Kontinuum modellek 1. Bevezetés a kontinuum modellekbe Numerikus számolás alapjai
Bevezetés a kontinuum modellekbe A módszer lényege Analitikus egyenletek, egyenletrendszerek (rendszerint közönséges vagy parciális differenciálegyenletek, egyenletrendszerek) közelítő megoldása számítógépen futtatható algoritmusok segítségével (numerikus módszerekkel). Előnyei Analitikusan nem (vagy csak nehezen, illetve korlátozott feltételek mellett) megoldható problémák is kezelhetők. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 2
Bevezetés a kontinuum modellekbe Általában viszonylag gyors a megoldás (számításigénye relatíve kicsi). Nagyon nagy méret, illetve időskálát átfoghat a szimuláció. Egyszerre sok jelenség belefoglalható a modellekbe (pl. transzport, feszültségek, elektromos és mágneses kölcsönhatás, stb.) Jól megalapozott és bevált algoritmusok léteznek. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 3
Bevezetés a kontinuum modellekbe Az egyszerűbb algoritmusok is gyakran megfelelő eredményt hoznak, ezek implementációja (algoritmus programozása) relatíve egyszerű. Stb. Hátrányai, korlátai Az analitikus modellek nem adnak információt részletekről, „elkenik” azokat. Pl. atomi mechanizmusokról, stb., csak a globális rendszerviselkedést írják le. Megjegyzés: sokszor ez elegendő is, sőt, a részletek nem is kívánatosak. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 4
Bevezetés a kontinuum modellekbe Korlátozott, illetve kérdéses a kontinuum modellek alkalmazhatósága azokon a méretskálákon ahol az anyag szerkezeti részletei már karakterisztikussá válnak. Ez épp a napjainkban divatos és fontos (anyagtudományi) területen, a „nano”-ban már fontos és gondosan mérlegelendő kérdés az adott probléma vizsgálatakor. A megoldási algoritmusok stabilitása „gondokat” okozhat. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 5
A NUMERIKUS SZÁMOLÁS ALAPJAI Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 6
Egyváltozós függvény deriváltja „Definíció”: egy y = f(x) függvény deriváltja Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 7
Egyváltozós függvény deriváltja Geometriai jelentés: Egy függvény adott pontban vett deriváltja, az ebben a pontban a függvényhez húzott érintő meredekségét adja. (h 0 szelő érintő) Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 8 x y y = f(x) a f(a) a+h f(a+h) h=0
Egyváltozós függvény integrálja „Definíció”: a deriválás inverze: ahol Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 9
Egyváltozós függvény integrálja Határozott integrál: az [a, b] intervallumot n elemi intervallumra osztjuk a tetszőlegesen választott a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x n = b ponttal. Választunk egy i pontot minden részinter- vallumban vagy annak a szélén ( i Є [x i-1, x i ]). Ebben az esetben az f(x) függvény [a, b] intervallumon vett határozott integrálja: ahol x i = x i - x i-1. Dr. Erdélyi Zoltán Numerikus számolás alapjai 10
Egyváltozós függvény integrálja Határozott integrál: az [a, b] intervallumot n elemi intervallumra osztjuk a tetszőlegesen választott a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x n = b ponttal. Választunk egy i pontot minden részinter-vallumban vagy annak a szélén ( i Є [x i-1, x i ]). Ebben az esetben az f(x) függvény [a, b] intervallumon vett határozott integrálja: ahol x i = x i - x i-1. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 11 x y a=x 0 x 1 x 2 x i-1 x i x n-1 b=x n ii f( i ) y = f(x) x y a b
Egyváltozós függvény integrálja Geometriai jelentés: Ha f(x) előjele nem változik az [a, b] intervallumon, I az x-tengely és a görbe közötti területet adja. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 12 x y a=x 0 b=x n y = f(x) I
Numerikus deriválás és integrálás A valóságban (pl. kísérleti) adatok sohasem folytonosak. f ismert bizonyos számú pontja (pl. kísérlet) (vagy analitikusan) f deriváltját szeretnénk meghatározni az ismert pontokban analitikus számítás nélkül (algoritmusok). f integrálját meghatározni a primitív függvény meghatározása nélkül (van, hogy ez nem is lehetséges) Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 13
Numerikus deriválás Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 14 x f(x) xixi x i+1 f(x i+1 ) f(x i ) x i+1/2
Numerikus deriválás Centrális differencia módszer Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 15 x f(x) x i-1 x i+1 f(x i+1 ) f(x i-1 ) xixi
Numerikus deriválás Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 16
Numerikus deriválás magasabb rendű deriváltak kiszámítása: 1. 2. 3. Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 17
Numerikus integrálás Polinomiális módszer n pontban ismerjük a függvényt 2 megoldás : 1. n-1-ed rendű interpolációs polinom számítása: P n-1 (x) az n-1-ed rendű polinom integráljának számítása probléma: a magas fokszámú polinomok nagyon oszcillálnak Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 18
Numerikus integrálás 2. az n pontot p számú pontot tartalmazó alcsoportokra osztjuk ( p<n ) a p-1 -ed rendű polinomok integráljának számítása az alintervallumok integráljainak összegzése Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 19
Numerikus integrálás Trapéz módszer : p+1=2 pont interpolációs polinom=egyenes A i = legyen h = x i+1 - x i Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 20 x y A xixi x i+1 yiyi y i+1
Numerikus integrálás Simpson módszer: p+1=3 pont másodfokú interpolációs polinom i 0-tól n-2 -ig megy 2-es lépésekkel Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 21 x y A
Numerikus integrálás Általános Newton-Cotes módszer: p+1 pont p-ed rendű polinom illesztése: P p (x) az 1. p számú adatot tartalmazó csoportra Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 22 x y A
Numerikus integrálás Dr. Erdélyi Zoltán Számítógépes modellezés 23 A1A1 A3A3 A4A4 A5A5 A6A6 A2A2 I=A 1 +A 2 +A 3 +A 4 +A 5 +A 6 numerikus integrálás