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整数の1つの積を整数の別の積で割った比をとって、倍精度浮動小数点数（64ビット）を作成しようとしています。私は丸め誤差を減らすようにしたい。加算と減算のためのカハン合計に精通しています。どのテクニックが分裂のために働くのか？分子は、分母と同様に、多くの長い値（数万）の積です。オーバーフローやアンダーフローも避けたい。私が試したことの1つは、容易に因数分解可能な数を（100万までの既知の素数に

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minumグレードの多項式補間を決定できません

私は次のように制限しなければなりません： P（-1）= f（-1）、P（0）= f（0）、P ）= F（1）、P（1）

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LAPACK dgesv VS MATLAB mldivide

私は有限差分法プログラムを書いています。私はIntel Math Kernel Libraryを使用しています。たとえば、1000x1000の行列Aと1000x1000の行列B. インテルMKLでは、cblas_dgemm（）関数を使用するA * Bは約600ミリ秒かかりました。 MATLABでは、A * Bに約800ミリ秒かかりました。私はMKLが非常に速いと思った。しかし、1000×1

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ODEと一貫した用語の数値方法

皆さん！「ODEの数値メソッド」に慣れています。私はいくつかの基本的な文献を読んでいるが、コンセプトや方法の大部分は私には新しかったので、私はすべてを正しく理解すればフィードバックをくれればいいかと尋ねたがっている。 a）のテイラー級数近似に基づく：オイラー、ルンゲクッタなど目標：同様の精度を持っている微分方程式を解くための2つの数値のアプローチがあります）:) それらを修正することができテイラ

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NoneTypeオブジェクトに属性がありません。

tkinterで作業中に少し問題がありました問題は、ウィジェットTextで動作するメソッドがないことです。ここに私のコードは from tkinter import * root = Tk() tex = Text(root, width = 50, height = 10, bd = 2).pack() tex.get(1.0, END) root.mainloop() あるそれは

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リスト内の一致する実数値を見つけるアルゴリズム

私は関数f（x）の結果を計算する複雑なアルゴリズムを持っています。現実世界では、f（x）は連続関数である。しかし、アルゴリズムの丸め誤差のために、これはコンピュータプログラムでは当てはまりません。次の図は、例を示します：さらに、私は数千値Fiのリストを持っています。：私はFiの値、すなわちFを満たすすべてのx値（XI）= Fiの私は単純に以下の擬似コードのようにxの値を反復処理することでで、

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Scipyのfsolveの代替品ですか？

私は数値的に非線形方程式のシステム解決しようとしています： def func(p): x, f = p return (math.exp(-x/O)-f, L - L*((1 - math.exp(-x/O))**W) - x*math.exp(-x/O)) を、私は現在、次のようにそれのためscipy.fsolveを使用しています： x, f = fsolv

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ブラックショールズの公式の有限差分は正確ではない

私はヒート方程式にブラックスショールス方程式を変換した。私は明示的な有限差分法を使ってこのPDEを解いてコールオプションの価格を得ようとします。私はまた、黒いschols方程式を「分析的に」使うことでこれを解く。問題は、私が数値結果でより正確になることができないということです。ここに私のPythonコードです。ここでは私のアルゴリズムのノートです：私の意見で https://drive.goo

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計算の最大数でグローバルな最大値を見つけよう

[0,1]に定義された関数fは滑らかで、ある時点まで増加し、その後は減少し始めます。aこの区間にはグリッドがx[i]あります。一定のステップサイズがdx = 0.01であり、最悪ケースのシナリオで最小評価数fを実行することによって、これらのポイントのうち最も高い値を持つポイントを探したいと思います。私は勾配のような方法に触発されたものを適用することで網羅的な検索よりもはるかに良いことができると思う