(EDITED)
Мне нужно выполнить численное интегрирование:
формула
где Pn - полином Лежандра, λ - длина волны, ρ и z - размер матрицы NxN, J - функция Бесселя нулевого вида.
Я написал такой код:
import scipy.integrate as integrate
import datetime
from scipy.special import legendre, jn
image_size = 100
image_half_size = 50
scale = 10
cos_beta1 = 0.9999999
cos_beta2 = 0.01745
l_maxOrder = 10
wavelength = 660
k = 2 * np.pi / wavelength
x_center = 8 / scale
y_center = 14 / scale
x, y = np.meshgrid(np.arange(-image_half_size, image_half_size + 1) / scale,
np.arange(-image_half_size, image_half_size + 1) / scale,
sparse=False,
indexing='ij')
ro_p = np.sqrt((x-x_center)**2 + (y-y_center)**2 + 1e-4**2)
z = random.randint(-5, 5)
z_p = np.full((image_size + 1, image_size + 1), z)
def pi_plus_tau(n):
def frst_deriv(arg):
return (n + 1) * (legendre(n+1)(arg) - arg*legendre(n)(arg)) / (arg**2-1)
def sec_deriv(arg):
return (n + 1) * (legendre(n)(arg)*((n-2)*(arg**4) + (3-n)*(arg**2)-1) / (arg**2-1) - legendre(n+1)(arg)*(5+2*n)*arg + legendre(n+2)(arg)*(n+2)) / (arg**2-1) ** 2
def integrand(arg):
coef = (-1 * jn(0, k * ro_p * (1-arg** 2) ** 0.5) * np.exp(1j * k * z_p * (1-arg)) * (arg**0.5))
return (frst_deriv(arg) * (1 - arg) + (1 - arg ** 2) * sec_deriv(arg)) * coef
return integrand
def intergration_plus(n, angle1, angle2):
return (integrate.quad_vec(pi_plus_tau(int(n)), angle1, angle2, workers=1))[0]
for n in range(1, l_maxOrder):
print(datetime.datetime.now())
intergration_plus(n, cos_beta1, cos_beta2)
print(datetime.datetime.now())
Это хорошо работает, но для N = 100 расчет занимает прибл. 10 секунд, и мне нужно выполнить серию вычислений для разных нс. И сделайте это много-много раз. Итак, 10 секунд - это слишком долго.
Это математическое выражение является частью более крупного выражения. Когда я запускаю код, указанный выше в этом вопросе, он выполняется вдвое быстрее, чем когда я запускаю его внутри всей программы. Некоторые пакеты для использования cython, любые подсказки.
Спасибо