Глава II. Дискретные модели § 2.2. Аппроксимации производных

Назад 2.2.6. Аппроксимации частных производных (оператор Лапласа)Вперед

Пусть, как оговорено, Ω = (0, X1) × (0, X2), u: ΩR достаточно гладкая функция (u = u(x1, x2)), а L оператор Лапласа на F(Ω): Lu = Δu = 2u/∂x12+2u/∂x22 (предполагается, что F(Ω) состоит из достаточно гладких функций).

Пусть Ωh1h2 прямоугольная равномерная сетка на Ω с шагами h1 и h2 по x1 и x2 соответственно (см. рис. 1.4). Будем обозначать точки (ih1, jh2) этой сетки через xij.

Обозначим через L2(x1) и L2(x2) операторы двойного дифференцирования по x1 и x2: L2(x1)u = ∂2u/∂x12, L2(x2)u = ∂2u/∂x22.Тогда, очевидно, L = L2(x1) + L2(x2). Поэтому оператор L можно аппроксимировать сеточным оператором, аппроксимировав каждый из операторов-слагаемых. Например, если воспользоваться аппроксимацией второй производной центральными разностями второго порядка, описанными в п. 2.2.4, то получим следующий оператор на F(Ωh1h2):

Lh1°h2°u = Lh1°2(x1)u+Lh2°2(x2)u=

= ux1x1+ + ux2x2+   (uF(Ωh1h2)).
(2)

(Последнее выражение можно считать аналогом обозначения ux1x1 + ux2x2 для оператора Лапласа Δ = ∂2/∂x12+ ∂2/∂x22). "Поточечно" оператор Lh1°h2° очевидно определяется равенством

(Lh1°h2°u)(xij) =


u(x(i+1)j) – 2u(xij) + u(x(i–1)j)
h12

 +


u(xi(j+1)) – 2u(xij) + u(xi(j–1))
h22

.

Заметим, что в точке xij значения оператора Lh1°h2° на функции u определяюются значениями этой функции в точках x(i+1)j, xij, x(i–1)j, xi(j+1), xi(j – 1). Набор этих точек называется шаблоном разностной аппроксимации дифференциального оператора. В данном случае этот шаблон пятиточечный (см. рис. 2.1).

Рис. 2.1.
Рис. 2.1.