model-builder(1) graphical ODE simulator


 Model Builder is a graphical ODE simulator.  It allows the user to
 define, simulate and analyze arbitrary systems of Ordinary Diferential


* Equation-based model definition. No need to learn to program to
  define and run your models. Just type-in you differential equations

* Graphic output of simulation. You can save the graphics in the most
  common formats: png, svg, pdf, etc.

* Spreadsheet view of the results. From the spreadsheet you can make
  customized plots from your variables. You can also export your data
  to a .csv text file

* Latex rendering of your system of equations. Check you equation in
  clear mathematical notation.

* Intuitive graphical interface.

* Uncertainty analysis module. Implements a straightforward interface
  for the Bayesian Melding method.

* Sensitivity analysis. Find out how sensitive your model is to
  variations in parameter values.


 The best way to get started with ModelBuilder is open one of the
 models included with the distribution and look at it . Yes, it's that

 So, if you have already intalled it, start Model-Builder by typing in
 the console:

 $ PyMB followed by <enter>.

 This will start Model-Buider . From now on I will assume that you
 know what a system of differential equations is, otherwise you
 probably should not be using Model-Builder.

 The larger box on the main frame, labeled "Differential Equations" is
 where we are going to start. On this text box you will write your
 system of equations (or a single equation) The syntax is that of
 python for mathematical expressions and functions and there are some
 conventions also, which I will explain below:

* First of all, Model-Builder expects only the right-hand-side (RHS)
  of you equations to be present one per line in the equations
  box. The LHS is assumed to be of the form dy(t)/dt, dy_i/dt where i
  is an index to the the number of equations in your model. This
  number i will be used to refer to the state variables of the model (
  y[i] ). This index, i, MUST start at 0, so if your model has 3
  equations, their state variables will be y[0], y[1], and y[2] .

* Another convention is the reference to model parameters. Any number
  of parameters may be included in the equations by the using this
  nomeclature: p[0], p[1], and so on. These parameter must the be
  specified one per line and in ascending order in the "Parameters"
  box. So the first line would be the definition of p[0], the second
  of p[1] and so forth.

* The mathematical expressions that make up the equations and the
  parameters may include any function of the numpy python module. This
  allows for the easy contruction of models with a level of
  sophistication higher than that of a simple algebraic
  expression. Time may be referenced in the equations or parameter
  expressions by the variable "t". So if you want a parameter that is
  a function of time, you can simply write in the parameter box.

* The user familiar with python will also be able to include more
  advanced structures in the model specification, such as Lambda
  functions for instance.

  Well, with that out of the way, it remains to explain the rest of
  the interface which is pretty much self-explanatory:

* The initial values box should include one number for each equation
  (line) in the equations box. The numbers should be separated by

* The start time is the time value at which the equations begin to be
  evaluated. The values of the state variables at this point in time
  are those specified in the initial conditions.

* End time: You can figure this one out...

* Time step: this is the time-step used in reporting the output of the
  simulation. The actual time step used by the numeric integrator is
  variable and chosen on the fly. Its normally much finer that what
  you specify here.

* Critical time steps. Most user wil leave this box empty.

* First Step: The size of the first step. Leave at 0 for automatic

* Min Step Size and Max Step Size: Respectively the minimum and
  maximum value for step sizes as chosen by variable step size
  algorithm. Leave at zero for automatic determination.

* Full Output check box: If this box is checked a lot of useful
  information about the integration is included in the output. Check
  out the output spreadsheet to see what they are.

* Show convergence message: if this box is checked, ModelBuilder will
  print "Integration successful" to the console after the integration
  is completed. Useful for debugging purposes only. Uncheck if you are
  doing uncertainty analyses. as it will slow things down.

* Once you are done entering the necessary information for you model,
  Just press the start button to calculate your model. Enjoy!


 This manual page was written by Varun Hiremath
 <[email protected]>, for the Debian project (but may be used by