Question

我最近在a paper中读过这句话：

OpenMDAO的一个重要功能是可以细分问题变成具有少量输入和输出的组件并包含相对简单的分析。

此外，查看手册中的示例，每个组件的输入和输出数量很少。

这将意味着使用execcomp效率更高，该execcomp从显式组件中获取两个输入并输出约束，而不是在explicitcomp中进行所有操作。我在这里尝试举一个例子：

x1,x2 --> ExplicitComp -->y1 

y1    --> Execcomp --->constraint

OR

x1,x2 --->ExplicitComp -->y1,constraint

Answer 1

该论文中所指的不是计算效率，而是使模型更加模块化和可维护性给用户带来的好处。此外，当您的组件较小且输入较少时，为它们计算解析导数就容易得多。

这个想法是，通过将计算分解为较小的步骤，偏导数使它们更容易手动计算。然后，OpenMDAO将compute the total derivatives across the model for you.

因此，从某种意义上讲，您依靠的是OpenMDAO跨大型模型计算导数的功能，以减轻您的工作量。

从计算成本的角度来看，组件更多而不是更少会带来一些成本。极端地讲，如果在庞大的计算中每一行代码只有一个组件，那么框架开销可能会成为问题。 OpenMDAO中的某些功能可以帮助减轻串行模型的部分成本specifically the in-memory assembly of Jacobians。

具体来说，关于ExecComp，该组件用于简单而廉价的计算。它使用复杂步骤来计算其导数，如果涉及大型数组输入，这可能会很昂贵。它在那里使简单的步骤（如添加变量）变得更加容易。但是对于昂贵的计算，您不应该使用它。

在您的特定情况下，我建议您考虑是否很难将导数从x1，x1传递到约束。如果链式规则不难处理，那么我可能会将其全部汇总到一个计算中。如果由于某种原因，当您将所有计算组合在一起时，导数是讨厌的，然后将它们拆分即可。