Редактирование: Совершенствование алгоритмов численного моделирования в методе динамики частиц
Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.
Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия | Ваш текст | ||
Строка 1: | Строка 1: | ||
− | == | + | == Задача == |
− | * | + | * ... |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
== Построение модифицированного метода Рунге-Кутты 4 порядка == | == Построение модифицированного метода Рунге-Кутты 4 порядка == | ||
Строка 27: | Строка 15: | ||
<math> k_1=\Delta t f(x_n,t_n ) </math> | <math> k_1=\Delta t f(x_n,t_n ) </math> | ||
− | <math> k_2=\Delta t f(x_n+k_1/2,t_n+ | + | <math> k_2=\Delta t f(x_n+k_1/2,t_n+Δt/2) </math> |
− | <math> k_3=\Delta t f(x_n+k_2/2,t_n+ | + | <math> k_3=\Delta t f(x_n+k_2/2,t_n+Δt/2) </math> |
− | <math> k_4=\Delta t f(x_n+k_3,t_n+ | + | <math> k_4=\Delta t f(x_n+k_3,t_n+Δt) </math> |
<math> x_{n+1}=x_n+1/6 (k_1+2k_2+2k_3+k_4 ) \ \ (2) </math> | <math> x_{n+1}=x_n+1/6 (k_1+2k_2+2k_3+k_4 ) \ \ (2) </math> | ||
Строка 39: | Строка 27: | ||
Ниже приводится модификация метода Рунге-Кутты 4 порядка, где с помощью одного хитрого приёма удаётся избежать многократного вычисления функцию <math> f(x,t) </math> на одном временном шаге и в то же время сохранить высокий порядок по времени. | Ниже приводится модификация метода Рунге-Кутты 4 порядка, где с помощью одного хитрого приёма удаётся избежать многократного вычисления функцию <math> f(x,t) </math> на одном временном шаге и в то же время сохранить высокий порядок по времени. | ||
− | Идея заключается в разложении функций <math> f(x_n+k_i/2,t_n+ | + | Идея заключается в разложении функций <math> f(x_n+k_i/2,t_n+Δt/2) </math> в ряд Тейлора в окрестности точки <math> (x_n,t_n) </math>. |
− | <math> f(x_n+k_i/2,t_n+ | + | <math> f(x_n+k_i/2,t_n+Δt/2)= \frac {\partial f} {\partial x} (x_n,t_n )∙k_i/2+ \frac {\partial f} {\partial t} (x_n,t_n ) Δt/2 + ... \ \ (3) </math> |
− | Здесь присутствуют малоприятные производные, однако, как потом окажется, с ними можно будет легко разобраться. Сколько членов в разложении нужно оставить, чтобы в схеме сохранился четвёртый порядок? – До <math> ( | + | Здесь присутствуют малоприятные производные, однако, как потом окажется, с ними можно будет легко разобраться. Сколько членов в разложении нужно оставить, чтобы в схеме сохранился четвёртый порядок? – До <math> (Δt)^4 </math> и <math> (k_i )^4 </math> или меньше? |
− | Для слагаемых с локальными производными по времени ответ очевиден – необходимо удерживать всё вплоть до <math> ( | + | Для слагаемых с локальными производными по времени ответ очевиден – необходимо удерживать всё вплоть до <math> (Δt)^4 </math>, ибо в противном случае мы потеряем наш 4-й порядок по времени для схемы в целом. Однако для <math> k_i </math> на самом деле достаточно только первой производной. |
В случае, когда правая часть (1) не зависит явно от времени, (3) предельно упрощается. | В случае, когда правая часть (1) не зависит явно от времени, (3) предельно упрощается. | ||
− | <math> f(x_n+k_i/2,t_n+ | + | <math> f(x_n+k_i/2,t_n+Δt/2)=∂f/∂x (x_n,t_n )∙k_i/2 \ \ (4) </math> |
Данная ситуация имеет место при молекулярно-динамическом моделировании, поскольку потенциал взаимодействия, как правило, является функцией только координат и скоростей частиц. | Данная ситуация имеет место при молекулярно-динамическом моделировании, поскольку потенциал взаимодействия, как правило, является функцией только координат и скоростей частиц. | ||
Строка 57: | Строка 45: | ||
<math> (x,t)=(v,\frac{F(r)}{m}) </math> | <math> (x,t)=(v,\frac{F(r)}{m}) </math> | ||
− | <math> f(x_n+k_i/2,t_n+ | + | <math> f(x_n+k_i/2,t_n+Δt/2) = (v,\frac{F(r+k_i^r/2)}{m}) = ( v+\frac {k_1^v}{2},\frac {F(r+\frac {k_1^r}{2})}{m} )= </math> |
<math> =( v+\frac {k_1^v}{2},\frac {F_n + \frac {dF}{dr} (r) \frac{k_1^r}{2}}{m} ) \ \ (5) </math> | <math> =( v+\frac {k_1^v}{2},\frac {F_n + \frac {dF}{dr} (r) \frac{k_1^r}{2}}{m} ) \ \ (5) </math> | ||
Строка 65: | Строка 53: | ||
<math> \frac {dF}{dr} = \frac {\Delta F}{\Delta r} = \frac {\Delta F}{\Delta r} \frac {\Delta t}{\Delta t} = \frac {\Delta F}{\Delta t} \frac {\Delta t}{\Delta r} =\frac {F_n - F_{n-1}}{\Delta t } \frac {1}{v} \ \ (6) </math> | <math> \frac {dF}{dr} = \frac {\Delta F}{\Delta r} = \frac {\Delta F}{\Delta r} \frac {\Delta t}{\Delta t} = \frac {\Delta F}{\Delta t} \frac {\Delta t}{\Delta r} =\frac {F_n - F_{n-1}}{\Delta t } \frac {1}{v} \ \ (6) </math> | ||
− | где <math>F_n</math> и <math>F_{n-1}</math> - силы, действующие на рассматриваемую частицу на данном временном слое <math>n</math> и на предыдущем временном слое <math>(n-1)</math> соответственно. Это значит, что в памяти необходимо хранить силы с прошлого временного слоя, что не очень хорошо | + | где <math>F_n</math> и <math>F_{n-1}</math> - силы, действующие на рассматриваемую частицу на данном временном слое <math>n</math> и на предыдущем временном слое <math>(n-1)</math> соответственно. Это значит, что в памяти необходимо хранить силы с прошлого временного слоя, что не очень хорошо с позиции использования большей памяти. |
С учётом вышесказанного, мы можем записать конечно-разностную схему Рунге-Кутта для молекулярно-динамического моделирования | С учётом вышесказанного, мы можем записать конечно-разностную схему Рунге-Кутта для молекулярно-динамического моделирования | ||
Строка 78: | Строка 66: | ||
<math>k_1^r=\Delta t \frac {F_n}{m}</math> | <math>k_1^r=\Delta t \frac {F_n}{m}</math> | ||
− | <math>k_2^r=\Delta tv_n+\frac {v_n-v_ | + | <math>k_2^r=\Delta tv_n+\frac {v_n-v_(n-1)}{2}=\Delta t \frac {v_n+(k_1^v}{2}</math> |
− | <math>k_3^r=\Delta tv_n+\frac {v_n-v_ | + | <math>k_3^r=\Delta tv_n+\frac {v_n-v_(n-1)}{2}= \Delta t \frac {v_n+(k_2^v}{2})</math> |
− | <math>k_4^r=\Delta tv_n+v_n-v_ | + | <math>k_4^r=\Delta tv_n+v_n-v_(n-1)= \Delta t(v_n+k_3^v )</math> |
<math>r_{n+1}=r_n+1/6 (k_1^r+2k_2^r+2k_3^r+k_4^r )</math> | <math>r_{n+1}=r_n+1/6 (k_1^r+2k_2^r+2k_3^r+k_4^r )</math> | ||
− | <math>v_{n+1}=v_n+1/6 (k_1^v+2k_2^v+2k_3^v+k_4^v ) \ \ (8) </math> | + | <math>v_{n+1}=v_n+1/6 (k_1^((v) )+2k_2^((v) )+2k_3^((v) )+k_4^((v) ) ) \ \ (8) </math> |
Выражения для <math> k_i^r</math> представлены в двух видах: один – с учётом рассмотренного упрощения, а второй - классический Рунге-Куттовский, который применим для уравнения по <math> r </math> ввиду простой правой части. | Выражения для <math> k_i^r</math> представлены в двух видах: один – с учётом рассмотренного упрощения, а второй - классический Рунге-Куттовский, который применим для уравнения по <math> r </math> ввиду простой правой части. | ||
Строка 92: | Строка 80: | ||
== Обезразмеривание системы как способ уменьшения накопления вычислительной ошибки == | == Обезразмеривание системы как способ уменьшения накопления вычислительной ошибки == | ||
− | + | * ... | |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
== Frozen Particles & Press Particles == | == Frozen Particles & Press Particles == | ||
− | + | * ... | |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− |