Pydde Ein Solver für Verzögerungsdifferentialgleichungen in Python und C.
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Pydde Stichworte

Gleichung Differentialgleichung Gleichungen Solver. Backend DDesolve. ddeolve.

Pydde Beschreibung

Ein Solver für Verzögerungsdifferentialgleichungen in Python und C. Pydde ist ein numerischer Löser mit offener Quelle für Systeme der Verzögerungsdifferentialgleichungen (DDES), die als Python-Paket implementiert und in Python und C. Pydde geschrieben ist, um das Backend von DDesolve, ein R-Paket mit derselben Funktionalität. Kann ein breites Spektrum von ODE- und DDE-Modellen mit Diskontinuitäten lösen, die staatlich abhängige Auswirkungen haben können, aber staatliche unabhängige Timings. Die Simulation wird von einem eingebauten eingebetteten eingebetteten RK2 (3) -Schema mit kubischer Hermanit-Interpolation zur Berechnung von Verzögerungsbedingungen gehandhabt. Einige der Vorteile von Pydde sind, dass es schnell, effizient ist und ein schnelles Prototyping von briptbaren Modellen in einer freien, plattformunabhängigen Umgebung ermöglicht. Es fehlt an leicht erreichbaren numerischen Löschgeräten von Verzögerungsdifferentialgleichungen für interpretierte Sprachen. Die meisten Löser erfordern entweder einige Kenntnisse der Programmierung in einem C- oder FORTRAN oder nur unter proprietären Umgebungen wie matlab tm.one frei verfügbar (Open Source und ausschüttbare Zwecke) DDE Solver ist Simon Woods Solv95, der ein verwendet Anpassungsfähiges Stepping eingebettetes RK2 (3) Schema mit kubischer Hermit-Interpolation bei der Berechnung von Verzögerungsbedingungen. Einige der Vorteile von Solv95 sind, dass es schnell, effizient ist und ein breites Spektrum von ODE- und DDE-Modellen lösen kann. Einer seiner Nachteile ist, dass ein schnelles Prototyping von Modellen (diese interpretierten Sprachen, die typischerweise bereitstellen) durch die Anforderung behindert werden, dass Modelle in C geschrieben werden. Auch wurde Solv95 für eine Microsoft Windows-Umgebung entwickelt und wurde auf das Mac OS 10.4, aber Es ist nicht für Benutzer anderer Systeme ohne signifikante Modifikation verfügbar .Python ist eine freie Sprache und Interpreter, die für nahezu alle modernen Betriebssysteme und den meisten Hardware-Plattformen zur Verfügung steht. Es ist Zweck, extrem flexibel und erweiterbar zu sein. Die Python.org-Zitatsseite gibt eine Vorstellung von dem breiten Anwendungsbereich von Python. Aufgrund dieser Vorteile wählte ich Python als Umfeld, in dem Solv95 als schnelle, leistungsstarke, benutzerfreundliche und plattformübergreifende DDE-Solver eingewickelt werden soll. Pydde startete Ende 2005 im späten 2005 als Hafen von Solv95. Es war ein ziemlich treuer Hafen, und es funktionierte, war aber nicht sehr benutzerfreundlich. Gerade als ich in der Schaffung eines neuen Hafens von Solv95 für R, entlang, entlang, entlang, von Alex Couture-Beil, Jon Schnute und Rowan Haark aus Fischerei und Ozeanen Kanadas pazifischer biologischer Station von Kanadas. Um die Wartung beider Ports zu vereinfachen (und ich persönlich beide persönlich verwenden), habe ich mich entschieden, Pydde auf das gleiche Back-Ende von DDesolve zu verschieben. Es gibt ein paar kleinere Vereinfachungen, und eine neue Funktion, um die Schnittstelle mit den Integrationsroutinen zu vereinfachen, ansonsten ist Pydde jedoch ebenso leistungsstark und flexibel wie zuvor. Als Bonus ist es auch einfacher zu bedienen! Abgesehen von den üblichen Themen, die wahrscheinlich auftreten, wenn er zwischen den Programmiersprachen übersetzt wird, sollte es unübertroffen sein, Port-Modelle von DDesolve bis PYDDE.Diffeisen zwischen SOLV95 und PYDDE zu portieren. Pydde ist direkt am Ende des DDesolve-Backends gebaut, und DDesolve ist direkt auf dem in Solv95 verwendeten Code erstellt, es gibt jedoch eine Reihe von Unterschieden. Das Wichtigste bezieht sich auf die Geschwindigkeit: Da Pydde Python als eine andere Schicht über den Solv95-Algorithmen verwendet, ist es ein bisschen langsamer als das Original. (Beachten Sie, dass Pydde die R-Schnittstelle nicht von ddeolve einwickelt; Die Schnittstelle zum Back-End verwendet nur Python- und C-Bibliotheken.) Ein Großteil der Speicherverwaltung wurde umgeschrieben, sodass die Kilometerzahl auch ein wenig variieren kann. Pydde sollte jedoch in der Pydde in den meisten Situationen vergleichbar funktionieren. Es hat auch eine bessere Fehlerbehandlung und stellt die Leistung von Python zur Prozesslösungsdaten zur Verfügung, sodass zusätzliche Rechenzeit mehr als von einer viel schnelleren Modellentwicklung erfüllt werden sollte. Anforderungen: · Python · NUMPY.

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