内容概要：本文详细介绍了如何利用Python实现本征正交分解（POD）算法进行流场数据分析。首先解释了POD的基本概念及其在流场分析中的重要性，接着逐步讲解了POD算法的核心步骤，包括数据预处理、协方差矩阵构建、特征值和特征向量的计算以及模态输出。文中提供了具体的Python代码示例，如使用numpy库进行矩阵运算，确保特征值计算采用eigh而非eig以避免复数结果。此外，还讨论了如何将计算得到的空间模态和时间系数用于流场重构，并分享了一些实用技巧，如内存优化、Tecplot格式输出规范等。最后，通过一个圆柱绕流的实际案例展示了POD的应用效果，强调了前几阶模态能够捕捉大部分流场特征。 适合人群：从事流体力学研究或工程应用的技术人员，尤其是那些希望深入了解POD算法原理并掌握其实现方法的研究者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂流场数据进行特征提取和简化的场合，帮助研究人员快速识别流场中的主要模式，提高数据处理效率。同时，也为后续基于POD模态的流场预测提供基础。 其他说明：随文附带完整的程序代码、测试数据集及视频教程，便于读者动手实践。建议初学者跟随视频教程逐步操作，在实践中加深对POD的理解。

XFlow与abaqus联合仿真教程，详细步骤讲解

计算流体力学程序源码，用于模拟方腔顶盖驱动流，SIMPLE算法，由C++语言编写，分别采用高斯-赛德尔迭代和雅各比迭代进行对比。项目中包含Makefile文件，可使用make命令编译。

我觉得这个课件做的很好，很详细。也有例题。

CFD各种案例代码(Fortran语言)

相对论重离子对撞机小系统扫描中的多粒子相关可观测值是在一个框架中计算的，该框架既包含来自彩色玻璃冷凝物有效理论的初始状态动量各向异性，也包含最终状态的流体动力学演化。 初始状态是使用IP-Glasma模型计算的，并与粘性相对论流体动力学模拟耦合，然后进行微观强子运输。 先前使用关于在同一质能中心的Au + Au碰撞的实验数据来约束计算的所有参数。 我们发现，只有当存在最终状态相互作用时，才能重现实验数据的定性特征，例如带电强子动量各向异性的系统和中心性依赖性。 另一方面，我们也证明了初始状态的细节对于所研究的小型系统中可观测量的定量描述至关重要，因为忽略了包含动量信息的初始横向流剖面或初始剪应力张量 彩色玻璃冷凝物中的各向异性对产生的最终态各向异性具有显着影响。 我们进一步表明，在所有小型系统中，初始状态动量各向异性与观察到的椭圆流相关，其影响随着多重性的增加而增加。 我们确定了在RHIC能量下d + Au和Au + Au碰撞中v2的精确测量，并且具有相同的多重性，以此来揭示初始状态动量各向异性的影响。

通过在弛豫时间近似中使用手性动力学理论的协变公式，我们推导了带有背景电磁场的带电手性等离子体的一阶耗散流体动力学方程。 我们确定了一个旋转的手性等离子体的整体平衡状态，该等离子体被限制在具有实际边界条件的圆柱区域中。 然后，通过使用线性流体力学方程，再加上麦克斯韦方程组，我们研究了高温高密度条件下磁化旋转手性等离子体的流体力学模式。 我们发现，在两种情况下，动态电磁学都对传播模式的频谱产生深远的影响。 特别地，在高温状态下仅存在声波和Alfvén波，而在高密度下的等离激元和直升飞机。 我们还表明，手性电磁波普遍过阻尼，因为等离子体中的高电导率会导致电荷波动的有效屏蔽。 简要讨论了主要结果的物理意义。

提供了具有微分同态和共形异常的二维手性流体力学的精确公式。 计算涉及应力张量的本构关系。 它揭示了解决方案的一个参数类别，这是一个新结果。 对于此参数的特定值，将复制在梯度扩展方案中找到的结果。 此外，本构关系类似于理想流体的对应关系，对其进行了适当修改以包括

我们考虑手性液体，即由无质量费米子和右-左不对称的液体组成。 在这样的介质中，人们期望存在与手性异常相关的沿着外部磁场流动的电磁电流。 预计该电流是无耗散的。 我们考虑手性液体的动力学，着重于可能的不稳定性和红外敏感性的问题。 一般来说，不稳定性会出现在电磁常数消失的极限范围内，即0。 特别是，具有手性化学势不变的液体可能会衰减为包含旋涡的右旋-左旋不对称状态。

Jameson中心格式，二维例子. a very good example to begin the learning of CFD technique.