标签：python c-2 boost numerical-methods differential-equations

我最近在boost.odeint库上搞砸了,我对可能性和可配置性的数量感到惊讶.但是,广泛使用scipy.integrate.odeint(这实际上是fortran中ODEPACK的包装)我想知道他们的表现如何比较.我知道boost.odeint也带有并行化,这是scipy(据我所知)不可能提高性能然后很多,但我要求单核心情况.
但是,因为在这种情况下我必须将boost.odeint(使用cython或boost.python)包装到python中,也许有人已经这样做了吗？这将是一个伟大的成就,因为所有的分析可能性在python中更先进.

解决方法:

据我所知,通过比较可用的步进器列表
Boost.odeint和scipy.integrate.ode,两者实现的唯一算法是
Dormand-Prince五阶步进器,dopri5.你可以比较一下
使用Python在Python中实现这两种算法的效率
this Cython wrapper到Boost.odeint(它没有公开所有的
由Boost.odeint提供的步进器,但确实暴露了dopri5).

根据您对“测试性能”的定义,您也可以进行比较
不同的算法,但这显然与比较不一样
两种相同算法的实现.

标签：python,c-2,boost,numerical-methods,differential-equations
来源： https://codeday.me/bug/20190711/1432073.html

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