当前位置: 首页 > news >正文

Matlab傅里叶谱方法求解一维波动方程

傅里叶谱方法求解基本偏微分方程—一维波动方程

一维波动方程

对于一根两端固定、没有受到任何外力的弦, 若只研究其中的一段, 在不太长的时间 里, 固定端来不及对这段弦产生影响, 则可以认为固定端是不存在的, 弦的长度为无限大。 这种无界 (−∞<x<∞)(-\infty<x<\infty)(<x<) 弦的自由振动由式 (1)(1)(1) 描述。
∂2u∂t2=a2∂2u∂x2(1)\frac{\partial^2 u}{\partial t^2}=a^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} \tag{1} t22u=a2x22u(1)
如果保证数值计算的区间足够大, 在一定时间内, 弦的振动范围始终没有超出计算区间 (或可以近似地这么认为), 那么就能够放心地使用周期性边界条件。取 a=1a=1a=1, 初始 条件为:
uut=0=2sech⁡(x),∂u∂t∣t=0=0(2)u u_{t=0}=2 \operatorname{sech}(x),\left.\quad \frac{\partial u}{\partial t}\right|_{t=0}=0 \tag{2} uut=0=2sech(x),tut=0=0(2)
在数学物理方法中, 无界弦的自由振动可由行波法求出解析解, 即达朗贝尔公式。 根据达朗贝尔公式, 从 t=0t=0t=0 开始, uuu 的初始状态 2sech⁡(x)2 \operatorname{sech}(x)2sech(x) 将分裂为两个 sech 形的波, 分别向两边以速度 aaa 传播出去, 即正行波和反行波。下面用傅里叶缙方法求解无界弦 的自由振动问题, 并与达朗贝尔公式的预测进行比较。首先引入函数 vvv 对式 (1)(1)(1) 进行降阶:
{∂u∂t=v∂v∂t=a2∂2u∂x2(3)\left\{\begin{array}{l} \frac{\partial u}{\partial t}=v \\ \frac{\partial v}{\partial t}=a^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} \end{array}\right. \tag{3} {tu=vtv=a2x22u(3)
对上式等号两边做傅里叶变换, 化为偏微分方程组:
{∂u^∂t=v^∂v^∂t=−a2k2u^(4)\left\{\begin{array}{l} \frac{\partial \hat{u}}{\partial t}=\hat{v} \\ \frac{\partial \hat{v}}{\partial t}=-a^2 k^2 \hat{u} \end{array}\right. \tag{4} {tu^=v^tv^=a2k2u^(4)

这样就可以用 ode45 求解了, 详细代码如下:

主程序代码如下:

clear all; close all;L=80;N=256;
x=L/N*[-N/2:N/2-1];
k=(2*pi/L)*[0:N/2-1 -N/2:-1].';
% 初始条件
u=2*sech(x);ut=fft(u);
vt=zeros(1,N);uvt=[ut vt];
% 求解
a=1;t=0:0.5:20;
[t,uvtsol]=ode45('wave1D',t,uvt,[],N,k,a);
usol=ifft(uvtsol(:,1:N),[],2);
% 画图
p=[1 11 21 41];
for n=1:4subplot(5,2,n)plot(x,usol(p(n),:),'k','LineWidth',1.5),xlabel x,ylabel utitle(['t=' num2str(t(p(n)))]),axis([-L/2 L/2 0 2])
end
subplot(5,2,5:10)
waterfall(x,t,usol),view(10,45)
xlabel x,ylabel t,zlabel u,axis([-L/2 L/2 0 t(end) 0 2])

文件 wave1D.m 代码如下:

function duvt=wave1D(t,uvt,dummy,N,k,a)
ut=uvt(1:N);vt=uvt(N+[1:N]);
duvt=[vt;-a^2*(k).^2.*ut];
end

计算结果如图所示, 初始状态的波形分裂成两半, 并分别向 xxx 轴正方向和负方向 以速度 aaa 运动, 这和达朗贝尔公式给出的结论是一致的。
一维波动方程的行波解

相关文章:

Matlab傅里叶谱方法求解一维波动方程

傅里叶谱方法求解基本偏微分方程—一维波动方程 一维波动方程 对于一根两端固定、没有受到任何外力的弦, 若只研究其中的一段, 在不太长的时间 里, 固定端来不及对这段弦产生影响, 则可以认为固定端是不存在的, 弦的长度为无限大。 这种无界 (−∞<x<∞)(-\infty<x&…...

py3中 collections.Counter()函数典型例题

文章目录py3中 collections 的常用STL**Counter()** 函数**defaultdict()** 函数**deque()** 函数**orderedDict()** 函数&#xff08;缺例题&#xff09;小结py3中 collections 的常用STL 对于这个工具包非常好用&#xff0c;尤其是其中的 Counter() 函数 使用次数颇为频繁&a…...

Linux部署达梦数据库超详细教程

陈老老老板&#x1f9b8;&#x1f468;‍&#x1f4bb;本文专栏&#xff1a;国产数据库-达梦数据库&#x1f468;‍&#x1f4bb;本文简述&#xff1a;本文讲一下达梦数据库的下载与安装教程&#xff08;Linux版&#xff09;&#xff0c;超级详细。&#x1f468;‍&#x1f4bb…...

ctfshow 每周大挑战 极限命令执行

《简单的命令执行题目》 这里感叹一下&#xff0c;g4佬是真好厉害&#xff0c;这次题目十分的难&#xff0c;嗯&#xff0c;对我这种菜鸡来说是这样的&#xff0c;想了一天&#xff0c;最后结束了&#xff0c;也还是没有想明白第五题的解法&#xff0c;我真是fw&#xff0c;到最…...

使用vue3,vite,less,flask,python从零开始学习硅谷外卖(16-40集)

严正声明&#xff01; 重要的事情说一遍&#xff0c;本文章仅供分享&#xff0c;文章和代码都是开源的&#xff0c;严禁以此牟利&#xff0c;严禁侵犯尚硅谷原作视频的任何权益&#xff0c;我知道学习编程的人各种各样的心思都有&#xff0c;但这不是你对开源社区侵权的理由&am…...

坚持就是胜利

很多朋友&#xff0c;可能坚持了多年的同等学力申硕考试&#xff0c;依然没有通过。如果你感到困惑&#xff0c;感到迷茫&#xff0c;要坚信&#xff1a;坚持就能胜利。有很多人跟你一样&#xff0c;一直坚持在路上&#xff0c;没有停止脚步。 生活没有你想象的那么好&#xff…...

代码中出现转置 pose (c2w,外参矩阵) 或者转置 intrinsic (内参)矩阵的原因

在代码中见到 pose&#xff08;c2w&#xff09;&#xff0c;intrinsic 矩阵的转置&#xff0c;觉得比较奇怪。 后来想了一下为什么。下面解释一下&#xff1a; 用 c2w 矩阵举例子。理论上&#xff0c;一个 c2w 左乘上 一个相机坐标系下的点 P的坐标&#xff0c;能够得到该点在…...

2023 年腾讯云服务器配置价格表出炉(2核2G/2核4G/4核8G/8核16G、16核32G)

腾讯云轻量应用服务器为轻量级的云服务器&#xff0c;使用门槛低&#xff0c;按套餐形式购买&#xff0c;轻量应用服务器套餐自带的公网带宽较大&#xff0c;4M、6M、7M、10M、14M及20M套餐可选&#xff0c;如果是云服务器CVM这个带宽价格就要贵很多了。 1、轻量应用服务器优惠…...

相机出图画面一半清晰,一半模糊的原因是什么?

1、问题背景&#xff1a;在做项目的过程中&#xff0c;有遇到过几次&#xff0c;出图后画面是一半清晰&#xff0c;一半模糊的现象&#xff0c;再重新对焦也是一样。但换了个镜头后就好了&#xff0c;这应该是镜头的质量问题&#xff0c;但导致镜头出现这种问题的具体原因是什么…...

Rust学习入门--【4】Rust 输出到命令行

Rust 语言中的打印“函数” 学习新的编程语言时&#xff0c;大家都喜欢打印“Hello World”。 在Rust中怎样将字符串打印出来呢&#xff1f; Rust 输出文字的方式主要有两种&#xff1a;println!() 和 print!()。 “函数”差异说明&#xff1a; 这两个"函数"都是向…...

Vector刷写方案—vFlash工具介绍

我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的工科男! 今天魔都天气是连阴雨,滴滴答答的下个不停,心情也跟着潮湿起来!老规矩分享一段喜欢的文字,避免成为高知识低文化的工程师: 即使在真正的困境里,也一直提示自己,每次自恋不得超过十分钟! 那些看似无法度过得困境,不是…...

【阶段总结】《非结构化信息分析应用与实践(筹)》

《非结构化信息分析应用与实践&#xff08;筹&#xff09;》Part 1.知识储备一、机器学习 1.几种常见的有监督学习算法 2.几种常见的无监督学习算法 3.数据挖掘基础知识 30 问 二、神经网络与深度学习 1.MP神经网络模型&#xff08;附实例代码讲解&#xff09; 2.图解LST…...

七大设计原则之迪米特法则应用

目录1 迪米特法则介绍2 迪米特法则应用1 迪米特法则介绍 迪米特原则&#xff08;Law of Demeter LoD&#xff09;是指一个对象应该对其他对象保持最少的了解&#xff0c;又叫最少知 道原则&#xff08;Least Knowledge Principle,LKP&#xff09;&#xff0c;尽量降低类与类之…...

curl命令用法精简整理

目录1.GET请求1.1 形式1&#xff1a;1.2 形式2&#xff1a;2.POST请求2.1 无入参&#xff1a;2.2 form传参&#xff08;文件&#xff09;&#xff1a;2.3 json入参&#xff1a;2.4 json文件入参&#xff1a;3.请求计时3.1 time命令&#xff08;Linux&#xff09;&#xff1a;3.…...

Fluent Python 笔记 第 5 章 一等函数

在 Python 中&#xff0c;函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程 序实体: 在运行时创建能赋值给变量或数据结构中的元素 • 能作为参数传给函数能作为函数的返回结果 5.1 把函数视作对象 会用 map。 5.2 高阶函数 接受函数为参数&#xff0…...

卡尔曼滤波器与DSP实现

卡尔曼滤波器是利用系统状态方程&#xff0c;结合测量结果对系统状态进行进行最优估计的算法。本文介绍它的主要公式&#xff0c;并举例在C6000 DSP上实现。 推荐资料 KalmanFilter.NETUnderstanding Kalman Filters卡尔曼滤波与组合导航原理 “If you can’t explain it sim…...

引入QQ邮箱发送验证码进行安全校验

最近想给自己的项目在注册时加点安全校验&#xff0c;本想着使用短信验证码&#xff0c;奈何囊中羞涩只能退而求次改用QQ邮箱验证注册~ 一.需求分析 场景&#xff1a;用户输入自己的邮箱&#xff0c;点击获取验证码&#xff0c;后台会发送一封邮件到对应邮箱中。 分析&#x…...

【c++】数组

文章目录一维数组定义方式数组名案例案例1&#xff1a;元素逆置案例2&#xff1a;冒泡排序二维数组定义方式数组名案例&#xff1a;考试成绩统计数组特点&#xff1a; 1、每个数据元素放在一块连续的内存空间中&#xff1b; 2、数组中每个数据元素都是相同数据类型&#xff1b;…...

线程池的简单实现:Java线程池初学者必读指南

"作为一名Java开发者&#xff0c;是否曾经遇到过多线程并发的问题&#xff1f;线程数量过多时&#xff0c;会导致资源浪费&#xff0c;应用性能下降&#xff0c;甚至发生线程死锁的情况。那么&#xff0c;有没有一种方法可以有效地管理线程&#xff0c;避免这些问题呢&…...

【C#】[带格式的字符串] 复合格式设置字符串与使用 $ 的字符串内插 | 如何格式化输出字符串

复合格式输出 string name "Fred"; String.Format("Name {0}, hours {1:hh}", name, DateTime.Now);通过指定相同的参数说明符&#xff0c;多个格式项可以引用对象列表中的同一个元素。 例如&#xff0c;通过指定“0x{0:X} {0:E} {0:N}”等复合格式字符…...

Qt/C++开发监控GB28181系统/取流协议/同时支持udp/tcp被动/tcp主动

一、前言说明 在2011版本的gb28181协议中&#xff0c;拉取视频流只要求udp方式&#xff0c;从2016开始要求新增支持tcp被动和tcp主动两种方式&#xff0c;udp理论上会丢包的&#xff0c;所以实际使用过程可能会出现画面花屏的情况&#xff0c;而tcp肯定不丢包&#xff0c;起码…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

Java多线程实现之Thread类深度解析

Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的

修改bug思路&#xff1a; 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑&#xff1a;async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

20个超级好用的 CSS 动画库

分享 20 个最佳 CSS 动画库。 它们中的大多数将生成纯 CSS 代码&#xff0c;而不需要任何外部库。 1.Animate.css 一个开箱即用型的跨浏览器动画库&#xff0c;可供你在项目中使用。 2.Magic Animations CSS3 一组简单的动画&#xff0c;可以包含在你的网页或应用项目中。 3.An…...

【JVM】Java虚拟机(二)——垃圾回收

目录 一、如何判断对象可以回收 &#xff08;一&#xff09;引用计数法 &#xff08;二&#xff09;可达性分析算法 二、垃圾回收算法 &#xff08;一&#xff09;标记清除 &#xff08;二&#xff09;标记整理 &#xff08;三&#xff09;复制 &#xff08;四&#xff…...

Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略

一、构建速度优化 1、​​升级Webpack和Node.js​​ ​​优化效果​​&#xff1a;Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。​​原因​​&#xff1a; V8引擎优化&#xff08;for of替代forEach、Map/Set替代Object&#xff09;。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...

保姆级【快数学会Android端“动画“】+ 实现补间动画和逐帧动画!!!

目录 补间动画 1.创建资源文件夹 2.设置文件夹类型 3.创建.xml文件 4.样式设计 5.动画设置 6.动画的实现 内容拓展 7.在原基础上继续添加.xml文件 8.xml代码编写 (1)rotate_anim (2)scale_anim (3)translate_anim 9.MainActivity.java代码汇总 10.效果展示 逐帧…...

Sklearn 机器学习 缺失值处理 获取填充失值的统计值

💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 使用 Scikit-learn 处理缺失值并提取填充统计信息的完整指南 在机器学习项目中,数据清…...