我的任务是建立一个带边界条件的矩阵向量乘法，用迭代法求解波动方程，但我在建立这个问题上很吃力。
Sparse matrix problem
我该如何实现边界条件呢？这是我到目前为止所知道的：
def matrix_problem(N):
"""Generate the matrix and rhs associated with the wave equation."""
k = (29 * np.pi) / 2
h = 1 / N
nelements = (2-((h**2)*(k**2))) -2
row_ind = np.empty(nelements, dtype=np.float64)
col_ind = np.empty(nelements, dtype=np.float64)
data = np.empty(nelements, dtype=np.float64)
f = np.empty(N * N, dtype=np.float64)
count = 0
for j in range(N):
for i in range(N):
if i==j:
row_ind[count] = 1
col_ind[count] = 1
else:
if j==i:
row_ind[count] = 2-(h**2)*(k**2)
col_ind[count] = 2-(h**2)*(k**2)
if j==i+1 or j==i-1:
row_ind[count] = -1
col_ind[count] = -1
else:
row_ind[count] = 0
col_ind[count] = 0
return coo_matrix((data, (row_ind, col_ind)), shape(N**2, N**2)).tocsr(), f字符串
我试过设置矩阵向量问题，但我错误地实现了边界条件。我是新的编码，所以我真的不明白我在做什么，为什么，或者怎么会错。我试过以不同的方式实现if部分，但我遇到了同样的问题，那就是没有创建矩阵。
N = 100
A, f = discretise_poisson(N)
sol = spsolve(A, f)---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
/var/folders/d4/xpz4321n1k927dx91d1ntp6w0000gn/T/ipykernel_71373/3717722815.py in <module>
1 N = 100
2
----> 3 A, f = matrix_problem(N)
4 sol = spsolve(A, f)
5
/var/folders/d4/xpz4321n1k927dx91d1ntp6w0000gn/T/ipykernel_71373/3681280231.py in matrix_problem(N)
7 nelements = (2-((h**2)*(k**2))) -2
8
----> 9 row_ind = np.empty(nelements)
10 col_ind = np.empty(nelements)
11 data = np.empty(nelements)
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer的数据
不幸的是，我不知道我在做什么，所有的代码都是纯粹的猜测。我已经向我的讲师寻求帮助，但当然没有得到他们的回复，所以我不得不在这里问。一个例子会很好，这样我就可以理解它是如何设置的，所以我可以实际上破解作业（这是使用GPU加速来加速迭代求解器）。
1条答案
按热度按时间tvmytwxo1#
关于编程，你有很多东西要学，
python，numpy，scipy.sparse，但首先要学的是调试。我从来不只是在编辑器中编写代码，我总是有一个交互式的python会话，在那里我可以测试代码片段。
让我们测试一下
nelement计算行：字符串
因此，即使
N=100是整数，h=1/100也是浮点数。k更大，但nelements仍然是浮点数，而且不仅仅是浮点数，0.2也很小。你不能用浮点数定义数组，更不用说小于1的数组了。更糟糕的是，它是负数！我不知道你是从哪里得到这些计算的，但很明显他们错了。
我怀疑你从一些源代码中复制粘贴代码，而不知道发生了什么。这样做会给你留下很多调试问题。