Journey of Learning and Sharing

  个人总结，某相中某种组分的吸附产生的影响有三个：（1）影响质量守恒方程中的累积项；（2）对流体的渗透性产生影响；（3）对孔隙度产生影响。 使用： 1 吸附组分设置     ADSCOMP   comp_des              phase_des           吸附函数应用到的组分名或号   吸附组分的依赖相           即phase_des中的comp_des组分会被吸附 1.1 如果吸附与温度有关     ADSLANG  TEMP           tads  tad1  tad2  tad3          温度  系数1  系数2  系数3   或者     ADSTABLE           TEMP  tads1  **温度           cpt1  adt1  **cpt为comp_des在phase_des内的mole分数，递增           cpt2  adt2  **adt为在cpt下单位孔隙体积的吸附mole数           ...   ...           TEMP   tads2           cpt1  adt1           cpt2  a...

作图代码： data = [] with open('fft-ifft.txt','r') as f: for line in f: splitlist = line.replace('\n','').split(' ') data.append([splitlist[2],splitlist[6],splitlist[10]]) data = np.array(data).astype(float) plt.plot(data[:,0],data[:,1],'k.-',label=u'普通方法') plt.plot(data[:,0],data[:,2],'r+-',label=u'快速傅里叶变换') plt.xlabel(u'问题规模(n)',{'fontname':'STFangsong','fontsize':18}) plt.ylabel(u'计算时间(s)',{'fontname':'STFangsong','fontsize':18}) plt.title(u'快速傅里叶变换的效率提升',{'fontname':'STFangsong','fontsize':18}) plt.legend(loc="upper left",numpoints = 1,prop={'family':'SimHei','size':15}) savefig('fft-ifft.png',dpi=200,bbox_inches='tight') 本文分别用常规方法和FFT方法来计算长整数乘积，并对这两种方法的效率进行对比。 普通方法 我们计算以下两个长整数的积 A = ( a m − 1 a m − 2 ⋯ a 1 a 0 ) 10 = a m − 1 10 m − 1 + a m − ...

关键字用法：   *VSMIXCOMP comp_des   *VSMIXENDP xlow xhigh   *VSMIXFUNC f(1)...f(11)   comp_des  在粘度非线性混合中关键组分的名称或序号。   xlow     对应于第一个表格元素的横坐标。允许的范围是0～xhigh。   xhigh    对应于最后一个表格元素的横坐标。允许的范围是xlow～1。   f(1)...f(11)   表格元素定义的非线性混合规则函数，这个函数应该是单调递增的，并且应该是平滑的。   缺省：     如果*VSMIXCOMP不存在，则假设对所有组分进行线性混合。     如果*VSMIXENDP不存在，则假设xlow=0，xhigh=1。     如果*VSMIXFUNC不存在，则表格输入f(i)=(i-1)/10，i=1到11，对应于0到1之间的线性间隔。 算法：   首先线性混合的规则为                  使用表征非线性的 代替 ，其中a为关键组分。但是仍然需要满足和为1的条件，即                  由上式可以得出                  因此对于粘度的非线性混合规则可以表示为                  对于任意的 就有三个范围去得到相应的 的值                             ...