python偏函数 python如何解偏微分方程

Python偏微分方程

• 1. 导入模块
• 2. 偏微分方程
• 3. 有限差分法

• 3.1 一维热传导
• 3.2 二维热传导
• 3.3 有源问题
• 3.4 稀疏矩阵性能

• 4. 有限元法

• 4.1 FEM求解步骤

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偏微分方程（PDE）是多元微分方程，方程中的导数是偏导数。处理ODE和PDE所需的计算方法大不相同，后者对计算的要求更高。

数值求解PDE的大多数技术都基于将PDE问题中的每个因变量离散化的思想，从而将微分问题变换为代数形式。将PDE转化为代数问题的两种常用技术是有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）。其中有限差分法是将问题中的导数近似为有限差分，而有限元法则是将未知函数写成简单基函数的线性组合，其中基函数可以较容易进行微分和积分。未知函数可以表示为基函数的一组系数。

求解PDE问题所需的计算资源一般都非常大，一部分原因是对空间进行离散化所需要点的数量与维数是指数关系。例如一个一维问题如果需要用100个点来表示，那么具有类似分辨率的二维问题将需要10000个点。由于离散空间中的每个点都对应一个未知变量，因此PDE问题需要非常大的方程组。与OED问题不同，不存在标准形式对任意PDE问题进行定义。

对于FDM和FEM，得到的代数方程组一般都非常大。在矩阵表示下，此类方程组一般都非常稀疏。基于存储和计算效率考虑，FDM和FEM都非常依赖于稀疏矩阵来表示代数线性方程组。

1. 导入模块

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为了使用稀疏矩阵，我们将导入SciPy的sparse模块，以及sparse模块的linalg线性代数子模块。

Python的PDE求解器只能由专门用于PDE问题的外部库和框架提供。我们将在后续章节中使用FEniCSx框架进行演示。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import mpl_toolkits.mplot3d

import numpy as np
import scipy.sparse as sp
import scipy.sparse.linalg
import scipy.linalg as la
%reload_ext version_information
%version_information numpy, matplotlib, scipy

2. 偏微分方程

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PDE中的未知函数是多元函数。在N维问题中，函数$u$依赖于n个独立变量。一般的PDE可以写为：

$F(x_1, x_2, \cdots, x_n, {\partial u \over \partial x_i}, {\partial ^{2}u \over \partial x_i\,\partial x_j} )=0, x \in \Omega$

其中${\partial u \over \partial x_i}$表示自变量的所有一阶导数，${\partial ^{2}u \over \partial x_i\,\partial x_j}$表示所有二阶导数。这里的$F$是已知函数，用于描述PDE的形式，$\Omega$是PDE问题的定义域。

为了简化符号，通常使用$u_x = {\partial u \over \partial x_i}$表示自变量x的一阶偏导数，$u_{xy} = {\partial ^{2}u \over \partial x\,\partial y}$表示二阶导数。

大部分PDE问题最多包含二阶导数，并且通常是在二维或者三维空间中求解问题。例如热量方程在二维笛卡尔坐标系中的形式是$u_{t}= a(u_{xx} + u_{yy})$。这里函数$u(x, y, t)$用于描述时间$t$时，点$(x, y)$处的温度，$a$是热传导系数。

为了完全确定PDE的解，需要定义PDE的边界条件。边界条件是沿着问题域$\Omega$的函数值（Dirichlet边界条件）或者外法线导数（Neumann边界条件）的组合。如果问题是时间依赖的，那么还需要初始值。

3. 有限差分法

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有限差分法的基本思想是：利用离散空间中的有限差分公式来近似PDE中出现的导数。

例如，在将连续变量$x$离散化成$\left\{ x_n \right\}$时，常导数$\frac{du}{dx}$的有限差分公式可以表示为：

前向差分公式 $\frac{du}{dx} \approx \frac{u(x_{n+1}) - u(x_{n})}{x_{n+1} - x_{n}}$

后向差分公式 $\frac{du}{dx} \approx \frac{u(x_{n}) - u(x_{n-1})}{x_{n} - x_{n-1}}$

中心差分公式 $\frac{du}{dx} \approx \frac{u(x_{n+1}) - u(x_{n-1})}{x_{n+1} - x_{n-1}}$

同样，也可以为高阶导数（例如二阶）构造有限差分公式：
$\frac{d^2u}{dx^2} \approx \frac{u(x_{n+1}) - 2 u(x_{n}) + u(x_{n-1})}{(x_{n+1} - x_{n-1})^2}$

使用有限差分公式替代ODE或者PDE中的导数，就可以将微分方程转换为代数方程。

3.1 一维热传导

为了具体说明有限差分法，我们首先考虑一维稳态热方程中的ODE问题$u_{xx}= -5$，其中$x \in [0, 1]$，边界条件是$u(x=0)=1$和$u(x=1)=2$。与常微分方程章节中讨论的ODE初始值问题不同，这是边界值问题。

我们将区间$[0, 1]$均匀离散成N+2个空间点（包含边界点），这样问题就转换为了找到这些点的函数值$u(x_n)= u_n$。将ODE问题写为有限差分的形式，得到方程：

$(u_{n-1} - 2u_{n} + u_{n+1}) / {\Delta x}^2 = -5$

其中间隔$\Delta x = 1/(N+1)$。

由于函数在两个边界点的值是已知的，因此存在N个位置变量，对应内部点的函数值。我们可以将内部点的方程组表示为矩阵形式 $Au=b$：

$\frac{1}{{\Delta x}^2} \begin{bmatrix}\begin{array}{ccccccc}-2 & 1 & 0 & \ldots & 0 \\ 1 & -2 & 1 & \ldots & 0 \\ 0 & 1 & -2 & \ldots & 0 \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 0 & 0 & 0 & \ldots & -2 \end{array}\end{bmatrix} \begin{bmatrix}\begin{array}{c} u_1 \\ u_2 \\ u_3 \\ \ldots \\ u_n \end{array}\end{bmatrix} =\begin{bmatrix}\begin{array}{c} -5-\frac{u_0}{{\Delta x}^2} \\ -5 \\ -5 \\ \ldots \\ -5-\frac{u_{N+1}}{{\Delta x}^2} \end{array}\end{bmatrix}$

这里矩阵$A$描述了方程$u_n$和相邻点的耦合。边界值包含在向量$b$中。

现在，我们可以直接求解线性方程组$Au=b$中的未知向量$u$，从而获得离散点$\left\{ x_n \right\}$处函数的近似值。

N = 5
u0, u1 = 1., 2.
dx = 1.0 / (N + 1)

使用NumPy的eye函数，构造一个二维对角矩阵，同时使用参数k给定的偏移量生成上下对角线。

A = (np.eye(N, k=-1) - 2 * np.eye(N) + np.eye(N, k=1)) / dx**2
A

为向量 𝑏 准备一个数组，该数组对应微分方程中的源项（热源）-5以及边界条件。

d = -5 * np.ones(N)
d[0] -= u0 / dx**2
d[N-1] -= u1 / dx**2
d

使用SciPy的线性方程求解器求解方程组：

u = np.linalg.solve(A, d)
u

容易可知，该ODE问题的解析解为$u(x) = -2.5 x^2 + 3.5x + 1$。我们现在对解进行可视化。

f = lambda x: -2.5*x**2 + 3.5*x + 1

x = np.linspace(0, 1, N+2)
U = np.hstack([[u0], u, [u1]])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(x, f(x))
ax.plot(x[1:-1], u, 'ks')
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_xlabel(r"$x$", fontsize=18)
ax.set_ylabel(r"$u(x)$", fontsize=18)

3.2 二维热传导

沿着每个离散化的坐标使用有限差分公式，可以很容易将有限差分法扩展到更高维度。对于二维问题，可以用二维数组$u$来表示未知的函数值。使用有限差分公式时，对于$u$中的每个元素可以得到一个耦合方程组。为了将这些方程写为标准的矩阵-向量点乘的形式，可以将二维数组$u$重排成向量，并构建有限差分方程对应的矩阵$A$。
考虑二维热传导问题，PDE为拉普拉斯公式 $u_{xx} + u_{yy} = 0$，源项为0，边界条件为：
$u(x=0) = 3$
$u(x=1) = -1$
$u(y = 0) = -5$
$u(y = 1) = 5$

有限差分形式为：
$u_{xx}[m, n] = (u[m-1, n] - 2u[m,n] + u[m+1,n])/{\Delta x}^2$
$u_{yy}[m, n] = (u[m, n-1] - 2u[m,n] + u[m,n+1])/{\Delta y}^2$

如果将x和y的区间分成N个内部点，那么$\Delta x = \Delta y = \frac{1}{N+1}$。
为了将方程写成标准形式$Au=b$，可以重新排布矩阵$u$，将其的行或者列叠加成大小为$N^2 \times 1$的向量。矩阵$A$的大小是$N^2 \times N^2$。由于有限差分公式中只有相邻点发生耦合，因此矩阵$A$很稀疏。

N = 100
u0_t, u0_b = 5, -5
u0_l, u0_r = 3, -1
dx = 1. / (N+1)

二维问题中相邻的行和列都会发生耦合，因此构造矩阵$A$会稍微复杂一些。一种相对直接的方式是首先定义矩阵$A_ld$，对应一个坐标轴上的一维公式。为了在每一行使用该公式，可以将大小为$N \times N$的对角矩阵与$A_ld$进行张量积计算。为了涵盖每一列上耦合方程的项，需要将与主对角线相隔$N$个位置的对角线相加。

我们将使用scipy.sparse模块中的eye和kron函数构造矩阵A。

A_1d = (sp.eye(N, k=-1) + sp.eye(N, k=1) - 4 * sp.eye(N))/dx**2
A = sp.kron(sp.eye(N), A_1d) + (sp.eye(N**2, k=-N) + sp.eye(N**2, k=N))/dx**2
A

矩阵$A$的非零值有49600个，占总元素数目的0.496%，可见其非常稀疏。

从边界条件构建向量$b$，可以先生成一个$N \times N$的零值数组，并将边界条件赋值给数组的边元素。随后，可以用reshape方法，将其重排成$N^2 \times 1$的向量。

d = np.zeros((N, N))

d[0, :] += -u0_b 
d[-1, :] += -u0_t
d[:, 0] += -u0_l
d[:, -1] += -u0_r

d = d.reshape(N**2) / dx**2

生成数组$A$和向量$b$后，我们可以求解方程组，并使用reshape方法将$u$转成$N \times N$的矩阵。

u = sp.linalg.spsolve(A, d).reshape(N, N)

为了可视化绘图，我们创建一个矩阵$U$，将矩阵$u$和边界条件组合到一起。

U = np.vstack([np.ones((1, N+2)) * u0_b,
               np.hstack([np.ones((N, 1)) * u0_l, u, np.ones((N, 1)) * u0_r]),
               np.ones((1, N+2)) * u0_t])

x = np.linspace(0, 1, N+2)
X, Y = np.meshgrid(x, x)

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
cmap = mpl.cm.get_cmap('RdBu_r')

ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
c = ax1.pcolor(X, Y, U, vmin=-5, vmax=5, cmap=cmap)
ax1.set_xlabel(r"$x_1$", fontsize=18)
ax1.set_ylabel(r"$x_2$", fontsize=18)

ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')
p = ax2.plot_surface(X, Y, U, vmin=-5, vmax=5, rstride=3, cstride=3, cmap=cmap)
ax2.set_xlabel(r"$x_1$", fontsize=18)
ax2.set_ylabel(r"$x_2$", fontsize=18)

cb = plt.colorbar(p, ax=ax2)
cb.set_label(r"$u(x_1, x_2)$", fontsize=18)

3.3 有源问题

考虑PDE问题 $u_{xx} + u_{yy} = 1$

d = - np.ones((N, N))
d = d.reshape(N**2)
u = sp.linalg.spsolve(A, d).reshape(N, N)
U = np.vstack([np.zeros((1, N+2)),
               np.hstack([np.zeros((N, 1)), u, np.zeros((N, 1))]),
               np.zeros((1, N+2))])

x = np.linspace(0, 1, N+2)
X, Y = np.meshgrid(x, x)

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6), subplot_kw={'projection': '3d'})

p = ax.plot_surface(X, Y, U, rstride=4, cstride=4, linewidth=0, cmap=mpl.cm.get_cmap("Reds"))
cb = fig.colorbar(p, shrink=0.5)

ax.set_xlabel(r"$x_1$", fontsize=18)
ax.set_ylabel(r"$x_2$", fontsize=18)
cb.set_label(r"$u(x_1, x_2)$", fontsize=18)

3.4 稀疏矩阵性能

正如上面展示，使用FDM方法得到的矩阵$A$非常稀疏。我们下面对比稀疏矩阵和稠密矩阵求解方程$Au=b$所需的时间。

A_dense = A.todense()
%time sp.linalg.spsolve(A, d)

%time np.linalg.solve(A_dense, d)

%time la.solve(A_dense, d)

从上面示例可知，有限差分法是一种强大且简单的求解ODE边界值问题以及简单形状PDE问题的方法。但是，这种方法并不适用更复杂的问题（计算量过大），以及不均匀坐标网格的问题。对于此类问题，有限元法FEM更加灵活和方便。

4. 有限元法

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简单来说，有限差分法是基于泰勒展开的近似，有限元法是基于变分法的近似。

有限元法FEM的基本思想是用有限的离散区域或单元的集合来代表PDE的定义域，并将未知函数近似为基函数的线性组合，而这些基函可以在每个单元（或一组相邻单元）上获得局部支持。

在数学上，这种近似解$u_h$表示从函数空间$V$中的精确解$u$到有限子空间（问题域的离散化相关）$V_h$的映射。如果$V_h$是$V$的合适子空间，可以预期$u_h$能够很好近似$u$。

为了在简化的函数空间$V_h$中求解近似问题，可以将PDE从原始公式（称为强形式）重写为对应的变体形式（称为弱形式）。为了得到弱形式，我们将PDE乘以任意函数$v$，并在整个问题域上积分。函数$v$称为test函数，通常可以在不用于$V$和$V_h$的函数空间$\hat{V}$中定义该函数。

4.1 FEM求解步骤

通常而言，使用FEM求解PDE问题通常涉及以下步骤：

1. 为问题域生成网格
2. 将PDE写成弱形式
3. 在FEM框架中对问题进行编码
4. 求解得到的代数方程
5. 后续处理和可视化

参考文献来自桑鸿乾老师的课件：科学计算和人工智能