Texto y código sujeto bajo Creative Commons Attribution license, CC-BY-SA. (c) Original por Lorena A. Barba, 2013, traducido por F.J. Navarro-Brull para CAChemE.org 
%pylab inline
# El comando de arriba hará que figuras de este notebook se representen junto al texto

import numpy as np                 # numpy es una libreria que realiza operaciones matriciales estilo MATLAB
import matplotlib.pyplot as plt    # matplotlib es una librería para dibujar gráficas en 2D 

# Listos para crear la función linearconv()

def linearconv(nx):
    dx = 2./(nx-1)
    nt = 20    # nt es el número de intervalos de tiempo que se desea calcular
    dt = .025  # dt es la cantidad de tiempo que cada incremento de tiempo comprende (delta t)
    c = 1

    u = np.ones(nx)      # definiendo array de numpy con nx elementos iguales a 1
    u[.5/dx : 1/dx+1]=2  # estableciendo u = 2 entre 0.5 y 1 paras las condiciones iniciales (I.C.s)

    un = np.ones(nx) #nicializar el marcador de posición de conjunto de 'un', para almacenar la solución de tiempo instante por instante (n+1)

    for n in range(nt):  # iteración a través del tiempo
        un[:] = u[:] ## copia los valores existentes de 'u' en 'un'
        for i in range(1,nx):
            u[i] = un[i]-c*dt/dx*(un[i]-un[i-1])
        
    plt.plot(np.linspace(0,2,nx),u)
        

linearconv(41) # convecction usando 41 puntos en la malla (mesh)

linearconv(61)

linearconv(71)

linearconv(85)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def linearconv(nx):
    dx = 2./(nx-1)
    nt = 20    # nt es el número de intervalos de tiempo que se desea calcular
    c = 1
    sigma = .5
    
    dt = sigma*dx

    u = np.ones(nx) 
    u[.5/dx : 1/dx+1]=2

    un = np.ones(nx)

    for n in range(nt):  # teración a través del tiempo
        un[:] = u[:] ## copia los valores existentes de 'u' en 'un'
        for i in range(1,nx):
            u[i] = un[i]-c*dt/dx*(un[i]-un[i-1])
        
    plt.plot(np.linspace(0,2,nx),u)

linearconv(41)

linearconv(61)

linearconv(81)

linearconv(101)

linearconv(121)

from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('Yw1YPBupZxU')

from IPython.core.display import HTML
def css_styling():
    styles = open("../styles/custom.css", "r").read()
    return HTML(styles)
css_styling()