传统意义上科学被分为两类:经验科学与理论科学,但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性,因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中,计算工作是对经验与理论的一个重要补充,现今大量的论文都包含了数值计算,计算机模拟和建模。
在经验科学与理论科学的领域中已经建立起了完善的规则使得研究结果可以被获取。而在计算机科学中却没有好的指导规范规定源代码与数据必须发布,最近这个议题越来越受到人们的关注,一些著名的期刊,包括科学,都在呼吁论文作者提供处理数据的源代码,这场关于如何促进源代码分发的讨论将持续进行。
可复制 与 可重现 是科学方法的两块基石。对于数值工作,遵守这些概念有以下两点实际意义:
结论:一个可靠的科学结果应当是可重现的, 一个可靠的科学研究应当是可复制的。
为了实现这些目标,我们需要:
保证科学模拟的可复制与可重现是一个麻烦的工作,不过有很多好的工具能帮到你:
hg
svn
这里介绍几种科学计算会使用到的 python 环境
IPython是一种基于Python的交互式解释器。相较于原生的Python Shell,IPython提供了更为强大的编辑和交互功能。
IPython 的特性包括:
IPython notebook是一个基于HTML的 notebook 环境 , 类似于 Mathematica 或者 Maple。
尽管使用web浏览器作为图形接口,IPython notebooks 一般都在本地运行,要开启一个新的 IPython notebook,可以运行以下命令:
$ ipython notebook <directory>
Spyder 是一个类 MATLAB IDE 的 Python IDE。 它拥有传统IDE环境所拥有的的优点。
Spyder 的优点:
Python 有两个版本:Python2 与 Python3。Python3 最终会取代 Python2, 但它并没有兼容 Python2, 大量现存的 python 代码与包是用 Python2 写的,它也仍然是最广泛使用的版本。不过在本实验中,Python2 或是Python3都是可以的。 输入以下命令查看 Python 版本:
$ python --versionPython 2.7.3$ python3.2 --versionPython 3.2.3
在 Ubuntu Linux 中安装科学计算所用的工具:
$ sudo apt-get install python ipython ipython-notebook
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sympy
$ sudo apt-get install spyder
Windows 缺乏一个好的包管理系统,所以搭建一个 Python 环境最简单的方法就是安装一个科学计算发行版:
既然有不同版本的 Python 且每个 Python包有自己的发布周期与版本号,那么就需要记录下所有不同软件包的版本号为了能够重现 IPython notebook,保证 notebook 中的代码运行结果是一致的。 为了鼓励记录版本号这一行为,作者写了一个 IPython 扩展,能够帮助生成版本号表格,使用步骤如下:
安装 IPython 扩展,运行:
# you only need to do this once%install_ext http://raw.github.com/jrjohansson/version_information/master/version_information.py
Installed version_information.py. To use it, type: %load_ext version_information
运行下列代码生成版本表格:
%load_ext version_information%version_information numpy, scipy, matplotlib, sympy