Pydde Un solucionador para las ecuaciones diferenciales de demora escritas en Python y C.
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Pydde Clasificación y resumen

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Pydde Descripción

Un solucionador para la demora en las ecuaciones diferenciales escritas en Python y C. Pydde es un solucionador numérico de código abierto para sistemas de retraso en las ecuaciones diferenciales (DDE), implementada como un paquete de Python y escrito en Python y C. Pydde se construye alrededor del back-end de Ddesolve, un paquete R con la misma funcionalidad.pydde Puede resolver una amplia gama de modelos ODE y DDE con discontinuidades que pueden tener efectos dependientes del estado, pero los tiempos independientes del estado. La simulación se maneja con un esquema de RK2 (3) incrustado de paso adaptado con la interpolación de hermébicos cúbicos para el cálculo de los términos de retardo. Algunas de las ventajas de Pydde son que es rápida, eficiente y permite un rápido prototipado de modelos de escritura en un entorno gratuito y independiente de la plataforma. Motivación. Existe la falta de solversadores numéricos fácilmente obtenibles de las ecuaciones diferenciales de retraso para los idiomas interpretados. La mayoría de los solucionadores requieren algún conocimiento de la programación en C o Fortran, o ejecutarse solo en entornos propietarios, como MATLAB TM.ONE, de forma gratuita (fuente abierta y distribuibles para fines no comerciales), DDE Solver es Solv95 de Simon Wood, que emplea un Steping adaptando el esquema incrustado RK2 (3) con la interpolación de Hermita Cubic en los términos de retardo de cálculo. Algunas de las ventajas de SOLV95 son que son rápidas, eficientes y pueden resolver una amplia gama de modelos ODE y DDE. Uno de sus inconvenientes es que la rápida prototipificación de los modelos (que las lenguas interpretadas generalmente proporcionan) se ve obstaculizada por el requisito de que los modelos se escriban en C. También, SOLV95 se desarrolló para un entorno de Microsoft Windows y se ha transferido al Mac OS 10.4, pero No está disponible para los usuarios de otros sistemas sin modificación significativa. HapeThon es un idioma e intérprete libre que está disponible para prácticamente todos los sistemas operativos modernos y la mayoría de las plataformas de hardware. Es un propósito construido para ser extremadamente flexible y extensible. La página de citas de Python.org da una idea de la amplia gama de usos de Python. Debido a estas ventajas, eligió a Python como un entorno en el que envolver Solv95 como un solvente DDE Solv, rápida, potente, fácil de usar y de plataforma cruzada entre Ddesolve y Pydde. Pydde comenzó la vida a fines de 2005 como puerto de SOLV95. Era un puerto bastante fiel, y funcionó, pero no era muy fácil de usar. Justo cuando buscaba crear un nuevo puerto de Solv95 para R, a lo largo, llegó Ddesolve, por Alex Couture-Beil, Jon Schnute y Rowan Haigh de la estación biológica del Pacífico de las Pesca y el Océano. Para simplificar el mantenimiento de ambos puertos (y yo uso personalmente a ambos), decidí mover PyDE al mismo back-end utilizado por DDESOLVE. Hay un par de simplificaciones menores y una nueva función para simplificar la interfaz con las rutinas de integración, pero de lo contrario, PYDE es tan poderosa y flexible como antes. ¡Como una bonificación, también es más fácil de usar! Además de los problemas habituales que probablemente se encontrarán cuando se traducen entre los lenguajes de programación, debe ser trivial para los modelos portuarios de Ddesolve a PyDE.differences entre Solv95 y Pydde. Pydde está construido directamente en el extremo posterior DDESOLVE, y Ddesolve se construye directamente en el código utilizado en SOLV95, pero hay una serie de diferencias. Los más importantes están relacionados con la velocidad: Dado que PyDE usa Python como otra capa sobre los algoritmos SOLV95, es un poco más lento que el original. (Tenga en cuenta que PYDDE no envuelve la interfaz R de DDESOLVE; La interfaz al back-end utiliza solo las bibliotecas de Python y C.) Gran parte de la administración de la memoria ha sido reescrita, por lo que "Mileage puede variar" un poco aquí también. Sin embargo, en términos prácticos, PYDDE debería desempeñarse de manera comparable en la mayoría de las situaciones. También tiene un mejor manejo de errores y pone a disposición el poder de Python para procesar los datos de la solución, por lo que el tiempo de cómputo adicional debe ser más que compuesto por un desarrollo modelo mucho más rápido. Requisitos: · Python · NOMBRES

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