推测一下下述代码在高斯烟团模型的应用: def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: GZ = 0 for ii in range(1, 6): GZ = GZ + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz if t <= tr: c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) else: c = dist / 2 * ( erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c 其中x, y = np.meshgrid(Xx, Yy),Xx、Yy都为np.linspace(-1500, 1500 1500)

时间: 2023-12-18 09:45:09 浏览: 74
这段代码是在计算高斯烟团模型中的浓度分布,主要是对三维空间中的高斯函数进行计算并且乘以时间和速度因子。其中,x、y和z分别代表空间中的三个坐标轴,sigmax、sigmay和sigmaz是高斯函数在x、y和z轴上的标准差,Umean是气体的平均速度,hs是烟团的高度,qt是烟团的排放速率,tr是烟团的持续时间。函数返回的是在空间中某一点的浓度值。该代码可以用于烟气扩散模拟、空气污染研究等领域。
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推测一下下述代码在高斯研团模型的应用:def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: GZ = 0 for ii in range(1, 6): GZ = GZ + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz if t <= tr: c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) else: c = dist / 2 * (erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf( (x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c

这段代码是高斯烟团模型的实现,用于计算烟气的浓度分布。输入参数包括:烟气体积流量qt、时间t、达到稳定状态的时间tr、烟气在某一点处的平均风速Umean、泄漏点高度hs、x、y、z代表空间位置坐标,sigmax、sigmay、sigmaz是烟气扩散系数,inverse是一个布尔量,表示是否使用复杂的高斯模型。 在高斯烟团模型中,烟气在空气中的浓度分布可以用高斯分布来表示。而这段代码就是在计算高斯分布的值,从而得到烟气在空间中不同位置的浓度分布情况。具体地,代码中使用Gy和Gz分别计算了在y和z方向上高斯分布的值,然后将其乘起来得到总的高斯分布值。最后,根据高斯分布值和时间、空间位置等参数,计算出烟气在某一点处的浓度分布值c。 因此,该代码可以用于预测烟气在空气中的浓度分布情况,从而帮助进行空气质量的评估和管理。

如何使用pypy优化下述代码:def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: GZ = 0 for ii in range(1, 6): GZ = GZ + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz if t <= tr: c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) else: c = dist / 2 * (erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf( (x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c

使用pypy优化代码的步骤如下: 1. 安装pypy并将其添加到环境变量中。 2. 导入numpy和math库。 3. 将for循环改为向量化操作。 4. 将函数中的常数提前计算并传入函数。 修改后的代码如下: ```python import numpy as np import math def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * (np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: ii = np.arange(1, 6) GZ = np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1) GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1) GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1) GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * (np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz sqrt2 = np.sqrt(2) erf1 = math.erf(x / (sigmax * sqrt2)) erf2 = math.erf((x - Umean * t) / (sigmax * sqrt2)) if t <= tr: c = dist / 2 * (erf1 - erf2) else: erf3 = math.erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * sqrt2)) c = dist / 2 * (erf3 - erf2) return c ``` 向量化操作使得代码的执行速度得到了大大的提升。
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