Finite-Differenzen-Verfahren

Finite-Differenzen-Verfahren

Die Finite-Differenzen-Methode ist das einfachste numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen.

Zunächst wird das Gebiet, für das die Gleichung gelten soll, in eine endliche (finite) Zahl von Gitterpunkten eines Gitters von senkrecht aufeinander stehenden Linien eingeteilt. Den Gitterpunkten entsprechen dann die Kreuzungspunkte. Die Ableitungen an den Gitterpunkten werden dann durch Differenzen approximiert (siehe dazu Numerische Differentiation). Die partiellen Differentialgleichungen werden so in ein System von Differenzengleichungen umformuliert und mittels verschiedener Algorithmen entweder implizit oder explizit gelöst.

Verfahren dieser Art finden verbreitete Anwendung bei fluiddynamischen Simulationen, zum Beispiel in der Meteorologie und der Astrophysik.

Differenzenquotient

Ein naheliegender Ansatz ist die Verwendung des Vorwärtsdifferenzenquotienten

D^+(x_0)\approx \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h},

bzw. des Rückwärtsdifferenzenquotienten

D^-(x_0)\approx \frac{f(x_0)-f(x_0-h)}{h}.

Dabei ist jedoch die Näherung im Vergleich zur Auslöschung relativ schlecht. Eine bessere Näherung erhält man durch Verwendung des zentralen Differenzenquotienten

D(x_0)\approx \frac{f(x_0+h)-f(x_0-h)}{2h}.

Beispiel

Wir diskretisieren die lineare Differenzialgleichung f''(x) = 2 in Ω = [0;1] mit der Randbedingung f(0) = f(1) = 3 auf einem Gitter mit der Maschenweite  h = \frac{1}{n+1} . Zur Diskretisierung der zweiten Ableitung nehmen wir den zentralen Differenzenquotienten der zweiten Ableitung

D^+(D^-(x_0)) \approx \frac{f(x_0 + h) - 2f(x_0) + f(x_0 - h)}{h^2}

Unser Gebiet Ω wird also im Inneren durch (n-1) Knoten diskretisiert. Wir nummerieren diese Knoten von x1 bis xn − 1 durch. Für jeden dieser Knoten müssen wir die zweite Ableitung berechnen. Wir erhalten also (n-1) Gleichungen mit (n-1) Unbekannten.

 \frac{1}{h^2}( f(x_{2}) - 2f(x_1) ) = 2 - 3\frac{1}{h^2} und
 \frac{1}{h^2}(f(x_{i+1}) - 2f(x_i) + f(x_{i-1})) = 2 für i = {2,..n − 2} und
 \frac{1}{h^2}( - 2f(x_{n-1}) + f(x_{n-2})) = 2 - 3\frac{1}{h^2}

Daraus erhalten wir ein Gleichungssystem Ax = b mit einer dünnbesetzten Matrix A. Solche Gleichungssysteme lassen sich effizient mit iterativen Lösern berechnen.

Weblinks


Wikimedia Foundation.

Игры ⚽ Поможем написать реферат

Schlagen Sie auch in anderen Wörterbüchern nach:

  • Finite-Differenzen — Die Finite Differenzen Methode ist das einfachste numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen. Zunächst wird das Gebiet, für das die Gleichung gelten soll, in eine endliche (finite) Zahl von Gitterpunkten… …   Deutsch Wikipedia

  • Finite-Differenzen-Methode — Die Finite Differenzen Methode ist das einfachste numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen. Zunächst wird das Gebiet, für das die Gleichung gelten soll, in eine endliche (finite) Zahl von Gitterpunkten… …   Deutsch Wikipedia

  • Finite Differenzen — Die Finite Differenzen Methode ist das einfachste numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen. Zunächst wird das Gebiet, für das die Gleichung gelten soll, in eine endliche (finite) Zahl von Gitterpunkten… …   Deutsch Wikipedia

  • Finite Difference Time Domain — (FDTD, englisch für Finite Differenzen Methode im Zeitbereich) ist ein mathematisches Verfahren zur direkten Integration zeitabhängiger Differentialgleichungen. Vor allem zur Berechnung der Lösungen der Maxwell Gleichungen wird dieses Verfahren… …   Deutsch Wikipedia

  • Finite-Differenz — Die Finite Differenzen Methode ist das einfachste numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen. Zunächst wird das Gebiet, für das die Gleichung gelten soll, in eine endliche (finite) Zahl von Gitterpunkten… …   Deutsch Wikipedia

  • Numerische Verfahren — Die Liste numerischer Verfahren führt Verfahren der numerischen Mathematik nach Anwendungsgebieten auf. Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Gleichungssysteme 2 Nichtlineare Gleichungssysteme 3 Numerische Integration 4 Approximation und Interpolation …   Deutsch Wikipedia

  • Liste numerischer Verfahren — Die Liste numerischer Verfahren führt Verfahren der numerischen Mathematik nach Anwendungsgebieten auf. Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Gleichungssysteme 2 Nichtlineare Gleichungssysteme 3 Numerische Integration …   Deutsch Wikipedia

  • Crank-Nicolson-Verfahren — Das Crank Nicolson Verfahren ist in der numerischen Mathematik eine Finite Differenzen Methode zur Lösung der Wärmeleitungsgleichung und ähnlicher partieller Differentialgleichungen.[1] Es ist ein implizites Verfahren 2. Ordnung und numerisch… …   Deutsch Wikipedia

  • Newton-Verfahren — Das Newton Verfahren, auch Newton Raphson Verfahren, (benannt nach Sir Isaac Newton 1669 und Joseph Raphson 1690) ist in der Mathematik ein Standardverfahren zur numerischen Lösung von nichtlinearen Gleichungen und Gleichungssystemen. Im Falle… …   Deutsch Wikipedia

  • Differentialgleichung — Eine Differentialgleichung (auch Differenzialgleichung, oft durch DGL oder DG abgekürzt) ist eine mathematische Gleichung für eine gesuchte Funktion y(x), die von einer oder mehreren Variablen x abhängt und in welcher Ableitungen der Funktion… …   Deutsch Wikipedia

Share the article and excerpts

Direct link
Do a right-click on the link above
and select “Copy Link”