求解ODEs算法的有限差分方法
有限差分方法（Finite Difference Method）是求解常微分方程（Ordinary Differential Equations, ODEs）的一种常用数值方法。它将连续的微分方程转化为离散的差分方程，通过计算差分方程的近似解来逼近微分方程的解。
有限差分方法的基本思想是将求解区域离散化为一系列网格点，然后利用差分近似来逼近微分方程中的导数。常见的有限差分方法包括前向差分、后向差分和中心差分等。
前向差分方法（Forward Difference Method）利用当前时刻的导数逼近下一个时刻的导数，通过迭代计算逐步求解微分方程。后向差分方法（Backward Difference Method）则是利用下一个时刻的导数逼近当前时刻的导数，同样通过迭代计算来求解微分方程。中心差分方法（Central Difference Method）则是利用当前时刻和下一个时刻的导数的平均值来逼近当前时刻的导数，也是通过迭代计算来求解微分方程。
有限差分方法的优势在于简单易实现，适用于各种类型的常微分方程。它广泛应用于科学计算、工程领域以及物理模拟等方面。在云计算领域，有限差分方法可以用于求解各种与时间相关的问题，例如物理模拟、流体力学、天气预报等。
腾讯云提供了一系列与数值计算相关的产品，可以用于支持有限差分方法的实现和应用。其中，腾讯云的弹性计算服务（Elastic Compute Service, ECS）提供了高性能的计算实例，可以满足大规模计算需求；云数据库（TencentDB）提供了可靠的数据存储和管理服务；云函数（Serverless Cloud Function）可以用于实现自动化的计算任务调度和管理。此外，腾讯云还提供了弹性伸缩服务、容器服务、人工智能服务等，可以进一步支持有限差分方法在云计算环境中的应用。
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这是我的优化代码。
initialGuess = D.Matrix[:,D.menge]
bnds = D.Matrix[:,(D.mengenMin,D.mengenMax)]
con1 = {'type': 'eq', 'fun': PercentSum}
con2 = {'type': 'eq', 'fun': MinMaxProportion}
cons = ([con1,con2])
solution = minimize(rootfunc,initialGue
浏览 3提问于2018-07-23得票数 0
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如果将多个求解器作为外部代码组件(完整的黑匣子)附加到模型上，是否有一种实现伴随方法的方法？
到目前为止，我所看到的openMDAO的许多用法似乎使用了一些黑匣子、流求解器或结构求解器等。
但是，我看不出如何在不触及源代码的情况下实现伴随方法。
因为它也不太可能实现一个复杂的步骤方法。如果要使用基于梯度的优化器，唯一的方法是有限差分？
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
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在求解如下形式的非线性抛物型偏微分方程时，我遇到了一个问题。(将u_x视为u w.r.t.的区别。x)
U(1)_t = a1(U(1)，x)*U(2)_t + b1(U(1)，x，U(3)) =( D1(x，U(1))*U(1)_x )_x + c1( U(1)，U(3))*U(1)_x -(1)
和它的耦合方程
U(3)_t = a2(U(1)，U(3))*U(2)_t + b2(U(1)，x，U(3)) =( D3*U(3)_x )_x -(2)
如你所见，U(1)，U(2)，U(3)只有两个偏微分方程。这是因为U(2)不是x的函数，它有自己的pde作为
U(2)_t = (1/r)(
浏览 3提问于2012-10-23得票数 1
我有一套4套政策制订和评价报告：
du/dt + A(u) * du/dx = Q(u)
其中，u是一个矩阵，包含：
u=[u1;u2;u3;u4]
A是一个4×4矩阵。A和q是u=u1;u2;u3;u4.的函数Q为4*1。
但我的问题是：
如何在MATLAB中求解上述方程？
如果用Matlab的PDE函数进行求解，能不能将其转换成一个简单的函数，而不是从Matlab的现成函数中得到的？
是否有任何方法可以显式地计算A、和Q。我的意思是，在每一个时间步骤中，我从前一个时间步骤的数据中计算出A和Q，并在使程序运行速度更快的方程中加入新的值。
浏览 8提问于2014-01-25得票数 1
我目前有一个Fortran函数，我想使用SciPy优化它，使用Ctype包装它。这个是可能的吗？也许我在我的实现中做错了什么。例如，假设我有：
cost.f90
module cost_fn
use iso_c_binding, only: c_float
implicit none
contains
function sin_2_cos(x,y) bind(c)
real(c_float) :: x, y, sin_2_cos
sin_2_cos = sin(x)**2 * cos(y)
end function sin_2_cos
end mo
浏览 5提问于2017-05-16得票数 7
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谁能解释一下如何在SparkR操作glm中指定优化方法？当我尝试用glm拟合OLS模型时，我只能指定"normal"或"auto"作为求解器类型。SparkR不能解释求解器规范"l-bfgs"，这使我相信当我指定"auto"时，SparkR只是假定"normal“，然后使用LS法方程解析地估计模型系数。
用随机梯度下降和L-BFGS拟合GLM在SparkR中是不可用的，还是我写错了下面的评估？
m <- SparkR::glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = df, solver = "l-
浏览 1提问于2016-07-12得票数 2
我试图用牛顿法求解一些非线性系统，解的精度对我的问题很重要。
在不使用符号计算软件的情况下，如何通过C++或其他类似的编程语言计算一般非线性多项式系统的Jacobian？对我来说，困难主要是：
- as accurate as symbolic Jacobian
- an algorithm suitable for general nonlinear system cases
- only dependent on C++ or similar programming languages;
如果我不得不用有限差分法来获得近似雅可比，所选择的步长将如何影响最终解的精度？如何
浏览 4提问于2013-11-12得票数 0
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我有一个问题需要解决，这个问题可以转换成不同的逻辑，而不是实现决策过程，我想为此使用z3。尽管如此，我还是运行了几个例子，并且我有指数级的运行时(尽管有一个多时决策过程)。我是z3的新手，我不知道我是不是做错了什么。下面是我正在使用的代码(c++ api)，其中包含了这个"max“变量。
int main(int argc, char **argv) {
context c;
solver s(c, "QF_IDL");
int max = 10000;
int prev = 0;
for(int i = 1; i < max; ++i){
expr
浏览 5提问于2015-05-18得票数 1
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有解的方程组
、、
我试图在python2.7中使用scipy.optimize.fsolve为方程组找到一个解。目的是计算化学体系的平衡浓度。由于问题的性质，一些常数非常小。现在，对于一些组合，我确实得到了一个适当的解。对于某些参数，我找不到一个解决方案。这些解决方案要么是负面的，从物理角度来看是不合理的，要么就是产生了：
ier = 3，'xtol=0.000000太小，不可能进一步改进近似解‘)。
ier = 4，‘迭代没有取得很好的进展，从过去五个Jacobian评估中的改进来衡量’)。
ier = 5，‘迭代没有取得很好的进展，从最后十个迭代中的改进来衡量’)。
在我看来，根据我的研究，找出方程
浏览 1提问于2017-09-26得票数 1
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我在SNARKs上找到的所有例子都显示了3级或4级的多项式，但是5级以上的多项式又是怎样的呢?在计算根时，允许SNARK不受五次多项式不可解性影响的机制是什么？有没有我能读到的高次多项式的例子？
浏览 0提问于2022-07-13得票数 0
我正在使用SLSQP优化器。我记得在某个地方读到，有一个最优的目标函数或设计变量(或者两者之间的比率？)来搜索设计空间。例如，如果我的目标函数是一个数量级大的，它似乎在设计空间的跳跃是一个数量级更大。
如果这个跳转太小，它可能会限制它搜索的设计空间的数量，或者可能要花费很长时间才能到达某个点。然而，过大的跳跃也是不好的。
任何帮助都将不胜感激。如果有什么不清楚的话请告诉我。谢谢!
浏览 4提问于2020-03-09得票数 0
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我正在尝试使用ida和assimulo来解决敏感性问题。在没有敏感性的情况下解决问题效果很好，但现在我想在finaltime、初始值和控件(我的等式中使用的参数)中使用敏感性。
我只在assimulo页面上找到了一个例子(这只是初始敏感度)，我没有正确地理解它。
有人能帮我解释一下如何实现不同的敏感度吗？
非常感谢
浏览 1提问于2013-04-04得票数 1
1回答
提到z3使用双重单纯形而不是修改单纯形，这意味着从现在起，在每个旋转操作中都会访问原始(固定)表的所有行和列。那么，我是否正确地推断，在z3中实现修订的单纯形将大大提高性能，而这些问题恰恰是表很大？
浏览 5提问于2014-01-21得票数 0
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我有一个埃弗雷特插值函数，我想让它比现在快一点。它工作得很好
X和y是参数:时间和值。十一是我想要有插值值的时间。
def everett(x,y,xi):
'''
function everett
INPUT:
x list float
y list float
xi float
RETURN:
yi float
'''
n = len(x) #interp
浏览 4提问于2015-10-14得票数 0
1回答
我是一个物理专业的学生，对数值求解乐谱感兴趣。我通常用C编写自己的求解器，使用Runge方法。
我最近学习了Python，并使用了SciPy的odeint函数来求解ODEs。但是我担心函数算法是如何工作的，因为不采用步长参数。那么，我怎么知道它是如何工作的呢？我怎么知道他们的结果有多精确？
我咨询了，但它提供的信息不多，我也不太理解它们描述的可选参数。
浏览 4提问于2018-04-12得票数 8
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我试图用Python来求解一个耦合的一阶ODEs系统。我是新手，但到目前为止，来自的SciPy.org一直是一个很大的帮助。
在我的例子中，一个重要的区别是用于“驱动”我的ODEs系统的输入数据在不同的时间点突然改变了，我不知道如何最好地处理这个问题。下面的代码是我能想到的最简单的例子来说明我的问题。我欣赏这个例子有一个直截了当的解析解，但是我的实际ODEs系统更复杂，这就是为什么我试图理解数值方法的基础。
简化示例
假设水桶底部有一个洞(这种“线性水库”是许多水文模型的基本构件)。桶的输入流量为R，孔的输出为Q。假设Q与桶中的水量V成正比。比例的常数通常被写成
，其中T是商店的“停留时间”
浏览 3提问于2015-08-26得票数 4
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我需要创建矩阵Dx和Dy，当二维区域(x)的列叠加表示乘以x方向和y方向上的部分差异时，Dx*x也会以向量形式给出x方向的部分导子(与x相同的维数)。
嘲弄词的近似值是：
f'(x，y) = 0.5*(f(x+1，y)-f(x-1，y))对所有x>1和x<n(行数)
f'(1，y) = f(2，y)-f(1，y)
f'(n，y) = f(n，y)-f(n-1，y)
对于Dx也同样适用于Dy。
我尝试使用融合代码创建矩阵：
[X,Y] = meshgrid(1:n,1:m); % m,n - the dimentions of x
X = X(:)&#
浏览 5提问于2017-05-23得票数 0
我试图用y'' + ay' + by + c = 0 (二阶微分方程)的形式用odeint来求解python中的方程。据我理解，odeint只适用于初始条件为y(0) = y1，y'(0) = y2。而我的条件是: y'( 0 ) = 0，y'(pi/4) =0。在这种情况下，有什么方法可以使用odeint吗？下面是我的代码：
from scipy.integrate import odeint
import numpy as np
def lagrange(x, teta):
y = x[0]
dy = x[1]
xdot =
浏览 1提问于2018-02-26得票数 0
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有人使用过Apache Commmons数学优化包吗？更具体地说，内尔德-米德方法的实现？它的质量很好吗？
浏览 1提问于2010-04-27得票数 3
1回答
下面是问题的一瞥：
我有的牙齿三维模型(简单的二进制/ASCII格式，将三角网格存储为小面顶点和法线的集合)。
有些模型只有上表面，没有底部(左图)。但是，要按预期的方式使用，需要将它们转换为一个实体对象(正确的图形)。
不管底部的形状是什么，也不管它会给物体增加多少高度。
STL文件目前由C#/.NET程序处理。
如果我能在软件中动态生成底层网格，那就太好了。
否则，可以在一些3D建模软件中手工完成(最好是免费或廉价的)。
期待着对这两种选择的建议。算法和/或相关教程的链接总是受欢迎的。
浏览 2提问于2011-03-08得票数 0
我有一个由数字和分类数据组成的数据集，我想根据患者的医学特征来预测他们的不良结果。我为我的数据集定义了一个预测管道，如下所示：
X = dataset.drop(columns=['target'])
y = dataset['target']
# define categorical and numeric transformers
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
('knnImputer', KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform&#
浏览 3提问于2020-06-30得票数 52
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1回答
我最近开始研究maxima。
有人能告诉我，我们是否能解决一阶极大值的柯西问题？
此外，请为学习极大值提供一些好的书籍，特别是关于PDE问题，如热方程，波动方程。
谢谢
浏览 2提问于2016-12-02得票数 2
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我正在使用Matlab来尝试解决一个由三个一阶常微分方程组成的系统，但是我得到的错误信息是'syms‘需要Symbolic Toolbox。爬行器中出现错误(第1行) syms f(t) s(t) v(t) r W c h Q a k b H K e 在以前的情况下，我收到一个错误，说这个ODE系统不能显式求解(即以封闭形式)。我认为数值积分是唯一的方法。r、W、c、h等都是参数。有人能告诉我如何模拟/求解和绘制下面的ODEs吗？ syms f(t) s(t) v(t) r W c h q a k b H K e
r = 1;
W = 0.5;
c = 0.4;
h = 0.9;
q
浏览 34提问于2020-02-02得票数 0
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1回答
常说伴随法的计算量不随设计变量的增加而增加。然而，似乎增加问题的规模应该会带来一些计算上的影响。例如，通过增加在示例中输入的元素的数量，有限元矩阵的大小会增加，并且应该有更多的相关计算成本。
那么，为什么说伴随的成本是随着设计变量的增加而保持不变的呢？这似乎不协调。
浏览 0提问于2018-08-11得票数 2
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1回答
我是Matlab的新手，我试图为常数n求解微分方程y'=-y/n。我用这样的脚本定义了函数：
function dv = lc(v1)
dv = -v1/(0.0000047*0.000001);
然后试着像这样解决它：
[t,v] = ode23('lc',[0 5],1)
但操作从未完成执行。它只会消耗掉我的内存，在角落里说“忙”，直到我按下ctrl+c来终止它。我在这里做错什么了？
浏览 3提问于2016-11-15得票数 0
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1回答
有没有人可以帮助我如何在matlab中计算图像的梯度散度？
假设我有一个名为"I“的Image，我想要计算这个函数：
结果=散度(渐变(I))，其中"I“是RGB颜色。
谢谢你们
浏览 1提问于2015-02-26得票数 0
1回答
我正在尝试用C#编写代码来实现逻辑回归。我找到了一个库(Accord.NET)，我用它来最小化成本函数。然而，我总是得到不同的最小值。因此，我认为我写的成本函数可能出了问题。
static double costfunction(double[] thetas)
{
int i = 0;
double sum = 0;
double[][] theta_matrix_transposed = MatrixCreate(1, thetas.Length);
while(i!=thetas.Length) { theta_ma
浏览 4提问于2014-07-20得票数 1
我在excel电子表格中得到了这些数据。所以导入之后，我只需要做velocity = cumtrapz(t,y)，然后做position = cumtrapz(velocity)
浏览 0提问于2014-04-25得票数 0
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我应该找出时间步数，即所采取的步数，但我的答案是错误的，在我的代码上的任何输入将是一个主要的帮助，thanks.Also有平流方程与中心间隔方法正确使用？程序是matlab。
N=200;
x=linspace(-10,10,N);
dx=x(2)-x(1);
c=-0.9;
t=0;
dt=0.2;
timestep=0;
f=@(x)exp(-5*x.^2);
y=f(x)';
figure(1),plot(x,y)
title(['Current time=',num2str(t)])
drawnow
使用居中空间(我认为这是错误的)
A=eye(N)-(c*(d
浏览 2提问于2019-05-07得票数 0
2回答
我不知道如何在Matlab上将以下ODEs系统作为一个单一函数来实现：
dy/dt = y(t) - y(t)x(t)
dx/dt = -x(t) + y(t)x(t)
任何帮助都将是非常感谢的，因为这部分我的整体问题被困了很长时间。谢谢
浏览 3提问于2016-11-24得票数 3
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1回答
这是一个与 1相关的问题。简单地说，在具有底层群的ElGammal密码体制中，单位群模一个素数p，我被告知要找到一个指数2的子群来解决离散对数问题，以便打破这个系统。
很明显，当单位群模一个素数是循环的，如果x是一个发生器，那么x^2就产生了一个指数2的子群。现在，解决sage上的离散对数问题的好方法是什么？如何利用这个子群中求解离散对数问题的结果在整个群中求解呢？
浏览 6提问于2016-10-31得票数 2
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2回答
我有三个偏微分方程(PDE)和一个变量的解析解，如下所示。用这些方程求解\phi(x，y，t)，p(x，y，t)，C_{a}(x，y，t)和C_{b}(x，y，t)，即空间和时间。
我知道在Matlab中有一个函数pdepe( )用于求解1-D中抛物型椭圆偏微分方程的初边值问题。我想知道如何使用这个函数或Matlab中的其他函数来解决下面描述的问题，即二维和耦合问题。
问题：
下面两个方程分别表示两个物种a和b的PDE：
其中，D_{h}和Q表示为：
这里，R_{a}=R_{b}=R，其中R作为：
最后，给出了最后一个方程：
初始条件和边界条件：
浏览 3提问于2012-10-24得票数 4
我正在尝试为Fitzhugh-Nagumo模型设计一个python实现。 V_t = V_xx + V(V - a)(1 - V) - W + I
W_t = eps(beta*V - W) 使用真正基本的eps = 0.05, a = 0.2, beta = 5, I = .1代码，我可以数值求解这个系统(没有V_xx)，但我似乎不知道如何实现空间扩散。 def func_v(v, w):
return v * (1 - v) * (v - .2) - w + .1
def func_w(v, w):
return .05 * (5 * v - w)
def get
浏览 17提问于2019-12-17得票数 1
1回答
我有一个执行矩阵乘法的简单Fortran代码，它与OpenMP并行化，如下所示
!$OMP PARALLEL DO PRIVATE(...) SHARED(...) SCHEDULE(STATIC,N/128)
使区块大小相对较大，并使区块数量成为处理器数量的倍数(4、8、16等)
然而，当矩阵大小变得非常大时，将块大小设置为小于缓存大小似乎更符合逻辑(至少值得一试)。有没有一种简单的方法来编写考虑处理器缓存大小的可移植代码？或者它不被OpenMP支持？
浏览 1提问于2013-06-18得票数 0
4回答
用C#求解偏微分方程
、、、
我正在做一个项目(C#和.NET框架)，它需要我解决一些偏微分方程。有没有基于.NET框架的特定库可以让我看到，让我的工作变得更简单？
我曾经使用过MATLAb，在那里求解偏微分方程非常简单。我该如何解决这个问题？
浏览 4提问于2009-09-20得票数 5
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有没有办法访问scipy.integrate.odeint中的当前时间步长
我正在尝试解决一个系统的颂歌，其中颂歌的形式取决于是否人口将被耗尽。基本上，只要x不低于某个阈值，我就从population x中获取。如果我需要采取这个时间步长的量大于这个阈值，我将把所有的x都取到那个点，剩下的取自z。
我正在尝试这样做:检查我将采用多少时间步长，然后在DEs中的种群x和z之间进行分配。
为此，我需要能够访问ODE求解器中的步长，以计算此时间步长。我使用的是scipy.integrate.odeint --有没有办法在定义odes的函数中访问时间步长？
或者，您可以访问上次在求解器中的时间吗？我知道
浏览 2提问于2019-11-17得票数 1
1回答
我在这个算法问题上有问题：
数据计划的成本为X。给出了一个由(未排序的)整数组成的数组Y (1 <= Y <= 1e6)。对于每一个整数Y，如果Y> X，则总成本增加X+ (Y - X) * (Y - X)。否则，总成本将增加X。请找到X的值，以使总成本最小化。
首先，O(N^2)方法很简单，而且很容易编写代码，但是对于一个大的输入数组(即2e5)来说，它是非常低效率的。
我的方法是使用二进制搜索。作为前兆，我对数组进行排序。然后，我设想根据数组中的整数在条形图中画一条线--这条线将图表分成两部分:下半部分<= X中的每个元素和另一半> X中的元素。
让大
浏览 0提问于2017-01-21得票数 1
在用odeint求解6个耦合方程时，它说："p = odeint(odes，r0，θ0，ϕ0，x0，z0，t) NameError:未定义名称'r0‘“。
代码:从scipy.integrate导入numpy作为np导入matplotlib.pyplot作为plt从数学导入sin，cos，pi
def odes(p, t):
# constants
Ω=9.74e-3
B_θ=-8.6e-6*sin(θ)
B_r=25893.2e-9*cos(θ)
β=-9.36e-10
# assigning each ODE to a vector element
r = p[1]
θ =
浏览 7提问于2022-10-02得票数 0
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当我试图使用FiPy来解决一组PDE时，我意识到命令扫描并不像我想象的那样工作。下面是一个示例，其中包括我的部分代码：
from pylab import *
import sys
from fipy import *
viscosity = 5.55555555556e-06
Pe =5.
pfi=100.
lfi=0.01
Ly=1.
Nx =200
Ny=100
Lx=Ly*Nx/Ny
dL=Ly/Ny
mesh = PeriodicGrid2DTopBottom(nx=Nx, ny=Ny, dx=dL, dy=dL)
x, y = mesh.cellCenters
xVe
浏览 2提问于2019-02-11得票数 1
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我想用scipy.root解决一个非线性方程组。出于性能原因，我想使用LinearOperator提供系统的雅可比矩阵。但是，我不能让它工作。这里是一个使用罗森布鲁克函数的梯度的最小示例，其中我首先将雅可比(即罗森布鲁克函数的黑森)定义为LinearOperator。
import numpy as np
import scipy.optimize as opt
import scipy.sparse as sp
ndim = 10
def rosen_hess_LO(x):
return sp.linalg.LinearOperator((ndim,ndim) ,matvec =
浏览 21提问于2021-02-25得票数 1
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2回答
我想在c++中实现方法，根据这一点：
J+1+ 2(1 + r)u(i，j+1)−ru(i+1，j+1) = 2(1−r)u(i，j)+ r (u(i−1，j) + u(i+1，j) )
我用高斯-乔丹方法求解该系统，但我想不出如何实现上述公式。
const double pi=3.14159265;
double f (double x){
return sin(pi*x);
}
using namespace std;
//gauss-jordan
double* gauss(int n ,double **a){
double factor;
doubl
浏览 5提问于2011-08-30得票数 0
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6回答
并行多维优化
、、
我正在构建一个脚本，它为另一个程序生成要计算的输入数据参数。我想优化结果数据。之前我一直在使用numpy powell优化。psuedo代码如下所示。
def value(param):
run_program(param)
#Parse output
return value
scipy.optimize.fmin_powell(value,param)
这很有效；但是，它非常慢，因为程序的每次迭代都可能需要几天的时间才能运行。我想做的是粗粒度并行化。因此，它不是一次运行一次迭代，而是一次运行(参数数量)*2。例如：
Initial guess: param
浏览 1提问于2012-12-04得票数 12
我在MATLAB中用有限元方法求解一个二阶微分方程，其中函数f的二阶导数写为：
d^2f/dx^2 = (f_{i}-f_{i-1}/(x_{i}-x{i-1}) - f_{i+1}-f_{i}/(x_{i+1}-x{i})/(x_{i+1}-x{i-1})/2
现在f上的运算可以转化为一个矩阵，然后我可以找到特征向量，然后这些特征向量就是给定微分方程的解。所有这些都适用于x值的均匀网格，即相同的间距。但是，当我尝试对非均匀网格进行计算时，我得到了不应该存在的振荡，因为矩阵中的值根据相邻网格点的接近程度而被不同地加权。我的方法是错的吗？我是否应该使用某种权重来处理不均匀性？
浏览 1提问于2016-03-10得票数 0
我有一个Matlab函数G(x,y,z)。对于每个给定的(x,y,z)，G(x,y,z)都是一个标量。x=(x1,x2,...,xK)是一个Kx1向量。 让我们将y,z固定在某些给定值。我希望你能帮助我理解如何计算G相对于在某个x下求值的xk的导数。 例如，假设K=3 function f= G(x1,x2,x3,y,z)
f=3*x1*sin(z)*cos(y)+3*x2*sin(z)*cos(y)+3*x3*sin(z)*cos(y);
end 如何计算G(x1,x2,x3,4,3) wrto x2的导数，然后在x=(1,2,6)中求值？
浏览 61提问于2020-06-30得票数 0
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GNU科学库有一个框架。但是，它的警告明确指出，在一个函数上使用几个不同的局部极小值时，它只返回一个任意的解。有谁知道你会如何调整它，这样它才能返回所有局部极小值的列表(取决于某些阈值标准)？
浏览 5提问于2008-10-17得票数 1
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我正在使用scikits.odes.odeint来解决一个相对较大的常微分方程系统(40个变量，100个动力学参数)。我想通过向求解器提供一个雅可比来加速这个过程。但是，我不知道如何为此目的最好地定义雅可比矩阵并将其提供给求解器。
浏览 24提问于2019-07-05得票数 1
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7回答
我想通过拆分积分范围来减少耗时的积分的计算时间。我使用的是C++、Windows和一个四核的英特尔i7处理器。
如何将其拆分成4个并行计算？
浏览 2提问于2010-04-13得票数 2
1回答
我在Windows10上使用R-3.4.3运行RStudio版本1.1.419。我正在尝试拟合(f)arima模型，并在优化过程中将分数差分参数设置为(-0.5,0.5)之间，即允许抗持久性(d < 0)，短记忆(d = 0)和长记忆(d > 0)。我已经尝试了多种功能来实现这一点。我知道fracdiff$drange的默认值是(0,0.5)。所以这个..。
> result <- fracdiff(MeanPrice, nar = 2, nma = 1, drange = c(-0.5,0.5))
遗憾的是返回了这个..
Warning: C fracdf() opt
浏览 0提问于2018-03-22得票数 1
1回答
我试图找出以下函数的参数：$$ \log (\α，\β，v) =v/\β( e^{-\beta T} -1) +\α/\β\sum_{i=1}^{n}(e^{-\beta(T-t_i)} -1) + \sum_{i=1}^{N}log(v e^{-\beta t_i} +\α\sum_{j=1}^{jmax(t_i)} e^{-\beta(t_i - t_j)})。$$
然而，传统的方法如fmin，fminsearch并不能很好地收敛。关于我可以使用的其他方法或开放的库，有什么建议吗？
我正在尝试CVXPY，但它们不支持表达式中的除法。
浏览 5提问于2016-04-29得票数 0
我正在尝试对一个具有3个轴的数组进行多路复用，如以下示例代码所示 import openmdao.api as om
p = om.Problem()
ivc = p.model.add_subsystem('idv', om.IndepVarComp(), promotes=['*'])
ivc.add_output(name='f0', shape=(2,3), units='m', val=[[111,112,113], [121,122,123]])
ivc.add_output(name='f1',
浏览 13提问于2020-06-11得票数 0
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