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Commit f4853a59 authored by Sasiri Juliana Vargas Urbano's avatar Sasiri Juliana Vargas Urbano
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......@@ -22,6 +22,7 @@ ARCHIVOS: <br>
- **Monte_Carlo_cinético_para_un_sistema_de_reacción_difusión.pdf** : PPT de la sustentación
- **main.py**: Contiene los códigos base explicados en el Notebook.ipynb para su posterior uso <br>
- **run.py**: Contiene el código para correr la simulación completa
- **Numba.py**: Contiene el código dentro del main.py paralelizado y optimizado con la librería Numba
---------------------------------
#### Tabla de contenido
......@@ -30,6 +31,8 @@ ARCHIVOS: <br>
- [Objetivos](#objetivos)
- [Archivos importantes + video sustentación](#archivos-importantes)
- [Para correr los códigos](#para-correr-los-códigos)
- [Main.py / run.py](#Main.py / run.py)
- [Numba.ipynb](#Numba.ipynb)
- [Para visualizar el ejemplo](#para-visualizar-el-ejemplo)
- [Referencias](#referencias)
......@@ -85,9 +88,7 @@ Para entender la estructuración del código, asi como también el sistema de tr
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#### Para correr los códigos
**ADVERTENCIA**: _Antes de correr el código, por favor correr el ejemplo, ya que para las simulaciones el costo de tiempo es bastante alto, por lo que se recomienda como primera instancia ver los ejemplos._
Las funciones principales para correr el código se encuentran en el archivo 'main.py', para correr el código con el archivo 'run.py' se requiere descargar la carpeta 'Archi' o crear una con ese mismo nombre, en el directorio donde se encuentra 'main.py' y 'run.py', en dicha carpeta se escribiran archivos de formato txt con los resultados de las simulaciones.
Se presentan los procedimientos para correr el main.py y el Numba.ipynb presentados en este repositorio.
Para correr el código se requiere ingresar los siguientes parametros: <br>
- L : 1/2 de la longitud del sistema
......@@ -98,12 +99,29 @@ Para correr el código se requiere ingresar los siguientes parametros: <br>
- rep : Repeticiones de la simulación
- nombre: Nombre que le da el usuario a los archivos txt que se generaran
##### Main.py / run.py
**ADVERTENCIA**: _Antes de correr el código, por favor correr el ejemplo o ir a la sección de uso de_ [Numba.ipynb](#Numba.ipynb), _ya que para las simulaciones con el main.py presentado, el costo de tiempo es bastante alto._
Las funciones principales para correr el código se encuentran en el archivo 'main.py', para correr el código con el archivo 'run.py' se requiere descargar la carpeta 'Archi' o crear una con ese mismo nombre, en el directorio donde se encuentra 'main.py' y 'run.py', en dicha carpeta se escribiran archivos de formato txt con los resultados de las simulaciones.
Escriba dentro de la terminal: <br>
` python run.py [L] [D] [j] [K] [tiempo] [rep] ['nombre'] `
_Ejemplo:_ <br>
` python3 run.py 5 0.5 1 0.1 1000 5000 'Data' `
##### Numba.ipynb
Este es el código optimizado. Para utilizarlo basta con tener una carpeta llamada 'Archi' dentro de la carpeta en donde se encuentre el notebook o descargar la carpeta 'Archi' de este repositorio. Dentro del notebook crear una nueva celda y ejecutar la función ANALISIS tal y como se muestra a continuación:
`pool = mp.Pool(mp.cpu_count()) #Inicia de nuevo la paralelización`
`ANALISIS(L=5, dx=1., dt=1., D=0.5, j=1., K=1., tiempo=2000, rep=10, opcion='graficos', nombre = 'Data')`
Aquí se añade la primera línea, para que se inicie de nuevo la paralelización, esto es, por si el usuario quiere ejecutar de nuevo la función ANALISIS. Sin embargo, si se desea correr el código una vez, basta con ejecutar la función ANALISIS.
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#### Para visualizar el ejemplo
......
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