numerical

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    我有一些问题试图改变两个轴的值。 所有我想要做的只是改变这些值,那些在图片中可以看到的确切值(20,0,-20,-40):“20°N”,“EQ”,“ 20°S和40°S(这同样与X轴) lat<-seq(-51.25,31.25,by=2.5) lon<-seq(238.75,331.25,by=2.5) data<-nc_open("aprecFeb2012.nc") dataZG<-nc

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    我使用Newton Raphson +连续替换算法来执行闪存计算(化学工艺模拟)。 当输入像0.1这样的低精度时,算法可以很好地收敛,但是当数字精度增加到0.11111或0.99999。该算法不会收敛。 当我用BFGS更新使用准牛顿法时,同样的问题再次出现。我们如何降低代码对数值精度的敏感度? 下面是一个简单的使用matlab解决Rachford-Rice方程的例子。当comp_overall =

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    logistic map是浮点数失败的典型示例。这也是一个很好的例子,即使在处理数字时,误差在数值算法中传播非常糟糕。我想知道是否有任何已知的算法来处理这个问题?有没有一种有效的方法来计算一个逻辑地图,而不需要以非常精确的方式进行天真的计算?

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    在RI尝试到 1)得到矩阵的逆矩阵的一般形式(我的意思是一个带参数的矩阵,而不是具体的数字),然后用这个来计算一个矩阵积分。我的意思是,我得到一个带参数theta的P矩阵,我需要加上和减去一些东西,然后把这个反过来并乘以一个向量,这样我得到一个向量pil。从矢量pil中逐项求出并乘以一个函数再次得到参数theta并且结果必须从0到无穷大积分。 我尝试这样做,但它没有工作,因为我知道结果应PST =

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    我写了一个OpenCL内核,它在设备的while循环内部生成随机数。一旦获得可接受的随机数,内核应退出循环并将结果返回给主机。通常,每个工作项目的迭代次数为〜100-1000。 问题是,当我启用while循环并且从不返回结果时,此代码挂起。如果我只是禁用while循环 - 即。内核只能生成一个随机数而不是100s - 内核工作正常。 任何人对可能发生什么都有任何想法?内核代码如下,也可在此gith

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    我正在研究有关数值优化的工程问题。通常我会使用像Kriging这样的元模型方法 - 但现在我想尝试新的流行元素。 这里的数据显示了一个具有7个几何参数的机器零件,因此我得到一个功率值。后来,当数据合适时,我想查看是否可以使用网络上运行的简单粒子群算法对部件进行优化。 我写了一个自己的简单的ANN,其中有几个隐藏的层块,小规模的网络(例如7,30,30,1)的性能是每秒数百个时代。较大的网络(例如7

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    我正在使用optim()进行最大似然估计,这很容易。这是一个广义的物流配送与4个参数和一对夫妇的限制,在似然函数所有上市: genlogis.loglikelihood <- function(param = c(sqrt(2/pi),0.5, 2, 0), x){ if(length(param) < 3 | length(param) > 4){ stop('Incorr

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    我有一个查询该大熊猫据帧: | name | event | ---------------------------- | name_1 | event_1 | | name_1 | event_2 | | name_2 | event_1 | 我需要列事件转换为数值,或东西,看起来像这样: | name | event_1 | event_2 | -----------

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    我不明白为什么使用0.4来查找数据缓存的丢失率,而不是使用0.3,因为它也指出30%的指令是数据引用。 (https://i.stack.imgur.com/jJpC1.png)

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    我一直试图数值求解对于基本谐波振荡器的曲线图,但是当在对象上的加速度成比例,从中心的距离的倒数发生问题: import math from pylab import * xg = [2] xt = [0] k = 1 dt = 1/1000 Vx = 0 for i in range(800000): a = -1/xg[i-1] #acceleration on the