SER模型
ser的Python项目详细描述
SER模型
这一传播兴奋的最小模型在许多学科中有着丰富的历史，从森林火灾的传播、流行病的传播到神经元动力学。 SER代表易感、兴奋和难控制。在
安装
pip install ser
示例
^{pr2}$要求
- numpy公司
- numba==0.49.1或0.51.2（其他版本也可以，但这些是我目前测试过的版本）。在
在Ubuntu18.05和Python3.8.5中进行了测试。在
实施
图（或网络）表示为邻接矩阵（numpy数组）。 Dynamics是在numba上实现的，所以它很快-快速基准测试显示比纯矢量化的numpy版本快2-3倍！在
麻木小窍门
- 不要将adj_mat与除np.浮动32, np.浮动64. 在
- 专业提示：使用np.浮动32对于adj_mat–它会跑得更快。在
局限性
- 图形用numpy数组表示，这比列表或字典表示的内存效率低。 这限制了您可以使用的网络的大小（当然，取决于您的RAM）。在
参考文献
- J、 M.Greenberg和S. P.Hastings，暹罗J.Appl。数学。34515年（1978年）。在
- A、 Haimovici等人。版次。利特。110178101（2013年）。在
- Messeé等人，《公共科学图书馆计算生物学》（2018）
待办事项
- 测试
- 示例
- 实施多次运行
- 可选关闭numba
- networkx和igraph转换
- 项目
标签：
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