In pratica, l'autonomia di risolvere numericamente un IVP x˙(t)=f(t,x(t)) for t∈[t0,t1]X˙(t)=f(t,X(t)) per t∈[t0,t1] \dot{x}(t) = f(t, x(t)) \quad \text{ for } t \in [t_0, t_1] x(t0)=x0X(t0)=X0 x(t_0) = x_0 è spesso dominato dalla durata della valutazione del lato destro (RHS). Supponiamo quindi che tutte le altre operazioni siano istantanee (cioè …
Ho un set di dati in esecuzione in milioni di punti dati in 3D. Per il calcolo che sto facendo, ho bisogno di calcolare il vicino (ricerca intervallo) per ogni punto dati in un raggio, provare ad adattare una funzione, calcolare l'errore per l'adattamento, ripetere questo per il punto dati …
Desidero attuare la seguente espressione in Python: dove ed sono matrici NumPy di taglia , e è una matrice numpy di dimensioni . La dimensione potrebbe arrivare a circa 10000 e la funzione fa parte di un circuito interno che verrà valutato molte volte, quindi la velocità è importante.xi=∑j=1i−1ki−j,jai−jaj,Xio=Σj=1io-1Kio-j,jun'io-jun'j, x_i …
Supponiamo che io abbia un sistema lineare , che converge rapidamente usando un metodo Krylov adatto (come CG o GMRES) per tutti . Se è una matrice con basso , lo stesso metodo Krylov sul sistema converge anche rapidamente (idealmente con un numero extra di iterazioni che dipendono approssimativamente solo …
Supponiamo di avere un sistema lineare e non sappiamo nulla del suo condizionamento e di non avere informazioni preliminari sulla soluzione. Applichiamo ciecamente l'eliminazione gaussiana e otteniamo una soluzione . È possibile determinare se questa soluzione è affidabile (ovvero se il sistema è ben condizionato) senza un'analisi preliminare approfondita della …
Sto scrivendo un documento riproducibile e il documento ha risultati computazionali che sono generati da uno script Python (uno script MATLAB simile genera risultati quasi identici). Ritengo che il documento sarebbe più facile da capire per i lettori se potessero abbinare i calcoli nel documento con i calcoli nel codice. …
Nella soluzione numerica del PDE iniziale al valore limite, è molto comune impiegare il parallelismo nello spazio . È molto meno comune impiegare una qualche forma di parallelismo nella discretizzazione temporale e che il parallelismo è di solito molto più limitato. Sono a conoscenza di un numero crescente di codici …
Voglio calcolare lo spettro ( tutti gli autovalori) di una matrice sparsa di grandi dimensioni (centinaia di migliaia di righe). Questo è difficile. Sono disposto ad accontentarmi di un'approssimazione. Ci sono metodi di approssimazione per fare questo? Mentre spero in una risposta generale a questa domanda, sarei anche soddisfatto di …
Per quanto provo a trovare una spiegazione concisa su Internet, non riesco a capire il concetto di una differenza finita mimetica o come si collega anche alle differenze finite standard. Sarebbe davvero utile vedere alcuni semplici esempi di come sono implementati per le PDE lineari classiche (iperboliche, ellittiche e paraboliche).
Ho trascorso gli ultimi due mesi a programmare un programma Fortran per risolvere un particolare sistema PDE (descrive il flusso / combustione del fluido). Ho provato a utilizzare il Fortran più recente e le nuove funzionalità OOP moderne di Fortran. Sto lavorando da solo e non ho nessun guru Fortran …
Sto cercando di trovare alcune risorse per aiutare a spiegare come scegliere le condizioni al contorno quando si usano metodi a differenza finita per risolvere i PDE. I libri e le note a cui attualmente ho accesso dicono cose simili: Le regole generali che governano la stabilità in presenza di …
L'algoritmo di Remez è una routine iterativa ben nota per approssimare una funzione con un polinomio nella norma minimax. Ma, come dice Nick Trefethen [1] al riguardo: La maggior parte di queste [implementazioni] risale a molti anni fa e, di fatto, la maggior parte di esse non risolve il problema …
Ovunque abbia visto, tutorial / documenti PETSc ecc. Dicono che è utile per l'algebra lineare e di solito specifica che i sistemi sparsi ne trarranno vantaggio. Che dire delle matrici dense? Sono preoccupato per risolvere per denso .A x = bUNX=BAx=bUNUNA Ho scritto il mio codice per CG e QMR …
Ho un problema quando voglio usare l'approssimazione della differenza del centro di ordine elevato: (−ui+2,j+16ui+1,j−30ui,j+16ui−1,j−ui−2,j12)(−ui+2,j+16ui+1,j−30ui,j+16ui−1,j−ui−2,j12)\left(\frac{-u_{i+2,j}+16u_{i+1,j}-30u_{i,j}+16u_{i-1,j}-u_{i-2,j}}{12}\right) per l'equazione di Poisson in un dominio quadrato in cui le condizioni al contorno sono:(uxx+uyy=0)(uxx+uyy=0)(u_{xx}+u_{yy}=0) Δ x = Δ y = 0.1u(0,y)=u(x,0)=u(x,1)=0,u(1,y)=sinπyu(0,y)=u(x,0)=u(x,1)=0,u(1,y)=sinπyu(0,y)=u(x,0)=u(x,1)=0,u(1,y)=\sin \pi y Δx=Δy=0.1Δx=Δy=0.1\Delta{x}=\Delta{y}=0.1 Quando voglio ottenere il valore dei punti interni del dominio, …
A quanto ho capito, poiché una soluzione a un programma lineare si presenta sempre a un vertice del suo insieme poliedrico (se esiste una soluzione e il valore della funzione obiettivo ottimale è limitato dal basso, ipotizzando un problema di minimizzazione), come può una ricerca attraverso l'interno della regione fattibile …
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