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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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計算が終わりません(結果が出ない)

nonnon615

総合スコア19

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/07/08 10:37

import sympy as sp import math import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import csv import os import glob import pandas as pd options = {} options['strings_to_formulas'] = False options['strings_to_urls'] = False with pd.ExcelWriter('eq.xlsx', mode='w') as writer: for i in range(1) : Vr = i*0.5 + 0.5 π = math.pi m = 0.0156 Cn = 6.83879 D = 0.016 H = 0.04 L = 0.3 ρ = 1.18 M = (m/(ρ*H*D*L))*(D/H) CL = 0.5 lists = [] for j in range(1, 16384): sp.init_printing() sp.var('t') y = sp.Function('y')(t) #xはtの関数(Function) C = (4*π*Cn)/Vr F = CL/(2*M) eq2 = sp.Eq( sp.diff(y, t ,2)+C*sp.diff(y, t, 1), F ) yre = sp.dsolve(eq2, ics={y.subs(t,0):0}) lists.append(yre.subs(t, j*0.0005)) df = pd.DataFrame(lists) print(df) df.to_excel(writer)

上記のようなプログラミングを作成したのですが,計算が終わらないのかいつまでたっても結果が出ません。
数が多いのはわかりますが,二時間ほど目を離して別のことをしていたのですが終わっていませんでした.

どうしたらよいでしょうか

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回答3

0

最初にやるべきは、現在がどのような状況なのか確認でしょう。

まずは、jのループの中に、print('j') を入れて、どれくらいの速度で回っているか、そもそも回っているのか、を確認してみてはどうでしょう?

投稿2021/07/08 11:01

TakaiY

総合スコア12825

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nonnon615

2021/07/08 12:47

range(1,3) として,print(j)を加えてみました. 1 2 0 0 Eq(y(0.0005), 2.6405204278776e-8 - 0.082349582... 1 Eq(y(0.001), 5.28104085575519e-8 - 0.157917711... これだけでて,終了してしまいました. エラーはでませんでした. なにがおかしいのでしょうか??
TakaiY

2021/07/08 13:30

特におかしくないのでは? 1と2で回って、0はどこが出力しているかわかりませんが、最後の2行はprynt(df)の出力でしょう。 2回なら回るみたいですから、16384でやれば、何時間か何十時間かわかりませんが、終るんじゃないですかね?
nonnon615

2021/07/08 13:34

処理を高層化できないでしょうか(´;ω;`)
TakaiY

2021/07/09 00:54

高速化したいというのが目的なのですね。 他の回答のところでも話が出ていますが、ループの中から不要な処理を取り除いてみるといいかもしれません。 lists.append(yre.subs(t, j*0.0005)) 以外のものですね。 ただし、これで早くなるかどうかはわかりません。
TakaiY

2021/07/09 00:58

あ、あと、それぞれの計算は独立しているようですかr、並列化するってのもありですね。 joblibを使うと比較的簡単に並列化できます。
guest

0

ベストアンサー

そこそこ計算重いみたいですね。
実行したらjが100で30秒でした。

何してるのかわからないのでいいのかわからないですが、
初期化のところを外に出すと結構早いです。

j=10までは特に値は変わらずに動いてます。

import sympy as sp import math import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import csv import os import glob import pandas as pd options = {} options['strings_to_formulas'] = False options['strings_to_urls'] = False with pd.ExcelWriter('eq.xlsx', mode='w') as writer: for i in range(1): Vr = i*0.5 + 0.5 π = math.pi m = 0.0156 Cn = 6.83879 D = 0.016 H = 0.04 L = 0.3 ρ = 1.18 M = (m/(ρ*H*D*L))*(D/H) CL = 0.5 lists = [] sp.init_printing() sp.var('t') y = sp.Function('y')(t) # xはtの関数(Function) C = (4*π*Cn)/Vr F = CL/(2*M) eq2 = sp.Eq(sp.diff(y, t, 2)+C*sp.diff(y, t, 1), F) yre = sp.dsolve(eq2, ics={y.subs(t, 0): 0}) for j in range(1, 16384): lists.append(yre.subs(t, j*0.0005)) print(yre.subs(t, j*0.0005)) df = pd.DataFrame(lists) print(df) df.to_excel(writer)

投稿2021/07/08 13:57

編集2021/07/08 14:18
kyokio

総合スコア560

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nonnon615

2021/07/08 14:47

バネマスダンパ系の方程式を解いてます! 細かく求めたいあまり時間がかかりすぎて困ってます???? また、初期値を与える方法でも悩んでおり、別に質問しているのでそちらも見ていただけると有難いです!
kyokio

2021/07/08 15:27 編集

なるほど |細かく求めたいあまり時間がかかりすぎて困ってます 細かく求めたいっていうのは sp.init_printing() sp.var('t') y = sp.Function('y')(t) # xはtの関数(Function) C = (4*π*Cn)/Vr F = CL/(2*M) eq2 = sp.Eq(sp.diff(y, t, 2)+C*sp.diff(y, t, 1), F) yre = sp.dsolve(eq2, ics={y.subs(t, 0): 0}) これを for j in range(1, 16384): の外に出すと変わってしまうものなのでしょうか?
nonnon615

2021/07/08 21:57

変わらないと思います!
kyokio

2021/07/09 08:00

では、上に貼ったコードで結構早くできると思います。
guest

0

とりあえず、

for j in range(1, 16384):

のうしろに、print(j) を入れて一回の計算にどんだけ時間かかるのか見てみては

投稿2021/07/08 11:02

y_waiwai

総合スコア87800

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nonnon615

2021/07/08 12:46

range(1,3) として,print(j)を加えてみました. 1 2 0 0 Eq(y(0.0005), 2.6405204278776e-8 - 0.082349582... 1 Eq(y(0.001), 5.28104085575519e-8 - 0.157917711... これだけでて,終了してしまいました. エラーはでませんでした. なにがおかしいのでしょうか??
y_waiwai

2021/07/08 12:55

range(1, 16384): でやりましょうよ
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