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Pydstool. Classificação e resumo
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Pydstool. Descrição
Pydstool é uma ferramenta baseada em Python que visa fornecer um poderoso conjunto de ferramentas computacionais para o desenvolvimento, simulação e análise de sistemas dinâmicos. Esses sistemas são usados para a modelagem de processos físicos em muitas disciplinas científicas. A ênfase é colocada no suporte da análise de dados como parte do processo de modelagem orientada por dados. O foco é mantido em modelos envolvendo equações diferenciais comuns (OPEs), equações diferenciais-algébricas (DAES) e mapas discretos. Principais características: ferramentas de simulação de mapa e dae / dae / dee / dee / dee / dee / discreta (utilizando código C código c ligado e gerado automaticamente, se compilador externo disponível) (veja geradores) Modelo híbrido e suporte de simulação orientado por eventos (hybridsystems) simulações e análise podem ser forçados a ser "limites seguros", e. Para "preservação de não negatividade" (ver limite) Análise de Bifurcação e Ferramentas de Continuação In-Built, via Pycont Suporte para modelagem orientada por dados (consulte DataDrivenModels) Interactive Line-line-line / script-script-script "Index-free" e estruturas de dados pesados de contexto, incluindo uma versão aprimorada dos arrays (veja Pointsets) utilitários de expressão simbólicos (incluindo avaliação, substituição, derivados, alguma simplificação) (ver simbólico) Fácil de construir modelos complexos usando estruturas de dados orientadas para objetos hierárquicos que contêm especificações de modelo composíveis (consulte Modelspec) utilitários de gerenciamento de memória, importação de dados e exportação (incluindo conversão SBML e marcação de látex através do pacote sloppycell - veja essa página para detalhes) Design de código modular permite a fácil expansão para apoiar outros algoritmos (contribuições bem-vindos) Estruturas de dados e kits de ferramentas para estimativa de parâmetros / montagem de modelos e outras séries temporais e problemas orientados por dados (consulte a estimativa do parâmetro) Uso sem emenda com ferramentas em scipy, numpy, etc. através de digitação dinâmica Caixas de ferramentas adicionais para aplicações específicas, incluindo modelagem biomecânica, neurociência computacional e biologia dos sistemas (consulte a caixa de ferramentas) Muitos exemplos de tutoriais e documentação disponíveis online neste wiki
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