আংশিক ভিন্ন সমীকরণ (PDE) বিভিন্ন ধরনের শারীরিক রহস্য যেমন তাপ স্থানান্তর, ঢেউ নিক্ষেপ, এবং তরল শক্তি ব্যবহার করে পাইথন লাইব্রেরী ব্যবহার করে এই সমীকরণগুলো সমাধান করার প্রক্রিয়াকে সংশোধন করে। এই প্রবন্ধ পিডিই-এর মাধ্যমে এই পদ্ধতিটি সমাধান করার জন্য একটি ধাপ নির্ধারণ করে।

সমস্যার সমাধান করা

যেমন, একটি একক-ডিনিক্সিক হিট সমীকরণ বিবেচনা করে পিডি এবং ডোমেইনকে চিহ্নিত করে:

[[[F] age [[0] att. ◆ স্বয়ংক্রিয়ভাবে লোড করা হয়]

প্রাথমিক শর্ত উল্লেখ করুন, সীমা, এবং পারমাণবিক ক্রিয়া যেমন [F][FO][FLT], [FO][1]]

ডোমেইনকে বিচ্ছিন্ন করা

গণনাকৃত পপি অ্যারের মাধ্যমে বিচ্ছিন্ন পয়েন্টের মধ্যে সমাধান করুন। উদাহরণস্বরূপ, গণনায় কোন বিন্দুকে একটি গ্রিড তৈরি করা হয়:

[[F] [Ctrl+F]

[[[F][0]x = Np.p.L.L.0, 1, [F]

সংখ্যাসূচক স্থিতিশীল এবং নির্ভুলতার মাত্রা নিয়ন্ত্রণ করার জন্য সময় ও অনুকরণের সময়সীমা নির্ধারণ করুন ।

সংখ্যাসূচক পদ্ধতি

পদার্থের তাপমাত্রা সম্বন্ধে এক স্পষ্ট ধারণা

[[F] [F] [F] n] [u] + + + + + + + + + + + [i] [i] [i]

যেখানে [[[[[F][F][F][F]] একটি স্থায়ী পরামিতি গণনা করা হয় [FO[F] [FLT] *] [Dex[D][FO][ ৩]

সিমুলেশনটি চালাবার সিমুলেশন

সময়ের ধাপের ওপরের কাজ বেড়ে গেলে প্রতিটি ধাপের জন্য সমাধান অ্যারে আপডেট করে। কর্মফলতা সম্পর্কে NumPy-র জন্য Npy কর্ম ব্যবহার করুন:

[[F] সীমাসূচক বিন্যাসে উপস্থিত মান: [F]

& sives; nsp; nsp;[1][1][1] + + + + + + +[u] [2]: 2 [2]:] [2] [2] [2]

সমস্যার সমস্যা বজায় রাখার জন্য প্রতিটি আপডেটের ক্ষেত্রে সীমা প্রয়োগ করুন।

ফলাফল প্রদর্শন করা হচ্ছে

মMplotlibের মতো লাইব্রেরিগুলো সময়ের সঙ্গে সঙ্গে তাপমাত্রা বিতরণের প্রতি দৃষ্টি আকর্ষণ করতে ব্যবহার করে ।

উদাহরণের কোড:

[[F] [FLT]

[[F] plps.lot;(x,[,][F]