استفاده از پکیج DifferentialEquations.jl در پایتون
#diffeqpy
Solving differential equations in Python using DifferentialEquations.jl
- Discrete equations (function maps, discrete stochastic (Gillespie/Markov) simulations)
- Ordinary differential equations (ODEs)
- Split and Partitioned ODEs (Symplectic integrators, IMEX Methods)
- Stochastic ordinary differential equations (SODEs or SDEs)
- Random differential equations (RODEs or RDEs)
- Differential algebraic equations (DAEs)
- Delay differential equations (DDEs)
- Mixed discrete and continuous equations (Hybrid Equations, Jump Diffusions)
برای نصب از دستور
pip3 install diffeqpy
استفاده کنید. برای استفاده از پکیج لازم هست که Julia بر روی سیستم نصب شده و در مسیرهای سیستم قرار داده شده باشد. (در انتها بیشتر توضیح دادم)
در محیط پایتون این دستور رو وارد کنید:
import diffeqpy
diffeqpy.install()
سپس :
from diffeqpy import de
اگر خطایی دیدید همانطور که خطا راهنمایی می کنه از این دستورات در محیط interactive پایتون استفاده کنید:
from julia.api import Julia
jl = Julia(compiled_modules=False)
چون من از قبل Julia رو نصب کرده بودم شاید یک سری خطاها برای من نشان داده نشد.
برای نصب Julia فایل باینتری رو دانلود و extract کردم. در یک مسیر دلخواه قرار دادم و مسیر را داخل bashrc قرار دادم.
این ویديو شاید کمک کنه برای نصب جولیا.
در کل فرآیند نصب خیلی دردناک نبود و حدود ۵ دقیقه طول کشید.
@Scientific_programming
#diffeqpy
Solving differential equations in Python using DifferentialEquations.jl
- Discrete equations (function maps, discrete stochastic (Gillespie/Markov) simulations)
- Ordinary differential equations (ODEs)
- Split and Partitioned ODEs (Symplectic integrators, IMEX Methods)
- Stochastic ordinary differential equations (SODEs or SDEs)
- Random differential equations (RODEs or RDEs)
- Differential algebraic equations (DAEs)
- Delay differential equations (DDEs)
- Mixed discrete and continuous equations (Hybrid Equations, Jump Diffusions)
برای نصب از دستور
pip3 install diffeqpy
استفاده کنید. برای استفاده از پکیج لازم هست که Julia بر روی سیستم نصب شده و در مسیرهای سیستم قرار داده شده باشد. (در انتها بیشتر توضیح دادم)
در محیط پایتون این دستور رو وارد کنید:
import diffeqpy
diffeqpy.install()
سپس :
from diffeqpy import de
اگر خطایی دیدید همانطور که خطا راهنمایی می کنه از این دستورات در محیط interactive پایتون استفاده کنید:
from julia.api import Julia
jl = Julia(compiled_modules=False)
چون من از قبل Julia رو نصب کرده بودم شاید یک سری خطاها برای من نشان داده نشد.
برای نصب Julia فایل باینتری رو دانلود و extract کردم. در یک مسیر دلخواه قرار دادم و مسیر را داخل bashrc قرار دادم.
این ویديو شاید کمک کنه برای نصب جولیا.
در کل فرآیند نصب خیلی دردناک نبود و حدود ۵ دقیقه طول کشید.
@Scientific_programming
GitHub
GitHub - SciML/diffeqpy: Solving differential equations in Python using DifferentialEquations.jl and the SciML Scientific Machine…
Solving differential equations in Python using DifferentialEquations.jl and the SciML Scientific Machine Learning organization - SciML/diffeqpy
برای خطای مشاهده شده هنگام فراخوانی
from diffeqpy import de
میشه از این روش هم استفاده کرد.
Lunch IPython in Julia:
julia> import Pkg
julia>Pkg.add("IPython")
julia>IPython.start_ipython() # this bring Ipython in julia
In [1] from diffeqpy import de
# now you can import diffeqpy dynamically linked to julia
@scientific_programming
from diffeqpy import de
میشه از این روش هم استفاده کرد.
Lunch IPython in Julia:
julia> import Pkg
julia>Pkg.add("IPython")
julia>IPython.start_ipython() # this bring Ipython in julia
In [1] from diffeqpy import de
# now you can import diffeqpy dynamically linked to julia
@scientific_programming
julia-language.pdf
1.5 MB
Learning Julia Language eBook
@scientific_programming
@scientific_programming
🔆🔆🔆 Sysimages🔆🔆🔆
☘️ یک sysimage فایلی است که حاوی بسته های بارگیری شده و کدهای کامپایل شده و ... است.
با شروع جولیا همراه با یک sysimage جلسات (session) های ذخیره شده بارگیری می شوند.
مزیت استفاده از sysimage این هست که زمان بارگیری اولیه پکیجی که به sysimage اضافه شده حذف می شود.
عیب استفاده از اون هم این هست که پکیج در حالت قفل شده می ماند و امکان آپدیت کردن آن وجود ندارد. اگر پکیج مورد نظر نیاز به آپدیت داشته باشد باید پس از به روز رسانی مجدد sysimage ساخته شود.
Creating a sysimage using PackageCompiler
به طور خلاصه با استفاده از دستورات زیر میشه یک فایل sysimage.so بسازید.
یک مسیر برای فایل ایجاد کنید:
$ mkdir sysimages
$ cd sysimages
جولیا را اجرا کنید. -q فقط برای باز کردن محیط بدون بنر (به حالت quiet) هست.
$ julia -q
پکیج PackageCompiler را صدا بزنید. اگر نصب نشده ابتدا نصب کنید.
julia> using PackageCompiler
julia> ] # ptess ] to go to REPL environment
(v1.4) pkg> activate .
یک backspace بزنید تا از این محیط خارج شوید.
حالا بسته های مورد نظر رو اضافه کنید.
(v1.4) add DifferentialEquations OhMyREPL
julia> using DifferentialEquations
julia> using OhMyREPL
در انتها هم فایل sysimage.so را بسازید. این کار ممکنه چند دقیقه طول بکشد بنابراین صبور باشید.
PackageCompiler.create_sysimage([:OhMyREPL, :DifferentialEquations]; sysimage_path="sysimage.so")
☘️ برای استفاده از فایل sysimage.so هم اینطور عمل کنید:
$ julia -J[path to sysmage.so]
for example:
$ julia -J/home/abolfazl/sysimages/sysimage.so
حالا با بارگیری کردن بسته هایی که از قبل به فایل .so اضافه کرده اید تفاوت زمان بارگیری پکیج ها را احساس کنید.
میتونید به جای ایجاد فایل sysimage در یک مسیر دلخواه اون رو جایگزین حالت پیشفرض کنید. بنابراین جولیا به طور پیشفرض در هنگام شروع از اون فایل استفاده میکنه.
این ویژگی با اضافه کردن
replace_default=true
به دستور create_sysimage قابل استفاده است.
اینجا بیشتر بخوانید.
ویرگول
#sysimage
#julia
#PackageCompiler
@scientific_programming
☘️ یک sysimage فایلی است که حاوی بسته های بارگیری شده و کدهای کامپایل شده و ... است.
با شروع جولیا همراه با یک sysimage جلسات (session) های ذخیره شده بارگیری می شوند.
مزیت استفاده از sysimage این هست که زمان بارگیری اولیه پکیجی که به sysimage اضافه شده حذف می شود.
عیب استفاده از اون هم این هست که پکیج در حالت قفل شده می ماند و امکان آپدیت کردن آن وجود ندارد. اگر پکیج مورد نظر نیاز به آپدیت داشته باشد باید پس از به روز رسانی مجدد sysimage ساخته شود.
Creating a sysimage using PackageCompiler
به طور خلاصه با استفاده از دستورات زیر میشه یک فایل sysimage.so بسازید.
یک مسیر برای فایل ایجاد کنید:
$ mkdir sysimages
$ cd sysimages
جولیا را اجرا کنید. -q فقط برای باز کردن محیط بدون بنر (به حالت quiet) هست.
$ julia -q
پکیج PackageCompiler را صدا بزنید. اگر نصب نشده ابتدا نصب کنید.
julia> using PackageCompiler
julia> ] # ptess ] to go to REPL environment
(v1.4) pkg> activate .
یک backspace بزنید تا از این محیط خارج شوید.
حالا بسته های مورد نظر رو اضافه کنید.
(v1.4) add DifferentialEquations OhMyREPL
julia> using DifferentialEquations
julia> using OhMyREPL
در انتها هم فایل sysimage.so را بسازید. این کار ممکنه چند دقیقه طول بکشد بنابراین صبور باشید.
PackageCompiler.create_sysimage([:OhMyREPL, :DifferentialEquations]; sysimage_path="sysimage.so")
☘️ برای استفاده از فایل sysimage.so هم اینطور عمل کنید:
$ julia -J[path to sysmage.so]
for example:
$ julia -J/home/abolfazl/sysimages/sysimage.so
حالا با بارگیری کردن بسته هایی که از قبل به فایل .so اضافه کرده اید تفاوت زمان بارگیری پکیج ها را احساس کنید.
میتونید به جای ایجاد فایل sysimage در یک مسیر دلخواه اون رو جایگزین حالت پیشفرض کنید. بنابراین جولیا به طور پیشفرض در هنگام شروع از اون فایل استفاده میکنه.
این ویژگی با اضافه کردن
replace_default=true
به دستور create_sysimage قابل استفاده است.
اینجا بیشتر بخوانید.
ویرگول
#sysimage
#julia
#PackageCompiler
@scientific_programming
ویرگول
کاهش زمان بارگیری اولیه در جولیا (sysimage)
یک sysimage فایلی است که حاوی بسته های بارگیری شده و کدهای کامپایل شده و استبا شروع Julia همراه با یک sysimage جلسات session های ذخی…
🍀 عرض ادب خدمت تمامی پژوهشگران عزیز
🌿 ربات دریافت مقاله سای هاب
تنها کافی است این ربات را استارت زده و سپس در صفحه چت ربات ادرس مقاله را بفرستید – فایل پی دی اف در همان صفحه ظاهر می شود و شما می توانید آن را دانلود کنید.
@scihubot
عملکرد مشابه سایت سای هاب دارد.
gen.lib.rus.ec/
@scientific_programming
🌿 ربات دریافت مقاله سای هاب
تنها کافی است این ربات را استارت زده و سپس در صفحه چت ربات ادرس مقاله را بفرستید – فایل پی دی اف در همان صفحه ظاهر می شود و شما می توانید آن را دانلود کنید.
@scihubot
عملکرد مشابه سایت سای هاب دارد.
gen.lib.rus.ec/
@scientific_programming
Free datasets and analysis of brain recordings.
@BrainDataAnalysis
🌱🌱🌱 مجموعه بانک اطلاعاتی های رایگان از داده های EEG, MEG, FMRI و معرفی بسته های نرم افزاری (متن باز) موجود برای تحلیل داده ها.
اگر بانک اطلاعاتی های دیگه ای میشناسید لطفا در جهت تکمیل این مجموعه مشارکت کنید.
با احترام.
#dataset
#brain
#dataanalysis
@BrainDataAnalysis
🌱🌱🌱 مجموعه بانک اطلاعاتی های رایگان از داده های EEG, MEG, FMRI و معرفی بسته های نرم افزاری (متن باز) موجود برای تحلیل داده ها.
اگر بانک اطلاعاتی های دیگه ای میشناسید لطفا در جهت تکمیل این مجموعه مشارکت کنید.
با احترام.
#dataset
#brain
#dataanalysis
سایت data camp به مدت یک هفته تمام کورس هاش رو رایگان کرده.
An_Algorithmic_Introduction_to_Numerical_Simulation_of_Stochastic.pdf
538.9 KB
An Algorithmic Introduction to Numerical Simulation of Stochastic Differential Equations
GITHUB
#SDE
#stochastic
@scientific_programming
GITHUB
#SDE
#stochastic
@scientific_programming
Watch "Developing Julia Packages" on YouTube
https://youtu.be/QVmU29rCjaA
https://youtu.be/QVmU29rCjaA
YouTube
Developing Julia Packages
Have you ever wanted to develop your own package for the Julia programming language? Have you ever wanted to contribute a bug fix? Then this tutorial is for you! I will walk you through getting the community resources (Discourse and Slack) so that you can…
☘️ I have added many examples, mostly about "Kuramoto model" (ODE, SDE) to the workshop Julia repository.
But the examples can be easily transformed to any arbitrary set of differential equations.
🌱 Feel free to look.
The speed up is usually one order of magnitude faster that scipy.odeint, numba and much faster that pure python equivalent.
#julia
#python
#diffeqpy
@scientific_programming
But the examples can be easily transformed to any arbitrary set of differential equations.
🌱 Feel free to look.
The speed up is usually one order of magnitude faster that scipy.odeint, numba and much faster that pure python equivalent.
#julia
#python
#diffeqpy
@scientific_programming
GitHub
Ziaeemehr/workshop_julia
Julia tutorial examples, binding with python. Practical examples in modeling the dynamical systems. - Ziaeemehr/workshop_julia