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differentiation-schemes

Design e Frontend Autor: bg-szy

Select and apply numerical differentiation schemes for PDE/ODE discretization. Use when choosing finite difference/volume/spectral schemes, building stencils, handling boundaries, estimating truncation error, or analyzing dispersion and dissipation.

2estrelas
Atualizado há 4 meses
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Differentiation Schemes

Goal

Provide a reliable workflow to select a differentiation scheme, generate stencils, and assess accuracy for simulation discretization.

Requirements

  • Python 3.8+
  • NumPy (for stencil computations)
  • No heavy dependencies

Inputs to Gather

| Input | Description | Example | |-------|-------------|---------| | Derivative order | First, second, etc. | 1 or 2 | | Target accuracy | Order of truncation error | 2 or 4 | | Grid type | Uniform, nonunifor

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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