python scipy integrate_python – 多种scipy.integrate.ode实例

待我称王封你为后i 2023-01-09 14:23 210阅读 0赞

一个选择是使用

multiprocessing(即使用进程而不是线程).这是一个使用multiprocessing.Pool类的map函数的示例.

函数求解需要一组初始条件,并返回由odeint生成的解.主要部分中的“串行”版本的代码重复调用解决方案,一次为ics中的每组初始条件. “多处理”版本使用multiprocessing.Pool实例的映射函数同时运行多个进程,每个调用解决.地图函数负责处理要解决的参数.

我的电脑有四个核心,当我增加num\_processes,加速最大值约3.6.

from \_\_future\_\_ import division, print\_function

import sys

import time

import multiprocessing as mp

import numpy as np

from scipy.integrate import odeint

def lorenz(q, t, sigma, rho, beta):

x, y, z = q

return \[sigma\*(y - x), x\*(rho - z) - y, x\*y - beta\*z\]

def solve(ic):

t = np.linspace(0, 200, 801)

sigma = 10.0

rho = 28.0

beta = 8/3

sol = odeint(lorenz, ic, t, args=(sigma, rho, beta), rtol=1e-10, atol=1e-12)

return sol

if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":

ics = np.random.randn(100, 3)

print("multiprocessing:", end='')

tstart = time.time()

num\_processes = 5

p = mp.Pool(num\_processes)

mp\_solutions = p.map(solve, ics)

tend = time.time()

tmp = tend - tstart

print(" %8.3f seconds" % tmp)

print("serial: ", end='')

sys.stdout.flush()

tstart = time.time()

serial\_solutions = \[solve(ic) for ic in ics\]

tend = time.time()

tserial = tend - tstart

print(" %8.3f seconds" % tserial)

print("num\_processes = %i, speedup = %.2f" % (num\_processes, tserial/tmp))

check = \[(sol1 == sol2).all()

for sol1, sol2 in zip(serial\_solutions, mp\_solutions)\]

if not all(check):

print("There was at least one discrepancy in the solutions.")

在我的电脑上,输出是：

multiprocessing: 6.904 seconds

serial: 24.756 seconds

num\_processes = 5, speedup = 3.59

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