質問編集履歴
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Ex = np.zeros([Lx, Ly])
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Ey = np.zeros([Lx, Ly])
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for i in range(Lx):
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for j in range(Ly):
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Ex[i, j] = -(phi[i + 1, j] - phi[i - 1, j]) / 2*delta_Lx
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Ey[i, j] = -(phi[i, j + 1] - phi[i, j - 1]) / 2*delta_Ly
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fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
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X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, Lx, 1), np.arange(0, Ly, 1)) # メッシュ生成
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+
plt.quiver(X, Y, Ex, Ey, color = 'red', angles = 'xy',
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scale_units = 'xy', scale = 40,
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label = "Solution of the Poisson equation for electrostatic field") # ベクトル場をプロット
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plt.xlim([0, Lx]) # 描くXの範囲
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plt.ylim([0, Ly]) # 描くYの範囲
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delta_Lxとdelta_Lyを逆にした.
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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delta_Lx = 0.01 # グリッドx幅
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delta_Ly = 0.01 # グリッドy幅
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LLx = 1
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+
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LLy = 1
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+
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Lx = int(LLx / delta_Lx)
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Ly = int(LLy / delta_Ly)
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V = 5.0 # 電圧
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convegence_criterion = 10**-5
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phi = np.zeros([Lx+1, Ly+1])
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+
phi_Bound = np.zeros([Lx+1, Ly+1])
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phi_Bound[0, :] = V # 全ての行の0列目を取得
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# 電荷密度の設定
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```python
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+
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eps0 = 1
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+
charge = np.zeros([Lx+1, Ly+1])
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+
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c = 1500
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CC = int(Lx / 4)
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+
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+
CC2 = int(Ly / 2)
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+
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+
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for i in range(CC, CC2 + 1):
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for j in range(CC, CC2 + 1):
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+
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+
charge[i, j] = c
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+
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# for SOR method
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’’’Python
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Ex = np.zeros([Lx, Ly])
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-
Ey = np.zeros([Lx, Ly])
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for i in range(Lx):
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for j in range(Ly):
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-
Ex[i, j] = -(phi[i + 1, j] - phi[i - 1, j]) / 2*delta_Lx
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-
Ey[i, j] = -(phi[i, j + 1] - phi[i, j - 1]) / 2*delta_Ly
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fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
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-
X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, Lx, 1), np.arange(0, Ly, 1)) # メッシュ生成
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-
plt.quiver(X, Y, Ex, Ey, color = 'red', angles = 'xy',
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-
scale_units = 'xy', scale = 40,
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-
label = "Solution of the Poisson equation for electrostatic field") # ベクトル場をプロット
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-
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plt.xlim([0, Lx]) # 描くXの範囲
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-
plt.ylim([0, Ly]) # 描くYの範囲
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’’’
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### 試したこと
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delta_Lxとdelta_Lyを逆にした.
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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’’’Python
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-
delta_Lx = 0.01 # グリッドx幅
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72
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-
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-
delta_Ly = 0.01 # グリッドy幅
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-
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75
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-
LLx = 1
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-
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77
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-
LLy = 1
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78
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-
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-
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80
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-
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81
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-
Lx = int(LLx / delta_Lx)
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-
Ly = int(LLy / delta_Ly)
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84
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85
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86
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-
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V = 5.0 # 電圧
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-
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89
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-
convegence_criterion = 10**-5
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90
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-
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-
phi = np.zeros([Lx+1, Ly+1])
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-
phi_Bound = np.zeros([Lx+1, Ly+1])
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96
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-
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97
|
-
phi_Bound[0, :] = V # 全ての行の0列目を取得
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-
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99
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-
’’’
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100
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-
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101
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-
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103
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-
# 電荷密度の設定
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104
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-
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105
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-
’’’Python
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106
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-
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107
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-
eps0 = 1
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108
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-
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-
charge = np.zeros([Lx+1, Ly+1])
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110
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-
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-
c = 1500
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112
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-
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113
|
-
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114
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-
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115
|
-
CC = int(Lx / 4)
|
|
116
|
-
|
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117
|
-
CC2 = int(Ly / 2)
|
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118
|
-
|
|
119
|
-
|
|
120
|
-
|
|
121
|
-
for i in range(CC, CC2 + 1):
|
|
122
|
-
|
|
123
|
-
for j in range(CC, CC2 + 1):
|
|
124
|
-
|
|
125
|
-
charge[i, j] = c
|
|
126
|
-
|
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127
|
-
|
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128
|
-
|
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|
-
# for SOR method
|
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130
|
-
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|
131
|
-
’’’Python
|
|
132
|
-
|
|
133
133
|
aa_recta = 0.5 * (np.cos(np.pi / Lx) + np.cos(np.pi / Ly))
|
|
134
134
|
|
|
135
135
|
omega_SOR_recta = 2 / (1 + np.sqrt(1 - aa_recta ** 2)) # SOR法における加速パラメータ
|
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136
136
|
|
|
137
137
|
print("omega_SOR_rect=", omega_SOR_recta)
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138
138
|
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139
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-
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139
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+
```
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140
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-
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141
|
-
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|
142
|
-
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143
|
-
|
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144
140
|
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145
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# メイン
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146
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147
|
-
|
|
143
|
+
```python
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148
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149
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delta = 1.0
|
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150
146
|
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|
@@ -196,9 +192,7 @@
|
|
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196
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|
|
|
197
193
|
anim.append([im])
|
|
198
194
|
|
|
199
|
-
|
|
195
|
+
```
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200
|
-
|
|
201
|
-
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202
196
|
|
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203
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前進差分法により離散化をしたときの電場のグラフです.
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intendしました
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File without changes
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@@ -128,6 +128,8 @@
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128
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129
129
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# for SOR method
|
|
130
130
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|
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131
|
+
’’’Python
|
|
132
|
+
|
|
131
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|
aa_recta = 0.5 * (np.cos(np.pi / Lx) + np.cos(np.pi / Ly))
|
|
132
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|
|
|
133
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|
omega_SOR_recta = 2 / (1 + np.sqrt(1 - aa_recta ** 2)) # SOR法における加速パラメータ
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3
’’’としました
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -18,7 +18,7 @@
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18
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19
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### 該当のソースコード
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20
20
|
|
|
21
|
-
|
|
21
|
+
’’’Python
|
|
22
22
|
|
|
23
23
|
Ex = np.zeros([Lx, Ly])
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|
24
24
|
|
|
@@ -54,7 +54,7 @@
|
|
|
54
54
|
|
|
55
55
|
plt.ylim([0, Ly]) # 描くYの範囲
|
|
56
56
|
|
|
57
|
-
|
|
57
|
+
’’’
|
|
58
58
|
|
|
59
59
|
### 試したこと
|
|
60
60
|
|
|
@@ -66,7 +66,7 @@
|
|
|
66
66
|
|
|
67
67
|
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
|
|
68
68
|
|
|
69
|
-
|
|
69
|
+
’’’Python
|
|
70
70
|
|
|
71
71
|
delta_Lx = 0.01 # グリッドx幅
|
|
72
72
|
|
|
@@ -96,13 +96,13 @@
|
|
|
96
96
|
|
|
97
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|
phi_Bound[0, :] = V # 全ての行の0列目を取得
|
|
98
98
|
|
|
99
|
-
|
|
99
|
+
’’’
|
|
100
100
|
|
|
101
101
|
|
|
102
102
|
|
|
103
103
|
# 電荷密度の設定
|
|
104
104
|
|
|
105
|
-
|
|
105
|
+
’’’Python
|
|
106
106
|
|
|
107
107
|
eps0 = 1
|
|
108
108
|
|
|
@@ -134,13 +134,15 @@
|
|
|
134
134
|
|
|
135
135
|
print("omega_SOR_rect=", omega_SOR_recta)
|
|
136
136
|
|
|
137
|
-
|
|
137
|
+
’’’
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
|
|
138
140
|
|
|
139
141
|
|
|
140
142
|
|
|
141
143
|
# メイン
|
|
142
144
|
|
|
143
|
-
|
|
145
|
+
’’’Python
|
|
144
146
|
|
|
145
147
|
delta = 1.0
|
|
146
148
|
|
|
@@ -192,7 +194,7 @@
|
|
|
192
194
|
|
|
193
195
|
anim.append([im])
|
|
194
196
|
|
|
195
|
-
|
|
197
|
+
’’’
|
|
196
198
|
|
|
197
199
|
|
|
198
200
|
|
2
前進差分法の図を追加した.
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -193,3 +193,11 @@
|
|
|
193
193
|
anim.append([im])
|
|
194
194
|
|
|
195
195
|
''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
前進差分法により離散化をしたときの電場のグラフです.
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
このように中心差分法の時も描かれないといけませんが, 上記に貼った通り描かれていないのが現状です,
|
1
Pythonで書いたコードの部分の上に''''''Python, 下に'''''''と追加をしました.
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
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@@ -18,7 +18,7 @@
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18
18
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19
19
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### 該当のソースコード
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20
20
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21
|
-
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21
|
+
'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''Python
|
|
22
22
|
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23
23
|
Ex = np.zeros([Lx, Ly])
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24
24
|
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@@ -54,6 +54,8 @@
|
|
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54
54
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|
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55
55
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plt.ylim([0, Ly]) # 描くYの範囲
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56
56
|
|
|
57
|
+
''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
|
|
58
|
+
|
|
57
59
|
### 試したこと
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58
60
|
|
|
59
61
|
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@@ -63,6 +65,8 @@
|
|
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63
65
|
|
|
64
66
|
|
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65
67
|
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''Python
|
|
66
70
|
|
|
67
71
|
delta_Lx = 0.01 # グリッドx幅
|
|
68
72
|
|
|
@@ -92,9 +96,13 @@
|
|
|
92
96
|
|
|
93
97
|
phi_Bound[0, :] = V # 全ての行の0列目を取得
|
|
94
98
|
|
|
99
|
+
'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
|
|
100
|
+
|
|
95
101
|
|
|
96
102
|
|
|
97
103
|
# 電荷密度の設定
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''Python
|
|
98
106
|
|
|
99
107
|
eps0 = 1
|
|
100
108
|
|
|
@@ -126,13 +134,13 @@
|
|
|
126
134
|
|
|
127
135
|
print("omega_SOR_rect=", omega_SOR_recta)
|
|
128
136
|
|
|
129
|
-
|
|
137
|
+
''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
|
|
130
|
-
|
|
131
|
-
|
|
132
138
|
|
|
133
139
|
|
|
134
140
|
|
|
135
141
|
# メイン
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''Python
|
|
136
144
|
|
|
137
145
|
delta = 1.0
|
|
138
146
|
|
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@@ -183,3 +191,5 @@
|
|
|
183
191
|
im = plt.imshow(phi, cmap = 'jet')
|
|
184
192
|
|
|
185
193
|
anim.append([im])
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
|