campo-estatico-mdf

Solver 2D de Laplace por diferencias finitas (Jacobi/Gauss-Seidel) y cálculo del campo eléctrico.
Incluye GUI en Streamlit (multipágina) y documentación Sphinx publicada en GitHub Pages.:contentReference[oaicite:0]{index=0}

Ejecutar GUI (Streamlit)

# activar entorno
source .venv/Scripts/activate   # Windows (Git Bash)
# pip install dependencias
pip install -r requirements.txt
# instalar paquete backend en editable
pip install -e .
# correr la app
streamlit run app_streamlit/streamlit_app.py

Páginas

• Simulación: define N, ε (tolerancia), max_iter, método, y contornos. Muestra V, E y métricas.
• Documentación: enlaza/embebe Sphinx (se publicará en Fase 4). Puedes exportar DOCS_URL para mostrarla en la app.

Si ves problemas con el render de quiver en mallas muy grandes, reduce N o sube el step de submuestreo.

Instalación y Uso del Paquete campo-estatico-mdf

Instalación desde PyPI

Asegúrate de tener Python 3.9 o superior.

pip install campo-estatico-mdf

Si prefieres probar una versión de desarrollo local:

pip install -e .

Verificación de instalación

Para comprobar que el paquete se instaló correctamente:

python -m pip show campo-estatico-mdf

También puedes verificar desde un intérprete de Python:

from campo_estatico_mdf import LaplaceSolver2D
print(LaplaceSolver2D)

Si no hay errores de importación, la instalación es correcta.

Uso rápido

Ejemplo básico para resolver el potencial electrostático 2D por diferencias finitas:

from campo_estatico_mdf import LaplaceSolver2D

# Definir el mallado y condiciones de contorno
N = 51
bc = {"left": 1.0, "right": 0.0, "top": 0.0, "bottom": 1.0}

solver = LaplaceSolver2D(
    N=N,
    bc=bc,
    epsilon=1e-5,
    max_iter=20000,
    method="jacobi", # o "gauss_seidel"
)

V, n_iter, err = solver.solve()
Ex, Ey = solver.compute_e_field(V)

print(f"Iteraciones: {n_iter}, Error final: {err:.3e}")
print("Forma de la matriz de potencial:", V.shape)

Dependencias

El paquete requiere NumPy (≥1.22). Si no se instaló automáticamente, puedes hacerlo con:

pip install numpy>=1.22

Más información

• Documentación oficial: https://SanCriolloB.github.io/campo-estatico-mdf/
• Repositorio: https://github.com/SanCriolloB/campo-estatico-mdf

Autores: Santiago Criollo & Daniel Ramirez Licencia: MIT
Versión: v1.0.2