如何解决如何使用隐式组件组装完整的系统？
我现在正在处理面板方法代码。为了避免陷入细节问题，我不会显示代码-这是有关整体程序结构的问题。
下面是一个（粗略的）图：
我希望能够做到这一点，只需编写一个隐式组件来表示每个边界条件，将输入/输出向量化以表示矩阵中的多个行/列，然后让openMDAO求解 x ，同时将每个边界条件的残差驱动为0。
由于每个隐式组件的不确定性（输出向量 x 中的行多于该组件的输出残差；即 A 1 。 x - b 1 = R 1 ，长度（ R 1 ） x ）。本质上，我希望openMDAO接受每个这些欠定的隐式系统，然后找到 x 的值即可解决确定的完整系统-无需自己完成所有组装工作。
类似这样的事情：
为了使目标更清晰，我将从面板方法的角度解释我真正想要的。我想要一个组件，比方说Impact，它可以计算给定面板在面板参考系中给定点所感应的电势。我想对输入面板和点进行矢量化处理，以便它可以计算一个点上的多个面板，一个面板上的多个点或多个面板上的多个点的影响系数。
然后，我希望使用一个隐式边界条件系统来找到 mu 的正确值来求解该系统。同样，这些边界条件应该能够被矢量化，以计算在许多面板的影响下在许多点上违反边界条件的情况。
我在这一部分再次感到困惑。并非每个边界条件都会使用影响系数值-像Kutta条件一样，某些条件只是在 mu 向量上强制执行，例如 
我很欣赏这个问题很漫长和漫不经心，但是我很困惑。总结一下：
解决方法
在OpenMDAO文档中，您可以使用node-voltage analysis tutorial与您尝试完成的工作非常相似。在该代码中，balance comp用于创建与您所描述的相似的隐式关系。它本身是单数形式，但较大的一部分是定义完善的系统。
您将需要找到一种为模型构建相似组件的方法。方程中的每个“行”都将与一个状态变量（x向量中的一个条目）相关联。
在最简单的情况下，每一行（或一组行）将具有一个输入（它是A矩阵的关联行）和第二个输入（它是x的所有其他值），最后一个输入是b向量（右侧向量）的输入。然后，您可以评估该特定行的残差，如下所示：
R['x_i'] = np.sum(A*x_full) - b
其中x_full是来自x_other输入和x_i状态变量的完整x向量的组合。
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提出了以上解决方案后，我不得不说，我认为这不是构建或解决此线性系统的特别有效的方法。它是模块化的，可能会给您带来一定的灵活性，但是您会遇到很多麻烦，以避免做一些索引运算，而是将所有内容都放入一个矩阵中。
当然，派生类在您的设计中可能会更容易一些，因为矩阵装配将通过必须在各个行组件之间创建的连接来“神奇地”处理。所以也许值得交易……但是我想说，您可以尝试一种更传统的编码方法，并使用JAX或其他一些AD代码使派生操作更容易。
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