уравнения в частных производных численно, причем так, чтобы не прописывать руками шаги по сетке и т.д. ?
Я сейчас решаю некоторые уравнения численными методами с использованием питона, но для получения ответа приходится руками писать итерации и шаги по сетке. Много мест где можно ошибиться. Знакомые посоветовали обратить внимание на Julia, но быстро в интернете я ответ на свой вопрос не нашел. Может быть здесь подскажут.
В идеале мне нужно такое: я даю уравнение, шаг сетки и может быть еще что-то, а на выходе получаю массивы чисел.
MethodOfLines очень подходит к описанию
сюда ещё можно посмотреть: https://github.com/SciML/NeuralPDE.jl
Спасибо. Правда у меня даже их учебные примеры не запускаются. То конфликты библиотек, то другие ошибки. У вас нет какого нибудь примера с PDE и MOLFiniteDifference, чтобы он гарантировано сработал на Julia 1.10.2 ? Если это будет система из 2х уравнений, то вообще прекрасно. Желательно со всеми нужными импортами. Хочется хотя бы один пример запустить посмотреть.
Обсуждают сегодня