网格是用于计算本地化元素校正器的python代码用于局部正交分解（LOD）方法数值均匀化。该代码适用于任意数量的维度d日（也大于3）但仅限于计算超立方体[0,1]^天在作为粗网格的结构化网格上，以及另一个结构化网格（对前者进行细化）作为精细网格。

编写代码时考虑了内存使用情况。因此使用Petrov-伽辽金公式。此外，精细量和粗尺度量可以区分为尽可能早地获取大量精细信息以减少内存用法。

可能需要这些软件包：

• scikit解析
• 笨蛋
• 松软的

您可以在测试目录中找到一些关于如何使用它的示例测试参见中的示例gridlod/test/test_pgexamples.py. The示例取自Daniel Peterseim的论文，变化多尺度稳定化与校正器的指数衰减.

代码是分阶段开发的，术语不是一致。下面是一些提示。

• 世界表示所讨论的单位超立方体。
• 补丁表示也是超立方体的子域，但其中特殊元素是特殊的（通常是修正器问题的补丁）。

超立方体由数组描述。例如。NPatch=np.数组（[5,2,6]）是一个5乘2乘6元素的超立方体。

为了实现两个网格，我们讨论了粗网格和细网格量。N世界粗骨料例如，世界范围粗元素，以及NWorldFine公司精细元素的范围。这个元素比例N世界精细/N世界粗一直被称为NCoarse元素并且应该都是整数。

所有域都是超立方体，因此通常可以用其范围（通常NPatch粗粒)和一个起始指数，笛卡尔(iPatch粗)或词典编纂（名称不同）。

当数据（例如元素系数或节点解向量）线性存储，存储时运行第一个索引最快的。例如。：a很好通常是系数。a罚款[0]是精细指数系数(0, 0, 0),a罚款[1]在(1, 0 0)、和等等。

有很多索引算法可以进行批量处理使用numpy例程的操作。这个实用程序.py文件包含用于构造子批或查找笛卡尔坐标系的词典索引等许多例行程序中pIndex地图.

底座由以下文件组成：

• 百万分之一包含用于组装有限元矩阵的代码。
• interp.py公司包含插值运算符的代码。
• 世界.py包含World和Patch类。
• 系数.py包含用于本地化系数的代码。
• 女性解算器.py包含用于解决参考FEM问题的代码。
• 直线.py包含求解线性系统的代码。
• 实用程序.py包含用于操作网格索引的代码。
• lod.py公司包含用于解决校正器问题的代码。
• 前列腺素.py包含用于组装PG-LOD矩阵的代码
• 函数.py包含用于描述Q0和Q1函数的代码。
• 传输.py包含计算通量的代码（未得到良好维护）

测试和集成目录包含一些可以说明性的。使用例如。鼻子试验运行测试。

• 弗雷德里克·赫尔曼
• 蒂姆·凯尔