Я вызываю функцию, которая использует odeint при каждом проходе через цикл for (к сожалению, я не могу ничего сломать из этого цикла). Но дела идут намного медленнее, чем я надеялся. Вот код:
def get_STM(t_i, t_f, X_ref_i, dxdt, Amat):
"""Evaluate the state transition matrix rate of change for a given A matrix.
"""
STM_i = np.eye(X_ref_i.size).flatten()
args = (dxdt, Amat)
X_aug_i = np.hstack((X_ref_i, STM_i))
t = [t_i, t_f]
# Propogate reference trajectory & STM together!
X_aug_f = odeint(dxdt_interface, X_aug_i, t, args=args)
X_f = X_aug_f[-1, :X_ref_i.size]
STM_f = X_aug_f[-1, X_ref_i.size:].reshape(X_ref_i.size, X_ref_i.size)
return X_f, STM_f
def dxdt_interface(X,t,dxdt,Amat):
"""
Provides an interface between odeint and dxdt
Parameters :
------------
X : (42-by-1 np array) augmented state (with Phi)
t : time
dxdt : (function handle) time derivative of the (6-by-1) state vector
Amat : (function handle) state-space matrix
Returns:
--------
(42-by-1 np.array) time derivative of the components of the augmented state
"""
# State derivative
Xdot = np.zeros_like(X)
X_stacked = np.hstack((X[:6], t))
Xdot_state = dxdt(*(X_stacked))
Xdot[:6] = Xdot_state[:6].T
# STM
Phi = X[6:].reshape((Xdot_state.size, Xdot_state.size))
# State-Space matrix
A = Amat(*(X_stacked))
Xdot[6:] = (A .dot (Phi)).reshape((A.size))
return Xdot
Проблема в том, что я вызываю get_STM что-то порядка 8640 раз за прогон, и это приводит к 232217 вызовам dxdt_interface, что составляет около 70% моего общего времени вычислений по 5 мс на вызов get_STM (99,9% из которых связано с odeint ).
Я новичок в методах интеграции SciPy, и я не могу понять, как вообще ускорить это, основываясь на odeint. .html" rel="nofollow">документация. Я изучил джиттинг dxdt_interface с помощью Numba, но не могу заставить его работать, потому что dxdt и Amat являются символическими.
Есть ли какие-то способы ускорить odeint, которые я упустил?
РЕДАКТИРОВАТЬ: включены функции Amat и dxdt ниже. Обратите внимание, что они не вызываются в моем основном цикле for, они создают дескрипторы символических лямбдифицированных функций, которые передаются моей функции get_STM (я вызываю import sympy as sym).
def get_A(use_j3=False):
""" Returns the jacobian of the state time rate of change
Parameters
----------
R : Earth's equatorial radius (m)
theta_dot : Earth's rotation rate (rad/s)
mu : Earth's standard gravitationnal parameter (m^3/s^2)
j2 : second zonal harmonic coefficient
j3 : third zonal harmonic coefficient
Returns
----------
A : (function handle) jacobian of the state time rate of change
"""
theta_dot = EARTH['rotation rate']
R = EARTH['radius']
mu = EARTH['mu']
j2 = EARTH['J2']
if use_j3:
j3 = EARTH['J3']
else:
j3 = 0
# Symbolic derivations
x, y, z, mus, j2s, j3s, Rs, t = sym.symbols('x y z mus j2s j3s Rs t', real=True)
theta_dots = sym.symbols('theta_dots', real=True)
xdot,ydot,zdot = sym.symbols('xdot ydot zdot ', real=True)
X = sym.Matrix([x,y,z,xdot,ydot,zdot])
A_mat = sym.lambdify( (x,y,z,xdot,ydot,zdot,t), dxdt_s().jacobian(X).subs([
(theta_dots, theta_dot),(Rs, R),(j2s,j2),(j3s,j3),(mus,mu)]), modules='numpy')
return A_mat
def Dxdt(use_j3=False):
""" Returns the time derivative of the state vector
Parameters
----------
R : Earth's equatorial radius (m)
theta_dot : Earth's rotation rate (rad/s)
mu : Earth's standard gravitationnal parameter (m^3/s^2)
j2 : second zonal harmonic coefficient
j3 : third zonal harmonic coefficient
Returns
----------
dxdt : (function handle) time derivative of the state vector
"""
theta_dot = EARTH['rotation rate']
R = EARTH['radius']
mu = EARTH['mu']
j2 = EARTH['J2']
if use_j3:
j3 = EARTH['J3']
else:
j3 = 0
# Symbolic derivations
x, y, z, mus, j2s, j3s, Rs, t = sym.symbols('x y z mus j2s j3s Rs t', real=True)
theta_dots = sym.symbols('theta_dots', real=True)
xdot,ydot,zdot = sym.symbols('xdot ydot zdot ', real=True)
dxdt = sym.lambdify( (x,y,z,xdot,ydot,zdot,t), dxdt_s().subs([
(theta_dots, theta_dot),(Rs, R),(j2s,j2),(j3s,j3),(mus,mu)]), modules='numpy')
return dxdt
