Ejercicio: 2Eva_2022PAOII_T3 EDP Parabólica con coseno 3/4π
\frac{\partial^2 u}{\partial x^2} = b \frac{\partial u}{\partial t}
agrupando variables
\frac{\Delta t}{b} \frac{u_{i+1,j}-2u_{i,j}+u_{i-1,j}}{(\Delta x)^2} = \frac{\Delta t}{b}b\frac{u_{i,j+1}-u_{i,j}}{\Delta t} λ = \frac{\Delta t}{b(\Delta x)^2} λ = \frac{0.002}{2(0.2)^2} =0.025como λ<0.5 el método converge.
\lambda \Big[u[i+1,j]-2u[i,j]+u[i-1,j]\Big] = u[i,j+1]-u[i,j]por el método explícito:
u[i,j+1] =\lambda \Big[u[i+1,j]-2u[i,j]+u[i-1,j]\Big] + u[i,j] u[i,j+1] =\lambda u[i+1,j]+(1-2\lambda)u[i,j]+\lambda u[i-1,j]iteración i=1, j=0
u[1,1] =\lambda u[0,0]+(1-2\lambda)u[1,0]+\lambda u[2,0] u[1,1] =0.025(1) +(1-2(0.025))\cos \Big( \frac{3π}{2}0.2\Big)+0.025 \cos \Big( \frac{3π}{2}0.4\Big)iteración i=2, j=0
u[2,1] =\lambda u[1,0]+(1-2\lambda)u[2,0]+\lambda u[3,0] u[2,1] =0.025\cos \Big( \frac{3π}{2}0.2\Big) +(1-2(0.025))\cos \Big( \frac{3π}{2}0.4\Big) +0.025 \cos \Big( \frac{3π}{2}0.6\Big)iteración i=3, j=0
u[3,1] =\lambda u[2,0]+(1-2\lambda)u[3,0]+\lambda u[4,0] u[3,1] =0.025\cos \Big( \frac{3π}{2}0.4\Big) +(1-2(0.025))\cos \Big( \frac{3π}{2}0.6\Big) +0.025 \cos \Big( \frac{3π}{2}0.8\Big)iteración i=4, j=0
u[4,1] =\lambda u[3,0]+(1-2\lambda)u[4,0]+\lambda u[5,0] u[4,1] =0.025\cos \Big( \frac{3π}{2}0.6\Big) +(1-2(0.025))\cos \Big( \frac{3π}{2}0.8\Big) +0.025 (0)continuar con las iteraciones en el algoritmo
Resultados con el algoritmo
Tabla de resultados [[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. ] [ 0.59 0.58 0.56 0.55 0.54 0.53 0.53 0.52 0.51 0.5 ] [-0.31 -0.3 -0.3 -0.29 -0.28 -0.28 -0.27 -0.27 -0.26 -0.26] [-0.95 -0.93 -0.91 -0.89 -0.88 -0.86 -0.84 -0.82 -0.81 -0.79] [-0.81 -0.79 -0.78 -0.76 -0.74 -0.73 -0.71 -0.7 -0.68 -0.67] [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]
Instrucciones en Python
# EDP parabólicas d2u/dx2 = K du/dt # método explícito,usando diferencias divididas import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # INGRESO # Valores de frontera Ta = 1 Tb = 0 #T0 = 25 fx = lambda x: np.cos(3*np.pi/2*x) # longitud en x a = 0 b = 1 # Constante K K = 2 # Tamaño de paso dx = 0.2 dt = dx/100 # iteraciones en tiempo n = 10 # PROCEDIMIENTO # iteraciones en longitud xi = np.arange(a,b+dx,dx) fi = fx(xi) m = len(xi) ultimox = m-1 # Resultados en tabla u[x,t] u = np.zeros(shape=(m,n), dtype=float) # valores iniciales de u[:,j] j=0 ultimot = n-1 u[0,:]= Ta u[1:ultimox,j] = fi[1:ultimox] u[ultimox,:] = Tb # factores P,Q,R lamb = dt/(K*dx**2) P = lamb Q = 1 - 2*lamb R = lamb # Calcula U para cada tiempo + dt j = 0 while not(j>=ultimot): # igual con lazo for for i in range(1,ultimox,1): u[i,j+1] = P*u[i-1,j] + Q*u[i,j] + R*u[i+1,j] j=j+1 # SALIDA print('Tabla de resultados') np.set_printoptions(precision=2) print(u) # Gráfica salto = int(n/10) if (salto == 0): salto = 1 for j in range(0,n,salto): vector = u[:,j] plt.plot(xi,vector) plt.plot(xi,vector, '.r') plt.xlabel('x[i]') plt.ylabel('t[j]') plt.title('Solución EDP parabólica') plt.show()
