Уравнение Пуассона, решение дискретным преобразованием Фурье

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску

Основные авторы описания: В.М.Степаненко, Е.В.Мортиков

Содержание

1 Описание свойств и структуры алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Уравнение Пуассона для многомерного пространства имеет вид:

\begin{equation} \label{eq:poisson} \sum_{i=1}^{N}\frac{\partial^2 \phi}{\partial x_i^2}=f,~\mathbf{x}\in D, \end{equation}

где [math]D \in \mathbb{R}^N[/math] - область определения решения [math]\phi(\mathbf{x})[/math], [math]\mathbf{x}=(x_1,...,x_N)^T[/math] - вектор независимых переменных. Уравнение Пуассона дополняется граничными условиями:

\begin{equation} B(\phi)=F,~ \text{на}~ \mathbf{x}\in \Gamma(D), \end{equation}

где [math]\Gamma(D)[/math] - граница области [math]D[/math], a [math]B(\phi)[/math] - оператор, определяющий граничные условия. [math]B(\phi)=\phi[/math] соответствует граничным условиям Дирихле, [math]B(\phi)=\partial\phi/\partial n[/math] ([math]\mathbf{n}[/math] - внешняя нормаль к границе [math]\Gamma(D)[/math]) - условиям Неймана. Иногда задают также смешанное граничное условие: [math]B(\phi)=С\phi+\partial\phi/\partial n[/math] ([math]C[/math] - константа). Встречаются также так называемые "периодические граничные условия", при которых задача ставится для бесконечной области, но предполагается периодичность решения по подмножеству переменных из [math]\mathbf{x}[/math].

Уравнение Пуассона возникает во многих задачах математической физики, например, в электростатике (в этом случае [math]\phi[/math] - потенциал электрической силы) и гидродинамике ([math]\phi[/math] - давление жидкости или газа); при этом [math]N=2,3[/math] для плоской и объемной задач, соответственно.

Решение уравнения Пуассона для произвольной правой части и неоднородных граничных условий в аналитическом виде не может быть получено, поэтому в большинстве приложений оно находится численно. Наиболее распространенная дискретизация уравнения имеет вид

\begin{equation} \sum_{i=1}^{N}\frac{\phi_{k_1,...,k_i+1,...,k_N}-2\phi_{k_1,...,k_i,...,k_N}+\phi_{k_1,...,k_i-1,...,k_N}}{\Delta x_i^2}=f_{k_1,...,k_N},~(k_1,...,k_N) \in D_N. \end{equation}

Здесь вторые производные заменены центральными разностями второго порядка точности, а решение ищется на дискретном множестве точек [math]N[/math]-мерного пространства, [math]D_N[/math]. Конечными разностями аппроксимируются при этом также граничные условия.

1.2 Математическое описание

В настоящей статье мы рассмотрим наиболее часто встречающуюся задачу решения уравнения Пуассона в трехмерном пространстве:

\begin{equation} \frac{\partial^2 \phi}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 \phi}{\partial y^2} + \frac{\partial^2 \phi}{\partial z^2} = f(x,y,z),~(x,y,z)\ \end{equation} где в качестве граничных условий для простоты примем т.н. троякопериодическое граничные условия

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Описание схемы реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

1.7 Информационный граф

1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма

1.9 Описание входных и выходных данных

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Описание локальности данных и вычислений

2.2.1 Описание локальности реализации алгоритма

2.2.1.1 Описание структуры обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности

2.3 Возможные способы и особенности реализации параллельного алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.4.1 Описание масштабируемости алгоритма

2.4.2 Описание масштабируемости реализации алгоритма

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 Литература