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19August 2019
Rédigé par IRCER
Posté dans la catégorie News

Le langage Python, associé aux bibliothèques NumPy et SciPy, est devenu, au cours de la dernière décennie, le standard de fait pour le calcul scientifique dans un très grand nombre de disciplines. Malgré cette popularité, celui-ci souffre encore d'une réputation de langage "lent", et ce principalement en raison de sa nature de langage interprété (et non compilé). L'utilisation de bibliothèques spécifiques (Numexpr, Numba, Pythran, Cython) permet aujourd'hui de développer les parties critiques d'un programme python en langage compilé, exploitant pleinement les possibilités offertes par les processeurs modernes (vectorisation, parallélisme, etc.). Ceci amène Python a des vitesses d'éxecution équivalentes aux plus anciens C, C++, ou encore Fortran, combinant ainsi simplicité de développement et hautes performances. L'article s'intéresse tout particulièrement à l'application de ces concepts en cristallographie, c'est-à-dire l'étude de la structure atomique des matériaux.

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