基于python平台，使用SPH方法模拟具有4个初值条件的二维黎曼问题。
不是有样例代码吗 ?
你这个环境都责难配
要使用SPH方法模拟具有4个初值条件的二维黎曼问题，大致步骤如下：
#导入所需的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#设置模拟参数：
num_particles = 1000 # 粒子数量
dx = 1.0 # 粒子间距
dt = 0.001 # 时间步长
timesteps = 1000 # 时间步数
#设置初始条件：
# 定义初始密度分布
rho_0 = np.zeros(num_particles)
rho_0[250:350] = 1.0
# 定义初始速度分布
v_x_0 = np.zeros(num_particles)
v_y_0 = np.zeros(num_particles)
v_x_0[250:350] = 0.1
v_y_0[250:350] = 0.2
# 定义初始位置分布
x_0 = dx * np.arange(num_particles)
y_0 = dx * np.arange(num_particles)
#创建粒子数组：
# 创建粒子数组
particles = np.zeros((num_particles, 4))
particles[:, 0] = x_0
particles[:, 1] = y_0
particles[:, 2] = rho_0
particles[:, 3] = v_x_0 + 1j * v_y_0
#进行模拟：
# 初始化粒子数组
rho = np.zeros(num_particles)
v_x = np.zeros(num_particles)
v_y = np.zeros(num_particles)
x = np.zeros(num_particles)
y = np.zeros(num_particles)
for i in range(timesteps):
# 计算每个粒子的加速度
for j in range(num_particles):
px, py = particles[j, 2:]
acc_x, acc_y =sph.sph_interpolator(particles, particles[j, :2], px, py, dx)
v_x[j] += acc_x * dt / 2.0
v_y[j] += acc_y * dt / 2.0
x[j] += v_x[j] * dt / 2.0
y[j] += v_y[j] * dt / 2.0
v_x[j] += acc_x * dt / 2.0
v_y[j] += acc_y * dt / 2.0
x[j] += v_x[j] * dt / 2.0
y[j] += v_y[j] * dt / 2.0
#如有帮助，恭请采纳
pysph，如需要测试代码说着
在Python平台上，可以使用SPH库进行模拟，例如sphpy或SPHYSE。大致步骤包括，为每个粒子定义位置、速度、密度等属性。根据初始条件，将粒子放置在相应的位置，并为它们赋予初始速度和密度。使用SPH方法计算每个粒子与周围粒子之间的相互作用力，并更新粒子的位置和速度。根据SPH方法中的密度计算公式，计算每个粒子的密度。根据SPH方法中的公式计算每个粒子的黎曼不变量。
你这链接里面就有示例代码，参照这做，慢慢就熟悉了
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义SPH方法的参数
kernel = lambda x, y: 1.0 / (1.0 + np.sqrt(np.power(x - y, 2) + 0.01))
# 定义初始条件
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.linspace(0, 1, 100)
u = np.sin(2 * np.pi * x)
v = np.cos(2 * np.pi * y)
# 定义质点的数量和半径
N = 100
r = 0.1
# 定义质点的位置和速度
x_p = np.zeros(N)
y_p = np.zeros(N)
v_p = np.zeros(N)
# 定义质点的密度
rho = np.zeros(N)
# 初始化质点的位置和速度
for i in range(N):
x_p[i] = x * np.random.rand() + u * np.random.rand()
y_p[i] = y * np.random.rand() + v * np.random.rand()
v_p[i] = np.random.rand()
rho[i] = 1.0 / np.sqrt(np.power(x_p[i] - x_p[0], 2) + np.power(y_p[i] - y_p[0], 2) + 0.01)
# 定义SPH方法的计算
for i in range(N - 1):
for j in range(i + 1, N):
dx = x_p[j] - x_p[i]
dy = y_p[j] - y_p[i]
r = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)
dv = np.sqrt(np.power(dx, 2) + np.power(dy, 2)) * (v_p[j] - v_p[i]) / (r * (1.0 + kernel(dx, dy)))
dv_p = np.sum(dv * kernel(dx, dy) * rho[j]) / (r * (1.0 + kernel(dx, dy)))
v_p[j] += dv_p
v_p[i] += dv_p
# 绘制结果
plt.plot(x, u, label='u')
plt.plot(y, v, label='v')
plt.plot(x_p, v_p, label='v_p')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('v')
plt.show()
用Python进行数学建模，使用SPH方法模拟具有4个初值条件的二维黎曼
写的非常详细，可以参考下
https://blog.csdn.net/m0_46692607/article/details/126798062
文档中有示例，按照示例来写
SPH算法实现1：
由于我们计算每个粒子的状态时，都需要获得在它光滑核半径内（邻域内）的所有粒子信息。我们如果遍历每个粒子，计算欧式距离的话，那开销就过于庞大了。因此我们可以将我们的空间划分成多个网格。
我们可以把空间划分成均匀网格，从而使我们在获取每个粒子的邻域粒子时，只需要访问该粒子的周围网格获取邻域粒子。这时候我们可以使用哈希表的方式，给每个空间网格赋予编号，根据网格号在哈希表中获取粒子索引。当然，一个网格中可能存在多个粒子。我们则可以建立一个冲突链表，在哈希冲突的时候，将粒子索引通过链表的方式连接。也可以
我们可以将每个网格设置为2倍的光滑核半径大小，这样可以只遍历4个网格就可以获取邻域粒子。
我们在访问当前粒子p的时候，我们根据其位置找到距离其最近的网格点m，由于网格长度为2r（光滑核半径）。所以我们只需要在m周围的四个网格便可以搜索到所有的领域粒子，而不是去遍历粒子p点周围的9个网格。即我们只需要遍历s点所在的网格以及x，y轴方向各加1的网格。如果在3维情况，则只需要遍历222，8个网格。
根据上述所说。我们的流体系统便需要一个粒子缓存类，来保存所有的粒子信息。一个空间网格划分类，包含空间网格的编号以及哈希表信息。由于在每帧迭代所有的粒子信息都会改变，每个粒子的邻域信息都会改变，所以我们还需要建立一个邻接表类，来保存每个粒子的邻域粒子的信息。
要在Python平台上使用平滑粒子流体动力学（SPH）方法模拟具有4个初始条件的二维黎曼问题，您可以按照以下步骤操作：