 | 피부파이썬과 C로 작성된 지연 차동 방정식을위한 솔버. |
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파이썬과 C로 작성된 지연 차동 방정식 솔버. PYDDE는 파이썬 패키지로 구현되며 파이썬 패키지로 구현 된 지연 차동 방정식 (DDE)의 시스템을위한 오픈 소스 수치 솔버입니다. 두 파이썬과 C. PYDDE는 ddesolve의 백엔드 주위에 구축되어 동일한 functionality.pydde가있는 r 패키지입니다. 국가 의존적 효과를 가질 수 있지만 국가 별도의 타이밍을 가질 수있는 불연속으로 광범위한 ODE 및 DDE 모델을 해결할 수 있습니다. 시뮬레이션은 지연 조건을 계산하기위한 입방의 Hermite 보간이 적용되는 적응 적으로 스텝핑 된 임베디드 RK2 (3) 방식으로 처리됩니다. PYDD의 장점 중 일부는 빠르고 효율적이며 무료 플랫폼 독립적 인 환경에서 스크립트 가능한 모델의 신속한 프로토 타이핑을 허용한다는 것입니다. 해석 된 언어에 대한 지연 차별 방정식 지연의 쉽게 얻을 수있는 수없는 수치 구멍이 부족합니다. 대부분의 솔버는 C 또는 FORTRAN에서 프로그래밍에 대한 지식을 필요로하거나 MATLAB TM.ONE과 같은 독점적 인 환경에서만 운영됩니다. 자유롭게 사용할 수있는 (오픈 소스 및 비상업적 목적으로 배포 가능) DDE Solver는 Simon Wood의 Solv95이며 지연 조건을 계산할 때 입방체의 Hermite 보간을 갖는 임베디드 RK2 (3) 방식을 적응 적으로 스테핑한다. SOLv95의 장점 중 일부는 빠르고 효율적이며 다양한 ODE 및 DDE 모델을 해결할 수 있다는 것입니다. 그 단점 중 하나는 모델의 신속한 프로토 타이핑 (일반적으로 해석 된 언어가 제공하는 언어가 제공됩니다)은 C로 작성된 요구 사항에 의해 방해받는 것입니다. 또한 SOLv95는 Microsoft Windows 환경을 위해 개발되었으며 Mac OS 10.4에 이식되었지만 중요한 수정이없는 다른 시스템 사용자는 사용할 수 없습니다 .Python은 거의 모든 현대 운영 체제 및 대부분의 하드웨어 플랫폼에서 사용할 수있는 무료 언어 및 인터프리터입니다. 그것은 매우 유연하고 확장 할 수 있도록 목적입니다. Python.org 인용 페이지는 파이썬의 광범위한 용도에 대한 아이디어를 제공합니다. 이러한 장점 때문에 Python은 Solv95를 빠르고 강력하고 사용하기 쉬운 DDE Solver로 랩하는 환경으로 이점을 선택했습니다. DDE Solver. Pydde는 2005 년 말 Solv95 항구로 인생을 시작했습니다. 그것은 꽤 충실한 항구 였지만 그것은 일했지만, 매우 사용자 친화적이지 않았습니다. r에 대한 SOLv95의 새로운 항구를 만드는 것을보고 있었을 때, Alex Couture-Beil, Jon Schnute 및 Rowan Haigh가 수산물과 해양의 태평양 생물학적 역에서 왔습니다. 두 포트의 유지 보수를 단순화하기 위해 (및 나는 개인적으로 둘 다 사용), PYDDE를 DDESOLD에서 사용하는 동일한 백 엔드로 이동하기로 결정했습니다. 몇 가지 사소한 단순화가 있으며 통합 루틴과의 인터페이스를 단순화하는 새로운 기능이 있지만 그렇지 않으면 PYDDE는 이전과 같이 강력하고 유연합니다. 보너스 로서도 사용하기가 더 쉽습니다! 프로그래밍 언어간에 번역 될 때 발생할 수있는 일반적인 문제와는 별도로 DDEDOLVE에서 PYDDELED에서 PYDDELED 로의 PITDDELED에 대한 포트 모델이 SOLv95와 PYDDE 간의 PYDDEDELENCENCES에 대한 포트 모델이 아닙니다. PYDDE는 DDESOLD BACKEND에 직접 구축되며 DDESOLD는 SOLv95에서 사용되는 코드에 직접 구축되지만 여러 차이점이 있습니다. 가장 중요한 것은 속도와 관련이 있습니다. PYDDE는 Python을 Solv95 알고리즘을 통해 다른 레이어로 사용하기 때문에 원본보다 약간 느립니다. (PYDDE는 DDesolve에서 R 인터페이스를 래핑하지 않습니다. 백엔드에 대한 인터페이스는 Python 및 C 라이브러리 만 사용합니다. 그러나 PIDDE는 실제적인 용어로 대부분의 상황에서 비교적으로 수행되어야합니다. 또한 더 나은 오류 처리 및 파이썬의 힘을 솔루션 데이터를 처리하기 위해 사용 가능하므로 추가 계산 시간은 훨씬 빠른 모델 개발으로 구성된 것 이상이어야합니다. 요구 사항 : · 파이썬 · NUMPY.
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