Scienza computazionale interpolation

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Esiste un solutore di programmazione non lineare di alta qualità per Python?

Ho diversi problemi di ottimizzazione globale non convessi da risolvere. Attualmente uso MATLAB's Optimization Toolbox (in particolare, fmincon()con algoritmo = 'sqp'), che è abbastanza efficace . Tuttavia, la maggior parte del mio codice è in Python e mi piacerebbe fare l'ottimizzazione anche in Python. Esiste un solutore NLP con attacchi …

77 python optimization nonlinear-programming linear-algebra linear-solver sparse-matrix ode automatic-differentiation efficiency matrix symbolic-computation pde multiphysics operator-splitting fluid-dynamics pde multigrid pde hyperbolic-pde quadrature precision numerical-analysis fluid-dynamics interpolation c ode testing data-sets pde fluid-dynamics hyperbolic-pde pde finite-element fluid-dynamics stability incompressible pde hyperbolic-pde fluid-dynamics pde precision floating-point convex-optimization conditioning pde hyperbolic-pde stability implicit-methods explicit-methods fluid-dynamics accuracy pde hyperbolic-pde petsc linear-algebra

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Perché i punti equispaziati si comportano male?

Descrizione dell'esperimento: Nell'interpolazione di Lagrange, l'equazione esatta viene campionata in NNN punti (ordine polinomiale N−1N−1N - 1 ) ed è interpolata in 101 punti. Qui NNN varia da 2 a 64. Ogni volta che vengono preparati i grafici di errore L1L1L_1 , L2L2L_2 e L∞L∞L_\infty . Si vede che, quando …

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Qual è l'approccio preferito ed efficiente per l'interpolazione di dati multidimensionali?

Qual è l'approccio preferito ed efficiente per l'interpolazione di dati multidimensionali? Cose di cui sono preoccupato: prestazioni e memoria per costruzione, valutazione singolo / batch dimensioni di movimentazione da 1 a 6 lineare o di ordine superiore capacità di ottenere gradienti (se non lineari) griglia regolare vs sparsa usando come …

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Qual è il modo migliore per trovare le discontinuità di una funzione black-box?

È stato suggerito che questo potrebbe essere un posto migliore per questa domanda rispetto allo scambio di stack matematico dove l'ho chiesto prima . Supponiamo che uno abbia una funzione di scatola nera che può essere valutata ovunque (a buon mercato) in un intervallo specificato e non ha rumore (tranne …

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Esempio di una funzione continua difficile da approssimare con i polinomi

Ai fini dell'insegnamento avrei bisogno di una funzione continua di una singola variabile che è "difficile" per approssimarsi con i polinomi, vale a dire uno avrebbe bisogno di potenze molto elevate in una serie di potenze per "adattarsi" bene a questa funzione. Intendo mostrare ai miei studenti i "limiti" di …

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Metodo di interpolazione efficiente per le reti non strutturate?

Vorrei conoscere un buon metodo per interpolare i dati tra due griglie non strutturate, in cui una griglia è una versione più grossolana dell'altra. L'efficienza è molto importante per me poiché sto risolvendo un problema transitorio di PDE in cui ho bisogno di trasferire dati tra le reti in ogni …

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Come interpolare i dati multipunto ai centri cellulari di una mesh non strutturata?

Ho set di dati di campo multipunto, ogni set di dati di punti si riferisce a una singola cella di una mesh non strutturata. L'obiettivo è interpolare i dati nel centro della cellula, direttamente o indirettamente, nel modo più accurato. Se utilizzo l'interpolazione ponderata a distanza inversa, nel caso in …

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Le matrici del kernel RBF tendono ad essere mal condizionate?

Uso la funzione kernel RBF per implementare un algoritmo di machine learning (KLPP) basato sul kernel, la risultante matrice del kernel KKK K( i , j ) = exp( - ( xio- xj)2σ2m)K(i,j)=exp⁡(−(xi−xj)2σm2)K(i,j)= \exp\left({\frac{-(x_{i}-x_{j})^2}{ \sigma_{m}^2}}\right) risulta estremamente mal condizionato. Il numero di condizione della norma L2 è di1017- 10641017−106410^{17}-10^{64} C'è …

10 linear-algebra machine-learning interpolation support-vector-machines

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Aiuta a decidere tra l'interpolazione cubica e quadratica nella ricerca di linee

Sto eseguendo una ricerca di linea come parte di un algoritmo BFGS quasi-Newton. In un passaggio della ricerca della linea utilizzo un'interpolazione cubica per avvicinarmi al minimizer locale. Sia la funzione di interesse. Voglio trovare un tale che .x ∗ f ′ ( x ∗ ) ≈ 0f:R→R,f∈C1f:R→R,f∈C1f : R …

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Quando utilizziamo i polinomi di Bernstein nell'applicazione

Quando è preferibile utilizzare i polinomi di Bernstein per approssimare una funzione continua invece di utilizzare i seguenti metodi preliminari di analisi numerica: "Polinomi di Lagrange", "Operatori di differenze finite semplici". La domanda riguarda il confronto di questo metodo.

9 finite-element finite-difference interpolation

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Valutazione rapida (approssimativa) del polinomio di Chebyshev

Esiste un modo preferito come implementare una valutazione rapida (approssimativa) del polinomio di interpolazione di Chebyshev su una griglia uniforme (dati i valori delle funzioni sui nodi di Chebyshev)? Il mio problema è che l'interpolazione diventa lenta quando aumenta il grado del polinomio interpolante. Mi sono venute in mente le …

9 interpolation fourier-analysis fftw

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Qual è il metodo di interpolazione più accurato per un campo di flusso 3D su una griglia strutturata?

Risolvo equazioni multi-specie e comprimibili di Navier-Stokes su una griglia strutturata in 3D. Ho ottenuto una soluzione su una data griglia (diciamo relativamente grossa). Voglio ora perfezionare la mia griglia e interpolare la mia soluzione precedente sulla mia nuova griglia prima di riavviare la simulazione. Attualmente, abbiamo uno strumento di …

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Domande taggate «interpolation»