既往研究
山地河川の本にもありますが、高橋先生や里深先生はスタッガードスキーム+1次風上のようですね。
解析精度ももちろん大事ですが、流行りの?ロバストは重要だと感じてます。特にドライベッドが頻発するとおもいますので。
スタッガードスキームであれば、細田先生のスキームがよろしいかと思います。FDS型の粘性(2次元版)を入れるとドライベッドでも飛ばずに計算できると思います。
集中格子が良いという場合、Upwind Flux Schemeがいいかと思いますが、保存性がどうかなと感じています。網状流路での流れに関する変量の保存性がどのくらい重要かを理解していないので、なんとも言えませんが。
HLLCは微妙のような気がします。 1次元版でもドライベッドの処理をちょっと考えないといけない気がしてます。
個人的にはUpwind Flux Scheme押しですかね。シンプルで理解しやすく、コードもシンプルになると思います。
Web
既存のページからデータを拾ってくるという話でしょうか?クローラーとかスクレイピングですね。
やったことが無いのでなんとも言えませんが、書籍としては、下記のものがあるようです。
Rubyによるクローラー開発技法 巡回・解析機能の実装と21の運用例
- 作者: 佐々木拓郎,るびきち
- 出版社/メーカー: SBクリエイティブ
- 発売日: 2014/08/22
- メディア: 単行本
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- 作者: Ryan Mitchell,嶋田健志,黒川利明
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/03/18
- メディア: 大型本
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JavaScriptが情報が多そうですが、わざわざ覚えるのも・・・。 スクレイピングで調べればそれなりにでてくると思います。Pythonだと学習コストが少なくて済むと思います。