isAccelerated(SimFunction)

Определите, ускоряется ли объект SimFunction

Синтаксис

tf = isaccelerated(F) tf = isaccelerated(F,computerType)

Аргументы

`F`	`SimFunction object` созданный `createSimFunction` метод модели SimBiology.
`computerType`	Вектор символов, задающий тип компьютера. Можно задать любой допустимый `archstr` поддерживаемый функцией `computer`.

Описание

tf = isaccelerated(F) возвращает true если SimFunction object F ускоряется для текущего типа компьютера или false в противном случае.

tf = isaccelerated(F,computerType) возвращает true если F ускоряется для заданного типа компьютера или false в противном случае.

Примечание

F автоматически ускоряется при первом функциональном выполнении. Однако вручную ускорьте объект, если вы хотите ускоренный в ваших приложениях развертывания.

Примеры

свернуть все

Симулируйте объект SimFunction

Этот пример использует Лотку - Вольтерру (добыча хищника) модель, описанная Гиллеспи [1].

Загрузите демонстрационный проект, содержащий lotka модель.

sbioloadproject lotka;

Создайте объект SimFunction f с c1 и c2 как входные параметры, которые будут отсканированы, и y1 и y2 как выход функции без дозы.

f = createSimFunction(m1,{'Reaction1.c1', 'Reaction2.c2'},{'y1', 'y2'}, [])

f = 

SimFunction

Parameters:

         Name         Value       Type    
    ______________    _____    ___________

    'Reaction1.c1'      10     'parameter'
    'Reaction2.c2'    0.01     'parameter'

Observables: 

    Name      Type   
    ____    _________

    'y1'    'species'
    'y2'    'species'

Dosed: None

SimFunction объект f не установлен для ускорения во время создания. Но это будет автоматически ускорено, когда выполняется.

f.isAccelerated

ans =

     0

Задайте входную матрицу, которая содержит значения параметров для c1 и c2.

phi = [10 0.01];

Запустите симуляции, пока время остановки не равняется 5, и постройте результаты симуляции.

sbioplot(f(phi,5))

Подтвердите SimFunction объект f был ускорен во время выполнения.

f.isAccelerated

ans =

     1

Ссылки

[1] Гиллеспи Д.Т. "Точная симуляция Stochatic двойных химических реакций", (1977) журнал физической химии, 81 (25), 2340-2361.

Представленный в R2012b

Документация