Python en el desarrollo de la computación científica – caso de aplicación: cálculo del componente toroidal del flujo de un fluido incompresible en coordenadas esféricas

Contenido principal del artículo

Diego Andrés Peña Arcos

Resumen

La computación científica se ha convertido en una de las principales herramientas para el desarrollo de la ciencia actual, convirtiéndose en una necesidad su aprendizaje y utilización. A pesar de esto, no todos los científicos son expertos programadores y sus investigaciones puede verse afectadas por esta limitante computacional. En este escenario, Python aparece como un lenguaje de programación de alto rendimiento, versátil, “open source” y de fácil aprendizaje y uso. El objetivo de este estudio es mostrar el uso de Python para el desarrollo de un código que permita el cálculo del componente toroidal del flujo de un fluido incompresible en coordenadas esféricas. Para esto se usaron librerías de Python especializadas en la solución de sistemas lineares en 2D, logrando un código simple y elegante que consigue hacer los cálculos necesarios con un nivel de error casi insignificante en un tiempo de procesamiento muy corto. Por su simplicidad, esta codificación puede ser bastante útil para procesos complejos como dinamos planetarios o flujos de aire en la atmósfera.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Detalles del artículo

Cómo citar
Peña Arcos, D. A. (2019). Python en el desarrollo de la computación científica – caso de aplicación: cálculo del componente toroidal del flujo de un fluido incompresible en coordenadas esféricas . REVISTA CIENTÍFICA ECOCIENCIA, 6(3), 1–14. https://doi.org/10.21855/ecociencia.63.173
Sección
Artículos
Biografía del autor/a

Diego Andrés Peña Arcos, Docente de la Facultad de Ingenierías de la Universidad ECOTEC

Doctor en Geofísica, Observaciones Nacional ON/MCTIC (Brasil)

Citas

Bladel, J. (1958). On Helmholtz's Theorem in Finite Regions. Midwestern Universities Research Association
Chandrasekhar, S. (1961). Hydrodynamic and hydromagnetic stability. International Series of Monographs on Physics. Oxford: Clarendon.
See discussion on page 622.
Gubbins, D., Roberts, P. H., (1987), “Magnetohydrodynamics of the Earth’s core”. In: A, J. (Ed.), Geomagnetism, v. 2, Academic Press, pp. 1–183, London.
Hector, B., & Hinderer, J. (2016). pyGrav, a Python-based program for handling and processing relative gravity data. Computers & geosciences, 91, 90-97.
Hole, M. J., & Appel, L. C. (2007). Fourier decomposition of magnetic perturbations in toroidal plasmas using singular value decomposition.
Plasma Physics and Controlled Fusion, 49(12), 1971.
Krieger, L., & Peacock, J. R. (2014). MTpy: A Python toolbox for magnetotellurics. Computers & geosciences, 72, 167-175.
Lehmann, L. T., Jardine, M. M., Vidotto, A. A., Mackay, D. H., See, V., Donati, J. F., ... & Petit, P. (2016). The energy budget of stellar magnetic fields: comparing nonpotential simulations and observations. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society: Letters, 466(1), L24-L28.
Lin, J. W. (2012). "Why Python Is the Next Wave in Earth Sciences Computing." Bulletin of the American Meteorological Society, 93(12), pp. 1823–1824.
Morley, S. K., Welling, D. T., Koller, J., Larsen, B. A., & Henderson, M. G. (2010).
Spacepy-A Python-based library of tools for the space sciences (No. LA-UR-1004308; LA-UR-10-4308). Los Alamos National Lab. (LANL), Los Alamos,
NM (United States). K.W. Morton y D.F. Mayers, Numerical Solution of Partial Differential Equations, An Introduction. Cambridge University Press, 2005.
Oliphant, T. E. (2007). "Python for Scientific Computing," in Computing in Science & Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 10-20, doi: 10.1109/MCSE.2007.58
Peng, R. D. (2011). Reproducible Research in Computational Science. Science 334, Issue 6060, pp. 1226-1227 DOI: 10.1126/science.1213847
Peña, D., Amit, H., & Pinheiro, K. J. (2016). Magnetic field stretching at the top of the shell of numerical dynamos. Earth, Planets and Space, 68(1), 78.
Peña, D. A. (2017). Magnetic field stretching at the top of the Earth’s core. (Tesis de Doctorado). Observatório Nacional ON/MCTIC, Rio de Janeiro, Brasil
Peña, D., Amit, H., & Pinheiro, K. J. (2018). Deep magnetic field stretching in numerical dynamos. Progress in Earth and Planetary Science, 5(1), 8.
Perez, F., B. E. Granger, and J. D. Hunter. (2011). "Python: An Ecosystem for Scientific Computing." Computing in Science & Engineering, vol. 13, no. 2, pp. 13-21.
Rücker, C., Günther, T., & Wagner, F. M. (2017). pyGIMLi: An open-source library for modelling and inversion in geophysics.
Computers & Geosciences, 109, 106-123.
Sáenz, J., Zubillaga, J., & Fernández, J. (2002). Geophysical data analysis using Python. Computers & geosciences, 28(4), 457-465.
Shikuo, L., & Shida, L. (1997). Toroidal-Poloidal Decomposition and Beltrami Flows in Atmosphere Motions [J]. SCIENTIA ATMOSPHERICA SINICA, 2.
Uieda, L., V. C. Oliveira Jr., A. Ferreira, H. B. Santos, and J. F. Caparica Jr., 2014, Fatiando a Terra: A Python package for modeling and inversion in geophysics:
figshare, http://dx.doi. org/10.6084/m9.figshare.1115194.
Uieda, L. (2018). Verde: Processing and gridding spatial data using Green's functions. Journal of Open Source Software, 3(29), 957. doi:10.21105/joss.00957
Wassermann, J. M., Krischer, L., Megies, T., Barsch, R., & Beyreuther, M. (2013, December). Obspy: A python toolbox for seismology. In AGU Fall Meeting Abstracts.
Weiss, C. J. (2017) Scientific Computing for Chemists: An Undergraduate Course in Simulations, Data Processing, and Visualization. Journal of Chemical Education. 94 (5), 592-597. DOI: 10.1021/acs.jchemed.7b00078
Werthmüller, D. (2017). An open-source full 3D electromagnetic modeler for 1D VTI media in Python: empymod. Geophysics, 82(6), WB9-WB19.