Kinetics managers.

Modules
		Cantera._cantera

Classes
		Kinetics   class Kinetics     Kinetics managers. Instances of class Kinetics are responsible for evaluating reaction rates of progress, species production rates, and other quantities pertaining to a reaction mechanism.   parameters - kintype    - integer specifying the type of kinetics manager to create.     Methods defined here: __del__(self) __init__(self, kintype=-1, thrm=0, xml_phase=None, id=None, phases=[]) Build a kinetics manager from an XML specification.   root     -- root of a CTML tree   id       -- id of the 'kinetics' node within the tree that contains             the specification of the parameters. activationEnergies(self) Activation energies in Kelvin for all reactions. advanceCoverages(self, dt) clear(self) Delete the kinetics manager. creationRates(self, phase=None) delta_G(self) delta_G0(self) delta_H(self) delta_H0(self) delta_S(self) delta_S0(self) destructionRates(self, phase=None) equilibriumConstants(self) Equilibrium constants in concentration units for all reactions. fwdRateConstants(self) Forward rate constants for all reactions. fwdRatesOfProgress(self) Forward rates of progress of the reactions. isReversible(self, i) True (1) if reaction number 'i' is reversible, and false (0) otherwise. kin_index(self) kineticsSpeciesIndex(self, name, phase) The index of a species. name  -- species name phase -- phase name   Kinetics managers for heterogeneous reaction mechanisms maintain a list of all species in all phases. The order of the species in this list determines the ordering of the arrays of production rates. This method returns the index for the specified species of the specified phase, and is used to locate the entry for a particular species in the production rate arrays. kineticsStart(self, n) The starting location of phase n in production rate arrays. kineticsType(self) Kinetics manager type. kinetics_hndl(self) multiplier(self, i) nPhases(self) Number of phases. nReactions(self) Number of reactions. netProductionRates(self, phase=None) netRatesOfProgress(self) Net rates of progress of the reactions. phase(self, n) Return an object representing the nth phase. productStoichCoeff(self, k, i) The stoichiometric coefficient of species k as a product in reaction i. productStoichCoeffs(self) The array of product stoichiometric coefficients. Element [k,i] of this array is the product stoichiometric coefficient of species k in reaction i. reactantStoichCoeff(self, k, i) The stoichiometric coefficient of species k as a reactant in reaction i. reactantStoichCoeffs(self) The array of reactant stoichiometric coefficients. Element [k,i] of this array is the reactant stoichiometric coefficient of species k in reaction i. reactionEqn(self, i) The equation for the specified reaction. If a list of equation numbers is given, then a list of equation strings is returned. reactionPhaseIndex(self) The phase in which the reactions take place. reactionString(self, i) Reaction string for reaction number 'i' reactionType(self, i) Type of reaction 'i' revRateConstants(self, doIrreversible=0) Reverse rate constants for all reactions. revRatesOfProgress(self) Reverse rates of progress of the reactions. setMultiplier(self, value=0.0, reaction=-1) sourceTerms(self)

Functions
		zeros(...) zeros(shape, dtype=float, order='C')   Return a new array of given shape and type, filled with zeros.   Parameters ---------- shape : {tuple of ints, int}     Shape of the new array, e.g., ``(2, 3)`` or ``2``. dtype : data-type, optional     The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`.  Default is     `numpy.float64`. order : {'C', 'F'}, optional     Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous     (row- or column-wise) order in memory.   Returns ------- out : ndarray     Array of zeros with the given shape, dtype, and order.   See Also -------- numpy.zeros_like : Return an array of zeros with shape and type of input. numpy.ones_like : Return an array of ones with shape and type of input. numpy.empty_like : Return an empty array with shape and type of input. numpy.ones : Return a new array setting values to one. numpy.empty : Return a new uninitialized array.   Examples -------- >>> np.zeros(5) array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])   >>> np.zeros((5,), dtype=numpy.int) array([0, 0, 0, 0, 0])   >>> np.zeros((2, 1)) array([[ 0.],        [ 0.]])   >>> s = (2,2) >>> np.zeros(s) array([[ 0.,  0.],        [ 0.,  0.]])   >>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) array([(0, 0), (0, 0)],       dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])