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描述物理系统动力学的偏微分方程很少存在解析解。傅里叶谱方法通过快速傅里叶变换(FFT)近似求解，是处理这类方程的常用手段。然而该方法实现时需谨慎处理网格选择问题，且在将傅里叶积分映射为离散FFT时，必须考虑与坐标相关的相位和比例因子。当前多数软件包将傅里叶变换离散化过程紧密耦合在全栈实现中，这种集成设计牺牲了通用性，难以适配新坐标系、边界条件或特定问题需求。为此该研究团队推出FFTArray——一个自动完成傅里叶变换通用离散化的Python库。该工具可便捷定义有效坐标网格，高效应用针对特定坐标网格的校正因子，且对计算性能影响极小。基于Python数组API标准构建的FFTArray支持GPU加速，并能与NumPy、JAX和PyTorch等数组后端无缝协作。其接口支持将教科书公式和复杂科研问题直接转化为代码，模块化设计可自然扩展至多维场景。该工具让科研人员专注于核心科学挑战，有效降低了开发高性能、可维护伪谱傅里叶方法代码的门槛。代码已在Apache-2.0许可下开源，访问地址：https://github.com/QSTheory/fftarray。