本论文研究了广义Burgers-Fisher方程初边值问题的Haar小波有限差分法。广义Burgers-Fisher方程作为描述反应机理、对流效应和扩散传播之间相互作用的典型模型,在现代物理学中具有重要的意义。本文利用周期小波定义了闭区间上的Haar小波系,对Haar小波系进行积分,从而建立了新的Haar小波n重积分矩阵,并将该矩阵应用到Haar小波有限差分法中。采用一阶精度的向后差分逼近时间微分,而空间导数则利用Haar小波系来展开,提出了一个求解广义Burgers-Fisher方程初边值问题的Haar小波有限差分法,进而给出了相应的算法和程序框图,编制了MATLAB程序代码。本文还分析了Haar小波有限差分法的稳定性,数值验证了文中所给出的算法是条件稳定的,并对算法进行了正定性和有界性测试,结果表明文中算法能够保持数值解的正定性和有界性。本文算法充分结合了Haar小波多分辨率分析计算灵活、计算效率高的特性和有限差分法易于实现的优点,同时,由于利用了Haar小波n重积分矩阵的稀疏性,因而有效地提高了计算速度和精度。通过计算机模拟所获得的数值结果,与有限差分法和Adomian分解法等方法进行比较,显示本文所给出的算法精度高于有限差分法,对于求解较小的时间问题时,精度高于Adomian分解法,这说明文中所给出的算法是可行的、有效的,并且精度较高,为研究广义Burgers-Fisher方程初边值问题的数值解法提供了新的途径和新的思路。