Участник:Popko Fedor/Параллельная реализация явной разностной схемы для решения уравнения теплопроводности: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
Строка 1: Строка 1:
 +
[[Участник:Popko Fedor]]
 
== Свойства и структура алгоритма ==
 
== Свойства и структура алгоритма ==
  

Текущая версия на 15:26, 3 ноября 2024

Участник:Popko Fedor

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Явная разностная схема для решения уравнения теплопроводности с правой частью предназначена для моделирования процессов теплопередачи в материале с учётом внешнего источника тепла. Уравнение теплопроводности [1] с правой частью имеет вид:

[math]\frac{\partial u}{\partial t} = a\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + f(x, t),[/math]

где [math]u(x, t)[/math] — температура в точке [math]x[/math] в момент времени [math]t[/math], [math]a[/math] — коэффициент теплопроводности материала, [math]f(x, t)[/math] — правая часть, описывающая внешний источник или сток тепла. Также необходимо задать:

1. Граничные условия:

Граничные условия задаются на краях области [math]x = 0[/math] и [math]x = L[/math] и бывают нескольких типов.

  • Граничные условия первого рода (условия Дирихле):

Граничные условия первого рода устанавливают фиксированные значения температуры на границах области, то есть она поддерживается постоянной и равной заранее заданной функции времени.

[math] \begin{cases} u(0, t) = u_{\text{left}}(t), \\ u(L, t) = u_{\text{right}}(t), \end{cases} [/math]

где [math]u_{\text{left}}(t)[/math] и [math]u_{\text{right}}(t)[/math] — заданные значения температуры на левой и правой границах области.

  • Граничные условия второго рода (условия Неймана):

Граничные условия второго рода определяют тепловой поток через границы области, то есть устанавливают значение производной температуры по нормали к поверхности. Это означает, что на границах тепловой поток поддерживается постоянным.

[math] \begin{cases} \frac{\partial u}{\partial x}\Big|_{x=0} = q_{\text{left}}(t), \\ \frac{\partial u}{\partial x}\Big|_{x=L} = q_{\text{right}}(t), \end{cases} [/math]

где [math]q_{\text{left}}(t)[/math] и [math]q_{\text{right}}(t)[/math] — заданные значения теплового потока на левой и правой границах.

2. Начальные условия:

Задаются для всего стержня при начальном времени [math]t = 0[/math]: [math]u(x, 0) = u_0(x),[/math] где [math]u_0(x)[/math] — начальное распределение температуры по всей длине стержня.


Далее будем рассматривать граничные условия первого рода равные нулю. Тогда итоговая система будет иметь вид:

[math] \begin{cases} \frac{\partial u}{\partial t} = a \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + f(x, t), & 0 \lt x \lt L, \, t \gt 0, \\ u(0, t) = u(L, t) = 0, \\ u(x, 0) = u_0(x), & 0 \leq x \leq L . \end{cases} [/math]


1.2 Математическое описание алгоритма

Для явной разностной схемы[2] приближаем производные конечными разностями на каждом временном шаге, обновляя [math]u(x, t)[/math] в каждой точке сетки по пространству, используя значения с предыдущего временного шага. Пусть [math]\Delta x[/math] — шаг по пространству, а [math]\Delta t[/math] — шаг по времени.

1. Аппроксимация производной по пространству:

Вторую производную по [math]x[/math] можно аппроксимировать следующим образом: [math]\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} \approx \frac{u_{i+1}^{n} - 2 u_{i}^{n} + u_{i-1}^{n}}{(\Delta x)^2},[/math] где [math]u_i^n[/math] — значение температуры в узле [math]i[/math] на временном слое [math]n[/math].

2. Аппроксимация производной по времени:

Первую производную по [math]t[/math] можно аппроксимировать так: [math]\frac{\partial u}{\partial t} \approx \frac{u_i^{n+1} - u_i^n}{\Delta t}.[/math]

3. Схема явного метода:

Подставляем аппроксимации производных в исходное уравнение теплопроводности:

[math]\frac{u_i^{n+1} - u_i^n}{\Delta t} = a \frac{u_{i+1}^{n} - 2 u_{i}^{n} + u_{i-1}^{n}}{(\Delta x)^2} + f(x_i, t_n).[/math]

Теперь выразим [math]u_i^{n+1}[/math]:

[math]u_i^{n+1} - u_i^n = \Delta t \cdot \left( a \frac{u_{i+1}^{n} - 2 u_{i}^{n} + u_{i-1}^{n}}{(\Delta x)^2} + f(x_i, t_n) \right).[/math]

[math]u_i^{n+1} = u_i^n + \Delta t \cdot \left( a \frac{u_{i+1}^{n} - 2 u_{i}^{n} + u_{i-1}^{n}}{(\Delta x)^2} + f(x_i, t_n) \right).[/math]

У нас получилось явное выражение для [math]u_i^{n+1}[/math], которое позволяет вычислить температуру в узле [math]i[/math] на следующем временном слое, используя значения с текущего временного слоя [math]n[/math].


4. Граничные условия:

Устанавливаем граничные условия для расчёта на краях области, в зависимости от физической постановки задачи, например, [math]u(0, t) = 0[/math] и [math]u(L, t) =0[/math] для закрепленных концов стержня.

5. Начальные условия:

Начальные условия для температуры по всему стержню [math]u(x, 0) = u_0(x)[/math] для начального распределения температуры. В результате, итоговая система уравнений для каждого временного слоя [math]n+1[/math] и каждого узла [math]i[/math] в сетке может быть записана как:

[math] \begin{cases} u_i^{n+1} = u_i^n + \Delta t \cdot \left( a \frac{u_{i+1}^n - 2 u_i^n + u_{i-1}^n}{(\Delta x)^2} + f(x_i, t_n) \right), i = 1, \dots, L-1, \\ u_0^{n+1} = u_L^{n+1} = 0, \\ u_i^0 = u_0(x_i), i = 0, \dots, L. \end{cases} [/math]


1.3 Вычислительное ядро алгоритма

[3]

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.2 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

  1. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики.
  2. Самарский А.А. Теория разностных схем. — Москва: Наука, 1989.
  3. Воеводин Вл., Жуматий С., Соболев С., Антонов А., Брызгалов П., Никитенко Д., Стефанов К., Воеводин Вад. Практика суперкомпьютера «Ломоносов» // Открытые системы, 2012, № 7, С. 36-39.