منسلک

class tinamit.conect.Conectado(bf, mds, nombre='conectado')

Un modelo que conecta un ModeloDS con un ModeloBF.

conectar(var_mds, var_bf, mds_fuente, conv=None)

بائیو فیزیکل ماڈل اور متحرک نظام ماڈل کو متغیرات کےذريعے منسلک کرنے کے لئے ایک فعل

Parameters:

• var_mds (str) -- El nombre del variable en el modelo DS.
• var_bf (str) -- بائیوفیسیکل ماڈل میں متغیر کا نام۔
• mds_fuente (bool) -- ہے تو، متحرک نظام ماڈل کے کنکشن کے ذریعہ ماخذ ماڈل ہے. دوسری صورت میں، یہ بائیوفیکیکل ماڈل ہو گا True اگر
• conv (float) -- ان متغیروں کے درمیان تبدیلی کا عنصر

desconectar(var_mds)

Esta función deshacer una conexión entre el modelo biofísico y el modelo DS. Se especifica la conexión por el nombre del variable en el modelo DS.

Parameters:var_mds (str) -- متغیر کا نام متحرک نظام ماڈل میں منسلک ہے.

class tinamit.conect.SuperConectado(modelos, nombre='SuperConectado')

Esta clase representa el más alto nivel posible de modelo conectado. Tiene la función muy útil de poder conectar instancias de sí misma, así permitiendo la conexión de números arbitrarios de modelos anidados.

cambiar_vals(valores)

Esta función cambia el valor de uno o más variables del modelo.

Parameters:valores (dict) -- Un diccionario de variables y sus valores para cambiar.

cerrar()

Esta función toma acciones necesarias para terminar la simulación y cerrar el modelo, si aplica.

incrementar(rebanada)

Incrementa el modelo. En general, no llamarías esta función directamente.

No se te olvide una llamada al super cuando reimplementas esta función.

Parameters:rebanada (Rebanada) -- La rebanada del incremento.

iniciar_modelo(corrida)

Inicia la simulación. En general no llamarías esta función directamente.

No se te olvide una llamada al super cuando reimplementas esta función.

Parameters:corrida (Corrida) -- La corrida.

paralelizable()

Indica si el modelo actual se puede paralelizar de manera segura o no. Si implementas una subclase paralelizable, reimplementar esta función para devolver True.

¿No sabes si es paralelizable tu modelo?

Respuesta larga: Si el modelo se puede paralelizar (con corridas de nombres distintos) sin encontrar dificultades técnicas (sin riesgo que las corridas paralelas terminen escribiendo en los mismos archivos de egreso), entonces sí es paralelizable tu modelo.

Respuesta rápida: 95% seguro que sí.

Returns:Si el modelo es paralelizable o no. Return type:bool

unidad_tiempo()

نمونے کی طرف سے استعمال کردہ وقت کا یونٹ اس فعل کے ذریعے واپس جانا چاہئے۔

Returns:La unidad de tiempo (p. ej., 'meses', 'مہینہ', etc.) Return type:str