Pydstool Herramientas computacionales para ayudarlo con su desarrollo
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Pydstool Clasificación y resumen

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desarrollo Analizar simular simulación del sistema

Pydstool Descripción

PyDstool es una herramienta basada en Python que está dirigida a proporcionar un poderoso conjunto de herramientas computacionales para el desarrollo, la simulación y el análisis de los sistemas dinámicos. Estos sistemas se utilizan para el modelado de procesos físicos en muchas disciplinas científicas. El énfasis se pone en el apoyo del análisis de datos como parte del proceso de modelado impulsado por datos. El enfoque se mantiene en modelos que involucran ecuaciones diferenciales ordinarias (odas), ecuaciones diferenciales-algebraicas (DAES) y mapas discretos. Principales características: Eficiente y de vanguardia Oda / DAE / Simulación de mapa discreta Herramientas de simulación (utilizando el código C enlazado dinámicamente y generado automáticamente, si el compilador externo está disponible) (consulte los generadores) Modelo híbrido y soporte de simulación impulsada por eventos (Hybridsystems) simulaciones y análisis se pueden ver obligados a ser "límites seguros", por ejemplo. Para la "conservación de la no negatividad" (ver BoondsSafety) Análisis de bifurcación y herramientas de continuación en construcción, a través de Pycont Soporte para el modelado impulsado por datos (ver DatAdRivenModels) Interactiva interactiva de línea de comandos / interfaz basada en script "Libre de índice" y estructuras de datos pesadas con contexto, incluida una versión mejorada de matrices (ver PointSets) Utilidades de expresión simbólica (incluida la evaluación, sustitución, derivados, alguna simplificación) (ver simbólica) Fácil de construir modelos complejos utilizando estructuras de datos orientadas a objetos jerárquicos que contienen especificaciones de modelo compone (ver ModelSPEC) Utilidades de gestión de la memoria, importación y exportación de datos (incluida la conversión SBML y marcado de látex SBML a través del paquete SloppyCell: consulte esa página para obtener más información) El diseño de código modular permite una fácil expansión para admitir otros algoritmos (aportes bienvenidos) Estructuras de datos y kits de herramientas para la estimación del parámetro / ajuste del modelo y otras series de tiempo y problemas impulsados ​​por datos (consulte la estimación del parámetro) Uso perfecto con herramientas en escape, adormecedor, etc. a través de la escritura dinámica cajas de herramientas adicionales para aplicaciones específicas, incluido el modelado biomecánico, la neurociencia computacional y la biología de los sistemas (ver ToolBoxDocumentation) Muchos ejemplos y documentación de tutoriales disponibles en línea en este wiki

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