Computational Science

Fragen und Antworten für Wissenschaftler, die Computer verwenden, um wissenschaftliche Probleme zu lösen

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scipy.optimize.fmin_bfgs: "Gewünschter Fehler nicht unbedingt aufgrund von Präzisionsverlust erreicht"
Ich erhalte die Warnung im Betreff des Beitrags, wenn ich versuche, eine Funktion in Python mit der Funktion scipy.optimize.fmin_bfgs zu optimieren . Die komplette Ausgabe: Warnung: Gewünschter Fehler wird aufgrund von Präzisionsverlust nicht unbedingt erreicht Current function value: nan Iterations: 1 Function evaluations: 18 Gradient evaluations: 3 Es ist kein …
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Berechnen Sie die kleinsten Eigenvektoren einer Matrix
Es scheint, dass Matlab's eigsmir schlechte Annäherungen an die kleinsten Eigenvektoren einer Matrix gibt. Ich gehe davon aus, dass ich einige langsamere Methoden verwenden kann, die auch genauer wären ... Ich suche nach dem zweitkleinsten Eigenvektor einer Lapalcian-Matrix (bekannt als "Fiedler" -Vektor). Ich weiß natürlich, dass der kleinste Eigenvektor einer …
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Molekulardynamische Simulation von Wasserdampf?
Ich versuche MD mit Wasserdampf zu machen. Wie ich weiß, gibt es einige Wassermodelle für flüssiges Wasser, wie SPC, SPC / E, TIP3P, aber gelten sie auch für den Dampfzustand von Wasser? Und was ist der Unterschied zwischen Simulationen von flüssigem und dampfförmigem Wasser?
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Generieren symmetrischer positiver definitiver Matrizen mithilfe von Indizes
Ich habe versucht, Testfälle für CG auszuführen, und ich muss Folgendes generieren: symmetrische positive definitive Matrizen mit einer Größe> 10.000 VOLL DICHTE Verwenden Sie nur Matrixindizes und gegebenenfalls 1 Vektor (wie A(i,j)=x(i)−x(j)(i+j)A(i,j)=x(i)−x(j)(i+j)A(i,j) = \dfrac{x(i) - x(j)}{(i+j)} ) Mit einer Bedingungsnummer von weniger als 1000. Ich habe versucht: Generieren von Zufallsmatrizen …
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Sind DAXPY, DCOPY, DSCAL Overkills?
Ich habe CG in FORTRAN implementiert, indem ich es mit Intel MKL verknüpft habe. Wenn es Aussagen gibt wie: ( Siehe Wikipedia ) p=r; x=x+alpha*p r=r-alpha*Ap; oder ähnliche in QMR (in viel größerer Menge) v_tld = r; y = v_tld; rho = norm( y ); w_tld = r; z = …
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Wie viele Fourier-Größen muss ich berechnen, bevor eine FFT effizienter als eine DFT wird?
Ich muss nur eine kleine Anzahl niederfrequenter Fourier-Komponenten eines komplexen zweidimensionalen Arrays berechnen. Ich werde immer wieder dieselben Fourier-Komponenten berechnen, wenn sich das Eingabearray ändert. In der Grenze, in der ich nur eine Fourier-Komponente haben möchte, wäre es natürlich am schnellsten, eine DFT-Matrix zu erstellen, die die gewünschte Komponente angibt, …
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Wörterbücher im Pseudocode
Was ist eine gute, übliche Methode, um Wörterbücher (= Karten) im Pseudocode auszudrücken? Das heißt, Datenstrukturen, die es grundsätzlich ermöglichen, Werte für Schlüssel zu speichern, über alle Schlüssel / Wert-Paare zu iterieren, auf die Aufnahme eines bestimmten Schlüssels zu testen usw. Ich denke an den folgenden (in diesem Fall sinnlosen) …
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Wo finde ich Datensätze zum Testen des Minimum-Vertex-Cover-Algorithmus für zweigeteilte Graphen?
Ich spiele mit einfachen Implementierungen von Algorithmen, um die Übereinstimmung von minimaler Scheitelpunktabdeckung und maximaler Kardinalität in zweigeteilten Graphen zu finden. Es scheint mir jedoch Probleme zu geben, nach einigen Testdatensätzen zu googeln, die ich zur Überprüfung verwenden könnte, wenn ich diesen richtig verstanden habe. Es ist einfach, einfache Beispiele …
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Vorschläge für ein numerisches Integral über die Pólya-Verteilung
Dieses Problem ergibt sich aus einem Bayes'schen statistischen Modellierungsprojekt. Um mit meinem Modell rechnen zu können, muss ich eine Integration durchführen, bei der ein Teil des Integranden die "Pólya" - oder "Dirichlet-Multinomial" -Verteilung ist. p(n∣α)=(N!)Γ(Kα)Γ(α)KΓ(N+Kα)∏i=1KΓ(ni+α)ni!p(n∣α)=(N!)Γ(Kα)Γ(α)KΓ(N+Kα)∏i=1KΓ(ni+α)ni!p(n\mid \alpha) = \frac{(N!) \Gamma(K\alpha)}{\Gamma(\alpha)^K \Gamma ( N + K\alpha)} \prod_{i=1}^K \frac{\Gamma(n_i + \alpha)}{ n_i!} wobei …
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Adaptive Netzverfeinerung mit perfekt aufeinander abgestimmten Schichten?
Wir haben einen AMR-Code (Adaptive Mesh Refinement) zur Lösung der elastischen Wellengleichung mit Reibungsfehlerschnittstellen (basierend auf Chombo für Interessierte). Eines der Dinge, die wir erkannt haben, ist, dass unsere Ergebnisse stark durch das Vorhandensein der äußeren absorbierenden Grenze beeinflusst werden (die wir als einfache charakteristische Randbedingung implementieren). Als Referenz verwenden …
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Rote (-grüne) Verfeinerung vs. neueste Scheitelpunkthalbierung
Was sind die "Vor- und Nachteile" für diese beiden Methoden der Netzverfeinerung? Beide scheinen die vorherrschenden Methoden zu sein. Ich kann mir natürlich vorstellen, dass die globale Rotverfeinerung vergleichsweise einfach zu implementieren und für die Forschung mit Multigrid-Methoden attraktiv ist, während NVB in der AFEM-Theorie verwendet wird, da einige attraktive …
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