已知公式:
u ( x , t ) = ∫ − ∞ ∞ G ( x , y , t ) g ( y ) d y . u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}G(x,y,t)g(y)dy. u(x,t)=G(x,y,t)g(y)dy. (1)
其中
G ( x , y , t ) = 1 2 k π t e − ( x − y ) 2 4 k t G(x,y,t)=\frac{1}{2\sqrt{k\pi t}}e^{-\frac{(x-y)^2}{4kt}} G(x,y,t)=2kπt 1e4kt(xy)2 (2)
这个公式解决了热方程的初值问题
u t = k u x x u_t=ku_{xx} ut=kuxx (3)
初始函数为 g ( x ) g(x) g(x)
在下面的许多问题中,对于一个修改后的标准问题,你需要推导出一个类似的公式,尽管 G ( x , y , t ) G(x,y,t) G(x,y,t)有所修改。考虑
e r f ( z ) = 2 π ∫ 0 z e − z 2 d z \mathrm{erf}(z)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{z}e^{-z^2}dz erf(z)=π 20zez2dz (Erf)
作为一个标准函数。

题目

问题 2:使用延拓方法(method of continuation)求解热方程在区域 x > 0 , t > 0 x > 0, t > 0 x>0,t>0 上的初边值问题(IBVP),初始函数为 g ( x ) g(x) g(x),并针对以下边界条件推导类似于公式 (1)-(2) 的解表达式:

(a) Dirichlet 边界条件 u ∣ x = 0 = 0 u|_{x=0} = 0 ux=0=0
(b) Neumann 边界条件 u x ∣ x = 0 = 0 u_x|_{x=0} = 0 uxx=0=0.

背景信息:公式 (1)-(2) 给出了热方程 u t = k u x x u_t = k u_{xx} ut=kuxx 在整个实数轴上的初值问题的解:
u ( x , t ) = ∫ − ∞ ∞ G ( x , y , t ) g ( y ) d y , (1) u(x,t) = \int_{-\infty}^{\infty} G(x,y,t) g(y) dy, \quad \text{(1)} u(x,t)=G(x,y,t)g(y)dy,(1)
其中
G ( x , y , t ) = 1 2 k π t e − ( x − y ) 2 4 k t . (2) G(x,y,t) = \frac{1}{2\sqrt{k\pi t}} e^{-\frac{(x-y)^2}{4kt}}. \quad \text{(2)} G(x,y,t)=2kπt 1e4kt(xy)2.(2)
该解满足初始条件 u ( x , 0 ) = g ( x ) u(x,0) = g(x) u(x,0)=g(x)。问题要求在半无限区域 x > 0 x > 0 x>0 上,通过延拓方法推导类似公式,其中 Green 函数 G ( x , y , t ) G(x,y,t) G(x,y,t) 会相应修改。

解决方法

延拓方法的核心思想是将半无限区域问题扩展到整个实数轴,通过适当延拓初始函数 g ( x ) g(x) g(x) 使得边界条件自动满足。然后,利用整个实数轴上的解公式(1),并限制回半无限区域 x > 0 x > 0 x>0

(a) Dirichlet 边界条件 u ∣ x = 0 = 0 u|_{x=0} = 0 ux=0=0

对于 Dirichlet 边界条件,采用奇延拓(odd extension)定义初始函数:
g odd ( x ) = { g ( x ) for  x > 0 , − g ( − x ) for  x < 0. g_{\text{odd}}(x) = \begin{cases} g(x) & \text{for } x > 0, \\ -g(-x) & \text{for } x < 0. \end{cases} godd(x)={g(x)g(x)for x>0,for x<0.
此延拓确保 g odd ( x ) g_{\text{odd}}(x) godd(x) 是奇函数,即 g odd ( − x ) = − g odd ( x ) g_{\text{odd}}(-x) = -g_{\text{odd}}(x) godd(x)=godd(x)。考虑整个实数轴上的热方程初值问题,初始条件为 u ( x , 0 ) = g odd ( x ) u(x,0) = g_{\text{odd}}(x) u(x,0)=godd(x),其解由公式 (1) 给出:
u ( x , t ) = ∫ − ∞ ∞ G ( x , y , t ) g odd ( y ) d y . u(x,t) = \int_{-\infty}^{\infty} G(x,y,t) g_{\text{odd}}(y) dy. u(x,t)=G(x,y,t)godd(y)dy.
由于 g odd ( y ) g_{\text{odd}}(y) godd(y) 是奇函数,且 G ( x , y , t ) G(x,y,t) G(x,y,t) 关于 y y y 是偶函数(因依赖于 y 2 y^2 y2),被积函数 G ( x , y , t ) g odd ( y ) G(x,y,t) g_{\text{odd}}(y) G(x,y,t)godd(y) 是奇函数。在 x = 0 x = 0 x=0 处,积分值为零,满足 u ( 0 , t ) = 0 u(0,t) = 0 u(0,t)=0。将积分拆分为 y > 0 y > 0 y>0 y < 0 y < 0 y<0 部分:
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ G ( x , y , t ) g ( y ) d y + ∫ − ∞ 0 G ( x , y , t ) [ − g ( − y ) ] d y . u(x,t) = \int_{0}^{\infty} G(x,y,t) g(y) dy + \int_{-\infty}^{0} G(x,y,t) [-g(-y)] dy. u(x,t)=0G(x,y,t)g(y)dy+0G(x,y,t)[g(y)]dy.
在第二积分中,令 z = − y z = -y z=y(则 d y = − d z dy = -dz dy=dz,当 y → − ∞ y \to -\infty y z → ∞ z \to \infty z,当 y → 0 − y \to 0^- y0 z → 0 + z \to 0^+ z0+):
∫ − ∞ 0 G ( x , y , t ) [ − g ( − y ) ] d y = ∫ ∞ 0 G ( x , − z , t ) [ − g ( z ) ] ( − d z ) = − ∫ 0 ∞ G ( x , − z , t ) g ( z ) d z . \int_{-\infty}^{0} G(x,y,t) [-g(-y)] dy = \int_{\infty}^{0} G(x,-z,t) [-g(z)] (-dz) = -\int_{0}^{\infty} G(x,-z,t) g(z) dz. 0G(x,y,t)[g(y)]dy=0G(x,z,t)[g(z)](dz)=0G(x,z,t)g(z)dz.
因此,
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ G ( x , y , t ) g ( y ) d y − ∫ 0 ∞ G ( x , − y , t ) g ( y ) d y = ∫ 0 ∞ [ G ( x , y , t ) − G ( x , − y , t ) ] g ( y ) d y . u(x,t) = \int_{0}^{\infty} G(x,y,t) g(y) dy - \int_{0}^{\infty} G(x,-y,t) g(y) dy = \int_{0}^{\infty} \left[ G(x,y,t) - G(x,-y,t) \right] g(y) dy. u(x,t)=0G(x,y,t)g(y)dy0G(x,y,t)g(y)dy=0[G(x,y,t)G(x,y,t)]g(y)dy.
代入 G ( x , y , t ) G(x,y,t) G(x,y,t) 的表达式 (2):
G ( x , − y , t ) = 1 2 k π t e − ( x + y ) 2 4 k t , G(x,-y,t) = \frac{1}{2\sqrt{k\pi t}} e^{-\frac{(x + y)^2}{4kt}}, G(x,y,t)=2kπt 1e4kt(x+y)2,
所以解为:
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ 1 2 k π t ( e − ( x − y ) 2 4 k t − e − ( x + y ) 2 4 k t ) g ( y ) d y . u(x,t) = \int_{0}^{\infty} \frac{1}{2\sqrt{k\pi t}} \left( e^{-\frac{(x-y)^2}{4kt}} - e^{-\frac{(x+y)^2}{4kt}} \right) g(y) dy. u(x,t)=02kπt 1(e4kt(xy)2e4kt(x+y)2)g(y)dy.
对应的 Green 函数为:
G D ( x , y , t ) = 1 2 k π t ( e − ( x − y ) 2 4 k t − e − ( x + y ) 2 4 k t ) . G_D(x,y,t) = \frac{1}{2\sqrt{k\pi t}} \left( e^{-\frac{(x-y)^2}{4kt}} - e^{-\frac{(x+y)^2}{4kt}} \right). GD(x,y,t)=2kπt 1(e4kt(xy)2e4kt(x+y)2).

(b) Neumann 边界条件 u x ∣ x = 0 = 0 u_x|_{x=0} = 0 uxx=0=0

对于 Neumann 边界条件,采用偶延拓(even extension)定义初始函数:
g even ( x ) = { g ( x ) for  x > 0 , g ( − x ) for  x < 0. g_{\text{even}}(x) = \begin{cases} g(x) & \text{for } x > 0, \\ g(-x) & \text{for } x < 0. \end{cases} geven(x)={g(x)g(x)for x>0,for x<0.
此延拓确保 g even ( x ) g_{\text{even}}(x) geven(x) 是偶函数,即 g even ( − x ) = g even ( x ) g_{\text{even}}(-x) = g_{\text{even}}(x) geven(x)=geven(x)。考虑整个实数轴上的热方程初值问题,初始条件为 u ( x , 0 ) = g even ( x ) u(x,0) = g_{\text{even}}(x) u(x,0)=geven(x),其解由公式 (1) 给出:
u ( x , t ) = ∫ − ∞ ∞ G ( x , y , t ) g even ( y ) d y . u(x,t) = \int_{-\infty}^{\infty} G(x,y,t) g_{\text{even}}(y) dy. u(x,t)=G(x,y,t)geven(y)dy.
由于 g even ( y ) g_{\text{even}}(y) geven(y) 是偶函数,解 u ( x , t ) u(x,t) u(x,t) 也是偶函数,故在 x = 0 x = 0 x=0 处满足 u x ( 0 , t ) = 0 u_x(0,t) = 0 ux(0,t)=0。将积分拆分为 y > 0 y > 0 y>0 y < 0 y < 0 y<0 部分:
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ G ( x , y , t ) g ( y ) d y + ∫ − ∞ 0 G ( x , y , t ) g ( − y ) d y . u(x,t) = \int_{0}^{\infty} G(x,y,t) g(y) dy + \int_{-\infty}^{0} G(x,y,t) g(-y) dy. u(x,t)=0G(x,y,t)g(y)dy+0G(x,y,t)g(y)dy.
在第二积分中,令 z = − y z = -y z=y(则 d y = − d z dy = -dz dy=dz,当 y → − ∞ y \to -\infty y z → ∞ z \to \infty z,当 y → 0 − y \to 0^- y0 z → 0 + z \to 0^+ z0+):
∫ − ∞ 0 G ( x , y , t ) g ( − y ) d y = ∫ ∞ 0 G ( x , − z , t ) g ( z ) ( − d z ) = ∫ 0 ∞ G ( x , − z , t ) g ( z ) d z . \int_{-\infty}^{0} G(x,y,t) g(-y) dy = \int_{\infty}^{0} G(x,-z,t) g(z) (-dz) = \int_{0}^{\infty} G(x,-z,t) g(z) dz. 0G(x,y,t)g(y)dy=0G(x,z,t)g(z)(dz)=0G(x,z,t)g(z)dz.
因此,
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ G ( x , y , t ) g ( y ) d y + ∫ 0 ∞ G ( x , − y , t ) g ( y ) d y = ∫ 0 ∞ [ G ( x , y , t ) + G ( x , − y , t ) ] g ( y ) d y . u(x,t) = \int_{0}^{\infty} G(x,y,t) g(y) dy + \int_{0}^{\infty} G(x,-y,t) g(y) dy = \int_{0}^{\infty} \left[ G(x,y,t) + G(x,-y,t) \right] g(y) dy. u(x,t)=0G(x,y,t)g(y)dy+0G(x,y,t)g(y)dy=0[G(x,y,t)+G(x,y,t)]g(y)dy.
代入 G ( x , y , t ) G(x,y,t) G(x,y,t) 的表达式 (2):
G ( x , − y , t ) = 1 2 k π t e − ( x + y ) 2 4 k t , G(x,-y,t) = \frac{1}{2\sqrt{k\pi t}} e^{-\frac{(x + y)^2}{4kt}}, G(x,y,t)=2kπt 1e4kt(x+y)2,
所以解为:
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ 1 2 k π t ( e − ( x − y ) 2 4 k t + e − ( x + y ) 2 4 k t ) g ( y ) d y . u(x,t) = \int_{0}^{\infty} \frac{1}{2\sqrt{k\pi t}} \left( e^{-\frac{(x-y)^2}{4kt}} + e^{-\frac{(x+y)^2}{4kt}} \right) g(y) dy. u(x,t)=02kπt 1(e4kt(xy)2+e4kt(x+y)2)g(y)dy.
对应的 Green 函数为:
G N ( x , y , t ) = 1 2 k π t ( e − ( x − y ) 2 4 k t + e − ( x + y ) 2 4 k t ) . G_N(x,y,t) = \frac{1}{2\sqrt{k\pi t}} \left( e^{-\frac{(x-y)^2}{4kt}} + e^{-\frac{(x+y)^2}{4kt}} \right). GN(x,y,t)=2kπt 1(e4kt(xy)2+e4kt(x+y)2).

答案

(a) Dirichlet 边界条件 u ∣ x = 0 = 0 u|_{x=0} = 0 ux=0=0

解为:
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ 1 2 k π t ( e − ( x − y ) 2 4 k t − e − ( x + y ) 2 4 k t ) g ( y ) d y \boxed{u(x,t) = \int_{0}^{\infty} \dfrac{1}{2\sqrt{k\pi t}} \left( e^{-\dfrac{(x-y)^{2}}{4kt}} - e^{-\dfrac{(x+y)^{2}}{4kt}} \right) g(y) dy} u(x,t)=02kπt 1e4kt(xy)2e4kt(x+y)2g(y)dy

(b) Neumann 边界条件 u x ∣ x = 0 = 0 u_x|_{x=0} = 0 uxx=0=0

解为:
u ( x , t ) = ∫ 0 ∞ 1 2 k π t ( e − ( x − y ) 2 4 k t + e − ( x + y ) 2 4 k t ) g ( y ) d y \boxed{u(x,t) = \int_{0}^{\infty} \dfrac{1}{2\sqrt{k\pi t}} \left( e^{-\dfrac{(x-y)^{2}}{4kt}} + e^{-\dfrac{(x+y)^{2}}{4kt}} \right) g(y) dy} u(x,t)=02kπt 1e4kt(xy)2+e4kt(x+y)2g(y)dy

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/web/87767.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/web/87767.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/web/87767.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

怎样理解:source ~/.bash_profile

场景复现 $ source ~/.bash_profileAnalysis 分析 一句话概括 source ~/.bash_profile “在 当前 终端会话里&#xff0c;立刻执行并加载 ~/.bash_profile 中的所有命令&#xff0c;让其中定义的环境变量、函数、alias 等即时生效&#xff0c;而无需重新登录或开新 Shell。…

搜索问答技术概述:基于知识图谱与MRC的创新应用

目录 一、问答系统应用分析 二、搜索问答技术与系统 &#xff08;一&#xff09;需求和信息分析 问答需求类型 多样的数据源 文本组织形态 &#xff08;二&#xff09;主要问答技术介绍 发展和成熟度分析 重点问答技术基础&#xff1a;KBQA和DeepQA KBQA&#xff08;…

TCP数据的发送和接收

本篇文章结合实验对 TCP 数据传输中的重传机制、滑动窗口以及拥塞控制做简要的分析学习。 重传 实验环境 这里使用两台腾讯云服务器&#xff1a;vm-1&#xff08;172.19.0.3&#xff09;和vm-2&#xff08;172.19.0.6&#xff09;。 超时重传 首先 vm-1 作为服务端启动 nc…

python 保存二维数组到本地

Python中保存二维数组有多种方法&#xff0c;以下是常用的几种方式&#xff1a;1. 使用NumPy&#xff08;推荐&#xff09;import numpy as np# 创建二维数组 arr np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 保存为.npy文件&#xff08;NumPy专用格式&#xff09; np.save…

LIN总线通讯中从节点波特率同步原理

波特率同步原理&#xff1a;从节点如何通过0x55校准时钟&#xff1f; 一、同步场的核心作用&#xff1a;统一“时间标尺” 在LIN总线中&#xff0c;主节点与从节点各自拥有独立的时钟源&#xff08;如MCU内部RC振荡器&#xff09;&#xff0c;但由于制造工艺差异&#xff0c;…

【Unity笔记02】订阅事件-自动开门

流程 当玩家移动到触发区域的时候&#xff0c;门自动打开 事件系统 using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine;public class EventSystem : MonoBehaviour {public static EventSystem Instance { get; private set; }…

控制台字符动画

旋转的立方体 #include <cstdint> #include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <thread> using namespace std;float angleX .0f; float a…

基于 PyTorch 的猫狗图像分类实战

基于 PyTorch 的猫狗图像分类实战 项目背景简介 深度学习框架 PyTorch 因其动态计算图和灵活易用性&#xff0c;被广泛应用于图像分类等计算机视觉任务。在入门计算机视觉领域时&#xff0c;常常以手写数字识别&#xff08;MNIST&#xff09;作为 “Hello World”&#xff0c…

SwiftUI 7(iOS 26 / iPadOS 26)中玻璃化标签页的全新玩法

&#x1f378; Liquid Glass 登场&#xff1a;界面设计焕然一新 WWDC25 可谓惊喜连连&#xff0c;其中最引人瞩目的变革之一&#xff0c;莫过于苹果推出的全新跨平台设计语言 —— Liquid Glass&#xff08;液态玻璃&#xff09;。这一设计风格涵盖了从按钮到导航栏&#xff0…

PDF处理控件Spire.PDF教程:在Java中读取PDF,提取文本、图片和表格

在数据驱动的现代开发中&#xff0c;高效处理 PDF 文档已成为 Java 开发者不可或缺的核心能力。无论是处理各类发票扫描件、业务分析报告&#xff0c;还是包含丰富图表的技术文档&#xff0c;掌握 Java 版的 PDF 解析技术都将大幅提升数据处理效率&#xff0c;充分释放文档中的…

跨平台游戏引擎 Axmol-2.7.0 发布

Axmol 2.7.0 版本是一个以错误修复和功能改进为主的次要LTS长期支持版本 &#x1f64f;感谢所有贡献者及财务赞助者&#xff1a;scorewarrior、peterkharitonov、duong、thienphuoc、bingsoo、asnagni、paulocoutinhox 重大变更 Android Studio 最低版本要求升级至 2025.1.1…

XML 笔记

<image src"hue.gif" width"100" height"auto" align"left"/> <br/> 换行 在 XML 中&#xff0c;<![CDATA[ 和 ]]> 用于定义一个 CDATA 节&#xff08;Character Data Section&#xff09;。CDATA 节是用于将一段…

Python实现优雅的目录结构打印工具

Python实现优雅的目录结构打印工具 在软件开发、系统管理和日常工作中&#xff0c;我们经常需要查看和分析目录结构。 工具功能概述 这个DirectoryPrinter类提供了以下功能&#xff1a; 递归打印目录结构可配置是否显示隐藏文件可设置最大递归深度自定义缩进和文件/文件夹符…

【Python】文件打开:with open具体解析

示例 # 使用 with 语句打开文件并读取内容 with open(pi.txt, r) as file_object:contents file_object.read()print(contents) # 文件在代码块结束后自动关闭with 解析 with 是 Python 中的上下文管理器语法&#xff0c;用于确保某个操作完成后自动执行清理操作。它常用于文…

Acrel-1000系列分布式光伏监控系统在湖北荆门一马光彩大市场屋顶光伏发电项目中应用

摘 要&#xff1a;分布式光伏发电能够对日益严重的环境压力起到有效缓解作用,在当前对环境保护需求越来越大情况下,发电行业在发展中不但要提升发电效率,同时也需要降低成本。分布式光伏发电主要是利用风能和太阳能等可再生清洁能源进行发电,对于空气质量具有改善效果,和传统发…

CentOS-6与CentOS-7的网络配置IP设置方式对比 笔记250706

CentOS-6与CentOS-7的网络配置IP设置方式对比 笔记250706 1️⃣ 参考 1 CentOS-6 与 CentOS-7 的网络配置IP设置方式对比 CentOS 6 和 CentOS 7 在网络配置上存在显著差异&#xff0c;主要体现在配置文件结构、管理工具、服务机制和命令集等方面。以下是两者的核心对比&#x…

【网络系列】HTTP 429 状态码

博客目录 HTTP 429 状态码的定义与背景产生 429 错误的常见场景1. API 速率限制触发2. 网络爬虫行为被检测3. 分布式拒绝服务(DDoS)防护4. 用户/IP 特定限流策略5. 应用程序逻辑错误 深入解读 429 响应的关键头部信息Retry-After 头部X-RateLimit 系列头部RateLimit 标准化头部…

C++无锁数据结构:CAS(Compare-and-Swap)

在高并发场景下&#xff0c;传统锁机制带来的线程阻塞和上下文切换开销成为性能瓶颈。无锁数据结构通过原子操作实现线程安全&#xff0c;避免了锁的使用&#xff0c;成为高性能系统的关键技术。本文将深入探讨C中基于CAS&#xff08;Compare-and-Swap&#xff09;的无锁数据结…

【数字图像处理】

数字图像处理 绪论1. 数字图像处理基本概念2. 数字图像处理系统的组成3. 数字图像处理技术研究的内容4. 数字图像处理技术的应用领域5. 图像处理技术涉及的学科领域 图像处理基础1. 电磁波谱与可见光谱2. 人眼的亮度视觉特性3. 图像的表示4. 空间分辨率和灰度级分辨率5. 像素间…

linux chrome浏览器打不开了

报错信息 通过terminal执行google-chrome [12714:12714:0706/223620.723519:ERROR:chrome/browser/process_singleton_posix.cc:358] The profile appears to be in use by another Google Chrome process (54949) on another computer (192.168.0.17). Chrome has locked t…