一维污染物的扩散模型代码python

一维污染物扩散模型是描述污染物在一维空间中传播和扩散的数学模型。下面是一个简单的一维污染物扩散模型的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模型参数
D = 0.1  # 扩散系数
L = 10.0  # 空间长度
T = 1.0  # 总时间
dt = 0.001  # 时间步长
dx = 0.1  # 空间步长

# 网格参数
nx = int(L / dx) + 1
nt = int(T / dt) + 1

# 初始化污染物浓度数组
C = np.zeros((nt, nx))

# 设置初始条件
C[0, int(0.4 / dx):int(0.6 / dx)] = 1.0

# 迭代计算
for t in range(1, nt):
    for x in range(1, nx - 1):
        C[t, x] = C[t-1, x] + D * dt / dx**2 * (C[t-1, x+1] - 2 * C[t-1, x] + C[t-1, x-1])

# 绘制结果
x = np.linspace(0, L, nx)
t = np.linspace(0, T, nt)
X, T = np.meshgrid(x, t)
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, T, C, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('Distance')
ax.set_ylabel('Time')
ax.set_zlabel('Concentration')
plt.show()

这段代码使用有限差分方法来离散化一维扩散方程，并通过迭代计算得到污染物浓度随时间和空间的变化。最后使用matplotlib库绘制了污染物浓度的三维图像。