[求解]-殘值與收斂

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘

這一篇的介紹,我想殘值應該要放在求解這一塊。

什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)?
是我們開始求解後需要回答的第一個問題,然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。

殘值

簡單來說,殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著,它不是正解。
最基本的兩組方程式控制著流體的行為,但僅僅是描述,沒告訴過你一定可以解,Navier-Stokes難解的程度甚至被列為7大數學難題之一。當然,自然界總是有解,只是我們程度差,無奈之下我們只好使用數值解來近似真正的解。

連續方程式:

raw-image




Navier-Stokes:

raw-image




如果對他們做離散化後可以得到4條包含x,y,z分量以及質量(or體積)守恆的方程式。如果把東西通通歸到同一側,可以得到解析解狀況下應該總和為零,但是數值方法下恆不為零,只能無窮接近,因此就會看到四條逐漸往零邁進的曲線。
(Energy是能量方程式的殘值)

raw-image

收斂

收斂是指一種狀態或是標準,其實沒有明確規定,雖然有工程常用的5%準則可以當作共識,但其實你要把它改成1%也沒人有意見。然後符合這個標準的解我們覺得再解下去也沒什麼意義,就拿來用了,這就是收斂。

然而,即使是理想狀況下,殘值誤差也不會是0,那麼到底多小才能合理判斷結果收斂?

這時候請搭配監測點(monitor point)監測物理量,在熱分析當中最常用的當然是晶片溫度或是鰭片溫度,但是同理也可以應用在流體力學分析上。當檢測點的物理量也都幾乎沒有變化的時候,就可以說他收斂了。

raw-image

需要注意的是,收斂並不等於解是對的,更接近於再迭代下去也沒意義的一種判斷,因此回頭觀察這個流場或是溫度場是不是合理,以及符合物理現象是相當重要的,沒有收斂的解不能用,但收斂也還不代表能用,只是個基本標。必須在模型,網格,求解三個階段都沒有問題產生,我們才可以基於這個結果作後續分析。不然就是所謂的GIGO,Garbage in Garbage out。

等等,那這樣說起來殘值的功用到底是啥?

殘值首先重要的是方向性,我們不能確認物理量到底應該變大還變小,但是只要殘值持續接近0,我們就可以維持這個迭代方向。
再來是殘值小不代表什麼,但是殘值大肯定有問題,這個涉及經驗,每個問題的門檻值都有所不同。
再更過來是,殘值有時候跟脈象一樣,可以作為一個線索來去看問題出在哪裡,有時候是哪個分量帶頭發散,有時候是震盪,都會透漏是網格或是模型出問題的一種跡象。

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
熱流資訊站的沙龍
47會員
45內容數
和工作相關的筆記整理地
你可能也想看
Thumbnail
「欸!這是在哪裡買的?求連結 🥺」 誰叫你太有品味,一發就讓大家跟著剁手手? 讓你回購再回購的生活好物,是時候該介紹出場了吧! 「開箱你的美好生活」現正召喚各路好物的開箱使者 🤩
Thumbnail
「欸!這是在哪裡買的?求連結 🥺」 誰叫你太有品味,一發就讓大家跟著剁手手? 讓你回購再回購的生活好物,是時候該介紹出場了吧! 「開箱你的美好生活」現正召喚各路好物的開箱使者 🤩
Thumbnail
介紹朋友新開的蝦皮選物店『10樓2選物店』,並分享方格子與蝦皮合作的分潤計畫,註冊流程簡單,0成本、無綁約,推薦給想增加收入的讀者。
Thumbnail
介紹朋友新開的蝦皮選物店『10樓2選物店』,並分享方格子與蝦皮合作的分潤計畫,註冊流程簡單,0成本、無綁約,推薦給想增加收入的讀者。
Thumbnail
在前面的文章裡, 我們談了很多機率的概念, 今天我們來聊聊統計學裡最基礎的研究方法: 迴歸分析。
Thumbnail
在前面的文章裡, 我們談了很多機率的概念, 今天我們來聊聊統計學裡最基礎的研究方法: 迴歸分析。
Thumbnail
這一篇的介紹,我想殘值應該要放在求解這一塊。 什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)? 是我們開始求解後需要回答的第一個問題,然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。 簡單來說,殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著,它不是正解。 最基本的兩組方程式
Thumbnail
這一篇的介紹,我想殘值應該要放在求解這一塊。 什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)? 是我們開始求解後需要回答的第一個問題,然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。 簡單來說,殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著,它不是正解。 最基本的兩組方程式
Thumbnail
上一篇簡介了紊流和故事的發生經過: 紊流二三事 -認識紊流 這一篇來稍微深入一點介紹紊流模型。要介紹紊流模型,得先從邊界層處理開始 不同RANS的描述版本,搭配壁面處理版本,產生了相當多種的紊流模型: 結束。
Thumbnail
上一篇簡介了紊流和故事的發生經過: 紊流二三事 -認識紊流 這一篇來稍微深入一點介紹紊流模型。要介紹紊流模型,得先從邊界層處理開始 不同RANS的描述版本,搭配壁面處理版本,產生了相當多種的紊流模型: 結束。
Thumbnail
如果有上過流體力學的話,對於這張圖大概並不陌生 層流 按照流場型態來分的話,我們可以把它分成3種,層流,過渡,以及紊流。 具體來說就是動量傳遞由黏滯力所主導的流況逐漸往由漩渦傳遞的一個過程。 而我們所熟悉的標準Navier-Stokes 方程組一般是適用在層流的條件之下。 非穩態層流 紊流
Thumbnail
如果有上過流體力學的話,對於這張圖大概並不陌生 層流 按照流場型態來分的話,我們可以把它分成3種,層流,過渡,以及紊流。 具體來說就是動量傳遞由黏滯力所主導的流況逐漸往由漩渦傳遞的一個過程。 而我們所熟悉的標準Navier-Stokes 方程組一般是適用在層流的條件之下。 非穩態層流 紊流
Thumbnail
建模 (Modeling) 畫細不難,難在用最經濟的方式達成 "雖不中亦不遠矣"。 網格 (Meshing) 任憑你列式再怎麼漂亮,解不出來就是白搭。 求解 (iterating) 能收斂都好說,不能收斂就是痛苦的開始
Thumbnail
建模 (Modeling) 畫細不難,難在用最經濟的方式達成 "雖不中亦不遠矣"。 網格 (Meshing) 任憑你列式再怎麼漂亮,解不出來就是白搭。 求解 (iterating) 能收斂都好說,不能收斂就是痛苦的開始
Thumbnail
1.1 函數與圖形 定義域、對應域,每一元素只能對應一個函數值 (即不能一對多) 多項式函數、三角、指對 a>0,拋物線開口向上 a<0,拋物線開口向下 1.2 連續函數與極限 極限(Limit): limx→ ∞an = L f(x)在x=a是連續的,條件有三: e=2.718
Thumbnail
1.1 函數與圖形 定義域、對應域,每一元素只能對應一個函數值 (即不能一對多) 多項式函數、三角、指對 a>0,拋物線開口向上 a<0,拋物線開口向下 1.2 連續函數與極限 極限(Limit): limx→ ∞an = L f(x)在x=a是連續的,條件有三: e=2.718
Thumbnail
時輪是甚麼? 這是統全數理自創概念,用於確定所有算法的商數時使用 且能夠讓程式碼設計師「逐步檢查計算過程」
Thumbnail
時輪是甚麼? 這是統全數理自創概念,用於確定所有算法的商數時使用 且能夠讓程式碼設計師「逐步檢查計算過程」
Thumbnail
連同上兩篇文章,我們介紹了機械學習裡的基石,並踩著這些基石了解了改變資料餵送方式,以及動態改變學習率或在更新項中加入動量的方法。我們可以看到這些梯度下降的變化,主要是解決兩個問題:梯度震盪和非最佳的局部最小值造成學習停滯不前的問題。在這篇文章中,我們著重動量和 Adam 的方法來達成克服以上的問題。
Thumbnail
連同上兩篇文章,我們介紹了機械學習裡的基石,並踩著這些基石了解了改變資料餵送方式,以及動態改變學習率或在更新項中加入動量的方法。我們可以看到這些梯度下降的變化,主要是解決兩個問題:梯度震盪和非最佳的局部最小值造成學習停滯不前的問題。在這篇文章中,我們著重動量和 Adam 的方法來達成克服以上的問題。
Thumbnail
這篇文章中將延續上文脈絡,先回顧某一定值的導數和可微分的定義,讓讀者發現x=n時的導數與某個給定的定值n已經形成函數關係;接著透過同一個人的不同裝扮與不同稱呼,來說明數學變換符號的意義。第三段將導數的符號作變換,表示導函數的概念與定義,最後總結導函數即是微分,以及重新回顧微分的意義。
Thumbnail
這篇文章中將延續上文脈絡,先回顧某一定值的導數和可微分的定義,讓讀者發現x=n時的導數與某個給定的定值n已經形成函數關係;接著透過同一個人的不同裝扮與不同稱呼,來說明數學變換符號的意義。第三段將導數的符號作變換,表示導函數的概念與定義,最後總結導函數即是微分,以及重新回顧微分的意義。
Thumbnail
這是微積分科普系列文章的第三篇,本文分成兩個部分。第一部分:由於上文以極限的反思作結,告訴讀者透過實驗與推測,不能確定函數的極限,因此本文將以嚴格的數學定義,說明如何證明函數的極限,回答上文中的反思問題,了解定義後,未來再證明函數極限的加、減、乘、除;第二部分:將以生活對話向你解釋「無限大、無限小」
Thumbnail
這是微積分科普系列文章的第三篇,本文分成兩個部分。第一部分:由於上文以極限的反思作結,告訴讀者透過實驗與推測,不能確定函數的極限,因此本文將以嚴格的數學定義,說明如何證明函數的極限,回答上文中的反思問題,了解定義後,未來再證明函數極限的加、減、乘、除;第二部分:將以生活對話向你解釋「無限大、無限小」
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News