CasADI #python #c_plus
Опенсорс фрэймворк для нелинейной оптимизации и алгоритмического дифференцирования, написанный на C++. CasADi распространяется по лицензии LGPL, то есть может использоваться без лицензионных платежей даже в коммерческих приложениях.
CasADI простой инструмент для быстрой и высокоэффективной реализации алгоритмов нелинейной числовой оптимизации (в т.ч. динамической). Задействуя синтаксис систем компьютерной алгебры, программа позволяет пользователям создавать выражения, состоящие из скалярных или матричных операций. Далее их можно эффективно дифференцировать с использованием современных алгоритмов. CasADi предлагает богатый набор дифференцируемых операций, включая матричные, последовательные или параллельные вызовы функций, неявные функции и интеграторы.
CasADi доступен на C++, Python и MATLAB/Octave и показывает одинаковую производительность на всех ЯП. Разработчики, тем не менее, рекомендуют новичкам начать с версии на Python, поскольку документации и руководств для неё в разы больше. Установить программу можно совершенно бесплатно на Windows, Linux и Mac.
CasADI поможет сэкономить время при решении сложных инженерных задач и создании профессиональных инструментов для оптимизации. Применять фрэймворк можно в совершенно разных академических и промышленных областях. JModelica.org, omg-tool , MPC-tools, RTC-tools, openocl.org — все они основаны на CasADI.
Код на GitHub: https://github.com/casadi/casadi/wiki
FAQ по CasADI: https://github.com/casadi/casadi/wiki/FAQ
Скачать CasADI: https://web.casadi.org/get/
Гайд по CasADI: https://web.casadi.org/docs/
Советы по использованию CasADI: https://github.com/casadi/casadi/wiki/tipsandtricks
Опенсорс фрэймворк для нелинейной оптимизации и алгоритмического дифференцирования, написанный на C++. CasADi распространяется по лицензии LGPL, то есть может использоваться без лицензионных платежей даже в коммерческих приложениях.
CasADI простой инструмент для быстрой и высокоэффективной реализации алгоритмов нелинейной числовой оптимизации (в т.ч. динамической). Задействуя синтаксис систем компьютерной алгебры, программа позволяет пользователям создавать выражения, состоящие из скалярных или матричных операций. Далее их можно эффективно дифференцировать с использованием современных алгоритмов. CasADi предлагает богатый набор дифференцируемых операций, включая матричные, последовательные или параллельные вызовы функций, неявные функции и интеграторы.
CasADi доступен на C++, Python и MATLAB/Octave и показывает одинаковую производительность на всех ЯП. Разработчики, тем не менее, рекомендуют новичкам начать с версии на Python, поскольку документации и руководств для неё в разы больше. Установить программу можно совершенно бесплатно на Windows, Linux и Mac.
CasADI поможет сэкономить время при решении сложных инженерных задач и создании профессиональных инструментов для оптимизации. Применять фрэймворк можно в совершенно разных академических и промышленных областях. JModelica.org, omg-tool , MPC-tools, RTC-tools, openocl.org — все они основаны на CasADI.
Код на GitHub: https://github.com/casadi/casadi/wiki
FAQ по CasADI: https://github.com/casadi/casadi/wiki/FAQ
Скачать CasADI: https://web.casadi.org/get/
Гайд по CasADI: https://web.casadi.org/docs/
Советы по использованию CasADI: https://github.com/casadi/casadi/wiki/tipsandtricks
DART #c_plus #python
Dynamic Animation and Robotics Toolkit — кроссплатформенная библиотека с открытым исходным кодом. Распространяется по лицензии BSD-2-Clause. DART создана Лабораторией графики и Humanoid Robotics Lab в Институте технологий штата Джорджия. Библиотека применяется в робототехнике и компьютерной анимации. Она оснащена многотельным динамическим симулятором и различными кинематическими инструментами для управления и планирования движения.
DART предоставляет структуры данных и алгоритмы для кинематических и динамических приложений в области робототехники и компьютерной анимации. Использует обобщенные координаты для представления шарнирно-сочлененных систем твердого тела и алгоритма сочлененного тела Фезерстоуна для расчета динамики движения. Благодаря этому она выигрывает в точности и стабильности. DART предоставляет полный доступ к внутренним кинематическим и динамическим величинам, таким как матрица масс, кориолисовы и центробежные силы, матрицы преобразования и их производные. Инструментарий также обеспечивает эффективное вычисление якобиевых матриц для произвольных точек тела и координатных систем. Прямая кинематика и динамические значения обновляются автоматически. Это обеспечивает герметичность кода.
Dynamic Animation and Robotics Toolkit поддерживает многочисленные типы, суставов, примитивные и произвольные формы тела с настраиваемыми инерционными и материальными свойствами, гибкое моделирование скелета, модульный каркас кинематики. Библиотека также умеет обрабатывать информацию о столкновениях и позволяет добиться высокой производительности для шарнирных динамических систем, используя Lie Group и гибридные алгоритмы Featherstone.
Код на GitHub: https://github.com/dartsim/dart
API документация (C++): https://dartsim.github.io/dart/
Учебник по DART для C++: http://dartsim.github.io/tutorials_introduction.html
Dynamic Animation and Robotics Toolkit — кроссплатформенная библиотека с открытым исходным кодом. Распространяется по лицензии BSD-2-Clause. DART создана Лабораторией графики и Humanoid Robotics Lab в Институте технологий штата Джорджия. Библиотека применяется в робототехнике и компьютерной анимации. Она оснащена многотельным динамическим симулятором и различными кинематическими инструментами для управления и планирования движения.
DART предоставляет структуры данных и алгоритмы для кинематических и динамических приложений в области робототехники и компьютерной анимации. Использует обобщенные координаты для представления шарнирно-сочлененных систем твердого тела и алгоритма сочлененного тела Фезерстоуна для расчета динамики движения. Благодаря этому она выигрывает в точности и стабильности. DART предоставляет полный доступ к внутренним кинематическим и динамическим величинам, таким как матрица масс, кориолисовы и центробежные силы, матрицы преобразования и их производные. Инструментарий также обеспечивает эффективное вычисление якобиевых матриц для произвольных точек тела и координатных систем. Прямая кинематика и динамические значения обновляются автоматически. Это обеспечивает герметичность кода.
Dynamic Animation and Robotics Toolkit поддерживает многочисленные типы, суставов, примитивные и произвольные формы тела с настраиваемыми инерционными и материальными свойствами, гибкое моделирование скелета, модульный каркас кинематики. Библиотека также умеет обрабатывать информацию о столкновениях и позволяет добиться высокой производительности для шарнирных динамических систем, используя Lie Group и гибридные алгоритмы Featherstone.
Код на GitHub: https://github.com/dartsim/dart
API документация (C++): https://dartsim.github.io/dart/
Учебник по DART для C++: http://dartsim.github.io/tutorials_introduction.html