在Python

时间:2016-12-13 11:26:14

标签: python-2.7 numpy optimization numerical-methods runge-kutta

我正在为Python 2.7中的大量耦合方程式设计classical Runge-Kutta scheme(RK4)。由于将会有超过一百个耦合的一阶方程,for循环将会很大,我正在寻找一些优化提示。

1。计算RK系数的返回变量向量时,最好是......

  • 预先分配numpy array并填写或
  • 对每个变量使用list.append,在结尾使用numpy.array(list)吗?

2。耦合方程显然具有系数。是否更好......

  • 将它们插入到以RK4步骤调用的函数中(即每次调用函数求值时重新定义它们)或
  • 将它们标记为全局变量?

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