プロセス最適化

Cantera Skill (K-Dense) は、均相着火計算の手順と Python ヘルパーを提供し、機構の出典記録、保存則の診断、数値的な細分化チェックを含みます。

計算化学 · プロセス最適化

GEKKOは、微分代数系向けのPythonモデリング・最適化ツールキットで、プロセスシミュレーション、パラメータ推定、混合整数最適化、非線形予測制御をサポートします。

プロセス最適化 · プロセス制御

IDAES は、シミュレーションに基づく先進エネルギーシステムの設計、解析、最適化を目的とする Python プロセスシステム工学ツールキットです。ソルバー拡張機能を備え、サンプルは別途配布されています。

プロセス最適化 · 化学製造

Phoenicsはベイズ最適化とベイズカーネル密度推定を組み合わせ、実験または計算のパラメータを提案します。逐次、バッチ、多目的のワークフローに対応しています。

ラボ自動化 · プロセス最適化

Gryffin は、カテゴリ型および連続値とカテゴリ値の混合実験設計空間を対象とする Python ベイズ最適化フレームワークで、バッチ推奨と物理化学記述子に対応しています。

ラボ自動化 · プロセス最適化

Olympus は、ノイズを含む最適化と実験計画のベンチマークに用いる Python フレームワークです。混合パラメータ領域、実験ベンチマーク、解析的テスト関数、および共通のプランナーインターフェースを備えています。

ラボ自動化 · プロセス最適化

BoFire は、混合変数、制約、分子表現、反復的な候補選択に対応する、実験計画とベイズ最適化のための Python フレームワークです。

ラボ自動化 · プロセス最適化

Summitは、化学反応の最適化に用いるPythonツールキットです。最適化戦略、シミュレーションによる反応ベンチマーク、実験条件を評価するための閉ループワークフローを組み合わせています。

ラボ自動化 · プロセス最適化

BayBE は、定義済みの探索空間、目的、測定結果に基づいてパラメーター設定を推奨する、ベイズ実験計画用の Python ツールボックスです。化学分野を考慮したワークフローや多目的ワークフローにも対応します。

ラボ自動化 · プロセス最適化