Домой Bluetooth Аналоговый и дискретный способы представления изображений и звука. Пространственно-временная дискретизация Пространственная дискретизация

Аналоговый и дискретный способы представления изображений и звука. Пространственно-временная дискретизация Пространственная дискретизация


Пространственная дискретизация. В процессе кодирования изображения производится его пространственная дискретизация. Изображение разбивается на отдельные маленькие фрагменты - точки. каждой фрагменту присваивается значение его цвета, то есть код цвета (красный, зеленый, синий и так далее) Качество кодирования изображения зависит от двух параметров: размера точки - качество кодирования изображения тем выше, чем меньше размер точки и соответственно большее количество точек составляет изображение. количества цветов, - чем большее количество цветов, используется, тем более качественно кодируется изображение (каждая точка несет большее количество информации). Совокупность используемых в наборе цветов образует палитру цветов.


Формирование растрового изображения. Графическая информация на экране монитора представляется в виде растрового изображения, которое формируется из определенного количества строк, которые в свою очередь содержат определенное количество точек (пикселей). Качество изображения определяется разрешающей способностью монитора, т.е. количеством точек, из которых оно складывается. Чем больше разрешающая способность, то есть чем больше количество строк растра и точек в строке, тем выше качество изображения. В современных персональных компьютерах обычно используются три основные разре­шающие способности экрана: 800 х 600, 1024 х х Изображение черно-белое без градаций серого цвета состоит из 600 строк по 800 точек в каждой строке (всего точек), то каждая точка экрана может иметь одно из двух состояний «черная» или «белая», то есть для хранения ее состояния необходим 1 бит. Цветные изображения формируются в соответствии с двоичным кодом цвета каждой точки, хранящимся в видеопамяти. Цветные изображения могут иметь различную глубину цвета, которая задается количеством битов, используемым для кодирования цвета точки. Наиболее распространенными значениями глубины цвета являются 8, 16, 24 или 32 бита.


Качество двоичного кодирования изображения определяется разрешающей способностью экрана и глубиной цвета. Каждый цвет можно рассматривать как возможное состояние точки, тогда количество цветов, отображаемых на экране монитора, может быть вычислено по формуле N = 2 I, где I глубина цвета Формирование растрового изображения


Глубина цвета и количество отображаемых цветов Глубина цвета (I)Количество отображаемых цветов (N) 82 8 = (High Color)2 16 = (True Color)2 24 = (True Color)2 32 = Цветное изображение на экране монитора формируется за счет смешивания трех базовых цветов: красного, зеленого и синего. Такая цветовая модель называется RGB-моделью по первым буквам английских названий цветов (Red, Green, Blue). Для получения богатой палитры цветов базовым цветам могут быть заданы различные интенсивности. Например, при глубине цвета в 24 бита на каждый из цветов выделяется по 8 бит, то есть для каждого из цветов возможны N = 2 8 = 256 уровней интенсивности, заданные двоичными кодами (от минимальной до максимальной)


Формирование цветов при глубине цвета 24 бита Название цвета Интенсивность КрасныйЗеленыйСиний Черный Красный Зеленый Синий Голубой Желтый Белый


Графический режим. Графический режим вывода изображения на экран монитора определяется величиной разрешающей способности и глубиной цвета. Для того чтобы на экране монитора формировалось изображение, информация о каждой его точке (код цвета точки) должна храниться в видеопамяти компьютера. Пример 1 Рассчитаем необходимый объем видеопамяти для одного из графических режимов, например, с разрешением 800 х 600 точек и глубиной цвета 24 бита на точку. Всего точек на экране: = Необходимый объем видеопамяти: 24 бит = бит = байт = 1406,25 Кбайт = 1,37 Мбайт. Аналогично рассчитывается необходимый объем видеопамяти для других графических режимов. В Windows предусмотрена возможность выбора графического режима и настройки параметров видеосистемы компьютера, включающей монитор и видеоадаптер.


Пример 2 Сканируется цветное изображение размером см. Разрешающая способность сканера 600 dpi и глубина цвета 32 бита. Какой информационный объем будет иметь полученный графический файл.


Решение Переведем разрешающую способность сканера из точек на дюйм в точки на сантиметр: 600 dpi: 2, точек/см Следовательно, размер изображения в точках составит точек. Общее количество точек изображения равно: = Информационный объем файла равен: 32 бит = бит 21,25 Мбайт


Вопросы 1.В чем состоит суть метода пространственной дискретизации? 2.Объясните принцип формирования растрового изображения. 3.Какими параметрами задается графический режим, в котором изображения выводятся на экран монитора? Задания Используются графические режимы с глубинами цвета 8, 16, 24 и 32 бита. Вычислить объемы видеопамяти, необходимые для реализации данных глубин цвета при различных разрешающих способностях экрана.




  • Графические изображения из аналоговой (непрерывной) формы в цифровую (дискретную) преобразуются путем пространственной дискретизации.
  • Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол).
  • Изображение разбивается на отдельные маленькие элементы (точки, или пиксели), причем каждый элемент может иметь свой цвет (красный, зеленый, синий и т. д.).



  • Важнейшей характеристикой качества растрового изображения является разрешающая способность.
  • Разрешающая способность растрового изображения определяется количеством точек как по горизонтали, так и по вертикали на единицу длины изображения.
  • Чем меньше размер точки, тем больше разрешающая способность и, соответственно, выше качество изображения.
  • 1 дюйм = 2,54 см

  • В процессе дискретизации могут использоваться различные палитры цветов, т. е. наборы цветов, в которые могут быть окрашены точки изображения.
  • Каждый цвет можно рассматривать как возможное состояние точки.
  • Количество цветов N в палитре и количество информации I , необходимое для кодирования цвета каждой точки, связаны между собой и могут быть вычислены по формуле:

2 = 2 i = 2 1 = 2 i = i=1 бит.



Глубина цвета, (битов)

Количество цветов в палитре, N

2 24 =16 777 216


  • Качество изображения на экране монитора зависит от величины пространственного разрешения и глубины цвета.
  • Пространственное разрешение экрана монитора определяется как произведение количества строк изображения на количество точек в строке. Монитор может отображать информацию с различными пространственными разрешениями (800 х 600, 1024 х 768, 1152 х 864 и выше).

  • Чем больше пространственное разрешение и глубина цвета, тем выше качество изображения.
  • В операционных системах предусмотрена возможность выбора необходимого пользователю и технически возможного графического режима.

  • Информационный объем требуемой видеопамяти можно рассчитать по формуле:
  • где I - информационный объем видеопамяти в битах;
  • X Y - количество точек изображения (X - количество точек по горизонтали, Y - по вертикали);
  • I - глубина цвета в битах на точку.

  • Пример: необходимый объем видеопамяти для графического режима с пространственным разрешением 800 х 600 точек и глубиной цвета 24 бита равен:
  • 1 п = I *X *У = 24 бита х 800 х 600 = 11 520 000 бит = = 1 440 000 байт = 1 406,25 Кбайт ~ 1,37 Мбайт.

  • Качество отображения информации на экране монитора зависит от размера экрана и размера пикселя. Зная размер диагонали экрана в дюймах (15", 17" и т. д.) и размер пикселя экрана (0,28 мм, 0,24 мм или 0,20 мм), можно оценить максимально возможное пространственное разрешение экрана монитора.

Обработка графической информации

Кодирование и обработка графической и мультимедийной информации

Пространственная дискретизация

Графическая информация может быть представлена в аналоговой и дискретной формах. Примером аналогового представления графической информации может служить живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а дискретного - изображение, напечатанное с помощью струйного принтера и состоящее из отдельных точек разного цвета.

Графические изображения из аналоговой (непрерывной) формы в цифровую (дискретную) преобразуются путем пространственной дискретизации . Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол). Изображение разбивается на отдельные маленькие элементы (точки, или пиксели ), причем каждый элемент может иметь свой цвет (красный, зеленый, синий и т. д.).

Пиксель - минимальный участок изображения, для которого независимым образом можно задать цвет.

В результате пространственной дискретизации графическая информация представляется в виде растрового изображения , которое формируется из определенного количества строк, содержащих, в свою очередь, определенное количество точек (рис. 1.1).

Разрешающая способность. Важнейшей Характеристикой качества растрового изображения является разрешающая способность

Разрешающая способность растрового изображения определяется количеством точек как по горизонтали, так и по вертикали на единицу длины изображения.

Чем меньше размер точки, тем больше разрешающая способность (больше строк растра и точек в строке) и, соответственно, выше качество изображения. Величина разрешающей способности обычно выражается в dpi (dot per inch - точек на дюйм), т. е. в количестве точек в полоске изображения длиной один дюйм (1 дюйм = 2,54 см)

Пространственная дискретизация непрерывных изображений, хранящихся на бумаге, фото- и кинопленке, может быть осуществлена путем сканирования. В настоящее время все большее распространение получают цифровые фото- и видеокамеры, которые фиксируют изображения сразу в дискретной форме.

Качество растровых изображений, полученных в результате сканирования, зависит от разрешающей способности сканера, которую производители указывают двумя числами (например, 1200 х 2400 dpi)

Сканирование производится путем перемещения полоски светочувствительных элементов вдоль изображения. Первое число является оптическим разрешением сканера и определяется количеством светочувствительных элементов на одном дюйме полоски. Второе число является аппаратным разрешением ; оно определяется количеством "микрошагов", которое может сделать полоска светочувствительных элементов, перемещаясь на один дюйм вдоль изображения.

Глубина цвета. В процессе дискретизации могут использоваться различные палитры цветов , т. е. наборы цветов, в которые могут быть окрашены точки изображения. Каждый цвет можно рассматривать как возможное состояние точки. Количество цветов N в палитре и количество информации I, необходимое для кодирования цвета каждой точки, связаны между собой и могут быть вычислены по формуле:

В простейшем случае (черно-белое изображение без градаций серого цвета) палитра цветов состоит всего из двух цветов (черного и белого). Каждая точка экрана может принимать одно из двух состояний - "черная" или "белая", следовательно, по формуле (1.1) можно вычислить, какое количество информации необходимо, чтобы закодировать цвет каждой точки.

Аналоговый и дискретный способы представления изображений и звука

Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вку­совых и обонятельных).

Зрительные образы могут быть со­хранены в виде изображений (рисунков, фотографий и так далее), а звуковые - зафиксированы на пластинках, магнитных лентах, лазерных дисках и так далее.

Информация, в том числе графическая и звуковая, может быть представлена в аналоговой или дискретной форме .

При аналоговом представлении физическая величина при­нимает бесконечное множество значений, причем ее значе­ ния изменяются непрерывно .

При дискретном представле­ нии физическая величина принимает конечное множество значений, причем ее величина изменяется скачкообразно.

https://pandia.ru/text/78/427/images/image002_72.jpg" align="left" width="204" height="136 src=">В процессе кодирова­ния изображения производится его пространственная диск­ ретизация. Пространственную дискретизацию изображе­ния можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол). Изображение разбивается на отдельные маленькие фрагменты (точки), причем каждому фрагменту присваива­ется значение его цвета, то есть код цвета (красный, зеле­ный, синий и так далее) Рис. 2 Пространственная дискретизация

изображения

Качество кодирования изображения зависит от двух па­ раметров.

Во-первых , качество кодирования изображения тем выше, чем меньше размер точки и соответственно боль­шее количество точек составляет изображение.

Во-вторых, чем большее количество цветов, то есть боль­шее количество возможных состояний точки изображения, используется, тем более качественно кодируется изображение), (каждая точка несет большее количество информации). Совокупность используемых в наборе цветов образует палитру цветов.

Формирование растрового изображения .

Графическая ин­ формация на экране монитора представляется в виде растро­ вого изображения , которое формируется из определенного ко­личества строк, которые в свою очередь содержат определенное количество точек (пикселей).

Качество изображения определяется разрешающей спо­ собностью монитора , т. е. количеством точек, из которых оно складывается.

Чем больше разрешающая способность, то есть чем больше количество строк растра и точек в стро­ ке, тем выше качество изображения.

В современных персо­нальных компьютерах обычно используются три основные разрешающие способности экрана: 800 х 600, 1024 х 768 и 1280 х 1024 точки.

Рассмотрим формирование на экране монитора растрово­го изображения, состоящего из 600 строк по 800 точек в каждой строке (всего точек). В простейшем случае (черно-белое изображение без градаций серого цвета) каж­дая точка экрана может иметь одно из двух состояний - «черная» или «белая», то есть для хранения ее состояния необходим 1 бит.

Цветные изображения формируются в соответствии с двоичным кодом цвета каждой точки, хранящимся в видеопамяти (рис. 3).
Видеопамять

№ точки

Двоичный код цвета точки

Рис. 3. Формирование растрового изображения

¿Цветные изображения могут иметь различную глубину цвета, которая задается количеством битов, используемым для кодирования цвета точки. Наиболее распространенными значениями глубины цвета являются 8, 16,24 или 32 бита

Качество двоичного кодирования изображения определяется разрешающей способностью экра­на и глубиной цвета.

Каждый цвет можно рассматривать как возможное состо­яние точки, тогда количество цветов, отображаемых на эк­ране монитора, может быть вычислено по формуле

N = 2 i ,
где i - глубина цвета

Таблица 4. Глубина цвета и количество отображаемых цветов

Глубина цвета (i )

Количество отображаемых цветов (N )

Цветное изображение на экране монитора формируется за счет смешивания трех базовых цветов: красного, зеленого и синего. Такая цветовая модель называется RGB -моделью по первым буквам английских названий цветов (Red , Green , Blue ).

Для получения богатой палитры цветов базовым цветам могут быть заданы различные интенсивности.

Например, при глубине цвета в 24 бита на каждый из цветов выделяется по 8 бит, то есть для каждого из цветов возможны N = 28= 256 уровней интенсивности, заданные двоичными кодами (от минимальной - до максимальной -) табл. 5

Таблица.5. Формирование цветов при глубине цвета 24 бита

Название цвета

Интенсивность

Красный

Зеленый

Синий

Синий

Желтый

Графический режим.

Графический режим вывода изобра­ жения на экран монитора определяется величиной разрешаю­ щей способности и глубиной цвета.

Для того чтобы на экране монитора формировалось изображение, информация о каждой его точке (код цвета точки) должна храниться в видеопамяти компьютера.

Рассчитаем необходимый объем видеопамяти для одного из графических режимов, например, с разрешением 800 х 600 точек и глубиной цвета 24 бита на точку.

Всего точек на экране: 800 600 =

Необходимый объем видеопамяти:

24 бит =бит = 1 байт =

1406,25 Кбайт = 1,37 Мбайт.

Аналогично рассчитывается необходимый объем видеопа­мяти для других графических режимов.

В Windows предусмотрена возможность выбора графиче­ского режима и настройки параметров видеосистемы компь­ютера, включающей монитор и видеоадаптер.

Установка графического режима

1. Щелкнуть по индикатору Экран на Панели задач , появится диалоговая панель Свойства: Экран . Выбрать вкладку Настрой­ ка, которая информирует нас о марке установленных мо­нитора и видеоадаптера и предоставляет возможность установить графический ре­жим экрана (глубину цвета и разрешающую способность).

2. Щелкнуть по кнопке Допол­нительно , появится диало­говая панель, на которой вы­брать вкладку Адаптер. На вкладке имеется инфор­мация о фирме-производите­ле, марке видеоадаптера, объеме видеопамяти и др. С помощью раскрывающего­ся списка можно выбрать оп­тимальную частоту обновле­ния экрана.

Вопросы для размышления

1. В чем состоит суть метода пространственной дискретизации?

2. Объясните принцип формирования растрового изображения.

3. Какими параметрами задается графический режим, в котором
изображения выводятся на экран монитора?

Двоичное кодирование звуковой информации

Временная дискретизация звука.

¿ Звук представляет собой звуковую волну с непрерывно меняющейся амплитудой и ча­стотой. Чем больше амплитуда сигнала, тем он громче для человека, чем больше частота сигнала, тем выше тон.

Для того чтобы компьютер мог обрабатывать звук, непрерывный звуковой сигнал должен быть превращен в последователь­ность электрических импульсов (двоичных нулей и единиц).

В процессе кодирования непрерывного звукового сигнала производится его временная дискретизация.

Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные маленькие вре­менные участки, причем для каждого такого участка уста­навливается определенная величина амплитуды.

Таким образом, непрерывная зависимость амплитуды сиг­нала от времени A (t ) заменяется на дискретную последователь­ность уровней громкости. На графике это выглядит как заме­на гладкой " кривой на последовательность «ступенек» - рис. 6.

Каждой «ступеньке» присваивается значение уровня гром­кости звука, его код (1, 2, 3 и так далее). Уровни громкости звука можно рассматривать как набор возможных состояний, соответственно, чем большее количество уровней громкости будет выделено в процессе кодирования, тем большее количе­ство информации будет нести значение каждого уровня и тем более качественным будет звучание.

Современные звуковые карты обеспечивают 16-битную глубину кодирования звука. Количество различных уровней сигнала (состояний при данном кодировании) можно рассчи­тать по формуле

N = 2 i , = 216 = 65536, где i - глубина звука.

Таким образом, современные звуковые карты могут обеспе­ чить кодирование 65536 уровней сигнала. Каждому значению амплитуды звукового сигнала присваивается 16-битный код.

При двоичном кодировании непрерывного звукового сиг­нала он заменяется последовательностью дискретных уров­ней сигнала.

Качество кодирования зависит от количества измерений уровня сигнала в единицу времени, то есть час­ тоты дискретизации.

Чем большее количество измерений производится за 1 секунду (чем больше частота дискретиза­ции), тем точнее процедура двоичного кодирования/

Качество двоичного кодирования звука определя­ ется глубиной кодирования и частотой дискрети зации.

Количество измерений в секунду может лежать в диапа­зоне от 8000 до, то есть частота дискретизации ана­логового звукового сигнала может принимать значения от 8 до 48 кГц. При частоте 8 кГц качество дискретизированного звукового сигнала соответствует качеству радиотрансляции, а при частоте 48 кГц - качеству звучания аудио-CD. Следу­ет также учитывать, что возможны как моно-, так и стерео-режимы.

Можно оценить информационный объем стереоаудиофайла длительностью звучания 1 секунда при высоком качестве звука (16 битов, 48 кГц).

Для этого количество битов, при­ходящихся на одну выборку, необходимо умножить на ко­личество выборок в 1 секунду и умножить на 2 (стерео):

16 бит 2 = 1 бит = байт = = 187,5 Кбайт.

Стандартное приложение Звукозапись играет роль цифро­вого магнитофона и позволяет записывать звук, то есть ди-скретизировать звуковые сигналы, и сохранять их в звуко­вых файлах в формате WAV. Эта программа позволяет редактировать звуковые файлы, микшировать их (наклады­вать друг на друга), а также воспроизводить.

Вопросы для размышления

1. В чем состоит принцип двоичного кодирования звука?

2. От каких параметров зависит качество двоичного кодирования звука?

Кардинальной проблемой численного моделирования миграцион­ных процессов является дискретизация в пространстве и во време­ни. При пространственной дискретизации наиболее часто употреб­ляются метод конечных разностей (МКР) и метод конечных эле-

Рис. 24. Схема квадратной ячейки сеточной модели миграционного потока:

■а - параметры свойств; б - результаты миграционного расчета. / - первичные результаты; 2 - билинейная интерполяция; 3 к 4 - расчетный и соседние узлы сеткн.

Ментов (МКЭ), основные положення которых описаны, например, в работах . В дальнейшем будем рассматривать только МКР, позволяющий более наглядно представить разност­ную модель процесса. При этом используются консервативные раз­ностные схемы, в основе которых находится составление баланса вещества в блоке (ячейке), относящемся к каждой узловой точке (метод составных ячеек ).

При этом для каждой ячейки определяют конвективные прито­ки и оттоки мигрантов при помощи линейной интерполяции между соседними узлами (что соответствует основной разности МКР) или используют значение концентраций с узла, из которого поступает мигрант (что соответствует обратной разности МКР). Для опре­деления притока и оттока мигранта вследствие дисперсии исполь­зуются также первые частные производные концентрации с пер­пендикулярно и параллельно границам ячеек, которые можно би­линейно установить по соседним значениям.

Рассмотрим основные положения решения проблемы дискрети­зации применительно к двумерному конвективно-дисперсионному потоку в гомогенной среде с учетом процессов распада по уравне­нию (3.8) при Кос-Я и действия миграционных источников-стоков с интенсивностью w. В таком случае дифференциальное уравнение конвективно-диффузионного переноса нейтрального мигранта в двумерном потоке (с координатами xt при хх=х и х2-у) имеет вид

TOC \o "1-3" \h \z д / г\ дс \ , де і, дс,

ID,------ І + ^і------------ ас 4- w = л0 -- . (7.1)

Если знак q выявляется только в результате расчета, то в об­щем справедливо соотношение

2qmkc _ (gtnk _J_ gmk) ck _J_ (qtnk _ [ qmk I)

Таким образом, получают линейную систему уравнений с п уравнениями (л - число ячеек с определяемыми значениями с), асимметричная матрица коэффициентов которых указывает на каждые четыре занятых верхних и нижних кодиагонала наряду с основными диагоналями. Изображаемые таким способом вычисли­тельные модели миграции примерно равнозначны моделям (мат­ричным уравнениям), сформулированным с помощью нормального МКР, а также моделям МК. Э с помощью линейной аппроксимации функций. Преимущество такой системы состоит в том, что здесь гарантируется максимальная наглядность математического описа­ния процесса.

В настоящее время при численном моделировании миграции почти исключительно используют для временной производной част­ную разность первого порядка и строят модель миграции, учитывая важность двух временных уровней. Тогда уравнение (7.1) для ми­грационной модели имеет вид

Неявная (см. рис. 25, б); у=\/2- Кранка - Никольсона (см. рис. 25, в); 7=2/3 - Галеркина (см. рис. 25, в).

Для Vе (0; 2/3; 1) доказывается порядок аппроксимации 0(Д0 и для y=: 1/2-0 (Дt) , Из разложения функций в ряд Тейлора сле­дует, что численную дисперсию вызывают как

Требует тонкой дискретизации. Даже обеспечение возможности коррекции коэффициента дисперсии DKop согласно выражению

TOC \o "1-3" \h \z Асор = D - [ I * I Д*/2 + А^2/(2я0)] > 0 (7:6)

Не исключает значительных затрат по дискретизации^ Для харак­теристики дискретизации процессов миграции пользуются безмер­ными числами, получаемыми из уравнения (7.3):

0 I v I Ах Ах Дtv* At I v I Редх = --! ж и Di

А для характеристики осцилляций - производными характеристи­ками

РеЛд: П0 Ах Ах П0 Ах2

Из уравнения следует, что значительные затраты на простран­ственную дискретизацию миграционных процессов оправданы лишь, когда одинаковый порядок величин имеет также погреш­ность временной дискретизации. Поэтому схема Крайка-Николь - сона с погрешностью порядка At2 часто используется в моделиро­вании, несмотря на связанные с этим опасения в отношении ста­бильности. Ее повышение достигается с помощью метода «предик­тор-корректор» Г10]. При этом согласно неявной схеме решения (Y=1) рассчитывается полушаг At/2 при исходном положении всех параметров ко времени t и определяются значения с*+Л(12. Затем по схеме Крайка-Никольсона (у= 1/2) реализуется весь шаг At, причем все параметры миграции, члены источников-стоков, обмена и замещения, а также член конвекции задаются на момент времени t+At/2. Таким образом, вычислительная модель уравне­ния (7.2) при полном шаге получается в таком виде (см. рис. 25):

Причем для dc/dt надо подставить одно-, дву - или трехмерное ис­ходное.дифференциальное уравнение, а для d2c/dt2 его производ­ную. Наконец, очень значительная точность аппроксимации дости­гается благодаря тому, что временная производная учитывается не только в точке п (это в общем виде относится также к членам источников-стоков ic и да), но и на соседних узлах. В наиболее простой форме эту подстановку осуществляют по правилу Симп - сона: dc/dt-(1/6) [{dc/dt)a-.i+4(dc/dt)n+(dc/di)n-1].

На рис. 25, е приведена также конечно-разностная схема для одномерных процессов миграции, предложенная Г. Стояном. Эта схема дает возможность управлять вычислением всех частных про­изводных и получать стабильные и точные численные решения, особенно для случаев чистой дисперсии или чистой конвекции.

Выбранный численный метод пригоден лишь в тех случаях, когда численное решение стремится к точному при уменьшающейся ширине. шага, т. е. когда этот метод является сходящимся.

Численная дисперсия вызывается прежде всего дискретностью членов:конвекции и емкости (аккумуляции), т. е. первыми произ­водными зависимых переменных. Это может приводить к значи­тельным погрешностям при моделировании миграционных процес­сов с? небольшим коэффициентом дисперсии £>, величина которых для различных численных моделей миграции получается в зависи­мости от Ре^лг и числа Di или Сг. Благодаря введению исправ< ленных. коэффициентов дисперсии [см., например, уравнение (7.6)] значительно уменьшаются погрешности и в простых дискретных схемах. (Стабильные обратные разности членов конвекции и акку­муляции, а также МК. Э с линейными пространственными и вре­менными начальными функциями приводят к значительной числен­ной дисперсии или требуют очень тонкой локальной и временной дискретизации.

Численные осцилляции происходят в определенных условиях и, как правило, определяются сравнением с соответствующими ана­литическими решениями. Опасность колебаний возникает преиму­щественно в процессах с доминирующей конвекцией. Особенно под­вержены осцилляциям схема Кранка-Никольсона, основная раз­ность членов конвекции или аккумуляции и формулировка МКЭ
по схеме Галеркина с линейными функциями. Вместе с тем неяв­ная схема, обратные разности членов конвекции и аккумуляции, а также формулировка МК. Э по Ритцу и по Галеркину с много­кратной коллокацией в значительной мере свободны от осцилля - ций. Вместе с тем чем «нейтральнее» численная схема, тем она точнее и чувствительнее к нарушениям. Поэтому применяемая на практике численная схема постоянно является компромиссом меж­ду обеими тенденциями.

Наряду с погрешностями дискретности имеют значение также погрешности в стабильности, вытекающие из ограниченного коли­чества численных расчетов. Безусловно стабильной считается чис­ленная модель миграции, если численная погрешность (округле­ния) уменьшается от одного временного шага к другому, а условно стабильной - если это происходит только при определенных усло­виях. Эти условия для особых случаев аналитически представлены в работе . Таким образом, сравнением с аналитическими ре­шениями фиксируется условие стабильности при заданной прост­ранственной дискретизации путем установления критической вели­чины временного шага через критические числа Di или Сг. Без­условно стабильной является неявная схема решения с у-1, при­чем с уменьшением у возрастает склонность к нестабильности. Численное решение составленной системы уравнений (матричное уравнение) также таит в себе возможности погрешностей. К очень большим погрешностям, сильно распространяющимся при услов­ном стабильном методе, может приводить решение системы урав­нений с плохо выраженными условиями, у которых элементы ос­новных диагоналей матрицы коэффициентов в недостаточной сте­пени преобладают по сравнению с основными диагоналями кодиа - гоналей.

Значительные погрешности в решении уравнений может вызы­вать решение всей системы уравнений с помощью частного метода шагов (например, неявного метода переменных направлений) и пе­реноса элементов матрицы коэффициентов в правую ч"асть урав­нений путем умножения на временные или итеративно зависимые переменные с обратной датировкой для создания ленточных мат­риц с незначительной шириной ленты (преимущественно тридиаго - нальные матрицы коэффициентов). По этой причине следует тща­тельно проверять и контролировать программы компьютера па численному моделированию миграции, особенно путем сравнения с аналитическими решениями.

На основе численного решения производится первичное опреде­ление числа опорных точек в пространственно-временной сетке. Число опорных точек по времени или по размеру итерационного шага при нелинейном решении указывает количество определяе­мых локально-дискретных значений зависимых переменных (Я или иногда vx, vy, с) и таким образом влияет на число уравнений си­стемы. Затраты времени на одноразовое решение этой системы уравнений являются основной величиной для оценки затрат; они зависят от типа ЭВМ, используемого метода для решения системы 124 уравнений и качества генерированной вычислительной программы. Если эти затраты умножить на число временных или итерацион­ных шагов, необходимых для моделирования, и прибавить к этому затраты времени на корректирование матриц коэффициентов и правой стороны уравнений, то получится время, необходимое для математического моделирования на ЭВМ. Потребность в месте накопителей для математического моделирования многомерных процессов миграции определяется прежде всего потребностью в месте накопления подпрограммы для решения системы уравнений.

Новое на сайте

>

Самое популярное