Python中惯性张量的快速计算

Question

我需要对Python中的inertia tensors进行非常快速的计算。在

问题如下：

让xyz是一个Numpy形状的数组：(samples, atoms, 3)，它描述了每个atoms中每个samples的3笛卡尔坐标。在

每个样品中的atoms必须分成一组分子。我需要每个样品中每个分子的惯性张量。在

每个分子都含有n个原子，它们的排列方式使它们组合在一起。即：

   numpy.array( numpy.split(xyz, atoms/n, axis=1).shape )

返回形状数组：（每个分子的分子数、样本数、原子数，3），其中第一个索引在分子上运行。在

注意事项：

• 这与所解决的问题非常相似，但是他们计算整个系统的惯性张量，而我需要它的各个部分的惯性张量（系统中每个分子的惯量张量）。在
• 最好获得一组惯性张量。在
• 我认为numpy.einsum是一个很好的替代方案（但是我发现很难实现）
• 我可以很快得到一组原子质量，而且没有问题。在
• 如果有帮助，samples的大小约为100到500，而{}的大小约为20000（但是该操作在许多块中运行，总共产生了大约1E5个样本）。在