Wolfram言語ホームページ »

ファイル形式—シミュレーション結果ファイル

System Modelerは，さまざまなファイル形式を使う．完全なリストは，System Modelerのファイル形式のページを参照されたい．

シミュレーション結果ファイル

シミュレーション結果ファイル(.mat)は，シミュレーション中に生成される．このファイルはSimulation Centerで読み取られるが，Wolfram言語内からアクセスして，特定の値またはデータ集合を抽出することもできる．

それぞれのシミュレーションの最後に，この指定に従って，シミュレーションの結果がレベル4のMATファイルに保存される．このバイナリファイルは，Aclass, name, description, dataInfo, data_1, ..., data_nという一連の行列として解釈できる構造を持つ．

行列を保存する方法には2つある．

• binNormal：行列は非転置のバイナリ行列として保存される．

• binTrans：行列は転置されたバイナリ行列として保存される．

最初の行列Aclassは，System Modelerによって常にbinNormal形式で保存される．残りの行列の形式は，Aclass行列で与えられる．Aclassドキュメントを参照されたい．

4つの情報行列があり，その後にそれぞれのシミュレーション変数の値を含む1つ以上のデータ行列が続く．それぞれの行列はすべて，この章で詳しく説明する特定の構造のヘッダを持つ．

MATファイルのコンテンツは，行列の集合であり，それぞれの行列の前にはヘッダが付く．

ヘッダ

それぞれの行列の前には，6つの項目を持つヘッダが来る．最初の5項目には，どのデータがどのように保存されでいるかについての情報が含まれるが，6つ目の項目は，行列の名前である．

タイプ

保存情報を含む整数である．整数がM0PT（Mは千の桁，0は百の桁，Pは十の桁，Tは一の桁）として表される場合：

• Mは，ファイルを書いたマシン上のバイナリ数の数値形式を示す．使用するマシンに使う数は，下の表を使って調べることができる．これは，MATファイルのヘッダすべてで同じはずである．

	0	IEEE Little Endian (PC, 386, 486, DEC Risc)
	1	IEEE Big Endian（Macintosh SPARC，Apollo，SGI，HP 9000/300，その他のMotorolaシステム）
	2	VAX D-float
	3	VAX G-float
	4	Cray

• 0は，常に0（ゼロ）であり，将来の使用のためにとっておかれる．

• Pは，下の表に従ってデータ形式を指定する．

	0	倍精度（64ビット）の浮動小数点の数
	1	単精度（32ビット）の浮動小数点の数
	2	32ビットの符号付き整数
	3	16ビットの符号付き整数
	4	16ビットの符号なし整数
	5	8ビットの符号なし整数

保存コマンドによって使われる精度は，各行列のサイズとタイプに依存する．任意の非整数項目を持つ行列と，10,000以下の要素を持つ行列は，実数要素ごとに8バイトを必要とする浮動小数点形式で保存される． すべてが整数の項目で10,000より多い要素を持つ行列は，要素ごとに少ないバイトを必要とする次の形式（以下の表を参照）で保存される．

	[0:255]	1
	[0:65535]	2
	[-32767:32767]	2
	[-2^31+1:2^32-1]	4
	other	8

• Tは，下の表に基づいた行列のタイプを示す．テキスト行列の要素は，ASCIIコードの文字を表す，0から255までの浮動小数点の数として保存されることに注意する．

	0	数値（完全）行列
	1	テキスト行列
	2	疎行列

mrows

行列の行数を指定する整数．

ncols

行列の列数を指定する整数．

imagf

行列に虚部が含まれるかどうかを指定する整数．0に設定されると，実部データのみが含まれる．1に設定されると，行列には虚部が含まれる．

namlen

行列名の長さ（単位：バイト）に1を足したもの（ヌル終端される）を指定する整数．

name

namlen ASCIIバイトのヌル終端された文字列．

情報行列

Aclass，name，descriptionの行列は，タイプcharの行列であるが，dataInfoの行列は，タイプint32_tの行列である．それぞれの行列には，シミュレーションと変数についての情報が含まれる．

Aclass

Aclassは，(4,*)のサイズの行列である．列の数は，それらを含む文字列の長さに依存する．この行列から得られる情報は，ファイルの形式（ファイル形式のバージョンと保存形式）およびモデル名である．

以下は，行列Aclassの簡単な図式表示である．

--------------------------------------
Atrajectory
1.1
GettingStarted.MultiDomain.DCMotor
binTrans
--------------------------------------

最初の行は常に，必ず含めなければならない文字列Atrajectoryである．2行目は，ファイル形式のバージョンである．第3行は，シミュレーションを行ったモデルの完全名である．4番目で最後の行は，それに続く行列の形式を決定する．

バージョンは，1.1でも1.2でもよい．バージョンが1.2の場合は，5行目に時間ベクトルをデータ行列にどのように保存するうるかを説明する行が加えられる．5行目がtimeDiffの場合は，最初の時間点にはシミュレーションの開始時間を含み，その後の各項目はその前の点からの増加分を含む．5行目がtimeの場合は，各時間項目は，正常に保存された時間の値である．

name

name行列には，状態，変数，パラメータ，定数等を含むファイルの変数名が含まれる． 番目の行には， 番目の変数の名前が含まれる．行の大域的な長さは，すべての文字列の最大の長さに依存する．

以下は，name行列の簡単な図式表示である．

--------------------------------------
Time
inductor1.i
inertial.phi
...
...
--------------------------------------

description

この3つ目の行列には，すべての変数についての記述のテキストが含まれる．これは，Modelicaで変数を定義するときに加えることがある文字列に対応する．nVarsが変数の総数である場合には，行列の記述は(nVars,*)のサイズの行列である．

以下は，description行列の簡単な図式表示である．

--------------------------------------
Time
Current flowing from pin p to n [A]
Absolute rotation angle of component
...
...
--------------------------------------

変数に関連の記述がない場合には，行は空白行になる．

dataInfo

4つ目の行列dataInfoは，タイプint32_tで，(nVars,4)のサイズの行列である．ここでnVarsは変数の総数である．行列には，それぞれの変数がデータ行列のどこにどのように保存されているかについての情報が含まれる． 番目の行は， 番目の変数についての記述である．

以下は，列の値とその意味の対応表である．

• dataInfo(n,1) = jは，n 番目の変数のデータが行列data_jに保存されることを意味する．

• dataInfo(n,2) = kは，n 番目の変数のデータが行列data_jの列abs(k)に，sign(k)を符号として使って保存されることを意味する．

• dataInfo(n,3) = 0は，将来の使用のためのものであり，常に0である．

• dataInfo(n,4) = -1は，将来の使用のためのものであり，常に-1である．

dataInfo(1,1) = 0は，列の数dataInfo(1,2)がすべてのデータ行列の横座標データ名name(1,*)であることを意味することに注意する．これは通常Timeである．この特別な規則は，この規則がなければ，横座標名が行列nameで繰り返されなければならず，その中の名前は一意的でなくなってしまうため，必要である．

1に基づいた指標付けで，行列の構造は，以下の例では図式的に与えられる．

--------------------------------------
0 1 0 -1
1 2 0 -1
1 3 0 -1
2 2 0 -1
...
...
--------------------------------------

この場合，

• name(1,*)は，data_*(*, 1)に保存される横座標データである．

• name(2,*)は，data_1(*, 2)に保存される．

• name(3,*)は，data_1(*, 3)に保存される．

• name(4,*)は，data_2(*, 2)に保存される．

のように，データの nVars 行まで続く．その後にすぐ続くのは，データ行列であり，それぞれの時間ステップにおけるそれぞれの変数の値を含む．

データ行列

シミュレーションには複数の行列を含むことができ，そのそれぞれが特定の名前data_<index>を持つ．ここで<index>は，行列の指標である．データ行列は常にタイプdoubleの行列である．これらの行列についての情報は，関心地の位置と同様，その前の行列dataInfoから抽出することができる．