FEM

mk matlab代码[removed] MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ['\(',' \)']], }, \"HTML-CSS\": { linebreaks: { automatic: true, width: \"80% container\", } }, SVG: { linebreaks: { automatic: true, width: \"80% container \" } }, TeX: { equationNumbers: { autoNumber: \"all\" }, showMathMenu: false }); [removed] AH_FEM Alex Hagen编写的有限元代码此代码不完整，将按书面方式更新。要查看我编写的完整但未经验证的FEM代码，请查看分支matlab_linear和m

作为计算数学专业的科研工作者和学生，编程是至关重要的。如何快速编写高效的数值实验程序，并能反复使用，是我们关心的核心问题。将系统介绍如何基于Python的科学计算模块，利用向量化和面向对象的编程技术，快速编写有限元、有限差分、有限体积、虚单元等常见数值方法程序。对比Matlab、C++和Python，我选择Python作为主要编程语言，因为它支持面向对象编程，是一种高效的解释性语言，能极大提升编程效率，节约时间。

我从国外网站下载并试用了Matlab有限元工具箱FEM2.1，发现其安装和使用非常方便。

在中，我们进行了离散控制Matlab代码的Julia，Matlab，Octave和Fortran FEM基准测试和比较。我们评估了这些语言在解决单位平方上的二维泊松问题时的性能，采用了Q1双线性Lagrange有限元离散化。Octave和Matlab代码衍生自生产代码，而Fortran 77代码则使用了FEM CFD求解器中的Feat2D FEM库。Julia代码直接进行了端口转换。尽管这些代码在性能和代码路径上存在差异，但它们的设置和实现保持了等效性，确保了基准测试的可比性。主要的区别在于Octave，Matlab和Julia使用了默认的稀疏线性求解器，而FeatFem Fortran代码则使用了其默认的稀疏线性求解器。