Category Simulación & Proyectos de modelado

Reading Time: 8 minutesComida clave FEM, o el método de elementos finitos, es fuerte para formas complejas y problemas estructurales donde importa la flexibilidad geométrica. FVM, o el método de volumen finito, es una opción natural para la dinámica de fluidos y los problemas de transporte porque apoya la conservación local de la masa, la energía y el […]

Reading Time: 11 minutestl; dr Antes de ejecutar cualquier simulación científica, verifique que la malla pase controles de calidad geométricas y luego demuestre que los resultados no cambian significativamente con un mayor refinamiento. Un estudio de convergencia de malla que utiliza al menos tres niveles de cuadrícula puede cuantificar el error de discretización a través de la extrapolación […]

Reading Time: 12 minutesComida clave Depuración El código científico de Python sigue una escala de escalamiento: print, assert, pdb, perfiles y pruebas. La mayoría de los errores científicos son numéricos, como los valores de NAN, las discrepancias en la forma de los arreglos, la pérdida de precisión o los pasos de tiempo inestables. print() Atrapa muchos errores para […]

Reading Time: 9 minutesComida clave FEM, o el método de elementos finitos, funciona bien con formas complejas y problemas estructurales donde la flexibilidad geométrica importa. FVM, o el método de volumen finito, es el método de ir a la dinámica de fluidos porque apoya la conservación de la masa, la energía y el momento. FDM, o el método […]

Reading Time: 10 minutesComida clave Las redes neuronales informadas en la física incorporan leyes físicas directamente en el entrenamiento de redes neuronales. Pueden resolver PDE sin generación de malla tradicional o conjuntos de datos masivos. Los sustitutos de ML tradicionales a menudo necesitan muchas carreras de simulación para entrenar. Los pines usan ecuaciones de física como restricciones y […]

Reading Time: 9 minutesComida clave PyTest Basics cubre las pruebas unitarias. Los accesorios, la parametrización y pytest.approx son su punto de partida, no la línea de meta. Las pruebas basadas en la propiedad con hipótesis atrapan los casos extremos que a menudo pasan por alto las pruebas manuales. Es utilizado por los principales proyectos científicos de Python como […]

Reading Time: 9 minutesComida clave Los contenedores resuelven un problema. Congelan el entorno del software, pero no rastrean qué cambió en sus datos o cómo evolucionó su análisis. El control de versiones de datos agrega una capa faltante. Herramientas como DVC y Datalad brindan control de versiones de estilo Git a conjuntos de datos, lo que facilita la […]

Reading Time: 11 minutesComida clave CUPY es la elección correcta cuando desea un reemplazo numpy o scipy que acelere las operaciones de la matriz con cambios de código mínimos. Está optimizado para operaciones de matemáticas de matriz masiva, FFT y operaciones de elementos. Numba funciona mejor cuando el cuello de botella es Python Loops o funciones numéricas personalizadas. […]

Reading Time: 10 minutesLa gestión de las dependencias en Python científico es una de las partes más importantes de la investigación reproducible. Una simulación puede fallar meses después porque cambiaron las versiones de paquetes, se cambió un intérprete de Python o una biblioteca numérica actualizada de manera que afecte a los resultados. Esta guía explica cómo los archivos […]

Reading Time: 9 minutesLa física computacional ya no es una habilidad de nicho. Es una competencia fundamental para los investigadores graduados. Ya sea que esté simulando fusiones de agujeros negros o modelando transiciones de fase en aleaciones, la capacidad de traducir ecuaciones físicas en código de trabajo separa a los investigadores productivos de aquellos que luchan por convertir […]