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Converts symbolic model definitions into executable numerical problems for high-performance solvers.
Distinct from Differential Equation Solvers: Distinct from Differential Equation Solvers: focuses on the generation of solvers from symbolic definitions rather than the solvers themselves.
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ModelingToolkit.jl es un framework de modelado simbólico y sistema de álgebra computacional diseñado para la definición y simulación de sistemas matemáticos complejos. Proporciona un entorno fundamental para construir modelos físicos multidominio y sistemas de ecuaciones diferenciales, permitiendo a los usuarios representar problemas científicos a través de grafos simbólicos que facilitan el análisis y la transformación automatizados. El framework se distingue por su composición de componentes acausales, que permite el ensamblaje de modelos a gran escala conectando elementos modulares en lugar de definir flujos de datos explícitos. Emplea el desgarro del sistema automatizado y la reducción de índice para simplificar ecuaciones diferenciales-algebraicas complejas, asegurando la estabilidad numérica. Al utilizar la compilación simbólica just-in-time, el sistema asigna estas definiciones de alto nivel directamente a código máquina optimizado para su ejecución por solucionadores numéricos especializados. Más allá de la simulación estándar, el proyecto integra utilidades de machine learning científico para combinar modelos físicos simbólicos con redes neuronales. Admite el descubrimiento automatizado de ecuaciones, permitiendo la extracción de estructuras matemáticas gobernantes a partir de datos experimentales. El framework también incluye herramientas integrales para la optimización numérica, incluyendo la generación automatizada de derivadas y la explotación de dispersión, para acelerar la resolución de sistemas a gran escala.
Converts symbolic model definitions into executable numerical problems compatible with high-performance solvers.