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我有一些問題試圖改變兩個軸的值。所有我想要做的只是改變這些值，那些在圖片中可以看到的確切值（20,0，-20，-40）：「20°N」，「EQ」，「 20°S和40°S（這同樣與X軸） 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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爲什麼算法在增加數字精度時失敗？我們如何降低算法對數字精度的敏感度？

我使用Newton Raphson +連續替換算法來執行閃存計算（化學工藝模擬）。當輸入像0.1這樣的低精度時，算法可以很好地收斂，但是當數字精度增加到0.11111或0.99999。該算法不會收斂。當我用BFGS更新使用準牛頓法時，同樣的問題再次出現。我們如何降低代碼對數值精度的敏感度？下面是一個簡單的使用matlab解決Rachford-Rice方程的例子。當comp_overall =

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有效計算邏輯映射的算法

logistic map是浮點數失敗的典型示例。這也是一個很好的例子，即使在處理數字時，誤差在數值算法中傳播非常糟糕。我想知道是否有任何已知的算法來處理這個問題？有沒有一種有效的方法來計算一個邏輯地圖，而不需要以非常精確的方式進行天真的計算？

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矩陣和數值積分的逆矩陣R

在RI嘗試到 1）得到矩陣的逆矩陣的一般形式（我的意思是一個帶參數的矩陣，而不是具體的數字），然後用這個來計算一個矩陣積分。我的意思是，我得到一個帶參數theta的P矩陣，我需要加上和減去一些東西，然後把這個反過來並乘以一個向量，這樣我得到一個向量pil。從矢量pil中逐項求出並乘以一個函數再次得到參數theta並且結果必須從0到無窮大積分。我嘗試這樣做，但它沒有工作，因爲我知道結果應PST =

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在OpenCL內核循環中存在問題：執行掛起

我寫了一個OpenCL內核，它在設備的while循環內部生成隨機數。一旦獲得可接受的隨機數，內核應退出循環並將結果返回給主機。通常，每個工作項目的迭代次數爲〜100-1000。問題是，當我啓用while循環並且從不返回結果時，此代碼掛起。如果我只是禁用while循環 - 即。內核只能生成一個隨機數而不是100s - 內核工作正常。任何人對可能發生什麼都有任何想法？內核代碼如下，也可在此gith

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TFlearn/Tensorflow方式比預期的要慢

我正在研究有關數值優化的工程問題。通常我會使用像Kriging這樣的元模型方法 - 但現在我想嘗試新的流行元素。這裏的數據顯示了一個具有7個幾何參數的機器零件，因此我得到一個功率值。後來，當數據合適時，我想查看是否可以使用網絡上運行的簡單粒子羣算法對部件進行優化。我寫了一個自己的簡單的ANN，其中有幾個隱藏的層塊，小規模的網絡（例如7,30,30,1）的性能是每秒數百個時代。較大的網絡（例如7

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如何在constrOptim中插入數字漸變

我正在使用optim（）進行最大似然估計，這很容易。這是一個廣義的物流配送與4個參數和一對夫婦的限制，在似然函數所有上市： 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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如何將一列字符串轉換爲數字？

我有一個查詢該大熊貓據幀： | name | event | ---------------------------- | name_1 | event_1 | | name_1 | event_2 | | name_2 | event_1 | 我需要列事件轉換爲數值，或東西，看起來像這樣： | name | event_1 | event_2 | -----------

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指令引用和數據引用之間的區別

我不明白爲什麼使用0.4來查找數據緩存的丟失率，而不是使用0.3，因爲它也指出30％的指令是數據引用。（https://i.stack.imgur.com/jJpC1.png）

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Python的數值求解諧振子圖形產生不想要的結果

我一直試圖數值求解對於基本諧波振盪器的曲線圖，但是當在對象上的加速度成比例，從中心的距離的倒數發生問題： 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