필자는 PDE에 대한 근사 솔루션을 찾는 대부분의 방법이 차원 수에 따라 확장 성이 낮으며 Monte Carlo가 ~ 100 차원을 요구하는 상황에 사용된다는 것을 알고 있습니다. ~ 4-10 차원에서 PDE를 효율적으로 수치 적으로 해결하는 좋은 방법은 무엇입니까? 10 ~ 100? 몬테카를로 외에 차원의 수에 맞게 확장 할 수있는 방법이 있습니까?
간단한 극점 (형태 1 의)으로 복잡한 영역에서 더 높은 차원의 (3-10) 포물선 PDE를 해결하기위한 최신 기술은 무엇입니까?) 및 경계 조건을 흡수합니까?1| 아르 자형⃗ 1− r⃗ 2|1|아르 자형→1−아르 자형→2| \frac{1}{|\vec{r}_1 - \vec{r}_2|} 특히 다중 전자 슈뢰딩거 방정식을 푸는 데 관심이 있습니다. ( ∑나는∑j ≠ i[ − ∇2나는2 M− Z나는지제이| 아르 자형⃗ …
약 40,000 개의 샘플로 구성된 데이터 세트에서 PCA를 수행하고 싶습니다. 각 샘플에는 약 10,000 개의 기능이 표시됩니다. Matlab princomp 기능을 사용하면 프로세스가 중단되는 시점에서 30 분 이상 일관됩니다. 10 분 이내에 실행되는 구현 / 알고리즘을 찾고 싶습니다. 가장 빠른 알고리즘은 무엇입니까? i7 듀얼 코어 / 4GB 램에 얼마나 걸립니까?
N- 차원 공간 (N> = 2)에 불규칙한 간격으로 알려진 점 / 노드 세트가 있으며이 점의 들로네 삼각 분할을 생성하고 해당 요소를 반환하는 방법을 원합니다. ND 들로네 삼각 분할을 수행 할 기존 메시 라이브러리가 있습니까? (공간의 어느 지점에서나 메쉬 보간을 선형 보간의 기초로 사용하고 싶기 때문에이 작업을 수행하고 있습니다. 제안과 다른 …