LIME (Line Modeling Engine) (https://github.com/lime-rt/lime) は non-LTE 輻射輸送を解く public code. Documentation の手順だけではインストールできなかったので備忘録のために方法を記しておく。

環境とバージョン

Ubuntu 18.04 LTS
LIME 1.9.4+ master track version (ここ)

LIMEは適当なディレクトリに git clone する。

必要なパッケージのインストール

LIMEのREADMEによれば、以下の3つのパッケージのインストールが必要なよう。

まず上のリンクからこれらをすべてダウンロードして解凍して適当なディレクトリに置いておく。

qhull

READMEにある方法ではダウンロード不可（最新版ではconfigure scriptがない）なので、MakefileをいじってPREFIXという変数をLIMEのbase directoryにしておく。

Makefile

# Do not replace tabs with spaces.  Needed for build rules
# Unix line endings (\n)

PREFIX ?= path/to/lime/base/directory # ココ
BINDIR ?= bin
INCDIR ?= include
LIBDIR ?= lib
DOCDIR ?= share/doc/qhull
MANDIR ?= share/man/man1
PCDIR  ?= $(LIBDIR)/pkgconfig

で、Makefileがあるところで

make
make install

cfitsio, gsl

READMEに従って素直にやればよい。

./configure --prefix=path/to/lime/base/directory
make
make install

LIMEのコンパイルとテスト計算

LIMEのdirectoryに行ってconfigure.

cd path/to/lime/base/deirectory
./configure

PATHを通して

echo export PATH=<path/to/lime/base/directory>:${PATH} >> ~/.bashrc

templateのモデルが lime-1.9.5/example/model.c にあるので、example ディレクトリで

example

lime model.c

すると動くと思いきや、qhull_a.h とかいうライブラリがありません、とか言われる。どうもsrc/lime.h 内で include するときに qhull のパスが適切に設定されていないっぽくて（ここを参照）、lime.h の最初の方で

src/lime.h

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <signal.h>
#include <gsl/gsl_matrix.h>
#include <gsl/gsl_math.h>
#include <gsl/gsl_spline.h>
#include <gsl/gsl_rng.h>
#include <gsl/gsl_linalg.h>
#include <libqhull/qhull_a.h> # ココ、元は #include <qhull_a.h>
#include <fitsio.h>

に修正。これでいけるか、と思いきや、今度は -lqull がありませんとか言われる。ここによると、よくわからんがLIMEは qhull でなくて qhullstatic を使うらしいので、LIMEのbase directoryに生成された Makefile.defs の1行目を qhull から qhullstatic に書き換える。（2021/08/13追記：というか、configure scriptを書き換えるのが正しい方法ですね。base directoryにある configure ファイルのそれっぽいところを書き換えればよい。）

Makefile.defs

LIB_QHULL = qhullstatic # ココ、元は qhull
PYCCFLAGS = -I/home/yamato/.pyenv/versions/3.8.10/include/python3.8 -I/home/yamato/.pyenv/versions/3.8.10/include/python3.8  -Wno-unused-result -Wsign-compare  -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall
PYLDFLAGS = -L/home/yamato/.pyenv/versions/3.8.10/lib/python3.8/config-3.8-x86_64-linux-gnu -L/home/yamato/.pyenv/versions/3.8.10/lib  -lcrypt -lpthread -ldl  -lutil -lm -lm

これで晴れて

example

lime model.c

すると、こんなん

*** LIME, The versatile line modeling engine, version 1.9.4+ (master track)



    Building grid      : ######################### | [ok]   |      Molecular data
    Smoothing grid     : ######################### | [ok]   |
                                                            |  HCO+
    Statistics         :                                    |  1 collision partner:
                                                            |  H2 
    Iterations         : #                                  |
    Propagating photons: ###                       |        |  Model provides: 
                                                            |  1 density profile
                                                            |
    Ray-tracing model  :                           |        |
                                                            |

が出てきて、無事走る。めでたしめでたし。

その他

lime コマンドはダストオパシティのデータファイルがあるところで動かさないとうまくいかないっぽい。

(以下、2021/08/13 追記)

pylime

pylimeはLIMEのpython wrapper. python2.7しかサポートしていないようなので、例えばpyenvで管理しているなら

pyenv global 2.7.18

とかして、base directoryで

./configure
make pylime

すればよい。ただし、例えば以前に別のバージョンのpython環境で make した場合、パス関係がうまくいかないっぽいので、上のコマンドを実行する前に

make distclean

してください。

続いて、どうも上でインストールしたパッケージのライブラリのディレクトリへのパスが通ってないようなので、base directoryにある pylimerc.sh （cshを使っているなら pylimerc.csh ）に、以下を追記。

pylimerc.sh

export LD_LIBRARY_PATH="<path/to/lime/base/directory>/lib"

最後に

. ./pylimerc.sh
source ./pylimerc.sh

すれば、example フォルダに行って、

example

pylime model.py

が以下のようにうまく走ります。

example

*** LIME, The versatile line modeling engine, version 1.9.4+ (master track)
   Building grid: DONE                               

   Smoothing grid: DONE                              

   Molecule: HCO+
   1 collision partner:
      H2
    Model provides: 1 density profile

  Iteration 1 / max 14: Starting
      Statistics: Min(SNR)    0.000                     
      Statistics: Median(SNR) 0.000                     
  Iteration 1 / max 14: DONE

  Iteration 2 / max 14: Starting
      Statistics: Min(SNR)    0.000                     
      Statistics: Median(SNR) 0.000                     
  Iteration 2 / max 14: DONE

  Iteration 3 / max 14: Starting
      Statistics: Min(SNR)    0.101                     
      Statistics: Median(SNR) 2.041                     
  Iteration 3 / max 14: DONE
...

参考