У меня есть несколько химических моделей, которые основаны на разреженных матрицах некоторых коэффициентов.Итак, учитывая параметры модели, я генерирую код F # на основе только ненулевых элементов этих коэффициентов.Сгенерированная модель затем подается в ALGLIB (http://www.alglib.net/) ODE solver. Матрицы коэффициентов имеют разреженность от 99,9% до 99,99%, что означает, что только от 0,01% до 0,1% коэффициентов не являются точными нулями. Ниже приведен очень упрощенный пример того, как выглядит сгенерированный файл модели F #. Это функция update (x : array<double>) : array<double>, которая подается в решатель ALGLIB ODE с использованием 64-битного FSI.
Теперь, ALGLIB ODESolver вполне способен обрабатывать по крайней мере 1 МБ переменных для простой функции ввода. Я протестировал это, и это без проблем работает. У меня типичная переменная меньше 10 КБ.
Однако, когда я увеличиваюРазмер модели, я получаю исключение переполнения стека во время выполнения: модель с около 100K LOC работает нормально, но модель с около 150K LOC дает сбой с исключением переполнения стека.
Я предполагаю, что это связано с тем, какинициализация / обработка больших «жестко закодированных» массивов выполняется, и мне интересно, как я должен настроить сгенерированный код ИЛИ чТеперь я могу увеличить размер стека для FSI и / или 64-битной программы F #, скажем, до 1 ГБ.
Подчеркну, что это не типичная проблема переполнения стека рекурсивных функций, а только общий размермодели, которая вызывает проблему.
Если вы посмотрите на функцию update, вы увидите, что она имеет сгенерированный массив, каждый элемент которого создается путем взятия другого массива и применения |> Array.sum.Это становится огромным для большой модели, и я предполагаю, что это может вызвать переполнение стека.
Спасибо большое!
PS Ниже приведен очень упрощенный пример модели.Он имеет все необходимые структуры, которые появляются в реальной модели.
namespace Model
open Clm.Substances
open Clm.Model
open Clm.ReactionTypes
module ModelData =
let seedValue = 123456
let numberOfAminoAcids = NumberOfAminoAcids.OneAminoAcid
let maxPeptideLength = MaxPeptideLength.TwoMax
let numberOfSubstances = 7
let aminoAcids = AminoAcid.getAminoAcids numberOfAminoAcids
let chiralAminoAcids = ChiralAminoAcid.getAminoAcids numberOfAminoAcids
let peptides = Peptide.getPeptides maxPeptideLength numberOfAminoAcids
let allSubst =
[ Substance.food ]
@
(chiralAminoAcids |> List.map (fun a -> Chiral a))
@
(peptides |> List.map (fun p -> PeptideChain p))
let allInd = allSubst |> List.mapi (fun i s -> (s, i)) |> Map.ofList
let getTotalSubst (x : array<double>) =
[|
x.[0] // Y
x.[1] // A
x.[2] // a
2.0 * x.[3] // AA
2.0 * x.[4] // Aa
2.0 * x.[5] // aA
2.0 * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
let getTotals (x : array<double>) =
[|
// A
(
[|
x.[1] // A
2.0 * x.[3] // AA
x.[4] // Aa
x.[5] // aA
|]
|> Array.sum
,
[|
x.[2] // a
x.[4] // Aa
x.[5] // aA
2.0 * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
)
|]
let update (x : array<double>) : array<double> =
let xSum = (x |> Array.sum) - x.[0]
let xSumN =
[|
1.0 * x.[1] // A
1.0 * x.[2] // a
2.0 * x.[3] // AA
2.0 * x.[4] // Aa
2.0 * x.[5] // aA
2.0 * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
let xSumSquaredN =
[|
1.0 * x.[1] * x.[1] // A
1.0 * x.[2] * x.[2] // a
2.0 * x.[3] * x.[3] // AA
2.0 * x.[4] * x.[4] // Aa
2.0 * x.[5] * x.[5] // aA
2.0 * x.[6] * x.[6] // aa
|]
|> Array.sum
[|
// 0 - Y
[|
0.0001 * x.[2] // a | SynthesisName: Y <-> a
-0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> a
0.0001 * x.[1] // A | SynthesisName: Y <-> A
-0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> A
|]
|> Array.sum
// 1 - A
[|
0.0001 * x.[5] // aA | LigationName: a + A <-> aA
-0.001 * x.[2] * x.[1] // a + A | LigationName: a + A <-> aA
0.0001 * x.[4] // Aa | LigationName: A + a <-> Aa
-0.001 * x.[1] * x.[2] // A + a | LigationName: A + a <-> Aa
0.0001 * x.[3] // AA | LigationName: A + A <-> AA
0.0001 * x.[3] // AA | LigationName: A + A <-> AA
-0.001 * x.[1] * x.[1] // A + A | LigationName: A + A <-> AA
-0.001 * x.[1] * x.[1] // A + A | LigationName: A + A <-> AA
-0.0001 * x.[1] // A | SynthesisName: Y <-> A
0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> A
|]
|> Array.sum
// 2 - a
[|
0.0001 * x.[5] // aA | LigationName: a + A <-> aA
-0.001 * x.[2] * x.[1] // a + A | LigationName: a + A <-> aA
0.0001 * x.[4] // Aa | LigationName: A + a <-> Aa
-0.001 * x.[1] * x.[2] // A + a | LigationName: A + a <-> Aa
0.0001 * x.[6] // aa | LigationName: a + a <-> aa
0.0001 * x.[6] // aa | LigationName: a + a <-> aa
-0.001 * x.[2] * x.[2] // a + a | LigationName: a + a <-> aa
-0.001 * x.[2] * x.[2] // a + a | LigationName: a + a <-> aa
-0.0001 * x.[2] // a | SynthesisName: Y <-> a
0.001 * x.[0] // Y | SynthesisName: Y <-> a
|]
|> Array.sum
// 3 - AA
[|
-0.0001 * x.[3] // AA | LigationName: A + A <-> AA
0.001 * x.[1] * x.[1] // A + A | LigationName: A + A <-> AA
|]
|> Array.sum
// 4 - Aa
[|
-0.0001 * x.[4] // Aa | LigationName: A + a <-> Aa
0.001 * x.[1] * x.[2] // A + a | LigationName: A + a <-> Aa
|]
|> Array.sum
// 5 - aA
[|
-0.0001 * x.[5] // aA | LigationName: a + A <-> aA
0.001 * x.[2] * x.[1] // a + A | LigationName: a + A <-> aA
|]
|> Array.sum
// 6 - aa
[|
-0.0001 * x.[6] // aa | LigationName: a + a <-> aa
0.001 * x.[2] * x.[2] // a + a | LigationName: a + a <-> aa
|]
|> Array.sum
|]
let modelDataParams =
{
numberOfSubstances = 7
numberOfAminoAcids = OneAminoAcid
maxPeptideLength = TwoMax
getTotals = getTotals
getTotalSubst = getTotalSubst
allSubst = allSubst
allInd = allInd
allRawReactions =
[
]
allReactions =
[
(SynthesisName, 2)
(LigationName, 4)
]
}