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高效拉盖尔基时域有限差分算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
目录第5-7页
第一章 绪论第7-12页
    1.1 论文的研究背景第7页
    1.2 FDTD 法的发展现状第7-9页
        1.2.1 FDTD 法的发展现状第7-8页
        1.2.2 WLP-FDTD 法的发展现状第8-9页
    1.3 本文的主要工作及结构安排第9-12页
        1.3.1 主要工作和创新点第9-10页
        1.3.2 结构安排第10-12页
第二章 WLP-FDTD 算法基本原理第12-26页
    2.1 引言第12页
    2.2 WLP-FDTD 算法基本原理第12-15页
    2.3 二维高效 WLP-FDTD 算法基本原理及误差分析第15-20页
        2.3.1 二维高效 WLP-FDTD 算法基本原理第15-17页
        2.3.2 二维高效 WLP-FDTD 算法微扰项引起误差分析第17-20页
    2.4 三维高效 WLP-FDTD 算法基本原理及误差分析第20-25页
        2.4.1 三维高效 WLP-FDTD 算法基本原理第20-22页
        2.4.2 三维高效 WLP-FDTD 算法微扰项引起误差分析第22-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 新二维高效 WLP-FDTD 算法研究第26-39页
    3.1 引言第26页
    3.2 新二维高效 WLP-FDTD 算法第26-31页
        3.2.1 新二维高效 WLP-FDTD 算法的思路第26-28页
        3.2.2 A、B 算子的选择及新算法的差分方程第28-30页
        3.2.3 引入微扰项的讨论第30-31页
    3.3 基于新二维高效 WLP-FDTD 算法的迭代算法第31-34页
    3.4 算法实例第34-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 新三维高效 WLP-FDTD 算法研究第39-52页
    4.1 引言第39页
    4.2 新三维高效 WLP-FDTD 算法第39-44页
        4.2.1 新三维高效 WLP-FDTD 算法的思路第39-42页
        4.2.2 A、B 算子的选择及其差分方程第42-44页
    4.3 基于新三维高效 WLP-FDTD 算法的迭代算法第44-47页
    4.4 算法实例第47-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 迭代 WLP-FDTD 算法收敛性、稳定性研究第52-71页
    5.1 引言第52页
    5.2 迭代 WLP-FDTD 算法收敛性证明第52-59页
        5.2.1 二维迭代 WLP-FDTD 算法收敛性证明第52-54页
        5.2.2 三维迭代 WLP-FDTD 算法收敛性证明第54-59页
    5.3 迭代 WLP-FDTD 算法稳定性研究第59-69页
        5.3.1 时域分段 WLP-FDTD 算法及其差分方程第59-64页
        5.3.2 减小加权拉盖尔基函数计算误差的讨论第64-67页
        5.3.3 三维迭代 WLP-FDTD 算法稳定性验证算例第67-69页
    5.4 本章小结第69-71页
第六章 新高效 WLP-FDTD 算法吸收边界条件第71-99页
    6.1 引言第71页
    6.2 新二维高效 WLP-FDTD 算法中的吸收边界条件第71-82页
        6.2.1 PML 吸收边界条件第71-76页
        6.2.2 PML 吸收边界条件性能比较第76-78页
        6.2.3 UPML 吸收边界条件第78-81页
        6.2.4 UPML 吸收边界条件性能比较第81-82页
    6.3 新三维高效 WLP-FDTD 算法中的吸收边界条件第82-98页
        6.3.1 PML 吸收边界条件第82-91页
        6.3.2 PML 吸收边界条件性能比较第91-92页
        6.3.3 CPML 吸收边界条件第92-98页
    6.4 本章小结第98-99页
第七章 总结与展望第99-100页
参考文献第100-105页
致谢第105-106页
在学期间发表论文情况(第一作者)第106页

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