嘿嘿，

我想模拟一个偏微分方程（修改后的 Cahn-Hilliard 方程，但细节并不重要。这些问题也适用于扩散方程）。我正在寻找一个很好的框架来处理繁重的数字。我的要求是：

• 没有许可证成本（matlab 是没有选择的，因为我们没有足够的许可证来在我们的集群上运行许多作业）
• 快速代码（理想情况下它将是编译代码。在运行时使用像 python 这样的解释语言可能太慢了）
• 灵活的几何形状。事实上，我想模拟一个圆柱对称的三维问题。为了计算效率，我想将我的浓度场表示为半径和 z 坐标的函数，这当然使拉普拉斯算子更难以实现。
• Neumann 边界条件（周期性边界条件也可以，但它们不能用于上述圆柱几何）。Neumann 边界条件必须确保边界处的无通量条件，从而系统中的材料总量是守恒的。
• 理想情况下，将支持多处理。

目前，我正在使用XMDS2，这是一个很棒的工具集。我用它来自动生成 C 代码，我可以编译然后运行。它就像一个魅力，除了边界条件。不幸的是，XMDS 仅支持圆柱几何的狄利克雷边界条件，这对我的情况没有多大帮助。

有谁知道支持我的要求并且易于使用的替代框架？如果一切都失败了，我必须开发自己的代码，但恐怕我无法编写像有经验的人那样高效的代码。