二次元拡散モデル　update関数の組み立て Google Colab

前提・実現したいこと

colabで二次元拡散モデルを可視化しようとしています。
拡散モデルのシミュレーション実行中に以下のエラーメッセージが発生しました。
update関数にミスがあるとアドバイスされましたが、どこが間違っているのかよく呑み込めていません。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-49a802a7bb82> in <module>()
     37   t= (n+1)*dt #時刻ｔの計算
     38 
---> 39   u_tmp,v_tmp=update(u,v,Du,Dv,dh,dt,du,dv,k1,k2,k3)
     40 
     41   t_list.append(t)

<ipython-input-54-5dd71940a200> in update(fieldu, fieldv, Du, Dv, du, dv, dh, dt, k1, k2, k3)
     10         if j==0:
     11           #境界条件処理 i=0 , j=0
---> 12           new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[-1,0,1],:][:,[-1,0,1]],fieldv[[-1,0,1],:][:,[-1,0,1]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
     13         elif 0<j<n_j-1:
     14           #境界条件処理i=0,0<j<n_j-1

TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.float64 object

該当のソースコード

Python
1#01-02-01 二次元の拡散方程式の関数定義
2
3import numpy as np
4import matplotlib.pyplot as plt
5
6def diff_eq(u_arr,v_arr,Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3):
7  new_u=u_arr[1,1]+(Du*((u_arr[0,1]+u_arr[2,1]+u_arr[1,0]+u_arr[1,2]-4*u_arr[1,1])/(dh**2))-du*(u_arr[1,1])+k1*((u_arr[1,1]*u_arr[1,1])/v_arr[1,1])+k2)*dt
8  return new_u
9
10  new_v=v_arr[1,1]+(Dv*((v_arr[0,1]+v_arr[2,1]+v_arr[1,0]+v_arr[1,2]-4*v_arr[1,1])/(dh**2))-dv*(v_arr[1,1])+k3*(u_arr[1,1]*u_arr[1,1]))*dt
11  return new_v
12
13#01-02-02 二次元の拡散方程式に基づく更新
14def update(fieldu,fieldv,Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3):
15  nu_i,nu_j=fieldu.shape
16  new_fieldu= np.zeros((nu_i,nu_j),dtype=fieldu.dtype)
17  nv_i,nv_j=fieldv.shape
18  new_fieldv= np.zeros((nv_i,nv_j),dtype=fieldv.dtype)
19  for i in range(nu_i):
20    for j in range(nu_j):
21      if i==0:
22        if j==0:
23          #境界条件処理 i=0 , j=0
24          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[-1,0,1],:][:,[-1,0,1]],fieldv[[-1,0,1],:][:,[-1,0,1]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
25        elif 0<j<n_j-1:
26          #境界条件処理i=0,0<j<n_j-1
27          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[-1,0,1],:][:,[j-1,j,j+1]],fieldv[[-1,0,1],:][:,[j-1,j,j+1]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
28        elif j==n_j-1:
29          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[-1,0,1],:][:,[n_j-2,n_j-1,0]],fieldv[[-1,0,1],:][:,[n_j-2,n_j-1,0]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
30      elif 0< i <n_j-1:
31        if j==0:
32          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[i-1,i,i+1],:][:,[-1,0,1]],fieldv[[i-1,i,i+1],:][:,[-1,0,1]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)  
33        elif 0<j<n_j-1:
34          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[i-1,i,i+1],:][:,[j-1,j,j+1]],fieldv[[i-1,i,i+1],:][:,[j-1,j,j+1]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
35        elif j==n_j-1:
36          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[i-1,i,i+1],:][:,[n_j-2,n_j-1,0]],fieldv[[i-1,i,i+1],:][:,[n_j-2,n_j-1,0]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
37      elif i == n_i-1:
38        if j ==0:
39          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[n_i-2,n_i-1,0],:][:,[-1,0,1]],fieldv[[n_i-2,n_i-1,0],:][:,[-1,0,1]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)          
40        elif 0<j<n_j-1:
41          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[n_i-2,n_i-1,0],:][:,[j-1,j,j+1]],fieldv[[n_i-2,n_i-1,0],:][:,[j-1,j,j+1]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
42        elif j==n_j-1:
43          new_fieldu[i,j],new_fieldv[i,j]=diff_eq(fieldu[[n_i-2,n_i-1,0],:][:,[n_j-2,n_j-1,0]],fieldv[[n_i-2,n_i-1,0],:][:,[n_j-2,n_j-1,0]],Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3)
44
45  return new_field
46
47#01-02-03 二次元拡散モデルのシミュレーション実行
48Du=1.01
49Dv=1.01
50du=1.01
51dv=1.01
52dt=0.05
53dh=1
54k1=1.0
55k2=1.0
56k3=1.0
57
58u_0=100
59v_0=100
60
61x=np.arange(-25,25,dh)
62y=np.arange(-25,25,dh)
63xmesh,ymesh=np.meshgrid(x,y)
64
65t_end=50
66
67t_list=[]
68u_list=[]
69v_list=[]
70
71
72u=np.zeros([len(x),len(y)],dtype=float)
73v=np.zeros([len(x),len(y)],dtype=float)
74u[25,25]=u_0
75v[25,25]=v_0
76
77
78t_list.append(0)
79u_list.append(np.copy(u))
80v_list.append(np.copy(v))
81
82for n in range(int(t_end/dt)):
83  t= (n+1)*dt #時刻ｔの計算
84
85  u_tmp,v_tmp=update(u,v,Du,Dv,dh,dt,du,dv,k1,k2,k3)
86
87  t_list.append(t)
88  
89  u=np.copy(u_tmp)
90  v=np.copy(v_tmp)
91  u_list.append(np.copy(u))
92  v_list.append(np.copy(v))
93

試したこと

元々
u_tmp,v_tmp=update(u,v,Du,Dv,dh,dt,du,dv,k1,k2,k3)
の行で
missing 1 required positional argument:'k3'
のエラーが出ており、引数と入れる値が対応していない問題を解決しようとしていました。このエラーは消えたものの、新たに今回の質問の状況になりました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

複数の値を返す関数のreturn文の書き方が間違っています。

python
1def diff_eq(u_arr,v_arr,Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3):
2  new_u=u_arr[1,1]+(Du*((u_arr[0,1]+u_arr[2,1]+u_arr[1,0]+u_arr[1,2]-4*u_arr[1,1])/(dh**2))-du*(u_arr[1,1])+k1*((u_arr[1,1]*u_arr[1,1])/v_arr[1,1])+k2)*dt
3  return new_u
4
5  new_v=v_arr[1,1]+(Dv*((v_arr[0,1]+v_arr[2,1]+v_arr[1,0]+v_arr[1,2]-4*v_arr[1,1])/(dh**2))-dv*(v_arr[1,1])+k3*(u_arr[1,1]*u_arr[1,1]))*dt
6  return new_v

を以下に変更すればこのエラーはなくなると思います。

python
1def diff_eq(u_arr,v_arr,Du,Dv,du,dv,dh,dt,k1,k2,k3):
2  new_u=u_arr[1,1]+(Du*((u_arr[0,1]+u_arr[2,1]+u_arr[1,0]+u_arr[1,2]-4*u_arr[1,1])/(dh**2))-du*(u_arr[1,1])+k1*((u_arr[1,1]*u_arr[1,1])/v_arr[1,1])+k2)*dt
3
4  new_v=v_arr[1,1]+(Dv*((v_arr[0,1]+v_arr[2,1]+v_arr[1,0]+v_arr[1,2]-4*v_arr[1,1])/(dh**2))-dv*(v_arr[1,1])+k3*(u_arr[1,1]*u_arr[1,1]))*dt
5
6  return new_u, new_v