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Pydstool Classement & Résumé

Pydstool Mots clés

développement Analyser simuler simulation de système

Pydstool La description

Pydstool est un outil à base de python visant à fournir une source puissante d'outils de calcul pour le développement, la simulation et l'analyse des systèmes dynamiques. Ces systèmes sont utilisés pour la modélisation de processus physiques dans de nombreuses disciplines scientifiques. L'accent est mis sur le soutien de l'analyse des données dans le cadre du processus de modélisation axée sur les données. L'accent est mis sur les modèles impliquant des équations différentielles ordinaires (ODES), des équations algébriques différentielles (DAES) et des cartes discrètes. Caractéristiques principales: Outils de simulation de carte / dae / DAE / DAE / DAE (à l'aide de code C lié à la production dynamique et automatiquement générée, si le compilateur externe disponible) (voir générateurs) Modèle hybride et support de simulation entraîné par des événements (hybrideystems) Les simulations et l'analyse peuvent être forcées d'être des «limites de sécurité», par ex. Pour la "préservation de la non négativité" (voir limite) Analyse de la bifurcation et outils de continuation intégrés, via Pycont Prise en charge de la modélisation axée sur les données (voir DataDRivenModels) Interactive Command-Line / Interface basée sur script "Structures de données" index-free "et contextuelles, y compris une version améliorée des tableaux (voir Pointsets) Utilitaires d'expression symboliques (y compris l'évaluation, la substitution, les dérivés, une simplification) (voir symbolique) Facile à créer des modèles complexes à l'aide de structures de données hiérarchiques orientées objet contenant des spécifications de modèle compostable (voir ModèlesPec) Utilitaires de gestion de la mémoire, importation de données et exportation (y compris conversion SBML et marquage au latex via le package SloplyCell - voir cette page pour plus de détails) La conception de code modulaire permet une expansion facile à prendre en charge d'autres algorithmes (accueil des contributions) Structures de données et outils à outils pour l'estimation de paramètres / ajustement de modèle et d'autres problèmes de la série temporelle et de la base (voir l'estimation des paramètres) Utilisation transparente avec des outils dans Scipy, Numpy, etc. grâce à la typage dynamique des boîtes à outils supplémentaires pour des applications spécifiques, y compris la modélisation biomécanique, la neuroscience informatique et la biologie des systèmes (voir ToolboxDocumentation) De nombreux exemples de tutoriels et documentation disponibles en ligne sur ce wiki

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