def bench_random(self):
print()
print(' Shifting periodic functions')
print('==============================')
print(' size | optimized | naive')
print('------------------------------')
for size,repeat in [(100,1500),(1000,300),
(256,1500),
(512,1000),
(1024,500),
(2048,200),
(2048*2,100),
(2048*4,50),
]:
print('%6s' % size, end=' ')
sys.stdout.flush()
x = arange(size)*2*pi/size
a = 1
if size < 2000:
f = sin(x)*cos(4*x)+exp(sin(3*x))
sf = sin(x+a)*cos(4*(x+a))+exp(sin(3*(x+a)))
else:
f = sin(x)*cos(4*x)
sf = sin(x+a)*cos(4*(x+a))
assert_array_almost_equal(direct_shift(f,1),sf)
assert_array_almost_equal(shift(f,1),sf)
print('| %9.2f' % measure('shift(f,a)',repeat), end=' ')
sys.stdout.flush()
print('| %9.2f' % measure('direct_shift(f,a)',repeat), end=' ')
sys.stdout.flush()
print(' (secs for %s calls)' % (repeat))
def relacion_dispersion(npuntos_malla, npasos_temporales, nparticulas,
E_acumulador, dt, longitud_malla):
# Se calcula la frecuencia angular y espacial minima y maxima (Ver codigo KEMPO1):
omega_min = 2 * sp.pi / (dt) / 2 / (npasos_temporales / 2)
omega_max = omega_min * (npasos_temporales / 2)
k_min = 2 * sp.pi / (npuntos_malla)
k_max = k_min * ((npuntos_malla / 2) - 1)
# Se crean los vectores de frecuencias espacial y angular simuladas:
nxtp2 = nextpow2(npuntos_malla)
k_simulada = sp.linspace(-k_max, k_max, nxtp2) * 10
omega_simulada = sp.linspace(-omega_max, omega_max, nxtp2) / 10
#El diez es normalizando con respecto a vt
# Se genera una matriz de frecuencias angular y espacial:
K, W = sp.meshgrid(k_simulada, omega_simulada)
# Se muestrea la matriz espacio-temporal:
E_acumulador_muestreado = E_acumulador[0:npuntos_malla:1,
0:npasos_temporales:5]
# Se efectua la FFT sobre la matriz espacio temporal muestreada, luego el
# valor absoluto de dicha matriz y el corrimiento al cero de las frecuencias:
E_wk = fft2(
E_acumulador_muestreado,
(nextpow2(npuntos_malla), nextpow2(npuntos_malla))) / longitud_malla
E_wk_absoluto = abs(E_wk)
E_wk_shift = shift(E_wk_absoluto)
# plt.xticks(np.linspace(0,0.7,6), fontsize = 18)
# plt.yticks(np.linspace(0,1,5), fontsize = 18)
# Se grafica la relacion de dispersion simulada:
plt.contourf(-K, W, E_wk_shift, 8, alpha=.75, cmap='rainbow')
# plt.xlim(0,0.7)
# plt.ylim(0.0,1.1)
clb = plt.colorbar()
clb.ax.set_title('|E|')
plt.savefig('Graficas/Relaciondispersion.png')
def bench_random(self):
print
print ' Shifting periodic functions'
print '=============================='
print ' size | optimized | naive'
print '------------------------------'
for size,repeat in [(100,1500),(1000,300),
(256,1500),
(512,1000),
(1024,500),
(2048,200),
(2048*2,100),
(2048*4,50),
]:
print '%6s' % size,
sys.stdout.flush()
x = arange (size)*2*pi/size
a = 1
if size<2000:
f = sin(x)*cos(4*x)+exp(sin(3*x))
sf = sin(x+a)*cos(4*(x+a))+exp(sin(3*(x+a)))
else:
f = sin(x)*cos(4*x)
sf = sin(x+a)*cos(4*(x+a))
assert_array_almost_equal(direct_shift(f,1),sf)
assert_array_almost_equal(shift(f,1),sf)
print '| %9.2f' % measure('shift(f,a)',repeat),
sys.stdout.flush()
print '| %9.2f' % measure('direct_shift(f,a)',repeat),
sys.stdout.flush()
print ' (secs for %s calls)' % (repeat)
def test_definition(self):
for n in [18,17,64,127,32,2048,256]:
x = arange(n)*2*pi/n
for a in [0.1,3]:
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),a),direct_shift(sin(x),a))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),a),sin(x+a))
assert_array_almost_equal(shift(cos(x),a),cos(x+a))
assert_array_almost_equal(shift(cos(2*x)+sin(x),a),
cos(2*(x+a))+sin(x+a))
assert_array_almost_equal(shift(exp(sin(x)),a),exp(sin(x+a)))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),2*pi),sin(x))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),pi),-sin(x))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),pi/2),cos(x))
def test_definition(self):
for n in [18,17,64,127,32,2048,256]:
x = arange(n)*2*pi/n
for a in [0.1,3]:
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),a),direct_shift(sin(x),a))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),a),sin(x+a))
assert_array_almost_equal(shift(cos(x),a),cos(x+a))
assert_array_almost_equal(shift(cos(2*x)+sin(x),a),
cos(2*(x+a))+sin(x+a))
assert_array_almost_equal(shift(exp(sin(x)),a),exp(sin(x+a)))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),2*pi),sin(x))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),pi),-sin(x))
assert_array_almost_equal(shift(sin(x),pi/2),cos(x))
def time_shift(self, size, soltype):
if soltype == 'fft':
shift(self.f, self.a)
else:
direct_shift(self.f, self.a)
def time_shift(self, size, soltype):
if soltype == 'fft':
shift(self.f, self.a)
else:
direct_shift(self.f, self.a)
def relacion_dispersion(distribucion):
global npuntos_malla, longitud_malla, dt, npasos_temporales, vh, dx, rhot, Ex
global E_acumulador
# Frecuencia del plasma
omegap = 1
# Vector de frecuencia del plasma
omegapp = omegap * sp.ones(nparticulas)
# Se calcula la frecuencia angular y espacial minima y maxima (Ver codigo KEMPO1):
omega_min = 2 * sp.pi / (dt) / 2 / (npasos_temporales / 2)
omega_max = omega_min * (npasos_temporales / 2)
k_min = 2 * sp.pi / (npuntos_malla)
k_max = k_min * ((npuntos_malla / 2) - 1)
# Se crean los vectores de frecuencias espacial y angular teoricas y simuladas:
k_t = sp.linspace(0, k_max, nparticulas)
k_simulada = sp.linspace(-k_max, k_max, nextpow2(npuntos_malla))
omega_t = sp.linspace(0, longitud_malla, npuntos_malla + 1)
omega_simulada = sp.linspace(-omega_max, omega_max,
nextpow2(npuntos_malla))
# Se genera una matriz de frecuencias angular y espacial:
K, W = sp.meshgrid(k_simulada, omega_simulada)
# Se muestrea la matriz espacio-temporal:
E_acumulador_muestreado = E_acumulador[0:npuntos_malla:1,
0:npasos_temporales:(
5 * npasos_temporales /
npasos_temporales)]
# Se efectua la FFT sobre la matriz espacio temporal muestreada, luego el
# valor absoluto de dicha matriz y el corrimiento al cero de las frecuencias:
E_wk = fft2(
E_acumulador_muestreado,
(nextpow2(npuntos_malla), nextpow2(npuntos_malla))) / longitud_malla
E_wk_absoluto = abs(E_wk)
E_wk_shift = shift(E_wk_absoluto)
if (distribucion == 0):
# Relacion de dispersion teorica para el plasma frio
plt.figure('Relacion dispersion (Plasma frio)')
plt.cla()
plt.plot(k_t, omegapp, 'k', label='$\omega_{p}$')
plt.xlabel('k', fontsize=18)
plt.ylabel('$\omega$', fontsize=18)
plt.xticks(np.linspace(0, 2, 8), fontsize=18)
plt.yticks(np.linspace(0, 1, 5), fontsize=18)
# Relacion de dispersion "simulada" para el plasma frio
plt.contourf(K, W, E_wk_shift, 8, alpha=.75, cmap='jet')
plt.xlim(0, 1.2)
plt.ylim(0.25, 1.1)
if os.path.exists("RelacionesDeDispersion") and\
os.path.isfile("RelacionesDeDispersion/relaciondispersionplasmafrio.png")==\
True:
os.remove(
"RelacionesDeDispersion/relaciondispersionplasmafrio.png")
plt.savefig('relaciondispersionplasmafrio.png', dpi=360)
shutil.move('relaciondispersionplasmafrio.png',
"RelacionesDeDispersion")
elif os.path.exists("RelacionesDeDispersion") and\
os.path.isfile("RelacionesDeDispersion/relaciondispersiontwostream.png")==\
True:
plt.savefig('relaciondispersionplasmafrio.png', dpi=360)
shutil.move('relaciondispersionplasmafrio.png',
"RelacionesDeDispersion")
else:
os.mkdir("RelacionesDeDispersion")
plt.savefig('relaciondispersionplasmafrio.png', dpi=360)
shutil.move('relaciondispersionplasmafrio.png',
"RelacionesDeDispersion")
if (distribucion == 1):
# Relacion de dispersion teorica inestabilidad Two-Stream:
omega_t = -1j * (sp.sqrt((vh * k_t)**2 + omegap**2 -
omegap * sp.sqrt(4 *
(k_t * vh)**2 + omegap**2)))
# Se grafica la relacion de dispersion teorica y la simulada:
plt.figure('Relacion dispersion (Two-Stream)')
plt.cla()
plt.plot(k_t, omega_t, 'k', label='Relacion de dispersion teorica')
plt.plot(k_t, omegapp, 'k', label='$\omega_{p}$')
plt.xlabel('k', fontsize=18)
plt.ylabel('$\omega$', fontsize=18)
plt.xticks(np.linspace(0, 0.7, 6), fontsize=18)
plt.yticks(np.linspace(0, 1, 5), fontsize=18)
# Se grafica la relacion de dispersion simulada:
plt.contourf(K, W, E_wk_shift, 8, alpha=.75, cmap='jet')
plt.xlim(0, 0.7)
plt.ylim(0.0, 1.1)
if os.path.exists("RelacionesDeDispersion") and\
os.path.isfile("RelacionesDeDispersion/relaciondispersiontwostream.png")==\
True:
os.remove("RelacionesDeDispersion/relaciondispersiontwostream.png")
plt.savefig('relaciondispersiontwostream.png', dpi=360)
shutil.move('relaciondispersiontwostream.png',
"RelacionesDeDispersion")
elif os.path.exists("RelacionesDeDispersion") and\
os.path.isfile("RelacionesDeDispersion/relaciondispersionplasmafrio.png")==\
True:
plt.savefig('relaciondispersiontwostream.png', dpi=360)
shutil.move('relaciondispersiontwostream.png',
"RelacionesDeDispersion")
else:
os.mkdir("RelacionesDeDispersion")
plt.savefig('relaciondispersiontwostream.png', dpi=360)
shutil.move('relaciondispersiontwostream.png',
"RelacionesDeDispersion")
return True
