전산 과학

와 같은 흥미로운 기능이 있다고 가정합니다 합리적인 배수에서 연속적이지 않은 파생물과 같은 불쾌한 속성이 있습니다 . 닫힌 양식이 존재하지 않는 것 같습니다.π에프( x ) = ∑k ≥ 1코사인k x케이2( 2 - COSk x ).f(x)=∑k≥1cos⁡kxk2(2−cos⁡kx). f(x) = \sum_{k\geq1} \frac{\cos k x}{k^2(2-\cos kx)}. ππ\pi 부분 합계를 계산하고 Richardson 외삽 법을 사용하여 계산할 …

13 convergence  extrapolation 

일반적으로 시리얼 코드를 작성하고 내가 할 때 일부 xUnit 스타일 테스트 프레임 워크 (MATLAB xUnit, PyUnit / nose 또는 Google의 C ++ 테스트 프레임 워크)를 사용하여 단위 테스트를 작성합니다. 복잡한 Google 검색을 기반으로, 실무자가 MPI를 사용하는 코드를 테스트하는 방법을 많이 보지 못했습니다. 이에 대한 모범 사례가 있습니까? 단위 테스트 및 …

13 parallel-computing  petsc  mpi  testing  reproducibility 

함수 는 x = 0 근처에 특이점을 갖습니다 . 님 비록 그 특이점이 해제 될 수있다 , X = 1 , 하나 있어야 F ( X ) = 1을 보낸 사람, 즉 X = Σ K = 0 X Kf:x↦(ex−1)/xf:x↦(ex−1)/xf \colon x \mapsto (e^x-1)/xx=0x=0x = 0x=1x=1x = 1f(x)=1f(x)=1f(x) = 1 …

13 c++  c 

ATLAS가 컴파일 된 머신에 대해 자체 최적화 할 수 있으므로 소스에서 컴파일하면 최대의 이점을 얻을 수 있습니다. 소스에서 LAPACK을 컴파일하면 어떤 이점이 있습니까? 사전 빌드 된 패키지를 설치하는 것이 훨씬 쉬울 것입니다.

13 performance  lapack 

반 이산 법, ENO 공간 재구성 및 TVD RK 시간 스테핑을 사용하여 이상적인 MHD 방정식을 풀려고합니다. 다른 시간 순서로 다른 정상 상태 솔루션을 얻고 있습니다. 맞습니까?

13 fluid-dynamics 

제목이 문제입니다. 이 기법은 "공인 자 행렬"또는 "아주 게이트 행렬"을 사용하며, 정사각 행렬의 역 성분에 대한 명시 적 공식을 제공합니다. 예를 들어 보다 큰 행렬에 대해서는 손으로하기가 쉽지 않습니다 3×33×33\times 3. 들면 n×nn×nn\times n 행렬 경우, 매트릭스 자체의 행렬식을 계산하고 계산이 필요 n2n2n^2 중 결정 (n−1)×(n−1)(n−1)×(n−1)(n-1)\times(n-1) 행렬. 그래서 나는 그것이 …

13 linear-algebra  matrix  complexity 

나는 advection-diffusion 문제를 위해 움직이는 메쉬를 구현하는 데 관심이 있습니다. Adaptive Moving Mesh Methods 는 유한 차분을 사용하여 1D로 버거 방정식에 대해 이것을 수행하는 좋은 예입니다. 누군가가 움직이는 메쉬로 유한 차분을 사용하여 1D 대류 확산 방정식을 해결하는 효과적인 예를 제공 할 수 있습니까? 예를 들어 보수적 인 형태로 방정식은 유티= …

13 finite-difference  adaptive-mesh-refinement  advection-diffusion 

최근에는 코드를 작성할 때 더 많은 테스트를 포함하도록 그룹을 추진하고 있습니다. 우리가 적절한 시험 체제를 가지고 있지 않았기 때문에 아마도 말해야 할 것보다 잡는 데 더 오래 걸리는 몇 가지 주요 버그가있었습니다. 그러나 프로세스를 자동화하거나 능률화하는 데 적합한 도구를 갖추는 것이 확실히 도움이 될 것입니다. 반면에 C ++ 테스트 스위트의 …

13 testing 

나는 등 일부 참조 읽기 이 . 압축 감지가 빌드하고 해결하려는 최적화 문제가 무엇인지 혼동합니다. 그렇습니까 최소화에 따라∥ x ∥1A x = bminimize‖x‖1subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_1\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} 또는 최소화에 따라∥ x ∥0A x = bminimize‖x‖0subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_0\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} 또는 다른 것?

13 optimization 

줄 검색에 사용 된 Armijo 규칙에 대한 혼란이 있습니다. 나는 라인 검색 추적을 다시 읽었지만이 Armijo 규칙이 무엇인지 알지 못했습니다. 누구나 Armijo 규칙이 무엇인지 자세히 설명 할 수 있습니까? 위키 백과가 잘 설명하지 못하는 것 같습니다. 감사

13 optimization 

I는 일반화 된 고유 값 문제를 해결해야 X = λ B X 여기서 및 B가 모두 삼중 대각이고, B는 대칭 양 정치 진짜이지만, A는 단지 복합 대칭 (또는 에르 미트 한정되지 않음)이다. 또한 완전한 고유 분해가 필요합니다. 나는 현재 Lapack의 일반 고유 해석기를 호출 하고 있지만이 구조화 된이 문제에 대한 …

13 linear-algebra  eigensystem 

질문 : 유한 요소 행렬의 희소 구조를 정확하고 효율적으로 계산하기 위해 어떤 방법을 사용할 수 있습니까? 정보 : 저는 2 중 라그랑주 단위로 Galerkin의 방법을 사용하고 C로 작성하고 희소 행렬 저장 및 KSP 루틴에 PETSc를 사용하여 포아송 압력 방정식 솔버를 작업하고 있습니다. PETSc를 효율적으로 사용하려면 전역 강성 매트릭스를위한 메모리를 미리 …

13 matrix  finite-element  petsc  performance 

Wikipedia 에 따르면 수렴 속도는 특정 비율의 벡터 규범으로 표현됩니다. 다른 시점에서 (기본적으로 "반복의 시작"과 "종료") "선형"과 "이차"속도의 차이를 이해하려고합니다. 다음과 같이 말할 수 있습니다. 선형 수렴 에러의 표준 반복 처리의 에 의해 제한된다이자형k + 1이자형케이+1e_{k+1}엑스k + 1엑스케이+1x_{k+1}∥e케이∥”이자형케이”\|e_k\| 이차 수렴 에러의 표준 이자형k + 1이자형케이+1e_{k+1} 반복 처리의 엑스k + 1엑스케이+1x_{k+1} …

13 iterative-method  convergence 

이 샘플 프로그램에서 저는 두 가지 다른 방식으로 같은 일을하고 있습니다 (적어도 그렇게 생각합니다). Linux PC에서 이것을 실행하고 top으로 메모리 사용량을 모니터링합니다. gfortran을 사용하여 첫 번째 방법 ( "1"과 "2"사이)에서 사용 된 메모리는 8.2GB이고 두 번째 방법 ( "2"와 "3"사이)에서 메모리 사용량은 3.0GB입니다. 인텔 컴파일러의 차이는 10GB와 3GB보다 훨씬 큽니다. …

13 performance  fortran 

\newcommand{\v}[1]{\boldsymbol{#1}} 다음과 같은 스톡 흐름 모델 방정식이 있다고 가정합니다. { − d i v ( ν∇ u ) + ∇ pD 나 v에 U를= f= 0{−div(ν∇u)+∇p=fdivu=0 \tag{1} \left\{ \begin{aligned} -\mathrm{div}(\nu \nabla \v{u}) + \nabla p &= \v{f} \\ \mathrm{div} \v{u} &= 0 \end{aligned} \right. 여기서 점도 ν( x )ν(x)\nu(x) 는 …

13 finite-element