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Revisión de diferencias centradas
Aproximando la primera derivada
El gradiente (c.r.a. )
de una función, , en un punto
puede aproximarse utilizando un esquema de diferencias finitas centradas. Tomamos valores de la función a ambos lados del punto. Tanto
como
representan una distancia desde
(véase
Figura 2). El gradiente se puede estimar por medio de la siguiente expresión:
Figura 2
Los puntos parpadeantes indican los puntos de malla utilizados por el esquema de diferencias centradas, al aproximar el gradiente de una función con respecto de , en el punto .
Para aproximar el gradiente de una función en el punto
, con
respecto de , es necesario hacer un cálculo similar, pero utilizando los valores de encima y debajo
(véase Figura 3). La diferencia entre los puntos, en este caso, es y la aproximación puede escribirse:
Figura 3
Los puntos parpadeantes indican los puntos de la malla usados en el esquema de diferencias centradas, al aproximar el gradiente de una función con respecto de , en el punto ( , ).
Aproximando la segunda derivada y el laplaciano
Para aproximar la segunda derivada de una
con respecto de , se puede usar el siguiente esquema de segundo orden:
Figura 4
Los puntos parpadeantes indican los puntos de la malla utilizados en el esquema de diferencias centradas, al aproximar el gradiente de una función con respecto de , en el punto .
Análogamente, si la función también existe en la dirección - la segunda derivada con respecto de puede aproximarse como
Figura 5
Los puntos parpadeantes indican los puntos de la malla utilizados en el esquema de diferencias centradas, al aproximar el gradiente de una función con respecto de , en el punto ( , ).
El laplaciano es simplemente la suma de las derivadas segundas; si suponemos que ,
podemos usar las dos aproximaciones anteriores de las derivadas segundas para obtener una aproximación del laplaciano:
Figura 6
Los puntos parpadeantes indican los puntos de la malla utilizados en el esquema de diferencias centradas, al aproximar el laplaciano de una función en el punto ( , ).
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