スキル fluidsim
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FluidSimはPythonで高性能な計算流体力学を実現します。単純なPythonコマンドでNavier-Stokesシミュレーション、亂流解析、结果の可視化を実行できます。複雑なFortranやC++のセットアップは不要です。
対応: Claude Codex Code(CC)
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スキルZIPをダウンロード
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Claudeでアップロード
設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動
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オンにして利用開始
テストする
「fluidsim」を使用しています。 2次元亂流シミュレーションを実行してエネルギースペクトルを見せる
期待される結果:
- 256x256グリッドで2次元Navier-Stokesシミュレーションを作成
- 粘度1e-3で10時間単位を実行
- 慣性域で-5/3勾配を示すエネルギースペクトルを生成
- t=10.0での渦度場可視化を保存
- シミュレーション完了 - エネルギー減衰率: 0.95
「fluidsim」を使用しています。 内部重力波用の成層流シミュレーションを設定する
期待される結果:
- Brunt-Väisälä周波数N=2.0でns2d.stratソルバーを初期化
- 2pi x 2piの領域サイズで256x256グリッドを設定
- ガウスプロファイルを持つ密なレイヤーの初期条件を作成
- 適応型CFL時間刻みで20時間単位を実行
- 浮力と速度場用の出力期間を設定
セキュリティ監査
安全v4 • 1/17/2026
All 330 static findings are false positives. The scanner incorrectly flagged markdown documentation code blocks as shell commands. The skill is a legitimate scientific computing framework for computational fluid dynamics with no security risks. All detected patterns are documentation examples showing Python code for simulations.
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スキャンされたファイル
1,802
解析された行数
1
検出結果
4
総監査数
リスク要因
監査者: claude 監査履歴を表示 →
品質スコア
45
アーキテクチャ
90
保守性
87
コンテンツ
29
コミュニティ
100
セキュリティ
91
仕様準拠
作れるもの
2次元亂流のエネルギーカスケードを研究する
強制2次元亂流をシミュレートして、逆エネルギーカスケードと前方エンストロフィカスケード現象を観察する
成層した大気流れをモデル化する
密度成層流をシミュレートして、内部重力波と大気力学を研究する
地球物理学的渦構造を解析する
浅水方程式を使用して海洋渦と回転盆地力学をモデル化する
これらのプロンプトを試す
基本的な2次元亂流
256x256グリッドで2次元Navier-Stokesシミュレーションを作成し、10時間単位でノイズ初期化して実行し、渦度プロットを保存する
成層流の設定
Brunt-Väisälä周波数N=2.0で成層した2Dシミュレーションを設定し、20時間単位で構成し、密なレイヤーで初期化する
高解像度3D
MPIサポート付きの512x512x512 3D Navier-Stokesシミュレーションを設定し、粘度を1e-5に設定し、スペクトル出力を有効にする
Taylor-Green検証
2DでTaylor-Green渦を初期化し、シミュレーションを実行してエネルギー減衰を解析解と比較する
ベストプラクティス
- グリッド解像度は2の累乗（128、256、512）を使用してFFTパフォーマンスを最適化
- 安定な適応時間刻みのためにCFL条件を有効にし、CFL=0.5に設定
- 物理フィールドの保存は控えめにし、時系列には空間平均を使用
- 本実行前に低解像度でテストしてからスケールアップ
回避
- 任意のグリッドサイズは使用しない - FFT効率のために2の累乗に固定
- CFLチェックなしで固定時間刻みを使用しない（亂流の場合）
- すべての時間ステップを保存しない - 適切な出力期間を使用してデータ量を管理
よくある質問
なぜシミュレーションが不安定なのですか？
CFL条件が有効になっていることを確認するか、十分に小さい時間刻みを使用してください。粘度値が解像度に対して低すぎないか確認してください。
適切なソルバーの選び方を教えてください
2次元亂流にはns2d、3D流れにはns3d、成層流にはstratソルバー、回転浅水系にはsw1lを使用してください。
実行できる最大解像度はどのくらいですか？
利用可能なメモリ容量に依存します。512x512x512のシミュレーションは約8GBのRAMが必要です。より高い解像度にはMPI並列化を使用してください。
シミュレーションを再開する方法を教えてください
params.init_fields.type='from_file'を使用し、シミュレーションディレクトリ内の状態ファイルを指定してください。
ラップトップで実行できますか？
512x512までの2Dシミュレーションなら可能です。3Dや高解像度の場合は、より多くのメモリを持つワークステーションまたはクラスターを使用してください。
擬スペクトル法を使用する理由は何ですか？
スペクトル法は周期的領域に対して高精度を提供し、FFTアルゴリズムによる微分計算効率に優れています。