• 簡単のため1次元の波で考える
  • 時刻\(t\)における座標 \(x\) の値を \(f(x-ut)\) とする
    • 例えば,正弦波が速度\(u\)でx軸正方向に進むなら,\(f(x-ut) = sin(x-ut)\)
  • この時,\(\frac{\partial f}{\partial t} + u \frac{\partial f}{\partial x} =0 \)が成り立つ.これが移流方程式

1次風上差分法

  • 直線で近似する
  • 数値解析なので,\(x\)は\(\dots,x_{i-1},x_i,x_{i+1},\dots\)のように離散的
  • \(x = x_i\)における\(f\)の近似を\(F_i^n(x)\)とする
    • この手法は直線で近似するので,\(F_i^n(x)=a(x-x_i) + f_i^n, a = \frac{f_i^n - f_{i-1}^n}{\Delta x}\)
  • ただし,\(f_i^n\)は\(x = x_i\)において時間ステップを\(n\)回進めた時の値
    • 1時間ステップあたり時間は\(\Delta t\)だけ進む
  • 時間ステップを進めると,$f_i^{n+1} = F_i^n(x_i-u\Delta t) = a(-u \Delta t) + f_i^n= - \frac{u \Delta t}{\Delta x}(f_i^n - f_{i-1}^n) + f_i^n$
  • プログラムでは,$K=u \frac{\Delta t}{\Delta x}$として以下を繰り返すだけ
  • 図は,矩形波を与えたもの
  • 風下もある
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for(i=1; i<99; i++) f_new[i] = -K * (f[i]-f[i-1]) + f[i];
for(i=1; i<99; i++) f[i] = f_new[i];

upwind_difference

Lax Wendroff法

  • 二次関数で近似する
  • $F_i^n(x) = a(x-x_i)^2 + b(x-x_i) + c$で近似する
  • $a,b,c$3つの定数が必要なので,$x$に適当に値を入れて,
    • $F_i^n(x_{i-1}) = a \Delta x ^2 - b \Delta x + c = f_{i-1}^n$
    • $F_i^n(x_{i}) = c = f_{i-1}^n$
    • $F_i^n(x_{i+1}) = a \Delta x ^2 + b \Delta x + c = f_{i+1}^n$
    • ただし,$x_{i+1} - x_{i} = x_{i} - x_{i-1}=\Delta x$
  • これを解いて, $$ F_{i}^n(x) = a(x-x_i)^2 + b(x-x_i) + f_i^n, \
    a = \frac{f_{i+1}^n - 2f_{i}^n + f_{i-1}^n}{2\Delta x^2}, b = \frac{f_{i+1}^n - f_{i-1}^n}{2\Delta x} $$
  • 時間ステップを進めると, $$ f_i^{n+1} = F_i^n(x_i-u\Delta t) = f_i^n - \frac{u\Delta t}{2 \Delta x}(f_{i+1}^n - f_{i-1}^n) + \frac{(u\Delta t)^2}{2 \Delta x ^2}(f_{i+1}^n -2 f_i^n- f_{i-1}^n) $$
  • プログラムでは,風上差分と同様に$K=u \frac{\Delta t}{\Delta x}$として以下を繰り返すだけ
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for(i=1; i<99; i++) f_new[i] = f[i] - K*K*(f[i+1]-f[i-1])/2.0 + K*K*(f[i+1]-2*f[i]+f[i-1])/2.0;
for(i=1; i<99; i++) f[i] = f_new[i];

lax_wendroff

CIP法

  • 関数自身に加え,その微分も移流させ,3次関数で近似
  • まず,移流方程式$\frac{\partial f}{\partial t} + u \frac{\partial f}{\partial x} = 0$を$x$で微分する
    • $\frac{\partial g}{\partial t} + u \frac{\partial g}{\partial x} = -g \frac{\partial u}{\partial x}$
  • 次に$f$を$F_i^n(x) = a(x-x_i)^3 + b(x-x_i)^2 c(x-x_i) + d$で近似する
  • $F_i^n(x)$も$x$で微分しておくと,
    • $\frac{d F_i^n(x)}{dx} = 3a(x-x_i)^2 + 2b(x-x_i) + c$
  • $a,b,c,d$4つの定数を適当に求めていく.
    • $F_i^n(x_i) = d = f_i^n$
    • $\frac{d F_i^n(x_i)}{dx} = c = g_i^n$
    • $F_i^n(x_{i-1}) = -a \Delta x^3+b \Delta x^2 - c \Delta x + d = f_{i-1}^n$
    • $\frac{d F_i^n(x_{i-1})}{dx} = 3a \Delta x^2 - 2b \Delta x + c = g_{i-1}^n$
  • これを解いて $$ a = \frac{g_i^n + g_{i-1}^n}{\Delta x^2} - \frac{2 (f_i^n - f_{i-1}^n)}{\Delta x^3}, b = \frac{3(f_{i-1}^n + f_{i}^n)}{\Delta x^2} - \frac{2 g_i^n + g_{i-1}^n }{\Delta x} \
    $$
  • 時間ステップを進めると, $$ f_i^{n+1} = F_i^n(x_i-u\Delta t) = -a u^3 \Delta t^3 + b u^2 \Delta t ^2 -c u \Delta t + d, \
    g_i^{n+1} = \frac{F_i^n}{dx}(x_i-u\Delta t) = 3a (-u \Delta t)^2 + 2b(-u \Delta t) +c $$
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dx = 1.0;      // dx
d  = -dx;      // -dx
gzi = -dx * K; // -dx * u * dt/dx = -u*dt
for(i=1; i<99; i++){
    a = (g[i] + g[i-1]) / (d*d) + 2.0 * (f[i]-f[i-1])/(d*d*d);
    b = 3.0 * (f[i-1]-f[i])/(d*d) - (2.0*g[i]+g[i-1])/d;
    f_new[i] = ((a*gzi+b)*gzi+g[i])*gzi+f[i];
    g_new[i] = (3.0*a*gzi+2.0*b)*gzi++g[i];
}
for(i=1; i<99; i++){
    f[i] = f_new[i];
    g[i] = g_new[i];
}

cip

参考文献