Pytorch实现FDTD的并行计算
时间: 2024-06-08 22:07:45 浏览: 10
FDTD(Finite-Difference Time-Domain)方法是求解时域电磁波方程的一种数值方法,其核心是在空间和时间两个维度上进行离散化,然后通过时间步进算法来模拟电磁波在空间中的传播过程。由于该方法需要处理大量的空间和时间数据,因此并行计算在其中扮演了重要的角色。
Pytorch是一个广泛用于机器学习和深度学习的框架,它也支持GPU并行运算。因此,我们可以利用Pytorch实现FDTD的并行计算。下面是一个实现FDTD的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 设置模型参数
dtype = torch.float
device = torch.device("cuda:0") # 使用GPU
nx, ny, nz = 512, 512, 512
dx, dy, dz = 10e-9, 10e-9, 10e-9
dt = 0.5 * dx / 3e8 # 满足稳定性条件的时间步长
T = 100 # 模拟时间
# 定义电磁场变量
Ex = torch.zeros(nx, ny, nz, dtype=dtype, device=device)
Ey = torch.zeros(nx, ny, nz, dtype=dtype, device=device)
Ez = torch.zeros(nx, ny, nz, dtype=dtype, device=device)
Hx = torch.zeros(nx, ny, nz, dtype=dtype, device=device)
Hy = torch.zeros(nx, ny, nz, dtype=dtype, device=device)
Hz = torch.zeros(nx, ny, nz, dtype=dtype, device=device)
# 定义电磁场更新函数
@torch.jit.script
def update_e(Ex, Ey, Ez, Hx, Hy, Hz, dt, dx, dy, dz):
# 更新Ex、Ey、Ez
Ex = Ex + dt / dx * (torch.roll(Hz, -1, dims=1) - Hz)
Ey = Ey + dt / dy * (Hz - torch.roll(Hx, -1, dims=0))
Ez = Ez + dt / dz * (torch.roll(Hy, -1, dims=0) - Hy)
return Ex, Ey, Ez
@torch.jit.script
def update_h(Ex, Ey, Ez, Hx, Hy, Hz, dt, dx, dy, dz):
# 更新Hx、Hy、Hz
Hx = Hx - dt / dy * (torch.roll(Ez, 1, dims=1) - Ez)
Hy = Hy - dt / dz * (torch.roll(Ex, 1, dims=0) - Ex)
Hz = Hz - dt / dx * (torch.roll(Ey, 1, dims=0) - Ey)
return Hx, Hy, Hz
# 初始化电磁场
Ex[100:400, 100:400, 100:400] = 1.0
# 进行模拟
for t in range(T):
# 更新电磁场
Ex, Ey, Ez = update_e(Ex, Ey, Ez, Hx, Hy, Hz, dt, dx, dy, dz)
Hx, Hy, Hz = update_h(Ex, Ey, Ez, Hx, Hy, Hz, dt, dx, dy, dz)
# 边界处理
Ex[:, :, 0] = 0
Ex[:, :, -1] = 0
Ex[:, 0, :] = 0
Ex[:, -1, :] = 0
Ex[0, :, :] = 0
Ex[-1, :, :] = 0
Ey[:, :, 0] = 0
Ey[:, :, -1] = 0
Ey[:, 0, :] = 0
Ey[:, -1, :] = 0
Ey[0, :, :] = 0
Ey[-1, :, :] = 0
Ez[:, :, 0] = 0
Ez[:, :, -1] = 0
Ez[:, 0, :] = 0
Ez[:, -1, :] = 0
Ez[0, :, :] = 0
Ez[-1, :, :] = 0
Hx[:, :, 0] = 0
Hx[:, :, -1] = 0
Hx[:, 0, :] = 0
Hx[:, -1, :] = 0
Hx[0, :, :] = 0
Hx[-1, :, :] = 0
Hy[:, :, 0] = 0
Hy[:, :, -1] = 0
Hy[:, 0, :] = 0
Hy[:, -1, :] = 0
Hy[0, :, :] = 0
Hy[-1, :, :] = 0
Hz[:, :, 0] = 0
Hz[:, :, -1] = 0
Hz[:, 0, :] = 0
Hz[:, -1, :] = 0
Hz[0, :, :] = 0
Hz[-1, :, :] = 0
# 打印进度
if t % 10 == 0:
print("t=", t)
```
在以上代码中,我们首先定义了电磁场变量Ex、Ey、Ez、Hx、Hy、Hz,并使用torch.zeros函数初始化为全零。然后,我们定义了电磁场的更新函数update_e和update_h,分别用于更新电场和磁场。在每个时间步长内,我们先调用update_e更新电场,再调用update_h更新磁场。最后,我们对边界进行处理,并打印出当前时间步长。注意,由于FDTD方法需要大量的计算,因此在实际应用中,我们通常需要将其并行化,以提高计算效率。
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