Câu hỏi được gắn thẻ «python»

Về cơ bản, FEM dường như là một vấn đề được "giải quyết" khá nhiều. Có rất nhiều khung công tác mạnh mẽ hiện có, như Trilinos, PETSc, FEniCS, Libmesh hoặc MOOSE. Một điểm chung họ có: Họ cực kỳ "nặng cân". Đầu tiên, cài đặt bình thường là siêu …

9 finite-element  python  c++  petsc  fenics 

Tôi là một nhà vật lý đang cố gắng mô hình hóa các đặc tính điện áp hiện tại của một tiếp giáp siêu dẫn-siêu dẫn. Các phương trình cho mô hình này là: Tôi( V) = 1e Rn - n∫∞- ∞| E|[ E2- Δ21]1 / 2|E+ e V|[ ( …

9 python  numpy  integral-equations 

Vì vậy, tôi đã tranh luận về việc tôi có nên học Python không. Từ việc nói chuyện với các giáo sư của tôi, Matlab dường như là ngôn ngữ phổ biến được sử dụng trong toán học ứng dụng / khoa học tính toán khi có liên quan đến …

9 matlab  python  c++ 

Tôi đang tìm kiếm đường dẫn tối thiểu giữa cực tiểu của một bề mặt tiềm năng đã được biết đến trên lưới. (nguồn: http://www.math.nus.edu.sg/~matrw/opes/ ) Bất kỳ điểm nào trên đường dẫn đều ở mức tối thiểu tiềm năng theo mọi hướng vuông góc với đường dẫn. Có phương …

8 optimization  python  scipy 

Theo Wolfram Alpha và hệ thống đại số máy tính Sage , danh tính sau giữ: cos(arctan(l1−l2d))=11+(l1−l2)2d2−−−−−−−−√cos⁡(arctan⁡(l1−l2d))=11+(l1−l2)2d2 \cos\left(\arctan\left(\frac{l_1-l_2}{d}\right)\right) = \frac{1}{\sqrt{1 + \frac{(l_1-l_2)^2}{d^2}}} Tuy nhiên, khi tôi cố gắng xác minh nó bằng một ví dụ tùy ý trong NumPy, tôi nhận thấy một sự khác biệt khá lớn trong các …

8 python  numerics 

Có một thuật toán để sắp xếp lại một ma trận thành dạng đường chéo khối, cho rằng ma trận là đường chéo khối trong tự nhiên nhưng được chọn ngẫu nhiên với sự lựa chọn cơ bản không khôn ngoan? Cụ thể, có mô-đun python nào cho việc này …

8 matrix  python 

Tôi là một sinh viên tiến sĩ về tính toán khoa học và trong vài tháng qua, tôi đã dành một khoảng thời gian tốt để học Python và C ++ đúng cách. Tôi cảm thấy rằng tôi đã học tốt C ++ và tôi có thể sử dụng Python …

8 python  c++  education  career-development 

Tôi đang cố gắng triển khai lại Mạng nơ-ron trong Python. Tôi đã thực hiện hàm chi phí và thuật toán backpropagation một cách chính xác. Tôi đã kiểm tra chúng bằng cách thực thi mã tương đương Octave của nó. Nhưng khi tôi đang cố gắng sử dụng scipy.optimize.fmin_cghàm, …

8 optimization  python  machine-learning  octave 

Tôi muốn làm cho chương trình python của mình nhanh bằng cách sử dụng cython, nhưng vòng lặp bên trong của tôi vẫn thực hiện các cuộc gọi python chậm đến trình tạo số ngẫu nhiên! Vài năm trước, vấn đề tương tự đã được đưa ra bởi một người …

8 python  random-number-generation  sage 

Tôi muốn giải phương trình đẳng nhiệt Lane-Emden [PDF, eq. 15.2.9] d2ψdξ2+ 2ξdψdξ= e- ψd2ψdξ2+2ξdψdξ= =e-ψ\frac{d^2 \!\psi}{d \xi^2} + \frac{2}{\xi} \frac{d \psi}{d \xi} = e^{-\psi} với điều kiện ban đầu ψ ( ξ= 0 ) = 0dψdξ|||ξ= 0= 0ψ(ξ= =0)= =0dψdξ|ξ= =0= =0\psi(\xi = 0) = 0 \quad \left.\frac{d\psi}{d \xi}\right|_{\xi …

8 python  ode 

Tôi nhận được cảnh báo trong chủ đề bài viết khi cố gắng tối ưu hóa một chức năng trong Python bằng hàm scipy.optizes.fmin_bfss . Đầu ra hoàn chỉnh: Cảnh báo: Lỗi mong muốn không nhất thiết phải đạt được do mất độ chính xác Current function value: nan Iterations: …

8 optimization  python 

Tôi đã tạo một spline để phù hợp với dữ liệu của mình trong python bằng cách sử dụng: spline=scipy.interpolate.UnivariateSpline(energy, fpp, k=4) Phương trình tôi muốn sử dụng bao gồm tổng giữa n = 2 và n = vô cùng, trong đó n là thứ tự của vi phân tại …

8 python  interpolation 

Tôi đang xem xét sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự đoán tốc độ phản ứng trong chất lỏng của tôi thay vì giải quyết toàn bộ hệ thống ODE cứng. Một số người từ phòng thí nghiệm của tôi đã thực hiện một số công …

8 performance  fortran  python  data-management