我使用Euler symplectic method 编写了一个太阳系外行星的模拟，并实现了a) 使用repa 和b) 使用yarr。
yarr seems to perform about x30 quicker than repa.
鉴于此，我什至没有尝试使用并行性。我的repa 代码中是否存在明显的性能问题？存储库位于github。如果这有帮助，我可以制作一个缩减版的 repa-only 版本，但是您将无法获得与 yarr 的性能比较。
或者，如何调试repa 中的性能问题？
【问题讨论】：
Initial模块，这样编译？
大多数欧拉数值积分方法都存在累积舍入误差，最终会导致模拟“崩溃”。您可能想研究高级数值积分方法，例如 4 阶龙格库塔或预测校正器。
另一个 n 体问题模拟变得棘手的地方是当两个物体非常接近时，例如一个围绕其行星的轨道非常偏心的卫星。如果使用固定时间增量进行模拟，则角速度大变化期间的误差可能导致除以零误差或除以非常小的值，从而导致模拟崩溃。使用取决于角速度的可变 delta-t 可能是有益的。
这些建议基于我在 1973 年参加的本科物理课程项目中运行的许多此类模拟，同时测试了各种数值积分方法。 Runge-Kutta 和预测校正器方法自数字计算出现以来就已经存在，并且有许多书籍可供使用。参见，eg，Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing，William H. Press、Brian P. Flannery、Saul A. Teukolsky 和 William T.维特林。 （剑桥大学出版社，1989 年）
【讨论】：