[英]Why is FFT of (A+B) different from FFT(A) + FFT(B)?
我差不多一个月一直在和一个非常奇怪的虫子打架。 问你们这是我最后的希望。 我在C中编写了一个程序,它使用傅里叶(或倒数)空间中的隐式欧拉(IE)方案集成了2d Cahn-Hilliard方程 :
“帽子”意味着我们处于傅里叶空间:h_q(t_n + 1)和h_q(t_n)是时间t_n和t_(n + 1)的h(x,y)的FT,N [h_q]是非线性算子应用于傅立叶空间中的h_q,而L_q是线性的,同样在傅立叶空间中。 我不想过多介绍我使用的数值方法的细节,因为我确信问题不是来自那里(我尝试使用其他方案)。
我的代码实际上非常简单。 这是开始,基本上我声明变量,分配内存并为FFTW例程创建计划。
# include <stdlib.h>
# include <stdio.h>
# include <time.h>
# include <math.h>
# include <fftw3.h>
# define pi M_PI
int main(){
// define lattice size and spacing
int Nx = 150; // n of points on x
int Ny = 150; // n of points on y
double dx = 0.5; // bin size on x and y
// define simulation time and time step
long int Nt = 1000; // n of time steps
double dt = 0.5; // time step size
// number of frames to plot (at denominator)
long int nframes = Nt/100;
// define the noise
double rn, drift = 0.05; // punctual drift of h(x)
srand(666); // seed the RNG
// other variables
int i, j, nt; // variables for space and time loops
// declare FFTW3 routine
fftw_plan FT_h_hft; // routine to perform fourier transform
fftw_plan FT_Nonl_Nonlft;
fftw_plan IFT_hft_h; // routine to perform inverse fourier transform
// declare and allocate memory for real variables
double *Linft = fftw_alloc_real(Nx*Ny);
double *Q2 = fftw_alloc_real(Nx*Ny);
double *qx = fftw_alloc_real(Nx);
double *qy = fftw_alloc_real(Ny);
// declare and allocate memory for complex variables
fftw_complex *dh = fftw_alloc_complex(Nx*Ny);
fftw_complex *dhft = fftw_alloc_complex(Nx*Ny);
fftw_complex *Nonl = fftw_alloc_complex(Nx*Ny);
fftw_complex *Nonlft = fftw_alloc_complex(Nx*Ny);
// create the FFTW plans
FT_h_hft = fftw_plan_dft_2d ( Nx, Ny, dh, dhft, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE );
FT_Nonl_Nonlft = fftw_plan_dft_2d ( Nx, Ny, Nonl, Nonlft, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE );
IFT_hft_h = fftw_plan_dft_2d ( Nx, Ny, dhft, dh, FFTW_BACKWARD, FFTW_ESTIMATE );
// open file to store the data
char acstr[160];
FILE *fp;
sprintf(acstr, "CH2d_IE_dt%.2f_dx%.3f_Nt%ld_Nx%d_Ny%d_#f%.ld.dat",dt,dx,Nt,Nx,Ny,Nt/nframes);
在这个序言之后,我用一个均匀的随机噪声初始化我的函数h(x,y),并且我也采用它的FT。 我将h(x,y)的虚部(即代码中的dh[i*Ny+j][1]
)设置为0,因为它是一个实数函数。 然后我计算波矢量qx
和qy
,并用它们,我计算傅立叶空间中方程的线性算子,这是代码中的Linft
。 我只考虑h的四阶导数作为线性项,因此线性项的FT只是-q ^ 4 ......但是,我不想再深入讨论我的积分方法的细节。 问题不在于此。
// generate h(x,y) at initial time
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
rn = (double) rand()/RAND_MAX; // extract a random number between 0 and 1
dh[i*Ny+j][0] = drift-2.0*drift*rn; // shift of +-drift
dh[i*Ny+j][1] = 0.0;
}
}
// execute plan for the first time
fftw_execute (FT_h_hft);
// calculate wavenumbers
for (i = 0; i < Nx; i++) { qx[i] = 2.0*i*pi/(Nx*dx); }
for (i = 0; i < Ny; i++) { qy[i] = 2.0*i*pi/(Ny*dx); }
for (i = 1; i < Nx/2; i++) { qx[Nx-i] = -qx[i]; }
for (i = 1; i < Ny/2; i++) { qy[Ny-i] = -qy[i]; }
// calculate the FT of the linear operator
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
Q2[i*Ny+j] = qx[i]*qx[i] + qy[j]*qy[j];
Linft[i*Ny+j] = -Q2[i*Ny+j]*Q2[i*Ny+j];
}
}
然后,最后,它来了时间循环。 基本上,我所做的是以下内容:
每隔一段时间,我就会将数据保存到文件中并在终端上打印一些信息。 特别是,我打印非线性项的FT的最高值。 我还检查h(x,y)是否发散到无穷大(它不应该发生!),
计算直接空间中的h ^ 3(即简单地dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0]
)。 同样,虚部设置为0,
拿h ^ 3的FT,
通过计算-q ^ 2 *(FT [h ^ 3] -FT [h])获得倒数空间中的完整非线性项(即上面描述的IE算法中的N [h_q])。 在代码中,我指的是Nonlft[i*Ny+j][0] = -Q2[i*Ny+j]*(Nonlft[i*Ny+j][0] -dhft[i*Ny+j][0])
对于虚部, Nonlft[i*Ny+j][0] = -Q2[i*Ny+j]*(Nonlft[i*Ny+j][0] -dhft[i*Ny+j][0])
和下面的那个。 我这样做是因为:
这是代码:
for(nt = 0; nt < Nt; nt++) {
if((nt % nframes)== 0) {
printf("%.0f %%\n",((double)nt/(double)Nt)*100);
printf("Nonlft %.15f \n",Nonlft[(Nx/2)*(Ny/2)][0]);
// write data to file
fp = fopen(acstr,"a");
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
fprintf(fp, "%4d %4d %.6f\n", i, j, dh[i*Ny+j][0]);
}
}
fclose(fp);
}
// check if h is going to infinity
if (isnan(dh[1][0])!=0) {
printf("crashed!\n");
return 0;
}
// calculate nonlinear term h^3 in direct space
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
Nonl[i*Ny+j][0] = dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0];
Nonl[i*Ny+j][1] = 0.0;
}
}
// Fourier transform of nonlinear term
fftw_execute (FT_Nonl_Nonlft);
// second derivative in Fourier space is just multiplication by -q^2
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
Nonlft[i*Ny+j][0] = -Q2[i*Ny+j]*(Nonlft[i*Ny+j][0] -dhft[i*Ny+j][0]);
Nonlft[i*Ny+j][1] = -Q2[i*Ny+j]*(Nonlft[i*Ny+j][1] -dhft[i*Ny+j][1]);
}
}
// Implicit Euler scheme in Fourier space
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
dhft[i*Ny+j][0] = (dhft[i*Ny+j][0] + dt*Nonlft[i*Ny+j][0])/(1.0 - dt*Linft[i*Ny+j]);
dhft[i*Ny+j][1] = (dhft[i*Ny+j][1] + dt*Nonlft[i*Ny+j][1])/(1.0 - dt*Linft[i*Ny+j]);
}
}
// transform h back in direct space
fftw_execute (IFT_hft_h);
// normalize
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
dh[i*Ny+j][0] = dh[i*Ny+j][0] / (double) (Nx*Ny);
dh[i*Ny+j][1] = dh[i*Ny+j][1] / (double) (Nx*Ny);
}
}
}
代码的最后一部分:清空内存并破坏FFTW计划。
// terminate the FFTW3 plan and free memory
fftw_destroy_plan (FT_h_hft);
fftw_destroy_plan (FT_Nonl_Nonlft);
fftw_destroy_plan (IFT_hft_h);
fftw_cleanup();
fftw_free(dh);
fftw_free(Nonl);
fftw_free(qx);
fftw_free(qy);
fftw_free(Q2);
fftw_free(Linft);
fftw_free(dhft);
fftw_free(Nonlft);
return 0;
}
如果我运行此代码,我将获得以下输出:
0 %
Nonlft 0.0000000000000000000
1 %
Nonlft -0.0000000000001353512
2 %
Nonlft -0.0000000000000115539
3 %
Nonlft 0.0000000001376379599
...
69 %
Nonlft -12.1987455309071730625
70 %
Nonlft -70.1631962517720353389
71 %
Nonlft -252.4941743351609204637
72 %
Nonlft 347.5067875825179726235
73 %
Nonlft 109.3351142318568633982
74 %
Nonlft 39933.1054502610786585137
crashed!
代码在到达结束之前崩溃,我们可以看到非线性项是分歧的。
现在,对我来说没有意义的是,如果我通过以下方式更改我计算非线性项FT的行:
// calculate nonlinear term h^3 -h in direct space
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
Nonl[i*Ny+j][0] = dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0] -dh[i*Ny+j][0];
Nonl[i*Ny+j][1] = 0.0;
}
}
// Fourier transform of nonlinear term
fftw_execute (FT_Nonl_Nonlft);
// second derivative in Fourier space is just multiplication by -q^2
for ( i = 0; i < Nx; i++ ) {
for ( j = 0; j < Ny; j++ ) {
Nonlft[i*Ny+j][0] = -Q2[i*Ny+j]* Nonlft[i*Ny+j][0];
Nonlft[i*Ny+j][1] = -Q2[i*Ny+j]* Nonlft[i*Ny+j][1];
}
}
这意味着我正在使用这个定义:
而不是这一个:
然后代码非常稳定,不会发生分歧! 即使是数十亿的时间步! 为什么会发生这种情况,因为计算Nonlft
的两种方法应该是等价的?
非常感谢任何花时间阅读所有这些并给我一些帮助的人!
编辑:为了让事情变得更加奇怪,我应该指出,这个错误不会发生在1D的同一系统中。 在1D中,两种计算Nonlft
方法都是稳定的。
编辑:我添加一个简短的动画,说明在崩溃之前函数h(x,y)发生了什么。 另外:我很快在MATLAB中重新编写了代码,它使用基于FFTW库的快速傅立叶变换函数,并且没有发生错误......神秘感加深了。
我解决了!! 问题是Nonl
术语的计算:
Nonl[i*Ny+j][0] = dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0];
Nonl[i*Ny+j][1] = 0.0;
这需要改为:
Nonl[i*Ny+j][0] = dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0] -3.0*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][1]*dh[i*Ny+j][1];
Nonl[i*Ny+j][1] = -dh[i*Ny+j][1]*dh[i*Ny+j][1]*dh[i*Ny+j][1] +3.0*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][0]*dh[i*Ny+j][1];
换句话说:我需要将dh
视为一个复杂的函数(即使它应该是真实的)。
基本上,由于愚蠢的舍入误差, 实数函数 (在我的情况下为dh
) 的FT的IFT 不是纯粹的真实 ,而是具有非常小的虚部。 通过设置Nonl[i*Ny+j][1] = 0.0
我完全忽略了这个想象的部分。 那么,问题在于我递归地求和FT( dh
), dhft
和使用IFT(FT( dh
))获得的对象,这是Nonlft
,但忽略了剩余的虚部!
Nonlft[i*Ny+j][0] = -Q2[i*Ny+j]*(Nonlft[i*Ny+j][0] -dhft[i*Ny+j][0]);
Nonlft[i*Ny+j][1] = -Q2[i*Ny+j]*(Nonlft[i*Ny+j][1] -dhft[i*Ny+j][1]);
显然,计算Nonlft
为dh
^ 3 -dh
然后再做
Nonlft[i*Ny+j][0] = -Q2[i*Ny+j]* Nonlft[i*Ny+j][0];
Nonlft[i*Ny+j][1] = -Q2[i*Ny+j]* Nonlft[i*Ny+j][1];
避免做这个“混合”总和的问题。
P ......这样的解脱! 我希望我可以给自己分配赏金! :P
编辑:我想补充一点,在使用fftw_plan_dft_2d
函数之前,我使用的是fftw_plan_dft_r2c_2d
和fftw_plan_dft_c2r_2d
(真实到复杂和复杂到实际),我看到了同样的错误。 但是,如果我没有切换到fftw_plan_dft_2d
,我想我无法解决它,因为c2r
函数会自动“切断”来自IFT的剩余虚部。 如果是这种情况并且我没有遗漏某些东西,我认为这应该写在FFTW网站的某个地方,以防止用户遇到这样的问题。 像“ r2c
和c2r
变换”这样的东西并不适合实现伪谱方法。
编辑:我发现另一个SO问题解决了完全相同的问题。
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