fmm3dpy · PyPI · Python 包索引

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此软件包包含用于三维拉普拉斯、亥姆霍兹、斯托克斯和麦克斯韦快速多极方法的基函数

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项目描述

Flatiron Institute快速多极库

此代码库是一组库，用于在三维空间内以指定的精度计算由拉普拉斯和亥姆霍兹方程控制的N体相互作用。

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fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-win_amd64.whl（7.0 MB 查看哈希值）

上传时间 2023年1月4日 CPython 3.11 Windows x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl（6.8 MB 查看哈希值）

上传时间 2023年1月4日 CPython 3.11 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-macosx_10_9_universal2.whl（6.0 MB 查看哈希值）

上传时间 2023年1月4日 CPython 3.11 macOS 10.9+ universal2 (ARM64, x86-64)

fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl（7.0 MB 查看哈希值）

上传时间 2023年1月4日 CPython 3.10 Windows x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl（6.8 MB 查看哈希值）

上传时间 2023年1月4日 CPython 3.10 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl（6.0 MB 查看哈希值）

上传时间 2023年1月4日 CPython 3.10 macOS 10.9+ universal2 (ARM64, x86-64)

fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-win_amd64.whl（6.8 MB 查看哈希值）

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.9 Windows x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl（6.8 MB 查看哈希值）

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.9 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl（8.4 MB 查看哈希值）

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.9 macOS 10.9+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (6.8 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.8 Windows x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (6.8 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.8 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl (8.4 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.8 macOS 10.9+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (6.9 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.7m Windows x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (6.7 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.7m manylinux: glibc 2.17+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl (8.4 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.7m macOS 10.9+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (6.9 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.6m Windows x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (6.7 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.6m manylinux: glibc 2.17+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl (8.4 MB 查看哈希值)

上传时间 2021年11月16日 CPython 3.6m macOS 10.9+ x86-64

fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-win_amd64.whl 的哈希值

哈希值：fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-win_amd64.whl
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-macosx_10_9_universal2.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp311-cp311-macosx_10_9_universal2.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`f5c58e42a0ccfc94a1b7d5599be74fc959f1654555a4b9f61a248befb7ce6292`
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BLAKE2b-256	`d3927e9555d513832d759e6e37e100129affdff7ca2030afc7f2fe61858e408a`

哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`0cdd29b62ec5b23f4960f34b0571749ce1903d98d8793427070fbc637e3dd043`
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哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`1abfd4421d006c6d68954a770eaa775f45fa469e68d1b259653c01be9c90b173`
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BLAKE2b-256	`5469f4d1c01d22ba9daf402d9ca054d7cec97e22f372fc14681ac9fa6fcf8caa`

哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`49cb5e29ec3430d5723e5ab06dfd410885ca23ba63f4b5c946f3649eb6479268`
MD5	`a3f322a67024003bf78ce8be24344319`
BLAKE2b-256	`e7bb1d591df398bbfd0c3131fdfbf134a7d9845e7e5b1f264db50fe2377c0b53`

哈希值，针对 fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

针对 fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`7f117c4c8dfd18f59b49ce9052db31b8e7e18665552c9d29114085b9425d16f3`
MD5	`7022ab812d85255633f041afd1bbae9c`
BLAKE2b-256	`441c4551e1a463073720d5ab2443a6e511b2fa7c5c2995e8d894089f2c721050`

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`ac1f3099f7785d057125f03e60996cc9f6484d6eb4a45c69808728078e1d23e4`
MD5	`6ce881214a58d92e9284a29518287215`
BLAKE2b-256	`65998f4edbacbe74a5a4bf2961d4b4ac9019b1ae55cc0a4ef8ea6462318f5707`

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`625c6aea341e4086e9294eb7d31043ea3e96a16a8acf7308824bc96abd3fc23a`
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BLAKE2b-256	`5883b390b55ca2bf33121c77c319c025fa16f5d62a30642d776b5423c5c9a963`

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`376a33f6ca871bf076b5f9a931ccdff2e413b5957912ee943fbd5a942ed8694c`
MD5	`243c7aae3f5458d8f848f75c7f647cd9`
BLAKE2b-256	`a248a9df06d68a26cf35fb17491fbfa83ee8b067ab1c57fd4fe24e577aa0e019`

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl

哈希值用于 fmm3dpy-1.0.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl
算法	哈希摘要
SHA256	`efe18c71a5f2fae5521cbb7c08f9085cedbcc70ad08df6c291defacc068de0a7`
MD5	`9378666caf4f2a93c115907d7d3ff549`
BLAKE2b-256	`b21dee1245f75481eb10413a0861e4a2ed4c1afb1b6376b72ec405e60f0f532b`

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