Computational Science

2

Gibt es einen effizienten Algorithmus für matrixwertige fortgesetzte Brüche?

Angenommen, ich habe eine rekursiv definierte Matrixgleichung als A[n] = inverse([1 - b[n]A[n+1]]) * a[n] Dann ähnelt die Gleichung für A [1] einer fortgesetzten Fraktion, für die es einige hocheffiziente Methoden gibt, die eine mühsame Neuberechnung vermeiden (siehe "Numerische Rezepte" für einige Beispiele). Ich frage mich jedoch, ob es analoge …

18 algorithms

2

Welche Version von Fortran soll ich lernen?

Ich bin ein Maschinenbaustudent, der sich für den Bereich Luft- und Raumfahrttechnik interessiert, in dem Fortran noch immer gebräuchlich ist. In welche Fortran-Version soll ich meine Zeit investieren, um zu lernen?

17 fortran

3

Werden BLAS-Implementierungen garantiert, um genau das gleiche Ergebnis zu erzielen?

Können wir bei zwei verschiedenen BLAS-Implementierungen erwarten, dass sie exakt dieselben Gleitkommaberechnungen durchführen und dieselben Ergebnisse zurückgeben? Oder kann es beispielsweise vorkommen, dass man ein Skalarprodukt als und eines als ( x 1 y 1 + x 2 y berechnet 2 ) + ( x 3 y 3 + x …

17 floating-point blas

3

C ++ Best Practices für den Umgang mit vielen Konstanten und Variablen in wissenschaftlichen Codes

Ich entwickle einen Code zur Simulation des Flüssigkeitsflusses mit im Fluss vorhandenen biologischen Substanzen. Dies beinhaltet die standardmäßigen Navier-Stokes-Gleichungen, die mit einigen zusätzlichen biologischen Modellen gekoppelt sind. Es gibt viele Parameter / Konstanten. Ich habe Funktionen geschrieben, um die Hauptberechnungen zu handhaben, aber ein Problem, das ich habe, ist die …

17 c++

2

Binäre vs. ASCII-Dateigröße

Ich muss einige Daten aus einer Berechnung schreiben, die später von Paraview gelesen werden (.vtu- oder vtk-Datei). Soll ich mich bei der Dateigröße für das ASCII-Format oder das Binärformat entscheiden?

17 visualization paraview vtk

5

20% Leistungseinbußen für ein schönes Softwaredesign

Ich schreibe eine kleine Bibliothek für spärliche Matrixberechnungen, um mir beizubringen, die objektorientierte Programmierung bestmöglich zu nutzen. Ich habe wirklich hart daran gearbeitet, ein schönes Objektmodell zu haben, bei dem die Teile (dünne Matrizen und die Graphen, die ihre Konnektivitätsstruktur beschreiben) sehr locker gekoppelt sind. Meiner Meinung nach ist der …

17 linear-algebra sparse-matrix oop

2

Diskontinuierliches Galerkin: Vor- und Nachteile von Nodal gegenüber Modal

Es gibt zwei allgemeine Ansätze zur Darstellung von Lösungen in der diskontinuierlichen Galerkin-Methode: nodal und modal. Modal : Lösungen werden von Summen von modalen Koeffizienten repräsentiert durch eine Gruppe von Polynomen , multipliziert, beispielsweise , wo φ i ist gewöhnlich orthogonale Polynome, zB Legendre . Ein Vorteil davon ist, dass …

17 fluid-dynamics discontinuous-galerkin

7

Scripted Mesh Generation Software

Ich bin auf der Suche nach einer Maschengenerierungssoftware, die ist kostenlos und Open Source, bietet eine vernünftige Scripting-Oberfläche für die Domain-Spezifikation, arbeitet für komplexe Geometrien, kann 2D- und 3D-Netze erzeugen, Welche Möglichkeiten habe ich?

17 mesh-generation

4

Warum werden Runge-Kutta-Methoden höherer Ordnung nicht häufiger angewendet?

Ich war nur neugierig, warum Runge-Kutta-Methoden höherer Ordnung (dh größer als 4) (zumindest meines Wissens) so gut wie nie diskutiert / angewendet werden. Ich verstehe, dass es eine längere Rechenzeit pro Schritt erfordert (z. B. RK14 mit eingebettetem Schritt 12. Ordnung ), aber gibt es noch andere Nachteile bei der …

17 ode runge-kutta

4

Unterstützen derzeit verfügbare GPUs Gleitkomma-Arithmetik mit doppelter Genauigkeit?

Ich habe den Molekulardynamik (MD) Code GROMACS ausgeführt auf einem Ubuntu-Linux-Cluster ausgeführt, der aus Knoten mit 24 Intel Xeon-CPUs besteht. Mein besonderes Interesse hat sich als etwas empfindlich für die arithmetische Gleitkommapräzision erwiesen, daher musste ich GROMACS mit doppelter Genauigkeit anstatt mit einfacher Genauigkeit ausführen - trotz des höheren Rechenaufwands …

17 hpc floating-point molecular-dynamics gpu

3

Probleme, bei denen Conjugate gradient viel besser funktioniert als GMRES

Ich interessiere mich für Fälle, in denen der Gradient des Konjugats viel besser funktioniert als die GMRES-Methode. Im Allgemeinen ist CG in vielen Fällen von SPD (Symmetric-Positive-Definite) die bevorzugte Wahl, da es weniger Speicherplatz benötigt und die theoretische Konvergenzrate für CG doppelt so hoch ist wie für GMRES. Gibt es …

17 linear-solver conjugate-gradient gmres

1

Nachteile der Newton-Raphson-Näherung mit angenäherter numerischer Ableitung

Angenommen, ich habe eine Funktion fff und möchte xxx so finden, dass f( x ) ≤ 0f(x)≈0f(x)\approx 0 . Ich könnte die Newton-Raphson-Methode verwenden. Dies setzt aber voraus, dass ich die Ableitungsfunktion kenne f′( x )f′(x)f'(x). Ein analytischer Ausdruck für fff möglicherweise nicht verfügbar. Zum Beispiel kann fff durch ein …

17 reference-request approximation

4

Für welche statistischen Methoden sind GPUs schneller als CPUs?

Ich habe gerade eine Nvidia GT660-Grafikkarte auf meinem Desktop installiert und kann sie nach einiger Anstrengung mit R verbinden. Ich habe mit mehreren R-Paketen gespielt, die GPUs verwenden, insbesondere Gputools, und ich habe die Zeit verglichen, die GPU und CPU für einige grundlegende Vorgänge benötigt haben: Matrizen invertieren (CPU schneller) …

17 r gpu

3

Log-Log-Diagramme für parallele Skalierung / Effizienz

In meiner eigenen Arbeit beschäftige ich mich hauptsächlich mit der Verbesserung der Skalierbarkeit von Algorithmen. Eine der bevorzugten Methoden zur Darstellung von paralleler Skalierung und / oder paralleler Effizienz besteht darin, die Leistung eines Algorithmus / Codes über die Anzahl der Kerne zu zeichnen, z Dabei repräsentiert die Achse die …

17 parallel-computing hpc scaling plotting

6

Python gegen FORTRAN

Welches ist besser: FORTRAN oder Python? Und in beiden Fällen brauchst du wohl Gnuplot, oder? Ich arbeite gerade an einem Windows-Computer. Ich würde es gerne verwenden, um numerische Lösungen für physikalische Probleme zu erhalten, einschließlich Monte-Carlo-Simulationen, numerische Integration und Differenzierung, Molekulardynamik usw. Ich habe einen Kurs über Computerphysik gesehen, in …

17 python fortran