Skip to content

Latest commit

 

History

History
116 lines (78 loc) · 4.32 KB

README_bg.md

File metadata and controls

116 lines (78 loc) · 4.32 KB
Raw

SIGMOID toolkit

В настоящата директория се съдържат няколко скрипта, чиято цел е да са полезни при изследването на разглежданите сигмоидни криви.

Най-последната версия на скрипта винаги ще се намира в GitHub

Installation

pip

Тези скриптове използват малък набор от библиотеки за числени пресмятания, които е необходимо да се инсталират през python модула pip.

За да се сдобиете с него:

https://pip.pypa.io/en/stable/installation/

Requirements

След като има функционален pip, в главната директория със скриптовете ще намерите файл requirements.txt. За да инсталирате всички необходими библиотеки отворете терминал в тази директория и изпълнете:

pip3 install -r ./requirements.txt

Изчакайте инсталацията да завърши. След това всичко трябва да е готово за работа.

Configuration

Към тези скриптове има единствен конфигурационен файл config.json, който винаги трябва да присъства в същата директория като тях. Той трябва да съдържа подобна структура:

{
  "t0": 0.0,
  "t_final": 1.2,
  "initial_alpha": 1e-14,
  "n_terms_taylor": 1,
  "csv_delimiter": "\t",
  "param_finder_props": {
    "d_min": 0,
    "g_min": 0.5,
    "mu_min": 0.0,

    "d_max": 3,
    "g_max": 2.5,
    "mu_max": 2,

    "g_ini": 1,
    "d_ini": 2,
    "mu_ini": 0.5,

    "shift_time": 0

  }
}

t0 и t_final задават интервала от време, в който всички числени методи работят (в частност РК8 интегрира ОДУ).

initial_alpha задава началната стойност на алфа. Тъй като 0 е устойчива равновесна точка (не-глобално), ние искаме траектории, сходящи към 1, но започващи от 0. За целта избираме стойност много близо до 0, напр. $10^{-14}$.

csv_delimiter задава символа (по подрабиране "таб"), който разделя колоните във входния файл за parameter_finder.py.

Scripts

Parameter finder

Това е оптимизационният скрипт, който намира по метода на нелинейните най-малки квадрати. Той изисква минимално "включване" от страна на потребителя.

За използване:

python parameter_finder <path_to_input_file.csv>

Където parameter_finder пътя до файла с входните данни. Примерен такъв e ./misc/test_input_D2g1.txt. Съдържанието на подобен файл трябва да е като следното:

0	0
0.113724768	0.05
0.163725075	0.1
0.204308838	0.15
0.240605913	0.2
0.274653072	0.25
0.307561002	0.3
0.340068135	0.35
0.372749077	0.4
0.40611663	0.45
0.440686794	0.5
0.477034738	0.55
0.515859267	0.6
0.558075262	0.65
0.604967561	0.7
0.658478948	0.75
0.721817738	0.8
0.800951301	0.85
0.90922323	0.9
1.089136105	0.95

Където първата колонка са стойностите на обезразмереното време, а втората - стойностите на степента на превръщане.

Успешна оптмизация би изглеждала по-следния начин:

Success_CLI Success_plot

Т.е. скрипта ще изпише в конзолата стойностите за d, g > 0 и ще изрисува графиката на съответстваща на тези стойности сигмоида и входните данни (червени точки).