Хвастовства пост

[leblon]

 Впервые за 20 лет чего-то напрограммировал. Причем не в Математике (которой я довольно регулярно пользуюсь), а на питоне, который до вчерашнего вечера я вообще не знал. И к тому же я решил попробовать это делать через Jupyter Notebook, который, как мне говорит гугл, очень удобен для научных приложений. Час потратил на установку Jupyter и всяких причиндалов к нему, чтобы графики рисовать. Часа три на основы питона и математических модулей к нему. И еще пару часов на собственно программу (решает уравнения Ньютона для частицы в периодическом двумерном кристалле). А сегодня утром уже любовался на Poincare plots, которые демонстрируют хаос при малых энергиях частицы и интегрируемость (теорию Колмогорова-Арнольда-Мозера) при больших энергиях. 

Кстати, оказывается, симплектические алгоритмы решения уравнений Ньютона очень просты и эффективны. 

Comments

[juan_gandhi]

Ну это правильно, что Jupyter, для casual calculations - самое то. Если что серьезное, то придется думать, есть ли библиотека, чтобы через GPU это делала, или писать на каком быстром языке, хоть бы и на фортране.

[leblon]

Я не уверен, насколько серьезные у меня задачи. Пока разведка боем. Следующий этап - рандомизировать начальные условия. Наверное, лучше будет это распараллелить. Я думал, использовать наш родной калтеховский High Performance Cluster. Там несколько сот GPU.

[leblon]

А на питоне я решил из духа соревнования. Мне дочка сказала, что она питон учит (ей на работе надо), и я решил посоревноваться с ней. Хотя у нее совершенно другие интересы (манипуляции больших массивов данных). На фортране мне, наверное, проще было бы. Я его лет 30 назад использовал.

[juan_gandhi]

Серьезное в смысле процессорного времени. Когда мы первый раз попробовали вычислить все топологии Гротендика (нынче - Ловира) на категории Δ₃, вдруг я прикинул, что уйдет две недели на вычисления.

И сейчас-то иные мои тесты по четыре часа ходят, впараллель.

Ну а так-то да, если есть доступ к такому зверю, и есть возможность как следует распараллелить, то классно. Тогда можно и не оптимизировать... может быть, и не кешировать ничего.

[juan_gandhi]

Для вычислений фортран заведомо быстрее. Там нет никаких встроенных трюков и виртуальных машин. 1-1 с машинным кодом. Каждой строке соответствует кусок кода.

[alexanderr]

я тоже много писал на фортране 30 лет назад, ну или 35. но его же надо компилировать, т.е. установить g77 compiler, и так далее, тоска

я как раз пришел сказать, что python+Jupyther notebook это как раз очень правильно. все уже с графикой, интерактивно. и потом к питону написано дикое количество всяких библиотек. и это все работает

а в каком состоянии сейчас хорошие библиотеки к фортрану я не уверен. ну когда то давно были разные хорошие библиотеки, в том числе и коммерческие, которые все делали ну очень правильно. по тем временам. сейчас это скорее всего как ламповый приемник, работает только с трудом и только в руках энтузиаста

[dmm]

Ну, если использовать Фортран 77, то, действительно, не вполне понятно, в каком состоянии там библиотеки, но можно же использовать современную версию Фортрана:

https://en.wikipedia.org/wiki/Fortran

Так-то, если заглянуть внутрь численных библиотек в любом современном языке, там полно Фортрана...

Но, вообще, для научного программирования теперь есть вполне волшебный язык Julia, и если всерьёз затеваться, то лучше пользоваться им:

https://julialang.org/