📱Warp.

Warp — это Python-фреймворк для написания высокопроизводительного кода для симуляции и графики. Warp берет обычные Python-функции и JIT компилирует их в эффективный код ядра, который может выполняться на CPU или GPU.

Warp разработан для пространственных вычислений и оснащен богатым набором примитивов, которые облегчают написание программ для симуляции физики, восприятия, робототехники и обработки геометрии. Кроме того, ядра Warp являются дифференцируемыми и могут использоваться в рамках машинного обучения с такими фреймворками, как PyTorch и JAX.

#Warp #Python #Simulation #Graphics #HighPerformance #JITCompilation #CPU #GPU #SpatialComputing #PhysicsSimulation #Robotics #GeometryProcessing #MachineLearning #PyTorch #JAX #DevTools #Coding #NVIDIA

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/NVIDIA/warp

📱WavePDE.

WavePDE - это проект на Python, который моделирует и анимирует уравнение волны(волновое уравнение) в одном или двух измерениях. Пользователи могут настраивать различные параметры, включая размер области, разрешение сетки, скорость волны, граничные условия, начальные условия и многое другое.

🧩Особенности:

🔜Поддержка уравнений волны как в 1D, так и в 2D.

🔜Настраиваемый размер области и разрешение сетки.

🔜Регулируемая скорость волны и временной шаг.

🔜Различные граничные условия: Дирихле и Неймана.

🔜Пользовательские начальные условия и профили скорости.

🔜Возможность сохранить анимацию в виде видеофайла.

#WavePDE #Python #WaveSimulation #1DWave #2DWave #ScientificComputing #PythonProject #Simulation #Animation

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/salastro/wavepde

📱Notata.

notata — это инструмент для файлового логирования симуляций, численных экспериментов и научных расчётов.
Каждый запуск сохраняется в отдельную директорию с параметрами, массивами, графиками, артефактами и логами. Всё прозрачно, воспроизводимо и удобно для анализа.

❓Чем отличается от ML-инструментов (W&B, MLflow, TensorBoard)?

🔘Локальное файловое хранение вместо серверов и дашбордов.

🔘Минимализм и простота — никакой лишней инфраструктуры.

🔘Идеально для симуляторов, солверов, научных экспериментов.

🔹Особенности:

🔘Контекстный менеджер для логирования одной симуляции.

🔘Эксперименты с перебором параметров и автоматическим индексом.

🔘Поддержка массивов, артефактов, графиков и метаданных.

🔘Утилиты для чтения и сравнения запусков (ExperimentReader).

🔘Удобный файловый формат: log_<run_id>/ c log.txt, params.yaml, metadata.json, data/, plots/, artifacts/.

#Python #ScientificComputing #Logging #Simulation #Reproducibility #OpenSource #notata #DataScience #NumericalMethods #ResearchTools

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/alonfnt/notata