小编kui*_*der的帖子

当我调用它时,我想存储求解器本身采用的不同集成步骤:

solver1.integrate(t_end)

所以我做了一个while循环并启用了step选项,将其值设置为True:

while solver1.successful() and solver1.t < t0+dt:
    solver1.integrate(t_end,step=True)
    time.append(solver1.t)

然后我绘制y,积分的结果,这是我的问题.我有不稳定性出现在一个位置区域:

我认为这是因为循环或类似的东西,所以我检查结果删除step:

while solver1.successful() and solver1.t < t0+dt:
    solver1.integrate(t_end)

并且惊讶......我有正确的结果:

这是一个非常奇怪的情况......如果你们中的某个人可以帮我解决这个问题,我将不胜感激.

编辑:

要设置求解器我做:

solver1 = ode(y_dot,jac).set_integrator('vode',with_jacobian=True)
solver1.set_initial_value(x0,t0)

我使用存储结果 .append()

我想将这个功能并行化,但我是开放式mp的新手,如果有人能帮助我,我将不胜感激:

void my_function(float** A,int nbNeurons,int nbOutput, float* p, float* amp){
   float t=0;
   for(int r=0;r<nbNeurons;r++){
      t+=p[r];
   }

   for(int i=0;i<nbOutput;i++){
      float coef=0;
      for(int r=0;r<nbNeurons;r++){
       coef+=p[r]*A[r][i];
      }
   amp[i]=coef/t;
   }
}

由于双循环,我不知道如何正确并行化它,目前,我只考虑做一个: #pragma omp parallel for reduction(+:t)

但我认为这不是通过openMp更快地实现计算的最佳方式.

预先感谢,