Scienza computazionale statistics

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Come aggiungere in modo affidabile termini esponenziali di grandi dimensioni senza errori di overflow?

Un problema molto comune nella catena di Markov Monte Carlo riguarda le probabilità di calcolo che sono la somma di termini esponenziali di grandi dimensioni, ea1+ea2+...ea1+ea2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... dove i componenti di aaa lattina possono variare da molto piccoli a molto grandi. Il mio approccio è stato …

24 monte-carlo floating-point statistics

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Definire la funzione di densità di probabilità personalizzata in Python

Esiste un modo, usando alcuni pacchetti Python consolidati (ad es. SciPy) per definire la mia funzione di densità di probabilità (senza dati precedenti, solo ), quindi posso quindi fare calcoli con esso (come ottenere la varianza della variabile casuale continua)? Ovviamente potrei prendere, per esempio, SymPy o Sage, creare una …

20 python statistics probability

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Distanza euclidea in Ottava

Vorrei sapere se esiste un modo rapido per calcolare la distanza euclidea di due vettori in Ottava. Sembra che non ci sia una funzione speciale per questo, quindi dovrei semplicemente usare la formula con sqrt?

16 octave discretization nonlinear-equations newton-method visualization fluid-dynamics mesh-generation finite-element finite-volume optimization algorithms approximation fluid-dynamics navier-stokes comsol modeling optimization sparse-matrix matrix condition-number visualization matlab quadrature blas intel-mkl finite-element gpu discontinuous-galerkin mathematica optimization convex-optimization algorithms reference-request matlab statistics finite-element numerical-analysis petsc molecular-dynamics machine-learning statistics visualization open-source statistics image-processing visualization python petsc finite-element fluid-dynamics stability navier-stokes incompressible

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Statistiche corrette per la segnalazione dei risultati di accelerazione

Supponiamo di avere versioni lente e veloci di alcuni codici e di voler segnalare un numero di accelerazione confrontando i due. Eseguo la versione lenta volte e la versione veloce m volte, producendo tempi ( s 1 , ... , s n ) e ( f 1 , ... , …

12 statistics publications

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Modelli statistici per memoria / calcolo locale, latenza di rete e jitter della larghezza di banda in HPC

Il calcolo parallelo è spesso modellato utilizzando un tasso locale deterministico di calcolo, sovraccarico di latenza e larghezza di banda della rete. In realtà, questi sono spazialmente variabili e non deterministici. Studi come Skinner e Kramer (2005) osservano distribuzioni multimodali, ma l'analisi delle prestazioni sembra utilizzare sempre distribuzioni deterministiche o …

11 performance hpc statistics

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