 | p pPythonとCに書き込まれた遅延微分方程式のためのソルバー |
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PythonとCに書き込まれた遅延微分方程式のためのソルバー Pyddeは、Pythonパッケージとして実装され、Pythonパッケージとして実装され、PyddeとC.Pyddeの両方で書かれています。状態依存の影響であるが状態に依存しないタイミングがある可能性がある不連続性を有する広範囲のODEモデルおよびDDEモデルを解くことができます。シミュレーションは、遅延項の計算のための立方体hermite補間を備えた適応的にステッピング埋め込まれたRK2（3）方式によって処理されます。 PYDDEの利点のいくつかは、それが速く効率的であり、無料のプラットフォームに依存しない環境でのスクリプト可能なモデルの迅速なプロトタイピングであることです。相互合わされた言語のための遅延微分方程式の簡単に入手可能な数値ソルバが不足しています。ほとんどのソルバーでは、CまたはFortranのどちらかでプログラミングに関するいくつかの知識が必要です。遅延項の計算における立方体hermite補間を用いた埋め込みRk2（3）方式を適応的にステッピングする。 SOLV95の利点のいくつかは、それが高速で効率的であり、広範囲のODEモデルとDDEモデルを解くことができるということです。その欠点の1つは、モデルの迅速なプロトタイピング（通常は提供される言語が通常提供する）がC. C.に書かれているという要件によって妨げられ、Solv95はMicrosoft Windows環境で開発され、Mac OS 10.4に移植されましたが、重要な変更なしで他のシステムのユーザーには利用できません.python.pythonは、実質的にすべての最近のオペレーティングシステムとほとんどのハードウェアプラットフォームで利用可能な無料の言語とインタプリタです。非常に柔軟で拡張可能なものになる目的です。 Python.orgの引用符ページは、Pythonの幅広い用途の考えを示します。これらの利点のために、私はSOLV95を高速で強力で使いやすく、クロスプラットフォームのDDEソルバーとしてラップする環境としてPythonを選択しました。 Pyddeは2005年後半でSolv95の港として生活を始めました。それはかなり忠実な港でした、そしてそれはうまくいっていましたが、それほどユーザーフレンドリーではありませんでした。私がrのためのSOLV95の新しい港を創造していたときに、Alex Couture-Beil、Jon SchnuteとRowanは漁業や海のカナダの太平洋の生物学的駅から浮上しました。両方のポートのメンテナンスを簡単にするため（そして私は個人的に使用されている）、PYDDEをDDesolveによって使用された同じバックエンドに移動することにしました。いくつかのマイナーな単純化と、統合ルーチンとのインターフェースを簡素化するための新しい機能がありますが、そうでなければPYDDEは以前のように強力で柔軟性があります。ボーナスとして、使いやすいです！プログラミング言語間の翻訳時に遭遇する可能性がある通常の問題とは別に、DDesolveからPyddeへのポートモデルに些細なことで、Solv95とPyddeの間の拡大。 PYDDEはDDesolveバックエンドで直接構築され、DDesolveはSOLV95で使用されているコードに直接構築されていますが、違いがいくつかあります。最も重要なのは速度に関連しています.PyddeはSOLV95アルゴリズムを介して他のレイヤーとしてPythonを使用するため、元のものより少し遅いです。 （PYDDEはRインターフェイスをDDesolveから折り返さないことに注意してください。バックエンドへのインタフェースはPythonとCライブラリのみを使用します。）メモリ管理の多くは書き換えられました。しかしながら、実用的には、Pyddeはほとんどの状況で同等に実行されるべきです。それはまたより良いエラー処理をより優れていて、解決策データを処理するためにPythonの力を利用可能にしているので、余分な計算時間は、はるかに高速なモデル開発によって行われるべきであるべきです。要件： ・Python ・数字
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