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modified: INSTALL.md modified: README.md modified: build_release_zip.py modified: compute.py new file: doc/index.html modified: dynamics.py modified: engines/c/main.c modified: engines/cpp/main.cpp modified: engines/fortran/main.f90 modified: examples/case01/input/coord.txt renamed: examples/case01/input/parameters.yaml -> examples/case01/input/input.txt modified: examples/case01/run_dynamics.py new file: examples/case02/input/bond.txt new file: examples/case02/input/connection.txt new file: examples/case02/input/coord.txt new file: examples/case02/input/input.txt new file: examples/case02/run_dynamics.py
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6.6 KiB
Markdown
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# Dynamics
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多语言动力学数值积分与轨迹可视化框架。
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支持 Python、C、C++、Fortran 多种语言实现同一套物理引擎，共享同一套可视化管线
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（抽帧、绘图、3D 动画），直接在 `input.txt` 中切换引擎即可对比性能。
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## 快速开始
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```bash
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# 1. 安装依赖
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pip install numpy pyyaml matplotlib tqdm
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# 2. 运行案例（计算 + 抽帧 + 绘图 + 动画）
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py -3 examples/case01/run_dynamics.py
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# 3. 仅计算（跳过绘图，最小依赖）
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py -3 examples/case01/run_dynamics.py --no-plot
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# 4. 仅播放动画（需先安装 VisPy）
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pip install vispy PyQt5
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py -3 draw.py examples/case01/output
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```
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## 目录结构
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```
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Dynamics/
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├── dynamics.py ← 统一入口：调度引擎、抽帧、绘图、动画
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├── compute.py ← Python 参考引擎 + 外部引擎调度
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├── draw.py ← VisPy 3D 动画（所有引擎共用）
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├── plot_trajectory.py ← Matplotlib 静态绘图
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├── sample.py ← 抽帧生成显示数据
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├── export_web_data.py ← 导出 Web 可视化数据
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│
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├── engines/ ← 多语言计算引擎
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│ ├── c/ ← C 语言 (完整实现，已编译)
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│ │ ├── main.c
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│ │ ├── Makefile
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│ │ └── build/dynamics_c.exe
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│ ├── cpp/ ← C++ (模板)
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│ │ └── main.cpp
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│ └── fortran/ ← Fortran (模板)
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│ └── main.f90
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│
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├── examples/
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│ └── case01/
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│ ├── input/
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│ │ ├── input.txt ← 唯一配置文件（YAML 格式）
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│ │ ├── coord.txt
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│ │ ├── connection.txt
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│ │ └── bond.txt
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│ └── output/
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│ ├── trajectory.txt ← 完整轨迹
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│ ├── display.txt ← 抽帧数据（动画用）
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│ ├── trajectory_plots.png
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│ └── dynamics.log ← 计算日志
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│
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└── .workbuddy/memory/ ← 工作记忆（AI 辅助开发用）
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```
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## 配置文件 (`input.txt` — YAML 格式)
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所有控制集中在一个文件里：
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```yaml
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# ── 计算引擎 ──────────────────────────────────
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engine: python # python | c | cpp | fortran
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# ── 流程控制（每步独立开关） ─────────────────
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step_simulate: 1 # 运行物理模拟
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step_sample: 1 # 抽帧
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step_plot: 1 # 绘图
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step_animation: 0 # VisPy 3D 动画
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# ── 物理参数 ──────────────────────────────────
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G: [0.0, 0.0, -9.8] # 重力
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B: [0.0, 0.0, 0.0] # 阻尼
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method: leapfrog # explicit_euler | implicit_euler | midpoint | leapfrog
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NT: 100000
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DT: 0.0001
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NSTEP: 1000
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# ── 显示参数 ──────────────────────────────────
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# 六个面的透明度，按 [-x,+x,-y,+y,-z,+z] 顺序
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alpha: [0.0, 0.0, 0.2, 0.2, 0.0, 0.0]
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```
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## 多语言引擎
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### 一键切换
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```yaml
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# input.txt 中改一行
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engine: c # 切换到 C 引擎
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engine: python # 切回 Python
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```
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### 编译 C 引擎
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**方式一：CMake（推荐，跨平台）**
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```bash
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# 安装 CMake (https://cmake.org/download/)
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# 然后：
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cmake -B build # 配置
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cmake --build build # 编译全部
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cmake --build build --target dynamics_c # 只编译 C 引擎
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# 编译完成后：
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py -3 examples/case01/run_dynamics.py # 配合 Python 调度器使用
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```
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**方式二：直接 gcc（最快）**
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```bash
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cd engines/c
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gcc -O3 -march=native -o build/dynamics_c.exe main.c -lm
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```
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### 交叉编译
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从任意平台编译到其他平台：
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```bash
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# 编译到 Windows（需 mingw-w64）
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cmake -B build -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/toolchain-mingw.cmake
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cmake --build build
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# 编译到 Linux（需 Linux 交叉编译器）
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cmake -B build -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/toolchain-linux.cmake
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cmake --build build
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# 编译到 macOS（需 osxcross）
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cmake -B build -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/toolchain-macos.cmake
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cmake --build build
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```
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或用 Python 一键脚本（自动调用 CMake）：
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```bash
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py -3 build_engines.py # 本地编译全部
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py -3 build_engines.py --target dynamics_c # 只编译 C 引擎
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py -3 build_engines.py --clean # 清理后重新编译
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```
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所有平台统一输出到 `engines/*/build/dynamics_c.exe`，Python 自动识别调用。
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### 性能对比 (case01, 10000步)
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| 引擎 | 耗时 | 相对速度 |
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|------|------|----------|
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| Python | ~1.3 s | 1× |
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| C | ~0.05 s | 26× |
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## 3D 动画功能
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运行 `py -3 draw.py examples/case01/output` 后：
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| 操作 | 说明 |
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|------|------|
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| 鼠标拖拽 | 旋转视角 |
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| 滚轮 | 缩放 |
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| 点击 **`reset`** | 复位相机 + 从头播放 |
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| 点击 **`info`** | 显示/隐藏信息面板 |
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| 点击 **`axes`** | 显示/隐藏坐标轴 |
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| `Q` / `E` 键 | 绕屏幕法线旋转 90° |
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所有原子用 tab10 调色板着色，成键用灰色线段连接。
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## 依赖
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| 用途 | 包 | 是否必需 |
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|------|----|---------|
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| 数值计算 | `numpy` | 是 |
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| 配置解析 | `PyYAML` | 是 |
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| 进度条 | `tqdm` | 推荐 |
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| 静态绘图 | `matplotlib` | 可选 |
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| 3D 动画 | `vispy` + `PyQt5` | 可选 |
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| C/C++/Fortran 编译 | `cmake` (>= 3.15) | 可选（编译引擎时） |
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| C 快速编译 | `gcc` (MSYS2/MinGW) | 可选 |
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```bash
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pip install numpy pyyaml tqdm matplotlib vispy PyQt5
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```
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## 工作原理
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```
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input.txt
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│
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▼
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dynamics.py ──→ run_from_config() 加载全局参数
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│
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├── engine=python? → compute.py → run_simulation()
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│ (Leapfrog / Euler)
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└── engine=c? → subprocess → engines/c/dynamics_c.exe
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(Leapfrog in C)
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│
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▼
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trajectory.txt (JSON, 统一格式)
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│
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▼
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sample.py → display.txt (抽帧数据)
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│
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├── plot_trajectory.py → trajectory_plots.png
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└── draw.py → VisPy 3D 窗口
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```
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所有引擎的输出都是相同格式的 `trajectory.txt`（JSON 嵌套数组），
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后续的抽帧、绘图、动画完全复用，每个引擎只需实现纯计算逻辑。
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## 项目初衷
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- **教学**：对比不同语言的数值计算性能
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- **验证**：确保 C/C++/Fortran 实现与 Python 参考实现结果一致
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- **可视化**：一套代码搞定所有语言的轨迹展示
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