Método Lax-Friedrich: mudanças entre as edições
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(Criou página com 'A instabilidade no esquema FTCS pode ser corrigida substituindo <math>u_i^n</math> no lado direito pela média espacial de <math>u</math> calculada nos pontos da grade vizinhos. Dessa forma, obtemos: <center><math> u_i^{n+1}= \frac{1}{2}(u_{i+1}^n + u_{i-1}^n) + \frac{r}{2} (u_{i+1}^n - u_{i-1}^n) </math></center>(11) A análise de estabilidade de von Neumann do esquema de Lax resulta na seguinte expressão para o fator de amplificação: <center><math> A = \cos(k \De...') |
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* Condições de contorno para bordas cíclicas. | * Condições de contorno para bordas cíclicas. | ||
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# Solução pelo método Lax-Friedrichs para equação de advecção | |||
def LaxFad(L, tf, v, Nx, Nt): | |||
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Parâmetros: | |||
- L: comprimento | |||
- tf: tempo final | |||
- v: velocidade de propagação | |||
- Nx: número de pontos na direção espacial | |||
- Nt: número de pontos na direção temporal | |||
Retorna: | |||
- Matriz com a solução da equação da onda | |||
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dx = L / (Nx - 1) | |||
dt = tf / (Nt - 1) | |||
r = v * dt / dx | |||
u = np.zeros((Nt, Nx+1)) | |||
# Condição inicial: u(x,0) = f(x) | |||
x = np.linspace(0, L, Nx+1) | |||
u[0,:] = 1-np.cos(x) # Função que descreve a perturbação da onda | |||
# Condições de contorno borda infinita: | |||
xpos = np.zeros(Nx+1) | |||
xneg = np.zeros(Nx+1) | |||
for i in range(0,Nx+1): | |||
xpos[i] = i+1 | |||
xneg[i] = i-1 | |||
xpos[Nx] = 0 | |||
xneg[0] = Nx | |||
# Iteração no tempo | |||
for n in range(0, Nt - 1): | |||
for i in range(0, Nx+1): | |||
u[n+1,i] = (1/2) * (u[n, int(xpos[i])] + u[n,int(xneg[i])]) + (r/2) * (u[n, int(xpos[i])] - u[n,int(xneg[i])]) | |||
return u | |||
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# Parâmetros | |||
L = 2*np.pi | |||
tf =1 | |||
v = 1 # -1. muda direção de propagação | |||
Nx = 100 | |||
Nt = 500 | |||
solv2 = LaxFad(L, tf, v, Nx, Nt) | |||
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listT = np.linspace(0, tf, Nt) | |||
X, T = np.meshgrid(listX, listT) | |||
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plt.pcolormesh(X, T, solv2, cmap='viridis', shading='auto') | |||
plt.colorbar(label='Amplitude(u)') | |||
plt.xlabel('Posição (x)') | |||
plt.ylabel('Tempo (t)') | |||
plt.title('Solução Lax-Friedrichs da Equação da advecção (1D)', fontsize=16) | |||
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Edição das 16h50min de 4 de fevereiro de 2024
A instabilidade no esquema FTCS pode ser corrigida substituindo no lado direito pela média espacial de calculada nos pontos da grade vizinhos. Dessa forma, obtemos:
(11)
A análise de estabilidade de von Neumann do esquema de Lax resulta na seguinte expressão para o fator de amplificação:
(12)
Portanto
(13)
Ou seja, o método é incondicionalmente estável para os valores de menor do que 1. Pela definição de , temos que:
(13)
Implementação do método
- Condição inicial: ;
- Condições de contorno para bordas cíclicas.
# Solução pelo método Lax-Friedrichs para equação de advecção
def LaxFad(L, tf, v, Nx, Nt):
"""
Parâmetros:
- L: comprimento
- tf: tempo final
- v: velocidade de propagação
- Nx: número de pontos na direção espacial
- Nt: número de pontos na direção temporal
Retorna:
- Matriz com a solução da equação da onda
"""
dx = L / (Nx - 1)
dt = tf / (Nt - 1)
r = v * dt / dx
u = np.zeros((Nt, Nx+1))
# Condição inicial: u(x,0) = f(x)
x = np.linspace(0, L, Nx+1)
u[0,:] = 1-np.cos(x) # Função que descreve a perturbação da onda
# Condições de contorno borda infinita:
xpos = np.zeros(Nx+1)
xneg = np.zeros(Nx+1)
for i in range(0,Nx+1):
xpos[i] = i+1
xneg[i] = i-1
xpos[Nx] = 0
xneg[0] = Nx
# Iteração no tempo
for n in range(0, Nt - 1):
for i in range(0, Nx+1):
u[n+1,i] = (1/2) * (u[n, int(xpos[i])] + u[n,int(xneg[i])]) + (r/2) * (u[n, int(xpos[i])] - u[n,int(xneg[i])])
return u
# Parâmetros
L = 2*np.pi
tf =1
v = 1 # -1. muda direção de propagação
Nx = 100
Nt = 500
solv2 = LaxFad(L, tf, v, Nx, Nt)
listX = np.linspace(0, L, Nx+1)
listT = np.linspace(0, tf, Nt)
X, T = np.meshgrid(listX, listT)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pcolormesh(X, T, solv2, cmap='viridis', shading='auto')
plt.colorbar(label='Amplitude(u)')
plt.xlabel('Posição (x)')
plt.ylabel('Tempo (t)')
plt.title('Solução Lax-Friedrichs da Equação da advecção (1D)', fontsize=16)
plt.show()