具有迭代界的函数在Python语言中的极小化
我正在尝试最小化N参数的函数(例如x[1],x[2],x[3]...,x[N])，其中最小化的边界取决于最小化的参数本身。例如，假设x的所有值可以在0和1之间变化，则求和得到1，则边界有以下不等式： 0
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正在尝试使用netlib代码(故障诊断灯)。什么是xerror？
我正在尝试如何使用quadpack。 在一个文件夹中，我找到了“qag.f plus dependencies”的内容，代码显示为qag_test.f： (可能这段代码本身并不是很重要。这实际上只是quadpack document) 中的一个片段 REAL A,ABSERR,B,EPSABS,EPSREL,F,RESULT,WORK INTEGER IER
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理解自适应龙格库塔积分器的局部截断误差
我正在实现一个RKF4(5)积分器，但我无法确定我的代码是否工作正常，并且我不理解本地截断错误，或者我的代码是否不工作。 对于代码块的大小，我深表歉意，但在这种情况下，最小可重现示例相当大。 import numpy as np def RKF45(state, derivative_function, h): """ Calculate the next state
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N维系统的模龙格-库塔四阶方法的实现
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错误：控件已到达非无效函数的末尾
我正在学习C++，我从课本上复制了这段代码，在编译代码的时候，最后出现了一个错误。错误显示： 控件到达非void函数末尾 ，位于代码末尾： #include "ComplexNumber.hpp" #include ComplexNumber::ComplexNumber() { mRealPart = 0.0; mImaginaryPart = 0.0; }
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在 Julia 中有效地求解一个特定的线性系统
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在三角形中采样随机点
假设您有一个任意三角形，其顶点为 A、B 和 C.这篇论文(第4.2节)说可以生成随机点，P，均匀地从三角形ABC内通过以下顶点的凸组合: P = (1 - sqrt(r1)) * A + (sqrt(r1) * (1 - r2)) * B + (sqrt(r1) * r2) * C 其中r1和r2统一由[0, 1]绘制，sqrt为正方形根函数. 你如何证明在三角形ABC内均匀分布的采样
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并行计算 Pi 的快速算法
我开始学习 CUDA，我认为计算 pi 的长数字会是一个不错的入门项目. 我已经实现了易于并行化的简单蒙特卡罗方法.我只是让每个线程在单位正方形上随机生成点，计算出单位圆内有多少个点，然后使用归约运算计算结果. 但这肯定不是计算常数的最快算法.之前，当我在单线程 CPU 上做这个练习时，我使用了 Machin-like formulae进行计算以实现更快的收敛.对于那些感兴趣的人，这涉
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处理 Javascript 中的浮点精度
我在 javascript 中有大量数值 y.我想通过将它们四舍五入到最接近的 x 倍数来对它们进行分组，并将结果转换为字符串. 如何解决烦人的浮点精度问题? 例如: 0.2 + 0.4 = 0.6000000000000001 我尝试过的两件事: >>>y = 1.23456789>>>x = 0.2>>>parseInt(Math.round(Math.floor(y/x))
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__builtin_prefetch，读取多少?
我正在尝试通过以下方式优化一些 C++(RK4)使用 __builtin_prefetch 我不知道如何预取整个结构. 我不明白读取了多少 const void *addr.我想加载 from 和 to 的下一个值. for (int i = from; i px-from->px;double delta = from->r + to->r - pos;双 k1 = axcel(kv
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两体问题中的 Python 欧拉方法实现不起作用
我目前正在尝试解决两体问题，然后我可以升级到更多行星，但它不起作用.它正在输出我不可能的位置.有谁知道是什么原因造成的? 这是我使用的代码: 天 = 60*60*24# 常量G = 6.67408e-11dt = 0.1*天au = 1.496e11t = 0类 CelBody:def __init__(self, id, name, x0, y0, z0, vx0, vy0, vz0,
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如何确定 MATLAB 中线性回归线的系数?
我将编写一个程序，其中输入是二维点的数据集，输出是通过最小化最小 MSE 误差得到的最佳拟合线的回归系数. 我有一些要处理的样本点: X Y1.00 1.002.00 2.003.00 1.304.00 3.755.00 2.25 我将如何在 MATLAB 中执行此操作? 具体来说，我需要得到以下公式: y = A + Bx + e A 是截距，B 是斜率，e 是每个点的残差
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如何使用 numpy.correlate 进行自相关?
我需要对一组数字进行自相关，据我所知，这只是该集合与其自身的相关性. 我已经使用 numpy 的相关函数尝试过它，但我不相信结果，因为它几乎总是给出一个向量，其中第一个数字不是最大的，因为它应该是. 所以，这个问题实际上是两个问题: 究竟什么是numpy.correlate 在做什么? 我如何使用它(或其他东西)进行自相关? 解决方案 为了回答你的第一个问题，numpy
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稳健的多边形法线计算
是否有一个很好的鲁棒算法来计算凸多边形的法向量(当然是在 3D 中)?对于三角形，这很容易:取三角形的两条边并计算叉积: vec3 u = point[0] - point[1], v = point[0] - point[2];vec3 n = normalize(cross(u, v)); 但是这种方法并不能很好地扩展到多边形.多边形的某些边可能几乎或“完全"共线(这通常发生在发生 T 型
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用于多维 ndarray 的 argsort
我正在尝试获取索引以按最后一个轴对多维数组进行排序，例如 >>>a = np.array([[3,1,2],[8,9,2]]) 我想要索引 i 使得， >>>[i]数组([[1, 2, 3],[2, 8, 9]]) 基于 numpy.argsort 的文档我认为它应该这样做，但我收到错误: >>>a[np.argsort(a)]索引错误:索引 2 超出轴 0 的范围，大小为 2
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从数组中采样随机子集
在不从 javascript 中的数组中进行替换的情况下，随机抽取样本的干净方法是什么?所以假设有一个数组 x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] 我想随机抽样 5 个唯一值；即生成长度为 5 的随机子集.要生成一个随机样本，可以执行以下操作: x[Math.floor(Math.random()*x.length)]; 但如果多次执行此操作，则
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有没有更有效的对数嵌套方法?
这是这里发布的两个问题的延续， 在 Matlab 中声明函数递归序列 在 Pari-GP 中嵌套特定递归 长话短说，我构建了一系列函数来求解四次函数方程.我已经证明这些东西是全纯的.现在是时候制作图表了，或者至少是一些可以通过的代码来评估这些事情.我的精度已经达到了大约 13 位有效数字，但是如果我尝试获得更多，我会遇到一个特定的错误.该错误实际上只不过是溢出错误.但这是一个特殊
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r() 函数在 SymPy 的 dsolve 的返回值中是什么意思?
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求解由质量、弹簧、阻尼器和库仑摩擦组成的系统
考虑以下系统: 图 1 - 质量、弹簧、阻尼器和库仑摩擦力(图片由 提供)维基媒体). 动态方程为: 其中 Ff 是 Amontons-Columb 摩擦，定义为: 因此，no-slip 条件定义为 遵循这个例子，我有一个模糊的代码，我不知道如何完成: from scipy.integrate import odeint将 numpy 导入为 np米 = 1.0k =
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