Чтобы свести к минимуму количество повторных вычислений на итерацию, я использовал некоторые дополнительные переменные класса в методе вычисления, которые также используются в вычислении_partials().
(см. ниже фрагмент кода, будет очень ясно, что я имею в виду.)
Вопрос в том;
есть ли случай, когда calculate_partials() вызывается перед calculate(). Есть ли риск использования calculate() и calculate_partials(), аналогичных приведенному ниже коду (см. эти два метода)
class MomentOfInertiaComp(ExplicitComponent):
def initialize(self):
self.options.declare('num_elements', types=int)
self.options.declare('b')
self.compcou=0
self.partcou =0
def setup(self):
num_elements = self.options['num_elements']
self.add_input('h', shape=num_elements)
self.add_output('I', shape=num_elements)
rows = np.arange(num_elements)
cols = np.arange(num_elements)
self.declare_partials('I', 'h', rows=rows, cols=cols)
def compute(self, inputs, outputs):
b = self.options['b']
# Instead of this line
# outputs['I'] = 1./12. * b * inputs['h'] ** 3
# these 2 lines are used
self.var=inputs['h'] ** 2
outputs['I'] = 1./12. * b * inputs['h'] * self.var
self.compcou += 1
def compute_partials(self, inputs, partials):
b = self.options['b']
self.partcou += 1
# instead of this
# partials['I', 'h'] = 1./4. * b * inputs['h'] ** 2
# this is used
partials['I', 'h'] = 1./4. * b * self.var
Openmdao не гарантирует, что вычисление вызывается перед вычислением_partials. U нужно предположить, что они полностью независимы.