smt

صندوق أدوات النمذجة البديلة (SMT) عبارة عن حزمة بيثون تحتوي على مجموعة من طرق النمذجة البديلة ، وتقنيات أخذ العينات ، ووظائف القياس. توفر هذه الحزمة مكتبة من النماذج البديلة سهلة الاستخدام وتسهل تنفيذ طرق إضافية.

تختلف SMT عن مكتبات النمذجة البديلة القائمة بسبب تركيزها على المشتقات ، بما في ذلك المشتقات التدريبية المستخدمة في النمذجة المحسّنة ، ومشتقات التنبؤ ، والمشتقات فيما يتعلق ببيانات التدريب.

ويشمل أيضًا نماذج جديدة بديلة غير متوفرة في أي مكان آخر: Kriging حسب الحد من المربعات الجزئية والاستيفاء المتدني في خطوط الطاقة. تم توثيق SMT باستخدام أدوات مخصصة لتضمين التعليمات البرمجية التي تم اختبارها تلقائيًا والمؤامرات التي تم إنشاؤها ديناميكيًا لإنتاج أدلة مستخدم عالية الجودة مع الحد الأدنى من الجهد من المساهمين.

يتم توزيع SMT بموجب ترخيص BSD الجديد.

للاستشهاد SMT 2.0: P. Save and R. Lafage and N. Bartoli and Y. Diouane and JH Bussemaker and T. Lefebvre and Jt Hwang and J. Morlier and Jrra Martins. SMT 2.0: صندوق أدوات النمذجة البديلة مع التركيز على المتغيرات الهرمية والمختلطة العمليات الغوسية. التقدم في البرمجيات الهندسية ، 2024.

@article{saves2024smt,
         author = {P. Saves and R. Lafage and N. Bartoli and Y. Diouane and J. Bussemaker and T. Lefebvre and J. T. Hwang and J. Morlier and J. R. R. A. Martins},
         title = {{SMT 2.0: A} Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and Mixed Variables Gaussian Processes},
         journal = {Advances in Engineering Sofware},
         year = {2024},
         volume = {188}, 
         pages = {103571},
         doi = {https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2023.103571}}

للاستشهاد SMT Legacy: Ma Bouhlel and Jt Hwang and N. Bartoli and R. Lafage and J. Morlier and Jrra Martins. إطار النمذجة بديل بايثون مع المشتقات. التقدم في البرمجيات الهندسية ، 2019.

@article{SMT2019,
        Author = {Mohamed Amine Bouhlel and John T. Hwang and Nathalie Bartoli and Rémi Lafage and Joseph Morlier and Joaquim R. R. A. Martins},
        Journal = {Advances in Engineering Software},
        Title = {A Python surrogate modeling framework with derivatives},
        pages = {102662},
        issn = {0965-9978},
        doi = {https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2019.03.005},
        Year = {2019}}

حزم مطلوبة

يعتمد SMT على الوحدات النمطية التالية: Numpy ، Scipy ، Scikit-Learn ، Pydoe3 و Cython.

تثبيت

إذا كنت ترغب في تثبيت أحدث إصدار

pip install smt

أو إذا كنت ترغب في التثبيت من الفرع الرئيسي الحالي

pip install git+https://github.com/SMTOrg/smt.git@master

الاستخدام

للحصول على أمثلة توضح كيفية استخدام SMT ، يمكنك إلقاء نظرة على أجهزة الكمبيوتر المحمولة التعليمية أو الانتقال إلى مجلد "SMT/Amormples".

الوثائق

توثيق صندوق أدوات النمذجة البديلة.

المساهمة

للمساهمة في SMT ، يرجى الرجوع إلى القسم المساهم في الوثائق.