Parametric optimisation study
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python, typescript
調査の方向性
Start by comparing the requested free-parameter workflow with issue #181 and review the linked tritium-release tutorial. Investigate the available scipy.optimize methods and how the UI currently exposes parameters. Done would mean a defined approach for bounds, a Python cost function, optimizer selection, and the listed optimisation studies.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Instead of a "deterministic" simulation, users should be able to set parameters as free parameters and run parametric optimisation studies based on a set of constraints and goals.
Examples:
- In the ARC fuel cycle simulation, minimise the startup storage inventory while ensuring the total energy produced in the first year is greater than X.
- Find the mass transfer coefficients that fit the tritium release curve that was experimentally measured (see this tutorial)
UI needs:
- Set a parameter as free parameter: similar to #181 users would be able to set a parameter as "free"
- Give bounds to a parameter (eg. parameter A cannot be negative)
- Define a cost function/error python function
def error(p): ... return e - Select an optimiser (from
scipy.optimisemethods?)
- 主要言語
- TypeScript
- スター
- 91
- フォーク
- 14
- 平均マージ
- 4分
- マージ済み PR（30日）
- 7
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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