परिमित मात्रा विधि

परिमित मात्रा विधि एक विधि है जिसका उपयोग पार्श्विक अवकलनीय समीकरणों को बीजगणित समीकरणों के रूप में प्रतिष्ठित करने और मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। परिमित मात्रा विधि में, एक पार्श्विक अवकलनीय समीकरण में जो विलंबन शब्दकोण से सम्बद्ध होता है, उसमें उपस्थित मात्रा अवकलनों को सतही अवकलनों में परिवर्तित किया जाता है, जिसके लिए विलंबन सिद्धांत का उपयोग किया जाता है। इन शब्दकोणों को प्रत्येक परिमित मात्रा की सतहों पर प्रवाह के रूप में पुनः मूल्यांकित किया जाता है,

क्योंकि दिए गए मात्रा में प्रवेश करने वाले प्रवाह निकटतम मात्रा से निकलने वाले प्रवाह के समान होता है, इसलिए ये विधियाँ संरक्षणात्मक होती हैं, परिमित प्रवाह विधि का एक और लाभ यह है कि इसे असंरचित पाश को संरचित करने के लिए सरलता से तैयार किया जा सकता है। इस विधि का उपयोग कई संगणनात्मक द्रव गतिकी संपुटों में किया जाता है। "परिमित मात्रा" जाल पर प्रत्येक नोड बिंदु के आस-पास की छोटी मात्रा को संदर्भित करता है। परिमित मात्रा विधियों की तुलना, परिमित अंतर विधि से की जा सकती है, जो नोड, या परिमित तत्व विधि का उपयोग करके व्युत्पन्न का अनुमान लगाती है, जो स्थानीय डेटा का उपयोग करके एक समाधान के स्थानीय सन्निकटन का निर्माण करती है, और उन्हें एक साथ सिलाई करके एक वैश्विक सन्निकटन का निर्माण करती है। इसके विपरीत एक परिमित मात्रा विधि कुछ मात्रा  पर समाधान के औसत मूल्य के लिए सटीक भावों का मूल्यांकन करती है, और इस डेटा का उपयोग कोशिकाओं के भीतर समाधान के सन्निकटन के निर्माण के लिए करती है।

उदाहरण
एक साधारण 1D संवहन समस्या पर विचार करें:

यहाँ, $$ \rho=\rho \left( x,t \right) $$ क्षेत्र चर का प्रतिनिधित्व करता है और $$ f=f \left( \rho \left( x,t \right) \right) $$ प्रवाह या प्रवाह का प्रतिनिधित्व करता है .परंपरागत रूप से, सकारात्मक $$ f $$ नकारात्मक होते हुए दाईं ओर प्रवाह का प्रतिनिधित्व करता है $$ f $$ बाईं ओर प्रवाह का प्रतिनिधित्व करता है। यदि हम मान लें कि समीकरण ($$) निरंतर क्षेत्र के बहने वाले माध्यम का प्रतिनिधित्व करता है, तो हम स्थानिक क्षेत्र को उप-विभाजित कर सकते हैं, $$ x $$, परिमित मात्रा में या कोशिका केंद्रों के रूप में अनुक्रमित कोशिकाओं के रूप में $$ i $$. किसी विशेष कोशिका के लिए, हम, $$ i $$, के मात्रा औसत मान को परिभाषित कर सकते हैं $$ {\rho }_i \left( t \right) = \rho \left( x, t \right) $$ समय पर $$ {t=t_1} $$ और $${ x \in \left[ x_{i-\frac{1}{2}}, x_{i+\frac{1}{2}} \right] } $$, जैसा

और समय पर $$ t = t_2 $$ जैसा,

जहाँ $$ x_{i-\frac{1}{2}} $$ और $$ x_{i+\frac{1}{2}} $$ के क्रमशः ऊर्ध्वप्रवाह और अनुप्रवाह $$ i^\text{th} $$ कक्ष किनारों के स्थानों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

एकीकृत समीकरण ($$) समय में, हमारे पास है:

जहाँ $$f_x=\frac{\partial f}{\partial x}$$.

की मात्रा औसत प्राप्त करने के लिए $$ \rho\left(x,t\right) $$ समय पर $$ t=t_{2} $$, एकीकृत करते हैं $$ \rho\left(x,t_2 \right) $$ कोशिका मात्रा से अधिक, $$\left[ x_{i-\frac{1}{2}}, x_{i+\frac{1}{2}} \right] $$ और परिणाम को विभाजित करें $$\Delta x_i = x_{i+\frac{1}{2}}-x_{i-\frac{1}{2}} $$, अर्थात।

हम मानते हैं कि $$ f \ $$ अच्छा व्यवहार किया जाता है और हम एकीकरण के क्रम को उलट सकते हैं। साथ ही, याद रखें कि प्रवाह  कोशिका  के इकाई क्षेत्र के लिए सामान्य है। अब, चूंकि एक आयाम में $$f_x \triangleq \nabla \cdot f $$, हम विचलन प्रमेय लागू कर सकते हैं, अर्थात $$\oint_{v}\nabla\cdot fdv=\oint_{S}f\, dS $$, और के मूल्यों के साथ विचलन के मात्रा अभिन्न के लिए स्थानापन्न करें $$f(x) $$ कोशिका की सतह पर मूल्यांकन (किनारे $$x_{i-\frac{1}{2}} $$ और $$ x_{i+\frac{1}{2}} $$) परिमित मात्रा इस प्रकार है:

जहाँ $$f_{i \pm \frac{1}{2}} =f \left( x_{i \pm \frac{1}{2}}, t \right) $$.

इसलिए हम उपरोक्त समस्या के लिए अनुक्रमित कोशिका केंद्रों के साथ अर्ध-असतत संख्यात्मक योजना प्राप्त कर सकते हैं $$ i $$, और   कोशिका एज प्रवाह के रूप में अनुक्रमित $$ i\pm\frac{1}{2} $$, अंतर करके ($$) प्राप्त करने के लिए समय के संबंध में:

जहां किनारे के प्रवाह के लिए मान, $$ f_{i \pm \frac{1}{2}} $$, कोशिका औसत के  प्रक्षेप  या एक्सट्रपलेशन द्वारा पुनर्निर्मित किया जा सकता है। समीकरण ($$) मात्रा   औसत के लिए सटीक है; यानी, इसकी व्युत्पत्ति के दौरान कोई सन्निकटन नहीं किया गया है।

इस पद्धति को एक नोड के चारों ओर पूर्व और पश्चिम के चेहरों के साथ उत्तर और दक्षिण चेहरों पर विचार करके दो आयामी प्रसार समस्या की स्थिति के लिए परिमित मात्रा विधि पर भी लागू किया जा सकता है।

सामान्य संरक्षण कानून
हम सामान्य संरक्षण कानून (भौतिकी) समस्या पर भी विचार कर सकते हैं, जिसे निम्नलिखित आंशिक अंतर समीकरण द्वारा दर्शाया गया है,

यहाँ, $$ \mathbf u $$ राज्यों के एक वेक्टर का प्रतिनिधित्व करता है और $$\mathbf f $$ इसी प्रवाह  टेंसर का प्रतिनिधित्व करता है। फिर से हम स्थानिक क्षेत्र को परिमित मात्रा या कोशिकाओं में उप-विभाजित कर सकते हैं। किसी विशेष कोशिका के लिए, हम $$i $$,कोशिका के कुल मात्रा पर मात्रा इंटीग्रल लेते हैं,

मात्रा औसत प्राप्त करने के लिए पहले पद को समाकलित करने पर और दूसरे पर विचलन प्रमेय लागू करने पर, यह प्राप्त होता है

जहाँ $$ S_{i} $$ कोशिका के कुल सतह क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है और $${\mathbf n}$$ एक इकाई सदिश है, जो सतह के लिए सामान्य है और बाहर की ओर संकेत करता है। तो, अंत में, हम सामान्य परिणाम के बराबर प्रस्तुत करने में सक्षम हैं ($$), अर्थात।

पुनः, एज प्रवाह के मूल्यों को कोशिक औसत के प्रक्षेप या विस्तार द्वारा पुनर्निर्मित किया जा सकता है। वास्तविक संख्यात्मक योजना समस्या ज्यामिति और जाल निर्माण पर निर्भर करेगी।

एम.यू.एस.सी.एल. योजना पुनर्निर्माण का उपयोग प्रायः उच्च समाधान योजनाओं में किया जाता है जहाँ समाधान में झटके या रुकावटें उपस्थित होती हैं।

परिमित मात्रा योजनाएँ रूढ़िवादी हैं क्योंकि किनारे के प्रवाह के माध्यम से कोशिका औसत में परिवर्तन होता है। दूसरे शब्दों में, एक कोशिका का हानि सदैव दूसरे कोशिका का लाभ होता है!

यह भी देखें

 * सीमित तत्व विधि
 * प्रवाह सीमक
 * गोडुनोव की योजना
 * गोडुनोव की प्रमेय
 * उच्च-रिज़ॉल्यूशन योजना
 * कीवा (सॉफ्टवेयर)
 * एमआईटी जनरल सर्कुलेशन मॉडल
 * MUSCL योजना
 * सर्गेई के. गोडुनोव
 * कुल भिन्नता ह्रासमान
 * अस्थिर प्रवाह के लिए परिमित मात्रा विधि

अग्रिम पठन

 * Eymard, R. Gallouët, T.  R., Herbin, R. (2000) The finite volume method  Handbook of Numerical Analysis, Vol. VII, 2000, p. 713–1020. Editors: P.G. Ciarlet and J.L. Lions.
 * Hirsch, C. (1990), Numerical Computation of Internal and External Flows, Volume 2: Computational Methods for Inviscid and Viscous Flows, Wiley.
 * Laney, Culbert B. (1998), Computational Gas Dynamics, Cambridge University Press.
 * LeVeque, Randall (1990), Numerical Methods for Conservation Laws, ETH Lectures in Mathematics Series, Birkhauser-Verlag.
 * LeVeque, Randall (2002), Finite Volume Methods for Hyperbolic Problems, Cambridge University Press.
 * Patankar, Suhas V. (1980), Numerical Heat Transfer and Fluid Flow, Hemisphere.
 * Tannehill, John C., et al., (1997), Computational Fluid mechanics and Heat Transfer, 2nd Ed., Taylor and Francis.
 * Toro, E. F. (1999), Riemann Solvers and Numerical Methods for Fluid Dynamics, Springer-Verlag.
 * Wesseling, Pieter (2001), Principles of Computational Fluid Dynamics, Springer-Verlag.

बाहरी संबंध

 * Finite volume methods by R. Eymard, T Gallouët and R. Herbin, update of the article published in Handbook of Numerical Analysis, 2000
 * , available under the GFDL.
 * FiPy: A Finite Volume PDE Solver Using Python from NIST.
 * CLAWPACK: a software package designed to compute numerical solutions to hyperbolic partial differential equations using a wave propagation approach