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我制作了一个模拟太阳系中物体运动的程序,但是,我的结果出现了各种不准确之处。

我相信这可能与我的集成方法有关。


tl;博士在我的模拟和 NASA 的数据之间,地球的位置和速度之间存在细微差别,如果您可以查看下面的代码并告诉我我的数学是否错误。


我运行的测试是一个为期 10 天(864000 秒)的模拟,Thu Mar 13 18:30:59 2006Thu Mar 23 18:30:59 2006.

模拟后,程序报告了地球的以下统计数据:

Earth position: (-1.48934630382e+11, -7437423391.22)
Earth velocity: (990.996767368, -29867.6967867)

测量单位当然是米和米每秒。

我使用 HORIZONS 系统来获取Thu Mar 13 18:30:59 2006太阳系中大多数大型天体的起始位置和速度矢量,并将它们放入模拟中。

测试后,我再次向HORIZONS查询了Thu Mar 23 18:30:59 2006地球数据,得到了以下结果:

Earth position: (-1.489348720130393E+11, -7437325664.023257)
Earth velocity: (990.4160633376971, -2986.736541327986)

如您所见,结果的前四位几乎总是相同的。但是,这仍然是一个很大的失误!我很担心,因为我必须模拟几年的时间,而且错误可能会升级。

请您看看我的模拟核心并告诉我我的数学是否不正确?

def update (self, dt):
    """Pushes the uni 'dt' seconds forward in time."""

    self.time += dt

    for b1, b2 in combinations(self.bodies.values(), 2):
        fg = self.Fg(b1, b2)

        if b1.position.x > b2.position.x:
            b1.force.x -= fg.x
            b2.force.x += fg.x
        else:
            b1.force.x += fg.x
            b2.force.x -= fg.x


        if b1.position.y > b2.position.y:
            b1.force.y -= fg.y
            b2.force.y += fg.y
        else:
            b1.force.y += fg.y
            b2.force.y -= fg.y


    for b in self.bodies.itervalues():
        ax = b.force.x/b.m
        ay = b.force.y/b.m

        b.position.x += b.velocity.x*dt
        b.position.y += b.velocity.y*dt

        nvx = ax*dt
        nvy = ay*dt

        b.position.x += 0.5*nvx*dt
        b.position.y += 0.5*nvy*dt

        b.velocity.x += nvx
        b.velocity.y += nvy

        b.force.x = 0
        b.force.y = 0

我有这个方法的另一个版本,它应该表现更好,但它表现得更差:

def update (self, dt):
    """Pushes the uni 'dt' seconds forward in time."""

    self.time += dt

    for b1, b2 in combinations(self.bodies.values(), 2):
        fg = self.Fg(b1, b2)

        if b1.position.x > b2.position.x:
            b1.force.x -= fg.x
            b2.force.x += fg.x
        else:
            b1.force.x += fg.x
            b2.force.x -= fg.x


        if b1.position.y > b2.position.y:
            b1.force.y -= fg.y
            b2.force.y += fg.y
        else:
            b1.force.y += fg.y
            b2.force.y -= fg.y


    for b in self.bodies.itervalues():
        #Acceleration at (t):
        ax  = b.force.x/b.m
        ay  = b.force.y/b.m
        #Velocity at (t):
        ovx = b.velocity.x
        ovy = b.velocity.y
        #Velocity at (t+dt):
        nvx = ovx + ax*dt
        nvy = ovy + ay*dt
        #Position at (t+dt):
        b.position.x = b.position.x + dt*(ovx+nvx)/2
        b.position.y = b.position.y + dt*(ovy+nvy)/2


        b.force.null() #Reset the forces.
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集成方法非常重要。您正在使用欧拉显式方法,该方法的阶精度低,对于适当的物理模拟来说太低了。现在,你有选择

  • 一般行为最重要:Verlet 方法Beeman 方法(Verlet 精度更高),它们具有非常好的能量守恒,但位置和速度的精度较低。
  • 精确的位置最重要:Runge-Kutta订单 4 或更多。能量不会守恒,所以你的模拟系统会表现得好像能量增加了一样。

此外,时间 = 时间 + dt 将增加大量步骤的精度损失。考虑 time = epoch * dt 其中 epoch 是一个整数,将使时间变量的精度与步数无关。

于 2013-02-27T11:48:03.887 回答