PyMPDATA

Pympdata

Pympdata เป็นการดำเนินการ pythonic ที่เร่งความเร็วสูงของอัลกอริทึม MPData ของ Smolarkiewicz และคณะ ใช้ในการเปลี่ยนแปลงของของเหลวธรณีฟิสิกส์และอื่น ๆ สำหรับการแก้ปัญหาตัวเลขการพาความร้อนแบบทั่วไป PDEs ใน 1D, 2D และ 3D ที่มีโครงสร้างพร้อมการแปลงพิกัด

ในระยะสั้น pympdata แก้สมการต่อไปนี้ตัวเลข:

$$ partial_t (g psi) + nabla cdot (gu psi) + mu delta (g psi) = 0 $$

ที่สนามสเกลาร์ $ psi $ เรียกว่า Advectee, Vector Field U เรียกว่า Advector และปัจจัย G สอดคล้องกับการแปลงพิกัดที่เป็นตัวเลือก การรวมคำศัพท์การแพร่กระจายของ Fickian เป็นทางเลือกและรับรู้ผ่านการปรับเปลี่ยนสนามความเร็ว advicefective ด้วย MPData ที่จัดการทั้งการพาตัวและการแพร่กระจาย (สำหรับการอภิปรายดูเช่น Smolarkiewicz และ Margolin 1998, Sec. 3.5, Par. 4)

เอกสาร PympData ถูกสร้างขึ้นผ่าน pdoc

โครงการแยกต่างหากที่เรียกว่า PyMPDATA-MPI แสดงให้เห็นว่า numba-mpi สามารถใช้เพื่อเปิดใช้งานการขนานของหน่วยความจำแบบกระจายใน pympData.Applications และให้การตรวจสอบความถูกต้องของการใช้งานและประสิทธิภาพ

การพึ่งพาและการติดตั้ง

ในการติดตั้ง pympdata หนึ่งอาจใช้: pip install PyMPDATA (หรือ pip install git+https://github.com/open-atmos/PyMPDATA.git เพื่อรับการอัปเดตนอกเหนือจากรุ่นล่าสุด) pympdata ขึ้นอยู่กับ NumPy และ Numba

การรันการทดสอบที่ส่งมาพร้อมกับแพ็คเกจต้องใช้แพ็คเกจเพิ่มเติมที่ติดตั้งหาก PIP ถูกเรียกใช้ด้วย: pip install PyMPDATA[tests]

ตัวอย่าง (สมุดบันทึก Jupyter ทำซ้ำผลลัพธ์จากวรรณกรรม):

ตัวอย่าง pympdata ถูกรวมเข้ากับ pympdata และอยู่ในโฟลเดอร์ย่อย examples พวกเขาประกอบด้วยแพ็คเกจ PyMPDATA_examples Python แยกต่างหากซึ่งมีอยู่ที่ PYPI ตัวอย่างมีการอ้างอิงเพิ่มเติมที่ระบุไว้ในไฟล์แพ็คเกจ PyMPDATA_examples setup.py การรันตัวอย่างต้องใช้แพ็คเกจ PyMPDATA_examples ที่จะติดตั้ง เนื่องจากแพ็คเกจตัวอย่างมีสมุดบันทึก Jupyter (และการดำเนินการของพวกเขาต้องใช้การเข้าถึงการเขียน) ขั้นตอนการติดตั้งและการเปิดตัวที่แนะนำคือ:

 git clone https://github.com/open-atmos/PyMPDATA-examples.git
cd PyMPDATA-examples
pip install -e .
jupyter-notebook

อีกทางเลือกหนึ่งยังสามารถติดตั้งแพ็คเกจตัวอย่างจาก pypi.org โดยใช้ pip install PyMPDATA-examples

โครงสร้างแพ็คเกจและ API:

คลาสสำคัญที่ประกอบไปด้วยอินเทอร์เฟซ pympdata สรุปไว้ด้านล่าง

คลาสตัวเลือก

คลาส Options กลุ่มตัวเลือกตัวเลือกอัลกอริทึมรวมถึงธงที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน

ชั้นกริด Arakawa-C

ใน pympdata โดเมนการแก้ปัญหาจะถูกขยายจากขอบเขตของเซลล์แรกไปจนถึงขอบเขตของเซลล์สุดท้าย (ดังนั้นค่าฟิลด์สเกลาร์แรกอยู่ที่ $ [ delta x/2, delta y/2] $ - คลาส ScalarField และ VectorField ใช้ตรรกะกริด Arakawa-C

เงื่อนไขขอบเขต

เงื่อนไขขอบเขตจะถูกนำไปใช้เป็นคลาสที่กำหนดไว้ใน BoundaryCondition

สเตปเปอร์

ตรรกะของตัวแก้ MPData วนซ้ำจะแสดงใน pympdata โดยคลาส Stepper

ผู้แก้ปัญหา

อินสแตนซ์ของคลาส Solver ใช้เพื่อควบคุมข้อมูลการรวมและการเข้าถึงข้อมูลโซลูชัน ในระหว่างการสร้างอินสแตนซ์หน่วยความจำเพิ่มเติมที่ต้องการโดยตัวแก้จะถูกจัดสรรตามตัวเลือกที่ให้ไว้

การสนับสนุนปัญหาการรายงานการแสวงหาการสนับสนุน

การส่งรหัสใหม่ไปยังโครงการโปรดใช้ GitHub Pull Requests (หรือเว็บไซต์ PR PympData -Examples หากทำงานกับตัวอย่าง) - ช่วยเก็บบันทึกการประพันธ์รหัสติดตามและเก็บรหัสเวิร์กโฟลว์รีวิวรหัสและอนุญาตให้ได้รับประโยชน์จากการตั้งค่าการรวมอย่างต่อเนื่อง

ณ ตอนนี้ลิขสิทธิ์ของ Pympdata Codebase ทั้งหมดอยู่กับมหาวิทยาลัย Jagiellonian (2019-2023) และ AGH University of Krakow (2023 เป็นต้นไป) - สถานที่ทำงานของผู้ดูแลหลัก การบริจาครหัสจะถือว่าเป็นการโอนลิขสิทธิ์ หากมีความจำเป็นที่จะต้องมีข้อยกเว้นโปรดระบุเมื่อสร้างคำขอดึงหรือการสนับสนุนรหัสด้วยวิธีอื่นใด ไม่ว่าในกรณีใดใบอนุญาตของรหัสที่มีส่วนร่วมจะต้องเข้ากันได้กับ GPL V3

การพัฒนารหัสเราทำตามวิธีของ Python และหลักการจูบ Codebase ได้รับประโยชน์อย่างมากจากการตรวจสอบรหัส Pycharm และการวิเคราะห์รหัสไพลินต์ (การตรวจสอบไพลินต์เป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ CI)

ปัญหาเกี่ยวกับ Bahaviour ที่ไม่ถูกต้องไม่ใช้งานง่ายหรือไม่มีเอกสารของ pympdata นั้นดีที่สุดที่จะรายงานในตัวติดตามปัญหา GitHub คำขอคุณสมบัติจะถูกบันทึกไว้ในหน้า "ไอเดีย ... " Pympdata Wiki

เราสนับสนุนให้ใช้คุณสมบัติการอภิปรายของ GitHub (แทนที่จะเป็นตัวติดตามปัญหา) เพื่อค้นหาการสนับสนุนในการทำความเข้าใจการใช้และขยายรหัส pympdata

โปรดใช้การติดตามปัญหาของ Pympdata และโครงสร้างพื้นฐาน Dicsussion สำหรับ PyMPDATA-examples เช่นกัน เราหวังว่าจะมีส่วนร่วมและข้อเสนอแนะของคุณ

เครดิต:

การพัฒนาของ Pympdata ได้รับการสนับสนุนจากสหภาพยุโรปผ่านการมอบให้แก่มูลนิธิวิทยาศาสตร์โปแลนด์ (Poir.04.04.00-00-5E1C/18) และศูนย์วิทยาศาสตร์แห่งชาติโปแลนด์ (Grant No. 2020/39/D/ST10/01220)

ลิขสิทธิ์: มหาวิทยาลัย Jagiellonian (2019-2023) และ AGH University of Krakow (2023 เป็นต้นไป)
ใบอนุญาต: GPL v3