• Nie Znaleziono Wyników

Projekt 4: Równanie Poissona - relaksacja globalna i lokalna.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Projekt 4: Równanie Poissona - relaksacja globalna i lokalna."

Copied!
3
0
0

Pełen tekst

(1)

Projekt 4: Równanie Poissona - relaksacja globalna i lokalna.

Tomasz Chwiej 29 sierpnia 2018

1 Wstęp

V

1

V

2

dV dx =0 dV

dx =0

(1) (2)

i= 0 1 2 n

x

0 1 2 n

y

j=

Rysunek 1: Geometria obszaru i siatki obliczeniowej, w którym rozwiązywane jest równanie Poissona.

Dla j = 0 oraz j = n y nałożone są WB Dirichleta, natomiast dla i = 0 oraz i = n x WB są typu von Neumanna. W środku obszaru umieszczone są dwie gęstości ładunku ρ (1) i ρ (2) .

Na zajęciach wyznaczymy rozkład potencjału w obszarze pokazanym na rys.1 metodą relaksacji globalnej i lokalnej oraz sprawdzimy ich wydajność.

1.1 Dyskretyzacja

Punktem wyjścia jest równananie Poissona w 2D ε 2 V = ε

( 2 V

∂x 2 + 2 V

∂y 2 )

= −ρ (1)

Aby zdyskretyzować równanie wprowadzamy siatkę węzłów i określamy wielkości na siatce (zakładamy że w całym obszarze ε = const)

x → x i = ∆x · i, i = 0, 1, 2, . . . , n x (2) y → y j = ∆y · j, j = 0, 1, 2, . . . , n y (3)

V (x, y) → V (x i , y j ) = V i,j (4)

ρ(x, y) → ρ(x i , y j ) = ρ i,j (5)

Zakładamy

∆x = ∆y = ∆ (6)

1

(2)

i dyskretyzujemy rów. Poissona stosując trójpunktowy symetryczny iloraz różnicowy dla każdego węzła siatki ( d dx

2

f

2

= f

i+1

−2f (∆x)

i

+f

2 i−1

)

V i+1,j − 2V i,j + V i −1,j

2 + V i,j+1 − 2V i,j + V i,j −1

2 = ρ i,j

ε (7)

Równanie (7) przekształcamy tak aby element V i,j uzależnić od pozostałych

V i,j = 1 4

(

V i+1,j + V i −1,j + V i,j+1 + V i,j −1 + ∆ 2 ε ρ i,j

)

(8)

1.2 Relaksacja globalna

W relaksacji globalnej operacje wykonujemy na dwóch tablicach potencjału: starej V s (elementy V i,j s ) i nowej V n (elementy V i,j n ). Jedna iteracja w metodzie relaksacji globalnej składa się z 3 etapów.

Najpierw wyznaczamy wszystkie elementy (poza brzegowymi) w nowej tablicy V i,j n = 1

4 (

V i+1,j s + V i s −1,j + V i,j+1 s + V i,j s −1 + ∆ 2 ε ρ i,j

)

, i = 1, 2, . . . , n x − 1

j = 1, 2, . . . , n y − 1 (9) następnie w V n uwzględniamy WB Neumanna (WB Dirichleta uwzględniane są automatycznie)

V 0,j n = V 1,j n , j = 1, 2, . . . , n y − 1 (10) V n n

x

,j = V n n

x

−1,j , j = 1, 2, . . . , n y − 1 (11) i na końcu mieszamy ze sobą oba rozwiązania

V s = (1 − ω G ) · V s + ω G · V n , ω G ∈ (0, 1] (12) po czym wykonujemy kolejne iteracje według powyższego opisu.

1.3 Relaksacja lokalna

W relaksacji lokalnej operujemy na jednej tablicy V , a postępowanie w jednej iteracji jest dwuetapowe.

W pierwszym kroku modyfikujemy elementy V i,j = (1 − ω L ) · V i,j + ω L

4 (

V i+1,j + V i −1,j + V i,j+1 + V i,j −1 + ∆ 2 ε ρ i,j

)

, i = 1, 2, . . . , n x − 1 j = 1, 2, . . . , n y − 1 (13) dla warunku ω L ∈ (0, 2) ,

a następnie uwzględniamy WB von Neumanna

V 0,j = V 1,j , j = 1, 2, . . . , n y − 1 (14)

V n

x

,j = V n

x

−1,j , j = 1, 2, . . . , n y − 1 (15) 1.4 Warunek stopu

Dla równania Poissona definiujemy całkę funkcjonalną S =

∫∫

dx dy ( 1

2 E 2 − ρ · V )

(16)

2

(3)

której wartość osiąga minimum dla potencjału V będącego dokładnym rozwiązaniem tego równania.

W wersji zdyskretyzowanej całkowanie zastępujemy sumowaniem po węzłach

S =

n

x

−1

i=0 n

y

−1

j=0

2 [ 1

2

( V i+1,j − V i,j

) 2

+ 1 2

( V i,j+1 − V i,j

) 2

− ρ i,j · V i,j

]

(17)

W relaksacji globalnej i lokalnej, zmiany potencjału w każdej iteracji będą zmieniać wartość S do chwili gdy rozkład przestrzenny potencjału ustabilizuje się (inaczej: zmiany będą niewielkie). Dlatego jako warunek stopu przyjmiemy spełnienie warunku

S it − S it−1

S it −1

< T OL (18)

gdzie: it - numer iteracji, T OL - mała liczba.

2 Zadania do wykonania

1. Przyjmujemy następujące wartości parametrów: ε = 1, ∆ = 0.1, n x = 150, n y = 100, V 1 = 10 (WB na dole), V 2 = 0 (WB na górze), x max = ∆ · n x , y max = ∆ · n y . Gęstość definiujemy następująco

ρ (1) (x, y) = (+1) · exp [

(x − 0.35 · x max ) 2

σ x 2 (y − 0.5 · y max ) 2 σ y 2

]

(19)

ρ (2) (x, y) = ( −1) · exp [

(x − 0.65 · x max ) 2

σ x 2 (y − 0.5 · y max ) 2 σ y 2

]

(20) oraz σ x = 0.1 · x max , σ y = 0.1 · y max .

2. Rozwiązać równanie Poissona metodą relaksacji globalnej dla ω G = 0.6, 1.0. W obu przypadkach na starcie przyjąć V = 0 w całym obszarze (poza górnym i dolnym brzegiem). Jako warunek stopu wykorzystać równania (17) i (18) z parametrem T OL = 10 −8 . N jedym rysunku umieścić wykresy zmian całki funkcjonalnej S = S(it) dla obu przypadków. (30 pkt) Narysować mapę zrelaksowanego potencjału V (x, y) oraz błędu rozwiązania δ = 2 V (x, y) + ρ(x, y)/ε. (30 pkt) 3. Rozwiązać równanie Poissona metodą relaksacji lokalnej dla ω L = 1.0, 1.4, 1.8, 1.9. W każdym

przypadku na starcie przyjąć V = 0 w całym obszarze (poza górnym i dolnym brzegiem). Jako warunek stopu wykorzystać równania (17) i (18) z parametrem T OL = 10 −8 . Na jednym rysunku umieścić wykresy zmian całki funkcjonalnej S = S(it) dla wszystkich rozważanych przypadków.

(40 pkt)

3

Cytaty

Powiązane dokumenty

Uwaga 1: Wszystkie obliczenia wykonujemy korzystając z jednej tablicy potencjału (jak dla najgęstszej siatki), w której poruszamy się z aktualnym krokiem k.. Uwaga 2: Warunki

→ jeśli M jest macierzą rzadką to koszt jednej iteracji jest rzędu O(n), dla pełnej macierzy O(n 2 ). → jeśli rozwiązanie startowe jest „bliskie” dokładnemu to

Na zajęciach rozwiążemy równanie Poissona dla układu pokazanego na Rys.1 postępując następu- jąco: i) zdyskretyzujemy równanie na regularnej siatce przy użyciu

Wiedząc, że funkcja φ jest funkcją charakterystyczną udowodnić, że funkcja sprzężona jest również funkcją charak-

Wiedząc, że funkcja φ jest funkcją charakterystyczną udowodnić, że funkcja sprzężona jest również funkcją charak-

– Fale płaskie powinny je spełniać, – Spełniona powinna być zasada

Tam, gdzie b¦dzie to wa»ne, dodawa¢ b¦dziemy do nawiasu Poissona indeks informuj¡cy o zmiennych kanonicznych wzgl¦dem których liczone s¡ pochodne

6.** Mo»na na podstawie wzorów Eulera i wzoru na sum¦ n wyrazów ci¡gu geometrycznego rozwi¡za¢ za- danie 8.43 z Krysickiego.. Jest to do±¢