Equações de Laplace e Poisson
Grupo: Augusto M Giani e Henrique Padovani
O objetivo deste trabalho é implementar os métodos de Relaxação, Gauss-Seidel e SOR (Simultaneous OverRelaxation) em problemas de eletroestática, resolvidos pelas equações de Laplace e Poisson. Também temos como objetivo comparar seus resultados: erro entre os métodos e a solução analítica, tempo para estabilização das soluções.
Problema físico envolvendo as Equações de Laplace e Poisson
A Equação de Laplace descreve o Potencial Elétrico () de uma determinada região num espaço que não possui nenhuma densidade de carga elétrica (corpo carregado):
ou na sua versão em 2 dimensões:
Quando neste determinado espaço, delimitado pelas condições de contorno, existe uma densidade de carga, o campo já não se iguala mais à zero, mas sim à densidade de cargas dentro daquela região, sendo descrito agora pela Equação de Poisson:
ou na sua versão em 2 dimensões:
Método de Relaxação
Como podemos ver ambas as equações não dependem do tempo, porém podemos usar um truque para resolver estas equações aplicando o método **FTCS** (Forward Time Central Space) em uma equação parecida, e fazer a evoluçao temporal durar tempo sufiente para a solução convergir (). Esta operação é chamada de Método de Relaxação.
O que usamos para convergir à solução da Equação de Laplace foi uma equação de difusão genérica:
Fazendo , para a equação de difusão temos a intuição que dada condição inicial estacionária, a solução não diverge e "relaxa" para uma função que não depende mais do tempo:
Com isso: Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{\partial f}{\partial t} = 0} , e chegando assim à Equação de Laplace e possibilitando chegar na discretização da Equação de Poisson. Então basicamente utiliza-se da mesma discretização de uma equação de difusão, porém a evolução temporal só serve para convergirmos à solução da Equação de Laplace com as condições iniciais que propomos. Os métodos de Jacobi, Gauss-Seidel e SOR são considerados Métodos de Relaxação.
Discretizações
Método de Jacobi "FTCS"
Equação de Laplace Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \nabla^2\Phi = 0}
Para equação de Laplace partimos de:
Discretizando, primeiro chegamos que:
Seguindo mesmo procedimento do método de FTCS, temos a mesma condição de estabilidade:
No nosso algoritmo ultizamos Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \Delta x = \Delta y} então obtivemos a condição de estabilidade:
Para o algoritmo de Jacobi (Relaxação) escolhemos o valor de Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{1}{4}} e com isso resulta na equação final:
onde n representa o passo no tempo, i representa o passo em X e j representa o passo em Y. A constante Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \mu} somente representava uma similaridade com a equação de difusão para demonstrar que este valor não interfere na equação final, ele sequer aparece (portanto podemos desconsiderá-lo, como faremos na equação de Poisson).
Equação de Poisson Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \nabla^2\Phi = \frac{-\rho(x,y)}{\epsilon_0}}
Partindo de:
chegamos em:
Para nosso problema Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \Delta x = \Delta y} , então multiplicando os dois lados por Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{\Delta x^2}{\Delta t}} , chegamos em:
E finalmente, aplicando a condição de estabilidade Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{\Delta t} {\Delta x^2} = \frac{1}{4}} e cancelando os termos Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \Phi^{n}_{i,j}} :
Método de Gauss-Seidel
Como pode-se notar, o termo que distingue a Equação de Laplace para a Equação de Poisson é apenas o termo que soma Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \left(\frac{1}{4}\frac{\Delta x^2 \rho_{i,j}}{\epsilon_0} \right)} ao lado direito da equação. Para demonstrar as próximas discretizações, as deduções foram deixadas de lado pelo fato de que são irrelevantes, tendo entendido de onde vem as equações.
O Método de Gauss-Seidel adianta (no tempo) a chegada da solução estacionária, utilizando termos que já foram calculados num passo anterior de tempo para calcular o ponto atual, respectivamente para equação de Laplace e Poisson, utilizamos na nossa implementação:
e
Método SOR, Simultaneous Overrelaxation
Como pode-se notar nas equações (é mais intuitivo na forma discretizada da Equação de Laplace), a atualização de um ponto Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \Phi^{n+1}_{i,j}} é feita através de uma espécie de "média" dos pontos, no tempo anterior, ao seu arredor (o ponto acima, à direita, à esquerda e abaixo na matriz dos Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \Phi_{i,j}} ). O método introduz nesse cálculo de "média" (ainda no método de Gauss-Seidel), pesos para a contribuição dos pontos da vizinhança e também um peso para o próprio ponto no tempo anterior. Respectivamente para a Equação de Laplace e para Poisson:
e
As equações em Azul descritas acima foram as que implementamos em nossos códigos.
Resultados
Problema 1
Equação de Laplace aplicada a um plano Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle L\times L} com uma das quatro "bordas" carregada. Consideramos as dimensões de Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle L_x} e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle L_y} como Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle L} (um plano quadrado) para facilitar os cálculos.
Condições iniciais e de contorno:
Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \begin{cases} \Phi(x = 0,y) = \Phi_{0} = 1 \\ \Phi(x = L,y) = \Phi(x,y = 0) = \Phi(x,y = L) = 0\\ \end{cases} }
Para a solução analítica do problema temos que:
[[Arquivo:]]
Problema 2
Implementação
Implementamos as simulações em Python3, no ambiente Colab da Google. Junto com as soluções numéricas também implementamos a solução analítica de um problema para compararmos com a solução numérica
Os códigos se encontram no final desta Wiki, mas uma observação geral é que além de utilizarmos as equações destacadas em Azul para implementar as soluções, é importante lembrar que o resultado final só é atingido quando iteramos as soluções no "tempo", então é preciso iterar os elementos da matriz no espaço, mas também fazer ela evoluir com o tempo, exemplo para o algoritmo de Jacobi, Equação de Laplace:
### Exemplo da evolução temporal no método de relaxação ###
# P é a matriz do potencial no tempo n
# Q é a matriz do potencial no tempo n+1
while t < tmax: # Loop temporal
for i in range(1,L+1): # Loop em x
for j in range(1,L+1): # Loop em y
Q[i][j] = (P[i+1][j] + P[i-1][j] + P[i][j+1] + P[i][j-1])/4
P = Q.copy()
t = t + td
plt.plot(x,y,P)
Lembrando que estamos resolvendo o problema em 2D, por isso P e Q são matrizes, onde cada elemento representa um ponto no plano. Como pode-se ver, somente é plotado um gráfico, ou somente se é considerado como resultado final o estado final do vetor P, depois que ele sai do loop while. Esta lógica foi usada para todos os métodos que aplicamos.
Resultados obtidos
FTCS, Equação de Laplace
Obtivemos a seguinte solução pelo método explícito:
[Gráfico solução numérica]
Comparando com a iteração no passo de tempo anterior, obtivemos as seguintes diferenças entre o passo n+1 e o passo n:
[Colocar 2 gráficos de diferenças entre o passo n+1 e passo n]
E o gráfico de erro em relação à solução analítica:
[colocar gráfico de Erro comparando com a solução analítica]
Gauss-Seidel, Equação de Laplace
Obtivemos a seguinte solução pelo método de Gauss-Seidel:
[Gráfico solução numérica]
Comparando com a iteração no passo de tempo anterior, obtivemos as seguintes diferenças entre o passo n+1 e o passo n:
[Colocar 2 gráficos de diferenças entre o passo n+1 e passo n]
E o gráfico de erro em relação à solução analítica:
[colocar gráfico de Erro comparando com a solução analítica]
Importante ressaltar que para uma quantidade menor de iterações no tempo, obtivemos erros menores, comparando com o método explícito, o que mostra a eficácia do método.
SOR, Equação de Laplace
Obtivemos a seguinte solução aprimorando o método de Gauss-Seidel para Simultaneous OverRelaxation:
[Gráfico solução numérica]
Comparando com a iteração no passo de tempo anterior, obtivemos as seguintes diferenças entre o passo n+1 e o passo n:
[Colocar 2 gráficos de diferenças entre o passo n+1 e passo n]
E o gráfico de erro em relação à solução analítica:
[colocar gráfico de Erro comparando com a solução analítica]
Importante ressaltar que este método além de convergir mais rápido para uma solução, ele apresenta menos erro com menos iterações do que o método de Gauss-Seidel, isso se deve ao fato que ele leva em consideração o seu mesmo ponto no passo anterior para atualizá-lo no próximo passo, deixando o método mais preciso.
Comparação de erro dos métodos em relação à solução analítica
[Colocar gráficos único com as 3 curvas dos 3 métodos.]
Métodos com a Equação de Poisson
Não sei o que escrever aqui kkk
[]