos elementos finitos (incluindo Galerkin descontínuo). Diferenças finitas estruturadas e grades de volume finito ainda são usadas em algumas simulações de CFD, mas os métodos não estruturados estão ganhando popularidade e as operações locais usadas por métodos não estruturados de alta ordem são realmente bastante eficientes e, portanto, podem não sofrer muita perda de eficiência em comparação com DF semelhante. métodos. (De fato, a flexibilidade geométrica geralmente os torna mais eficientes.)
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Eu trabalhei em alta precisão fdm nos últimos n anos. e usei a equação eletrostática -2 dim laplace como exemplo para desenvolver explicitamente os algoritmos de alta precisão. até cerca de 4 anos atrás, os problemas eram construídos com pontos de linhas horizontais ou verticais de potencial descontinuidade. se você pesquisar no google meu nome e fdm de alta precisão, deverá encontrar as referências. mas essa não é sua pergunta. sua pergunta é fdm e limites curvos. há cerca de um ano, apresentei uma solução de ordem 8 em hong kong (consulte Um método de diferença finita para eletrostática simétrica cilíndrica com limites curvilíneos), que criou algoritmos de ordem 8 para pontos interiores próximos ao limite e estes exigiriam, obviamente, pontos do outro lado do limite. os pontos do outro lado da fronteira foram colocados ali simplesmente estendendo a malha para o outro lado. Tendo feito isso, a pergunta era como você encontra os valores desses pontos ao relaxar a malha. isso foi realizado através da integração do limite (potencial conhecido) até o ponto usando os algoritmos. foi razoavelmente bem-sucedido e razoavelmente preciso ~ <1e-11, MAS exigiu 103 algoritmos, cada um criado individualmente e foi um pouco quebradiço; geometrias instáveis foram encontradas. Para remediar o problema acima, foi encontrada uma solução (ordem 8 e abaixo) usando (um!) algoritmo mínimo e a solução exibe uma robustez considerável. foi enviado, mas estaria disponível como uma pré-impressão por e-mail. Acredito que essa técnica seria extensível a Pdes independentes do tempo (linear requerido) que não sejam laplace e a dimensões maiores que 2. Não considerei o problema dependente do tempo, mas a técnica que é uma técnica de série de potência deve ser adaptável e aplicável. david
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