V 12: Systemen partieller Differentialgleichungen

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Versuch 1. Was wollen wir tun - das Pflichtenheft
Advertisements

Diese Fragen sollten Sie morgen beantworten können
Simulation komplexer technischer Anlagen
Das virtuelle Physiklabor im Computer: Vom Experiment zur Simulation
Schnelle Matrizenoperationen von Christian Büttner
Didaktik der Linearen Algebra
Quantenoptik Elektromagnetische Strahlung hat neben den Welleneigenschaften auch Eigenschaften, die denen von Teilchen ähneln und im Wellenbild nicht beschrieben.
Seminar „Extrapolationsmethoden für zufällige Felder“
Newton-Verfahren Standardverfahren bringt keine Nullstelle
Synchronisation Vortrag von Johannes Dörr und Thomas Wanschik
Praktikum „Numerische Strömungsmechanik“ C.-D. Munz, S. Roller
Simulation komplexer technischer Anlagen
Diese Fragen sollten Sie beantworten können
V 5: Partielle Differentialgleichungen - Grundlagen
V11 Wellengleichung Teil 3: Numerische Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen V11: Wellengleichung als Beispiel der Diskretisierung.
Numerik partieller Differentialgleichungen
Diskretisierung der Wärmeleitgleichung
Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen
Simulation komplexer technischer Anlagen
Diese Fragen sollten Sie beantworten können
Was wir zur numerischen Lösung von Dglen wissen
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerische Methoden, SS 2003Teil II: Kp. 22/1 Diese.
Diese Fragen sollten Sie beantworten können
Lösung von linearen Gleichungssystemen - Grundlagen
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerik partieller Differentialgleichungen, SS 03Teil.
V 7: Gewöhnliche Differentialgleichungen
Lösung von linearen Gleichungssystemen - Grundlagen
Numerische Methoden Vorlesung im Rahmen des Diplomstudienganges
Numerische Methoden Teil V: Lösungen
Computerkurs: Quantitative Auswertung biochemischer Experimente Tag 8 Einführung in die numerische Integration Aufgabe 18: Simulation einer Assoziationskinetik.
Lösung linearer Gleichungssysteme
Numerik partieller Differentialgleichungen
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerik partieller Differentialgleichungen, SS 01Teil.
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerische Methoden, SS 01Teil II: Kp. 22/1 Grundmodelle.
V1: Modellierung auf endlichen Maschinen
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerische Methoden, SS Numerische Methoden.
V9: Finite-Elemente-Methode
Modellierung komplexer Realität mit Objekten
Beispiele für Gleichungssysteme
Vorlesung im Rahmen des Diplomstudiengangs Energie- und Anlagentechnik
M. Bräuer DPG Frühjahrstagung, März. 01 Alignment des HERA-B Vertex-Trackers Alignment des HERA-B Vertexdetektors M. Bräuer MPI für Kernphysik,
AC Analyse.
AC Analyse. 2Ausgewählte Themen des analogen Schaltungsentwurfs Sprungantwort.
DVG Gaußscher Algorithmus1 Gaußscher Algorithmus.
Gaußscher Algorithmus
TEILCHENPHYSIK FÜR FORTGESCHRITTENE Vorlesung am 4. April 2006 Thomas Schörner-Sadenius Universität Hamburg, IExpPh Sommersemester 2006.
F FnFn z Prof. Dr. Johann Graf Lambsdorff Universität Passau SS a. Anhang zur Bestimmung der optimalen Taylor-Regel.
erstellt von Petra Bader
Wenn man einen Erscheinungsbereich quantitativ beschreiben will, so ist es vorteilhaft, wenn man irgendwelche Bilanzen machen kann. Dann wird die Beschreibung.
Rechner Praktikum Numerische Gasdynamik Nuss-Projekt 2: Riemannlöser
Matrix-Algebra Grundlagen 1. Matrizen und Vektoren
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerik partieller Differentialgleichungen, SS 02Einführung.
Variationsformalismus für das freie Teilchen
Spektrale Eigenschaften und Asymptotik für Flüsse auf Netzwerken oder ein Märchen von Tübingen…
Universität Stuttgart Wissensverarbeitung und Numerik I nstitut für K ernenergetik und E nergiesysteme Numerik partieller Differentialgleichungen, SS 01Teil.
Beschreibung der energetischen Zustände der Elektronen
Die Logistische Gleichung & Die Kepler Gleichungen
Numerische Lösung chemischer Gleichungen
Quantum Computing Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 05/
Polynome und schnelle Fourier-Transformation
Zeit, Ort, Weg und Geschwindigkeit
Kapitel 10 Multikollinearität
Strategie der Modellbildung
Stabilität von Gleichgewichten
Stetige Kleinste-Quadrate-Approximation
Nichtlineare Optimierung
Parabeln – Magische Wand
6. Thema: Arbeiten mit Feldern
Numerische Simulation des Stofftransports
Differentialgleichungen oder wie beschreibt man Veränderung
 Präsentation transkript:

V 12: Systemen partieller Differentialgleichungen Teil 4: Systeme partieller Differentialgleichungen V 12: Systemen partieller Differentialgleichungen Inhalt: Numerik der nichtlinearen Transportgleichung Bedingungen für die Stabilität von Euler-Gleichungen Bedingungen für die Konsistenz der Diskretisierung der Euler-Gleichungen Lösungverhalten Weitere Beispiele von Systemen Experiment: Wellengleichung mit Gauß’schem Impuls

Das sollten Sie heute lernen Was ist ein System von Differentialgleichung ? Wie kann man es diskretisieren Was ist dabei zu beachten Wie lautet das System der Eulergleichungen Wie findet man stabile Diskretisierungen Was ist numerische Diffusion

Systeme allgemein Erhaltungsgleichungen haben die Form Bei Systemen von Erhaltungsgleichungen wird aus den Abhängigen n ein Vektor U und aus f(u) eine Matrix A(U). A kann nichtlinear sein. Dabei gilt 1. Charakteristiken der verschiedenen Ausbreitungsprozesse im System haben verschiedene Geschwindigkeiten. 2. Geschwindigkeiten können von Ort und Zeit abhängen. 3. Koeffizienten der diskretisierten Systeme sind bei Nichtlinearität von A nur iterativ bestimmbar.

Analyse am Beispiel der Euler-Gleichung Lösungen nur für Eigenwerte  möglich. Bestimmung von  aus Für adiabate Zustandsänderungen erhält man als Eigenwerte und entsprechend 3 Stabilitätsbedingungen der Form

Diskretisierung Euler-Gleichung Für die Diskretisierung der Euler-Gleichung versucht man den Druck zu eliminieren.

Lösung der Euler-Gleichung nach Leap-Frog-Schema Das Leap-Frog-Schema hat folgende Form Diskretisierungsfehler wegen zentraler Differenzen Ordnung 2 (Diffusion)  2-2 Leap-Frog Verbesserung durch Einbinden weiterer Ortspunkte  2-4 Leap-Frog Untersuchung an Experiment.

Diese Fragen sollten Sie beantworten können Diskretisierungsmöglichkeiten der Eulergleichungen Eigenschaften hyperbolischer Gleichungen und ihre Auswirkung auf System Stabile Verfahren zur Lösung von Systemen von Dglen Voraussetzungen für Stabilität

Wellengleichung mit einem Gaußschen Impuls Die Wellengleichung lautet: . Wir überführen die DGL. 2.Ordnung in 2 DGLn. der 1.Ordnung mit . Die Integrabilitätsbedingung und die Differentialgleichung müssen gelten. Dies führt zu Die Eigenwerte sind charakteristische Geschwindigkeiten die den Abhängigkeitsraum und Totraum abgrenzen. Eigenwerte müssen bei Hyperbolischen DGLs real sein und einen Schnittpunkt besitzen (well posed). Mit den Anfangswerten und deren Ableitungen ist das Problem komplet beschrieben. Die Berechnung erfolgt im Interval . Die Randbedingungen werden extrapoliert und sind von geringerer Genauigkeit als im restlichen Lösungsgebiet. Das Lösungsgebiet ist in 3 äquidistante Bereiche geteilt, in denen unterschiedliche Werte für c angegeben werden können. Der Gaußsche Impuls startet bei t=0, x=0 und bewegt sich nach links in negativer Wegrichtung, wegen dem negativen Vorzeichen der t-Ableitung.

Wellengleichung mit einem Gaußschen Impuls Beachten Sie das die Dimension 1/Länge hat, also die inverse Impulsbreite darstellt. Das Lösungsgebiet muß bei schmallen Impulsbreiten entsprechent fein diskretisiert werden. Ausserdem geht c in allen Verfahren quadratisch in die Stabilitätsbedingung ein. Die Folge ist, daß die Zeitschritte überproportional wachsen für c>1. Für das Leap Frog 2-2 Verfahren gilt: Der Algorithmus benötigt 2 gespeicherte Zeitebenen und eine Startrechnung mit einem anderen Verfahren (Lax oder Zwischenschrittverfahren). Der Versuch wird durch Klick gestartet mit Hilfs- größen