我有泊松方程的迭代有限差分方案
这是 Jacobi 方法,其形式为(对于一维系统)
非线性方程是否有类似的方案
我尝试了以下
但无法得到一致的答案。
上面,我给出了一个一维的例子。我正在解决一个立方体上的 3D 版本。立方体的正面和背面具有冯诺依曼边界条件(等于 0),顶部、底部、左侧和右侧具有狄利克雷边界条件(也等于 0)。我最初的猜测是无处不在。
我有泊松方程的迭代有限差分方案
上面,我给出了一个一维的例子。我正在解决一个立方体上的 3D 版本。立方体的正面和背面具有冯诺依曼边界条件(等于 0),顶部、底部、左侧和右侧具有狄利克雷边界条件(也等于 0)。我最初的猜测是无处不在。
Jaocbi 迭代假设右手尺寸是迭代的常数。以下是错误分析的完成方式。
因此,如您所见,b 必须在迭代之间保持不变,才能使错误分析有效。此外,Jacobi 是一种缓慢的方法,因为像您这样的中心方案的最大特征值接近 1。
因此,Jacobi 可能或可能不适用于取决于解决方案的右手边,就像您的情况一样,更糟糕的是收敛速度非常慢,如果确实如此的话。我认为,你现在最好的选择是使用一种收敛性更好的方法。也许尝试 SOR 甚至更新的 Krylov 子空间方法,例如 Bi Conjugate Gradient Stabilized。