convergence-study
О программе
Этот навык выполняет автоматический анализ сходимости для численных расчётов, вычисляя наблюдаемые порядки точности и оценивая ошибки дискретизации с использованием экстраполяции Ричардсона и расчётов индекса сходимости по сетке (GCI). Он помогает разработчикам проверять адекватность сетки, контролировать асимптотическую сходимость и готовить формальные отчёты по верификации в соответствии со стандартами ASME V&V 20. Используйте его, когда вам необходимо оценить точность решения или определить, достаточное ли у вас разрешение сетки.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skillsgit clone https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills.git ~/.claude/skills/convergence-studyСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Convergence Study
Goal
Provide script-driven convergence analysis for verifying that numerical solutions converge at the expected rate as the mesh or timestep is refined.
Requirements
- Python 3.8+
- NumPy (not required; scripts use only math stdlib)
Inputs to Gather
| Input | Description | Example |
|---|---|---|
| Grid spacings | Sequence of mesh sizes (coarse to fine) | 0.4,0.2,0.1,0.05 |
| Timestep sizes | Sequence of dt values | 0.04,0.02,0.01 |
| Solution values | QoI at each refinement level | 1.16,1.04,1.01,1.0025 |
| Expected order | Formal order of the numerical scheme | 2.0 |
| Safety factor | GCI safety factor (1.25 default) | 1.25 |
Script Outputs (JSON Fields)
| Script | Key Outputs |
|---|---|
scripts/h_refinement.py | results.observed_orders, results.mean_order, results.richardson_extrapolated_value, results.convergence_assessment |
scripts/dt_refinement.py | Same as h_refinement but for temporal convergence |
scripts/richardson_extrapolation.py | results.extrapolated_value, results.error_estimate, results.observed_order |
scripts/gci_calculator.py | results.observed_order, results.gci_fine, results.gci_coarse, results.asymptotic_ratio, results.in_asymptotic_range |
Workflow
- Run grid/timestep refinement study with at least 3 levels
- Compute observed convergence order with
h_refinement.pyordt_refinement.py - Compare observed order to expected order of the scheme
- Estimate discretization error via Richardson extrapolation
- Report GCI for formal solution verification using
gci_calculator.py - Document convergence results and any anomalies
Decision Guidance
Do you have 3+ refinement levels?
+-- YES --> Run h_refinement.py or dt_refinement.py
| +-- Observed order matches expected? --> Solution verified
| +-- Order too low? --> Check: pre-asymptotic, coding error, insufficient resolution
| +-- Order too high? --> Check: superconvergence or cancellation effects
+-- NO (only 2 levels) --> Use richardson_extrapolation.py with assumed order
(less reliable without order verification)
CLI Examples
# Spatial convergence with 4 grid levels
python3 scripts/h_refinement.py --spacings 0.4,0.2,0.1,0.05 --values 1.16,1.04,1.01,1.0025 --expected-order 2.0 --json
# Temporal convergence with 3 timestep levels
python3 scripts/dt_refinement.py --timesteps 0.04,0.02,0.01 --values 2.12,2.03,2.0075 --expected-order 2.0 --json
# Richardson extrapolation with assumed 2nd-order
python3 scripts/richardson_extrapolation.py --spacings 0.02,0.01 --values 1.0032,1.0008 --order 2.0 --json
# GCI for 3-mesh verification
python3 scripts/gci_calculator.py --spacings 0.04,0.02,0.01 --values 1.0128,1.0032,1.0008 --json
Error Handling
| Error | Cause | Resolution |
|---|---|---|
spacings and values must have the same length | Mismatched input arrays | Provide equal-length lists |
At least 2 refinement levels required | Too few data points | Add more refinement levels |
Exactly 3 refinement levels required | GCI needs 3 levels | Provide fine/medium/coarse |
Oscillatory convergence detected | Non-monotone convergence | Check mesh quality or scheme |
Interpretation Guidance
| Scenario | Meaning | Action |
|---|---|---|
| Observed order matches expected | Solution in asymptotic range | Report GCI, extrapolate |
| Observed order < expected | Pre-asymptotic or coding bug | Refine further or debug |
| Negative observed order | Solution diverging | Check implementation |
| GCI asymptotic ratio near 1.0 | Grids in asymptotic range | Results are reliable |
| GCI asymptotic ratio far from 1.0 | Not in asymptotic range | Refine further |
Security
Input Validation
- All numeric parameters (
spacings,timesteps,values,expected-order,order) are validated as finite positive numbers - Comma-separated value lists are length-matched (spacings and values must have equal length) and capped at 10,000 entries
- GCI calculator enforces exactly 3 refinement levels; Richardson extrapolation requires at least 2
- Safety factor is validated as a finite number greater than 1.0
File Access
- Scripts read no external files; all inputs are provided via CLI arguments
- Scripts write only to stdout (JSON output); no files are created unless the agent explicitly uses the Write tool
Tool Restrictions
- Bash: Used to execute the four Python analysis scripts (
h_refinement.py,dt_refinement.py,richardson_extrapolation.py,gci_calculator.py) with explicit argument lists - Read: Used to inspect script source and reference documentation
Safety Measures
- No
eval(),exec(), or dynamic code generation - All subprocess calls use explicit argument lists (no
shell=True) - Scripts use only Python standard library (
mathmodule); no pickle loading or deserialization of untrusted data - Minimal tool surface (Bash and Read only) limits the agent's ability to modify the filesystem
References
references/convergence_theory.md- Formal convergence order, log-log analysis, asymptotic rangereferences/gci_guidelines.md- Roache's GCI method, ASME V&V 20, safety factors
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the convergence-study skill?
convergence-study is a Claude Skill by HeshamFS. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform convergence-study-related tasks without extra prompting.
How do I install convergence-study?
Use the install commands on this page: add convergence-study to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does convergence-study belong to?
convergence-study is in the Documentation category, tagged general.
Is convergence-study free to use?
Yes. convergence-study is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык получает актуальную документацию Railway, чтобы отвечать на вопросы о функциях, возможностях или конкретных URL-адресах документации. Он гарантирует, что разработчики получают точную и современную информацию напрямую из официальных источников Railway. Используйте его, когда пользователи спрашивают, как работает Railway, или ссылаются на документацию Railway.
Этот навык Claude предоставляет экспертные рекомендации по написанию кода Python в узлах Code платформы n8n, в частности, по использованию стандартной библиотеки Python и работе со специальным синтаксисом n8n, таким как `_input`, `_json` и `_node`. Он помогает разработчикам понять ограничения Python в среде n8n и рекомендует использовать JavaScript для большинства рабочих процессов, предлагая решения на Python для конкретных задач по преобразованию данных.
Навык Archon предоставляет семантический поиск на основе RAG и управление проектами через REST API. Используйте его для запросов к документации, управления иерархическими проектами/задачами и выполнения поиска информации с возможностью загрузки документов. Всегда в первую очередь обращайтесь к Archon при поиске во внешней документации, прежде чем использовать другие источники.
Этот навык Claude предоставляет экспертные рекомендации по написанию кода JavaScript в узлах Code платформы n8n. Он охватывает важный синтаксис, специфичный для n8n, включая переменные `$input`/`$json`, HTTP-хелперы и работу с DateTime, а также помогает в устранении распространённых ошибок. Используйте его при разработке рабочих процессов в n8n, требующих кастомной обработки JavaScript в узлах Code.
