Ang mga pamamaraang Numerikal ay mahahalagang mga kasangkapan sa paglutas ng mga komplikadong problemang matematikal na walang mga analitikong solusyon. SciPy, isang aklatan ng Python para sa siyentipikong komputasyon, nagbibigay ng mga module at mga tungkulin upang ipatupad ang iba't ibang mga pamamaraan ng numero. Ang artikulong ito ay nakatuon sa dalawang karaniwang pamamaraan: ang tiyak na pagkakaiba at ang mga pamamaraang pang-elektuwal na elemento.

Magtakda ng Magkaibang Pamamaraan

Ang limitadong pagkakaiba ay tumatantiya sa mga hinango sa pamamagitan ng paggamit ng mga ekwasyon ng pagkakaiba (iba't ibang equations) ito ay malawakang ginagamit sa paglutas ng mga ekwasyong magkakaibang bilang. Ang SciPy ay nag-aalok ng mga kasangkapan upang i-cretize ang mga problema at ipatupad nang mahusay ang mga pamamaraang ito.

Upang ipatupad ang limitadong mga pagkakaiba, ang sakop ay nahahati sa isang grid. ang mga riboditibo ay tinatayang gumagamit ng kalapit na mga grid point, binabago ang iba't ibang ekwasyon tungo sa mga equation ng ekwasyon ng mga taga -olba na maaaring lutasin nang may kalkulasyon.

Mahinang Pamamaraan ng Elemento

Ang limitadong pamamaraang elemento (FEM) ay nagreresulta sa isang malaking problema tungo sa mas maliit, mas simpleng mga bahagi na tinatawag na mga elemento. ang bawat elemento ay tinatayang may mga tungkuling batayan, at ang pangglobong problema ay binuo mula sa mga lokal na aproksimasyong ito. ang mga kaunting kakayahan ni SciPy na hindi nailalapat ay nagpapadali sa pagtitipon at solusyon ng mga problemang FEM.

Ang FEM ay lalo nang kapaki - pakinabang sa masalimuot na mga geometrie at mga kalagayan sa hangganan.

Pag - implementasyon sa Sikwasyon

Ang SciPy ay nagbibigay ng mga module gaya ng sa paghawak ng malalaking limit at para sa paglutas ng mga sistemang linear. Para sa mga tiyak na pagkakaiba ng mga pamamaraan, ang paglikha ng mga grid marice at paglalagay ng mga hangganang kondisyon ay mahahalagang mga hakbang. Para sa mga limitadong pamamaraan ng elemento, ang pagbubuo ng paninigas ng matrix at karga ay mahalaga.

Ang parehong pamamaraan ay nangangailangan ng maingat na discretization at hangganan kondisyon na pagpapatupad. Ang paggamit ng mga optimisadong rutina ng SciPy ay nagbibigay katiyakan ng mahusay na pagkalkula para sa mga problemang malalaking-scale.