Simulation of Shive wave machines using GNU Octave, Python and C++ / Simulation von Wellenmaschinen mit GNU Octave, Python und C++

TL;DR

This paper discusses how to simulate Shive wave machines using free and open-source programming languages like GNU Octave, Python, and C++, providing alternatives to MATLAB with comparable methods and performance considerations.

Contribution

It introduces methods for simulating wave propagation on Shive wave machines using free software and programming languages, expanding accessibility beyond MATLAB.

Findings

Simulations can be performed effectively with GNU Octave, Python, and C++.

Matrix reformulation improves simulation speed in free environments.

Available libraries facilitate differential equation solving and visualization.

Abstract

In "Shive wave machines - Wave propagation, dispersion, reflection, simulation" (arXiv:1503.02088) technical details of Shive wave machines are discussed. Wave propagation on these machines is simulated using the commercial numerical computing environment MATLAB. The MATLAB functions are compatible with GNU Octave, a free MATLAB alternative. The lower execution speed compared to MATLAB can be somewhat compensated by converting the underlying differential equations to matrix form. With Python or C++, these and similar simulations can also be performed easily. Suitable vector and matrix libraries, ODE solvers and plotting libraries for these programming languages are available free of charge on the internet. ----- In "Die Wellenmaschine - Grundlagen der Wellenausbreitung, Dispersion, Reflexion, Simulation" (arXiv:1503.02088) werden die in Schule und Hochschule verbreiteten Wellenmaschinen n\"aher betrachtet und die Wellenausbreitung auf solchen Maschinen mithilfe von MATLAB simuliert. Die kommerzielle Software MATLAB ist freilich nicht \"uberall verf\"ugbar, sodass sich die Frage nach freien Alternativen stellt. Der MATLAB-Quelltext im genannten Artikel kann zum Beispiel mit GNU Octave ausgef\"uhrt werden. Die im Vergleich zu MATLAB geringere Ausf\"uhrungsgeschwindigkeit l\"asst sich durch Umformung des zu l\"osenden Differentialgleichungssystems in Matrixschreibweise zumindest teilweise kompensieren. Aber auch mit klassischen Programmiersprachen wie Python oder C++ lassen sich diese und \"ahnliche Simulationen leicht durchf\"uhren. Passende Bibliotheken zur Arbeit mit Vektoren und Matrizen, zum L\"osen von Differentialgleichungen und zur animierten Darstellung der Simulationsergebnisse werden im Artikel vorgestellt.