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無効な値を -1 に設定しようとしています..しかし、私は魔法の数が好きではありません..誰もが共通の定数のセットを見つける場所を知っています. 私はVS6（っぽい）で働いています。

ネットワーク経由でファイルを読み取ろうとしていますが、ファイルの合計サイズに不適切な値が必要なので、有効な情報が得られたかどうかはわかります.0は有効なサイズであるため、使用できません。

ハーパー・シェルビー 頭に釘を打つ.. ほんの少しの親指。彼はwin32定数について言及しました..まさに私が考えていたものです..リンクを見つけるために:)

これは本当に基本的な質問ですが、MATLABを使用したのはこれが初めてで、行き詰まりました。3つの異なる数値積分手法を使用して単純な直列RCネットワークをシミュレートする必要があります。常微分方程式の使い方は理解できたと思いますが、システムの微分方程式の入力方法がわかりません。m-fileを介してそれを行う必要がありますか？

これは、次の形式の単純なRC回路です。

初期条件はゼロです。R、Cのステップ長とシミュレーション時間の値はありますが、MATLABの使い方が特によくわかりません。

どんな助けでも大歓迎です！

x^2+y^2数学の計算に使用したい式がいくつかあります。私がやりたいことの 1 つは、式の偏微分を取ることです。

したがって、に対するf(x,y) = x^2 + y^2の部分がになる場合、 に対する の部分は になります。fx2xy2y

有限差分法を使用して厄介な関数を作成しましたが、浮動小数点の精度に関する多くの問題に直面しています。たとえば、1.99234代わりに2. 記号微分をサポートするライブラリはありますか? 他の提案はありますか？

超幾何関数を評価するためのアルゴリズムの経験がある人はいますか？私は一般的な参考文献に興味がありますが、誰かがそれを扱った場合に備えて、私の特定の問題について説明します。

私の特定の問題は、3F2（a、b、1; c、d; 1）の形式の関数を評価することです。ここで、a、b、c、およびdはすべて正の実数であり、c + d> a + b+1です。閉じた形の式を持つ特殊なケースはたくさんありますが、私が知る限り、一般的にそのような式はありません。ゼロを中心とするべき級数は1に収束しますが、非常にゆっくりです。連続する係数の比率は、制限内で1になります。たぶん、エイトケンの加速のようなものが役立つでしょうか？

文字として格納された数値の列があります。この列に対して ORDER BY を実行すると、次のようになります。

100
131
200
21
30
31000
など

これらの文字を数値で並べ替えるにはどうすればよいですか? 何かを変換する必要がありますか?それとも、そのための SQL コマンドまたは関数が既に存在しますか?

ありがとうございました。

私は導関数を計算するのにかなり高価な (一次) ODE のシステムを持っています。

ただし、導関数は、収束級数から計算され、境界がドロップされた項からの最大寄与に配置できるため、または kd ツリーに格納された事前計算された範囲情報を使用することにより、与えられた誤差範囲内でかなり安価に計算できます。 /octree ルックアップ テーブル。

残念ながら、これを利用できる一般的な ODE ソルバーを見つけることができませんでした。それらはすべて座標を提供するだけで、正確な結果が返されることを望んでいるようです。(注意してください、私は ODE の専門家ではありません。ルンゲ クッタ、Numerical Recipies の資料、LSODE、および Gnu Scientific Library のソルバーには精通しています)。

つまり、私が見たすべてのソルバーに対して、と の配列をderivs受け取り、 backの配列を返すコールバック関数を提供します。しかし、理想的には、コールバック、s、および許容可能なエラーの配列を提供し、微分範囲が必要な精度内にあることが保証されたものを探しています。(おそらく、同様に有用なバリエーションが多数あります)。txdx/dttxdx/dt_mindx/dt_max

この種のことを念頭に置いて設計されたソルバーへのポインタ、または問題への代替アプローチ (私がこのようなものを望んでいる最初の人だとは信じられません) は大歓迎です。

Java プログラムで非線形最小化 (N 個の未知数の最小残差二乗) 問題を解決する必要があります。これらを解決する通常の方法は、Levenberg-Marquardtアルゴリズムです。いくつか質問があります

• 利用可能なさまざまな LM 実装の経験がある人はいますか? LM には少し異なる種類があり、アルゴリズムの正確な実装がその数値安定性に大きな影響を与えると聞いています。私の関数はかなりうまく機能しているので、これはおそらく問題にはなりませんが、もちろん、より良い代替手段の 1 つを選択したいと思います。ここに私が見つけたいくつかの選択肢があります：

  • FPL 統計グループの非線形最適化 Java パッケージ。これには、従来の Fortran MINPACK ルーチンの Java 翻訳が含まれています。

  • JLAPACK、別の Fortran 翻訳。

  • 最適化アルゴリズム ツールキット.

  • Javanumerics .

  • 一部の Python 実装。純粋な Python は、jythonc を使用して Java にコンパイルできるため、問題ありません。

• LM が必要とする最初の推測を行うために一般的に使用されるヒューリスティックはありますか?

• 私のアプリケーションでは、ソリューションにいくつかの制約を設定する必要がありますが、幸いなことにそれらは単純です: ソリューションが (物理的なソリューションであるために) 非負であることを要求するだけです。わずかにマイナスの解は、データの測定の不正確さの結果であり、明らかにゼロである必要があります。「通常の」LMを使用することを考えていましたが、未知数の一部が負になる場合はゼロに設定し、それから残りを解決するように繰り返します。本物の数学者はおそらく私を笑うでしょうが、これでうまくいくと思いますか?

ご意見ありがとうございます。

更新: これはロケット科学ではありません。解決するパラメーターの数 (N) は最大で 5 であり、データセットは解決を可能にするのに十分な大きさではないため、Java はこれを解決するのに十分効率的であると思います。そして、この問題は賢い応用数学者によって何度も解決されていると信じているので、自分で料理するのではなく、すぐに使える解決策を探しているだけです. たとえば、Scipy.optimize.minpack.leastsq は、純粋な Python であれば問題ないでしょう。

被積分関数の 1 つまたは複数の関数が1d 量子調和振動子波動関数である場合の、無限範囲にわたる 1 次元積分の数値積分の実行方法 (数値積分法と使用するトリック) 。とりわけ、調和振動子基底でいくつかの関数の行列要素を計算したい:

phi _n (x) = N _n H _n (x) exp(-x ² /2)
ここで、H _n (x) はエルミート多項式です。

V _m,n = \int_{-infinity}^{infinity} phi _m (x) V(x) phi _n (x) dx

また、幅の異なる量子調和波動関数が存在する場合も同様です。

問題は、波動関数 phi _n (x) が振動動作をすることです。これはnが大きい場合の問題であり、GSL (GNU Scientific Library) の適応ガウスクロンロッド求積法のようなアルゴリズムは計算に時間がかかり、大きな誤差があります。

私の 64 ビット Debian/Lenny システム (4GByte RAM + 4GByte スワップ パーティション) では、次のことが正常に実行できます。

しかし、f が aの場合、メモリ消費は衝撃的であり、トレースバックなしでnp.complex128は、結果に対してこれ以上のことはできません (たとえば、係数を変調してから)。f=ifftn(f)MemoryError

RAMを追加したり、スワップパーティションを拡張したりするのではなく、scipy/numpyの「デフォルト精度」を制御し、代わりにcomplex64配列を計算させる方法はありますか?

私は後でそれを減らすことができることを知っていf=array(f,dtype=np.complex64)ます; 私は実際に 32 ビットの精度と半分のメモリで FFT 作業を行うようにしています。

数値データをアルファベット順に並べ替えると便利な状況はありますか? 例えば

昇順でソートすると、次のようになります。