Construction et analyse d'algorithmes pour calculer des solutions discrètes approchées de problèmes continus. Un exemple canonique est l'approximation des dérivées via les quotients de différence.
Lors de la discrétisation FEM et de la résolution d'un problème de réaction-diffusion, par exemple, avec 0 < ε ≪ 1 (perturbation singulière), la solution du problème discret présentera typiquement des couches oscillatoires proches de la frontière. Avec- ε Δ u + u = 1 sur Ωu = 0 sur …
Dans le livre de Nocedal & Wright sur l'optimisation numérique, il y a une déclaration dans la section 2.2 (page 27), "D'une manière générale, il est plus facile de conserver l'invariance d'échelle pour les algorithmes de recherche de ligne que pour les algorithmes de région de confiance". Dans cette même …
Comment puis-je remplacer la méthode Euler par Runge-Kutta 4e ordre pour déterminer le mouvement de chute libre dans une amplitude gravitationnelle non constante (par exemple, chute libre à partir de 10 000 km au-dessus du sol)? Jusqu'à présent, j'ai écrit une intégration simple par la méthode Euler: while() { v …
J'essaie d'inverser numériquement la transformation intégrale suivante: F(y)=∫∞0yexp[−12(y2+x2)]I0(xy)f(x)dxF(y)=∫0∞yexp[−12(y2+x2)]I0(xy)f(x)dxF(y) = \int_{0}^{\infty} y\exp{\left[-\frac{1}{2}(y^2 + x^2)\right]} I_0\left(xy\right)f(x)\;\mathrm{d}x Donc, pour un j'ai besoin d'approximer où:F(y)F(y)F(y)f(x)f(x)f(x) f(x)f(x)f(x) et sont réels et positifsF(y)F(y)F(y) (ce sont des distributions de probabilité continues) x,yx,yx,y sont réels et positifs (ce sont des grandeurs) J'ai une méthode très compliquée et brutale …
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= …
J'ai un système de équations non linéaires que je veux résoudre numériquement:nnn f = ( f 1 , … , f n )F( x ) = af(x)=a\mathbf{f}(\mathbf{x})=\mathbf{a} F= ( f1, … , Fn)x =( x1, … , Xn)f=(f1,…,fn)x=(x1,…,xn)\mathbf{f}=(f_1,\dots,f_n)\quad\mathbf{x}=(x_1,\dots,x_n) Ce système présente un certain nombre de caractéristiques qui le rendent particulièrement …
Il y a quelque temps, j'avais écrit un code qui tentait de calculer sans utiliser les fonctions de bibliothèque. Hier, je passais en revue l'ancien code et j'ai essayé de le rendre aussi rapide que possible (et correct). Voici ma tentative jusqu'à présent:l o g( x )log(X)log(x) const double ee …
J'ai utilisé le SVD d'Intel MKL ( dgesvdvia SciPy) et j'ai remarqué que les résultats sont considérablement différents lorsque je change de précision entre float32et float64lorsque ma matrice est mal conditionnée / n'est pas pleine. Existe-t-il un guide sur le montant minimum de régularisation à ajouter pour rendre les résultats …
Je lis un article [1] où ils résolvent l'équation non linéaire suivante utilisant des méthodes de différences finies. Ils analysent également la stabilité des schémas à l'aide de l'analyse de stabilité de Von Neumann. Cependant, comme le réalisent les auteurs, cela ne s'applique qu'aux PDE linéaires. Les auteurs contournent donc …
Je ne peux pas imaginer que je suis le premier à penser au problème suivant, donc je serai satisfait d'une référence (mais une réponse complète et détaillée est toujours appréciée): Disons que vous avez une symétrique définie positive . n est considéré comme très grand, donc garder Σ en mémoire …
Je m'intéresse au calcul de la solution d'un système de lage d'OD en utilisant une méthode krylov comme dans [1]. Une telle méthode implique des fonctions liées à l'exponentielle (les fonctions dites ). Elle consiste essentiellement à calculer l'action de la fonction matricielle en construisant un sous-espace de Krylov en …
J'effectue une recherche de ligne dans le cadre d'un algorithme BFGS quasi-Newton. Dans une étape de la recherche de ligne, j'utilise une interpolation cubique pour me rapprocher du minimiseur local. Soit la fonction d'intérêt. Je veux trouver un tel que .x ∗ f ′ ( x ∗ ) ≈ 0f:R→R,f∈C1f:R→R,f∈C1f …
Quelles sont les principales différences entre FEM et XFEM? Quand devrions-nous (ne pas) utiliser XFEM à la place de FEM et vice versa? En d'autres termes, lorsque je rencontre un nouveau problème, comment puis-je savoir lequel utiliser?
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