La librería The NAG Library for Python se ha mejorado en línea con Python 2.7 y Python 3. Otras mejoras incluyen una interfaz Pythonic mejorada y un nuevo instalador Python. Los desarrolladores de software que escriban en el popular lenguaje Python y requieran funcionalidad numérica precisa y fiable se encuentran con un dilema - ¿escribir rutinas numéricas ellos mismos o buscar fuentes por algún sitio? La librería NAG Library for Python ahorra a aquellos que trabajan en este entorno un tiempo de desarrollo crucial, proporcionándoles código numérico de alta calidad, robuso y estrictamente comprobado en una librería numérica rentable.

 

Maplesoft ha sacado una pequeña actualización de Maple 18 para usuarios de Mac y Linux de 64 bits. La actualización corrige un problema que ocurría a unos pocos usuarios de Mac y Linux de 64 bits cuando realizaban ciertos tipos de cálculos de coma flotante en el hardware más reciente.

Aunque este problema no ocurre en la mayoría de los ordenadores, se pone esta actualización a disposición de los usuarios de Maple 18 sobre Mac o Linux de 64 bits para asegurar que no se encuentren con este problema. La actualización se puede aplicar con seguridad sobre este tipo de ordenadores. Los usuarios de Windows o Linux de 32 bits no necesitan utilizarla, y no podrán instalar esta actualización.

El sistema de verificación de actualizaciones del producto estará activo en poco tiempo. También se pondrá a disposición de los usuarios instaladores en la sección de descargas de la web de Maplesoft.

 

Forcite es una herramienta para realizar cálculos de mecánica molecular clásica. El objetivo de este seminario es introducir las características fundamentales de este módulo de Materials Studio mediante una breve introducción teórica y dos ejemplos sencillos a modo de tutorial para que ustedes vean su utilidad práctica.

Cuando se utiliza COMSOL Multiphysics con una licencia en red flotante es posible utilizar el modo de operación cliente-servidor para acceder a los recursos de cálculo remoto para resolver modelos grandes, mientras se sigue utilizando la tarjeta gráfica en una máquina local para visualizar gráficos. Este modo de operación puede tener muchas ventajas, por lo que vamos a ver el modo Cliente-Servidor con más detalle.

Los ordenadores son rápìdos, las redes son (relativamente) lentas

Los problemas de cálculo científico e ingeniería serios involucran el trabajo con grandes cantidades de datos — normalmente se generan entre megabytes a gigabytes de datos durante una simulación con COMSOL Multiphysics simulation. Para generar y almacenar estos datos querremos utilizar ordenadores con procesadores rápidos, mucha memoria RAM (Random Access Memory) y un disco duro grande. Para visualizar estos datos es importante disponer de una targeta gráfica de alta gama.

El flujo de trabajo de COMSOL Multiphysics se puede dividir en cuatro pasos:

  • Preprocesado: creación de la geometría y definición de la física. El usuario está constantemente interactuando con la interfaz de usuario (UI), pero esta parte normalmente no es muy intensiva, computacionalmente hablando.
  • Mallado: Este paso puede requerir muchas interacciones con la UI y también puede requerir mucha computación.
  • Resolución: Esta es la parte con mas requisitos de cálculo. Sin embargo, el usuario raramente interactúa con la UI.
  • Postprocesado: La parte más interactiva. La mayoría de los cálculos son gestionados por la tarjeta gráfica.

En condiciones ideales, todo el mundo estaría trabajando en un ordenador de alta gama con más que suficiente memoría y potencia de procesador para todos estos pasos. Pero siendo realistas, tenemos que hacer lo que esté en nuestra mano con el ordenador que esté disponible para cada usuario. Si necesitamos resolver modelos grandes, queremos acceder a recursos de cálculo compartidos a través de una red.

Este es el asunto: pasar datos arriba y abajo a través de una red es mucho más lento que pasar datos dentro de un ordenador, especialmente cuando se trata del paso gráficamente intensivo del postprocesado. Esto se hace particularmente evidente cuando se utilizar una aplicación de escritorio virtual, que tiene que enviar continuamente muchos megabytes de datos gráficos por la red. Así que veamos cómo el modo Cliente-Servidor de COMSOL Multiphysics gestiona este asunto.

¿Suele visitar su sitio web favorito de información sobre el clima, o consultar el pronóstico todas las mañanas en su teléfono celular? Algunos de nosotros realmente nos obsesionamos con el clima. En los Estados Unidos, tenemos un canal de televisión dedicado exclusivamente al tema, y tengo amigos que le prestan más atención a este canal que a las noticias, su equipo favorito... ¡tal vez incluso su esposa!

Al revisar el tiempo, usted puede obtener el pronóstico del día siguiente, o puede mirar el pronóstico para los próximos 5 días o incluso para los próximos 10. ¿Pero alguna vez se preguntó qué tan fidedignas son estas predicciones? Muchas personas cuentan con que estos pronósticos a largo plazo logren predecir con precisión las condiciones climáticas futuras, pero ¿son realmente confiables, o son más bien el equivalente meteorológico a mirar en una bola de cristal?

En este artículo, examinaremos datos sobre la temperatura y utilizaremos diversas herramientas estadísticas para determinar qué tan confiable es el pronóstico.