معرفی شرکت ها


arby-1.0.2


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Build reduced bases and surrogate models in Python
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل arby-1.0.2
نام arby
نسخه کتابخانه 1.0.2
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Aarón Villanueva
ایمیل نویسنده aaron.villanueva@unc.edu.ar
آدرس صفحه اصلی https://gitlab.com/aaronuv/arby
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/arby/
مجوز The MIT License
# Arby <img src="res/logo.png" alt="logo" width="60%"> [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/arby.svg)](https://badge.fury.io/py/arby) [![Build Status](https://travis-ci.com/aaronuv/arby.svg?branch=master)](https://travis-ci.com/aaronuv/arby) [![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/arby/badge/?version=latest)](https://arby.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest) [![codecov](https://codecov.io/gh/aaronuv/arby/branch/master/graph/badge.svg?token=684K3V8G70)](https://codecov.io/gh/aaronuv/arby) [![Python version](https://img.shields.io/badge/python-3.6%20%7C%203.7%20%7C%203.8-blue)](https://img.shields.io/badge/python-3.6%20%7C%203.7%20%7C%203.8-blue) [![https://github.com/leliel12/diseno_sci_sfw](https://img.shields.io/badge/DiSoftCompCi-FAMAF-ffda00)](https://github.com/leliel12/diseno_sci_sfw) Arby is a fully data-driven Python module to construct surrogate models, reduced bases and empirical interpolants from training data. This package implements a type of [Reduced Order Modeling](https://en.wikipedia.org/wiki/Model_order_reduction) technique for reducing the computational complexity of mathematical models in numerical simulations. This is done by building a surrogate model for the underlying model using only a training set of samples. # Install From PyPI repo ```bash pip install arby ``` For the latest version, clone this repo locally and from inside do ```bash pip install -e . ``` or instead ```bash pip install -e git+https://github.com/aaronuv/arby ``` # Quick Usage Suppose we have a set of real functions parametrized by a real number &lambda;. This set, the **training set**, represents an underlying parametrized model f<sub>&lambda;</sub>(x) with continuous dependency in &lambda;. Without a complete knowledge about f<sub>&lambda;</sub>(x), we'd like to produce an accurate approximation to the ground truth only through access to the training set. With Arby we can do this by building a **surrogate model**. For simplicity, suppose a discretization of the parameter domain [`par_min`, `par_max`] with `Ntrain` samples indexing the training set ```python params = np.linspace(par_min, par_max, Ntrain) ``` and a discretization of the x domain [a,b] in `Nsamples` points ```python x_samples = np.linspace(a, b, Nsamples) ``` Next, we build a training set ```python training_set = [f(par, x_samples) for par in params] ``` that has shape (`Ntrain`,`Nsamples`). Finally, we build the surrogate model by executing: ```python from arby import ReducedOrderModel as ROM f_model = ROM(training_set=training_set, physical_points=x_samples, parameter_points=params) ``` With `f_model` we get function samples for any parameter `par` in the interval [`par_min`, `par_max`] simply by calling it: ```python f_model_at_par = f_model.surrogate(par) plt.plot(x_samples, f_model_at_par) plt.show() ``` # Documentation For more details and examples check the [read the docs](https://arby.readthedocs.io/en/latest/). # License MIT # Contact Us <aaron.villanueva@unc.edu.ar> *** (c) 2020 Aarón Villanueva


نحوه نصب


نصب پکیج whl arby-1.0.2:

    pip install arby-1.0.2.whl


نصب پکیج tar.gz arby-1.0.2:

    pip install arby-1.0.2.tar.gz