FEniCSx verificable: aprende resolviendo
Curso abierto de MC-Andes
Construye tu primera PDE y entiende cada decisión que la hace correcta. El curso usa FEniCSx 0.11, DOLFINx 0.11.0.post0 y Python 3.12; comienza con la forma débil y un problema de Poisson completo, y después abre rutas de calor, sólidos, fluidos y multifísica.
Ver el mapa del curso Instalar el entorno
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Un ciclo que se repite
Malla → espacio → forma débil → condiciones → solve → verificación.
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Rutas por física
Tras el núcleo común, elige calor, sólidos, fluidos o multifísica.
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Verificación antes de visualizar
Cada caso conserva error, tasa, balance o invariante en un JSON.
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Scripts, no cuadernos
Todo se ejecuta desde archivos
.py, en serial y con MPI cuando aplica.
Tus primeros 90 minutos
| Paso | Acción | Resultado |
|---|---|---|
| 1 | revisa la comprobación previa | sabes qué repasar |
| 2 | instala el entorno reproducible | DOLFINx y MPI disponibles |
| 3 | ejecuta la orientación | sanity check válido |
| 4 | estudia la forma débil | reconoces ensayo, prueba y BC |
| 5 | resuelve Poisson | primer solve con error medido |
Después de Poisson, las lecciones de objetos, mallas y espacios explican con detalle las piezas que ya viste en funcionamiento. Así no necesitas memorizar una API descontextualizada antes de resolver algo.
Elige una ruta
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Transferencia de calor
De Poisson estacionario a difusión transitoria, estado previo y energía.
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Mecánica de sólidos
Elasticidad, Gmsh, materiales múltiples y grandes deformaciones.
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Mecánica de fluidos
Stokes primero; convección y Navier–Stokes después.
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Multifísica
Cahn–Hilliard combina tiempo, espacio mixto y solución no lineal.
Criterio de corrección
Que una simulación termine o produzca una figura no demuestra que sea
correcta. Un ejemplo se considera aprobado solamente si
solver_converged y validation_passed son verdaderos en su resumen JSON.
Qué contiene esta versión
El curso publica una experiencia autocontenida de trece lecciones y trece demostraciones. La ruta actual añade una lección matemática, separa Stokes/Navier–Stokes y ofrece rutas explícitas sin cambiar los resultados numéricos. No requiere docente, sesiones ni calificaciones. El repertorio verificable incluye únicamente problemas cuyo código, datos, tolerancias y comprobaciones viven en este repositorio. Python es la interfaz de aprendizaje y los cuadernos Jupyter quedan fuera del alcance base.
Personas y créditos
El curso está vinculado al grupo del investigador principal y mantiene una página explícita de equipo y contribuciones. Los datos personales se publican únicamente con confirmación de cada integrante.