Ich habe -dimensionalen Matrizen H ( → K ) in Abhängigkeit von Vektorparametern → k .nnnH^(k⃗ )H^(k→)\mathrm{\hat{H}}(\vec{k})k⃗ k→\vec{k} Nun geben Eigenwertroutinen Eigenwerte in keiner bestimmten Reihenfolge zurück (sie werden normalerweise sortiert), aber ich möchte Eigenwerte als glatte Funktionen von → k verfolgen . Da Eigenwerte nicht in einer bestimmten Reihenfolge …
Ich versuche, die Wärmeleitung innerhalb eines Holzzylinders mit impliziten Finite-Differenzen-Methoden zu modellieren. Die allgemeine Wärmegleichung, die ich für zylindrische und sphärische Formen verwende, lautet: Wobei p der Formfaktor ist, p = 1 für den Zylinder und p = 2 für die Kugel. Randbedingungen umfassen Konvektion an der Oberfläche. Weitere Informationen …
Gibt es einen Algorithmus zum Umordnen einer Matrix in blockdiagonale Form, da die Matrix blockdiagonaler Natur ist, aber mit einer unklugen Wahl der Basis randomisiert wird? Gibt es dafür insbesondere Python-Module?
Was ist der effizienteste Weg, um eine komplexe Matrix mit geringer Dichte von meinem Fortran-Code auf PETSc zu übertragen? Ich verstehe, dass dies problemabhängig ist, deshalb habe ich versucht, so viele relevante Details wie möglich unten anzugeben. Ich habe mit dem FEAST-Eigenwertlöser [1] für Probleme vom Typ , die Dimension …
Ich habe über die Implementierung einer dichten Matrixmultiplikation gelesen, wenn die Matrix nicht in den Cache passt. Eine der Grafiken, die ich gesehen habe (Folie 9 von diesen Folien ), zeigt plötzliche Leistungseinbußen unter Verwendung des naiven Algorithmus. Diese Tropfen betragen ungefähr 50% der Geschwindigkeit, treten auf, während die Matrix …
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