PDESolverOptions属性
求解器的算法选项
一个PDESolverOptions
对象包含解算器在求解指定为的结构、热或一般PDE问题时使用的选项<一个href="//www.ru-cchi.com/help/pde/ug/pde.structuralmodel.html">StructuralModel
,<一个href="//www.ru-cchi.com/help/pde/ug/pde.thermalmodel.html">ThermalModel
,或<一个href="//www.ru-cchi.com/help/pde/ug/pde.pdemodel.html">PDEModel
对象,分别。StructuralModel
,ThermalModel
,PDEModel
对象包含PDESolverOptions
对象的SolverOptions
财产。
结构模态分析问题和降阶建模的求解器使用Lanczos算法。
统计数字及汇流报告
ReportStatistics
- - - - - -标志,显示求解过程中的内部解算器统计信息和收敛报告
“关闭”
(默认)|“上”
标志,以显示求解过程中的内部求解器统计信息和收敛报告,指定为“关闭”
或“上”
.
例子:model.SolverOptions.ReportStatistics = 'on'
数据类型:字符
ODE求解器
AbsoluteTolerance
- - - - - -内部ODE求解器的绝对公差
1.0000 e-06(默认)|正数
内部ODE求解器的绝对容差,指定为正数。绝对容差是一个阈值,低于该阈值,解决方案组件的值不重要。此属性决定了当解趋于零时的精度。
例子:model.SolverOptions.AbsoluteTolerance = 5.0000 -06
数据类型:双
RelativeTolerance
- - - - - -内部ODE求解器的相对公差
1.0000 e 03(默认)|正数
内部ODE求解器的相对公差,指定为正数。此公差是相对于每个溶液组件尺寸的误差的度量。粗略地说,它控制所有解决方案组件中的正确数字数,除了那些小于由AbsoluteTolerance
.默认值对应0.1%的精度。
例子:model.SolverOptions.RelativeTolerance = 5.0000 -03
数据类型:双
非线性规划求解
ResidualTolerance
- - - - - -内部非线性求解器的可接受残差
1.0000 e-04(默认)|正数
内部非线性解算器的可接受剩余公差,指定为正数。非线性求解器迭代直到残差尺寸小于的值ResidualTolerance
.
例子:model.SolverOptions.ResidualTolerance = 5.0000 -04
数据类型:双
MaxIterations
- - - - - -内部非线性解算器的最大高斯-牛顿迭代次数
25(默认)|正整数
内部非线性求解器的高斯-牛顿迭代的最大次数,指定为正整数。
例子:model.SolverOptions.MaxIterations = 30
数据类型:双
MinStep
- - - - - -内非线性求解器搜索方向的最小阻尼
1.5259 e-05(默认)|正数
内部非线性求解器搜索方向的最小阻尼,指定为正数。详细信息请参见<一个href="//www.ru-cchi.com/help/pde/ug/pde.pdesolveroptions-properties.html" class="intrnllnk">非线性求解算法一个>.
例子:model.SolverOptions.MinStep = 1.5259e-7
数据类型:双
ResidualNorm
- - - - - -内部非线性解算器残差计算范数的类型
正
(默认)|负
|正数|“能源”
用于计算内部非线性求解器的残差的范数类型,指定为正
,负
,一个正数,或者“能源”
.
向量的无穷范数是
的lp
-向量ρ的模N
元素
向量ρ的能量范数是
在这里,K组合刚度矩阵定义在<一个href="//www.ru-cchi.com/help/pde/ug/pde.pdesolveroptions-properties.html" class="intrnllnk">非线性求解算法一个>.
例子:model.SolverOptions.ResidualNorm = 'energy'
数据类型:双
|字符
兰索斯解算器
MaxShift
- - - - - -Lanczos的最大轮班数
One hundred.(默认)|正整数
Lanczos移位的最大数量,指定为正整数。当计算大量特征对时,请增大该值。
例子:model.SolverOptions.MaxShift = 500
数据类型:双
BlockSize
- - - - - -块大小为块Lanczos递归
取值范围为7 ~ 25(默认)|正整数
块Lanczos递归的块大小,指定为正整数。根据刚度矩阵的大小,默认值范围为7到25K
.
例子:model.SolverOptions.BlockSize = 20
数据类型:双
算法
非线性求解算法
非线性偏微分方程的残差方程为:
为获得离散残差方程,将有限元方法应用于偏微分方程,如中所述<一个href="//www.ru-cchi.com/help/pde/ug/basics-of-the-finite-element-method.html" class="a">有限元方法基础一个>:
该非线性求解器将高斯-牛顿迭代法应用于有限元矩阵。使用泰勒级数展开得到残差的线性化系统:
忽略高阶项,将线性化方程组写成
残差的下降方向为
高斯-牛顿迭代最小化残差,即的解 ,使用公式
在这里,ɑ≤1是一个正数,必须将其设置为尽可能大,以便阶跃有一个合理的下降。对于足够小的ɑ,
为了让高斯-牛顿算法收敛, 肯定离解很近。第一个猜测通常在收敛区域之外。Armijo-Goldstein线搜索(一种选择ɑ的阻尼策略)有助于从糟糕的初始猜测中提高收敛性。该方法从序列1,1 /2,1/4,…中选择最大的阻尼系数ɑ。使下列不等式成立:
使用Armijo-Goldstein线搜索至少保证了残差范数的减少 .直线搜索算法的每一步都必须求残差 .
有了这个策略,当Un接近解决方案, →1,故收敛速度增大。
版本历史
在R2016a中引入
另请参阅
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