कम्प्यूटेशनल विज्ञान

मैं एक्स = बी को हल करने का इरादा रखता हूं जहां ए जटिल, विरल, असममित और अत्यधिक बीमार-स्थिति (स्थिति संख्या ~ 1 ई + 20) वर्ग या आयताकार मैट्रिक्स है। मैं LAPACK में ZGELSS के साथ प्रणाली को सही ढंग से हल करने में सक्षम रहा हूं। लेकिन जैसे …

9 linear-solver  sparse-matrix  lapack  condition-number 

कुछ अनुप्रयोगों के लिए, जैसे कि स्थिर स्टेट हीट ट्रांसफर और झरझरा मीडिया में प्रवाह, विपरीत सीमाओं पर आवधिक सीमा की शर्तों को लागू करके और शेष सीमाओं पर डाइरिक्लेट बीसी पर बहुत अधिक (अनंत) डोमेन का अनुकरण करना संभव है। एक 2D आयताकार डोमेन के लिए, आवधिक स्थिति की …

9 well-posedness 

मुझे एक दिए गए अंतराल में स्केलर फ़ंक्शन की सभी जड़ों को खोजने की आवश्यकता है । फ़ंक्शन में असंगति हो सकती है। एल्गोरिथ्म में algorithm की सटीकता हो सकती है (जैसे कि यदि एल्गोरिथ्म में दो अलग-अलग जड़ें नहीं हैं तो यह ठीक है)। क्या ऐसा एल्गोरिथ्म मौजूद है? …

9 algorithms  roots 

"सबसे सरल" से मेरा मतलब है कि खरोंच से सीखना और उसे लागू करना सबसे सरल है। मुझे आशा है कि मेरे प्रश्न का उत्तर कम या ज्यादा दिया जा सकता है।

9 fluid-dynamics 

कैसे मैं एक बड़ी मैट्रिक्स की शर्त संख्या का अनुमान है , अगर फूरियर का एक संयोजन बदल देती है (गैर वर्दी या वर्दी) परिमित अंतरों , और विकर्ण मैट्रिक्स ?GGGGGGFFFRRRSSS मैट्रिसेस बहुत बड़े हैं और मेमोरी में संग्रहीत नहीं हैं और केवल फ़ंक्शन के रूप में उपलब्ध हैं। विशेष …

9 linear-algebra  matlab  finite-difference  condition-number 

मैं संख्यात्मक पीडीई और ओडीई के विषय पर पुस्तक के संदर्भों के सुझावों में दिलचस्पी लेता हूं, विशेष रूप से, पेशेवर गणितज्ञों के लिए इस तरह के तरीकों का कठोर विश्लेषण। सैकड़ों या हजारों अलग-अलग तरीकों को सूचीबद्ध करने के अर्थ में यह बहुत व्यापक नहीं है, लेकिन मुझे इस …

9 pde  reference-request  ode 

क्या बड़े, घने, कम रैंक असाइनमेंट की समस्या को हल करने के लिए एक उचित सस्ता तरीका है maxπ∑iAπi,imaxπ∑iAπi,i\max_\pi \sum_i A_{\pi i,i}, जहां सभी permutations.of पर चलता है ?ππ\pi1:n1:n1:n यहाँ एक है कम रैंक के मैट्रिक्स । विशिष्ट आकार (संभवतः बहुत बड़ा), ।AAAn×nn×nn\times nrrrn=10000 n=10000 n=10000~~r=15r=15r=15

9 optimization 

मुझे एक्स = बी को हल करने की आवश्यकता है, लेकिन मुझे एहसास है कि भले ही यह विरल है, मेरी समस्या के मैट्रिक्स गुणांक को संग्रहीत करने से बहुत अधिक स्मृति होगी। इसलिए अब मैं एक मैट्रिक्स-मुक्त पद्धति का उपयोग करने पर विचार कर रहा हूं, क्योंकि मैट्रिक्स में …

9 linear-solver  petsc  sparse-operator 

कृपया लंबे प्रश्न का बहाना करें, वास्तविक समस्या से नीचे उतरने के लिए बस कुछ स्पष्टीकरण की आवश्यकता है। उल्लिखित एल्गोरिदम से परिचित लोग संभवत: पहले सिम्प्लेक्स तबलाऊ पर सीधे कूद सकते हैं। कम से कम पूर्ण विचलन समस्याओं को हल करने के लिए (उर्फ) एल1एल1L_1-ऑप्टिमाइजेशन), बारोडेल-रॉबर्ट्स-एल्गोरिदम एक विशेष उद्देश्य …

9 optimization  linear-programming 

हम से लेकर आकारों के साथ गणना सहप्रसरण मैट्रिक्स की जरूरत को । हमारे पास GPU और क्लस्टर तक पहुंच है, हमें आश्चर्य है कि इन संगणनाओं को तेज करने के लिए सबसे अच्छा समानांतर दृष्टिकोण क्या है।10000 × 1000010000×1000010000\times10000100000 × 100000100000×100000100000\times100000

9 matrix  parallel-computing  gpu 

मैं एक भौतिक विज्ञानी हूं, जो एक सुपरकंडक्टर-सुपरकंक्टर जंक्शन के वर्तमान-वोल्टेज विशेषताओं को मॉडल करने की कोशिश कर रहा है। समीकरण इस मॉडल के लिए है: मैं( वी) =1इआरn - एन∫∞- ∞| इ|[इ2-Δ21]1 / 2| इ+ ई वी|[ ( ई+ ई वी)2-Δ22]1 / 2[ च( ई) - एफ( ई+ ई …

9 python  numpy  integral-equations 

मैं वर्तमान में matlab "fmincon" फ़ंक्शन में कार्यान्वित किए गए गैर-समसामयिक कम से कम समस्या को हल करने का प्रयास कर रहा हूं। मेरी अपेक्षाएँ हैं, कम से कम (fun1, x0, uB, lB, fun2) जहाँ x0 प्रारंभिक अवस्था है, fun1 वह कार्य है जिसे कम से कम करने की आवश्यकता …

9 c++  nonlinear-programming 

मैं कुछ जनसांख्यिकीय मॉडलिंग सॉफ्टवेयर की अनुकूलन प्रक्रिया में सुधार पर काम कर रहा हूं ताकि यह जनसांख्यिकीय मॉडल को डेटा में बेहतर रूप से फिट कर सके। हम अनुकूलन समय कम करना चाहते हैं। हमारे उद्देश्य फ़ंक्शन का मूल्यांकन करने में लगने वाला समय इनपुट मूल्यों के आधार पर …

9 optimization 

अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल लागत के अलावा एक निश्चित क्षेत्र पर दोनों फ्लक्स की गणना करने के कारण, क्या एक परिमित मात्रा पद्धति में एक हाइब्रिड योजना के लिए दो फ्लक्स मूल्यांकन मिश्रण करने के लिए कोई नकारात्मक पहलू है? फ्लक्स मूल्यांकन इस तरह दिखेगा: एफमैं +12=Λमैं +12एफसीमैं +12+ ( 1 )Λमैं …

9 fluid-dynamics  finite-volume 

जब केवल प्रारंभिक प्रारंभिक संख्यात्मक विश्लेषण विधियों का उपयोग करने के बजाय बर्नस्टीन बहुपद का उपयोग करना बेहतर होता है : "लाग्रेंज पोलिनॉमिअल्स", "सरल परिमित अंतर ऑपरेटर"। सवाल इन तरीकों को कम्पेयर करने का है।

9 finite-element  finite-difference  interpolation