FP用于仿真和建模

我将要开始一个模拟/建模项目。我已经知道OOP用于此类项目。但是，研究Haskell使我考虑使用FP范例对组件系统进行建模。让我详细说明：

假设我有一个类型A的组件，其特征是一组数据（如温度或压力，PDE和某些边界条件等参数），以及一个类型B的组件，其特征是一组不同的数据（不同或相同的参数，不同的PDE和边界条件）。我们还假设将要应用于每个组件的函数/方法是相同的（例如，Galerkin方法）。对象的可变状态将用于非恒定参数。

如果要使用OOP方法，我将创建两个对象，这些对象将封装每种类型的数据，解决PDE的方法（继承将在此处用于代码重用）和PDE的解决方案。

另一方面，如果我要使用FP方法，则每个组件都将分解为数据部分和对数据起作用的功能，以获得PDE的解决方案。非常数参数将作为其他函数（例如时间）传递或由某种可变性（可变性的仿真等）表示。假设对数据进行线性运算是微不足道的，这种方法对我来说似乎更简单。

总之，与OOP相比，实施FP方法实际上是否更简单，更易于管理（添加不同类型的组件或新方法来解决pde）？

我来自C ++ / Fortran，而且我不是专业程序员，所以请在出现任何错误的地方进行纠正。

好问题，我一直在考虑类似的思路。从历史上看，OO范式源于对计算机仿真的需求-请参见Simula的历史-尽管早期的OO语言（例如Smalltalk）是由知道自己在做什么的人（例如Alan Kay）制作的，但现在可以说OO被过度使用并且带来太多的意外复杂性。

通常，与OO程序相比，FP风格的程序更短，更易于测试且更易于修改。正如罗布·哈罗普（Rob Harrop）在演讲中所说，“未来是否有用？” ，您永远无法比功能和数据更简单；两者组成无限，以建立所需的任何抽象。因此，回答您问题的一种方法（或者我只是重申一下？：）是问，什么是最高级别的函数，以及最高级别的输入数据->输出数据是什么样的？然后，您可以将这些“ alpha”函数和数据类型分解为下一层抽象，并根据需要重复。

关于您的问题的另一种观点（不是很完全的答案）是在StackOverflow上查看此线程（免责声明，我已经开始了），其中一些答案非常有趣：https : //stackoverflow.com/questions/3431654/how-does-功能编程应用于模拟

在这一点上，我个人的观点是，除非您要建模的情况是确实存在离散对象，它们仅以确定的方式相互作用（例如，计算机网络的模型），从而直接映射到干净的消息功能，传递范式OO语言-使用FP更简单。请注意，即使在游戏编程社区（模拟非常普遍且性能要求至关重要）中，经验丰富的开发人员也正在远离OO范式和/或使用更多FP，例如，请参阅本HN讨论或John Carmack关于FP的评论

恕我直言，对于几乎每一个合理复杂性的任务，都无法客观地回答“ FP风格还是OOP风格是更好的选择”的问题。通常，在这种情况下，问题不是“ FP还是OOP”，而是如何结合两个范例的最佳部分来解决您的问题。

您上面提到的问题似乎是一个非常数学的问题，我大胆猜测您将需要一些矩阵运算。OOP非常适合对抽象数据类型进行建模，并且矩阵演算可以通过对矩阵的操作轻松地实现为“矩阵对象”。以所有矩阵运算都属于矩阵类的一部分的方式来实现此方法，可以帮助您将属于一起的事物保持在一起，从而保持良好的整体结构。

另一方面，PDE是关于函数的方程，解可能又是函数。因此，对于这种类型的“组件”使用功能性方法似乎很自然。这些函数可能具有矩阵参数，显示了如何组合OOP和FP的一个示例。另一个示例是矩阵类实现，该实现使用功能性工具将特定操作映射到矩阵的每个元素。因此，在这里也不是“ OOP vs FP”而是“ OOP与FP结合”为您带来最佳效果。