Dedalus 谱方法微分方程求解框架新
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Dedalus（Burns et al.，ApJS 2020，711 Star）走了一条与有限体积不同的路：符号化指定方程与边界条件，选择基函数（Fourier / Chebyshev / SinCos），框架自动构建谱离散与时间推进栈。
为什么值得学
- 谱精度：光滑解上指数收敛
- 表达灵活：特征值、初值、边值问题一套语法
- MPI 并行：可扩展到大型三维集群问题
- 大量天体物理与等离子体论文的参考实现
学习路径
- 跑 KdV 与 Burgers 官方教程，适应方程指定语法
- 研读剪切流 / Orszag-Tang 涡示例
- 做特征值问题（如线性稳定性分析）
- 与需要精确参考场的 JAX/ML 实验结合使用
最适合
- 光滑解场景，谱精度收益明显
- 需要频繁改方程、又不想重写离散化的研究代码
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