神风——自动光谱伽辽金框架

shenfun的Python项目详细描述


https://api.codacy.com/project/badge/Grade/dc9c6e8e33c34382b76d38916852b36bhttps://travis-ci.org/spectralDNS/shenfun.svg?branch=masterhttps://circleci.com/gh/spectralDNS/shenfun.svg?style=svghttps://codecov.io/gh/spectralDNS/shenfun/branch/master/graph/badge.svghttps://anaconda.org/conda-forge/shenfun/badges/platforms.svg

在Jupyter集线器中使用活页夹进行尝试

binder

说明

shenfun是用谱galerkin方法求解偏微分方程的高性能计算平台。shenfun的用户界面与FEniCS非常相似,但应用程序仅限于多维张量积网格。代码通过mpi4py-fft包与mpi并行。

shenfun使用舒适的高级python语言快速开发高效、准确的pde解算器(谱阶和精度)。与使用低阶local基函数的有限元代码不同,使用高阶global正交基函数(fourier、legendre、chebyshev、laguerre、hermite和jacobi)可确保谱精度。通过矢量化(Numpy)、并行化(mpi4py)和将关键例程移到CythonNumba来确保效率。shenfun已经被用于在高性能超级计算机上的数千个处理器上运行湍流模拟(直接数值模拟),参见spectralDNS存储库。

demo文件夹包含poisson、helmholtz和双调和方程的几个示例。有关扩展文档和安装说明,请参见ReadTheDocs或本paper。注意,自该论文发表以来,shenfun得到了进一步的发展,可以使用两个非周期方向(参见biharmonic demo)。此外,方程可以耦合和隐式求解(见MixedPoisson.py)。

安装

shenfun可以使用pipconda安装,请参见installation chapter on readthedocs

依赖关系

联系人

有关评论、问题、错误报告和请求,请使用当前存储库的问题跟踪程序,或参阅readthedocs上的How to contribute?。否则,可以通过以下地址联系到主要作者:

Mikael Mortensen
mikaem at math.uio.no
http://folk.uio.no/mikaem/
Department of Mathematics
University of Oslo
Norway

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