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比較Boost.Odeint vs Scipy.integrate.odeint？

我最近關注boost.odeint庫，我對可能性和可配置性的數量感到驚訝。然而，廣泛使用scipy.integrate.odeint（這實質上是fortran中的ODEPACK的包裝），我不知道他們的表現如何比較。我知道boost.odeint也帶有並行化，這在scipy中是不可能的（據我所知），這會提高性能，但我要求單核心案例。但是，因爲我必須在這種情況下將boost.odeint（使用cyt

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線性迭代求解器與直接求解器的穩定性

迭代求解器比基於LU分解的直接求解器更穩定。對於基於LU的求解器，我們總是有cond（L）* cond（U），所以因式分解放大了數值的不準確性。因此，如果條件數大於1e10的病態矩陣A出現穩定性和數值精度，使用迭代求解器會更好嗎？

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包中的子程序ignpoi ranlib.f壞了

我在使用gfortran：GNU Fortran（Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1〜14.04.1）4.8.4在linux上。我試圖使用ignpoi從ranlib.f此源http://www.netlib.org/random/（http://www.netlib.org/random/ranlib.f.tar.gz）我編譯使用 gfortran -O2 -c *.f ar

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找到最大。 CRC多項式和給定漢明距離的數據長度

我正在尋找一種數值算法來計算給定CRC多項式和給定漢明距離的最大數據長度。 E.g.可以說我有一個8位的CRC與完整多項式0x19b。我想要達到4的漢明距離。現在在這些條件下可以保護多少位數據？是否有一些數值算法（理想的C或C++代碼）可以用來解決這個問題？

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計算連續整數序列的交集？

在JavaScript中計算連續整數序列的交集的正確方法是什麼？例如A = (1...10)和B = (7...20)和C = (3..5) - 因爲我想知道，一個相交B，但B沒有任何相交C. 任何建議，結果呢？

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找到一個非常巨大的矩陣的特徵值

我試圖在圖問題中實現譜社區檢測的譜聚類算法。我有非常巨大的矩陣來計算它的特徵向量，矩陣> 1Mx1M。 Numpy和Scipy需要矩陣在內存上來計算它，這對我來說是不可能的。是否有任何其他庫或包計算磁盤上的特徵向量和值而不是內存（就像HDF5允許我們存儲和操作磁盤上的數據）？或者有什麼解決方案可以建議嗎？

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jacobi方法覆蓋舊的x

出於某種原因，我的雅可比方法覆蓋了x_old變量。 public static double[] Jacobi(double[][] A, double[] b, double tol) { int m = b.length; double[] x = b; double err = tol*100; while(err > tol) { dou

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錯誤的結果與動態內存分配

我試圖找出與該計劃的拉格朗日插值。我已經使用數組解決了它，但是當使用動態內存分配時，程序會給我垃圾結果。 #include<stdio.h> #include<conio.h> #define SIZE 100 int main() { float *x,*y; float value = 0,ask,temp; int i,j,n; printf

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標準化和非標準化的值

使用標準化值對非標準化值在R計算正態分佈密度，當我跑成令人困惑的情況之間不同的R dnorm結果： ds <- function(x, mu, var) {dnorm(x, mean = mu, sd = sqrt(var))} ds1 <- function(x, mu, var) {dnorm((x-mu)/sqrt(var), mean = 0, sd = 1)} 這兩個應該給予相同的

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數字代碼迴歸測試框架

我的python代碼執行相當複雜的數值計算，在很多情況下，我無法提供已知的解決方案來啓用單元測試（特別是對於中間結果）。然而，我發現，我能趕上了很多與鼻子的bug，通過以下流程進行迴歸測試：編寫測試代碼來解決一些相對較小的問題運行一次，檢查結果（通常以matplotlib圖的形式），並通過與分析結果或其他數字軟件或物理直覺進行比較來決定結果是否在可接受的數字精度內是正確的。（FWIW我避免