kuramoto：Python实现的Kuramoto模型

kuramoto：Python实现的Kuramoto模型

kuramoto Python implementation of the Kuramoto model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kuramoto

项目介绍

kuramoto是一个Python实现的Kuramoto模型库。Kuramoto模型是一种用来研究具有同步行为的系统的数学模型，广泛应用于物理学、生物学、工程学等多个领域。kuramoto库提供了简单直观的API，使得用户可以方便地构建模型、运行仿真并分析结果。

项目技术分析

kuramoto库基于Python编程语言，依赖于NumPy、SciPy、Matplotlib等常见科学计算库。其核心是实现了Kuramoto模型的仿真算法，能够处理不同耦合强度、不同网络拓扑结构下的振荡器系统。kuramoto模型通过模拟每个振荡器之间的相互作用，探索系统的同步行为，其数学表述如下：

其中，θ_i表示第i个振荡器的相位，ω_i为其自然频率，K为耦合参数，A为描述振荡器之间相互作用的邻接矩阵。

项目技术应用场景

kuramoto库的应用场景广泛，以下是一些典型应用：

1. 物理学研究：研究网络中的同步现象，如电路中的振荡器网络、光学系统中的激光器阵列等。

2. 生物学模拟：模拟生物体内的振荡行为，如心脏节律、神经元放电模式等。

3. 工程应用：在控制理论中，用于分析系统的稳定性和同步性。

4. 复杂网络分析：研究社交网络、交通网络中的同步行为。

项目特点

1. 简单易用：kuramoto库提供了简单的API，用户可以快速上手并开展仿真实验。

2. 高度可定制：用户可以根据需要调整耦合参数、网络拓扑结构等参数。

3. 丰富的可视化工具：内置了多种可视化函数，方便用户直观地观察和分析仿真结果。

4. 支持多种网络结构：支持完全连接图、随机图等多种网络结构，适用于不同的研究需求。

5. 性能优化：利用NumPy等库的高性能计算能力，确保仿真过程的高效运行。

以下是kuramoto库的一个基本使用示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import seaborn as sns

from kuramoto import Kuramoto, plot_phase_coherence, plot_activity

sns.set_style("whitegrid")
sns.set_context("notebook", font_scale=1.6)

# 创建随机图并转换为邻接矩阵
graph_nx = nx.erdos_renyi_graph(n=100, p=1)  # p=1 -> 完全连接
adj_mat = nx.to_numpy_array(graph_nx)

# 初始化模型参数
model = Kuramoto(coupling=3, dt=0.01, T=10, n_nodes=len(adj_mat))

# 运行仿真
activity = model.run(adj_mat=adj_mat)

# 绘制活动时间序列
plot_activity(activity)

通过上述代码，用户可以快速搭建并运行一个Kuramoto模型仿真，进而探索系统的同步行为。

kuramoto库是研究同步现象的有力工具，其简便的API和丰富的功能为科研人员提供了极大的便利。如果您的工作涉及到振荡器系统的同步行为，kuramoto库值得您一试！

kuramoto Python implementation of the Kuramoto model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kuramoto