 | PydstolzRechenwerkzeuge, um Ihnen bei Ihrer Entwicklung zu helfen |
| Jetzt downloaden | |
Pydstolz Ranking & Zusammenfassung
Anzeige
Pydstolz Stichworte
Pydstolz Beschreibung
Pydstool ist ein Python-basiertes Instrument, das darauf abzielt, eine leistungsstarke Reihe von Rechenwerkzeugen für die Entwicklung, Simulation und die Analyse dynamischer Systeme bereitzustellen. Diese Systeme werden für die Modellierung physischer Prozesse in vielen wissenschaftlichen Disziplinen eingesetzt. Der Betonung wird auf der Unterstützung der Datenanalyse als Teil des Prozesses der datengetriebenen Modellierung aufgestellt. Der Fokus wird auf Modellen aufrechterhalten, an denen gewöhnliche Differentialgleichungen (ODES), differentiell-algebraische Gleichungen (Daes) und diskrete Karten beteiligt sind. Haupteigenschaften: Effizientes und modernes und hochmodernes Kartensimulationstools (mit dynamisch verknüpftem und automatisch generiertem C-Code, wenn externer Compiler verfügbar) (siehe Generatoren) Hybridmodell und ereignisgesteuerte Simulationsunterstützung (Hybridsysteme) Simulationen und Analysen können gezwungen sein, "BRINGE SAFE", z. für "Nicht-Negativitätskonperation" (siehe BENDSSSSATETY) Bifurkation-Analyse- und Fortsetzungs-Werkzeuge integriert, über Pycont Unterstützung für datengesteuerte Modellierung (siehe DataDrivenModels) Interaktive Befehlszeile / Skript-basierte Schnittstelle "Indexfreie" und kontextschwere Datenstrukturen, einschließlich einer verbesserten Version von Arrays (siehe Positionen) Symbolische Expressionsdienstprogramme (einschließlich Bewertung, Substitution, Derivate, einige Vereinfachung) (siehe symbolisch) Einfach, komplexe Modelle mit hierarchischen objektorientierten Datenstrukturen aufzubauen, die zusammenhaltende Modellspezifikationen enthalten (siehe ModelsPec) MEMORY-Management-Dienstprogramme, Datenimport und -export (einschließlich sbml-konvertierung und latexmarkup über das SLOCKYCELL-Paket - siehe diese Seite für Details) Modular Code-Design ermöglicht eine einfache Expansion, um andere Algorithmen zu unterstützen (Willkommene Beiträge) Datenstrukturen und Toolkits für die Parameterschätzungs- / Modellmontage und andere Zeitreihen- und datengesteuerte Probleme (siehe Parameterschätzung) Nahtloser Gebrauch mit Werkzeugen in Scipy, Numpy usw. durch dynamisches Tippen Zusätzliche Toolboxen für spezifische Anwendungen, einschließlich biomechanischer Modellierung, Rechenschaft, Neurowissenschaften und Systembiologie (siehe ToolboxDocumentation) Viele Tutorial-Beispiele und Dokumentation online bei diesem Wiki
Pydstolz Zugehörige Software
