MATLAB非均匀网格梯度计算方法详解
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作者:
@小白创作中心
MATLAB非均匀网格梯度计算方法详解
引用
CSDN
1.
https://m.blog.csdn.net/ambu1230/article/details/138198649
在MATLAB中,gradient函数可以很方便地对均匀网格进行梯度计算,但对于非均匀网格,gradient函数却无法直接求解。本文将介绍如何编写自定义函数来计算三维矩阵的梯度,包括理论推导、代码实现和结果验证。
理论推导
1. 内部网格点
对$a_1$和$a_3$两点分别进行泰勒展开,公式如下:
$$
a_3 = a_2 + \dot{a}_2 \Delta x_2 + \frac{1}{2} \ddot{a}_2 \Delta x_2^2 + O(\Delta x_2^3) \textcircled{1} \
a_1 = a_2 - \dot{a}_2 \Delta x_1 + \frac{1}{2} \ddot{a}_2 \Delta x_1^2 + O(\Delta x_1^3) \textcircled{2}
$$
最终得到:
2. 边界点
代码实现
1D函数
function dydx = calc_grad_1D(x,y)
%% 求解一维数组的梯度
%% input1:一维函数坐标-->x
%% input2:一维函数值-->y
dydx = zeros(1,length(x));
for i = 1:length(x)
if i>1 && i<length(x)
deltax1 = x(i)-x(i-1);
deltax2 = x(i+1)-x(i);
son = (y(i+1)*deltax1^2-y(i-1)*deltax2^2-y(i)*(deltax1^2-deltax2^2));
mom = (deltax2*deltax1^2+deltax1*deltax2^2);
dydx(i) = son/mom;
elseif i==1
n = (x(3)-x(1))/(x(2)-x(1));
son = y(i+2)-y(i+1)*n^2-(1-n^2)*y(i);
mom = (n-n^2)*(x(i+1)-x(i));
dydx(i)=son/mom;
elseif i==length(x)
n = (x(i)-x(i-2))/(x(i)-x(i-1));
son = y(i-2)-y(i-1)*n^2-(1-n^2)*y(i);
mom = (n-n^2)*(x(i)-x(i-1));
dydx(i)=-son/mom;
end
end
end
3D矩阵
function [dfdx,dfdy,dfdz] = calc_grad_3D(F,X,Y,Z)
%UNTITLED26 此处提供此函数的摘要
% 此处提供详细说明
nx = size(X,1);ny = size(Y,2);nz = size(Z,3);
dfdx = zeros(nx,ny,nz);dfdy = zeros(nx,ny,nz);dfdz = zeros(nx,ny,nz);
for j = 1:ny
for k = 1:nz
dfdx(:,j,k) = calc_grad_1D(X(:,j,k),F(:,j,k));
end
end
for i = 1:nx
for k = 1:nz
dfdy(i,:,k) = calc_grad_1D(Y(i,:,k),F(i,:,k));
end
end
for i = 1:nx
for j = 1:ny
dfdz(i,j,:) = calc_grad_1D(Z(i,j,:),F(i,j,:));
end
end
end
结果验证
具体案例是求解函数$F = x^2 + y^2 + z^2$在三个方向的梯度:
clc;clear
x = 1:10;y = x;z = x;
[X,Y,Z] = ndgrid(x,y,z);
F = X.^3+Y.^2+Z.^3;
%%
[dFdy,dFdx,dFdz] = gradient(F,Y(1,:,1),X(:,1,1),Z(1,1,:));
%%
[dfdx,dfdy,dfdz] = calc_grad_3D(F,X,Y,Z);
%% 理论解与数值解对比
dfdy_ana = 2.*(Y);
dfdy_ana = reshape(dfdy_ana,1000,1);
dfdy = reshape(dfdy,1000,1);
dFdy = reshape(dFdy,1000,1);
c = abs(dfdy-dfdy_ana);
d = abs(dFdy-dfdy_ana);
plot(c,'-o')
hold on
plot(d,'-o')
%% 绘图设置
axis([0 1000 0 2])
legend('My code','MATLAB gradient')
ylabel('误差')
结果如下:
可以看出,MATLAB里的gradient函数由于在边界上采用一阶差分,因此存在误差,而我们编写的函数在内部点和边界点都采用二阶精度,因此误差为0。
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