python:二维有限元方法求解,泊松方程

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二维有限元方法求解泊松方程的原理详细解释:
二维有限元方法是一种数值解法,用于求解偏微分方程问题。在求解泊松方程时,二维有限元方法将求解域分割成多个小区域(单元),并在每个单元内使用一个局部函数(有限元形函数)逼近原方程的解。通过将整个域分解成多个单元,并建立单元之间的连接关系,可以形成一个离散的方程系统。解这个离散的方程系统可以得到泊松方程的近似解。

底层架构流程图:
二维有限元方法求解泊松方程的底层架构流程图如下所示:

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|                     |
|    网格生成和划分    |
|                     |
|                     |
| +---------------+ |
| |   单元刚度矩阵  | |
| |               | |
| +---------------+ |
|        |          |
|        v          |
| +---------------+ |
| |    装配        | |
| |   矩阵和向量   | |
| +------

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转载自blog.csdn.net/feng1790291543/article/details/134980747