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我正在尝试用 Dirichlet 边界条件为计算域的四个边求解 Poison 方程。众所周知，我应该使用 FFTW_RODFT00 来满足条件。但是，结果不正确。您能帮帮我吗？

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <cmath>
#include <fftw3.h>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;
int main() {

int N1=100;
int N2=100;

double pi = 3.141592653589793;
double L1  = 2.0;
double dx = L1/(double)(N1-1);
double L2= 2.0;
double dy=L2/(double)(N2-1);

double invL1s=1.0/(L1*L1);
double invL2s=1.0/(L2*L2);

std::vector<double> in1(N1*N2,0.0);
std::vector<double> in2(N1*N2,0.0);
std::vector<double> out1(N1*N2,0.0);
std::vector<double> out2(N1*N2,0.0);
std::vector<double> X(N1,0.0);
std::vector<double> Y(N2,0.0);


fftw_plan p, q;
int i,j;
p = fftw_plan_r2r_2d(N1,N2, in1.data(), out1.data(), FFTW_RODFT00, FFTW_RODFT00, FFTW_EXHAUSTIVE);
q = fftw_plan_r2r_2d(N1,N2, in2.data(), out2.data(), FFTW_RODFT00, FFTW_RODFT00, FFTW_EXHAUSTIVE);

int l=-1;
for(i = 0;i <N1;i++){
    X[i] =-1.0+(double)i*dx ;           
    for(j = 0;j<N2;j++){
        l=l+1;
        Y[j] =-1.0+ (double)j*dy ;
        in1[l]= sin(pi*X[i]) + sin(pi*Y[j]) ; // row major ordering
    }
}

fftw_execute(p);

l=-1;
for ( i = 0; i < N1; i++){   // f = g / ( kx² + ky² )  
    for( j = 0; j < N2; j++){
            l=l+1;
        double fact=0;
        in2[l]=0;

        if(2*i<N1){
            fact=((double)i*i)*invL1s;;
        }else{
            fact=((double)(N1-i)*(N1-i))*invL1s;
        }
        if(2*j<N2){
            fact+=((double)j*j)*invL2s;
        }else{
            fact+=((double)(N2-j)*(N2-j))*invL2s;
        }
        if(fact!=0){
            in2[l] = out1[l]/fact;
        }else{
            in2[l] = 0.0;
        }
    }
}

fftw_execute(q);
l=-1;
double erl1 = 0.;
for ( i = 0; i < N1; i++) {
    for( j = 0; j < N2; j++){
        l=l+1;

        erl1 +=1.0/pi/pi*fabs( in1[l]-  0.25*out2[l]/((double)(N1-1))/((double)(N2-1))); 
        printf("%3d %10.5f %10.5f\n", l, in1[l],  0.25*out2[l]/((double)(N1-1))/((double)(N2-1)));

    }
}

cout<<"error=" <<erl1 <<endl ;  
fftw_destroy_plan(p); fftw_destroy_plan(q); fftw_cleanup();

return 0;

}

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1 回答 1

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我认识到我在Poisson equation 中使用带有矩形域 的 FFTW 为您提供的一个技巧，以及我在Confusion testing fftw3-poisson equation 2d test的答案中提供的代码，该代码改编自提问者@Charles_P 的代码！请考虑在以后的问题中添加指向这些 url 的链接！

Confusion testing fftw3 - poisson equation 2d test的答案专门用于周期性边界条件的情况。所以这里有一些修改来解决狄利克雷边界条件的情况。

fftw_plan_r2r_2d(N1,N2, in1.data(), out1.data(), FFTW_RODFT00, FFTW_RODFT00,FFTW_EXHAUSTIVE)对应于FFTW 库定义的I型离散正弦变换：

它的含义在https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_sine_transform中有很好的描述。如果 FFTW 数组的大小为N1=4[a,b,c,d]，则包含边界的完整数组为 [0,a,b,c,d,0]。因此空间步长为：

I型夏令时的频率f_k为：

I 型 DST 的倒数是 I 型 DST，除了比例因子（参见http://www.fftw.org/doc/1d-Real_002dodd-DFTs-_0028DSTs_0029.html#g_t1d-Real_002dodd-DFTs-_0028DSTs_0029） ，这里4.(N1+1).(N2+1)。

最后，测试用例必须适应狄利克雷边界条件的情况。实际上，在大小的盒子上，L1,L2该函数不遵守狄利克雷边界条件。实际上，即使源项相同，满足周期性边界条件的解也可能不同于满足 Dirichelt 边界条件的解。相反，可以测试两个源项：

  • 源项对应于 DST 的单个频率。

  • 源项直接来自解

最后，这是使用 FFTW 库的 I 型 DST 求解 2D Poisson 方程的代码：

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <cmath>
#include <fftw3.h>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;
int main() {

    int N1=100;
    int N2=200;

    double pi = 3.141592653589793;
    double L1  = 1.0;
    double dx = L1/(double)(N1+1);//+ instead of -1
    double L2= 5.0;
    double dy=L2/(double)(N2+1);

    double invL1s=1.0/(L1*L1);
    double invL2s=1.0/(L2*L2);

    std::vector<double> in1(N1*N2,0.0);
    std::vector<double> in2(N1*N2,0.0);
    std::vector<double> out1(N1*N2,0.0);
    std::vector<double> out2(N1*N2,0.0);
    std::vector<double> X(N1,0.0);
    std::vector<double> Y(N2,0.0);


    fftw_plan p, q;
    int i,j;
    p = fftw_plan_r2r_2d(N1,N2, in1.data(), out1.data(), FFTW_RODFT00, FFTW_RODFT00, FFTW_EXHAUSTIVE);
    q = fftw_plan_r2r_2d(N1,N2, in2.data(), out2.data(), FFTW_RODFT00, FFTW_RODFT00, FFTW_EXHAUSTIVE);

    int l=0;

    for(i = 0;i <N1;i++){
        for(j = 0;j<N2;j++){
            X[i] =dx+(double)i*dx ;      
            Y[j] =dy+ (double)j*dy ;
            //in1[l]= sin(pi*X[i])*sin(pi*Y[j]) ; // row major ordering
            in1[l]=2*Y[j]*(L2-Y[j])+2*X[i]*(L1-X[i]);
            l=l+1;
        }
    }

    fftw_execute(p);

    l=-1;
    for ( i = 0; i < N1; i++){   // f = g / ( kx² + ky² )  
        for( j = 0; j < N2; j++){

            l=l+1;
            double fact=0;

            fact=pi*pi*((double)(i+1)*(i+1))*invL1s;

            fact+=pi*pi*((double)(j+1)*(j+1))*invL2s;

            in2[l] = out1[l]/fact;

        }
    }

    fftw_execute(q);
    l=-1;
    double erl1 = 0.;
    for ( i = 0; i < N1; i++) {
        for( j = 0; j < N2; j++){
            l=l+1;
            X[i] =dx+(double)i*dx ;      
            Y[j] =dy+ (double)j*dy ;
            //double res=0.5/pi/pi*in1[l];
            double res=X[i]*(L1-X[i])*Y[j]*(L2-Y[j]);
            erl1 +=pow(fabs(res-  0.25*out2[l]/((double)(N1+1))/((double)(N2+1))),2); 
            printf("%3d %10.5g %10.5g\n", l, res,  0.25*out2[l]/((double)(N1+1))/((double)(N2+1)));

        }
    }
    erl1=erl1/((double)N1*N2);
    cout<<"error=" <<sqrt(erl1) <<endl ;  
    fftw_destroy_plan(p); fftw_destroy_plan(q); fftw_cleanup();

    return 0;
}

它由g++ main.cpp -o main -lfftw3 -Wall.

编辑：如何计算对每个频率的响应？

基于 FFT 的思想是将解表示为函数的线性组合：

  • 在周期性边界条件的情况下，使用 FFT。基本功能是：

  • 在狄利克雷边界条件的情况下，使用 I 型 DST。x=0在和处为 0 的基函数x=L1是：

  • 在 Neumann 边界条件的情况下，使用 I 型 DCT。基本功能是：

它们的导数在x=0和处为空x=L1。

f_k让我们计算I 型 DST分量的二阶导数：

因此，解k的 DST 的分量对应于k源项的 DST 的分量，按一个因子缩放

于 2016-02-03T22:26:42.377 回答