在编程中计算力学的方法可以分为几个步骤：
离散化方法实现
数值积分：将连续的时间或空间变量离散化，例如使用欧拉法、龙格-库塔法等。
差分格式：将偏微分方程转化为差分方程，例如有限差分法。
有限元方法：将复杂的连续体问题转化为有限个单元的集合，通过单元分析来求解。
边界条件和初值设定
设置物体的初始位置、速度、加速度等。
定义边界条件，如固定支撑、自由边界等。
数值模拟和求解
根据离散化后的数学模型，编写代码进行迭代计算，求解微分方程或差分方程。
使用数值方法如高斯消元法、迭代法等来求解线性或非线性方程组。
后处理和结果分析
对模拟结果进行绘图，如使用Matplotlib、GNUPlot等工具。
数据处理，如数据清洗、统计分析等。
结果比较，如与实验数据或其他模拟结果对比。
选择编程语言
Fortran：适用于科学计算和工程计算，具有高运行速度和计算效率，广泛用于编写科学计算的数值方法。
Python：具有强大的科学计算库，如NumPy、SciPy、SymPy等，适合快速开发和原型设计。
C/C++：性能高，适合开发需要高性能计算的应用，如有限元分析、流体动力学模拟等。
Java、 MATLAB等：也适用于科学计算和工程计算，具有各自的优缺点。
示例代码（Python）
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
定义参数
dx = 0.01
nx = 100
T0 = 100
alpha = 0.01
dt = 0.001
初始化温度数组
T = np.zeros（nx）
T = T0
T[nx-1] = T0
边界条件
T = T0
T[nx-1] = T0
有限差分法求解
for i in range（1, nx-1）:
T[i] = T[i-1] + alpha * dt * （T[i+1] - 2*T[i] + T[i-1]）
结果绘图
plt.plot（np.linspace（0, 1, nx）, T）
plt.xlabel（'x'）
plt.ylabel（'Temperature'）
plt.title（'One-dimensional Heat Conduction'）
plt.show（）
```
这个示例展示了如何使用Python和有限差分法来模拟一维热传导问题，并通过Matplotlib进行结果可视化。
建议
选择合适的编程语言：根据具体需求和性能要求选择合适的编程语言。
利用科学计算库：使用现有的科学计算库可以大大提高开发效率。
验证和测试：在实现算法后，要进行充分的验证和测试，确保计算结果的准确性和稳定性。