カスタマイズ

自分の関数を最適化したい

チュートリアル: 独自ソルバーの追加 に、独自の目的関数を定義して ODAT-SE で最小化するチュートリアルがあります。 コピー＆ペーストしてそのまま実行できる完全な例を提供しています。

外部プログラムをソルバーとして使いたい

evaluate メソッドの中で subprocess を使って外部プログラムを呼び出すことができます。

import subprocess

import odatse.solver

class MySolver(odatse.solver.SolverBase):
    def evaluate(self, x, args=()):
        # パラメータをファイルに書き出す
        with open("params.dat", "w") as f:
            for xi in x:
                f.write(f"{xi}\n")

        # 外部プログラムを実行
        subprocess.run(["./my_program", "params.dat"], check=True)

        # 結果を読み取る
        with open("result.dat") as f:
            fx = float(f.read().strip())

        return fx

evaluate メソッドは、プロセスごとの作業ディレクトリ proc_dir をカレントディレクトリとして呼び出されます。 そのため、MPI 並列時にもファイルの競合が起こりにくくなっています。

より本格的なパッケージとして開発する場合は、 ODAT-SE Gallery に含まれるソルバーテンプレートの利用もご検討ください（ ギャラリー 参照）。

実際の解析例を参考にしたい

ODAT-SE Gallery に、TRHEPD, SXRD, LEED, XAFS の各手法を用いた解析例が公開されています。 入力ファイル、実行スクリプト、可視化スクリプトが含まれており、そのまま実行して結果を確認できます。 詳細は ギャラリー を参照してください。