En commençant par l'équation d'advection sous forme de conservation. ut= ( a ( x ) u )Xut=(une(X)u)X u_t = (a(x)u)_x où a ( x )une(X)a(x) est une vitesse qui dépend de l'espace, et uuu est une concentration d'une espèce qui est conservée. La discrétisation du flux (où le flux F= …
Étant donné une fonction inconnue , nous pouvons évaluer sa valeur en tout point de son domaine, mais nous n'avons pas son expression. En d'autres termes, f est comme une boîte noire pour nous.f:Rd→Rf:Rd→Rf:\mathbb R^d \to \mathbb Rfff Quel est le nom du problème de trouver le minimiseur de ? …
J'ai un problème physique régi par l'équation de Poisson en deux dimensions J'ai des mesures des deux composantes du gradient ∂ u / ∂ x et ∂ u / ∂ y le long d'une partie de la frontière, Γ m , je voudrais donc imposer ∂ u- ∇2u = f( …
Le calcul parallèle est fréquemment modélisé à l'aide d'un taux de calcul local déterministe, d'une surcharge de latence et d'une bande passante réseau. En réalité, ceux-ci sont spatialement variables et non déterministes. Des études telles que Skinner et Kramer (2005) observent des distributions multimodales, mais l'analyse des performances semble toujours …
Théoriquement, comment le temps pour faire une échelle de calcul de la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) avec le nombre d'électrons? Je m'intéresse aux implémentations DFT "typiques" telles que VASP, ABINIT, etc., pas aux codes O (N).
Disons que j'ai une fonction que je souhaite intégrer sur un tétraèdre T ⊂ R 3 . Si f était arbitraire, la quadrature de Gauss serait une bonne solution, mais je sais que f est harmonique. Dans quelle mesure la quadrature de Gauss peut-elle être accélérée en utilisant ces informations?F: …
J'ai un système linéaire inhomogène A x = bUNEX=b Ax=b où UNEUNEA est une matrice n × nn×nn\times n réelle avec n ≤ 4n≤4n\leq 4 . L'espace nul de UNEUNEA est garanti d'être de dimension nulle, l'équation a donc un inverse unique x = A- 1bX=UNE-1bx=A^{-1} b . Puisque le …
Ainsi , le théorème de décomposition de Cholesky que que toute réel symétrique définie positive matrice a une décomposition de Cholesky où est une matrice triangulaire inférieure.MMMM=LL⊤M=LL⊤M= LL^\topLLL Compte tenu , nous savons déjà , il y a des algorithmes rapides pour calculer le facteur de Cholesky .MMMLLL Supposons maintenant …
Voulez-vous améliorer ce post? Fournissez des réponses détaillées à cette question, y compris des citations et une explication de la raison pour laquelle votre réponse est correcte. Les réponses sans suffisamment de détails peuvent être modifiées ou supprimées. Je suis entièrement nouveau dans la notion de science informatique et je …
La plupart des bibliothèques mathématiques ont un certain nombre de versions de fonctions logarithmes. La plupart du temps, nous supposons qu'ils sont parfaits, mais en fait, beaucoup d'entre eux n'offrent qu'un certain nombre de chiffres de précision. Pour certaines fonctions, il existe des variantes numériquement plus stables. Par exemple, Fortran, …
CVXOPT: http://abel.ee.ucla.edu/cvxopt/index.html OpenOpt: http://openopt.org/Welcome Quelle est la relation entre eux? Quels sont leurs avantages / inconvénients, respectivement? BTW, existe-t-il une autre bibliothèque d'optimisation convexe à usage général de haute qualité pour Python / C ++ à noter?
Bonjour communauté scicomp, J'ai travaillé dans le domaine des algorithmes de graphes en utilisant des frameworks tels que NetworkX (Python), JUNG et YFiles (Java). J'entre maintenant dans le domaine de l'informatique parallèle et haute performance. Pour un nouveau projet, je recherche une bibliothèque de graphes C ++ avec les fonctionnalités …
Je résout pour une énorme matrice définie positive clairsemée utilisant la méthode du gradient conjugué (CG). Est-il possible de calculer le déterminant de utilisant les informations produites lors de la résolution?A AA x = bAx=bAx=bUNEAAUNEAA
nVidia, par exemple, a CUBLAS, qui promet une accélération de 7 à 14 fois. Naïvement, cela est loin du débit théorique de l'une des cartes GPU de nVidia. Quels sont les défis liés à l'accélération de l'algèbre linéaire sur les GPU, et existe-t-il déjà des routages d'algèbre linéaire plus rapides?
Je voudrais effectuer une PCA sur un ensemble de données composé d'environ 40 000 échantillons, chaque échantillon affichant environ 10 000 fonctionnalités. L'utilisation de la fonction Matlab princomp prend systématiquement plus d'une demi-heure, moment auquel je tue le processus. Je voudrais trouver une implémentation / algorithme qui fonctionne en moins …
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