我从头开始编写了为CircuitLab提供支持的仿真引擎：从稀疏矩阵库到组件模型和仿真模式。我的联合创始人编写了前端。它最终成为一个令人难以置信的巨大编程项目，但我对此感到非常自豪。如果您准备好迎接挑战，那么编写电路模拟器可能是您将解决的最有价值的编程项目之一。

在高层次上，您只需要：

1. 将组件网络转换为方程组（非线性微分方程）。
2. 数值求解方程组（使用稀疏矩阵技术）。

我不知道在线教程，但我在编写“终极电子学”教科书时尝试记录很多，尤其是在第 2 章。还有许多 1990 年代的书籍关于电路模拟，虽然我现在手边没有它们。

我的建议是仅从电压源和电阻器开始，然后从那里继续构建。祝你好运。

我怀疑是否有在线教程，因为它非常具体。

但是，您绝对可以使用的一种信息来源是开源代码。我知道的一个是SpicePy——它是用 Python 编写的，但它的文档非常好，尽管 Python 语言本身就具有很强的描述性。您可以在 Python 代码中或通过Telegram Bot使用此类库。

您需要的是某种描述电路拓扑的方法。一种常见的方法是使用网表，它本质上是描述电路中每个组件以及它如何连接到其他组件的文本（例如通过节点号）。您可以使用此策略或任何您认为更容易采取的策略；解析它并使它成为一个实际的图形（即它有意义吗？）可能需要一些时间。

之后，在模拟器中分析电路的一种常用方法是节点分析；然后求助于一些线性代数库来求解方程组（肯定是线性的），例如Math.Net。

我为 .NET 和 Mono 编写了一个名为Spice#的基于 Spice 的电路模拟器。您会发现与大多数模拟器的主要区别在于：

• 它是开源的。
• 它是一个库，而不是独立的可执行文件。
• 它是为定制和扩展而开发的。

该项目还包含一些文档，其中包含有关模拟器（如 Spice）如何执行修正节点分析 (MNA)的一些信息。所以我相信这个话题你可能会感兴趣。

我编写了一个基于 Python 的工具，可以使用 SciPy 提供的稀疏矩阵求解器来模拟交流信号和噪声。它是一个基于引力波社区中名为LISO的闭源工具的开源项目。

我以某种方式构建了代码，您可以构建不同的求解库或创建使用相同电路定义的不同分析。写作时存在的两种分析类型（信号和噪声分析）从电路组件构建矩阵，然后在给定频率范围内针对给定激励（例如输入）求解它。

它类似于 SPICE 和其他节点分析电路仿真器的工作方式。我希望代码相对容易理解。

这里有一些基本文档，但仍在开发中。如果您最终使用它并对它的工作原理有疑问，请告诉我。

这是它支持的 LISO 语法示例（但您也可以纯粹在 Python 中定义电路）。它有点像 SPICE 网表：

r r1 100 nin nsum
r r3 1.075k no nsum
r r4 42.2 nsum nm
r r6 65 nin gnd
c c2 4.7n nsum gnd
c c5 122p no nm
op op1 op27 gnd nm no

freq log 1 1M 101

uinput nin nsum 50
uoutput no nsum

上面的代码产生这样的图：