边界条件:

v中各方= 0。U = 0上右，左，顶部在底部BC和u =盖速度

数值方法:

用于解决速度-压力耦合的简单算法。要了解在交错网格中索引是如何工作的，请查看“Versteeg, Malalasekera:计算流体动力学介绍”教科书。控制方程的离散化是基于这本教科书。u和v在每次迭代中都用Jacobi方法更新。在每次迭代中，采用五对角矩阵算法直接求解压力修正方程。收敛所需的欠松弛因子的正确选择。Jacobi方法是解决这类问题效率最低的方法，但它简单易解。我们鼓励您应用其他迭代方法，如逐行TDMA、Guess-seidel、多重网格或SOR，以更快地收敛。

压力校正：

我经常看到有人用简单的算法求解压力校正公式，因为P”的BC级还不清楚挣扎。这里是如何解决它：
1）的压力是相对的概念。所以，夹紧一个节点的压力在域中零作为边界条件，并在其他节点中的压力将相对于该点测量。这是一个常见的做法是将P（1,1）= 0，因为P（1,1）被称为P“（1,1）= 0，但你需要计算P”的其他节点。很明显，在它之下的节点，但它有AW，AE，一个AS = 0的P“是位于底壁因为没有P点”。其他的边界P”值将设置这种方式。你会与系数的五对角矩阵结束。

我用petc (C语言)并行编写了这段代码。我很快会把它上传到GitHub上。它比这个版本快得多，因为:
1）它是平行的，而不是串行所以你可以，你可以使用多个处理器。
2）C版通过迭代几个不同于MATLAB版本，其中不只有一个雅可比扫描时间解决了动量方程。
3）最重要的是，PETSc的使用Krylov子空间迭代法（类型：GMRES），它也使用预条件（我发现添加剂Shwartz PC是最好的）来解决动力和压力校正，这是远远比雅可比方法更有效收敛率方面。