python - 提高odeint : Gravity integration的速度

Question

这个问题是关于 scipy.integrate 模块中的 odeint 函数。

我根据以下原理模拟相互作用的星系:我让两个原子核在开普勒轨道上移动，然后我将星系中的每颗恒星都视为没有质量。

我在 1 个星系的引用系中工作，因此我使用两个经典牛顿重力 + 1 个离心力。

所有这些都与 odeint (scipy.integrate 模块)集成，效果很好。我在整合我的星星时遇到了速度问题: 每颗恒星需要大约 10-15 秒的时间进行约 100 个时间步长(约 10 亿年)的整合，但这相当于总共 1000 颗恒星需要几个小时的整合时间。据我的教授说，HIS 程序运行大约 5 分钟，完成了这些星星的数量。我什至不知道如何提高这个速度，因为我无法更改方程，而且 odeint 确实占用了 99% 的运行时间。

长话短说，我如何才能缩短 odeint 计算时间？

谢谢

Answer 1

odeint 是一个很好的通用 ode 积分器，但由于某种原因它可能没有使用解决您的问题的最佳方法。您可以尝试使用ode 1相反，因为您可以通过更改它使用的积分器来更多地控制它。如果问题不僵硬，那么通常使用 Runge-Kutta (4)5 方法(dopri5 使用ode)是合理的，如果问题很僵硬，那么 BDF 方法通常是一个不错的选择。由于我没有对您描述的问题类型进行建模，因此我不知道您的问题是否僵硬，我建议您首先尝试 dopri5，然后再尝试 BDF 方法。

您的代码中也可能存在问题，导致右侧的评估效率不合理地低下，因此您可以尝试在那里做一些工作以加快执行速度。 ode 的另一个优点是，您可以为其提供一个函数，该函数可以给出精确的雅可比行列式，由于不使用近似值，因此可以大大提高速度。

引用:Scipy docs on ode