optimization पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास कई चुनौतीपूर्ण गैर-उत्तल वैश्विक अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए है। वर्तमान में मैं MATLAB के ऑप्टिमाइज़ेशन टूलबॉक्स काfmincon()'sqp' उपयोग करता हूं (विशेष रूप से, एल्गोरिथ्म = ) के साथ, जो काफी प्रभावी है । हालाँकि, मेरा अधिकांश कोड पायथन में है, और मैं पायथन में भी …

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 

बीएफजीएस और अनुकूलन के लिए संयुग्म ढाल के बीच चयन करते समय मुझे क्या विचार करना चाहिए? इन चरों के साथ मैं जिस कार्य को करने की कोशिश कर रहा हूं वह घातीय कार्य हैं; हालाँकि, वास्तविक उद्देश्य फ़ंक्शन में अन्य चीजों के साथ एकीकरण शामिल है, और यदि यह …

25 optimization  conjugate-gradient 

मैं एक विवश अनुकूलन समस्या को हल करने के लिए देख रहा हूं, जहां मुझे कुछ चरों (विशेष रूप से एक बॉक्सिंग बाधा) पर सीमाएं पता हैं। argminuf(u,x)arg⁡minuf(u,x) \arg \min_u f(u,x) का विषय है c(u,x)=0c(u,x)=0 c(u,x) = 0 a≤d(u,x)≤ba≤d(u,x)≤b a \le d(u,x) \le b जहाँ uuu एक डिजाइन वैरिएबल का …

21 pde  optimization  nonlinear-programming 

जब मैंने सामान्य रूप से गैर-उत्तल अनुकूलन के बारे में कुछ पढ़ना शुरू किया तो मुझे बहुत आश्चर्य हुआ और मैंने इस तरह के कथन देखे: महत्व की कई व्यावहारिक समस्याएं गैर-उत्तल हैं, और अधिकांश गैर-उत्तल समस्याएं कठिन हैं (यदि असंभव नहीं है) एक उचित समय में वास्तव में हल …

20 optimization  nonconvex 

एक वांछित राज्य और एक नियमितीकरण पैरामीटर को देखते हुए, एक राज्य और एक नियंत्रण खोजने की समस्या पर विचार करें, जो एक कार्यात्मक को कम बाधा के अधीन \ start {समीकरण} आय = यू। \ end {समीकरण} जहाँ सादगी के लिए हम y, y_0, u \ in \ mathbb …

19 optimization  reference-request  time-integration 

मैं GPU (CUDA) पर कुछ अप्रतिबंधित नॉनलाइनर अनुकूलन समस्याओं को हल करने का प्रयास कर रहा हूं। ऑब्जेक्टिव फंक्शन एक सुस्पष्ट नॉनलाइनियर फ़ंक्शन है, और इसकी ढाल विश्लेषणात्मक रूप से गणना करने के लिए अपेक्षाकृत सस्ती है, इसलिए मुझे संख्यात्मक सन्निकटन के साथ परेशान करने की आवश्यकता नहीं है। मैं …

18 optimization  cuda 

मैं जानना चाहूंगा कि क्या ओक्टेव में दो वैक्टर की यूक्लिडियन दूरी की गणना करने का एक त्वरित तरीका है। ऐसा लगता है कि उसके लिए कोई विशेष कार्य नहीं है, तो क्या मुझे सिर्फ सूत्र का उपयोग करना चाहिए sqrt?

18 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 

मेरे पास एक बाउंड गैर-उत्तल 2-डी फ़ंक्शन है, जिसे मैं कम से कम खोजना चाहता हूं। फंक्शन काफी स्मूथ है। इसका मूल्यांकन करना महंगा है। एक स्वीकार्य त्रुटि प्रत्येक अक्ष में फ़ंक्शन के डोमेन का लगभग 3% है। मैंने एनएलओपीटी पुस्तकालय में प्रत्यक्ष एल्गोरिथ्म के कार्यान्वयन को चलाने की कोशिश …

17 optimization 

मान लीजिए मि। एv ई सी (यू)यू के अधीन मैं , जे≤ अधिकतम { यूमैं , के, यूके , जे} ,i , j , k = 1 , … , nminAvec(U)subject to Ui,j≤max{Ui,k,Uk,j},i,j,k=1,…,n\begin{align*} \min A &\mathrm{vec}(U) \\ &\text{subject to } U_{i,j} \leq \max\{U_{i,k}, U_{k,j}\}, \quad i,j,k = 1, \ldots, n …

16 optimization  linear-programming 

मैं नियमित रूप से तथाकथित "प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताएं" में प्रतिस्पर्धा करता हूं, जहां आप एक सीमित समय-सीमा के दौरान अपने स्वयं के कोड और समस्या सुलझाने के कौशल के साथ कठिन एल्गोरिदम समस्याओं को हल करते हैं। उन लोगों के संदर्भों के उदाहरणों के लिए जो उन्हें दिख सकते हैं, जैसे …

15 optimization  numerical-analysis  complexity 

क्या N ( M &lt; N ) के सेट से बिंदुओं के सबसेट का चयन करने के लिए कोई (कुशल) एल्गोरिथ्म है, जैसे कि वे अधिकांश क्षेत्र (आकार M के सभी संभावित सबसेट पर) को "कवर" करते हैं ?MMMNNNM&lt;NM&lt;NM < NMMM मुझे लगता है कि अंक 2 डी विमान में …

15 optimization  computational-geometry 

मैं 10-20 चर के एक समारोह का अनुकूलन कर रहा हूं। बुरी खबर यह है कि प्रत्येक फ़ंक्शन मूल्यांकन महंगा है, धारावाहिक गणना के लगभग 30 मिनट। अच्छी खबर यह है कि मेरे पास अपने निपटान में कुछ दर्जन कम्प्यूटेशनल नोड्स के साथ एक क्लस्टर है। इस प्रकार प्रश्न: क्या …

15 optimization  parallel-computing 

मैं एक संख्यात्मक विश्लेषण सर्वेक्षण वर्ग सिखा रहा हूँ और बीएफजीएस पद्धति के लिए छात्रों के लिए प्रेरणा की मांग कर रहा हूँ जो कि अनुकूलन में सीमित पृष्ठभूमि / अंतर्ज्ञान के साथ है! जबकि मेरे पास यह साबित करने का समय नहीं है कि सब कुछ परिवर्तित हो जाता …

15 optimization  iterative-method  nonlinear-programming 

बिना व्युत्पन्न ऑप्टिमाइज़र के दो मुख्य प्रकार के परीक्षण कार्य प्रतीत होते हैं: स्टार्ट-पॉइंट के साथ रोसेनब्रॉक फंक्शन ff जैसे वन-लाइनर्स एक प्रक्षेपक के साथ वास्तविक डेटा बिंदुओं के सेट क्या 10d रोसेनब्रोक की किसी भी वास्तविक 10 डी समस्याओं के साथ तुलना करना संभव है? एक व्यक्ति विभिन्न तरीकों …

15 optimization  data-sets 

वहाँ रैखिक की कमी की एक प्रणाली है Ax≤bAx≤b{\bf Ax} \leq {\bf b} । मैं एक सख्त सकारात्मक वेक्टर ढूंढना चाहता हूं x&gt;0x&gt;0{\bf x} > 0जो इन बाधाओं को संतुष्ट करता है। इसका मतलब है, प्रत्येक घटक के लिए आवश्यक है । मैं ऐसे सख्ती से सकारात्मक वेक्टर को खोजने …

15 optimization  linear-programming