import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) * 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if T.all()!=0: T[0, n] ==10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) and T[-1, n] ==11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 4) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()为什么这个代码画不出图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 材料参数假设（用户未提供） k = 0.5 # 导热系数 (W/m·K) rho = 1000 # 密度 (kg/m³) cp = 4000 # 比热容 (J/kg·K) alpha = k / (rho * cp) # 热扩散率 (m²/s) # 几何参数 Lx = 0.05 # x方向半长 (m) Ly = 0.01 # y方向半宽 (m) Lz = 0.02825 # z方向半高 (m) # 热物性参数 h = 500 # 对流换热系数 (W/m²·K) T0 = 20 # 初始温度 (°C) Tf = 100 # 介质温度 (°C) # 计算毕渥数 Bi_x = h * Lx / k Bi_y = h * Ly / k Bi_z = h * Lz / k # 时间数组 (0-60秒) time = np.linspace(0, 60, 61) def find_root(bi, n): """ 二分法求解特征方程 λtan(λ) = Bi """ a = (n - 1) np.pi b = (n - 0.5) * np.pi - 1e-9 # 避开奇点 for _ in range(100): c = (a + b) / 2 fc = c * np.tan(c) - bi if fc < 0: a = c else: b = c if (b - a) < 1e-6: return (a + b) / 2 return (a + b) / 2 def calculate_theta(roots, L, t, position='center'): """ 计算一维无量纲温度 """ theta = 0.0 for lam in roots: # 系数项计算 C = (2 * np.sin(lam)) / (lam + np.sin(lam)np.cos(lam)) # 指数项 Fo = alpha t / L2 exp_term = np.exp(-lam2 * Fo) # 空间项 if position == 'center': space_term = 1.0 else: space_term = np.cos(lam) theta += C * exp_term * space_term # 收敛判断 if abs(C * exp_term * space_term) < 1e-4: break return theta # 求每个方向的前5个根 roots_x = [find_root(Bi_x, n) for n in range(1, 6)] roots_y = [find_root(Bi_y, n) for n in range(1, 6)] roots_z = [find_root(Bi_z, n) for n in range(1, 6)] # 计算温度曲线 Tc = [] # 中心温度 Ta = [] # 表面温度（假设三个方向表面） for t in time: # 三维中心温度 theta_x = calculate_theta(roots_x, Lx, t, 'center') theta_y = calculate_theta(roots_y, Ly, t, 'center') theta_z = calculate_theta(roots_z, Lz, t, 'center') Tc.append(Tf + (T0 - Tf) * theta_x * theta_y * theta_z) # 三维表面温度（三个方向表面） theta_x_s = calculate_theta(roots_x, Lx, t, 'surface') theta_y_s = calculate_theta(roots_y, Ly, t, 'surface') theta_z_s = calculate_theta(roots_z, Lz, t, 'surface') Ta.append(Tf + (T0 - Tf) * theta_x_s * theta_y_s * theta_z_s) # 绘图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time, Tc, label='中心温度 Tc') plt.plot(time, Ta, label='表面温度 Ta', linestyle='--') plt.xlabel('时间 (秒)') plt.ylabel('温度 (℃)') plt.title('温度随时间变化曲线') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() 帮我把以上代码转换成matlab语言

% 热扩散率 (m²/s) % 几何参数 Lx = 0.05; % x方向半长 (m) Ly = 0.01; % y方向半宽 (m) Lz = 0.02825; % z方向半高 (m) % 热物性参数 h = 500; % 对流换热系数 (W/m²·K) T0 = 20; % 初始温度 (°C) Tf = 100;...

import deepxde as dde import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from deepxde.backend import torch import torch import os os.environ["DDE_BACKEND"] = "pytorch" geom = dde.geometry.Rectangle([0,0],[1,1]) #定义几何域，代表4个角点 timedomain = dde.geometry.TimeDomain(0,1.0) #定义时间域 geomtime = dde.geometry.GeometryXTime(geom,timedomain) #几何域与时间域的笛卡尔积 #定义pde损失函数 import numpy as np import numpy as np def k(x): x_coord = x[:, 0:1] cond1 = torch.lt(x_coord, 0.25) # x < 0.25 cond2 = torch.logical_and(torch.ge(x_coord, 0.25), torch.lt(x_coord, 0.50)) # 0.25 <= x < 0.50 cond3 = torch.logical_and(torch.ge(x_coord, 0.50), torch.lt(x_coord, 0.75)) # 0.50 <= x < 0.75 cond4 = torch.ge(x_coord, 0.75) # x >= 0.75 return torch.where(cond1, torch.tensor(1.0), torch.where(cond2, torch.tensor(2.0), torch.where(cond3, torch.tensor(3.0), torch.tensor(4.0)))) c=1 rho=1 def pde(x,y): dy_t = dde.grad.jacobian(y,x,i=0,j=2) dy_xx = dde.grad.hessian(y,x,i=0,j=0) dy_yy = dde.grad.hessian(y,x,i=1,j=1) return c * rho * dy_t - k(x) * (dy_xx + dy_yy) #定义边界条件 # 上边界，y=1 def boundary_t(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[1], 1) # 下边界，y=0 def boundary_b(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[1], 0) # 左边界，x=0 def boundary_l(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[0], 0) # 右边界，x=1 def boundary_r(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[0], 1) bc_t = dde.icbc.NeumannBC(geomtime, lambda x:0, boundary_t) bc_b = dde.icbc.NeumannBC(geomtime, lambda x:0, boundary_b) bc_l = dde.icbc.DirichletBC(geomtime, lambda x:10, boundary_l) bc_r = dde.icbc.DirichletBC(geomtime, lambda x:30, boundary_r) #定义初始条件 def init_func(x): return 0 ic = dde.icbc.IC(geomtime,init_func,lambda _,on_initial:on_initial,) #构建神经网络 data = dde.data.TimePDE( geomtime, pde, [bc_t,bc_b,bc_l,bc_r,ic], num_domain=8000, num_boundary=400, num_

import numpy as np # 定义空间域和时间域 geom = dde.geometry.Interval(0, 1) timedomain = dde.geometry.TimeDomain(0, 1) geomtime = dde.geometry.GeometryXTime(geom, timedomain) # 组合时空域 #### ...

# -- coding: utf-8 -- import flopy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os # 初始化模型域 model_name = "mf6_model" mf_exe = r"E:\modFlow\mf6.exe" model_dir = os.path.join(os.getcwd(), "modflow_example") os.makedirs(model_dir, exist_ok=True) sim = flopy.mf6.MFSimulation( sim_name=model_name, version="mf6", exe_name=mf_exe, sim_ws=model_dir ) # 时间配置（10年周期） tdis = flopy.mf6.ModflowTdis( sim, time_units="DAYS", nper=1, # 单应力期 perioddata=[(3650 * 10, 100, 1.0)] # 总时长3650天10年，100个时间步 ) # 水流模型（GWF） gwf = flopy.mf6.ModflowGwf( sim, modelname=model_name+"_flow", save_flows=True, newtonoptions=["NEWTON"] ) # 空间离散（三维非结构化网格示例） nlay = 3 # 3个含水层 bot = [50.0, 30.0, 10.0] # 各层底板高程 dis = flopy.mf6.ModflowGwfdis( gwf, nlay=nlay, nrow=100, ncol=100, delr=10.0, # 10米网格分辨率 delc=10.0, top=60.0, botm=bot ) # 含水层参数（基于实验室测定与现场抽水试验） k11 = [1e-4, 5e-5, 1e-5] # 水平渗透系数(m/s) ss = [1e-5, 1e-5, 1e-5] # 储水率(1/m) sy = [0.2, 0.15, 0.1] # 给水度 npf = flopy.mf6.ModflowGwfnpf( gwf, icelltype=[1, 0, 0], # 1:可压缩非承压，0:刚性承压 k=k11, k33=[k0.1 for k in k11] # 垂向各向异性系数 ) # 边界条件（定水头边界） chd = flopy.mf6.ModflowGwfchd( gwf, stress_period_data=[ [(0, 0, 0), 55.0], # 西边界水头55m [(0, 99, 99), 50.0] # 东边界水头50m ] ) # 溶质运移模型（GWT） gwt = flopy.mf6.ModflowGwt( sim, modelname=model_name+"_transport" ) # 溶质离散参数（基于ISO 5667-3:2018标准） dsp = flopy.mf6.ModflowGwtdsp( gwt, alh=10.0, # 纵向弥散度(m) ath1=1.0, # 横向弥散度 atv=0.1 # 垂向弥散度 ) # 运移过程配置（吸附+降解） mst = flopy.mf6.ModflowGwtmst( gwt, sorption="linear", bulk_density=1.8e3, # 介质密度(kg/m³) distcoef=0.5e-3, # 分配系数(m³/kg) decay=0.001, # 一级降解速率(1/day) decay_sorbed=True ) # 初始污染源（突发泄漏场景） source_loc = (8588952, 20002690,13 ), # 中间层中心位置 ssm = flopy.mf6.ModflowGwtssm( gwt, sources=[ [ # 第一层：所有应力期 ( # 第二层：单个应力期的源项 0, # 应力

代码需要包括导入必要的模块、创建模拟对象、定义空间离散化、设置渗透系数、添加定水头边界、配置溶质运移参数，以及运行模拟。同时，代码中的注释应该清晰，帮助用户理解每一步的作用。总结来说，我需要按照...

import networkx as nx import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm def run_sir_simulation(G, initial_nodes, beta=0.2, gamma=0.1, T_immune=1, T_total=50, dt=1): “”“运行基于节点的SIR拥堵扩散模拟，返回感染历史数据”“” nodes = list(G.nodes()) n_nodes = len(nodes) state = np.zeros((n_nodes, 4), dtype=np.float32) state[:, 0] = 1 # 初始所有节点为S状态 # 初始化关键节点为拥堵状态 for idx, node in enumerate(nodes): if node in initial_nodes: state[idx, 0] = 0 # S=0 state[idx, 1] = 1 # I=1 history_I = [] for t in range(T_total): state = update_state(G, state, beta, gamma, T_immune, dt) history_I.append(np.sum(state[:, 1])) return history_I def update_state(G, state, beta, gamma, T_immune, dt): new_state = state.copy() nodes = list(G.nodes()) for idx, node in enumerate(nodes): S, I, R, immune_time = state[idx] # 免疫期处理 if immune_time > 0: new_state[idx, 3] = max(0, immune_time - dt) # 免疫结束重置为S if new_state[idx, 3] == 0 and R == 1: new_state[idx, 0] = 1 new_state[idx, 2] = 0 # 仅当节点处于S状态且未免疫时，可能被感染 if S == 1 and immune_time == 0: # 获取所有邻居节点（有向图的前驱+后继） predecessors = list(G.predecessors(node)) # 上游节点 successors = list(G.successors(node)) # 下游节点 neighbors = predecessors + successors # 计算感染压力（邻居中的I节点数量 * beta） infection_pressure = 0 for neighbor in neighbors: neighbor_idx = nodes.index(neighbor) if state[neighbor_idx, 1] == 1: # 邻居处于I状态 infection_pressure += beta # 感染概率（泊松近似） prob_infection = 1 - np.exp(-infection_pressure * dt) if np.random.rand() < prob_infection: new_state[idx, 0] = 0 # S -> 0 new_state[idx, 1] = 1 # I -> 1 # 恢复过程 if I == 1: if np.random.rand() < gamma * dt: new_state[idx, 1] = 0 # I -> 0 new_state[idx, 2] = 1 # R -> 1 new_state[idx, 3] = T_immune # 免疫倒计时 return new_state def compare_propagation_power(G, list1, list2, n_runs=10, kwargs): “”“比较两个节点列表的传播能力”“” # 为每个列表运行多次模拟 results1 = [run_sir_simulation(G, list1, kwargs) for _ in range(n_runs)] results2 = [run_sir_simulation(G, list2, **kwargs) for _ in range(n_runs)] # 计算平均感染曲线 avg1 = np.mean(results1, axis=0) avg2 = np.mean(results2, axis=0) # 关键指标计算 metrics = { "LIST1": { "peak_value": np.max(avg1), # 感染峰值 "peak_time": np.argmax(avg1), # 达到峰值的时间 "total_infected": np.sum(avg1), # 总感染节点数（曲线下面积AUC） }, "LIST2": { "peak_value": np.max(avg2), "peak_time": np.argmax(avg2), "total_infected": np.sum(avg2), } } return metrics, (avg1, avg2) def plot_comparison(avg1, avg2, T_total): “”“绘制两个列表的感染曲线对比”“” plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(avg1, label=‘LIST1’, color=‘blue’, linestyle=‘–’) plt.plot(avg2, label=‘LIST2’, color=‘red’, linestyle=‘-’) plt.xlabel(‘时间步’) plt.ylabel(‘平均拥堵节点数’) plt.title(‘拥堵传播能力对比’) plt.legend() plt.grid(True) plt.show() 创建路网（示例） G = graph_B.copy() G=G.to_directed() 定义两个待比较的节点列表 for i in range(30): LIST1 = maxpoint[i] # 枢纽节点 # LIST2 = maxNode2vec[5] # 边缘节点 LIST2=maxdegree # 运行对比分析 metrics, (avg1, avg2) = compare_propagation_power(G, LIST1, LIST2, n_runs=20, beta=0.2, gamma=0.1) plot_comparison(avg1, avg2, T_total=100) # 输出指标 print("LIST1指标:", metrics['LIST1']) print("LIST2指标:", metrics['LIST2']) 请帮我设置一个感染率恢复率，时间步长，还有 T_immune，使我更有机会让LIST1优于LIST2，其中LIST2是图中度最高的一部分节点

嗯，用户想让我设置感染率（beta）、恢复率（gamma）、时间步长（dt）和免疫时间（T_immune），使得LIST1（枢纽节点）在传播能力上优于LIST2（高度数节点）。首先，我需要理解SIR模型中的这些参数如何影响传播结果。...

# 2. 误差分布直方图 plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.hist(df['误差'], bins=50, color='skyblue', edgecolor='black') plt.title('误差分布直方图') plt.xlabel('误差值 (计算值 - 测量值)') plt.ylabel('频数') plt.axvline(df['误差'].mean(), color='red', linestyle='dashed', label=f'平均误差: {df["误差"].mean():.4f}') plt.legend() plt.grid(alpha=0.2) # 3. 误差趋势图 plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.plot(df.index, df['误差'], color='green', linewidth=1) plt.fill_between(df.index, df['误差'], alpha=0.2, color='green') plt.title('误差随时间变化趋势') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('误差值') plt.axhline(0, color='gray', linestyle='-', alpha=0.5) plt.grid(alpha=0.3) 基于以上代码做修改，直方图以频数为y轴，误差随时间变化图

import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize import time from scipy import stats # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] ...

在Windows系统下编写一个python程序：铝棒长为L=1.，边界条件T（x=0,t）=T（x=L,t）=0,初始条件T（x,t=0）=100，热导率k=237，比热容c=900，密度p=2700，在一定温度的环境中，计算牛顿冷却的热传导方程。

import matplotlib.pyplot as plt L = 1.0 # 铝棒长度 N = 100 # 离散化点数 dx = L / N # 离散化步长 k = 237.0 # 热导率 c = 900.0 # 比热容 p = 2700.0 # 密度 alpha = k / (c * p) # 热扩散系数 T0 = 100.0 # ...

地壳中的热传导是经典的边界条件随时间变化的热传导问题，因为地表温度随季节变化假设地表某一点的日平均温度变化如下 To(t) = A + Bsin(2rt),这里t=365天,A=10°C,B =12°C.在地表以下20米全年的温度可以近似为11°C(高于地表的平均温度10C---由于地心的热量影响温度随着深度的增加而增加)地壳的热扩散率因地而异为简化问题设热扩散率是常数a2=D=012mday-1. 写程序计算地壳温度变化,深度到20米时间上限是10年除了表面和离地表20米处的温度其它地方的初始温度均设为10°(选择栅格点和时间步长h,首先运行出9年的结果在第10年画出4个温度轮廓某个轮廓代表3个月的时间,这四个轮廓在一幅图中，显示温度随深度和时间的变化

D = 0.12 # 热扩散率 a = np.sqrt(D / np.pi) # 热扩散长度 T_surface = 22.0 # 地表温度 T_average = 11.0 # 地下平均温度 A = 10.0 # 日平均温度中的常数项 B = 12.0 # 日平均温度中的振幅 r = np.pi / 182.5 # 日...

已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75,热传导系数为K=4.4,假设岩石对光吸收率为η=0.6,初始温度T0＝300K．利用python根据拉普拉斯求沿x轴速度v移动的基模高斯激光辐照岩石温度场及应力场

import matplotlib.pyplot as plt # 常数定义 rho = 2.0 # 密度（g/cm^3） c = 0.75 # 比热容 K = 4.4 # 热导率（W/cm K） eta = 0.6 # 光吸收率 T0 = 300.0 # 初始温度（K） P = 1000.0 # 输出功率（W） w0 = 0.1 ...

请用Python完成这个问题:一砖墙厚200毫米，内外表面的传热系数分别为6瓦每开每平方米和25瓦每开每平方米，外面环境温度tf=5+10*sin(0.2618t),t的单位是小时，内部空气温度恒定为22摄氏度。已知墙的热扩散率a=0.00317平方米每小时，试确定x=30毫米，100毫米和200毫米处，前6h中每隔1h的温度变化。注:x方向由内到外

import matplotlib.pyplot as plt # 墙的厚度 L = 0.2 # 单位：米 # 内外表面传热系数 h1 = 6.0 # 单位：瓦特/平方米/开 h2 = 25.0 # 单位：瓦特/平方米/开 # 热扩散率 a = 0.00317 # 单位：平方米/小时 # 时间...

如何用Python进行有效的热扩散过程模拟？

在Python中进行有效的热扩散过程模拟，通常会使用数值计算库如NumPy和Pandas，以及专门用于物理模拟的库例如FEniCS或SciPy的ODE solvers。以下是基本步骤： 1. **选择合适的库**：首先导入必要的库，如numpy用于...

题目1，一条河流和河湾与大湖相连，位于湾上游的小河是造成湾污染的主要因素，另有一座铝厂恰好建在湾旁,也造成污染。当湾中污染物平均浓度达到1.6mg/l时，铝厂将被迫暂时关闭。假使该湾的容量为4,000,000000升，流入和流出河湾的水流速度均为40,000000升/天，若当前该河湾水中的污染物浓度为0.8mg/l，河水中污染物的浓度为0.5mg/l。请你建立湾中水污染状况的模型，采用一维对流扩散方程并给出具体的物理推导过程，下面是一些参数，设定河湾几何参数：长𝐿=4000 m，宽𝑊=250 m，深𝐻=4 m，流速𝑢=40 m/day，铝厂位于𝑥=2000 m处，排放量为𝑆，我们只需要考虑恒定的𝑆，但要考虑铝厂关闭的情况。并指出扩散系数应该取多少，并且用py语言写出一维对流扩散方程的显式差分解法的代码。

import matplotlib.pyplot as plt # 参数定义 L = 4000 # 河湾长度 (m) W = 250 # 宽度 (m) H = 4 # 深度 (m) A = W * H # 横截面积 (m²) u = 40 # 流速 (m/day) D = 50 # 扩散系数 (m²/day) x_al = 2000 # 铝厂...

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已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75,热传导系数为K=4.4,假设岩石对光吸收率为η=0.6,初始温度T0＝300K．利用python根据拉普拉斯求沿x轴速度v移动的基模高斯激光辐照岩石温度场及应力场

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